Onde o Tesus resolve de verdade.

Você usa Claude para arquitetura, Codex para implementação e ChatGPT para debugar. Cada troca de aba é recontar o projeto do zero — stack, decisões, bugs já resolvidos.

Uma única memória conectada aos agentes. O contexto relevante acompanha o projeto entre Claude, ChatGPT, Gemini e Codex — decisões, arquivos, bugs resolvidos — não importa qual IA você abriu agora.

Um dev sai de férias, outro assume o módulo, e ninguém sabe por que aquela decisão de arquitetura foi tomada três sprints atrás. O contexto vive só na cabeça de quem escreveu o código.

Memória compartilhada de equipe com gestão de acessos (plano Tesus Max): qualquer membro — ou o agente que ele estiver usando — consulta o mesmo grafo de decisões.

Cada cliente tem uma stack, regras de negócio e histórico diferentes. Misturar contexto entre projetos é risco de vazamento — mas recomeçar do zero em cada sessão mata a produtividade.

Espaços separados por cliente, isolados por design. A equipe troca entre projetos e agentes sem cruzar dados — cada espaço com o próprio contexto e a conta com backup cifrado.

Pesquisa, escrita e análise pedem pontos fortes diferentes. Sem uma memória contínua, cada troca de IA vira uma nova explicação do trabalho.

Use IAs diferentes no mesmo chat. O contexto relevante continua disponível para a próxima resposta e para a próxima sessão.

Estratégia no ChatGPT, pesquisa no Gemini, análise no Claude. A cada troca, o mesmo contexto do negócio é recontado do zero — e as decisões ficam espalhadas em conversas que ninguém reencontra.

O Tesus mantém decisões, documentos e contexto disponíveis em qualquer uma delas. O que foi definido numa conversa continua valendo na próxima, mesmo em outro assistente.

Pesquisas, clientes, documentos e preferências ficam presos ao assistente onde foram criados. Trocar de modelo significa recomeçar — ou aceitar ficar onde está.

Pesquisas, clientes, documentos, preferências e decisões acompanham você quando muda de modelo. A memória é sua, não do fornecedor.