wordspaceA ideia
O espaço das palavras que crescem e entram em relação.
O wordspace é o espaço das palavras que crescem e entram em relação umas com as outras. Não um arquivo: um tecido que se forma sozinho, enquanto escreves.
O wordspace trabalha sobre dois materiais. O que escreves a partir de hoje torna-se uma wiki: é a primeira parte desta página. O que já escreveste ao longo dos anos — o acumulado, espalhado pelas tuas pastas — reencontra-se nos Temas: é a segunda. Ir para os Temas ↓
Porque a arrumação não devia ser trabalho teu
Tirar apontamentos é fácil. Voltar a encontrá-los, ligá-los, reparar que duas notas se contradizem — esse é o trabalho que ninguém tem tempo de fazer. O wordspace fá-lo por ti, enquanto escreves. Tu pensas por notas; a inteligência, toda no teu Mac, relê-as e organiza-as por assuntos, pessoas e ideias.
Nenhuma das palavras do modelo entra na tua wiki: entra apenas o que tu escreves. O modelo observa, não dita.
Isto vale também para o que vem de fora. Uma nota de voz apanhada na rua, um mote que a app te propõe: ficam ali ao lado, consultáveis, mas não se tornam o teu pensamento. Na wiki chega aquilo que escreves depois de os teres atravessado.
Como funciona
Sempre que guardas, um motor local relê as notas novas ou alteradas e atualiza o mapa.
O ciclo fecha-se: quando respondes a uma contradição ou recolhes um mote, aquilo que escreves volta a entrar como nota. O sistema não te devolve o que sabes — faz-te escrever o que não sabias que pensavas.
Três números
As contradições não as procura o modelo: procura-as o código, e o modelo intervém apenas onde é preciso compreender uma língua. É a decisão de projeto que torna tudo o resto possível, e está medida.
Zero falsos alarmes em 18.000 casosA comparação determinista dos factos — montantes, datas, quantidades — produziu 7.333 avisos em seis idiomas sem errar um único. Não depende do modelo que tenhas instalado: é código.2,73 GB em memóriaMenos do que um navegador com uma dúzia de separadores. Lá dentro cabe tudo: extração, regras, juízo, resumos, pesquisa.144 ocasiões de inventar um número, nenhuma aproveitadaMetade das perguntas de teste não tinha resposta nas notas. Nenhum dos dois modelos respondeu mesmo assim.O estudo completo diz também onde o sistema não se aguenta: as medições, por inteiro. →
Os benefícios
A inteligência local
Sem servidores nossos, sem conta, sem rastreio. O modelo corre no Mac e os teus textos nunca nos chegam: entre iPhone e Mac viajam no teu iCloud.
Tira-te a arrumação, não o pensamento
Temas, pessoas e ligações emergem das notas. Não constróis a estrutura: encontra-la já feita. O tempo poupado volta para onde é preciso.
O pensamento em diálogo
A wiki mostra-te as contradições entre o que escreveste em alturas diferentes, e coloca-te perguntas de posicionamento. Não respostas: perguntas.
Amadurece com o tempo
Quanto mais escreves, mais densa é a rede. O conhecimento não se acumula: liga-se.
Continua teu
Os teus textos estão em Markdown, formato aberto e não proprietário: o que escreves é o que fica guardado, sem campos escondidos nem formatos fechados. As páginas da wiki são ficheiros legíveis na pasta da app, e das tuas notas a app guarda um histórico das versões anteriores.
Cada afirmação traz a sua fonte
As citações são comparadas carácter a carácter com as tuas notas antes de aparecerem. As que não aguentam são travadas.
O que não é
O wordspace não é um assistente que trabalha no teu lugar. Devolver-te-á contradições por resolver e perguntas incómodas, e nenhuma das duas se resolve sozinha.
Também não é um arquivo que se limita a guardar. Repara quando mudas de ideias, quando uma fonte externa se cala precisamente sobre aquilo que te importa, quando um conceito volta com frequência suficiente para merecer uma página própria.
É uma ferramenta para pensar melhor, não para arquivar mais. O sinal de que está a funcionar não é parecer-te inteligente: é quando te mostra um atrito que te incomoda.
Um atrito, porém, só incomoda se for verdadeiro. Uma contradição inventada incomoda tanto como uma real, e depois da segunda ou da terceira deixa-se de olhar para todas. É por isso que no nosso trabalho a precisão conta mais do que a quantidade que se encontra: um conflito não encontrado custa uma oportunidade, um conflito inventado custa a ferramenta.
O nome di-lo: wordspace é o espaço das palavras — onde as palavras crescem e entram em relação umas com as outras.
O arquivo que já tens: os Temas
Do arquivo aos temas: encontrar o teu trabalho no meio de tudo o resto.
Um arquivo de vinte anos não se arruma: descobre-se o que contém. Este separador olha para as pastas que escolhes, pega no que escreveste tu e agrupa-o em temas. Tu escolhes quais manter, o quê dentro de cada tema, e o que levar para o wordspace.
