llm-note ist ein lokaler Notizkern für LLM-Agenten. Das Modul verbindet ein kleines SQLite-Denkarium mit einfachen Text-Notizbüchern, ohne Cloudkonto, ohne Server und ohne externe Laufzeitabhängigkeiten.
Nutze llm-note, wenn ein Agent, Coding-Assistent oder lokaler Forschungsworkflow eine kleine, prüfbare Notizschicht braucht:
| Bedarf | llm-note hilft bei |
|---|---|
| Agenten-Gedächtnis | Entscheidungen, Beobachtungen und Folge-Marker lokal in SQLite speichern. |
| Notizbuch-Inbox | Textnotizen später prüfen, übertragen oder archivieren. |
| Datenschutz | Ohne gehostete Dienste, Konten, Embeddings oder Hintergrund-Netzwerkzugriffe arbeiten. |
| Skill-Paket | Einen wiederverwendbaren Notiz-Skill neben dem Python-Paket ausliefern. |
- Strukturierte Notizen, Logbuch-Einträge, Kategorien, Stimmung und Beförderungsmarker speichern.
- Schnelle Text-Notizbücher mit
#NB:-Transfermarkierungen führen. - Notizen per Python oder CLI durchsuchen.
- Brainstorm-Einträge anlegen und später in Aufgaben, Wiki-Seiten oder Issues überführen.
- Nutzertexte in sechs Sprachen bündeln: Deutsch, Englisch, Spanisch, vereinfachtes Chinesisch, Japanisch und Russisch.
pip install -e .
llm-note --locale de write "Öffentliche README prüfen" --cat release
llm-note --locale de search READMESuchbegriffe werden wörtlich behandelt; % und _ sind keine SQL-Wildcards.
Abfragelimits dürfen zwischen 0 und 1000 liegen. Text-Notizbücher behalten
Unicode-Namen und koordinieren parallele lokale Prozesse über die Datei
.llm-note.lock im Notizbuchordner. Offene Transfers erhalten eine
#LLM-NOTE-ID, damit ein Retry nach einem Dateifehler den Eintrag nicht
verdoppelt.
llm-note sendet selbst keine Daten ins Netz. Datenbanken und Notizordner bleiben lokale Dateien und sind in .gitignore ausgeschlossen.
llm-note ist bewusst kleiner als vollständige Wissensdatenbanken wie Obsidian, Joplin, NotebookLM, Vektordatenbanken oder MCP-Notebook-Server. Es ist ein lokales Python-Paket für Agenten-Notizen, CLI-Notizbücher und reproduzierbare Logbücher, die in Git lesbar bleiben und leicht in andere Tools eingebettet werden können.
Passende Suchphrasen sind local-first LLM notes, SQLite note store for agents, agent notebook CLI, private AI notebook, LLM memory logbook und BACH Notizblock extraction.
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