Проблема, знакомая каждому

Рабочий браузер современного человека часто напоминает хаос: десятки открытых статей для чтения, незакрытые панели инструментов, вкладки с документацией и бесконечные сессии чатов. Управлять этим вручную — задача неблагодарная и отнимающая время. Именно здесь на сцену выходит TabBrain — расширение, которое использует мощь локальных языковых моделей (LLM), чтобы навести порядок в вашем браузере.

Что такое TabBrain?

TabBrain — это бесплатное браузерное расширение с открытым исходным кодом для Chrome и Firefox. Его ключевая особенность — интеграция с локально запущенной языковой моделью, которая анализирует содержимое ваших вкладок и выполняет с ними интеллектуальные действия.

💡

В отличие от облачных решений, TabBrain обрабатывает данные локально на вашем компьютере. Это гарантирует конфиденциальность: содержимое ваших вкладок не отправляется на сторонние серверы.

Ключевые возможности

Автоматическая категоризация и группировка: Модель анализирует заголовки и содержимое вкладок, объединяя их в логические группы (например, «Работа», «Исследования», «Социальные сети»).
Поиск и удаление дубликатов: Находит повторяющиеся вкладки, даже если URL немного отличаются, и предлагает их закрыть.
Естественно-языковые запросы: Вы можете попросить расширение: «Закрой все вкладки про Python, кроме документации» или «Найди все статьи, которые я открыл для проекта X».
Экспорт и резервное копирование: Сохранение сессий в структурированном виде (JSON, Markdown).
Интеграция с локальными LLM: Работает с моделями, запущенными через Ollama или другие бэкенды, поддерживающие OpenAI-совместимый API.

Установка и настройка

1 Установка расширения

Расширение доступно в магазинах Chrome Web Store и Firefox Add-ons. После установки значок появится на панели инструментов браузера.

2 Настройка локальной LLM

Для работы необходимо запустить локальную языковую модель. TabBrain совместим с любым бэкендом, предоставляющим OpenAI-подобный API (например, Ollama или LM Studio). В настройках расширения указывается адрес API (обычно http://localhost:11434 для Ollama) и название модели.

Для эффективной работы рекомендуется использовать модели размером от 7B параметров, например, Mistral 7B или Llama 3.1 8B. Они обеспечивают хороший баланс между скоростью и качеством понимания контекста. О выборе модели читайте в нашем обзоре «7 маленьких LLM на ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ».

3 Первое использование

После настройки откройте панель управления TabBrain. Расширение просканирует открытые вкладки и предложит варианты действий: группировку, очистку дубликатов или экспорт.

Примеры использования

Рассмотрим несколько сценариев, где TabBrain становится незаменимым помощником.

Сценарий 1: Уборка после исследовательского спринта

Вы провели несколько часов в поисках информации по новой технологии и открыли 50+ вкладок. Вместо ручной сортировки просто откройте TabBrain и дайте команду:

Сгруппируй вкладки по темам и закрой дубликаты

Модель создаст группы: «Документация API», «Блог-посты», «Видео с YouTube», «Форумы». Дубликаты будут помечены для закрытия.

Сценарий 2: Поиск конкретной информации

Нужно найти статью о «настройке GRPO», которую вы открывали на прошлой неделе, но не помните, в какой вкладке. Спросите у расширения:

Найди все вкладки, связанные с GRPO

TabBrain проанализирует содержимое и покажет релевантные результаты, даже если в заголовке не было точного совпадения. Кстати, о GRPO мы подробно писали в статье «Как обучить маленькую языковую модель управлять браузером с помощью GRPO».

Сравнение с альтернативами

Инструмент	Ключевая особенность	Использование ИИ	Конфиденциальность
TabBrain	Локальная LLM для анализа контента	Высокое (полное понимание)	Максимальная (данные не покидают ПК)
OneTab	Преобразование вкладок в список	Отсутствует	Высокая
Workona	Управление рабочими пространствами	Ограниченное (облачные теги)	Средняя (данные в облаке)
Toby	Коллекции вкладок	Отсутствует	Зависит от синхронизации

Главное преимущество TabBrain — интеллектуальная обработка на основе семантического понимания, а не просто манипуляции с URL. Это стало возможным благодаря локальному запуску LLM, о технологиях которого можно узнать из статьи «Запускаем LLM прямо в браузере: как работает MLC».

Кому подойдет TabBrain?

Исследователям и аналитикам: Кто регулярно работает с десятками открытых источников.
Разработчикам: Кто держит открытой множество вкладок с документацией, Stack Overflow и GitHub.
Всем, кто ценит приватность: Кто не хочет передавать историю браузера в облачные сервисы.
Энтузиастам локального ИИ: Кто уже экспериментирует с запуском моделей на своем ПК и ищет для них практическое применение.

Если вы хотите глубже погрузиться в мир локальных LLM и их инструментов, рекомендую ознакомиться с нашими обзорами: «Обзор лучших LLM с поддержкой Tool Calling» и «Infer: утилита командной строки для запросов к LLM».

Заключение

TabBrain — это шаг вперед в автоматизации рутинных задач браузера. Использование локальных языковых моделей превращает расширение из простого менеджера вкладок в интеллектуального ассистента, который понимает контекст вашей работы. Хотя для его работы требуется предварительная настройка LLM, результат того стоит: порядок в браузере, экономия времени и полный контроль над данными.

Развитие подобных инструментов показывает, как локальный ИИ начинает решать конкретные, насущные проблемы пользователей, не полагаясь на облачные сервисы. Будущее за гибридными системами, где тяжелые вычисления происходят на устройстве, а пользователь получает мгновенный и приватный результат.