После LLM Wiki Карпаты появился следующий уровень работы с контекстом
После LLM Wiki Карпаты появился следующий уровень работы с контекстом LLM читает источники, вытаскивает знания и собирает их в Markdown-вики с ссылками и связями. Получается база, которая не пересчитывается заново каждый раз. Для ресёрча это работает отлично. Концепты и их связи почти не меняются. Но как только ты переносишь это в реальную работу, модель начинает теряться. Потому что рабочий контекст живой: ▫️ встречи ▫️ дедлайны ▫️ решения ▫️ договорённости Вики хранит описание проекта. Но не хранит, что реально произошло и как это менялось. И здесь появляется другой подход. Rowboat берёт ту же базу с Markdown и Obsidian, но вместо вики строит граф знаний. Каждая сущность становится отдельным объектом: ▫️ человек ▫️ решение ▫️ обязательство ▫️ дедлайн И всё это связывается между собой через ссылки. Разница ощущается сразу. Вики даёт тебе «о чём был проект». Граф даёт тебе: ▫️ кто принял решение ▫️ что именно пообещали ▫️ когда это сделали ▫️ что изменилось Rowboat подтягивает данные из Gmail, Granola, Fireflies и разбивает разговоры не на страницы, а на факты. Каждое решение или обязательство становится отдельным md-файлом с привязкой к людям и проектам. Поверх этого крутятся фоновые агенты. Например, ежедневный бриф собирается автоматически из всех изменений в графе. Ты сам контролируешь, что запускать и что записывать обратно. Модель можно подключить любую: ▫️ через Ollama ▫️ LM Studio ▫️ или API Все данные лежат в обычном Markdown. Можно открыть в Obsidian, изменить или удалить. Карпаты показал, как компилировать знания. Rowboat показывает, как фиксировать реальность работы. Следующий шаг после «умной вики» это система, которая помнит не только идеи, но и решения. Repo: https://github.com/rowboatlabs/rowboat