Ашот Агабеков

Благодарю за такой развернутый и вдумчивый фидбек Сейчас я действительно больше сфокусирован на реализации собственных идей и исследовании того, каким вообще может быть персональный AI-ассистент, а не просто очередной чат с моделью. Я действительно внедряю свои подходы и идеи: что-то людям понравится, что-то - нет. Наверное, это во многом подход "гика-инженера" 🙂 Пока я не могу назвать Chatly полноценным коммерческим продуктом на текущей стадии и он навсегда останется базово бесплатным и в будущем. Сейчас программа распространяется скорее "как есть", и в этом для меня есть ценность - это позволяет оставаться гибким в экспериментах и быстро проверять разные концепции. Chatly для меня пока скорее живая лаборатория идей и экспериментов. Я намеренно пробую разные сценарии, наблюдаю, что людям действительно откликается, а что остаётся просто "интересной функцией". На раннем этапе заранее очень сложно угадать тот самый killer use-case, поэтому сейчас мне важнее собрать реальный опыт использования и обратную связь. При этом локальность, память, навыки и сама идея AI workspace - это как раз те направления, в которые я по-настоящему верю долгосрочно. Я ранее хотел даже написать Ai OS на Rust (аналогично windows, macos, но с Ai упором), но посчитал это оверкилл и остановился на программе для ПК, тут хотя бы проще получать фидбеки и отрабатывать идеи.

Здравствуйте, обычно если находиться в том же окне чата, то будет видно, или если программа свернута придет алерт, спасибо за информацию, записал себе и поправлю, если воспроизведу проблему

Вы абсолютно правы, облачные решения вроде Perplexity действительно закрывают 90% задач обычного пользователя и удобны для кроссплатформенности. Chatly не пытается с ними конкурировать "в лоб", у него другой фокус. Локальность нужна как раз для тех самых сценариев, о которых вы говорите: полная конфиденциальность данных, отсутствие утечек в сеть и независимость от чужих серверов. Сейчас в Chatly память, работа с файлами и их векторизация уже происходят полностью локально на вашем устройстве (для ИИ-ответов пока используются API-провайдеры, но в планах - поддержка локальных моделей). При этом программа остается бесплатным десктопным инструментом на Rust, который умеет делать глубокий ресерч, читать документы и автоматизировать рутину без дорогих Enterprise-подписок и с возможностью выбирать провайдера самому. Локальное ПО дает пользователю полный контроль, но выбор между облаком и локальностью - это всегда вопрос личных задач и приоритетов. И как раз тот момент X, когда программа станет действительно локальной по всем фронтам сможет уже конкурировать также и в плане денег. Сейчас ситуация, что достойных быстрых моделей для слабых пк нет, я над этим работаю, и думаю как у меня получится сбалансировать скорость, ум, прожорливость к ресурсам модели я обязательно выпущу поддержку локальных моделей.

Понимаю, но сейчас я сфокусирован на улучшениях продукта и с версии 1.0.0 сделаю версию под Mac обязательно, там не так сложно

Спасибо, да, я тоже посчитал, что будет удобно, поэтому сделал, спасибо за обратную связь!

Классный проект, успехов вам!

Привет! Да, поддержка macOS в планах. Сейчас основной фокус на стабилизации функций и подготовке к версии 1.0.0. Сразу после этого займусь сборкой и адаптацией под macOS - архитектура приложения (Rust/Tauri) позволяет сделать это довольно быстро.

