GBrain — base de conhecimento pessoal open source

• Ferramenta de gestão de conhecimento pessoal (Knowledge Brain) criada pelo CEO da YC, Garry Tan, no estilo LLMWiki do Karpathy
• Pode ser usada como CLI/biblioteca, mas a recomendação é usar integrada ao OpenClaw
• Integra arquivos Markdown dispersos em uma base de conhecimento baseada em Postgres e oferece busca híbrida baseada em semântica
• Combina vetor (pgvector HNSW) + palavra-chave (tsvector) com RRF (Reciprocal Rank Fusion)
• Inclui geração automática de 2 expressões alternativas de consulta com Claude Haiku (multi-query expansion) e um pipeline de deduplicação em 4 etapas, incluindo busca vetorial/palavra-chave
• Modelo de conhecimento próprio que separa, em cada página, compiled truth (o melhor entendimento atual, reescrito por completo quando surgem novas evidências) e timeline (rastreamento de evidências somente por adição)
• Fornece 20 ferramentas de servidor MCP — integração direta com agentes de IA como Claude Code e Cursor
• 7 habilidades de agentes de IA integradas:
  • ingest (ingestão de documentos): ingere reuniões, documentos e artigos; reescreve o compiled truth + adiciona à timeline + gera links de referência cruzada
  • query (busca híbrida+citação): busca híbrida (palavra-chave+vetor+RRF+expansion) + síntese + citação; se não houver informação, explicita "nenhum" (prevenção de alucinação)
  • maintain (health check): detecta contradições, compiled truth desatualizado, páginas órfãs, links quebrados, inconsistência de tags e embeddings ausentes
  • enrich (enriquecimento com API externa): enriquece páginas a partir de APIs externas; os dados brutos são armazenados separadamente
  • briefing (briefing diário): organiza o contexto dos participantes das reuniões de hoje, prazos ativos de negócios e tópicos sensíveis ao tempo
  • migrate (migração de dados): migração de Obsidian (wikilink), Notion (remoção de UUID), Logseq (block ref), Markdown comum, CSV, JSON e Roam
  • install (instalação): automatiza todo o processo inicial de instalação do GBrain
• Estratégia de chunking em 3 etapas: Recursive (rápido e sem perdas) / Semantic (detecção de fronteira com Savitzky-Golay) / LLM-guided (Claude Haiku, melhor qualidade)
• Na v0.2.0, adicionou sync incremental baseado em git, gerenciamento de arquivos com Supabase Storage, habilidade de instalação e 20 testes de sync adicionais (total de 39)
• Ao usar o ClawHub, basta uma linha com clawhub install gbrain para concluir instalação do pacote, cópia das habilidades e inicialização
• Licença MIT / TypeScript