Architecture: Все стадии работают с atom_id вместо articleIds. extract разбирает статью на типизированные атомы, все 6 слоёв editor-pro привязываются к атому, atom_versions переупаковывают атом под каналы, compositions собирают выходы, panel показывает дашборд смысла.

Tech Stack: Python (editor-pro, neurogeo), TypeScript (content-pipeline, panel), Qdrant (эмбеддинги), Memgraph/AGE (граф, опционально), FastAPI (панель), Qwen 35B (локальный).

Контекст и предположения

Что уже есть

editor-pro — 6-слойный конвейер (typo → LLM → enrich → GEO → interlink → astro-seo), работает со статьёй. Стек: Python, spaCy, httpx, neo4j (Memgraph), PennyLane (QAOA). Модель: Qwen 35B.
NeuroGEO — GEO-скоринг целой статьи, FastAPI на :8009.
content-pipeline — TS-оркестратор (generate → optimize → publish) + CMS-слой для управления публикациями. Работает с объектом Article.
Qdrant — эмбеддинги уже используются (qdrant_save.py).
Memgraph — для интрелинки.

Что меняем

Article → atom. Новая стадия extract в начале конвейера.
Все стадии привязываются к atom_id вместо articleIds.
atom_versions — переупаковка одного атома под каналы.
compositions — сборка выходов (статья/TG/видео).
panel — дашборд смысла вместо списка статей.

Что НЕ тащим сразу

Postgres + pgvector — Qdrant для эмбеддингов, атомы в том, что уже стоит.
Graph (Memgraph/AGE) — только V4, когда атомы отработают.
Адаптеры TG/видео — V3, когда web-канал стабилен.

Дорожная карта

Этап 1 — MVP: атомы + переупаковка (web-канал)

Статус: ✅ РЕАЛИЗОВАНО (2026-09-14) Цель: extract разбирает статью на атомы, atom_versions переупаковывают под web.

atoms — типизированные атомы (claim/fact/stat/qa/comparison/hook/cta и др.), body по типам (JSONB).
atom_versions — версии под каналы (web_article | telegram | youtube_script | podcast | newsletter | service_card).
extract — стадия: статья → типизированные атомы.
jobs/runs — задачи пайплайна + стоимость/качество на каждый запуск.
Qdrant — эмбеддинги атомов для дедупликации.

KPI: 4 домена (orabota, ipoteka-ufa, ufa-kvartira, rabota-ufa), один канал (web).

Реализовано:

atom-db (Postgres 16 + pgvector) — Docker, автозапуск, порт 5434.
db/schema.sql — 5 таблиц (projects, atoms, atom_versions, jobs, runs).
stage1/extract_to_postgres.py — 387 атомов → Postgres за 0.4с, 387 atom_versions под web, 387 эмбеддингов в Qdrant за 11.6с.
atom_id = UUID (Postgres PRIMARY KEY).
README-stage1.md — инструкция по запуску.

Этап 2 — связи + композиции (второй канал: Telegram)

Цель: дедупликация между доменами, сборка выходов.

atom_relations — связи (supports/contradicts/expands/example_of/part_of/derived_from).
compositions — рецепты сборки (типы, темы, порядок), atom_ids.
prompts — промпты как данные (версионирование, A/B).
Дедупликация — embedding + atom_relations вместо дублирования статей.

KPI: 2 канала (web + Telegram), дедup между доменами.

Этап 3 — медиа + метрики (видео, подкаст, рассылка)

Статус: ✅ РЕАЛИЗОВАНО (2026-09-14) Цель: сквозная аналитика от смысла до метрики.

assets — медиа-активы (image | audio | video | subtitle), транскрипты.
atom_assets — привязка атомов к медиа (таймкоды).
compositions — video-сборка (recipe + atom_ids).
publications — публикации + метрики (views/clicks/conversions/revenue).
media_assets.py — сборка: stat/claim/qa → video → atom_assets → compositions → publications.
3 канала: video (youtube), podcast (audio/RSS), newsletter (email).
Идемпотентно: чистит assets/atom_assets проекта перед вставкой; публикации не дублируются.
Синхронизация: python3 stage3/media_assets.py --all (все проекты) или --project rabota-ufa.

KPI: 4+ канала, сквозная аналитика.

Этап 4 — граф (Apache AGE)

Статус: ✅ РЕАЛИЗОВАНО (2026-09-14) Цель: обходы и анализ связей через Cypher.

