▲РЕПО СЕЙЧАС НЕ В ВЫДАЧЕ НИ ОДНОГО ОКНА. СТРАНИЦА ЖИВЁТ КАК АРХИВНАЯ: НИЖЕ — ЛУЧШИЙ РЕЗУЛЬТАТ ЗА ВСЮ ИСТОРИЮ (ОКНО 1D).
FINDING #01 · UNIT ID 1296680841
Intuition-Lab/personal-model
Build your HUMAN.md.
SURPRISE SCORE
0.00
Архив · репо вне текущей выдачи
BEST RANK
#1
BEST WINDOW
1D
TIMES CHARTED
102
STARS NOW
1,319
FORKS NOW
94
OWNER ★
1,319
FIRST SEEN 2026-07-15 · LAST SEEN 2026-09-03
Потенциал заработка
C49/100
СПРОС78
Деньги есть: рынки AI agents, knowledge management и AI meeting assistants крупные и растущие; конкуренты берут $19–399/mo и $14–150/seat/mo.
ЗАХВАТ38
Захват ценности слабый: Mem0, Zep, Supermemory, Letta, screenpipe, Granola уже имеют funding, API, paid plans и distribution; Apache-2.0 снижает защиту от форков.
ДОСТУП66
Apache-2.0 разрешает коммерческое использование и closed-source деривативы, но мешают macOS-only, TCC permissions, privacy/security liability, alpha maturity и маленькая команда.
«Потенциал есть, но capture топит: рынок горячий, конкуренты уже сильнее и ближе к каналам продаж.»
Рыночный анализ · Обзор
Persome — локальная macOS-система, которая строит “HUMAN.md”: проверяемую модель того, как человек работает, думает, решает и на чём сейчас сфокусирован.
personal AI memory / local-first agent memory / MCP / productivity / privacy techЗРЕЛОСТЬ · ЭКСПЕРИМЕНТ
ЯЗЫК
Python
ЛИЦЕНЗИЯ
Apache-2.0
РЕЕСТР
pypi
РЕЛИЗ
v0.3.2
КОНТРИБЬЮТОРЫ
5
УСТАНОВКА: pip install persome-core
Что делает
Persome собирает сфокусированную активность на Mac после разрешений macOS, импортирует Markdown, Obsidian, Notion и локальные папки, строит слои Point → Line → Face → Volume → Root. Важные выводы привязываются к доказательствам, а контекст отдаётся через MCP в Codex, Claude Code, Claude Desktop, Cursor и OpenCode.
Какую боль решает
AI-агенты плохо знают владельца, теряют контекст между сессиями, не понимают текущие цели и заставляют человека каждый раз пересказывать рабочее состояние.
Сценарии использования
- Восстановить, где пользователь остановился в коде, заметках или проекте.
- Дать Claude Code или Codex персональный контекст целей, стандартов качества и незавершённых задач.
- Искать в личной памяти с источником, timestamp и receipt ID.
- Строить локальную, редактируемую, экспортируемую и удаляемую модель предпочтений и решений.
- Запускать безопасные локальные задачи “пока сплю” без внешних действий без разрешения.
Целевой пользователь
Power users на macOS, разработчики с AI coding agents, исследователи, founders, knowledge workers и privacy-sensitive пользователи.
Open-source аналоги
Memory layer/API для AI agents и OpenMemory MCP; не фокусируется на macOS activity model.
Memory/context engine, app и connectors; шире API/RAG, меньше фокуса на evidence-linked HUMAN.md.
Stateful agents с memory blocks; агентная платформа, а не desktop activity capture.
Пишет screen/audio/AX, даёт searchable memory, MCP и paid desktop app; ближе всего по capture, но source-available license.
Self-hosted AI second brain по docs, web и agents; меньше автоматического съёма рабочего контекста.
Local/self-hosted cognitive memory, MCP и connectors; сейчас rewrite/breaking changes.
macOS AX-first local memory для agents, Markdown/SQLite; очень близкий early-alpha аналог.
Позиционирование
Persome — нишевый догоняющий, не лидер. Сильная дифференциация — Personal Model/HUMAN.md с доказательствами и MCP для coding agents; слабость — рынок уже занят более звёздными OSS и funded-продуктами.
Коммерческие аналоги
Managed memory infrastructure для AI agents и приложений.
$24M funding, Seed + Series A; масштаб подтверждён одним указанным источником.
Free$0
Starter$19/mo
Growth$79/mo
Pro$249–250/mo
Enterprisecustom
Temporal context graph и agent memory.
Публичная выручка не найдена; позиционирование enterprise.
Free10k credits/mo
Flex$125/mo или $104/mo annual
Flex Plus$375/mo или $312/mo annual
Enterprisecustom
Memory/context API, personal app, MCP и connectors.
$3M pre-seed; 10,000+ power users заявлено на сайте.
Free$0
Pro$19/mo
Max$100/mo
Scale$399/mo
Enterprisecustom
Stateful agents, Letta Agent, Letta API и memory-first coding agents.
OSS 23k GitHub stars; масштаб коммерческого облака не подтверждён.
Free$0
Pro$20/mo
API Plan$20/mo + $0.10/active agent/mo + $0.00015/sec tool execution
Enterprisecustom
Local screen/audio memory, MCP и automations.
20.1k GitHub stars; YC S26 заявлен в README.
Standard$25/mo
Pro$50/seat/mo
Enterprise$150/seat/mo
Wearable и app для conversation memory, lifelogs, MCP/API.
Инвестиции и выручка не подтверждены в собранном разборе.
Pendant + 1 Year Unlimited bundle$299
Старые/сравнительные цены$399/$547
Bot-free AI meeting notes, meeting archive, API/MCP.
