De la întrebare la cifră,cu dovada la fiecare pas.

Cei opt pași

1. Întrebi, în cuvintele tale. «Cât am vândut luna trecută pe fiecare magazin?»
2. Burebi recunoaște întrebarea pe definițiile firmei. Un cuvânt pe care firma nu l-a definit nu se ghicește: Burebi se abține și îl semnalează, ca definiția să se dea o dată, de un om.
3. Codul compune interogarea și calculează cifra. Modelul AI alege identificatori din catalogul firmei și completează câmpuri validate; interogarea nu o scrie el.
4. Primești cifra cu proveniența ei. «De unde vine cifra?» arată definiția, interogarea și perimetrul: perioada, sursa, filtrele.
5. Primești limitele ei. Până când are date sursa, ce rămâne în afara definiției, ce s-a presupus.
6. Orice schimbare are urmă. Un rând în jurnalul de audit: ce, când și cine. Rândurile sunt legate în lanț (hash): fiecare depinde de cel dinainte, deci unul nu poate fi schimbat pe ascuns.
7. O regulă se schimbă printr-o singură ușă. Ipoteză, demonstrație pe datele de acum, verificare făcută de cod (judecătorul nu este un model AI) și clicul unei persoane numite.
8. Ce s-a schimbat se poate retrage. Cu versiune, motiv și cine; restaurarea revine la același hash.

Când nu există încă o definiție: ipoteza

1. Ipoteza. Catalogul se abține; modelul caută răspunsul cu o interogare scrisă de el și îl verifică. Răspunsul spune că nu trece prin definiții.
2. Demonstrația. Definiția propusă se aplică pe o copie a catalogului, se validează și se rulează pe date; rezultatul se compară cu valoarea verificată.
3. Definiția. Abia atunci intră în catalog, ca «măsurată». O confirmă un om, cu numele lui.

Așa crește catalogul firmei: din întrebări reale, verificat la fiecare pas. Vezi ipoteza și demonstrația în lexiconul Ontopsis.

De ce un model mic

Burebi rulează pe Claude Haiku 5.5, de aproximativ 40 de ori mai ieftin decât Opus 5.5: $0,10 / $0,50 față de $4 / $20 per milion de tokeni (intrare / ieșire), pentru cereri de până la 100.000 de tokeni; peste prag, Haiku 5.5 costă $0,50 / $2,50 (claude.com/pricing, verificat la 17.10.2026). Nu pretindem că modelul mic gândește ca unul mare: gândirea grea e plătită o singură dată și cristalizată în structură, adică un motor semantic determinist, un graf de cunoștințe, rețete și gărzi de adevăr. Modelul alege, completează și formulează.

Ce rămâne local, ce pleacă

Rămân la tine: baza, graful de cunoștințe, definițiile firmei, jurnalul și secretele. Pe serverele noastre nu stă nicio dată a clientului, în configurația de producție de azi (schema completă).

Ajung la modelul AI (Claude, de la Anthropic), prin Claude Code sau prin API: întrebarea, contextul necesar și rezultatul deja calculat de cod, ca să fie formulat. Modelul execută operațiile, dar nu primește baza și nu ghicește ce înseamnă datele: semantica stă în definiții. Ce face Anthropic cu ce primește e stabilit de condițiile lui, diferite pentru abonament și pentru API.

Firme diferite rulează în instanțe separate: fiecare are datele, graful de cunoștințe, secretele și memoria asistentului ei.

Ce măsurăm despre noi

Suita de teste și aplicația folosită pe viu sunt două măsurători diferite, așa că le spunem pe amândouă.

• Pe viu, 12 din 500 de tururi reale au eșuat (2,4%), măsurat pe 12.10.2026.
• Un tur durează median 26 de secunde; nouă din zece se încheie în 99 de secunde (07.10.2026).
• Pe fiecare proiect: câte răspunsuri cu cifre au venit doar din definiții, câte abțineri, cât au costat.

Corectitudinea față de un răspuns adjudecat de om nu e încă măsurată. Când va fi, o publicăm aici.