Tolaria - Markdown नॉलेज बेस मैनेज करने वाला ओपन सोर्स macOS ऐप
(github.com/refactoringhq)- Markdown फ़ाइल-आधारित नॉलेज बेस को मैनेज करने वाला डेस्कटॉप ऐप, जिसका उपयोग व्यक्तिगत नॉलेज मैनेजमेंट और कंपनी दस्तावेज़ों को AI संदर्भ के अनुरूप व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है, और OpenClaw·assistant मेमोरी तथा प्रक्रियाओं को स्टोर करने में भी होता है
- files-first, Git-first संरचना अपनाता है, जिससे नोट्स सामान्य Markdown फ़ाइलों के रूप में सेव होते हैं और हर vault को git रिपॉज़िटरी की तरह हैंडल किया जाता है, इसलिए अलग से export के बिना portability और version history दोनों मिलते हैं
- offline-first, zero lock-in सिद्धांतों के अनुसार यह अकाउंट, subscription या cloud dependency के बिना पूरी तरह offline चलता है, और उपयोग बंद करने पर भी डेटा नहीं खोता
- AI-first but not AI-only दिशा में डिज़ाइन किया गया है, इसलिए Claude Code और Codex CLI को सपोर्ट करता है, जबकि दूसरे AI tools भी file-based vault को सीधे edit कर सकते हैं, और AGENTS फ़ाइलें भी साथ में दी जाती हैं
- 10,000 से ज़्यादा नोट्स वाले बड़े workspace की वास्तविक उपयोग की समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया में फीचर जोड़े गए, और यह standard Markdown तथा YAML frontmatter का उपयोग करने वाला ओपन सोर्स ऐप है, इसलिए data ownership और long-term compatibility दोनों सुरक्षित रहते हैं
शुरुआत करना
- सबसे नया ऐप latest release से डाउनलोड किया जा सकता है
- पहली बार चलाने पर getting started vault को clone किया जा सकता है
- इस vault के अंदर ऐप का पूरा उपयोग प्रवाह देखा जा सकता है
ओपन सोर्स और लोकल डेवलपमेंट एनवायरनमेंट
- यह Tauri, React, TypeScript से बना है, और लोकल रन तथा contribution के लिए गाइड GETTING-STARTED.md में है
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पूर्व आवश्यकताएँ
- Node.js 20+, pnpm 8+, Rust stable की आवश्यकता है
- डेवलपमेंट एनवायरनमेंट macOS या Linux के लिए है
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Linux सिस्टम dependencies
- Linux में Tauri 2 उपयोग करने के लिए WebKit2GTK 4.1 और GTK 3 चाहिए
- Arch / Manjaro
webkit2gtk-4.1,base-devel,curl,wget,file,openssl,appmenu-gtk-module,libappindicator-gtk3,librsvgइंस्टॉल करने होंगे
- Debian / Ubuntu 22.04+
libwebkit2gtk-4.1-dev,build-essential,curl,wget,file,libxdo-dev,libssl-dev,libayatana-appindicator3-dev,librsvg2-dev,libsoup-3.0-dev,patchelfइंस्टॉल करने होंगे
- Fedora 38+
webkit2gtk4.1-devel,openssl-devel,curl,wget,file,libappindicator-gtk3-devel,librsvg2-develइंस्टॉल करने होंगे
- bundled MCP server Linux runtime में सिस्टम
nodebinary को लगातार spawn करता है- बाहरी AI tooling flow इस्तेमाल करने के लिए distribution package manager से Node इंस्टॉल करना होगा
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त्वरित शुरुआत
pnpm install,pnpm devसे browser-based mock mode चलाया जा सकता है- browser-based mock mode
http://localhost:5173पर खुलता है - native desktop app
pnpm tauri devसे चलाया जा सकता है
तकनीकी दस्तावेज़
- ARCHITECTURE.md: सिस्टम डिज़ाइन, tech stack, data flow
- ABSTRACTIONS.md: मुख्य abstractions और models
- GETTING-STARTED.md: codebase को समझने की शुरुआत
- ADRs: architecture decision records
सुरक्षा
- अगर कोई security issue मिले, तो SECURITY.md में बताए गए तरीके से निजी रिपोर्ट स्वीकार की जाती है
लाइसेंस
- लाइसेंस AGPL-3.0-or-later है
- Tolaria नाम और लोगो पर प्रोजेक्ट की trademark policy लागू रहती है
2 टिप्पणियां
रोडमैप https://tolaria.canny.io/
Hacker News की राय
