Tolaria - Markdown bilgi tabanını yönetmek için açık kaynaklı macOS uygulaması
(github.com/refactoringhq)- Mac ve Linux'ta markdown bilgi tabanı yönetmek için geliştirilen bir masaüstü uygulaması; kişisel second brain kullanımından şirket dokümanlarını AI context olarak düzenlemeye kadar çeşitli senaryoları hedefliyor
- Files-first ve Git-first yapısını benimsiyor; notları normal markdown dosyaları ve git depoları olarak ele alarak export gerektirmeden veri taşınabilirliği ve tam sürüm geçmişini koruyor
- Offline-first, zero lock-in yaklaşımını öne çıkarıyor; hesap, abonelik veya bulut bağımlılığı olmadan tamamen çevrimdışı çalışma ve kullanıcı odaklı veri sahipliği sunuyor
- Types as lenses, not schemas ilkesiyle zorunlu alanlar veya mecburi doğrulamalar olmadan tipleri keşif yardımcıları olarak kullanıyor; AI-first but not AI-only yönelimiyle Claude Code ve Codex CLI desteği sunuyor
- Özellikler, gerçek hayatta işletilen 10,000+ notluk workspace üzerinde karşılaşılan sorunlara göre eklendi; Tauri, React ve TypeScript tabanlı açık kaynak uygulama, pratik kullanıma odaklı tasarımını açıkça gösteriyor
Tolaria genel bakış
- Mac ve Linux'ta markdown bilgi tabanı yönetmeye odaklanan bir masaüstü uygulaması; kişisel second brain kullanımı, şirket dokümanlarını yapay zeka için context olarak düzenleme ve OpenClaw ile assistants için bellek ve prosedür saklama amaçlarına göre tasarlanmış
- Büyük ölçekli bir 10,000+ notluk workspace'i gerçekten işletme sürecinde geliştirildi ve tüm özellikler de gerçek kullanım sırasında karşılaşılan problemleri çözmek için eklendi
- Kısa kullanım akışı materyalleri de sunuluyor
Temel ilkeler
- Files-first ilkesini izliyor ve notlar normal markdown dosyaları olarak saklanıyor
- Veri taşınabilirliği sağlıyor ve herhangi bir editörle birlikte kullanılabiliyor
- Ayrı bir export adımı gerektirmiyor; veri sahipliği de uygulamada değil kullanıcıda kalıyor
- Git-first yapısını benimseyerek her vault'u bir git deposu olarak ele alıyor
- Tam sürüm geçmişi korunabiliyor
- Herhangi bir git remote kullanılabiliyor ve Tolaria sunucularına bağımlılık bulunmuyor
- Offline-first, zero lock-in yaklaşımını merkeze alıyor
- Hesap, abonelik veya bulut bağımlılığı yok
- Vault tamamen çevrimdışı çalışıyor ve kullanımı bıraksanız bile veri kaybı yaşanmıyor
- Açık kaynak olarak yayımlanıyor ve ücretsiz sunuluyor
- Standards-based tasarımı uygulayarak not formatını markdown ve YAML frontmatter olarak koruyor
- Özel kapalı formatlar kullanmıyor
- Tolaria'dan ayrılsanız bile standart araçlarla kullanmaya devam edebiliyorsunuz
- Types as lenses, not schemas ilkesini benimsiyor; tipleri zorlayıcı bir şema olarak değil, keşfi kolaylaştıran yardımcı araçlar olarak kullanıyor
- Zorunlu alanlar yok
- Doğrulamayı mecburi kılmıyor; tipler, notları daha kolay bulmak için kategori görevi görüyor
- AI-first but not AI-only yönelimini izliyor
- Dosya tabanlı vault yapısı, yapay zeka ajanlarıyla iyi çalışacak şekilde tasarlanmış
- Şu anda Claude Code ve Codex CLI destekleniyor
- Vault başka yapay zekalarla da düzenlenebiliyor; ayrıca ajanların kullanabilmesi için AGENTS dosyaları da sunuluyor
- Keyboard-first kullanılabilirliğini vurguluyor
- Klavye merkezli çalışmak isteyen power-user'ları hedefliyor
- Bu ilke Editor ve Command Palette tasarımına da yansıtılmış
Yapı ve uygulama
- Tolaria, Tauri, React, TypeScript ile geliştirildi
- Yerelde çalıştırma ve katkı için geliştirme dokümanları ayrıca bağlantılanmış
- Teknik doküman paketi de birlikte sunuluyor
- ARCHITECTURE.md — sistem tasarımı, teknoloji yığını, veri akışı
- ABSTRACTIONS.md — temel soyutlamalar ve modeller
- GETTING-STARTED.md — codebase içinde gezinme yöntemi
- ADRs — mimari karar kayıtları
Kullanıma başlama şekli
- En güncel dağıtım latest release üzerinden indirilebiliyor
- İlk çalıştırmada getting started vault deposunu clone etme seçeneği sunuluyor; böylece uygulamanın genel akışına göz atılabiliyor
Geliştirme ortamına ilişkin noktalar
