Archivist

Dein persönlicher Archivar.

Archivist ist ein persönlicher, agentischer KI-Archivar für genau einen Benutzer: eine lokale Desktop-Anwendung für Windows (Electron + Next.js + TypeScript), die Dokumente, Entscheidungen, offene Punkte und Wissen nicht nur speichert, sondern versteht, verknüpft und das Archiv aktiv konsistent hält.

• Chat als Schnittstelle – Entscheidungen festhalten, Fragen stellen, Antworten mit Quellen.
• Sicheres Archivieren – Dokumente landen in menschenlesbaren Ordnern; nichts wird überschrieben, Gelöschtes landet im Papierkorb, alles ist rückgängig machbar.
• Wissensgraph und hybride Suche – Themen, Projekte, Personen und Dokumente sind verknüpft und auffindbar; Archivist schlägt Verknüpfungen mit Begründung vor, du entscheidest.
• Agent – plant mehrere Schritte, nutzt Werkzeuge und prüft das Archiv im Hintergrund auf Lücken, Dubletten und Widersprüche.

Stand: Version 0.2 für Windows. Was Archivist kann, steht in den Funktionen.

Installation

Lade Installer oder portable EXE aus den GitHub Releases; dort stehen auch die Änderungen je Version. Schritt für Schritt: Erste Schritte.

Benutzung

1. Verbinden. Trage Base URL, API-Key und Modell deines KI-Anbieters ein und teste die Verbindung.
2. Archivieren. Ziehe ein Dokument ins Fenster, prüfe den Vorschlag und bestätige.
3. Fragen. Halte im Chat Entscheidungen fest und frag nach ihnen; die Antworten nennen ihre Quellen.

Weiter geht es mit LLM-Anbieter verbinden, Verzeichnisse scannen, Datenschutz einstellen und Backups anlegen.

Entwicklung

Voraussetzungen: Node.js ≥ 22, npm ≥ 10.

npm install
npm run dev            # Next.js-Dev-Server + Electron mit Hot Reload
npm test               # Unit- und Integrationstests

Ausführlich: Entwicklungsumgebung aufsetzen, npm-Befehle und CONTRIBUTING.md.

Dokumentation

Webseite: https://besessener.github.io/Archivist/. Die vollständige Dokumentation liegt unter docs/, gegliedert nach Diátaxis:

• Tutorials – Schritt für Schritt zum ersten Erfolg
• Anleitungen – konkrete Aufgaben lösen, z. B. LLM-Anbieter verbinden oder Release veröffentlichen
• Referenz – genaues Verhalten nachschlagen, z. B. Funktionen oder Aktionsstufen
• Hintergrund – verstehen, warum es so ist, z. B. Architektur oder Sicherheitsmodell

Verwandte Projekte

Archivist, PlayMonkey und flakipype sind aus derselben agentischen Idee entstanden und teilen Grundregeln, Qualitätsprüfungen und den Aufbau der Dokumentation:

• PlayMonkey – Monkey-Testing für Websites in Testumgebungen: klickt zufällig, aber reproduzierbar, und meldet jeden Fehler mit den Schritten zum Nachstellen.
• flakipype – findet, erklärt und behebt instabile („flaky“) GitHub-Actions-Pipelines per Pull Request.

Lizenz

MIT, siehe LICENSE.