# AI Native документы и отчётность для разработчиков — воркшоп KT.Team

Canonical: https://new.kt-team.ru/ai-workshops/ai-native-docs

Source: https://www.kt-team.ru/ai-workshops/ai-native-docs

*LLM Wiki + SurfSense: корпоративная база знаний, которая собирается и обновляется автоматически.*

**Формат:** 3 блока · SurfSense + LLM Wiki · Разработчики / PM / Техлиды

## «А как мне засунуть 1000 тикетов в промпт?»

- Ручной копипаст данных
- Документация устаревает мгновенно
- Знания разбросаны по системам
- Нетехнический пользователь боится потерять контроль

## Ключевые тезисы

1. Настроите SurfSense как корпоративный шлюз данных
2. Развернёте связку SurfSense (Extraction) → LLM Wiki (Synthesis)
3. Соберёте структуру Wiki-репозитория
4. Научитесь писать промпты-синтезаторы
5. Автоматизируете «вечерний апдейт» базы знаний
6. Настроите граф знаний в Obsidian / Notion
7. Обеспечите безопасность данных и контроль над IP
8. Освоите методику аудита автоматической Wiki

## Программа

### 01 · SurfSense — Инфраструктура — «перестаём быть курьерами данных»
Настройка коннекторов к Jira, Slack, Confluence и Notion.

### 02 · TRD Карпатого + Claude / OpenClaw — Архитектура памяти
Промпт превращает поток данных в структурированные Markdown-файлы.

### 03 · Obsidian / Notion — Визуализация и поиск
Проверка связей: задача из Jira ↔ контакт директора в Wiki.

## Как это работает

Сбор дельты → Синтез → Утренний запрос