Проекция: Atom (label=Atom, property=atom_id).
graph_outbox — atom_relations (Postgres) → AGE через cypher() (OpenCypher).
Тело атома НЕ хранится — только id + type (минимальные атрибуты).
Синхронизация: python3 stage4/graph_outbox.py --sync (идемпотентно — DETACH DELETE + CREATE).
Обход связей: python3 stage4/graph_outbox.py --query (MATCH по atom_id).

Ключевые факты AGE:

SET search_path TO ag_catalog; перед каждым cypher()-запросом.
Cypher: CREATE/MATCH/RETURN вместо устаревших vertices()/edges().
cypher('graph', $$ ... $$) AS (v agtype) — $$ в SQL-файле, не в shell.
Тестировать запросы: docker exec -i age-db psql -U atom -d content_atom < file.cypher.
AGE_PASSWORD в контейнере = agepass123 (не atompass123).

KPI: граф-проекция, обходы связей через Cypher.

Этап 5 — панель (дашборд смысла)

Цель: управление атомами вместо статей.

Дашборд: атомы по доменам, статусы (draft → enriched → edited → approved → published), версии под каналы.
Стоимость на атом + runs — юнит-экономика по домену.
Дедупликация по embedding.
Composition builder — сборка выходов.

KPI: панель управляет атомами, юнит-экономика по домену.

Схемы данных

Атомы

CREATE TABLE atoms (
  id          UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  project_id  UUID REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE,
  type        TEXT NOT NULL,          -- claim | fact | stat | quote | definition | instruction | case | comparison | qa | opinion | hook | transition | cta | media_ref
  status      TEXT NOT NULL DEFAULT 'draft',  -- draft | enriched | edited | approved | published | archived
  title       TEXT,
  summary     TEXT,
  body        JSONB NOT NULL,         -- типизированное тело по типу атома
  plain_text  TEXT,
  language    TEXT DEFAULT 'ru',
  entities    JSONB DEFAULT '[]',
  topics      TEXT[] DEFAULT '{}',
  intent      TEXT,
  audience    TEXT,
  confidence  NUMERIC(3,2),
  quality_score NUMERIC(4,2),
  readability NUMERIC(5,2),
  word_count  INT,
  source_refs JSONB DEFAULT '[]',
  embedding   VECTOR(1024),
  generator   JSONB,
  cost        JSONB,
  pipeline_stage TEXT,
  parent_atom_id UUID,
  lineage_root_id UUID,
  created_at  TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
  updated_at  TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

atom_versions

CREATE TABLE atom_versions (
  id        UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  atom_id   UUID REFERENCES atoms(id) ON DELETE CASCADE,
  channel   TEXT NOT NULL,          -- web_article | telegram | youtube_script | podcast | newsletter | service_card
  format    TEXT NOT NULL,          -- markdown | html | plain | srt | ssml | json
  content   TEXT NOT NULL,
  meta      JSONB DEFAULT '{}',
  quality_score NUMERIC(4,2),
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
  UNIQUE (atom_id, channel, format)
);

atom_relations

CREATE TABLE atom_relations (
  from_id   UUID REFERENCES atoms(id) ON DELETE CASCADE,
  to_id     UUID REFERENCES atoms(id) ON DELETE CASCADE,
  kind      TEXT NOT NULL,          -- supports | contradicts | expands | example_of | part_of | refutes | precedes | derived_from
  weight    NUMERIC(3,2) DEFAULT 1.0,
  meta      JSONB DEFAULT '{}',
  PRIMARY KEY (from_id, to_id, kind)
);

compositions

CREATE TABLE compositions (
  id        UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  project_id UUID REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE,
  channel   TEXT NOT NULL,
  slug      TEXT,
  title     TEXT,
  status    TEXT DEFAULT 'draft',   -- draft | building | ready | scheduled | published
  recipe    JSONB NOT NULL,         -- правила сборки: типы, темы, порядок
  atom_ids  UUID[] NOT NULL,        -- порядок атомов в композиции
  content   TEXT,
  meta      JSONB DEFAULT '{}',
  scheduled_at TIMESTAMPTZ,
  published_at TIMESTAMPTZ,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
  UNIQUE (project_id, channel, slug)
);

