🧠 Локальный второй мозг для автора

Продолжаем опыты с практическим применением ИИ в повседневных задачах. В этот раз проверили, как локальная модель упрощает работу с базой знаний: находит связи, определяет контекст, создаёт черновики и выстраивает сценарии. Это может быть полезно не только авторам, но и всем, кто работает со сложной документацией и повторяющимися задачами.

В новой статье на Хабре рассказываем о результатах эксперимента с локальной авторской средой на базе Obsidian, Copilot for Obsidian, DeepSeek-R1 через Ollama и GitLab. Проверили удобство работы с собственной базой знаний, где локальная модель полезна для заметок, точечной правки и поиска связей, а где уступает по скорости и комфорту. Читайте и узнайте о возможностях второго пилота!

#хабр