यह सच में बहुत पसंद आया। Obsidian में जो चीज़ें चाहिए थीं, उनमें plugins भी जुड़े हों, और सब कुछ एक अच्छी तरह डिज़ाइन किए गए ऐप में समेट दिया गया हो — कुछ ऐसा लगता है, इसलिए शानदार है
एक feedback भी है। ओपन सोर्स बना रहे, लेकिन इसे monetise करने का कोई तरीका भी निकले ताकि इस पर full-time काम किया जा सके। अगर कोई अलग official app version हो, तो मैं खुशी से उसके लिए पैसे दूँगा
और feature bloat से ज़रूर बचना चाहिए। Bear App का simple design मुझे बहुत पसंद है, लेकिन markdown files को सीधे handle नहीं कर पाने की वजह से आखिरकार उसे छोड़ना पड़ा। Obsidian, Notion, Craft जैसे apps लगातार features जोड़ते जा रहे हैं, लेकिन यहाँ तो लगता है कि core features पहले से ही पूरे हैं। Bear की तरह बस core चीज़ें बहुत अच्छी तरह करने पर ध्यान रहे, यही अच्छा होगा
अच्छे feedback के लिए धन्यवाद
बस एक दिन के फ़र्क से मैं इसे पहले बनाने का मौका चूक गया। फिर भी Luca, कमाल कर दिया। टूल बहुत अच्छा लग रहा है, इसलिए अभी तुरंत इस्तेमाल करके देख रहा हूँ
मैं https://github.com/adamjramirez/sig-releases का Sig बना रहा हूँ, और इसमें संरचनात्मक रूप से काफ़ी overlap है। macOS, pure markdown, git version control, और AI agents के context के लिए design — ये सब समान हैं
फ़र्क workflow के शुरुआती बिंदु में है। Tolaria पहले से मौजूद knowledge को organise करने में मज़बूत लगता है, जबकि Sig उससे एक कदम पहले की समस्या हल करना चाहता है — यानी दिमाग़ में मौजूद knowledge को files में कैसे उतारा जाए। असल में AI output की quality को अक्सर वही चीज़ें तय करती हैं जो documented नहीं होतीं। मीटिंग से 5 मिनट पहले लिया गया फ़ैसला, follow-up के बिना किया गया मौखिक वादा, या बातचीत के सतही शब्दों की जगह उससे निकला असली मतलब — ऐसी चीज़ें
Sig का capture दो परतों वाला है। 1) पहले factual record, 2) उसके ऊपर personal interpretation। दोनों मेरी मशीन पर markdown में सेव होते हैं। जब टीम knowledge base या open brain में share करने लायक हो जाएँ, तभी मैं उन्हें साफ़ तौर पर चुनकर publish करता हूँ। डिफ़ॉल्ट private है, और टीम तभी पढ़ सकती है जब मैं चाहूँ
इसे ज़रूर आज़माऊँगा
दोनों की ज़रूरत है, लेकिन workflow में उनका समय अलग-अलग है
आजकल लगता है हर कोई अपना llm-wiki system बना रहा है। मैंने भी एक बनाया है, और उसके अंदर दूसरे agent memory systems की एक बड़ी curated list भी है: https://zby.github.io/commonplace/agent-memory-systems/
आपका वाला भी मैं अभी जोड़ देता हूँ
आज मैंने इकट्ठा की गई सामग्री के आधार पर ऐसे systems के लिए एक wish list भी बनाई है: https://zby.github.io/commonplace/notes/designing-agent-memory-systems/
अच्छा होगा अगर हम साथ collaborate कर सकें
hosted SaaS में MCP डिफ़ॉल्ट रूप से built-in है, global/team/container/note hierarchical LLM instructions भी हैं, और Claude/ChatGPT multi-agent workflows के लिए shared notes protocol भी देता है। चाहें तो मैं आपके format के हिसाब से intro page भी लिख सकता हूँ
आपने जो wishlist doc link किया, वह भी अच्छा था, उस पर भी साथ काम करना चाहूँगा
मैं इससे जुड़ा नहीं हूँ, बस test कर रहा हूँ
mobile capture gap सच में बड़ा है, और यही सबसे बड़ी वजहों में से एक है कि ऐसे tools रोज़मर्रा के default apps नहीं बन पाते
मेरा अच्छी तरह चलने वाला flow यह है कि iOS के Drafts में एक action सेट कर रखी है, जो git repo के अंदर तारीख़-वार inbox.md में append करती है, और फिर उसे Working Copy के साथ sync करता हूँ। Markdown files ही single source of truth हैं, और macOS पर कोई भी tool — चाहे Tolaria हो या Obsidian — उसी repo को सीधे पढ़ लेता है, इसलिए कोई conversion step नहीं है
शुरुआत में थोड़ा setup करना पड़ता है, लेकिन फ़ायदा बड़ा है। mobile capture और desktop organisation अलग-अलग apps के बीच copy-paste या sync steps से नहीं, बल्कि उसी file पर होते हैं
