import-ai/omnibox

项目介绍

OmniBox（小黑）是一个跨平台的一体化知识库，把「收集」和「提问」串在一起。网页正文通过浏览器扩展保存；PDF、Word、PPT、MP3 等文件上传后做端到端解析与索引；Markdown 编辑器支持公式、脑图、流程图、时序图、甘特图、乐谱等渲染。被索引的内容随后可以支撑基于互联网与本地库的问答和写作。此外还有 iOS 快捷记录与分享入口，以及一个微信机器人，用来随时保存文件、网页、视频、语音消息、文本和聊天记录。系统层面提供用户与团队、权限、分享管理、多租户、多语言、暗色模式和移动端适配。

它适合希望把散落的阅读材料和笔记集中到一处、并且愿意自行部署的个人或团队。

快速使用

文档给出三条路径。托管服务是 omnibox.pro，支持邮箱、Google 和微信登录。本地实例的开发流程为：

git clone --recurse-submodules https://github.com/import-ai/omnibox.git
cd omnibox
cp example.env .env
bash scripts/dev.sh up -d --build

--recurse-submodules 不能省略，因为前端、后端、向导和浏览器扩展分别放在独立的仓库中。容器启动后，打开 dev 脚本输出的本地地址即可访问。与具体部署环境相关的步骤见本地部署文档，采集扩展的安装见浏览器扩展文档。

使用约束

• 本地启动依赖 scripts/dev.sh 调用的容器工具，具体前置条件和对外端口只在部署文档中说明，README 未列出。
• Web、后端、向导与浏览器扩展分仓库独立发版，各组件版本不保证同步。
• 主仓库使用 Python，但 README 没有说明最低 Python、数据库或模型服务要求，部署前需要先读部署文档。
• 许可证为 Apache-2.0。托管服务的价格、额度和数据留存条款在 README 中没有给出。

HotRepo 点评

HotRepo 没有记录该项目的 GitHub 日榜名次、Star 曲线采样或 Hacker News 讨论，因此没有站内热度信号可解读。能观察到的是项目结构与覆盖面：四个分别发版的组件、一条有文档的自托管路径，以及横跨浏览器、iOS 和微信的采集入口。这种广度正是评估时的重点——它意味着要维护的部件比单一用途的笔记应用更多，实际可用的关键在于部署文档能否覆盖你的运行环境。