О Datarim
Open-source AI workflow-фреймворк от Arcanada
Что такое Datarim
Datarim помогает выполнять проекты через ИИ-агентов Claude Code, Codex и Cursor: определить требования, составить план, выполнить работу, проверить результат и сохранить опыт.
Имя — от латинского корня, давшего и datarium («хранилище данных, место данных»), и dator («податель, дающий»): не просто склад знания, а хранилище, которое отдаёт нужные данные в нужный момент. Хранилище, которое даёт.
Подходит для разработки, исследований, документов, подготовки публикаций и других задач, которые можно решать поэтапно.
В каталоге 19 агентов, 29 команд и 80 навыков. Оркестрация распределяет работу между ролями, /dr-auto ведёт задачу по этапам, /dr-quick сокращает подготовку маленькой задачи, а Jev рекомендует режим и уровень модели. Полный маршрут /dr-auto заканчивается после проверки итогов; архивирование выполняется отдельно.
В Datarim 4.3.7 можно выбрать язык ответов отдельно от языка документов: language.replies и language.artifacts по умолчанию равны en. Личные и проектные настройки меняются без переустановки; отдельная отчётность использует те же предпочтения. Родные правила клиента и защита сохраняют приоритет.
Отдельная отчётность версии 0.3.1 добавляет синхронный SessionStart для поддерживаемых Codex и Claude Code; новое определение Codex проверяется через /hooks. Проверка установки не подтверждает активацию или язык первого сообщения. Создаваемая заметка внутри ответа следует языку документа, а окружающее объяснение — языку ответа; явные двуязычные запросы и цитаты сохраняют свои исключения.
Datarim простыми словами — короткая статья на английском.
В версии 4.3.7 Human Outcome Reporting связывает понятный отчёт с исходной просьбой и доказательствами. /dr-explain объясняет существующий результат повторно без выполнения работы. Отдельную отчётность можно установить без фреймворка.
Как работает контур доверия
/dr-verify
Три уровня проверки: детерминированный floor, изолированное peer review и read-only dispatch в текущем runtime.
Governed self-learning
Рефлексия предлагает улучшения, но в backlog или framework они попадают только после явного одобрения человека.
SOC 2
Security baseline сопоставлен с Trust Services Criteria. Это техническая подготовка, а не аудиторское заключение или сертификация.
Project-local
Каждый проект получает закреплённую копию фреймворка в .datarim-runtime/; сам фреймворк в домашние каталоги не ставится. Отдельную отчётность можно установить для всех проектов без фреймворка. Это заменило symlink-установку версий 2.x в домашний каталог пользователя.
Open Source
Arcanada Ecosystem
Datarim is developed as part of the Arcanada project — an ecosystem for building, orchestrating, and scaling AI agents and services.
Get in Touch
Found a bug? Have a feature request? Want to contribute?