Tenure選択の理由を記憶し、即座に行動へ導く

Tenure

Tenure は、ユーザーの好み、決定事項、専門知識から構造化されたワールドモデルを構築し、すべての LLM セッションに適切なコンテキストを自動的に注入する、ローカルでプライバシー第一のプロキシです。技術スタックや文体、過去の決定事項を何度も説明する必要はありません—OpenAI 互換のクライアントを localhost:5757 に向けるだけで、すでにあなたを知っているモデルと作業できます。

製品のハイライト

• ゼロ構成: OpenAI API とのプラグアンドプレイ互換性; 追加設定なしで即座に動作
• ローカルファーストのプライバシー: メモリは完全にローカルマシンに保存され、静止時に暗号化—クラウドなし、追跡なし、データ漏洩なし
• 構造化された信念システム: 生の会話履歴をダンプするのではなく、知識を好み、決定、エンティティ、専門知識に整理
• インテリジェントな検索: エイリアス重み付き用語マッチングを使用し、意味的に類似しているが無関係な結果ではなく、正確に名前付けされたものを返す
• 透明な動作: クライアントは Tenure の存在を知らない; コンテキスト化されたシステムプロンプトで標準的な OpenAI 形式の応答を受信
• 完全なユーザー制御: すべての信念が可視、編集可能、監査可能; ワークフローを離れずにグローバルまたはセッションごとに抽出を一時停止
• プロバイダー非依存: GPT-4o、Claude、Bedrock、LiteLLM、またはプロンプトキャッシングをサポートする任意の OpenAI 互換エンドポイントにルーティング

ユースケース

• ソフトウェア開発: コーディングセッション間で技術スタック、テストの好み、設計上の決定を繰り返し説明する必要を排除
• クリエイティブライティング: 複数のライティングセッションにわたって、一貫したキャラクターの声、世界観の詳細、プロットの糸を維持
• データサイエンス研究: 実験的な反復間でモデリングの決定、除外されたアプローチ、データセットの特性を保持
• 学術研究: ゼロからコンテキストを再構築せずに、論文の角度、除外された情報源、指導教員からのフィードバックを保持
• マルチクライアントコンサルティング: 異なるクライアントコンテキスト間を明確に切り替え、それぞれが独自のスコープされた好みと確定した決定を持つ

ターゲットオーディエンス

Tenure は、セッションを通じて作業が蓄積する知識労働者向けに設計されています—エンジニア、作家、研究者、データサイエンティスト、コンサルタントで、先週すでに決定したことを AI モデルに再説明する時間を無駄にしている人々です。