Każda sesja AI w AITM — czy to coder, reviewer, czy rozmowa prowadzona w tej chwili w Chat — korzysta z tej samej wspólnej, zawsze aktualnej bazy wiedzy, zamiast zaczynać od pustej kartki.

Knowledge & Document Sharing

Contracts — karta faktów projektu

Contract to zapisany fakt o tym, jak zachowuje się jedna konkretna część projektu — mała, ustrukturyzowana notatka opisująca, co robi dany fragment kodu, jakie pliki są zaangażowane i na co uważać. Contracts są tworzone i aktualizowane automatycznie po scaleniu Tasków, na podstawie tego, co faktycznie się zmieniło. Przed napisaniem jakiegokolwiek kodu Agent czyta Contracts istotne dla swojego zadania, widzi oznaczone „danger zones", w których drobna zmiana historycznie miała nieproporcjonalnie duże skutki, i może znaleźć precedensy z wcześniejszych Tasków, które dotykały tego samego obszaru.

Knowledge graph

Contracts nie istnieją w izolacji. AITM utrzymuje dla każdego projektu knowledge graph łączący zmienne (kody w notacji z kropkami, takie jak UI.PANEL.CHAT lub BL.PIPELINE), Contracts, elementy DOM, zrzuty ekranu i dokumentację — wszystko z wzajemnymi odwołaniami. Wyszukanie zmiennej pokazuje powiązane z nią Contracts, pliki i zrzuty ekranu; wyszukanie Contract pokazuje zmienne i pliki, którymi zarządza.

Ten graf można przeglądać samodzielnie przez Variable Explorer, który pozwala wyszukiwać zmienne, wchodzić w ich szczegóły i oglądać podgląd zrzutu ekranu powiązanego z elementem UI.

Hints — wielokrotnego użytku reguły wewnętrzne

Hints to krótkie, samodzielne reguły, których użytkownik (lub wcześniejszy Task) nauczył AITM i które są następnie stosowane automatycznie — np. konwencje nazewnictwa lub kształty odpowiedzi. Zanim Agent rozpocznie krok, AITM automatycznie znajduje Hints istotne dla tego, co ma zamiar zrobić, i dołącza je do jego kontekstu, więc nigdy nie trzeba powtarzać tej samej konwencji w każdym tworzonym Tasku.

Współdzielone szablony Agentów

Prompt AI każdego kroku Pipeline jest składany warstwami: preambuła providera, wspólne szablony dla wszystkich kroków, własne instrukcje Agenta danego kroku, opcjonalne nadpisanie dla projektu i na końcu własne dostosowania użytkownika. Takie warstwowanie gwarantuje, że każdy krok Pipeline i każdy provider AI otrzymuje dokładnie te same konwencje i reguły projektu — bez rozbieżności między tym, co wie architect, a tym, czego przestrzega coder.

Przekazywanie między krokami

Każdy krok Pipeline kończy się emisją ustrukturyzowanego, maszynowo czytelnego bloku handoff. Ten blok staje się początkowym kontekstem następnego kroku, wypełniając lukę między dwiema skądinąd świeżymi sesjami AI — a ponieważ format handoff jest niezależny od providera, działa identycznie niezależnie od tego, czy następny krok działa na Claude, Gemini, DeepSeek czy Ollama.

Wspólne grupy sesji

Architect, Code, Review i Fix mogą działać w jednej ciągłej rozmowie AI, a nie w czterech niepowiązanych. Dzięki temu implementator nadal pamięta decyzje projektowe z kroku architektury, a reviewer nadal pamięta dokładnie, jak implementator rozumował przy zmianie.

Automatycznie generowana dokumentacja

Po każdym scaleniu AITM ponownie generuje dokumenty wiedzy dla każdego modułu, ogólnoprojektowy skrót wiedzy (knowledge digest) i przeszukiwalny indeks. Dokumentacja, doc-contracts i doc-pointers są indeksowane w bazie SQLite dla każdego projektu i powiązane bezpośrednio ze zmiennymi i Behavioral Contracts, więc odwołania między Taskami zachowują możliwość prześledzenia ewolucji funkcji długo po zarchiwizowaniu oryginalnego Taska.

Brainstorm, Chat i zewnętrzni Agenci

Wnioski z sesji Brainstorm z użyciem @KEYWORD można wykorzystać w każdym przyszłym prompcie Taska. Sam Chat jest zasilany buforowanym skrótem wiedzy, więc może odpowiadać na pytania o projekt bez każdorazowego ponownego czytania całego repozytorium. A ponieważ cała baza wiedzy stoi za jednym punktem końcowym GraphQL, serwery MCP mogą udostępniać ją także zewnętrznym Agentom AI.