Tolaria - app macOS open source para gerenciar uma base de conhecimento em Markdown

 (github.com/refactoringhq)
22 pontos por GN⁺ 5 일 전 | 2 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Um app desktop para gerenciar uma base de conhecimento baseada em arquivos Markdown, usado em gestão de conhecimento pessoal e na organização de documentos de empresas para contexto de IA, além de servir para armazenar memória e procedimentos do OpenClaw·assistant
  • Adota uma estrutura files-first, Git-first, salvando notas como arquivos Markdown comuns e tratando cada vault como um repositório git, o que garante portabilidade e histórico de versões sem precisar de exportação separada
  • Segue os princípios offline-first e zero lock-in, funcionando totalmente offline sem conta, assinatura ou dependência de nuvem, e sem perda de dados mesmo que você pare de usar
  • Foi projetado com a abordagem AI-first but not AI-only, oferecendo suporte a Claude Code e Codex CLI; outras ferramentas de IA também podem editar diretamente vaults baseados em arquivos, e arquivos AGENTS também são fornecidos
  • Recursos foram adicionados ao resolver problemas reais de uso em workspaces grandes com mais de 10.000 notas; por ser um app open source que usa Markdown padrão e YAML frontmatter, ele preserva tanto a propriedade dos dados quanto a compatibilidade de longo prazo

Primeiros passos

  • A versão mais recente do app pode ser baixada em latest release
  • Na primeira execução, é possível clonar o getting started vault
    • Dentro desse vault, você pode acompanhar todo o fluxo de uso do app

Open source e ambiente de desenvolvimento local

  • Foi criado com Tauri, React e TypeScript, e as instruções para execução local e contribuição estão em GETTING-STARTED.md

  • Pré-requisitos

    • É necessário Node.js 20+, pnpm 8+ e Rust stable
    • O ambiente de desenvolvimento é voltado para macOS ou Linux

  • Dependências de sistema no Linux

    • Para usar Tauri 2 no Linux, são necessários WebKit2GTK 4.1 e GTK 3
    • Arch / Manjaro
      • É preciso instalar webkit2gtk-4.1, base-devel, curl, wget, file, openssl, appmenu-gtk-module, libappindicator-gtk3, librsvg
    • Debian / Ubuntu 22.04+
      • É preciso instalar libwebkit2gtk-4.1-dev, build-essential, curl, wget, file, libxdo-dev, libssl-dev, libayatana-appindicator3-dev, librsvg2-dev, libsoup-3.0-dev, patchelf
    • Fedora 38+
      • É preciso instalar webkit2gtk4.1-devel, openssl-devel, curl, wget, file, libappindicator-gtk3-devel, librsvg2-devel
    • O MCP server incluído continua executando o binário node do sistema no runtime do Linux
      • Para usar fluxos externos de tooling de IA, é preciso instalar o Node pelo gerenciador de pacotes da distribuição

  • Início rápido

    • É possível executar o modo mock baseado em navegador com pnpm install e pnpm dev
    • O modo mock baseado em navegador abre em http://localhost:5173
    • O app desktop nativo pode ser executado com pnpm tauri dev

Documentação técnica

Segurança

  • Se você encontrar um problema de segurança, o reporte privado é recebido da forma descrita em SECURITY.md

Licença

  • A licença é AGPL-3.0-or-later
  • O nome e o logo Tolaria continuam sujeitos à trademark policy do projeto

Leituras relacionadas

2 comentários

 
GN⁺ 5 일 전
Comentários do Hacker News

  • Gostei muito disso. Parece tudo o que eu queria no Obsidian combinado com plugins, mas organizado em um único app bem projetado
    Também tenho um feedback. Espero que continue open source, mas que encontre uma forma de monetizar e desenvolver isso em tempo integral. Se existisse uma versão oficial do app separada, eu pagaria com prazer
    E espero muito que evite excesso de funcionalidades. Eu realmente gosto do design simples do Bear App, mas acabei saindo porque ele não lida diretamente com arquivos markdown. Apps como Obsidian, Notion e Craft continuam adicionando recursos, mas aqui parece que as funções essenciais já estão todas presentes. Eu gostaria que focasse em fazer muito bem só o essencial, como o Bear