- Yerel geliştirme için ön koşullar arasında Node.js 20+, pnpm 8+, Rust stable ve macOS veya Linux geliştirme ortamı yer alıyor
- Linux'ta Tauri 2 çalıştırmak için WebKit2GTK 4.1 ve GTK 3 gerekiyor
- Arch / Manjaro, Debian / Ubuntu 22.04+ ve Fedora 38+ için sistem bağımlılıklarının kurulum örnekleri bulunuyor
- Paketlenmiş MCP server, Linux çalışma zamanında sistemdeki
nodeikilisini çalıştırıyor; bu nedenle harici yapay zeka araç akışlarını kullanmak için dağıtımın paket yöneticisiyle Node kurulması gerekiyor - Hızlı başlangıç komutları da yer alıyor
pnpm installpnpm dev- Tarayıcı tabanlı mock mode,
http://localhost:5173adresinde açılıyor - Yerel masaüstü uygulaması
pnpm tauri devile çalıştırılabiliyor
Güvenlik ve lisans
- Lisans AGPL-3.0-or-later
- Tolaria adı ve logosu, projenin trademark policy kapsamına giriyor
2 yorum
Yol haritası https://tolaria.canny.io/
Hacker News görüşleri
Buna gerçekten bayıldım. Obsidian’da istediğim şeylerin eklentilerle birleştirilmiş hali gibi, ama tek ve iyi tasarlanmış bir uygulamada toparlanmış olması harika
Bir geri bildirimim de var. Açık kaynak olarak kalsın ama bundan gelir elde etmenin bir yolunu bulup bunu tam zamanlı geliştirebilse harika olurdu. Resmî bir uygulama sürümü gibi ayrı bir seçenek olsa memnuniyetle para öderdim
Bir de özellik şişkinliğinden mutlaka kaçınılmasını isterim. Bear App’in sade tasarımını gerçekten seviyorum ama markdown dosyalarını doğrudan kullanamadığı için sonunda bıraktım. Obsidian, Notion, Craft gibi uygulamalar sürekli yeni özellik ekliyor; burada ise sanki temel işlevlerin hepsi zaten var. Bear gibi, birkaç temel şeyi çok iyi yapmaya odaklanmasını isterim
Güzel geri bildirim için teşekkürler
Bir gün farkla bunu benden önce yapma fırsatını kaçırmışım. Yine de Luca, gerçekten eline sağlık. Araç çok iyi görünüyor, şu anda hemen deniyorum
Ben https://github.com/adamjramirez/sig-releases içindeki Sig’i geliştiriyorum ve yapısal olarak örtüşen noktalar olduğu çok açık. macOS, saf markdown, git sürümleme ve AI ajanlarının bağlamı için tasarlanmış olması ortak yönler
Fark, iş akışının başlangıç noktasında. Tolaria daha çok mevcut bilgiyi düzenlemekte güçlü görünüyor; Sig ise ondan önceki aşamayı, yani kafamdaki bilgiyi dosyalara nasıl dökeceğim sorusunu çözmeye çalışıyor. Aslında yapay zeka çıktısının kalitesini belirleyen şey çoğu zaman belgelenmemiş olanlar oluyor. Toplantıdan 5 dakika önce alınan karar, takibi yapılmayan sözlü taahhütler, konuşmanın yüzeydeki içeriği değil de benim gerçekten çıkardığım anlam gibi şeyler
Sig’de yakalama iki katmanlı. 1) Önce olgusal kayıt, 2) onun üstüne kişisel yorum. İkisi de kendi makinemde markdown olarak saklanıyor. Takım bilgi tabanına ya da open brain’e paylaşmaya hazır olduğunda, ancak o zaman açıkça seçip yayımlıyorum. Varsayılan olarak özel; ekip ancak ben istersem okuyabiliyor
Kesinlikle deneyeceğim
İkisine de ihtiyaç var ama iş akışında devreye girdikleri an farklı
Bugünlerde herkes kendi llm-wiki sistemini kuruyor gibi. Ben de bir tane yaptım ve içinde diğer agent memory system’ların derli toplu bir listesi de var: https://zby.github.io/commonplace/agent-memory-systems/
Sizinkini de hemen ekleyeceğim
Bugün ayrıca topladığım materyallere dayanarak bu tür sistemler için bir wish list de hazırladım: https://zby.github.io/commonplace/notes/designing-agent-memory-systems/
Birlikte çalışabilirsek harika olur
hosted SaaS içinde varsayılan MCP desteği var; ayrıca global/team/container/note düzeyinde hiyerarşik LLM instruction yapısı ve Claude/ChatGPT çok ajanlı iş akışları için paylaşımlı not protokolü de sunuyor. İsterseniz uygun formatta bir tanıtım sayfası da yazabilirim
Bağlantı verdiğiniz wishlist belgesini de beğendim, onun üzerinde de birlikte çalışmak isterim
İlgili taraf değilim, sadece test ediyorum
Mobil yakalama boşluğu gerçekten büyük ve bu tür araçların gündelik temel uygulamalar hâline gelememesinin en büyük nedenlerinden biri de bu
