Собери помощника, который отвечает на вопросы по твоим заметкам

Смотри, идея на вечер для тех, у кого заметки разбросаны и ничего не найти. Соберём помощника, которому скармливаешь свои записи — а потом спрашиваешь по-человечески, и он отвечает, ссылаясь на нужную заметку.

Что это и зачем

Это маленький «поиск по смыслу» поверх твоих текстов. Не «найди слово в слово», а «найди по смыслу»: спрашиваешь «что я планировал купить родителям?» — он понимает, даже если в заметке написано «подарок маме и папе».

Под капотом — приём по имени RAG: модель сначала достаёт из твоих заметок пару подходящих кусков, а потом отвечает по ним, а не из головы. Поэтому она не выдумывает — отвечает по твоему тексту.

Что понадобится

• любые твои заметки одним набором текстовых файлов (выгрузи из заметочника в .txt/.md);
• бесплатная модель — через OpenRouter (без карты) или локально, благо локальные модели стали шустрее;
• редактор с ИИ-агентом (Cursor, или любой, в котором умеешь просить код «словами»).

Как подойти

Не пиши код руками — опиши задачу агенту. Дай ему такой старт:

Собери простой локальный CLI на Python: он читает все .txt и .md из папки notes/, режет их на куски, строит поиск по смыслу (embeddings + локальный векторный поиск, например FAISS или chromadb). На мой вопрос находит 3 самых подходящих куска и передаёт их модели как контекст, чтобы она ответила только по ним и указала, из какой заметки взяла. Ключ к модели — из переменной окружения. Сделай так, чтобы я мог запустить python ask.py "мой вопрос".

Дальше — итеративно: запустил, увидел, попросил агента поправить. Это и есть вайб-кодинг.

Что тебе с этого

Ты соберёшь свою первую штуку с RAG — самым полезным приёмом для «ИИ по моим данным». Поймёшь на практике: куски → поиск по смыслу → ответ по контексту. Этот же скелет потом превращается в бота по документации, ассистента по учёбе или поиск по рабочим файлам.

Маленькая, но честно полезная вещь: вечер работы — и твои заметки наконец отвечают на вопросы.