    • Eu realmente adoro o Bear. Foi um app que influenciou muito o Tolaria, então provavelmente é por isso que você gostou ainda mais
      Obrigado pelo ótimo feedback

  • Perdi por um dia a chance de criar isso antes. Mesmo assim, Luca, excelente trabalho. A ferramenta parece muito boa e já estou testando agora mesmo
    Eu estou criando o Sig de https://github.com/adamjramirez/sig-releases, e claramente há sobreposição estrutural. macOS, markdown puro, versionamento com git e o fato de ter sido projetado para o contexto de agentes de IA são pontos em comum
    A diferença está no ponto de partida do fluxo de trabalho. O Tolaria parece forte para organizar conhecimento já existente, enquanto o Sig tenta resolver a etapa anterior: como tirar o conhecimento da cabeça e colocá-lo em arquivos. Na prática, o que costuma determinar a qualidade da saída da IA são justamente as coisas que não estão documentadas. A decisão tomada cinco minutos antes da reunião, a promessa verbal sem acompanhamento, o significado que eu realmente extraí de uma conversa, e não só o conteúdo superficial dela
    A captura no Sig tem duas camadas. 1) primeiro, o registro factual, 2) por cima disso, a interpretação pessoal. Ambos são salvos como markdown na minha máquina. Quando estiverem prontos para serem compartilhados em uma base de conhecimento da equipe ou em um open brain, aí eu escolho explicitamente publicar. O padrão é privado, e a equipe só pode ler quando eu quiser

    • Se git versioned significa os próprios arquivos .md, eu me interesso na hora. Eu também estou tratando arquivos em um fluxo de trabalho baseado em git para dizer ao Claude o que ele deve olhar
      Com certeza vou testar
    • Acho essa distinção muito correta. Tolaria é como uma biblioteca e Sig é como um gravador de campo
      Ambos são necessários, mas entram em momentos diferentes do fluxo de trabalho

  • Hoje em dia parece que todo mundo está criando seu próprio sistema llm-wiki. Eu também fiz um, e lá dentro tenho uma lista grande que reúne outros agent memory systems: https://zby.github.io/commonplace/agent-memory-systems/
    Vou adicionar o seu agora mesmo
    Hoje também organizei uma wish list para esse tipo de sistema com base no material que reuni: https://zby.github.io/commonplace/notes/designing-agent-memory-systems/
    Seria ótimo poder colaborar

    • Se você está reunindo coisas assim, o Hjarni também merece entrar na categoria source-only junto com Fintool e Supermemory
      Ele tem MCP embutido por padrão no SaaS hospedado, instruções hierárquicas de LLM em nível global/equipe/container/nota, além de um protocolo de notas compartilhadas para fluxos multiagente com Claude/ChatGPT. Posso até escrever uma página de apresentação no formato que você quiser
      Também gostei do documento de wishlist que você linkou, e adoraria trabalhar nisso junto
    • Vale adicionar este também à lista https://github.com/Signet-AI/signetai
      Não tenho ligação com ele, só estou testando
    • Eu gostaria que essa lista também tivesse ferramentas para neovim

  • A lacuna de captura no celular é realmente grande, e esse também é o principal motivo pelo qual essas ferramentas não conseguem se tornar apps básicos do dia a dia
    Um fluxo que uso bem é configurar uma ação no Drafts do iOS para anexar conteúdo ao inbox.md diário dentro de um repositório git e sincronizar isso com o Working Copy. O arquivo Markdown é a única fonte da verdade, e qualquer ferramenta no macOS, seja Tolaria ou Obsidian, lê exatamente o mesmo repositório, sem etapa de conversão
    Dá um pouco de trabalho no começo, mas o retorno é enorme. A captura no celular e a organização no desktop acontecem sobre os mesmos arquivos, em vez de depender de copiar e colar entre apps diferentes ou de uma etapa de sincronização

