OpenSheet

База данных без базы данных.

Ваши таблицы — это обычные файлы .jsonl на диске. Измените одну ячейку — git diff покажет одну строку. Закройте OpenSheet, и jq, DuckDB, Excel, pandas и ваши ИИ-агенты по-прежнему смогут прочитать всё.

中文文档

Что это такое

Инструменты для работы с электронными таблицами должны где-то хранить ваши строки. Обычные ответы — это база данных, которую вам также нужно запускать, движок хранения, поставляемый с приложением, или один бинарный файл в собственном формате приложения. Все три варианта работают. Все три означают, что инструмент находится между вами и вашими данными.

Источник истины OpenSheet — текстовый файл, который вы уже умеете читать. Одна папка — это библиотека, каждый .jsonl внутри неё — таблица, одна строка — запись. Нет базы данных, нет аккаунта, нет сервера, нет синхронизации. Удалите OpenSheet — и ваши данные не сдвинутся ни на дюйм.

$ cat my-library/campaigns.jsonl
{"id":"KS-001","project":"Modular Mechanical Keyboard","raised_usd":412870,"rating":5}
{"id":"KS-002","project":"Solar Camp Lantern","raised_usd":88250,"rating":4}

$ jq -r 'select(.rating == 5) | .project' my-library/campaigns.jsonl
Modular Mechanical Keyboard

Это весь формат хранения. Интерфейс электронной таблицы — это представление, а не обёртка вокруг него.

Related MCP server: Universal JSON Agent MCP

Быстрый старт

Требуется Python 3.9+. Никакого pip install, никакого Docker, никакого этапа сборки.

git clone https://github.com/newgepard/opensheet
cd opensheet
PYTHONPATH=src python3 -m opensheet ~/my-library/

Он открывает http://127.0.0.1:<свободный порт> в вашем браузере. Укажите ему папку с файлами .jsonl, один файл .jsonl или пустую папку, чтобы начать с нуля.

Настольное приложение для macOS — нативная оболочка размером 860 КБ (Swift + WKWebView, использует системный WebKit):

bash shell/build.sh
open shell/build/OpenSheet.app

Обещание точности

Вокруг этого построено всё остальное, и это проверяется тестами, а не просто утверждается.

1. Нетронутые строки записываются обратно байт-в-байт. Измените одну ячейку в таблице из 10 000 строк, и git diff покажет ровно одну изменённую строку. Строки, которые вы не трогали, никогда не сериализуются заново — не переупорядочиваются, не переформатируются, не переэкранируются.

2. Не-ASCII текст никогда не экранируется. {"名前":"甲"} остаётся именно таким. Он никогда не превращается в {"\u540d\u524d":"\u7532"}, что делает json.dumps по умолчанию и что делает файл нечитаемым в любом инструменте, кроме JSON-парсера.

3. Разрежённые файлы остаются разрежёнными. Если в строке нет ключа, OpenSheet не будет выдумывать его для неё. Добавление поля в таблицу с 50 000 существующих строк не перезаписывает ни одну из них.

Отмена построена как обратные команды, а не откат к снимку, специально для того, чтобы обещание 1 пережило её: измените ячейку, нажмите ⌘Z, сохраните — git diff пуст. Реализация с восстановлением снимка выглядела бы корректно на экране, но тихо пере-сериализовывала бы каждую затронутую строку.

Поддержка этого: проверка отпечатка отказывается перезаписывать изменения, сделанные за спиной OpenSheet, записи идут через временный файл плюс os.replace(), и каждое сохранение хранит .bak рядом со снимком на момент открытия.

Возможности

• Ваши данные — это файл, которым вы владеете — обычный .jsonl, читаемый jq, DuckDB, pandas, Excel и git

• Отмена всего — ⌘Z / ⇧⌘Z; пакетное удаление схлопывается в один шаг отмены

• 13 типов полей — текст, число, выбор, множественный выбор, дата, флажок, URL, вложение, формула, поиск по таблице, время создания/обновления, авто-номер. Числа отображаются как индикаторы прогресса, валюта, рейтинги или проценты без изменения хранимого значения

• 4 типа представлений — сетка, канбан, галерея, плюс фильтры, сортировки, группировки, статистика, высота строк, закреплённые столбцы и порядок столбцов для каждого представления

• 10 000 строк остаются плавными — виртуальная прокрутка; замерено 57 мс на загрузку и 59 мс на сохранение таблицы размером 7,5 МБ

• Импорт и экспорт — импорт из CSV, XLSX, JSON, SQLite и .grist; экспорт в CSV, XLSX, JSON, JSONL, Markdown и Parquet

• Вложения остаются локальными — файлы попадают в <library>/assets/, ячейка хранит относительный путь, ничего никуда не загружается

Создано для агентов, а не украшено ИИ

Добавить кнопку ИИ в электронную таблицу — это функция. Выбрать формат хранения, который агент может читать и писать без адаптера, — это архитектура. OpenSheet сделал второе, и всё остальное следует из этого: файл построчно-ориентированный, поэтому добавление — это >>, формат текстовый, поэтому работает grep, и писатель один, поэтому точность байтов сохраняется при конкурентном доступе.

