← Все репозитории

Новый проект

mingchen666/Reviva

Локальная рабочая среда для диалога с личными материалами, ведения заметок, поиска знаний, повторения и создания учебных результатов.

Открыть GitHub
Stars
209
+15 за 7 дней
Forks
20
Язык
HTML
Статус
В канале 1 янв. 1 г.

AI-разбор

Reviva — настольная рабочая среда для учёбы, исследований и управления знаниями, построенная вокруг AI-агентов и личных материалов пользователя. Приложение объединяет локальные документы, SQLite-хранилище, Wiki-базы знаний, заметки, диалоги, инструменты повторения и средства создания контента. Пользователь может импортировать документы, изображения, веб-страницы, аудио и видео, а затем задавать вопросы с учётом выбранных файлов, папок или базы знаний. Агенты поддерживают смену ролей, общую контекстную информацию, навыки, встроенные и пользовательские инструменты, MCP-сервисы, права доступа и долгосрочную память. Из материалов можно формировать тесты, карточки, интеллект-карты, графы знаний, диаграммы, презентации, подкасты и исследовательские отчёты. Приложение работает на Windows и macOS, поддерживает облачные и локальные модели, но отдельные функции, включая презентации, глубокие исследования и часть облачного создания контента, могут требовать облачной модели или оплаты по использованию.

Кому подойдёт

Студенты, преподаватели, исследователи, специалисты умственного труда и пользователи персональных баз знаний, которым нужна локальная среда для работы с собственными материалами, AI-поиска, обучения и подготовки результатов.

Что внутри

  • Диалоги с привязкой к документам, папкам, заметкам и Wiki-базам знаний, включая источники и ветвление бесед.
  • Многомодельные AI-агенты с настраиваемыми ролями, навыками, инструментами, базами знаний и общей памятью.
  • Импорт и обработка Office-файлов, PDF, Markdown, изображений, веб-страниц, аудио и видео с OCR, транскрипцией и извлечением ключевых кадров.
  • Создание тестов, карточек, интеллект-карт, графов знаний, диаграмм, презентаций, подкастов и структурированных исследовательских отчётов.
  • Локальное хранение данных в рабочей директории и SQLite, резервное копирование, единая корзина, права доступа и виртуальная файловая система.
  • Поддержка OpenAI-compatible сервисов, локальных моделей, пользовательских инструментов, HTTP или SSE MCP и локального шлюза с API форматов Chat Completions и Responses.

Где применять

  • Подготовка к экзаменам: импортировать лекции, учебники и задания, затем создавать тесты, карточки и разбор слабых тем.
  • Изучение курсов по лекциям и видеозаписям: получать транскрипции, искать нужные фрагменты и сохранять объяснения в Wiki или заметки.
  • Работа с исследовательскими материалами: сопоставлять документы, извлекать подтверждения, вести базу знаний и формировать отчёты.
  • Организация личного хранилища знаний: накапливать рабочие и учебные материалы, применять разные агенты и повторно использовать найденные сведения.

Темы