Aquilum: быстрый аналог Obsidian на Rust с минимальным потреблением ОЗУ

Я разработал собственный local-first заметочник Aquilum, который написан на Rust и потребляет всего около 27 МБ оперативной памяти. Проект предлагает высокую скорость работы, встроенный граф знаний, поддержку обратных ссылок и аналог Dataview, а ознакомиться с ним можно через описание проекта на Github.

Современные инструменты для работы с заметками часто перегружены дополнительными процессами. В этой публикации я подробно расскажу о функционале, архитектуре и целях создания этого Windows-приложения.

Зачем создавался заметочник Aquilum

Я являюсь давним поклонником Obsidian, однако меня перестало устраивать огромное потребление оперативной памяти этим инструментом. Особенно остро проблема ощущается в моменты, когда параллельно открыто несколько ресурсоемких приложений.

На моей рабочей машине стандартный заметочник существенно увеличивает нагрузку на систему при старте и замедляет работу с массивными базами знаний. Чтобы исправить это, я написал аналоги привычных функций на Rust — включая граф, backlinks, историю правок и запросы, сохранив идентичные сценарии использования.

В то время как популярные аналоги способны расходовать более гигабайта памяти, мое решение обходится скромными 27 мегабайтами. Добиться этого удалось за счет отказа от тяжелых браузерных движков в пользу связки с Tauri. Кроме того, меня не устраивал разнородный дизайн сторонних плагинов, поэтому я внедрил единую дизайн-систему с полным контролем токенов и абсолютную портативность данных внутри самих текстовых файлов.

Обзор функционала

Проект использует редакторский движок CodeMirror 6, знакомый многим по популярным Markdown-приложениям, что обеспечивает привычные тактильные ощущения при наборе текста. Рассмотрим ключевые возможности разделов программы.

Основные визуальные элементы

Интерфейс поддерживает удобные маркеры списков с подсветкой строк по символам «!», «&», «~» или «$», настраиваемые визуальные блоки и цитаты, которые можно импортировать напрямую из встроенной читалки.

Таблицы

Редактор оснащен расширенными таблицами с поддержкой объединения и разделения ячеек, ручной сортировкой строк и столбцов, а также полноценным форматированием текста внутри ячеек через контекстное меню.

Поиск по базе знаний

Для меня было критически важно реализовать мгновенный поиск, способный обрабатывать миллионы записей без задержек. На моей системе обработка тысячи полноценных заметок занимает всего 1-2 миллисекунды, а результаты сопровождаются подсветкой совпадений и счетчиком найденных элементов.

Отображение медиа

Приложение позволяет вставлять графические файлы и видео простым копированием из буфера обмена с автоматическим сохранением исходников в папку Files. Параметры отображения и кадрирования при этом фиксируются прямо в разметке.

Виджеты, страницы книги и читалка

Специальные виджеты помогают структурировать информацию в единые информационные блоки. Например, встроенные книжные карточки позволяют вести учет прочитанной литературы, сохраняя обложки, авторов и файлы изданий.

Более того, читать книги можно прямо внутри программы, выделяя фрагменты для цитирования — цитата моментально уходит в заметку вместе со ссылкой на исходный фрагмент.

Метаданные и frontmatter и шаблоны

Блок frontmatter дает возможность гибко управлять системными параметрами: датами создания, тегами, обложками, оценками и техническим прогрессом чтения, синхронизированным с размером файла книги для бесшовного продолжения чтения.

Настройки и корзина

Параметры программы позволяют настраивать внешний вид, шрифты и язык интерфейса. Отдельного упоминания заслуживает встроенная корзина, защищающая от случайной безвозвратной потери важных файлов.

MCP server и работа с ИИ моделями

Интеграция с протоколом MCP открывает возможности для автоматизации рутины через Claude Code, Codex CLI и Gemini Antigravity, позволяя агентам анализировать связи, выполнять поиск и пакетно редактировать данные в нескольких базах.

История изменений заметки

Система встроенного версионирования сохраняет эволюцию мыслей и позволяет откатывать любые нежелательные правки, сделанные как вручную, так и с помощью ИИ-ассистентов.

Граф знаний

Граф спроектирован как полноценный аналитический инструмент навигации, поддерживающий мгновенную фильтрацию по датам и тепловую карту активности, которая подсвечивает давно заброшенные разделы или актуальные рабочие зоны.

Работа с задачами

Модуль задач находится на начальном этапе развития, но уже поддерживает стандартные Markdown-чекбоксы и базовые запросы для фильтрации по их статусу.

Dataview и работа с данными

Пользовательские скрипты прямо в теле заметок реализуют аналог функционала Dataview. Синтаксис переписан на Rust для максимальной отзывчивости и адаптирован под кастомные запросы.

Лайв-превью и удобство использования

Режим живого превью объединяет удобство чтения и редактирования: разметка мгновенно трансформируется в зависимости от положения курсора, обеспечивая комфортное взаимодействие со списками, заголовками и кодом.

Техническая часть

Архитектура решения базируется на современных технологиях: Rust и Tauri 2 отвечают за производительность бэкенда, React и TypeScript формируют интерфейс, CodeMirror 6 обрабатывает текст, а Yjs и SQLite обеспечивают локальную работу с документами и быстродействие поиска по алгоритму BM25F.

Заключение

На текущий момент Aquilum закрывает мои ежедневные задачи по ведению базы знаний, объединяя редактор, поиск, граф, библиотеку и MCP-автоматизацию в легком приложении для Windows. Впереди планируется добавление облачной синхронизации и мультиплеера, а опробовать проект можно на странице релизов на GitHub.