MCP-сервер работает в том же процессе, что и HTTP-сервер, разделяя один экземпляр Store:

{
  "mcpServers": {
    "opensheet": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "opensheet", "/path/to/libraries", "--mcp", "--mcp-root", "/path/to/libraries"],
      "env": { "PYTHONPATH": "/path/to/opensheet/src" }
    }
  }
}

Инструменты: list_libraries, list_tables, get_schema, query, upsert_rows. upsert_rows возвращает квитанцию — счётчики inserted / updated / unchanged плюс первичные ключи для каждого — и поддерживает dry_run. Строки, идентичные уже находящимся на диске, считаются unchanged, и файл не трогается.

Тот же процесс — это не деталь реализации. Точность байтов зависит от состояния в процессе: в каких байтах пришла каждая строка. Два процесса, каждый со своей копией, пришли бы к выводу, что записи другого — это «изменения», и пере-сериализовали бы весь файл при следующем сохранении. Второй процесс обнаруживает файл блокировки и пересылает запрос первому, поэтому всегда есть ровно один писатель.

Агенты также могут пропустить OpenSheet и добавлять записи прямо в файл. Правила, которые сохраняют точность при этом, описаны в руководстве по прямой записи.

Архитектура

graph TD
    A["my-library/"] --> B["campaigns.jsonl<br/>source of truth"]
    A --> C["suppliers.jsonl"]
    A --> D[".opensheet/<br/>schema · views · links"]
    B --> E["store.py<br/>row passthrough · atomic write"]
    C --> E
    E --> F["single process"]
    F --> G["HTTP + browser UI"]
    F --> H["MCP over stdio"]
    G --> I["native macOS shell"]

.opensheet/ хранит типы полей, ширины столбцов, определения представлений и межтабличные связи. Удалите его — и вы потеряете форматирование, но не данные: типы полей вернутся к выводу.

Почему он остаётся маленьким

Бэкенд — только стандартная библиотека Python. Фронтенд — чистый JavaScript: без фреймворков, без этапа сборки. Оболочка macOS — это 184 КБ Swift на системном WebKit, а не встроенный браузер.

DuckDB опционален и только для чтения, обслуживает SQL-панель и экспорт в Parquet. Он никогда не участвует в фильтрации, сортировке или группировке и никогда не пишет. Каждая запись идёт через store.py.

Нет сети по построению

Никакой телеметрии, никаких проверок обновлений, никаких CDN-ресурсов, никакого онлайн-демо. Браузер запрашивает только same-origin пути /api/*, сервер привязывается только к IPv4 loopback, а настольная оболочка не держит ни одного TCP-соединения. tests/test_offline.py обеспечивает всё это.

Проверка

bash tests/opensheet-全量验收-20260815.sh

329 тестов: 188 модульных тестов JavaScript, 83 Python, 42 сквозных браузерных (Playwright), 8 тестов точности round-trip, 8 тестов библиотеки round-trip. Тесты точности сравнивают файлы байт-в-байт, а не поле-за-полем — тест, который проверял бы только значения, прошёл бы, пока обещание 1 молча нарушалось.

Для браузерных тестов нужен npm install внутри web/ для Chromium от Playwright.

Чего OpenSheet не будет делать

Комментарии, разрешения, совместная работа в реальном времени, автоматизации, хостинговая версия, онлайн-демо. Каждому из них нужна система аккаунтов или публичный адрес, что противоречит первому проектному ограничению: данные никогда не покидают вашу машину.

Это осознанная граница, а не пробел в дорожной карте.

Статус

Работает и используется ежедневно, с двумя шероховатостями, о которых стоит знать перед попыткой:

• Интерфейс сейчас только на китайском. Код, комментарии и строки интерфейса — всё на китайском. Английская локализация ещё не сделана.

• Только macOS для настольной оболочки. Веб-версия работает везде, где есть Python.

Вклад

Приветствуются issues и PR. Две вещи, которые нужно знать перед тем, как трогать слой хранения:

1. Логика пропуска строк в store.py и есть продукт. Изменение её означает поддержание зелёных тестов точности, а они сравнивают байты, а не поля.

2. Комментарии в коде сейчас на китайском. Помощь с переводом очень приветствуется.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.