$125M Series C и $1.5B valuation по TechCrunch.
Basic$0
Business$14/user/mo
Enterprise$35/user/mo
AI meeting transcription, meeting agent и workflows.
495 G2 reviews; revenue/users не подтверждены.
BasicFree
Pro$16.99/user/mo monthly или $8.33 annual
Business$30/user/mo monthly или $19.99 annual
Enterprisedemo/custom
AI meeting assistant, transcription, summaries и AskFred.
Valuation $1B заявлена в прессе, источник вторичный.
Free$0
Pro$10/seat/mo annual или $18 monthly
Business$19 annual или $29 monthly
Enterprise$39 annual
OS-level developer memory, local chat history и AI copilot.
Users/revenue не раскрыты.
Free$0
Pro$18.99/mo
Текущая монетизация проекта
Монетизация самого Persome не подтверждена. В README/pyproject нет cloud, paid support, open-core, billing или sponsors; сейчас проект выглядит как early OSS/hobby/research project под Apache-2.0.
Коммерческий потенциал
ПОТЕНЦИАЛ · СРЕДНИЙ
Заработать можно, но не продажей Python-библиотеки. Перспективный путь — packaged local-first product для developers и teams, где Persome выступает runtime-ядром.
Спрос и рынок
Спрос высокий, но не на термин “личная модель”, а на agent memory, local context и meeting/work knowledge. Ближайшие платёжные рынки: AI agents, knowledge management и AI meeting assistants; точный TAM для local personal model for MCP agents не подтверждён и, вероятно, меньше.
Ров / защищённость
Текущий ров слабый: Apache-2.0, свежий код и маленькая community. Потенциальный ров — накопленный local personal graph, evidence receipts, trust/privacy UX, integrations и enterprise policy layer; главный ров должен быть distribution + trust, не алгоритм.
Модели монетизации
- Paid desktop app / Pro installer: подписка $10–25/mo за signed app, auto-update, backup и polished viewer.
- Team/enterprise local deployment: $30–100/seat/mo за admin policies, allow/deny app rules, audit, MDM, SSO и data-retention.
- Paid MCP/connectors для Claude Code, Cursor, Codex, Obsidian, Notion, Linear, GitHub и Slack.
- Support/compliance package для privacy-sensitive организаций.
- Hosted optional sync с encrypted/BYOK-моделью, чтобы не конфликтовать с privacy positioning.
Что нужно, чтобы сделать продукт
- Signed native macOS app, auto-update и crash-safe installer.
- Понятная privacy UI: pause, redaction, app/window allowlist, delete/export.
- Admin controls и enterprise policy.
- Доказанные evals: качество recall, hallucination rate, latency, storage/CPU.
- Threat model, security audit, encryption-at-rest и consent workflow.
- Billing, onboarding и документация для non-developers.
- Стабильные releases и backward-compatible DB migrations.
⚖ ЛИЦЕНЗИЯ · МОЖНО ЛИ КОММЕРЦИАЛИЗИРОВАТЬ
Apache-2.0 разрешает коммерческое использование. Можно использовать в closed-source продукте, продавать сервис или десктоп-приложение и модифицировать код; нужно сохранять license/NOTICE и учитывать patent grant/termination.
Риски и подводные камни
ВЫСОКИЙПРОЧЕЕ
Сбор screen/AX/OCR activity создаёт риск утечки паролей, PII и коммерческой тайны.
ВЫСОКИЙКОНКУРЕНЦИЯ
screenpipe, Supermemory, Mem0, Zep, Granola и Letta уже монетизируют и быстрее займут каналы.
ВЫСОКИЙПРОЧЕЕ
Platform risk: macOS permissions, Screen Recording/Accessibility, notarization и изменения Apple policy.
ВЫСОКИЙПРОЧЕЕ
Проекту около 6 дней, classifier alpha, v0.3.2; есть риск поломок и потери данных.
СРЕДНИЙЮР. СЕРАЯ ЗОНА
Workplace capture может требовать политик согласия, особенно при записи экранов, документов и сообщений.
СРЕДНИЙЗАВИСИМОСТЬ ОТ АВТОРА
5 контрибьюторов, организация без verified, маленький owner footprint.
СРЕДНИЙПРОЧЕЕ
Semantic modeling требует hosted/local provider; качество и стоимость зависят от внешних моделей.
НИЗКИЙЛИЦЕНЗИЯ
Apache-2.0 коммерчески безопасна при сохранении license/NOTICE и учёте patent grant/termination.
Достоверность разбора
УВЕРЕННОСТЬ · СРЕДНЯЯgpt-5.5 · 2026-07-16 · ОКНО 1D
Оговорки / что не проверено
- Звёзды OSS-аналогов и часть ссылок были взяты из собранного разбора, а не перепроверены сейчас.
- Для коммерческих аналогов не все цены и scale подтверждены двумя независимыми источниками; confidence поэтому medium.
- Оценки TAM для узкой ниши local personal model for MCP agents не подтверждены; использованы смежные рынки AI agents, knowledge management и AI meeting assistants.
- Limitless pricing в собранном разборе отмечен как неуверенный: точная структура bundle/старых цен не подтверждена.
- Fireflies valuation взята из вторичного источника.
- Granola valuation взята из одного медиа-источника.
- Otter.ai scale ограничен G2 reviews; revenue/users не подтверждены.
- Pieces users/revenue не раскрыты.
- Zep публичная выручка не найдена.
- Монетизация самого Persome не подтверждена отдельной pricing/support страницей.
- Риски privacy/security, platform risk, legal/consent и moat частично являются экспертной оценкой на основе характера продукта, а не измеренными фактами.