इसे इस तरह सेट किया जा सकता है कि Obsidian की Daily Note को iCloud vault में append करे, इसलिए बहुत अच्छा fit बैठता है
third-party service के बिना काम चलना भी अच्छा लगता है
⁽¹⁾ https://apps.apple.com/us/app/bebop-quick-notes/id6477824795
web पर दिलचस्प चीज़ें मिलें तो पहले उन्हें collect करने के लिए इस्तेमाल कर रहा हूँ
https://github.com/momentmaker/to
मैं इसमें save करने लायक web links, tool links, और voice memos भेजता हूँ जिन्हें बाद में text में बदलना होता है
फिर भी mobile version बनाना तो तय है
आख़िरकार मैं अक्सर Apple Notes पर लौट आता हूँ। तकनीकी तौर पर यह knowledge base भी नहीं है और markdown भी नहीं, लेकिन devices के बीच sync अच्छा है और फोन पर इस्तेमाल करना आसान है
जानना चाहता हूँ कि क्या आपको भी ऐसी ज़रूरत महसूस होती है, या mobile पर notes को आप कैसे देखते हैं
exercise या meal tracking जैसी लंबे समय तक चलने वाली notes को date headers जोड़कर लगातार बनाए रखता हूँ
Obsidian mobile जैसी चीज़ों से यह मुझे ज़्यादा suit करता है, और copy-paste की यह प्रक्रिया खुद ही एक natural filter का काम भी करती है
MacBook Pro पर markdown preview को लेकर एक सवाल है। Finder के quick preview, जिसे शायद Quick Look कहते हैं, उसमें markdown render करवाने का तरीका क्या है?
.md files को मैंने हमेशा IDE से open होने के लिए associate किया है, लेकिन preview में rendering नहीं होती, तो थोड़ी असुविधा होती है। IDE के अंदर तो मैं md rendering के लिए extension इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए शायद उसका असर हो सकता है। हो सकता है recursive call जैसी चीज़ें preview extension level पर expose न होती हों — खैर, कोई recommended तरीका है क्या?
यहाँ markdown का इस्तेमाल जिस तरह किया गया है, वह मुझे सच में बहुत पसंद आया
हम भी https://voiden.md/ पर लगभग इसी philosophy पर चल रहे हैं। offline-first, file-based, git support
मुझे लगता है कि यही वह format है जिसे agents काफ़ी अच्छी तरह इस्तेमाल करेंगे
हमने इसे API के लिए बनाया है, और यह open source भी है। यहाँ देख सकते हैं: https://github.com/VoidenHQ/voiden
हाल में मैं octarine इस्तेमाल कर रहा था। उससे पहले काफ़ी समय तक Obsidian इस्तेमाल किया, लेकिन इसे भी निश्चित रूप से आज़माने का इरादा है
[1]: https://octarine.app
शानदार काम है। दो feedback हैं
editor में शायद code fence literal का support नहीं है। ``` टाइप करके code block नहीं बना पाया
और जब markdown file बहुत बड़ी हो जाती है, तो performance अच्छी नहीं रहती
मैं अपने AI knowledge base product के लिए Obsidian-style markdown editor बना रहा हूँ: https://github.com/kenforthewin/atomic-editor
मैं भी quick brain dump से आसानी से "atoms" निकालने पर focused skills का एक set और एक छोटा MCP बना रहा हूँ। यह भी SQLite + SQLite-vec पर आधारित है
chunking की समस्या को मैं हर section को chunk घोषित करके bypass करता हूँ, और drafts को LLM से इस तरह rewrite करवाता हूँ कि sections chunk होने के लिए बेहतर हों। इससे duplication बढ़ जाती है, और "जैसा ऊपर बताया गया है" जैसे expressions हट जाते हैं
अनुमानित पाठक इंसान नहीं, बल्कि ऐसे agents हैं जो target audience के हिसाब से ज़्यादा readable writing generate करेंगे। अगर audience को expert माना जाए, तो reviewed atoms को बड़े पैमाने पर बनाना काफ़ी कम लागत वाला हो जाता है
उस workflow को Atomic या Tolaria के साथ ज़रूर test करना चाहूँगा
अगर यह सिर्फ़ viewer के लिए है और आप कोई दूसरा editor जोड़ने की सोच नहीं रहे, तो मैंने https://mdview.io बनाया है
यह Markdown files को साफ़-सुथरे ढंग से render करके खोल सकता है, और tables व Mermaid भी support करता है। सहकर्मियों के साथ share करने या बाद में save करके रखने में भी उपयोगी है