Benim iyi çalışan akışım, iOS’ta Drafts içinde bir action ayarlayıp git repo içindeki tarih bazlı inbox.md dosyasına ekleme yapmak ve ardından bunu Working Copy ile senkronize etmek. Markdown dosyaları tek doğruluk kaynağı oluyor; macOS’ta hangi aracı kullanırsam kullanayım, ister Tolaria ister Obsidian olsun, aynı repo’yu doğrudan okuyabiliyor ve hiçbir dönüştürme aşaması gerekmiyor
Başta biraz kurcalama gerektiriyor ama karşılığı büyük. Mobil yakalama ile masaüstü düzenleme, farklı uygulamalar arasında kopyala-yapıştır ya da senkronizasyon aşamalarıyla değil, aynı dosyalar üzerinde gerçekleşiyor
Obsidian’ın Daily Note’una iCloud vault içinde append edecek şekilde ayarlanabildiği için çok iyi uyuyor
Üçüncü taraf servis gerektirmemesi de hoşuma gidiyor
⁽¹⁾ https://apps.apple.com/us/app/bebop-quick-notes/id6477824795
Web’de ilginç bir şey bulduğumda önce toplamak için kullanıyorum
https://github.com/momentmaker/to
Kaydetmek istediğim web bağlantılarını, araç linklerini ya da yazıya dönüştürmek istediğim sesli notları gönderiyorum
Yine de mobil sürüm yapma planım kesinlikle var
Sonunda sık sık Apple Notes’a geri dönüyorum. Teknik olarak bir bilgi tabanı da değil, markdown da değil, ama cihazlar arası senkronizasyonu iyi ve telefonda kullanması rahat
Sizde de böyle bir ihtiyaç var mı, ya da mobilde notlara nasıl baktığınızı merak ediyorum
Egzersiz veya yemek takibi gibi uzun süre devam eden notları da tarih başlıkları ekleyerek sürdürüyordum
Bu yöntem bana Obsidian mobil gibi çözümlerden daha iyi uyuyor, ayrıca kopyala-yapıştır sürecinin kendisi doğal bir filtre işlevi görüyor
MacBook Pro’da markdown önizleme ile ilgili bir sorum var. Finder’ın quick preview, sanırım Quick Look deniyor, özelliğinde markdown’ı render etmenin yolu nedir diye merak ediyorum
.md dosyalarını hep IDE ile açılacak şekilde ilişkilendirdim ama önizlemede render edilmiyor, bu da biraz can sıkıcı. IDE içinde md render eden bir eklenti kullandığım için bunun etkisi olabilir diye düşündüm. Belki recursive call gibi bir şey preview extension seviyesinde görünmüyordur, her neyse, önerilen bir yöntem olup olmadığını merak ediyorum
Buradaki markdown kullanım tarzını gerçekten beğendim
Biz de https://voiden.md/ tarafında neredeyse aynı felsefeyi benimsiyoruz: offline-first, dosya tabanlı, git destekli
Bence ajanların oldukça iyi yararlanacağı biçim tam olarak bu olacak
Biz bunu API için geliştirdik ve açık kaynak da yaptık. Buradan bakabilirsiniz: https://github.com/VoidenHQ/voiden
Son zamanlarda octarine kullanıyordum. Ondan önce de uzun süre Obsidian kullandım; bunu da kesinlikle denemeyi düşünüyorum
[1]: https://octarine.app
Harika bir iş olmuş. İki geri bildirimim var
Editörde code fence literal desteği yok gibi görünüyor. ``` yazarak kod bloğu oluşturamadım
Ayrıca markdown dosyası çok büyüyünce performans da iyi olmuyor
Ben de kendi AI bilgi tabanı ürünüm için Obsidian tarzı bir markdown editörü geliştiriyorum: https://github.com/kenforthewin/atomic-editor
Ben de hızlı brain dump içinden kolayca “atoms” çıkarmaya odaklanan bir beceri seti ve küçük bir MCP üzerinde çalışıyorum. Bu da SQLite + SQLite-vec tabanlı
chunking sorununu, her bölümü bir chunk olarak tanımlayarak aşıyorum; taslakları da LLM’in bölümler hâlinde yeniden yazmasını sağlayarak chunk’ların düzgün oluşmasını sağlıyorum. Bu yüzden tekrarlar artıyor ve “yukarıda açıkladığım gibi” türü ifadeler ortadan kalkıyor
Beklenen okur insan değil, farklı hedef kitleler için daha okunabilir içerik üreten ajanlar. Okuru expert varsaydığınızda, gözden geçirilmiş atomları büyük ölçekte üretmenin maliyeti çok daha düşük oluyor diye düşünüyorum
Bu iş akışını Atomic veya Tolaria ile birlikte mutlaka denemek isterim
Eğer tamamen bir görüntüleyici olarak, başka editörler eklemeyi hedeflemeden kullanacaksanız, https://mdview.io geliştirdim
Markdown dosyalarını temiz biçimde render ederek açabiliyor; tablo ve Mermaid desteği de var. İş arkadaşlarıyla paylaşmak ya da daha sonra saklamak için de kullanışlı