Приватность как конструкция, а не обещание.
Большинство инструментов обещают не смотреть в ваши данные. Indelis построен так, чтобы смотреть было не во что: стек работает на вашем железе, модели могут быть локальными, а дефолты — самые приватные из возможных.
Работает у вас
Docker-квикстарт на вашем железе. Без телеметрии и «звонков домой». Аптайм и бэкапы — под вашим контролем и в вашей собственности.
Сначала локальные модели
Резидентный набор локальных моделей закрывает платформу; тяжёлые модели поднимаются по требованию. Облако — явный выбор per-user со своим ключом, никогда не тихий дефолт.
Максимально приватные дефолты
Свежая инсталляция сеет согласия в самом приватном положении. Расширение — облачные модели, шаринг — явное действие, per-user, обратимое.
Ничто не учится на вас
Ваши заметки никогда не становятся обучающими данными. Нет аналитики по содержимому и профилирования вовлечённости — у продукта нет ленты, которую надо оптимизировать.
Уходите целым
Склад — это Markdown с frontmatter. Полный экспорт в любой момент; композиция — заметки, метки, связи — остаётся вашей.
Малая поверхность атаки
Static-first сайт, self-host продукт с изоляцией по тенантам, CSP и rate-limit. Нет базы комментариев и сторонних встраиваний.
Где работают модели
Каждый путь, где участвует LLM, подчиняется одному правилу: локальность — выбор уровня пользователя, который роутер обязан уважать.
Ollama-совместимые модели на вашей машине. Платформа спроектирована полностью рабочей в этом режиме.
Свой API-ключ для облачных моделей. Ключи — per-user, никогда не разделяются между пользователями тенанта.
Классы работы можно закрепить за локальными моделями; облачный пин никогда не пересилит local-preferred класс на смешанном пуле.
Если приватность инструмента держится на доверии к вендору — это не приватность, а подписка на обещание. Self-host убирает вендора из уравнения.