abraxas914/VESTI

何を解決するか

VestiはAI時代における「データ領主制」の問題に対処します。ChatGPT、Claude、Geminiなど、さまざまなLLMとの会話はそれぞれのプラットフォームの閉鎖的な領域に閉じ込められており、ユーザーは自分の思考の流れを失いがちです。データは散在しており、プラットフォーム提供者によって制御されています。Vestiはローカルファーストのハブとして、これらの対話を収集・統合・管理し、ユーザーにデータ主権と知的進化の追跡能力を返します。

動作方法

Vestiは二層構造のシステムとして動作します：

1. キャプチャエンジン（Chrome拡張）： サポートされているAIプラットフォームからの会話を静かに監視・抽出するブラウザ拡張。Parser/Observer/Gateアーキテクチャを使用して対話内容を取得し、Dexie.jsを介してローカルのIndexedDBに保存。また、ModelScope APIを使用してスレッドの構造化要約を生成します。
2. 知識管理レイヤー（Webダッシュボード）： ローカルデータとStorageApiを通じてやり取りする独立したWebビュー。ライブラリ（分類管理用）、探索モジュール（RAGベースの自然言語クエリによる自身の履歴検索）、ネットワークビュー（力方向グラフ（ECharts）を使用した会話間の意味的類似性の可視化）、ノートセクション（カスタマイズされたMarkdownノート作成）を備えています。

統合されたガーデナーエージェントがバックグラウンドで非同期に動作し、会話を分類し、意味的タグを付与することで、原始的なログを構造化された知識に変換します。

対象ユーザー

複数のAIプラットフォームを活用するパワーユーザーで、思考プロセスの永続的・検索可能・相互接続可能な記録を維持し、プラットフォーム固有の履歴ログに依存したくない人。

特徴

• ローカルファーストアーキテクチャ： すべてのデータはユーザーのデバイス上のIndexedDBに保存され、完全なプライバシーとデータ所有権を保証します。
• クロスプラットフォーム統合： ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Doubaoからの対話を自動的にキャプチャします。
• ローカルRAG： ModelScopeの埋め込みとコサイン類似度を使用して、ユーザー自身の会話履歴に基づくみんたの生成システムを実装します。
• 思考トポロジー： 意味的類似性マトリクスと動的知識グラフを通じて、異なる会話間の関係を可視化します。
• 構造化されたインサイト： 「プロンプト＝コード」戦略を採用し、テキストの圧縮だけでなく、思考の進化や重要なインサイトを明らかにする要約を生成します。