«Инструмент должен ускорять работу, а не требовать отдельную работу по настройке самого себя.»
Это вторая статья в нашем цикле о Yttri. В первой мы рассказали, что такое Yttri и зачем он нужен. Сегодня — честное сравнение с основными альтернативами.
Актуально для версии v0.51.0 (2026-02-18).
После первой статьи мне чаще всего задают один вопрос:
«Окей, Yttri звучит интересно. Но зачем, если уже есть Notion, Obsidian, ChatGPT и сервисы транскрипции?»
Это справедливый вопрос. И ответ тут не «мы лучше всех», а скорее «мы решаем другой класс задач».
Давайте разберём по категориям. Без маркетинга, без холиваров — только факты и сценарии.
Yttri vs облачные workspace (Notion, Coda, Confluence)
Облачные инструменты удобны. Зарегистрировался — работаешь. Команда подключилась — все видят общие данные. Это факт, и здесь нет смысла спорить.
Но у этой модели есть цена, которую часто не замечают, пока она не ударит:
Зависимость от сети. Самолёт, поезд, плохой Wi-Fi в отеле, корпоративный VPN без доступа наружу — и ваш «рабочий стол» превращается в пустую страницу.
Зависимость от платформы. Блокировка аккаунта, изменение политики, рост цен, закрытие API — вы не контролируете свой инструмент.
Данные на чужих серверах. Для кого-то это не проблема. Для корпоративных пользователей или приверженцев приватности — это showstopper.
Где облако выигрывает
Быстрый онбординг для команды — без установки.
Real-time collaboration — десяток людей одновременно в одном документе.
Готовые шаблоны и экосистема.
Где Yttri практичнее
Полный офлайн. Yttri работает без единого запроса наружу. Все данные — в локальной SQLite базе на вашем диске.
Локальный AI. С версии 0.49 Yttri имеет полноценный Local LLM inference pipeline: мульти-модельный реестр (Qwen3 0.6B/1.7B/4B), маршрутизатор запросов с embedding-классификацией, chunked prefill для экономии памяти (~1.2 ГБ). AI работает без интернета и без подписки.
Ваши данные — ваши. Файл
database.dbможно скопировать на флешку и открыть на другом компьютере. Никакой vendor lock-in.
Если для вас инструмент = «всегда онлайн сервис для команды» — облако по-прежнему рабочий вариант.
Если инструмент = «моя рабочая система, которая не зависит от чужой инфраструктуры» — у Yttri тут явное преимущество.
Yttri vs локальные конструкторы (Obsidian, Logseq, Joplin)
Obsidian — прекрасный инструмент. Я сам им долго пользовался. Но давайте будем честны: для большинства сценариев Obsidian — это проект по настройке Obsidian.
Цена свободы
Выбираете плагины (календарь, задачи, kanban, AI, таблицы…).
Сводите их между собой — каждый со своим форматом и конфигурацией.
Чините конфликты после обновлений.
Пишете себе документацию «как это всё работает», чтобы не забыть через месяц.
Это не баг — это дизайн. Obsidian продаёт свободу конструктора, и если вам нравится собирать — прекрасно.
Но если вам нужен рабочий инструмент, а не хобби по его сборке — это другой разговор.
Что даёт Yttri из коробки
Без единого плагина:
Возможность | Obsidian | Yttri |
|---|---|---|
Заметки с Markdown + WYSIWYG | ✅ (плагин) | ✅ Встроен (MDXEditor) |
Задачи и Kanban-доска | 🔌 Плагин | ✅ Встроен |
Проекты с трекингом прогресса | 🔌 Плагин | ✅ Встроен |
Календарь и встречи | 🔌 Плагин | ✅ Google Calendar + Exchange |
Почтовый клиент | ❌ | ✅ Gmail, Exchange, IMAP |
Финансы (подписки, активы) | ❌ | ✅ Встроен |
AI с доступом к вашим данным | 🔌 Плагин | ✅ RAG + Tool Calling |
Локальный AI (без облака) | 🔌 Плагин Ollama | ✅ Полный inference pipeline |
Транскрипция аудио | ❌ | ✅ 3 движка (GigaAM, Whisper, Parakeet) |
Диаризация спикеров | ❌ | ✅ Voiceprint matching |
Рисование (Excalidraw) | 🔌 Плагин | ✅ Встроен (с v0.51) |
Граф знаний | ✅ Базовый | ✅ + Semantic Links + NER |
Jira/Confluence интеграция | 🔌 Community | ✅ Двусторонняя синхронизация |
Dashboard с виджетами | 🔌 Плагин | ✅ 15 виджетов, Drag & Drop |
И всё это работает в едином контуре: заметка может быть привязана к встрече, из письма создаётся задача, а AI понимает контекст всех этих связей.
