Шесть книг, одна связь. «Дюна», «Основание», «Гиперион», «Чистый код» в двух изданиях и «Чистый код на Python» — вот моя тестовая библиотека. После кнопки Analyze граф соединил только Херберта с Азимовым: одна тонкая линия типа «Similar Themes» на шесть узлов. Для сервиса, который обещает «неожиданные связи и идеи книг, о которых вы сами бы вряд ли вспомнили», результат скромный.
При этом BookGraph не врёт и не ломается. Он просто делает не совсем то, что обещает лендинг.
Как это устроено
Регистрации нет: открываете bookgraph.lovable.app, жмёте Start Exploring и попадаете в пустую библиотеку. Книги ищутся по названию, автору или ISBN через OpenLibrary — выдача по десять штук. Каждую можно добавить вручную или импортировать пачкой из Goodreads и Babelio (у Babelio берутся только книги со статусом «lu»). Дальше — Analyze: сервис дообогащает карточки описаниями, обложками и subjects из Google Books и OpenLibrary, а потом ищет связи четырёх типов: Similar Themes, Similar Plots, Similar Concepts и Common Subjects.
Под капотом, судя по справке, TextRank — алгоритм на пересечении слов и тегов, а не модель, которая «прочитала» книги. Это важно: ИИ здесь работает на этапе сбора метаданных, а сами связи считает статистика.
Что я увидела на своих шести
«Обогащение» сработало у четырёх книг из шести. У «Дюны», «Основания» и «Гипериона» появились описания на 800–1100 знаков. У обоих «Чистых кодов» описание осталось пустым — ноль символов. И именно эти книги повисли в графе без единой связи: алгоритму не с чем сравнивать, кроме нескольких общих subjects.
Вторая странность — метаданные. «Чистому коду на Python» OpenLibrary выдала единственный subject: «Mathematics». Не «программирование», не «Python». Если бы у книги было описание, ошибка, возможно, растворилась бы в тексте. Без описания она стала единственным, что алгоритм знает об этой книге.
Третья — поиск. На запрос «Dune» в десятке результатов оказалась «Mémoires d'une jeune fille sage» Симоны де Бовуар. Добавить её в библиотеку — один клик, и вы этого даже не заметите.
Где сервис всё-таки полезен
Если библиотека небольшая и у книг есть описания, граф действительно показывает кластеры: на картинке из анонса — 33 книги и 244 связи, там видно, как фэнтези-сериалы сцепляются с романтикой. Для подборки «что почитать после вот этого» такой экран убедительнее списка. Я бы использовала его как визуализацию для презентации или поста, а не как рекомендательный движок.
И держите в голове главное: данные лежат в localStorage браузера. Аккаунта нет, синхронизации между устройствами нет, очистка кеша — и библиотеки нет. Экспорт в JSON есть, делайте его до того, как почистите браузер.
Итог: BookGraph — красивый способ посмотреть на свою полку, но карта показывает не связи ваших книг, а качество их карточек в OpenLibrary. Если описания не подтянулись, связей не будет, и никакая умная математика этого не исправит.