В заметке описан практический TRIZ+LLM-сервис TRIZ Insight — «агент-решатель противоречий» для инженеров и фаундеров, нацеленный на рынок консалтинга ТРИЗ, где сильна методология, но не хватает прикладного ИИ-инструмента «здесь и сейчас».

Ключевая идея: LLM недостаточно «натаскать» на ТРИЗ — ей нужен каркас и проверяемый выход. Поэтому авторы собрали собственный TRIZ-движок (матрица противоречий, ИКР, принципы, уровни решений и слой оценки близости к подходу Альтшуллера) и Haiku-планировщик, который превращает сырое решение в короткий боевой план с ролями, шагами, артефактами и метриками. Пример: снизить latency бэкенда в 2 раза, не усложняя код и не теряя стабильность.

• Вход: задача, целевой параметр улучшения и параметр, который нельзя ухудшать.
• Формализация: техническое/физическое противоречие, ИКР, ресурсы.
• Выход: несколько кандидатов решений + фильтр по метрикам (соответствие ИКР, новизна, реализуемость), настройка тона и длины ответа.

Деплой — не «умный промпт», а отдельный демон-сервис на Python с памятью и логами: вызывается из Telegram-бота и других агентов; LLM-API заявлено как вендор-агностичное.