В свежих версиях добавлен модуль Intelligence — автоматическое извлечение сущностей (NER), определение тем и построение связей через LLM. Граф знаний строится сам, пока вы работаете.
Если вам нравится «конструктор как хобби» — это отличный путь.
Если вам нужен «конструктор, который уже собран» — это философия Yttri.
Yttri vs standalone AI-чаты (ChatGPT, Claude, Gemini)
Здесь нет прямой конкуренции — это разные вещи.
Standalone AI-чат — это мощный генератор текста. Он блестяще объясняет, редактирует, переводит. Но он работает с тем контекстом, который вы ему вручную скопировали.
Yttri AI — это ассистент, который уже внутри вашего рабочего пространства. Он знает, какие у вас задачи, что было на вчерашней встрече, какие письма ждут ответа и что написано в ваших заметках.
Что может Yttri AI, чего не может ChatGPT
Вы: «Подготовь саммари вчерашней встречи и создай задачи по итогам» ChatGPT: «Мне нужно, чтобы вы скопировали текст встречи...» Yttri AI: → [Поиск по встречам: найдена «Standup 18.02»] → [Чтение транскрипции: 47 минут, 3 спикера] → [Создание task: «Обновить API документацию» → Проект «Backend»] → [Создание task: «Провести code review PR #142» → Приоритет: высокий] → Готово! Создано 4 задачи в проекте «Backend».
Это возможно благодаря трём механизмам:
RAG (Retrieval Augmented Generation) — AI ищет релевантный контекст в вашей базе знаний через hybrid search (векторный + полнотекстовый поиск) с reranking.
Tool Calling — AI вызывает инструменты: создаёт заметки, задачи, ищет по почте, работает с Jira. Опасные операции требуют вашего подтверждения (Human-in-the-Loop).
Персистентная память — AI помнит контекст предыдущих разговоров через суммаризацию + долгосрочный RAG retriever (с v0.44).
При этом вы сами выбираете модель:
Провайдер | Тип | Описание |
|---|---|---|
Ollama | Локальный | Llama 3, Mistral, Qwen — бесплатно и приватно |
Local LLM | Локальный | Встроенный Qwen3 (0.6B/1.7B/4B) — без Ollama, чистый Rust |
OpenAI | Облачный | GPT-4o, o1 |
Anthropic | Облачный | Claude 3.5 Sonnet |
OpenRouter | Облачный | Агрегатор 100+ моделей |
Z.AI, LM Studio, vLLM | Любой | OpenAI-compatible API (с v0.48) |
AI в Yttri — это не отдельная вкладка, а рабочий слой поверх ваших данных.
Yttri vs облачные сервисы транскрипции (Otter.ai, Whisper API, Trint)
Облачные сервисы транскрипции удобны: загрузил файл — получил текст. Но есть нюансы.
Проблемы облачной транскрипции
Приватность. Ваша запись совещания уходит на чужой сервер. Для корпоративных сценариев это часто неприемлемо.
Стоимость. Платите за минуту. На активных командах — десятки долларов в месяц.
Изолированность. Транскрипт живёт «где-то отдельно» от ваших заметок и задач.
Что даёт Yttri
Три движка транскрипции, все работают локально, на вашем железе:
Движок | Язык | Особенности |
|---|---|---|
GigaAM V3 | 🇷🇺 Русский (WER 9.1%) | Candle, встроенная пунктуация |
Whisper Large v3 | 🌍 100+ языков | Metal GPU, word-level timestamps |
Whisper Large v3 Turbo | 🌍 100+ языков | GGUF квантизация (Q4/Q5/Q8), быстрее в ~3x |
Плюс то, чего нет в облачных сервисах:
Нативная диаризация спикеров — WeSpeaker embeddings + Voiceprint matching. Система знает, кто говорит, и автоматически сопоставляет голос с сохранёнными профилями.
Live transcription — текст появляется прямо во время записи. Не нужно ждать окончания.
AI Summary — автоматическое выделение главного из часовой записи.
Контекстное меню чанков — разделение, объединение, переназначение спикера (с v0.51).
Голосовой ввод в заметках — диктуйте текст прямо в редакторе (с v0.50).