O problema
As pastas dizem onde puseste as coisas, não de que falam. Um processo está em três sítios, uma pasta «Vários» contém dez, e a maior parte dos ficheiros não foste tu que os escreveste: são atos recebidos, formulários, anexos, ficheiros transferidos.
E ninguém decide sobre quarenta mil linhas. O trabalho não é desbastar uma lista: é encontrar o núcleo de coisas tuas no meio da massa, e decidir sobre isso.
Como funciona
Nenhum passo move, apaga ou escreve um ficheiro. No wordspace só entra o que levas tu — um documento para a caixa de entrada ou para uma nota, as notas dos temas que importas: sozinho, o separador não escreve nada nas tuas notas.
Dentro de um tema
Um tema grande não se mantém nem se deita fora inteiro. Lá dentro tem três níveis de decisão, todos por grupos inteiros — nenhum ficheiro a ficheiro.
- Mantenho ou arquivo — o tema inteiro, com um interruptor. Arquivar não apaga: o tema desce para a secção «Arquivados» e de lá volta a ligar-se.
- Os subtemas — os grupos que surgem sozinhos dentro do tema. Só se mostram se se aguentarem: se mudam de uma amostra para outra são ruído, e não se mostra nenhum.
- As fontes — internas — escritas por ti e não duplicados de outras — e externas: atos, formulários, anexos, duplicados. Mantêm-se ou deixam-se de fora em grupos.
A lista de ficheiros em baixo é sempre o retrato do que manténs: retira sozinha o que as escolhas acima deixam de fora.
Duas maneiras de ver um tema
Como texto — subtemas, fontes, ficheiros — ou como nuvem: todos os documentos como pontos, dispostos por pastas, com os do tema acesos. Na nuvem vê-se logo se um tema está numa só pasta ou espalhado por todo o lado; ao passar por cima de outro tema da lista acendem-se os dele. Escolhe-se em «Vista», e vale para todos os temas.
Quanto está medido
Cada limiar do separador foi afinado num arquivo real ou em arquivos construídos de propósito, onde a resposta certa é conhecida. Alguns exemplos, incluindo o que só resulta em parte.
O que não faz
Não lê as pastas que excluis — e o separador diz sempre quais são, mesmo quando não excluis nenhuma.
Não toca nos ficheiros: nada se move, muda de nome ou se apaga.
Não decide por ti. Propõe temas, núcleos e subtemas; manter ou arquivar é um gesto teu.
Não cobre tudo. Cerca de um quarto dos teus documentos não se parece com nenhum tema: é a cauda longa de qualquer arquivo pessoal, coisas arrumadas e nunca mais vistas. Fica onde está, e o separador di-lo em vez de o esconder atrás de uma conta mais bonita.
A ponte entre as duas partes
As duas partes ficam separadas: os Temas não escrevem notas, e a wiki não lê o arquivo. A ponte és tu que a atravessas. Na página de um tema, «Importar…» leva um documento para a caixa de entrada, onde espera, ou para uma nota: como fonte externa, para consultar mas fora da wiki, ou como fonte interna ligada, cujo texto entra na wiki e acompanha o ficheiro.
E se um assunto não surgir sozinho, «Novo tema…» abre-o a partir de uma palavra que aparece nos teus documentos, com as palavras próximas que a acompanham.
Referências
A wiki
- Vannevar Bush — As We May Think (1945). Imagina o Memex, uma secretária que guarda livros e apontamentos e permite ligá-los entre si em percursos associativos. A intuição que conta não é o arquivo: é que o valor não está nos documentos mas nas ligações que uma pessoa traça entre eles, e que esses percursos devem ser conservados como o próprio material.
- Niklas Luhmann — Communicating with Slip Boxes (1992). Descreve o Zettelkasten com que escreveu dezenas de livros: fichas breves, cada uma com uma ideia, ligadas entre si em vez de ordenadas por assunto. O ponto é que a estrutura não se projeta de antemão — emerge das ligações. E o arquivo, depois de crescer o suficiente, torna-se um interlocutor que devolve aproximações que não tinhas previsto.
- Sönke Ahrens — How to Take Smart Notes (2017). Traz o método de Luhmann para a prática diária. A distinção útil é entre apontamentos fugazes, notas sobre o que se lê e notas permanentes escritas com palavras próprias: só as últimas valem, porque reformular já é pensar. Tirar apontamentos não serve para recordar, serve para nos obrigarmos a compreender.
- Joon Sung Park et al. — Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (2023). Introduz a reflection: o agente não acumula apenas observações, mas periodicamente relê-as e delas sintetiza convicções de nível mais alto. É a diferença entre uma memória que cresce e uma que se consolida — e o reconhecimento de que sem essa passagem o volume sufoca o sentido.
- Andrej Karpathy — llm-wiki (2026). Propõe compilar as notas uma só vez numa wiki de páginas ligadas que o modelo mantém, em vez de recuperar fragmentos a cada pergunta. O modelo lê, destila, atualiza e assinala os conflitos; o conhecimento acumula-se em vez de ser redescoberto de cada vez. O markdown continua legível para que a pessoa possa controlar o que o modelo escreveu.
