Knowledge OS dla zespołów ops
Firma od narzędzi wewnętrznych budująca jedno miejsce dla runbook'ów, postmortemów i SOP-ów, z którego zespoły ops faktycznie korzystają. Poprzedni setup: Confluence pod dokumentację, Notion pod postmortemy, Slack pod notatki z incydentów, prywatna wiki GitHub pod architekturę. Wiedza siedziała w czterech miejscach, odpowiedzi w zerze.
Dołączyłem jako pierwszy inżynier i dostarczyłem v1 w czternaście tygodni: aplikacja Next.js App Router z customowym edytorem blokowym, hybrydowym keyword + vector search i wbudowanym silnikiem odpowiedzi, który cytuje źródłowy akapit zamiast halucynować.
Obecnie używają 12 zespołów u design partnera. Średni czas znalezienia runbook'a spadł z 4 minut do 18 sekund. Produkt działa, kolejnych trzech design partnerów się onboarduje.
Stack technologiczny
Pełny obraz.
Technologie wysokiego poziomu. Konkretne pakiety i integracje znajdziesz poniżej.
Architektura
Od końca do końca.
- Next.js App Router z Cache Components pod odczyty dokumentów
- Streamingowy UI odpowiedzi przez Vercel AI SDK + Suspense
- Realtime kolaboracja przez Yjs po WebSocketach
- Postgres z pgvector pod hybrydowy search
- Pipeline embeddingu jako workery BullMQ (insert/update/delete)
- R2 do storage'u assetów z signed URL-ami
Biblioteki
Pakiety warte wymienienia.
- Tiptapedytor blokowy z customowymi node'ami
- Drizzle ORMdostęp do Postgresa + pgvector
- tRPCend-to-end typowane API
- Vercel AI SDKstreamingowe komponowanie odpowiedzi
- BullMQjoby embeddingu i reindeksacji
Integracje
Systemy zewnętrzne.
- OpenAIembeddings + generowanie odpowiedzi
- Anthropicsummaryzacja long-context
- Slackkomenda /ask + notyfikacje
- Linearauto-linkowanie runbook'ów do incydentów
- GitHubauto-pull dokumentacji architektury
Budujesz coś podobnego?
Opowiedz mi o produkcie. Wrócę z konkretnymi przemyśleniami i datą startu.