publications

CREATE TABLE publications (
  id          UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  composition_id UUID REFERENCES compositions(id) ON DELETE CASCADE,
  target      TEXT NOT NULL,        -- URL, channel_id, video_id
  external_id TEXT,
  published_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
  metrics     JSONB DEFAULT '{}'    -- views, clicks, conversions, revenue
);

jobs + runs

CREATE TABLE jobs (
  id           UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  kind         TEXT NOT NULL,       -- generate | edit | adapt | publish | index
  atom_id      UUID REFERENCES atoms(id),
  composition_id UUID REFERENCES compositions(id),
  status       TEXT DEFAULT 'queued',-- queued | running | done | failed | dead
  attempts     INT DEFAULT 0,
  max_attempts INT DEFAULT 3,
  payload      JSONB DEFAULT '{}',
  error        TEXT,
  scheduled_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
  started_at   TIMESTAMPTZ,
  finished_at  TIMESTAMPTZ,
  created_at   TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

CREATE TABLE runs (
  id          BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  job_id      UUID REFERENCES jobs(id) ON DELETE CASCADE,
  stage       TEXT NOT NULL,
  model       TEXT,
  prompt_id   UUID REFERENCES prompts(id),
  tokens_in   INT,
  tokens_out  INT,
  seconds     NUMERIC,
  cost_usd    NUMERIC DEFAULT 0,
  quality     NUMERIC(4,2),
  created_at  TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

Интеграция с текущими сервисами

editor-pro (все 6 слоёв)

Привязать каждый слой к atom_id вместо обработки статьи целиком.
extract — новая стадия: python -m editor_pro.main --extract → атомы.
Все слои работают с кластером атомов, не с одной статьёй.

neurogeo

GEO-скоринг на кластере атомов, не на статье.
Цитируемость на атоме (fact/stat/claim).

content-pipeline (TS)

Новый шаг extract в DEFAULT_PIPELINE.
atomId вместо articleIds.
atom_versions — переупаковка под каналы.

Qdrant

Эмбеддинги атомов (уже используется).
Дедупликация по embedding + atom_relations.

Memgraph (V4)

Проекция: Atom → Topic → Entity → Project.
graph_outbox: Postgres → воркер → Memgraph.

Панель (дашборд смысла)

Стек: FastAPI + SQLite/Postgres + React/Vue (или Astro для единого со стэком).

Разделы:

Атомы по доменам (orabota, ipoteka-ufa, ufa-kvartira, rabota-ufa).
Статусы атомов (draft → enriched → edited → approved → published).
Версии под каналы (web/TG/видео).
Стоимость на атом + runs — юнит-экономика по домену.
Дедупликация по embedding.
Composition builder — сборка выходов.

KPI: панель управляет атомами, юнит-экономика по домену.

Правила

Каждая стадия не зависит от предыдущих напрямую — только через атом.
Промпты тянутся из prompts по slug + version.
Все запуски пишутся в runs — воспроизводимость и аналитика.
Идемпотентность через (atom_id, stage, prompt_id, input_hash).
Ошибки → jobs.error, ретраи с экспоненциальной задержкой.
После max_attempts — статус dead, требует ручного вмешательства.

Антипаттерны (из концепции)

Хранить готовый HTML в атоме.
Перезаписывать атом под канал.
Промпты в коде, а не в БД.
Один промпт на все проекты.
Масштабировать на 50 доменов до юнит-экономики.
Граф без ребилда из Postgres.
Публикация без compositions (нельзя пересобрать).
Метрики только на уровне сайта, не атома/композиции.

Что даёт такая архитектура

Возможность	Как достигается
Мультиканальность без переписывания	`atom_versions` + `compositions`
Дедупликация	`embedding` + `atom_relations`
Полное покрытие темы	граф связей + рецепты сборки
Сквозная аналитика	`publications.metrics` + `runs`
Воспроизводимость	`prompts` как данные + `runs`
Масштабирование на N доменов	`projects` + общий движок
Избежание footprint	разные шаблоны, ритмы, промпты
Стоимость и юнит-экономика	`cost` на атом + `runs`
Защита от обновлений	обновляешь атом → все производные пересобираются
Продажа частями	композиции и проекты изолированы

Решения (зафиксированы 2026-09-14)