Os Temas
- H. P. Luhn — The Automatic Creation of Literature Abstracts (1958). As palavras que contam são as que voltam muitas vezes num documento mas não em todo o lado. É a ideia de partida de toda a contagem de palavras do separador.
- Karen Spärck Jones — A Statistical Interpretation of Term Specificity (1972). O idf: uma palavra pesa tanto menos quanto mais documentos a contêm. É o peso usado para os nomes dos temas e para as «palavras que aqui voltam muitas vezes» da árvore.
- G. Salton, A. Wong, C. S. Yang — A Vector Space Model for Automatic Indexing (1975). Cada documento torna-se um vetor de palavras ponderadas, e dois documentos parecem-se tanto quanto os seus vetores. É a forma como o separador decide o que fica junto.
- J. S. Justeson, S. M. Katz — Technical Terminology (1995). As expressões feitas de várias palavras — «hipoteca judicial», «área bruta» — dizem mais do que as palavras soltas. São as frases mínimas à cabeça dos nomes dos temas.
- F. Murtagh — Hierarchical Clustering Algorithms (1983). A cadeia dos vizinhos recíprocos: dois documentos unem-se quando cada um é o mais próximo do outro. É o algoritmo que constrói os temas e os subtemas.
- R. Campello, D. Moulavi, J. Sander — Density-Based Clustering Based on Hierarchical Density Estimates (2013). Mantêm-se os grupos que ficam estáveis a muitas alturas da árvore, não os de um só corte. É o critério com que os subtemas são escolhidos.
- P. J. Rousseeuw — Silhouettes (1987). Quanto um documento está melhor no seu grupo do que no grupo vizinho. Serve para escolher quantos temas manter em vez de fixar o número à partida.
- A. Singhal, C. Buckley, M. Mitra — Pivoted Document Length Normalization (1996). O cosseno penaliza os documentos longos, que espalham o peso por muitas palavras. Corrigindo-o, os documentos longos que ficavam fora dos temas — os escritos a sério — voltaram a entrar.
- M. Grootendorst — BERTopic: class-based TF-IDF (2022). O nome de um grupo encontra-se comparando as suas palavras com as dos outros grupos, não com todo o arquivo. É a forma como os temas ganham nome.
- J. Carbonell, J. Goldstein — Maximal Marginal Relevance (1998). Escolher elementos pertinentes mas diferentes dos já escolhidos. É o princípio pelo qual um documento com vinte gémeos conta menos, no núcleo, do que um escrito uma só vez.
- A. Strehl, J. Ghosh — Cluster Ensembles (2002). A informação mútua normalizada: quanto dois agrupamentos dizem a mesma coisa, de zero a um. É a medida com que se comparam as reamostragens.
- A. Ben-Hur, A. Elisseeff, I. Guyon — A Stability Based Method for Discovering Structure in Clustered Data (2002). Um agrupamento é verdadeiro se reaparece igual em amostras diferentes do mesmo conjunto. É a prova que um subtema tem de passar para ser mostrado.
- J. J. Rocchio — Relevance Feedback in Information Retrieval (1971). Uma pesquisa alarga-se com as palavras dos documentos que melhor lhe respondem. É assim que «Novo tema…» propõe as palavras próximas da tua.
- A.-L. Barabási — The Origin of Bursts and Heavy Tails in Human Dynamics (2005). As atividades humanas chegam em rajadas, não de forma regular. É por isso que o tempo distingue um processo — muitos documentos em poucos meses — de uma coleção espalhada por anos.
- T. W. Malone — How Do People Organize Their Desks? (1983). Há pessoas que arquivam e pessoas que acumulam, e um sistema tem de servir ambas. O separador não presume que as tuas pastas estejam arrumadas.
- C. Marshall — Rethinking Personal Digital Archiving (2008). O «benign neglect»: grande parte de um arquivo pessoal é arrumada e nunca mais vista, e não faz mal. É o motivo pelo qual um quarto dos documentos fica fora dos temas sem que isso seja um defeito.
- O. Bergman, S. Whittaker — The Science of Managing Our Digital Stuff (2016). As pessoas reencontram as coisas navegando, não pesquisando: a estrutura conta mais do que a pesquisa. É o motivo pelo qual os ficheiros do tema se mostram nas suas pastas, e a pesquisa fica por baixo.
- J. Stasko, E. Zhang — Focus+Context Display and Navigation Techniques for Enhancing Radial, Space-Filling Hierarchy Visualizations (2000). A árvore de pastas como um disco de fatias, do centro para a borda. É a disposição da nuvem: cada fatia é uma pasta, e um tema espalhado vê-se espalhado.
- B. Shneiderman — The Eyes Have It (1996). Primeiro a visão geral, depois zoom e filtro, depois os pormenores a pedido. É a ordem da barra: em cima o que vale para tudo, por baixo as opções e os temas.
- T. Forte — Building a Second Brain (2022). Projetos, áreas, recursos, arquivos: organiza-se pelo que está vivo e pelo que está terminado. O separador diz de cada tema se está vivo ou terminado, e faz arquivar em vez de apagar.