Produto local-first

MDRecord

Memória pessoal de áudio com busca híbrida — e um benchmark que prova a diferença.

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O problema

Anotações por voz resolvem a captura e falham na recuperação: transcreve-se uma vez e nunca mais se encontra. E mandar o áudio das suas reuniões para a nuvem troca privacidade por conveniência.

O produto

O MDRecord captura o áudio do sistema e do microfone ao mesmo tempo (reunião de um lado, sua voz do outro), transcreve, gera resumo com LLM e indexa tudo num SQLite local. Nenhuma nota sua depende de rede para ser encontrada.

Benchmark, não adjetivo

Em vez de afirmar “busca melhor”, o repositório publica um benchmark held-out reproduzível:

0.747 nDCG@10 da busca híbrida benchmark held-out · 21 queries, 48 notas
+23% sobre o FTS puro baseline nDCG@10 0.606
57,8ms latência mediana por busca, no corpus do benchmark

A busca combina o ranking semântico com o full-text do SQLite (FTS5) — o híbrido vence porque cada lado erra em lugares diferentes: o semântico perde termo exato, o textual perde paráfrase.

Por que importa

Suas notas não saem da máquina. O ranking é auditável (scores logados localmente). E dá para iterar no algoritmo sem custo de API — foi assim que o híbrido foi calibrado.

Meu papel

Autor do produto: captura, pipeline de transcrição, indexação, busca híbrida e o benchmark que a valida.

Quer construir algo assim?

Sem compromisso: me conta o contexto e eu digo o que dá para provar primeiro.

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