garden-md

O que é garden-md?

garden-md é uma ferramenta de linha de comando que transforma transcrições de reuniões (e notas relacionadas) em uma base de conhecimento estruturada e vinculada da empresa. Ela gera uma wiki em HTML no estilo Wikipedia a partir de arquivos markdown armazenados localmente, permitindo navegar pelas pessoas, empresas, produtos/ferramentas da sua organização e como elas são mencionadas em vários documentos.

Seu propósito principal é ajudar equipes a organizar material de transcrições dispersas em um formato navegável, mantendo as transcrições originais verbatim (sem reescrever ou resumir). Você pode sincronizar dados de serviços suportados, extrair entidades, vincular menções e abrir a wiki resultante no navegador.

Principais Recursos

• Sincronize transcrições de múltiplas fontes (estágio local + wiki local): Execute garden sync para buscar novas transcrições de Grain, Granola, Fireflies.ai ou um conector “Other” baseado em API em uma área de estágio local.
• Extração de entidades em documentos: Durante garden tend, a ferramenta extrai entidades como pessoas, empresas e produtos/ferramentas e as usa para organizar páginas da wiki.
• Páginas de wiki vinculadas e navegáveis em markdown: A saída consiste em arquivos .md vinculados que crescem com o tempo à medida que mais documentos referenciam entidades existentes ou novas.
• Renderização em HTML no estilo Wikipedia: garden open gera e serve uma wiki em HTML com navegação, busca e backlinks.
• Operação local-first: A wiki é armazenada como pastas de arquivos markdown na sua máquina, em vez de um banco de dados em nuvem.
• Integração opcional com git / commits automáticos: garden init pode ativar o git, e a wiki pode ser atualizada com commits automaticamente (opcional por configuração).
• Abordagem de conector com revisão para serviços personalizados: Conectores integrados são pré-construídos e testados; para “Other”, o AI gera um script de conector para revisão antes de executar.
• Não-metas esclarecidos (preserva transcrições): Ela não reescreve ou resume conteúdo; as transcrições permanecem verbatim nos documentos de origem.

Como Usar garden-md

1. Instalação e pré-requisitos: Instale com npm install -g garden-md. Use Node.js 18+ e forneça uma chave de API para um provedor de AI suportado.
2. Inicialize sua wiki: Execute garden init para escolher seu provedor de AI, configurar o local da wiki e opcionalmente ativar o git.
3. Conecte uma fonte de dados: Execute garden connect e selecione um serviço — Grain, Granola, Fireflies.ai ou Other — para configurar a sincronização. Para “Other”, forneça o nome do serviço e a URL da documentação da API.
4. Sincronize novas transcrições: Execute garden sync para buscar novas transcrições para a área de estágio (mostrada como “wildland” na saída de demo).
5. Processe para a wiki: Execute garden tend para extrair entidades, criar páginas stub e gerar uma estrutura markdown/wiki vinculada; em seguida, execute garden open para navegar na wiki HTML gerada.

Comandos comuns incluem: garden connect --repair (para corrigir conectores quebrados), garden sync --schedule (sincronização automática baseada em cron) e garden tend / garden open para processar e navegar.

Casos de Uso

• Transforme transcrições de reuniões em uma wiki interna pesquisável: Após sincronizar transcrições de uma fonte de notas/transcrições de reuniões, execute garden tend para gerar páginas de entidades e backlinks, permitindo que membros da equipe naveguem pelo conhecimento da empresa por pessoa, empresa ou produto/ferramenta.
• Mantenha um “cérebro da empresa” respaldado por material de origem verbatim: Como o garden-md evita reescrever/resumir, as equipes podem confiar no conteúdo original das transcrições enquanto se beneficiam de uma camada de wiki estruturada.
• Atualize continuamente páginas da wiki à medida que novas reuniões chegam: Use garden sync (opcionalmente com --schedule) para trazer novas transcrições, depois reexecute garden tend para que a wiki cresça e as vinculações se expandam conforme documentos adicionais referenciam entidades.
• Onboard equipes ou stakeholders com uma camada de navegação comum: Use garden open para navegar em uma wiki HTML com navegação lateral e busca, facilitando encontrar menções relevantes em muitas transcrições.
• Integre uma fonte de transcrições personalizada via API: Escolha “Other” em garden connect e forneça a documentação da API; a ferramenta gera um script de conector para revisão antes de executar.

FAQ

• O garden-md reescreve ou resume minhas transcrições? Não. O garden-md mantém as transcrições verbatim (não reescreve ou resume conteúdo).

• Onde a wiki é armazenada? Como arquivos markdown locais (pastas de arquivos .md) na sua máquina; não requer banco de dados ou armazenamento em nuvem.

• Quais serviços são suportados de imediato? O repositório lista conectores integrados e testados para Grain, Granola e Fireflies.ai. Para outros serviços, use “Other” com documentação da API.

• O que fazem garden tend e garden open? garden tend lê da área de estágio, envia conteúdo para seu provedor de AI para extração de entidades e atualiza a wiki markdown vinculada. garden open renderiza e serve a wiki HTML para navegação.

• Quais pré-requisitos são necessários? O README afirma que Node.js 18+ é necessário, e você precisa de uma chave de API de qualquer provedor de AI suportado.

Alternativas

• Construa uma wiki manualmente com markdown + scripts: Se você só precisa de organização básica, pode criar e vincular páginas markdown você mesmo, sem extração de entidades guiada por IA e fluxos de renderização HTML.
• Use uma plataforma de documentação/wiki com pipelines de importação: Bases de conhecimento de propósito geral podem armazenar e pesquisar documentos, mas o fluxo de trabalho é diferente porque o garden-md gera especificamente páginas de entidades com links cruzados no estilo Wikipedia a partir de transcrições.
• Ferramentas de sumarização de transcrições com bases de conhecimento: Algumas ferramentas focam em resumir transcrições e indexar esses resumos; a abordagem do garden-md é diferente porque preserva o texto original e constrói links de entidades estruturados em vez de substituir o conteúdo por resumos.
• Pipelines ETL personalizados (sync → parse → index): Para equipes que já têm suporte de engenharia, você pode replicar o padrão “sync + extração de entidades + vinculação” usando suas próprias ferramentas e armazenamento, em vez do conjunto de comandos e renderizador de wiki do garden-md.