Keel

Что такое Keel?

Keel — локальное десктопное приложение для macOS и Windows, предоставляющее AI-ассистента, чья память хранится в ваших собственных файлах. Цель — хранить ваш контекст в простом markdown-рабочем пространстве на диске, позволяя выбирать LLM-провайдера для каждого разговора.

Keel индексирует ваше рабочее пространство, собирает релевантный контекст для чатов и записывает захваты, решения и задачи обратно в markdown. Слой ассистента можно направить на Claude, GPT, OpenRouter или локальные модели через Ollama, не перенося заметки в удалённую базу данных.

Ключевые возможности

• Локальное markdown-рабочее пространство: Keel использует папку с простыми markdown-файлами (например, ~/Keel) как вашу долгосрочную «память», чтобы вы могли редактировать и备份 её любым редактором и существующими методами резервного копирования.
• Контекстный движок для обоснования разговоров: Он индексирует рабочее пространство, выбирает релевантный материал для каждого разговора и генерирует структурированный контекст для модели.
• Захват и запись на диск: Когда чат производит что-то стоящее сохранения (решения, факты, задачи), Keel сохраняет это обратно в markdown-рабочее пространство.
• Wiki-базы из папок проектов: Вы можете превратить директорию проекта в запрашиваемую базу знаний, импортируя markdown и PDF, затем обновляя скомпилированный контекст при изменении файлов (через команды вроде /create-kb и /refresh-kb).
• Поддержка задач и дашборда: Keel отображает открытые задачи и напоминания, предоставляя стартовый дашборд с утренним брифингом, напоминаниями и недавней активностью.
• Транскрипция встреч в структурированные заметки: Keel может транскрибировать локально с помощью Whisper (для записанного/импортированного аудио) и записывать решения, пункты действий и участников обратно в соответствующий проект.
• Переключение моделей и fallback: В настройках можно выбрать провайдеры вроде Claude, GPT или OpenRouter, а также локальные модели через Ollama; при недоступности происходит автоматический fallback.
• Запланированные задания для повторяющихся рабочих процессов: Вы можете запускать промпты или workflows по расписанию (например, ежедневные дайджесты или еженедельные обзоры) и сохранять вывод обратно в markdown.
• Десктопные уведомления для напоминаний: Задачи и напоминания поддерживают даты выполнения и временные напоминания в виде десктопных уведомлений.
• Интеграции для импорта/экспорта: Keel может синхронизировать события Calendar в контекст, читать и экспортировать Google Docs, синхронизировать закладки X в wiki и публиковать посты из чата.

Как использовать Keel

1. Скачайте Keel для macOS или Windows и установите на свой компьютер.
2. Создайте или укажите Keel на папку markdown-рабочего пространства на диске (по умолчанию обычно ~/Keel). Храните здесь заметки проектов, ежедневные логи, wiki-материалы и файлы задач.
3. Выберите LLM-провайдера в настройках (Claude, GPT, OpenRouter или локальную модель через Ollama). При недоступности провайдера Keel автоматически перейдёт на запасной по вашей конфигурации.
4. Начните взаимодействовать с Keel в чате. По мере работы используйте workflows захвата, чтобы решения, факты и задачи записывались обратно в markdown.
5. Используйте структурированные функции для рутины: генерируйте утренний брифинг из рабочего пространства, обновляйте или создавайте wiki-базы для папки проекта, записывайте/импортируйте аудио встреч для структурированных заметок.

Сценарии использования

• Ежедневные логи и саммари: Генерируйте утренний брифинг из существующих заметок, просматривайте открытые задачи и незавершённые дела вчерашнего дня, затем пишите структурированное итоговое саммари в ежедневный лог.
• Создание баз знаний проектов: Для конкретного репозитория или папки документов создайте wiki для проекта, импортируя markdown и PDF, затем обновляйте скомпилированный контекст при изменениях в папке.
• Преобразование встреч в ориентированные на действия заметки: Записывайте или импортируйте аудио встреч; Keel транскрибирует локально с Whisper и записывает результаты вроде решений, пунктов действий и участников в соответствующие заметки проекта.
• Личное управление знаниями с запрашиваемым контекстом: Ведите «мозг» как простой markdown на диске и полагайтесь на индексацию Keel, чтобы чаты ссылались на нужные части заметок.
• Повторяющиеся чек-ины и дайджесты: Планируйте промпты/workflows для периодических выводов (вроде еженедельных обзоров или ежедневных дайджестов) и сохраняйте результаты обратно в markdown.

Часто задаваемые вопросы

• Требует ли Keel аккаунт или сервер? Нет. Keel — локальный в первую очередь, без телеметрии и аккаунта, не запускает сервер; ваше рабочее пространство хранится на компьютере в ваших файлах.

• Где хранится мой контекст? Keel хранит контекст в папке рабочего пространства в формате markdown на диске (например, ~/Keel). Keel записывает захваты, решения и задачи обратно в markdown в эту папку.

• Можно ли переключаться между разными AI-провайдерами? Да. Keel поддерживает Claude, GPT, OpenRouter и локальные модели через Ollama, переключение в настройках; также автоматический fallback, если провайдер недоступен.

• Какие типы входных данных Keel принимает для баз знаний? Keel принимает markdown и PDF для баз знаний проектов.

• Поддерживает ли Keel транскрипцию аудио? Да. Keel может записывать или импортировать аудио и транскрибировать локально с помощью Whisper, затем записывать структурированные саммари встреч обратно в проект.

Альтернативы

• Локальные базы знаний + чат-инструменты (workflow на markdown): Инструменты для локального управления заметками и Q&A с LLM могут служить похожей цели, но могут не иметь встроенного индексирования и автоматической записи обратно в markdown.
• Десктопные «AI-ассистенты» с облачной памятью: Некоторые ассистенты хранят историю в удалённой системе и требуют аккаунт; по сравнению с Keel они обменивают локальное владение контекстом на удобство.
• Дашборды LLM для переключения провайдеров: Приложения для управления несколькими LLM-эндпоинтами позволяют менять модели, но могут не включать движок markdown-рабочего пространства Keel, генерацию баз знаний или workflow транскрипции встреч.
• Приложения для заметок с поиском/RAG: Общие заметки с AI-поиском помогают находить релевантный текст, но обычно отличаются структурированием вывода (например, напоминания о задачах, пункты встреч) и автоматической записью структурированных захватов в markdown.