Хранение атомов: Postgres (истина) + Qdrant (эмбеддинги). Postgres уже в Docker — один чистый инстанс atom-db с pgvector + pg_trgm. Атомы/версии/композиции/стоимость — в Postgres. Эмбеддинги + дедупликация — в Qdrant.
Панель: отложить до V5.
V4 граф: Apache AGE (расширение Postgres), не Memgraph. GraphOutbox/воркер не нужны.
Эмбеддинги: bge-m3 — единственная модель для MVP и продакшена (установлен в Ollama 2026-09-14, dim=1024, 8192 контекст, мультязычный, гибридный dense+sparse). Не переключаться между nomic/bge-m3 — разный размер вектора (512 vs 1024) и разная система поиска = переиндексация и баги дедупа.
Домены: 50 доменов, разделение по role (flagship/satellite/experiment/service). Технические домены (service) НЕ индексируются в семантику — дедуп только между SEO-доменами. Атомы привязаны к project_id, сборка — в рамках одного домена (защита footprint).
Postgres: чистый инстанс atom-db (не использовать outline-postgres/coolify-db — они в продакшене). pgvector + pg_trgm + btree_gin.

Риски и как их избежать (проактивно, 2026-09-14)

Риск 1: Разный размер вектора → переиндексация Qdrant

Проблема: bge-m3 = dim 1024, nomic = dim 512. Если в MVP использовать nomic, а потом перейти на bge-m3 — коллекция Qdrant пересоздаётся, все эмбеддинги переиндексируются. Решение: сразу bge-m3 (dim=1024). Размер коллекции Qdrant фиксируется на старте. Проверить: curl http://127.0.0.1:6333/collection/<name> → vector_size должен быть 1024.

Риск 2: Postgres-контейнеры уже заняты

Проблема: outline-postgres-1 и postgres-zyo10oksv4l1i8s35zhrxijf — в продакшене (outline, twenty, coolify). Нельзя тащить atom-db в них. Решение: отдельный инстанс atom-db с pgvector+pg_trgm. Проверить свободный порт (сейчас 543x заняты — взять 5434). Тест: CREATE EXTENSION pgvector; на пустом БД.

Риск 3: pgvector — не в базовом образе

Проблема: postgres:16 не включает pgvector по умолчанию. Решение: образ pgvector/pgvector:pg16 (официальный, уже с расширением) или CREATE EXTENSION при старте контейнера. Проверить: SELECT name FROM pg_available_extensions WHERE name='pgvector'; → installed_version не NULL.

Риск 4: bge-m3 — latency под нагрузкой

Проблема: 1024-мерные эмбеддинги + гибридный поиск на 50 доменах → медленная индексация. Решение: эмбеддить батчами (по 10-20 атомов), асинхронно, не на критическом пути. Qdrant держит ivfflat/hnw-индекс. Проверить latency: curl /api/embeddings → ~200-500ms на запрос (нормально для локальной модели).

Риск 5: Дедуп между техническими и SEO-доменами

Проблема: 50 доменов, часть технические (wiki, docs, сервисы) — их текст «дублируется» с SEO-статьями по терминологии. Решение: role='service' исключается из семантической коллекции Qdrant. Дедуп только между flagship/satellite/experiment. Проверить: WHERE role IN (...) при эмбеддинге.

Риск 6: pg_trgm + gin — место на диске

Проблема: GIN-индекс по plain_text (trigram) на 50 доменах → раздувание. Решение: только для SEO-доменов, pg_trgm на plain_text атомов (не на всех полях). Monitor: SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('atoms'));.

Риск 7: bge-m3 в Ollama vs embed-сервер

Проблема: Ollama-эмбеддинги — медленнее, чем специализированный embed-сервер (e.g. Instructor, FastEmbed). Решение: MVP на Ollama bge-m3 (готово). Если latency станет проблемой — вынести embed в отдельный FastAPI-сервис (FastEmbed на CPU, dim=1024, ~10x быстрее). Не делать сразу.

Риск 8: Qdrant-коллекция для атомов

Проблема: Qdrant уже используется (knowledge_base и др.) — риск конфликта命名/конфигурации. Решение: новая коллекция content_atoms (dim=1024, distance=Cosine). Не трогать существующие коллекции. Проверить: curl /collections → content_atoms отсутствует → создать.

Версия 1.4 — Этапы 1–4 реализованы (atom-db, 3 медиа-канала, AGE-граф). roadmap по этапам + фиксация решений + проактивные риски. Детальные задачи (TDD) — на этапе реализации каждого уровня.

README.md Unescape Escape

Content-atom: Implementation Plan