    • Minha forma preferida é o Bebop. Dá para abrir imediatamente e registrar uma ideia ou nota com um toque, e também salvar links pela share sheet
      Você pode configurá-lo para anexar à Daily Note do Obsidian em um vault no iCloud, então encaixa muito bem
      Também gosto do fato de funcionar sem serviços de terceiros
      ⁽¹⁾ https://apps.apple.com/us/app/bebop-quick-notes/id6477824795
    • Recentemente eu também fiz algo parecido com a filosofia de any device. O acesso é por bot do Telegram e, assim como o criador deste app, uso um repositório privado no Github como única fonte da verdade
      Estou usando isso para coletar primeiro qualquer coisa interessante que encontro na web
      https://github.com/momentmaker/to
    • Eu praticamente resolvi isso com o OpenClaw. Eu envio algo pelo Telegram e ele cria uma nota decente no Tolaria, ligando inclusive a conteúdos já existentes e itens relacionados
      Estou mandando links da web que quero guardar, links de ferramentas e memos de voz para virar texto
      Mesmo assim, com certeza pretendo fazer uma versão mobile

  • No fim, eu sempre acabo voltando para o Apple Notes. Em termos estritos, não é uma base de conhecimento nem markdown, mas sincroniza bem entre dispositivos e é fácil de usar no celular
    Fico curioso para saber se você também sente essa necessidade, ou como está vendo as notas no mobile

    • Eu uso o Apple Notes para captura rápida, e o que vale a pena guardar eu movo no Mac com copiar e colar para a daily note do Obsidian ou para uma nota específica
      Também mantenho notas contínuas, como acompanhamento de exercícios ou refeições, adicionando cabeçalhos de data
      Isso funciona melhor para mim do que algo como o Obsidian mobile, e o próprio processo de copiar e colar também acaba servindo como um filtro natural

  • Tenho uma pergunta sobre preview de markdown no MacBook Pro. Queria saber como fazer o quick preview do Finder, acho que o recurso se chama Quick Look, renderizar markdown
    Eu configurei os arquivos .md para sempre abrirem em uma IDE, mas no preview eles não são renderizados, então isso é um pouco incômodo. Na IDE eu já uso uma extensão para renderizar md, então talvez isso influencie. Pode ser que algo como chamada recursiva não fique exposto no nível da extensão de preview, não sei, mas queria saber se existe alguma recomendação

  • Gosto muito da forma como você está usando markdown aqui
    Nós também seguimos quase a mesma filosofia em https://voiden.md/. offline-first, baseado em arquivos, com suporte a git
    Acho que esse formato é exatamente o tipo de coisa que os agentes vão conseguir usar muito bem
    Nós fizemos isso para API e também é open source. Dá para ver aqui: https://github.com/VoidenHQ/voiden

  • Recentemente eu vinha usando o octarine. Antes disso usei Obsidian por bastante tempo, mas com certeza também pretendo experimentar isso
    [1]: https://octarine.app

  • Belo trabalho. Tenho dois feedbacks
    Parece que o editor não dá suporte a code fence literal. Não consegui criar um bloco de código digitando ```
    E quando o arquivo markdown fica muito grande, o desempenho não é bom
    Estou criando um editor markdown no estilo Obsidian para meu produto de base de conhecimento com IA: https://github.com/kenforthewin/atomic-editor

    • O Atomic parece bem interessante, especialmente a parte de wiki synthesis
      Eu também estou trabalhando em um conjunto de skills e um pequeno MCP focados em extrair facilmente “atoms” de um quick brain dump. Isso também é baseado em SQLite + SQLite-vec
      Eu contorno o problema de chunking declarando cada seção como um chunk, e no rascunho faço a LLM reescrever com uma estrutura de seções para que os chunks saiam bem. Isso aumenta bastante a redundância e elimina expressões como “como explicado acima”
      O leitor esperado não é humano, mas agentes que depois vão gerar textos mais fáceis de ler para públicos específicos. Se assumirmos que o leitor é expert, o custo de produzir em massa atoms revisados fica muito menor
      Eu realmente gostaria de testar esse fluxo de trabalho com o Atomic ou o Tolaria

  • Se for puramente para visualização e você não estiver tentando adicionar outro editor, eu fiz o https://mdview.io
    Ele abre e renderiza arquivos Markdown de forma limpa, e também suporta tabelas e Mermaid. É útil para compartilhar com colegas ou guardar para depois