Спасибо за фидбек! Рад, что через OpenRouter всё завелось 👍 Под ваш кейс с Marketing OS Chatly как раз хорошо подходит. Я бы рекомендовал строить систему в 3 слоя: База знаний (ваш опыт и материалы) В рабочее пространство Chatly можно положить: - свои рекламные связки - шаблоны объявлений - маркетинговые стратегии - брифы - кейсы - удачные промпты - таблицы и документы Chatly сможет использовать эти данные при работе и генерации контента. Важно: это не «дообучение модели», а скорее локальная база знаний + память (технически RAG). Если речь о дообучении, это обычно делается файнтюнингом на стороне провайдера. Навыки (Skills) Навыки - это кастомные инструкции и сценарии поведения. Например: - генерация офферов, можно попросить сделать и положить в папку рабочего пространства - создание контент-плана - анализ рекламных креативов - подготовка рекламных гипотез - работа по вашим внутренним шаблонам Самый простой способ: прямо написать в Chatly что-то вроде: "Создай навык маркетолога для генерации рекламных гипотез,при создании каждую гепотезу пиши в отдельный файл в пространстве" После этого Chatly создаст базовый навык автоматически. Качество созданного навыка зависит насколько умную модель используете, он положится в C->Users->ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ->chatly->data->skills В случае, если есть желание, можно поправить навык руками, изменения Chatly увидит, если не сразу, то после перезапуска точно, но насколько помню я делал, чтобы рабоатло сразу. Можно открыть системные навыки и посмотреть, как они устроены в C->Users->ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ->chatly->data->skills Также можно: - создать свою папку навыка - написать собственный SKILL.md Пока Chatly лучше всего подходит именно как персональная AI-система с памятью, инструментами. Глубокий конкурентный ресерч уровня полноценного маркетингового агентства пока ограничен качеством модели и инструментов, но базовые вещи вроде: - сбора информации по сайтам - анализа офферов и документов - генерации гипотез - структурирования данных делать уже можно. Пока еще в доработке функция регулярного задания, как сделаю, Chatly сам будет регулярно обрабатывать по расписанию задачи и отчитываться.

Благодарю за отзыв!

Всем привет! Меня зовут Ашот Агабеков, я создатель Chatly. Идея проекта родилась из простой задачи: как объединить мощь топовых LLM и свои документы, не сливая при этом состояние на токены и не отправляя все документы в облако. Несколько фактов о том, как устроен Chatly: Техстек: Я профессиональный Java-разработчик, но Chatly решил писать на Rust. Хотелось сделать легкий и быстрый инструмент, который не «ест» оперативку ведрами и эффективно работает на обычном железе, смотрит только в свою рабочую папку для безопасности, так как всегда неприятно пускать Ai ко всему ПК. AI-Driven разработка: Проект написан в плотном тандеме с AI. Это позволило мне, джависту, быстро реализовать сложную логику на Rust и выкатить рабочий продукт в одиночку за 4 месяца. Приватность и экономия: Chatly делает эмбеддинги (векторизацию данных) строго локально. Ваши файлы не улетают в облако для индексации. Используется гибридная схема: локальная память + интеллект внешних моделей. Это и безопасно, и в разы дешевле, чем прокидывать огромные контексты через API. В планах также поддержка локальных моделей, но пока что внешние провайдеры умнее, выигрывают по скорости и не так грузят пользовательские ПК. Изучаю как сделать лучше и возможно однажды Chatly сможет работать вообще без интернета. Бесплатно: Продукт доступен всем бесплатно, пользуйтесь на здоровье! Отвечу сразу на вопрос - почему бесплатно. Хочу чтобы проект завоевал сердца, а о платных функциях смогу подумать позже, когда увижу интерес пользователей, то что бесплатно сейчас - будет бесплатно всегда. В процессе улучшения: Поиск по базе (реколл) сейчас работает на гибридной модели fts5+векторы и может подтормаживать, ответы могут быть чуть медленнее, чем хотелось бы - я как раз в процессе глубокой оптимизации Rust-движка и усиления долговременной памяти. Если заметите баги (знаю, пока их достаточно) или захотите дать совет - пишите в телеграм-группу проекта или в личку, буду рад. Залетайте тестить, буду очень рад любому фидбеку и идеям по развитию! Проект не идеальный, но, как мне кажется, с потенциалом. Как говорится: «Если вам не стыдно за первую версию вашего продукта, вы запустились слишком поздно»