FINDING #32 · UNIT ID 1410929004
ARahim3/DigUp
Search your computer by what's in your files: photos, PDFs, documents, recordings, videos and code. On-device on Mac, Windows and Linux, built on Google DeepMind's EmbeddingGemma 2.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
83% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
128.80
ACCEL
+19.67
RETENTION
43.6%
PEAK 2026-10-14 · FORK-RETENTION 38.1% · 3,864 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,011
FOLLOWERS
233
OWNER ★
7,779
Engagement Signals
FORKS
334
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 3,864 / 3,864 (DIVERSITY 1.00)
Потенциал заработка
C49/100
СПРОС78
Спрос подтверждается рынками enterprise search, desktop search и knowledge discovery, а также существующими платными продуктами и ценами Glean, Dropbox Dash, Copilot, Gemini, Copernic и Lookeen.
ЗАХВАТ38
Технологический ров слабый: embeddings, llama.cpp, OCR, SQLite/vector search и local-first-подход доступны конкурентам, а крупные OS и AI-платформы могут встроить похожую функцию.
ДОСТУП64
MIT и лицензии основных зависимостей позволяют коммерциализацию, но практический доступ ограничивают один контрибьютор, v0.x, Apple Silicon/macOS 14+, отсутствие enterprise-функций и необходимость вложений в безопасность, поддержку и дистрибуцию.
«Спрос есть, но коммерческий потенциал топит слабый технологический ров и риск копирования крупными платформами.»
Рыночный анализ · Обзор
DigUp — локальное приложение для Mac, которое ищет файлы по смыслу их содержимого, а не только по именам и точным словам.
Local-first desktop search / multimodal semantic search / personal knowledge retrieval / on-device AIЗРЕЛОСТЬ · РАСТЁТ
ЯЗЫК
Swift
ЛИЦЕНЗИЯ
MIT
РЕЕСТР
none
РЕЛИЗ
v0.6.1
КОНТРИБЬЮТОРЫ
1
Что делает
DigUp индексирует выбранные папки на Mac и строит локальный мультимодальный индекс с помощью EmbeddingGemma 2 и llama.cpp/Metal. Пользователь может искать на естественном языке по изображениям, PDF, документам, аудио, видео и коду, включая переход к нужной странице, строке или моменту записи. Индексация и поиск выполняются на устройстве; файлы не загружаются в облако.
Какую боль решает
Помогает найти файл или конкретный фрагмент, когда пользователь помнит его смысл, изображение, тему или момент в аудио/видео, но не помнит имя файла, расположение или точную формулировку.
Сценарии использования
- Семантический поиск по фотографиям и скриншотам, например поиск изображения собаки на пляже или ошибки оплаты.
- Поиск нужной страницы в PDF, скане, договоре, инвойсе или другом документе.
- Поиск темы или фразы внутри аудио и видео с переходом к нужному моменту.
- Кросс-языковой поиск между английским, Bengali, Arabic и другими языками.
- Семантический поиск по исходному коду, ноутбукам и документации с открытием результата в редакторе.
Целевой пользователь
Пользователи Mac с большими локальными коллекциями файлов: разработчики, исследователи, дизайнеры, юристы, консультанты, студенты, журналисты и другие privacy-conscious knowledge workers.
Open-source аналоги
Локально записывает историю экрана и аудио, делая историю рабочего дня доступной для поиска и AI-агентов; сильнее в screen/audio memory и MCP, но слабее как поиск по уже существующим файлам Mac.
Self-hosted personal AI и second brain с документами, вебом, агентами, RAG и автоматизацией; более зрелый AI-assistant, но не нативный Mac-поиск по мультимодальным файлам с переходом к странице или таймкоду.
Зрелый документный архив с OCR, тегами, полнотекстовым поиском и автоматизацией бумажных и PDF-документов, но не универсальный поиск по фото, видео и аудио на Mac.
Open-source альтернатива Microsoft Recall и Rewind для локальной истории экрана и OCR; ближе к screen memory, чем к поиску по существующей файловой системе.
Близкий native macOS-аналог для семантического поиска по тексту, изображениям, аудио и видео на Apple Silicon; у DigUp меньший заявленный модельный пакет и более сильная текущая traction.
