دليل مزامنة مخزن Obsidian المحلي دون اتصال بالإنترنت

بالنسبة للباحثين والمحترفين الذين يفضلون مبدأ المعالجة المحلية أولاً (Local-First)، والسيادة التامة على البيانات، وإدارة المعرفة المرتبطة ثنائياً، يُعد Obsidian "الدماغ الثاني" الأكثر مثالية.

يدعم DuRT كتابة نصوص التفريغ الصوتي ومحاضر الاجتماعات المولدة بالذكاء الاصطناعي مباشرة في مخزن Obsidian المحلي الخاص بك (Vault Directory)، دون الحاجة للاتصال بالإنترنت أو تكوين مفاتيح API. تأتي الملاحظات المنشأة مزودة ببيانات YAML Front-matter الوصفية القياسية، مع دعم الروابط العميقة obsidian://open لفتح الملاحظة بضغطة زر واحدة من داخل DuRT.

---

الميزات الأساسية

• 100% دون اتصال وخصوصية مطلقة: قراءة وكتابة ملفات Markdown مباشرة على قرص الماك المحلي، مع صفر طلبات عبر الشبكة لضمان عدم تسريب أي بيانات للسحابة.
• معايير بيانات YAML Front-matter: حقن تلقائي لبيانات title وcreated وduration وtags (مثل durt, meeting, transcript) في ترويسة الملف، مما يتوافق طبيعياً مع إضافة Dataview والبحث بالعلامات في Obsidian.
• تسمية ذكية وأرشفة تلقائية: حفظ الملفات بنمط تسمية التاريخ_موضوع الاجتماع.md، مع دعم تحديد مجلدات فرعية داخل المخزن (مثل DuRT_Notes/ أو Daily/Meetings/).
• روابط URI العميقة للوصول المباشر: بمجرد إتمام التصدير، يتم إنشاء رابط بروتوكول obsidian://open?vault=...&file=... يتيح فتح الملاحظة في واجهة Obsidian بنقرة واحدة.

---

الخطوة 1: اختيار مجلد مخزن Obsidian في DuRT

1. افتح تطبيق DuRT، وانتقل إلى الإعدادات ➔ التكاملات والتسليم (Integrations & Delivery).
2. انقر فوق + إضافة حساب (+ Add Account) واختر Obsidian (مخزن محلي).
3. في لوحة التكوين:
   • اسم الحساب: مثل مخزن المعرفة الخاص بي.
   • دليل المخزن المحلي (Vault Directory): انقر فوق "اختيار مجلد المخزن المحلي..." وحدد المجلد الجذري لمخزن Obsidian الخاص بك (المجلد الذي يحتوي على مجلد .obsidian).
   • المجلد الفرعي داخل المخزن (اختياري):
     • إذا كنت ترغب في تنظيم ملاحظات DuRT في مجلد مخصص، اكتب مثلاً Meetings أو DuRT_Notes (إذا لم يكن المجلد موجوداً، فسيقوم DuRT بإنشائه تلقائياً).
     • إذا تركته فارغاً، فسيتم حفظ الملاحظات في المجلد الجذري للمخزن مباشرة.
   • تفضيلات المحتوى:
     • ✅ تضمين الملخص الذكي (AI Summary)
     • ✅ تضمين محضر الاجتماع المنظم (Document Markdown)
     • ✅ تضمين بنود العمل والمهام (Action Items)
     • ✅ تضمين سجل الحوار الكامل بالطوابع الزمنية (Transcript with Timestamps)
4. انقر فوق حفظ (Save).

---

الخطوة 2: الاستخدام والتحقق

1. اختبار التصدير اليدوي

في مساحة عمل DuRT، اختر أحد التسجيلات المكتملة، وانقر فوق "تسليم الأصول"، وحدد حساب Obsidian وانقر فوق "إرسال الآن". بعد نجاح الإرسال، ستظهر أيقونة بنفسجية تحمل الرابط "فتح في Obsidian"؛ انقر عليها ليقوم macOS بفتح Obsidian والانتقال مباشرة إلى ملاحظة Markdown الجديدة!

2. الترسيب التلقائي عبر مسارات العمل

أضف خطوة ExportArtifact إلى مسار عمل الذكاء الاصطناعي اليومي وحدد حساب Obsidian. بمجرد توقف التسجيل واكتمال المعالجة، ستستقر الملاحظة الجديدة في مخزنك المعرفي دون أي تدخل يدوي.

---

نموذج بنية ملاحظة Markdown المولدة

---
title: "مراجعة بنية DuRT وخطة التعريب والترجمة"
created: 2026-10-14T15:30:00Z
duration: "00:32:15"
tags:
  - durt
  - meeting
  - transcript
---

# 🎙️ مراجعة بنية DuRT وخطة التعريب والترجمة

> ⏱️ **المدة:** 00:32:15   |   📅 **تاريخ الإنشاء:** 2026-10-14 15:30

## 💡 الملخص والنقاط الجوهرية (AI Summary)
ناقش الاجتماع خطة توسيع قنوات التسليم والتكامل، مع اعتماد قنوات رئيسية تشمل Enterprise WeChat و DingTalk و Slack و Obsidian و البريد الإلكتروني...

## ✅ بنود العمل والمهام (Action Items)
- [ ] استكمال وثائق تكوين القنوات على موقع dudufuture-websites
- [ ] التحقق من اتصال منافذ SMTP 465 و 587 عبر مختلف بيئات الشبكة

## 📄 محضر الاجتماع المنظم
### 1. الخلفية والأهداف
...

## 📝 سجل الحوار الكامل (Full Transcript)
> **[00:00:02]** مدير الجلسة: مرحباً بالجميع، سنناقش اليوم بنية...
> **[00:00:15]** المهندس: تم اختبار المحرك المحلي بنجاح...

---

ميزة متقدمة: التجميع التلقائي بواسطة Dataview

نظراً لأن DuRT يحقن بيانات YAML Front-matter قياسية في ترويسة كل ملاحظة، يمكنك استخدام كتلة كود Dataview في أي صفحة داخل Obsidian لتوليد جدول متحدث تلقائياً لجميع الاجتماعات:

```dataview
TABLE duration AS "المدة", created AS "التاريخ", file.tags AS "العلامات"
FROM #meeting AND #durt
SORT created DESC
```

ستظهر جميع تسجيلات ومحاضر DuRT منظمة وأنيقة في لوحة معلومات معرفتك.