Atlaso: Shared AI memory across Claude Code, Cursor, and ChatGPT

Atlaso запустился 4 августа 2026 года, заняв четвёртое место в дневном рейтинге Product Hunt с 242 голосами. Продукт решает проблему, возникающую по мере того, как продуктовые команды начинают параллельно использовать несколько AI-инструментов: каждый из них хранит собственную память, а это значит, что переключение с Claude Code на Cursor или ChatGPT требует повторного объяснения контекста о проекте, ключевых решениях и рабочих предпочтениях команды.

Atlaso создаёт единый слой постоянной памяти, интегрированный одновременно со всеми тремя инструментами, а также с OpenCode и десктопным приложением Anthropic. Когда сессия завершается, система извлекает и сохраняет релевантные решения, открытые вопросы и предупреждения. Когда начинается следующая сессия — в любом подключённом инструменте — Atlaso поднимает актуальное ещё до первого prompt’а.

Что он делает

Архитектура памяти работает на двух уровнях. Глобальная память хранит личные предпочтения и рабочий стиль, которые переносятся между всеми проектами — те виды ограничений и предпочтений, которые иначе приходилось бы перепечатывать в каждую новую сессию с инструментом. Память проекта остаётся привязанной к конкретному репозиторию, что предотвращает смешение контекста разных кодовых баз или продуктов.

Система оценки достоверности отслеживает, является ли хранимая память устоявшейся (стабильные факты о проекте), спорной (то, что было верно и могло измениться) или предварительной (рабочие допущения, ещё не подтверждённые). Это значимое архитектурное решение: вместо того чтобы считать весь сохранённый контекст одинаково надёжным, Atlaso маркирует неопределённость, позволяя модели взвешивать информацию соответственно, а не представлять устаревший контекст как актуальный.

Инструмент автоматически захватывает воспоминания в ходе сессий, вычищая секретные данные перед сохранением. Платный тариф добавляет Ambient Memory — фоновый процесс обогащения, который дистиллирует захваченные данные в структурированные, тегированные записи памяти, а не оставляет их в виде сырых заметок сессии. Данные шифруются в transit и at rest; данные пользователей не используются для обучения моделей.

Цены: бесплатный тариф ограничен одним устройством и одним подключённым инструментом. Тариф Pro за $10 в месяц добавляет неограниченное количество устройств и подключений к инструментам, а также Ambient Memory. Тариф Build за $25 в месяц добавляет API памяти для разработчиков.

Почему это важно для product manager’ов

Проблема, которую решает Atlaso, касается не только рабочих процессов разработчиков. Product manager’ы, перемещающиеся между AI-инструментами для исследований, генерации документов и анализа функций, сталкиваются с теми же затратами на повторный ввод контекста. Команды, в которых несколько человек используют AI-инструменты в работе с одним продуктом, также выигрывают от общего слоя памяти, не требующего ручной координации: PM, зафиксировавший ключевое решение в одной сессии, делает его доступным для своего следующего AI-взаимодействия без документа-передачи.

Продукт находится на раннем этапе с небольшим числом первоначальных отзывов, а поверхность интеграции (MCP server) пока ориентирована на технических пользователей, самостоятельно настраивающих инструменты. Командам, оценивающим его, стоит учитывать затраты на настройку наряду с преимуществами для рабочего процесса.