Локальный natural-language file search для macOS, ориентированный на лёгкий offline-поиск; уступает DigUp по мультимодальному поиску видео, аудио и PDF-моментов.
Позиционирование
DigUp не лидер общего OSS-поля: screenpipe, Khoj и paperless-ngx заметно зрелее и имеют больше звёзд. В узкой нише нативного локального Mac-приложения для мультимодального semantic file search он выглядит как быстрорастущий нишевый претендент; ближайший прямой аналог — omni-macos.
Коммерческие аналоги
AI universal search по подключённым рабочим приложениям, файлам, изображениям и видео, с ответами, Stacks и административными функциями.
Продукт публичной компании Dropbox; в предоставленном анализе указано, что Dash продавался как отдельный AI-search-продукт, а Dropbox сообщал о self-serve Dash.
Dash for Teams$15/user/month при annual billing или $19 monthly
Dash for Business$35/user/month annual-only
Enterprise AI search, knowledge graph, AI assistant и агенты поверх SaaS-инструментов и корпоративного контента.
Glean заявила $300M ARR в мае 2026 и $200M ARR в декабре 2025; также заявлены более 1 000 сотрудников и клиенты в 27+ странах.
EnterpriseЦена вендором публично не опубликована; quote-only
AI-помощник и поиск по Microsoft 365 Graph, включая документы, почту, Teams и SharePoint.
Массовый enterprise add-on к Microsoft 365; конкретное число пользователей Copilot в собранных источниках не подтверждено.
Microsoft 365 Copilot$30/user/month
Copilot Business bundle componentВстречается $21/user/month в указанном источнике
AI поверх Gmail, Docs, Drive, Meet и Chat для поиска, суммаризации и ответов по рабочему контенту.
Большой масштаб Google Workspace; точное число активных пользователей Gemini Workspace в собранных источниках не подтверждено.
Gemini BusinessИсторически $20/user/month annual
Gemini EnterpriseИсторически $30/user/month annual
Google Workspace Enterprise$32.40/user/month при monthly billing
Mac productivity launcher с AI, заметками, clipboard history, cloud sync и контекстом файлов; смежный конкурент за сценарий поиска и действий на Mac.
Сильное сообщество Mac-разработчиков и prosumer-пользователей; точные пользователи и ARR не подтверждены.
Pro$10/month или $96/year
Pro+$20/month или $192/year
Max$50/month или $480/year
Локальная запись экрана и searchable timeline для Mac с поиском того, что было на экране.
Нишевое платное Mac-приложение; точные пользователи не подтверждены.
Rewind Desktop$30/month по указанному вендорскому сравнению
AI memory и запись разговоров; исторически Rewind также записывал активность Mac. Текущая продуктовая ситуация нестабильна, а часть прежней функциональности sunset.
Sacra оценивала ранний ARR Limitless примерно в $2.2M; текущий масштаб не подтверждён.
Free20 часов в месяц
Pro$19/month
Unlimited$29/month
Pendant$99
Mac document и knowledge manager для хранения, OCR, поиска и организации документов.
Устоявшийся платный Mac-продукт; точные пользователи и выручка не подтверждены.
Standard$99
Pro$199
Server$499
Продвинутый Mac file search поверх Spotlight с фильтрами, boolean-поиском, шаблонами и previews; не semantic и не multimodal.
Устоявшаяся Mac utility; точные пользователи и выручка не подтверждены.
Single-user upgrade$24
Family upgrade$39
Single-user full priceОколо $39 one-time по стороннему источнику, не полностью подтверждено вендором
Desktop и cloud search по файлам, почте, Office, PDF и cloud drives; есть AI connector, OCR и интеграции Teams/SharePoint в дорогих тарифах.
Устоявшийся desktop-search vendor; точные пользователи и выручка не подтверждены.
Basic$28.99/year
Advanced$44.99/year
Elite$95.99/year
Extensions$30/year
Windows desktop и enterprise search по локальным и сетевым дискам, Outlook, Office и OCR в Business; shared index в Premium.
Устоявшийся Windows-search-продукт; точные пользователи и выручка не подтверждены.
Basic€9/user/month
Business€12/user/month
Premium€25/user/month
Servercustom
Локальный asset manager для дизайнеров: изображения, видео, шрифты, PDF, теги, previews и AI plugins/MCP.
