В современном мире, несмотря на активное внедрение цифровых технологий и мобильных устройств, многие люди продолжают вести заметки традиционным способом — с помощью ручки и бумаги. Такой подход обеспечивает высокий уровень комфорта и минимальные преграды для быстрого фиксирования информации, особенно в учебной или рабочей среде. Однако хранение и поиск информации в рукописных заметках представляет собой серьёзную проблему. Потерянные листы, невозможность быстро найти нужное слово или идею в массиве записей — это лишь некоторые из вызовов, с которыми сталкиваются люди, предпочитающие писать от руки. В связи с этим возникает естественный вопрос: как эффективно оцифровать рукописный текст и сделать его удобным для поиска и анализа? Эта задача не столь тривиальна, как может показаться на первый взгляд, и требует комплексного подхода.
Первоначально многие обращаются к существующим решениям на рынке. К примеру, iOS предлагает функцию Live Text, способную извлекать текст из изображений. Однако при работе с рукописным текстом качество распознавания и форматирования оставляет желать лучшего. Аналогично, технологии распознавания с помощью Apple Pencil часто не соответствуют ожиданиям в плане точности и естественности результата, что особенно заметно при нестандартных почерках или неаккуратных заметках. Попытки использовать специализированные решения типа Rocketbook, представляющего собой инновационный блокнот с поддержкой OCR, тоже имеют ограничения.
Хотя сама технология распознавания для Rocketbook работает достаточно хорошо, встроенные возможности по интеграции с другими сервисами оказываются недостаточными. Например, отсутствует возможность нативного подключения к платформам вроде Obsidian, популярному инструменту для ведения заметок, что ограничивает гибкость и контроль над хранением цифровых данных. С учётом вышесказанного, многие продвинутые пользователи стремятся разрабатывать собственные решения, охватывающие весь цикл: от сканирования рукописных страниц до удобного импорта и работы с распознанным текстом в избранных приложениях. Один из современных и перспективных подходов подразумевает использование искусственного интеллекта, в частности API таких моделей, как Claude, способных преобразовывать изображение с рукописным текстом в формат Markdown с высокой точностью и удобочитаемостью. Создание собственного веб-сервиса на базе Rust позволяет отправлять фотографии заметок на обработку и сохранять полученный цифровой текст в базе данных.
Далее специальный плагин для Obsidian регулярно опрашивает этот сервис, получая новые тексты и добавляя их в локальное хранилище пользователя в формате Markdown. Такой подход решает сразу несколько задач: повышает качество распознавания, упрощает доступ к заметкам через мощные возможности Obsidian и обеспечивает контроль над своими данными, обходясь без сторонних облачных сервисов с ограничениями по интеграции. Стоит отметить, что разработка и поддержка подобной системы требует времени и усилий, поскольку приходится наладить взаимодействие между несколькими компонентами, а также учитывать особенности работы API и локального приложения. Тем не менее данный эксперимент показывает, что с помощью современных AI-инструментов и персональных решений реально добиться высокого качества цифровой конверсии рукописных заметок. Однако после создания сложного прототипа оказался верным и другой путь — упрощение процесса путем использования уже имеющихся инструментов, способных напрямую взаимодействовать с API искусственного интеллекта без необходимости поддержки целого сервиса.
Оказалось возможным с помощью iOS Shortcuts быстро настроить сценарий, который отправляет изображение в Claude API, получает распознанный текст в удобном формате, а затем передаёт его в любое приложение для дальнейшего использования. Такой способ менее гибок, но проще в использовании и настройке, что отлично подходит для повседневных задач без необходимости глубокой технической подготовки. Из всего проделанного пути вывод очевиден: не стоит усложнять и изобретать велосипед, если можно обойтись существующими инструментами, особенно когда они способны выполнять основную работу без дополнительной настройки. Тем не менее, эксперименты и собственные разработки помогают лучше понять технические возможности и ограничения современных технологий, а также формируют полезный опыт интеграции разных систем и сервисов. Для тех, кто ценит удобство ведения рукописных заметок, идеи оцифровки с помощью AI и интеграция в личные хранилища данных — это отличная возможность повысить продуктивность, а также сохранить и легко находить необходимые мысли и идеи.
В итоге сочетание привычного аналога с инженерной находчивостью и технологиями распознавания текста открывает путь к максимально эффективному управлению информацией в привычном и цифровом форматах.
