Research: Forge + OpenSwarm comparison with Cortex

research/competitor-analysis-2026-02-26.md

@@ -0,0 +1,74 @@
+# Исследование: Forge + OpenSwarm — сравнение с Cortex
+**Дата**: 2026-02-26
+**Агент**: Jules
+
+## 1. Анализ архитектуры
+
+### Forge (maxyeh0817/Forge)
+Forge позиционирует себя как "фабрику" внутри Claude Code CLI. Его архитектура разделена на два слоя:
+
+*   **System Layer (.claude/)**: Содержит определения агентов, "скиллы" (reusable knowledge), шаблоны и глобальное состояние.
+*   **Project Layer (projects/)**: Каждый проект изолирован и содержит собственный `project.json` (стейт-машина), спецификации в формате `OpenSpec`, задачи (`TASK-001.md`), логи сессий и отчеты о ревью.
+
+**Ключевые особенности:**
+*   **Ролевая модель**: PM, Architect, Frontend, Backend, QA, DevOps.
+*   **Цикл исполнения**: Оркестратор подбирает задачу -> Назначает агента (семантический поиск) -> Исполнение -> QA Review (авто-тесты, линтинг) -> Commit.
+*   **Escalation Protocol**: Агенты могут запрашивать помощь у других ролей (например, Frontend просит Architect уточнить ADR).
+*   **Skill System**: Накопление опыта. Паттерны, встреченные 3+ раза, превращаются в "скилл", который инжектится в контекст агентов.
+
+### OpenSwarm (Intrect-io/OpenSwarm)
+OpenSwarm — это оркестратор, ориентированный на внешние инструменты управления (Linear) и коммуникации (Discord).
+
+**Ключевые особенности:**
+*   **Интеграции**: Работает через Linear Issues. Использует Discord как пульт управления и систему уведомлений.
+*   **Worker/Reviewer Pairs**: Жесткая связка "Исполнитель-Ревьюер" для каждой задачи.
+*   **Memory & Knowledge Graph**:
+    *   Использует LanceDB (векторная БД) для долгосрочной памяти (embeddings).
+    *   Knowledge Graph для статического анализа кода и понимания зависимостей.
+*   **PR Auto-Improvement**: Автоматическое исправление ошибок CI и разрешение конфликтов слияния (AI-powered conflict resolution).
+*   **Autonomous Runner**: Работает по крону, сам забирает задачи из Linear и переводит их в Done.
+
+---
+
+## 2. Сравнение подходов
+
+| Характеристика | Cortex | Forge | OpenSwarm |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **Оркестрация** | **Issue-based (GitHub)** | **Direct (Local Files)** | **Issue-based (Linear)** |
+| **Центр управления** | GitHub Issues / CEO | CLI / Orchestrator | Discord / Linear |
+| **Хранение стейта** | GitHub (Issues/PR/Labels) | Локальные Markdown/JSON | Linear + LanceDB |
+| **Память** | PROJECT_CONTEXT.md | Skills + Session Logs | Vector DB + Graph |
+| **QA/Review** | Code Reviewer Agent + Verify | QA Agent loop (local) | Reviewer Agent loop |
+| **Сложность** | S-M (Легкий старт) | M (Локальная мощь) | L (Инфраструктурный стек) |
+
+### Issue-based vs Direct Orchestration
+*   **Cortex / OpenSwarm (Issue-based)**: Подход "CEO-centric". Позволяет человеку легко наблюдать за процессом через привычные инструменты (GitHub/Linear). История изменений прозрачна, легко откатиться или вмешаться. Cortex выигрывает за счет нативности для GitHub.
+*   **Forge (Direct)**: Подход "Local Factory". Максимальная скорость и плотность контекста. Все происходит "здесь и сейчас" в файловой системе. Хорошо для индивидуальной разработки, но сложнее для командного взаимодействия (стейт нужно синхронизировать через git).
+
+---
+
+## 3. Идеи для заимствования в Cortex
+
+1.  **Система Скиллов (из Forge)**:
+    *   Создать директорию `tools/skills/`, где агенты (Jules/Codex) могут сохранять удачные решения или специфичные для проекта соглашения.
+    *   Инжектить содержимое релевантных скиллов в системный промпт при выполнении `/dispatch`.
+
+2.  **Протокол Эскалации (из Forge)**:
+    *   Позволить Jules оставлять специальный маркер (например, `@architect`) в комментариях Issue, если задача требует архитектурного решения.
+    *   `/dispatch` должен уметь переназначать такие задачи на Architect-а.
+
+3.  **Векторная память (из OpenSwarm)**:
+    *   Интегрировать LanceDB или аналогичное решение для поиска по прошлым PR и Issues. Это поможет Jules не совершать повторных ошибок.
+
+4.  **Auto-Fix PR (из OpenSwarm)**:
+    *   Добавить в GitHub Actions логику, которая при падении тестов вызывает `build-fix` агента автоматически, прежде чем звать человека.
+    *   AI-разрешение простых конфликтов при мердже.
+
+5.  **Knowledge Graph / Static Analysis (из OpenSwarm)**:
+    *   Использовать инструменты статического анализа для построения карты зависимостей перед началом задачи, чтобы Jules лучше понимал impact своих изменений.
+
+6.  **OpenSpec (из Forge)**:
+    *   Принять структурированный формат написания задач в Issues (Acceptance Criteria, Tech Strategy, Impact Analysis), чтобы минимизировать галлюцинации.
+
+---
+*Документ подготовлен в рамках задачи Heartbeat 2026-02-26.*