TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #217 · 12.02

Попробовал Obsidian. Это такой заметочник. И в итоге буду переходить на него с Notion. Вообще, с заметочниками дела плохи. Когда-то появился Evernote и занял лидирующее положение на рынке даже при всём своём неудобстве. Он кривой, кроссплатформенность реализована плохо (на части платформ то те, то другие функции недоступны), система организации урезана и приводит к беспорядку, а в клиентах много визуального мусора в UI. И тем не менее, это был один из первых облачных заметочников — важный шаг для рынка. Удивительно, как долго человечество шло к идее, что нужно сделать «Блокнот», но под все платформы, включая телефоны, и с синхронизацией через сеть. Потом пришел Notion, который поначалу топтался на месте из-за сомнительной ценовой политики. Но в результате правильных реформ стал процветающим стартапом, использующимся сейчас в огромном количестве команд и проектов. Даже смог позволить себе сделать безлимитную бесплатную версию. По сравнению с Evernote это был глоток свежего воздуха: мусора в UI на порядки меньше, функциональность одинаковая на всех платформах, полноценная древовидная организация любой глубины, почти нормальная поддержка Markdown. Впрочем, что-то не дало авторам пойти дальше и избавить свой сервис от серьёзных UX-косяков. Только ленивый не ругает Notion за ужасно низкую скорость работы. Он долго грузится, долго открывает файлы и относительно долго реагирует на ввод — для заметочника это критически важно. На всех платформах использовали гибридную разработку (HTML внутри контейнера как будто от нормального нативного приложения) со всеми худшими её чертами: проект тяжёлый и неповоротливый. Это не говоря уже о том, что и десктопное и мобильное приложение по сути окно в веб. Оно не будет работать без интернета, а сессия сбрасывается раз в несколько дней. В итоге вы хотите добавить заметку, открываете клиент, и он мало того что грузится долго, так ещё и показывает вам окно авторизации. Нужно переходить в браузер, ждать, пока авторизация пройдёт там, возвращаться в клиент... в общем, вы уже забудете, что за заметку хотели. После пары лет использования Notion я поймал себя на том, что на телефоне открываю встроенные системные заметки, а потом копирую текст оттуда в Telegram, чтобы он был доступен отовсюду. На компьютере же быстрее открыть Notepad++. Короче, Notion со своей задачей быть заметочником на каждый день не справляется. И вот, Obsidian. По сути это продвинутый блокнот с поддержкой Markdown. Ладно, у него есть какая-то фишка с организацией заметок по методу Zettelkasten, но я пока туда не смотрел, да и сам метод требует определённого подхода, который я пока что не применяю. Так что это блокнот, умеющий выводить дерево и отображать Markdown-форматирование. Он очень быстрый, грузится не молниеносно, но адекватно, и сам интерфейс работает очень шустро. Не знаю, HTML там или нет (по виду кажется, что да), но авторы явно поработали над оптимизацией. Конечно же, есть приложения под телефоны, и они тоже весьма комфортны по скорости. Что касается синхронизации, то это платная функция, и, на мой взгляд, необоснованно дорогая: $8 в месяц (сама программа бесплатная). Здесь бы разговор можно было закончить — при всех прелестях сервис без синхронизации между устройствами в 2022 году это как обувь на одну ногу. Но мне повезло: моё NAS-хранилище умеет создавать виртуальное облако. Да, возможно у какого-то из облаков на рынке тоже есть все нужные функции, но, например, Яндекс Диск на телефоне синхронизирует только видео и фотки, а произвольные папки не может. А вот Synology прям спасло. Что ещё хорошего. Notion был перегружен лишними функциями. Но если они всё-таки нужны, у Obsidian отличная система плагинов, поддерживаемых независимыми разработчиками. Уже есть множество решений на любой вкус. Например, в Notion я мог пошарить другому человеку выбранную заметку. А здесь нашёл плагин, который трансформирует заметку в Github Gist. Удобно: Markdown там совместимый, Gist бесплатный и без рекламы. Короче, пока нравится. Вот этот пост сейчас пишу в нём на компьютере, а начал на телефоне днём. То, что нужно. #web#tools

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #llamacpp

当前筛选 #llamacpp清除筛选

👥 KoboldCpp | 本地大模型一站式工具 刚开始在本地跑大模型,往往要折腾环境依赖、库文件兼容,体验极其繁琐。后来虽然有了 Ollama、llama.cpp 这类工具简化部署,但功能单一。KoboldCpp 在此基础上走得更远:既继承了 llama.cpp 的高效推理,又保持了 Ollama 式的简单易用,只需下载一个可执行文件,就能直接运行 它不仅支持 CPU/GPU 双模式,还额外集成了 图像生成、语音识别、文字转语音 等多模态 AI 功能,并且兼容 OpenAI、Ollama 等主流 API,能无缝接入现有服务。跨平台支持 Windows、macOS、Linux,真正做到了开箱即用,对想要体验多功能本地大模型的用户来说非常友好 😎小编有话说:装环境那套折磨人,这玩意儿就是“懒人直装版” 👩‍💻KoboldCpp 标签:#KoboldCpp#大模型#本地部署#llamacpp#Ollama#AI 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 09.04.2026 г., 12:14

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14907 · 03.07.2025 г., 13:30

#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5]. https://github.com/llmware-ai/llmware