Вендор заявляет 400 000+ удовлетворённых пользователей; точность этой цифры не подтверждена вторым источником в собранном анализе.
LicenseOne-time purchase, lifetime updates; цена на странице в собранных данных не отображена
Unofficial price referenceОколо $34.95 one-time по стороннему источнику
Текущая монетизация проекта
DigUp не имеет полноценной коммерческой монетизации. README прямо называет его бесплатным open-source проектом и указывает donationware-модель через Gumroad «buy me a coffee». Также у репозитория есть GitHub Sponsor. Это не open-core, не SaaS и не платная поддержка.
Коммерческий потенциал
ПОТЕНЦИАЛ · СРЕДНИЙ
Заработать на DigUp можно, но не на простом бесплатном GitHub-приложении с донатами. Наиболее реалистичны privacy-first paid desktop product, open-core для команд, enterprise support и вертикальные решения для юристов, исследователей, медиа и разработчиков.
Спрос и рынок
Собранный анализ указывает на пересекающиеся рынки enterprise search, desktop search software и knowledge discovery: enterprise search — $5.08B в 2025 до $8.34B в 2030, desktop search software — $390M в 2024 до $657.7M в 2030, knowledge discovery — более $6B в 2024 и прогноз более $23B к 2029. Реалистичный initial wedge DigUp — локальный Mac-поиск для privacy-sensitive пользователей, затем SMB и enterprise packaging.
Ров / защищённость
Сейчас moat слабый. Потенциальная защита может появиться из лучшего UX поиска по видео, аудио и PDF-моментам, качественной локальной индексации, privacy trust, Mac-native polish, продуманных исключений для secrets и вертикальных workflows. EmbeddingGemma, llama.cpp, SQLite/vector index и сам local-first-подход самостоятельным рвом не являются.
Модели монетизации
- open-core
- managed hosting
- платная поддержка
- dual-license
- консалтинг
Что нужно, чтобы сделать продукт
- Добавить SECURITY.md, threat model, sandboxing, подписанные helper-процессы и аудит логики исключения файлов.
- Реализовать enterprise-контроли: MDM-профили, административные политики, управляемые папки, denylist/allowlist и audit logs.
- Добавить шифрование локального индекса и формализованную модель разрешений.
- Снизить bus factor через документацию, тесты, стабильный релизный процесс и привлечение контрибьюторов.
- Улучшить стабильность и поддержку проекта v0.x с одним maintainer.
- Обеспечить notarized builds, rollback, приватные crash diagnostics и воспроизводимые сборки.
- Добавить коннекторы к iCloud, Google Drive, Dropbox, OneDrive, email, Slack, Notion и Confluence с сохранением local-first-дизайна.
- Опубликовать benchmarks по качеству поиска, языкам, размеру коллекций, latency, дисковому использованию и энергопотреблению.
- Сформировать privacy-preserving opt-in diagnostics и полноценную пользовательскую поддержку.
- Выбрать платящий вертикальный сегмент и упаковать соответствующие workflows.
⚖ ЛИЦЕНЗИЯ · МОЖНО ЛИ КОММЕРЦИАЛИЗИРОВАТЬ
Лицензия DigUp — MIT, поэтому проект можно использовать в коммерческом продукте, продавать сборки и поддержку, делать закрытые производные и добавлять enterprise-функции при сохранении copyright и license notices. Указанные зависимости также имеют Apache 2.0 или MIT: EmbeddingGemma 2 — Apache 2.0, llama.cpp — MIT, Sparkle — MIT. Основные риски находятся не в лицензировании, а в privacy, security, bus factor и слабом moat.
Риски и подводные камни
ВЫСОКИЙКОНКУРЕНЦИЯ
Apple, Microsoft, Google, Dropbox и Glean могут встроить semantic search глубже в операционные системы и productivity suites.
ВЫСОКИЙЗАВИСИМОСТЬ ОТ АВТОРА
В проекте примерно один контрибьютор, что создаёт высокий bus factor для коммерческих пользователей.
ВЫСОКИЙЮР. СЕРАЯ ЗОНА
Индексация личных файлов, кода, документов, аудио и видео создаёт privacy и security liability при утечках через индекс, helper process, логи или ошибки.
