Kensaku 是一款人工智能驱动的按内容搜索本地文件的工具，现已登陆 GitHub。

На GitHub появился Kensaku, инструмент для локального поиска файлов по их содержимому с поддержкой ИИ. Больше не придётся вспоминать название PDF-документа или вручную перебирать сотни скриншотов в папке загрузок. Kensaku позволяет искать файлы не только по названиям, но и по содержимому документов, тексту на скриншотах и обычным описаниям на естественном языке. Например, можно попросить найти документ, в котором рассказывалось об индексах баз данных, или все скриншоты за прошлую неделю. Инструмент поддерживает PDF, Word, PowerPoint, электронные книги и исходный код, умеет работать с китайским текстом и подсвечивает найденные совпадения. Автор протестировал Kensaku на Linux с коллекцией из 100 тысяч файлов. После предварительной загрузки индекса поиск по названиям занимал в среднем около 1,3 мс, а индекс имён файлов и метаданных потреблял примерно 12 МБ оперативной памяти. Особенно удобен поиск текста на скриншотах. Если вы когда-то сохранили изображение с ошибкой, больше не нужно просматривать десятки миниатюр, пытаясь найти нужную. Kensaku доступен для Windows, macOS и Linux. При первом запуске достаточно выбрать папку, после чего программа создаст локальный индекс файлов. Также инструмент можно подключить к ИИ-агенту, чтобы тот самостоятельно находил нужные файлы. GitHub: https://github.com/yjid/kensaku 📱 @git_developer