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