ВЫСОКИЙПРОЧЕЕ
Проект очень молодой, создан 2026-10-08 и находится на версии v0.6.1; быстрый рост звёзд ещё не подтверждает retention.
СРЕДНИЙМАЛЫЙ РЫНОК
Consumer willingness-to-pay за локальные OSS-инструменты ограничена, а donationware редко покрывает полноценную разработку.
СРЕДНИЙМАЛЫЙ РЫНОК
Поддержка только Apple Silicon и macOS 14+ сужает доступный рынок; Windows и Linux потребуют отдельной инженерной работы.
СРЕДНИЙЗАВИСИМОСТЬ ОТ АВТОРА
Качество и обновления EmbeddingGemma 2 зависят от внешней модельной экосистемы и могут создавать технические риски.
СРЕДНИЙКОММОДИТИЗАЦИЯ
Качество мультиязычного и OCR-поиска ограничено особенностями Apple text recognition и языками без пробелов.
Достоверность разбора
УВЕРЕННОСТЬ · СРЕДНЯЯgpt-5.5 · 2026-10-13 · ОКНО 1D
Оговорки / что не проверено
- Звёзды, форки, звёзды за окно, подписчики владельца, число контрибьюторов, дата создания, push и другие показатели GitHub взяты из входных фактов воронки и не перепроверялись.
- Звёзды OSS-аналогов указаны по собранному анализу; для части проектов приведены сторонние зеркала или каталоги, поэтому актуальность и сопоставимость значений не подтверждены двумя независимыми источниками.
- Оценки масштаба и ARR для коммерческих продуктов в ряде случаев основаны на заявлениях самих компаний или сторонних публикациях и не подтверждены вторым независимым источником.
- Цена Dropbox Dash и сведения о self-serve Dash взяты из материалов Dropbox; независимая проверка не выполнялась.
- Оценки Glean $300M ARR, $200M ARR, более 1 000 сотрудников и клиентов в 27+ странах взяты из пресс-релизов Glean; сторонние подтверждения в собранном материале отсутствуют.
- Цена и тарифные сведения Microsoft 365 Copilot частично взяты из маркетинговых и community-материалов Microsoft; конкретное число пользователей Copilot не подтверждено.
- Цены Google Gemini включают исторические значения и данные текущей enterprise-страницы; соответствие всех тарифов одному периоду не подтверждено.
- Пользователи и ARR Raycast, Rewind Desktop, DEVONthink, HoudahSpot, Copernic и Lookeen в собранном анализе не подтверждены.
- Для Limitless/Rewind указаны исторические тарифы и оценка Sacra; текущая доступность и продуктовая конфигурация нестабильны.
- Для HoudahSpot текущая полная цена не отобразилась на официальной странице; около $39 one-time взято из стороннего источника и имеет среднюю уверенность.
- Для Eagle заявленные 400 000+ пользователей взяты с homepage и не подтверждены вторым источником; цена около $34.95 взята из стороннего источника, а не полностью подтверждена store-страницей.
- Рыночные оценки enterprise search, desktop search и knowledge discovery взяты из коммерческих отчётов и IDC/Elastic; методологии и независимая проверка не анализировались.
- Выводы о коммерческом потенциале, moat, willingness-to-pay, capture и риске копирования являются аналитическими оценками, а не измеренными фактами.
- Утверждения о безопасности, threat model, sandboxing, шифровании индекса и enterprise controls сформулированы как недостающие продуктовые требования; их фактическое наличие или отсутствие не проверялось по коду.
- Лицензионный вывод основан на указанной в README MIT-лицензии DigUp и перечисленных README лицензиях зависимостей; полный dependency tree и юридические уведомления не проводились.
- Упоминание GitHub Sponsor и donationware-модели взято из собранного анализа; объём фактических пожертвований и наличие активной sponsorship-программы не подтверждены.
ИСТОЧНИКИ (41)
Why This Is A Finding
ARahim3/DigUp собрал 3,864 звёзд за окно, тогда как у автора всего 233 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,011. Это даёт surprise-индекс 0.12 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 38.1% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 100% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.260.00+0.26ABOVE 100%
VELOCITY128.803.80+125.00ABOVE 98%
RETENTION43.6%20.3%+23.4 PPABOVE 90%
FORKS334138+196ABOVE 70%
SURPRISE0.120.01+0.12ABOVE 98%