要の原則：アプリケーションは純粋な編成であり、AI は業務オブジェクト上で認知—判断—行動します。
11 種のノード + append-only の run-trace イベント、状態はイベントから導出されます。手動 / サブプロセス / ループ / 並列 / 定期実行はすべて永続的に一時停止され、プロセス再起動後に再開、ブレークポイントでステップ実行デバッグが可能です。
業務担当者が意図を述べると、コパイロットが上位仕様を作成し、決定的コンパイラーがそれを合法なフローに変換します。LLM は直接描画せず、構造の合法性はコンパイラーが保証し、成果物は公開できます。
draft / published 版は分離され、公開前に受入スイートを実行します（スタブの AI 出力 + スクリプト化された人によるレビュー + スタブ能力の決定的リプレイ）。すべて合格して初めて公開。AI 編成をソフトウェア工学と同等に品質管理します。
1 つのプリミティブが分類 / 判断 / 抽出 / 画像理解 / 自律的なツール呼び出しを支えます。構造化 JSON 出力 + 厳格なスキーマ検証、agentic ツールループ、マルチモーダル視覚、モデルルーティングは設定可能です。
AI 従業員ノードは在籍 AI（cohort で稼働）に仕事を派遣し、人審査ノードは人が判断するまで一時停止します。どちらのアクターにも SLA と組織上の上司へのエスカレーションチェーンがあり、どちらも監査可能な対等ノードです。
ワンクリックの kill-switch サーキットブレーカー、アプリごとの実行レート、1 回の実行あたりのトークン予算、コンテンツセーフティゲート（禁止語 + 電話番号 / メール / ID 番号などの PII）。監査は run-trace から投影され、エクスポート可能です。
AI 従業員が会話内で実際にアプリを呼び出し、結果カードがスレッドに戻り、人審査カードはその場で承認されます。フォームの事前入力は出典ゲートを通過し（証拠のあるフィールドだけを入力）、結果のナラティブはプレースホルダーを実際の値に置き換えます——ゼロでっち上げ。
デザインタブで AI が実際の出力フィールドから宣言型ブロックレイアウトを生成し、バックエンドがでっち上げを厳しく検証。cohort の 4 パネル / エンタープライズ IM（WeCom / DingTalk / Lark カード）/ ウェブウィジェットはすべて単一のソースに集約されます。
アプリは手動呼び出しから、定期実行や webhook による自動トリガーへ。公開されたすべてのアプリは標準 MCP ツールとして公開され、どのエージェントも呼び出せます——ウォールドガーデンは作りません。
業務担当者が自ら最後まで完結できる、3 段階のライフサイクルです。
対話型コパイロット + キャンバスで、プロセスを AI アプリケーションに組み上げます。
リアルタイム検証は公開ゲートと同じ検証器を使用し、キャンバスのバッジが問題を知らせます。
バージョン分離されたスナップショット。権限と割当のガバナンスが公開とともに有効になります。
人、AI、外部エージェントから呼び出され、実行の全行程が可観測です。