Как Claude на самом деле оценивает вашу идею стартапа (дамп цепочки рассуждений)

Откройте панель, кликните на любой аудит - и можете читать след рассуждений сверху вниз. Вот как он выглядит на текущем примере: «проаудитуй идею: AI-приложение для записи у юристов».

Шаг 1 - извлечение

Claude вызывает extract_idea. Возвращает {stage: "mvp", sector: "legal_tech", problem: "восстановление оплачиваемых часов делается руками и с ошибками", solution: "голос + захват экрана → автоматическая запись часов"}. Уверенность по каждому полю пишется в журнал. При неоднозначности ≥ 0,5 конвейер останавливается и просит вас уточнить - тихие допущения именно так превращают обычные модели в фантазёров.

Шаг 2 - три параллельные линзы

Три навыка работают одновременно, каждый дёргает свои MCP-инструменты:

• audit-market → вызывает web_search по запросу «legal tech market size 2026», dataforseo_trends по «billable hours software», возвращает границы TAM с названными аналогами.
• audit-competition → web_search по «AI billable hours lawyer», lookup_entity по названным игрокам (Clio, MyCase, Smokeball), возвращает 5 сегментов и пробелы рынка.
• audit-problem-solution-fit → web_search по веткам Reddit в r/Lawyertalk, возвращает 5 заголовков проблемы с частотой упоминаний и 5 вариантов решения.

Шаг 3 - последовательный конвейер

Каждый следующий навык потребляет выходы параллельных линз:

1. audit-team сопоставляет вес доверия к основателю с линзой по сектору legal-tech. (Пропускается, если данных по команде нет.)
2. audit-traction классифицирует идею как раннюю или зрелую по числу метрик-сигналов.
3. audit-business-model генерирует 3 варианта (модель основателя слово-в-слово плюс 2 альтернативы). Вы выбираете одну, прежде чем конвейер пойдёт дальше.
4. audit-gtm-scale раскладывает развитие на 4 стадии (запуск MVP → пилот в год 1 → масштаб в год 2 → рост в год 3).
5. audit-finance строит 4-летние прогнозы с множителями, зависящими от стадии.
6. audit-mission собирает инвесторский слайд миссии (заголовок 80-150 знаков, 4 поддерживающих пункта).

Шаг 4 - проверка согласованности

Выход каждой линзы прогоняется через сравнение на противоречия. Реальный пример из недавнего запуска:

Линза A (рынок): «TAM ≈ $4B, CAGR 18%». Линза B (конкуренция): «Насыщено: Clio плюс 4 крупных старожила держат 80% рынка».

Тяжесть 0,65. Логируется через MCP-инструмент consensus_check. Идёт на вход дилбрейкерам.

Шаг 5 - дилбрейкеры v2

Финальный прогон: оценка с весами по стадии, агрегация с поправкой на уверенность, асимметричный к рискам вердикт. Математика:

оценка = sum(оценка_линзы[i] * вес_стадии[i] * уверенность[i]) / sum(вес * уверенность)
вердикт =
  GO     если оценка ≥ 80 И нет красных флагов И средняя уверенность ≥ 0,6 И нет крупного противоречия
  REFINE если 60 ≤ оценка < 80 ИЛИ (оценка ≥ 80 при сработавшем ограничении)
  KILL   иначе

Условия-ограничители стоят намеренно: оценка 92 с одним противоречием тяжестью 0,8 - это не GO. Система специально ошибается в сторону ложных отрицаний, чтобы основатель услышал плохие новости раньше инвестора.

Почему это бьёт одношаговые вердикты языковых моделей

Обычная модель, которой вы говорите «хороша ли эта идея?», выдаёт правдоподобный ответ за счёт сопоставления шаблонов. Вердикт methodology v2 воспроизводим: тот же промпт, те же источники, те же веса - та же оценка. Это превращает его в инструмент, а не в разговор.

Прогоните свой:

curl -fsSL https://inite.studio/install.sh | sh