atomicapp

Self-hosted личная база знаний, где возможности на базе LLM встроены прямо в продукт, а не прикручиваются поверх markdown-хранилища. При ingest'е заметки ("атомы") автоматически получают эмбеддинги, теги и связи; семантический поиск, синтезируемая LLM вики, агентный чат и пространственный холст на базе force-directed графа читают данные из одного и того же хранилища. Встроенный MCP-сервер позволяет внешним клиентам (Claude, Cursor) напрямую искать и записывать атомы.

Ближайший аналог в этом vault'е - подход llm-wiki-pattern / obsidian-ai-complete-guide, который даёт тот же результат связкой из Obsidian, навыков Claude Code и markdown-хранилища на диске. AtomicApp сворачивает всё это в один бинарник со всей ИИ-обвязкой внутри. Это проще запустить из коробки, но взамен теряется основа в виде простых файлов на диске, благодаря которой связка с Obsidian легко ищется через grep и не зависит от редактора. thinking-space находится посередине: он собирает те же ИИ-возможности в одно приложение, но оставляет markdown с frontmatter'ом как источник истины и воспринимает свой индекс как перестраиваемый кэш, поэтому файлы остаются пригодными для работы и вне его.

Архитектура

• Бэкенд: Rust + actix-web, SQLite + sqlite-vec как для контента, так и для векторных эмбеддингов
• Десктоп: Tauri v2 с фронтендом на React 18 + TypeScript + Vite + Tailwind v4 + Zustand
• iOS: приложение на SwiftUI
• Сервер: тот же бинарник на Rust, в headless-режиме, развёртываемый через Docker или Fly.io
• ИИ-провайдеры: свои через OpenAI-совместимый эндпоинт - OpenRouter, Ollama или любой сервис с поддержкой протокола; используются как для эмбеддингов, так и для генерации текста
• MCP: внутрипроцессный мост в десктоп-версии; эндпоинт HTTP /mcp с аутентификацией по Bearer-токену на удалённых серверах

Атомы представляют собой markdown-заметки с иерархическими тегами, URL-адресами источников, автоматической нарезкой на фрагменты (chunking) и векторными эмбеддингами для каждого фрагмента. Папок здесь нет - таксономия строится как дерево тегов, которое LLM расширяет по мере поступления новых атомов.

Возможности

• Семантический поиск - векторный поиск, находит близкие по смыслу атомы, даже если ключевые слова не совпадают
• Синтез вики - для выбранного тега LLM пишет обобщающую статью со встроенными ссылками-цитатами на исходные атомы
• Агентный чат - чат с областью видимости по конкретному тегу или всей библиотеке; подтягивает контекст прямо во время диалога и ссылается на атомы вместо галлюцинаций
• Пространственный холст - представление в виде force-directed графа, где семантически связанные атомы собираются в кластеры
• Автотегирование - закидываешь заметку и получаешь дерево тегов с темами, людьми, местами, организациями и событиями
• Браузерное расширение - веб-клиппер, который отправляет страницы напрямую в базу знаний
• Интеграция с MCP - Claude и Cursor могут искать, читать и создавать атомы, не переключаясь из своего рабочего процесса

Статус в watchlist

Внесён в watchlist, так как проект ещё молодой (репозиторий создан 2025-11-25, около 5 месяцев назад) и разрабатывается одним автором. Обратные сигналы: 1.3k звёзд за пять месяцев, очень активная история коммитов (последний коммит сделан в день написания этой страницы), более 100 релизов с тегами, уже готовы три варианта развёртывания (десктоп, сервер, iOS, расширение для браузера). Главное, за чем стоит следить: сможет ли Кен удержать темп, появятся ли заметные сторонние контрибьюторы и как поведёт себя экспорт и миграция данных. Если база SQLite повредится или устареет, вытащить данные через grep, как из обычного markdown-хранилища, уже не выйдет.

Репозиторий

github.com/kenforthewin/atomic - 1.3k звёзд, MIT, в основном Rust, один автор.