И главное: запись, транскрипция, саммари и задачи по итогам — всё в одном контуре.
Запись превращается в рабочий результат, а не в «ещё один файл в Downloads».
Что выбрать под задачу
Сравнивать стоит не «по брендам», а по реальным рабочим сценариям:
Сценарий | 🟢 Yttri | ☁️ Облако (Notion) | 🧩 Конструктор (Obsidian) | 🤖 AI-чат (ChatGPT) |
|---|---|---|---|---|
Работа без интернета | ✅ Полный офлайн | ⚠️ Зависит от кэша | ✅ Локальные файлы | ❌ Недоступно |
AI, который действует | ✅ Tool Calling + RAG | ⚠️ Частично | ⚠️ Через плагины | ❌ Только текст |
Корпоративные интеграции | ✅ Jira + Confluence + Exchange | ⚠️ Зависит от тарифа | ⚠️ Community плагины | ❌ Не предназначен |
Локальная транскрипция | ✅ 3 движка + диаризация | ❌ Облачная | ⚠️ Внешние сервисы | ❌ Нет |
Персональный AI (приватность) | ✅ Local LLM Qwen3 | ❌ Облачный AI | ⚠️ Через Ollama | ❌ Облачный |
Единый контур данных | ✅ Notes+Tasks+Mail+Cal+Finance | ⚠️ Только docs+tasks | ⚠️ Через плагины+экспорт | ❌ Нет хранения |
Стоимость | 300 ₽/мес или 3000 ₽/год | $8-15/мес | Базово бесплатно | $20/мес |
Когда выбрать альтернативы (и это нормально)
Чтобы сравнение оставалось честным:
Выбирайте Notion, если ключевая задача — совместная облачная работа команды в реальном времени. Real-time collaboration — это не зона Yttri (пока).
Выбирайте Obsidian, если вы любите максимальную кастомизацию и готовы поддерживать свою экосистему плагинов. Vault Obsidian — это отдельная вселенная.
Выбирайте ChatGPT/Claude, если основной сценарий — генерация и редактура текста без привязки к вашей локальной базе данных.
Выбирайте Otter.ai, если вам нужна только транскрипция, и вы готовы отправлять аудио в облако.
Лучший инструмент — тот, который решает вашу задачу. Без привязки к бренду.
Что нового появилось с момента первой статьи
Мы опубликовали первую статью на версии 0.42. С тех пор вышло 9 релизов, и вот что изменилось по-крупному:
Версия | Ключевые изменения |
|---|---|
0.51 | Excalidraw в заметках, контекстное меню чанков транскрипции |
0.50 | Голосовой ввод в заметках, автотегирование AI-чатов |
0.49 | Полный Local LLM inference pipeline (Qwen3), embedding auto-tagging, офлайн free mode |
0.48 | Универсальная система AI-провайдеров (OpenAI/OpenRouter/Z.AI/LM Studio/vLLM) |
0.47 | Создание контактов в Google People API, захват системного аудио Windows/Linux |
0.46 | Intelligence модуль (NER, темы, связи через LLM), подтверждение email |
0.45 | Баг-репорты с вложениями, классификация ошибок почты |
0.44 | Персистентная память AI-диалогов, статистика LLM-использования |
0.43 | Shadow DOM для изоляции email-стилей, Confluence silent reauth |
Если говорить простым языком: система стала не только функциональной, но и устойчивой в ежедневной эксплуатации. Локальный AI вырос из эксперимента в полноценный inference pipeline с маршрутизацией, управлением памятью и персистентным контекстом.
Итог
Yttri — не «убийца Notion» и не «лучший Obsidian».
Это инструмент для тех, кому важны четыре вещи:
Контроль над данными. Всё хранится локально. Нет vendor lock-in.
Единый контур. Заметки, задачи, почта, календарь, финансы, записи — в одном месте, связанные между собой.
AI, который помогает делать работу. Не просто отвечает на вопросы, а выполняет действия в вашем пространстве.
Работа везде. Онлайн, офлайн, на плохом интернете — без разницы.
Если это ваши приоритеты — Yttri стоит попробовать.
Бета-тестирование продолжается. Подробности и скачивание: yttri.online
Подписывайтесь на канал для получения информации от ИТ-архитектора с более чем 20-летним стажем.
Предыдущая статья: Введение в Yttri — Что это и почему это нужно?
Следующая статья: Стек технологий Yttri — Как это работает? (скоро)
