06 / ЛОКАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ЗНАНИЙ
Project Memory Core
Локальный инструмент для детерминированного обновления, проверяемого поиска и операций с ограниченными правами над разрозненными проектными источниками.
Мой вклад. Определил SQLite как источник истины, производный индекс, восстановление по хэшу, разрешённые сценарии API и CLI и критерии проверки.
Рабочий прототипС чего началась задача
Разрозненные проектные источники требовали локального поиска с сохранением источника истины и контролем операций записи.
Мой вклад
Определил SQLite как источник истины, производный индекс, восстановление по хэшу, разрешённые сценарии API и CLI и критерии проверки.
Решения и их причины
- SQLite — основной источник данных, векторный индекс — производный.
- Восстановление по хэшу, разрешённые списки, явное подтверждение плана и контрольные проверки.
Устройство решения
Подготовленные источники → SQLite как источник истины → производный индекс Qdrant → поиск с восстановлением по хэшу → локальная модель.
API, CLI и рабочая панель открывают только ограниченные сценарии.
Порядок работы
- Подготовленные источники
- SQLite
- Производный индекс
- Поиск
- Оценка
Что получилось
Результат работы
Собран локальный прототип с загрузкой Markdown, SQLite, поиском, API, CLI, рабочей панелью и проверками состояния.
Показатели зафиксированной версии
Архитектура и объём интерфейсов описаны по снимку августа 2026 года. Это отдельный личный прототип; его текущая среда не проверялась при обновлении портфолио.
- 37
- маршрутов APIМаршруты локального инструмента, не публичная SaaS-платформа.
- 56
- команд CLIКоманды ограниченных локальных сценариев.
- 31-label
- меток в проверкеНабор оценки поиска, не подтверждение качества рабочей среды.
Материалы и проверка
Проверка и границы решения
Исторический срез августа 2026: 37 маршрутов API, 56 команд CLI и набор из 31 метки для оценки поиска. Это характеристики личного прототипа.
Что проверялось
- Поиск оценивался на наборе из 31 метки. Этот набор используется для проверки прототипа, а не для оценки внедрения.
Границы результата
- Личный локальный прототип. Работа с несколькими пользователями не входит в описанный сценарий.
- Векторный поиск и локальная модель требуют запущенных Qdrant и Ollama.
Кейс не подтверждает:
- Развёрнутый RAG-сервис, граф знаний, безопасность для нескольких пользователей или бизнес-эффект.