让 Claude 记住一切的本地优先第二大脑。 Karpathy 的自编译 wiki × 卡片盒笔记法 — 完全本地、仓库非破坏、MCP 原生。

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🤖 添加到 Claude / Cursor · ⬇ 桌面应用 · ⚡ 快速开始 · 🌐 在线演示

让 Claude 读取你的知识库的一条命令：

npx -y stellavault setup    # 将 MCP 服务器接入 Claude Code / Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code

一个会自我编译的第二大脑。 Stellavault 把两种关于"知识应当如何存活、生长"的思想融为一体：

• 🧠 Karpathy 的自编译 wiki — 丢进任何东西(PDF、YouTube 链接、一闪而过的想法)，它都会被自动抽取进 raw/，再编译成概念与反向链接井然有序的 _wiki/。知识不会烂在文件夹里，而是随着积累不断自我重新编译。
• 🕸️ 卡片盒笔记法(Zettelkasten) — 原子化笔记、[[wikilink]] 与自发涌现的连接，让一张思想之网(而非文件夹树)成为你思考的真正骨架。

二者被融合进一个本地优先的知识工具 — 功能完整的 Markdown 编辑器、3D 神经网络图谱、混合 AI 搜索，以及基于间隔重复(spaced repetition)的记忆衰减。而这一切都以 桌面应用、CLI、Obsidian 插件，以及让 Claude 读取你整个仓库(vault)的 MCP 服务器的形式提供。无需云端、无需 API 密钥，原始文件永不被修改。

目录

亮点 · 为什么选择 Stellavault? · 安装 · 编辑器 · 流水线 · 智能功能 · 搜索与排名 · MCP 集成 · 3D 可视化 · 配置 · 性能 · 技术栈 · 安全 · 故障排查

亮点

• 🧠 它会自我编译。 PDF、YouTube 链接、半成形的想法 — 丢进任何东西，它都会抽取进 raw/，再编译成概念与反向链接井然有序的 _wiki/。随积累自我整理的知识。
• 🔍 真正能找到的搜索。 用加权 RRF 融合语义、精确关键词(BM25)以及你自己的 [[wikilink]] / #标签，再用 FSRS 记忆模型重排序，把你正在用的笔记顶上来。50+ 种语言、完全本地、零 API 密钥。
• 🌌 把你的思维变成 3D。 实时神经网络图谱(React Three Fiber)— 聚类着色、星座、热力图、时间轴、多元宇宙 P2P 视图。一种看见自己所知形状的方式。
• 🤖 Claude 读取你的整个仓库。 一流的 MCP 服务器(21 个工具): 在 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code 中直接搜索、问答、起草、检查与分析。
• ⏳ 它绝不悄悄遗忘。 FSRS 记忆衰减把你即将失去的真实笔记顶上来，还能检测整个仓库的知识缺口、矛盾与重复。
• 🔒 本地优先。仓库非破坏。零密钥。 本地嵌入 + 设备端向量存储，原始文件永不被修改。除非你主动选择，任何数据都不会离开你的机器。

为什么选择 Stellavault

大多数工具逼你在写作、搜索、记忆之间三选一。Stellavault 三者兼得 — 在本地，并以 Claude 能读取的方式。

| | Stellavault | Obsidian | Notion | 自写 RAG | |---|:---:|:---:|:---:|:---:| | 本地优先、离线可用 | ✅ | ✅ | ☁️ 云端 | ⚠️ 通常云端 | | 无需 API 密钥的语义搜索 | ✅ | ⚠️ 插件+密钥 | 💰 付费 AI | ⚠️ 需密钥 | | 原始文件永不修改 | ✅ | ✅ | ❌ 专有格式 | ➖ | | 自编译(摄取 → wiki) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | 3D 知识图谱 | ✅ | 2D / 插件 | ❌ | ❌ | | 间隔重复衰减(FSRS) | ✅ | ⚠️ 插件 | ❌ | ❌ | | 缺口 / 矛盾 / 重复检测 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | MCP 原生(Claude 读取你的仓库) | ✅ | ➖ 社区 | ☁️ 云端 | ➖ |

[!NOTE] 并非二选一 — Stellavault 甚至能在 Obsidian 内以插件形式运行。留住你的编辑器，加一个大脑。

安装

桌面应用 (推荐 — 一键搞定)

[!TIP] 下载 → 解压 → 运行 stellavault.exe(Windows) 或 stellavault(Linux) → 选择笔记文件夹 → 完成。

CLI (面向开发者)

npm install -g stellavault    # 或: npx stellavault
stellavault init              # 交互式配置 (3 分钟): 索引仓库 + 连接 AI 客户端
stellavault setup             # 连接 Claude Code/Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code (一条命令)
stellavault graph             # 在浏览器中启动 3D 图谱

需要 Node.js 20+。遇到问题请运行 stellavault doctor 进行诊断。

Obsidian 插件

1. 从 stellavault-obsidian releases 下载 main.js + manifest.json + styles.css
2. 放入 .obsidian/plugins/stellavault/
3. 在 设置 → 社区插件 中启用
4. 在仓库文件夹启动 API: npx stellavault graph

编辑器

功能完整的 Markdown 编辑器 — 可与 Obsidian 媲美。

| 功能 | 状态 | |---------|--------| | 加粗、斜体、下划线、删除线 | ✅ | | 标题 1–6 级 | ✅ | | 无序、有序、任务列表 (嵌套复选框) | ✅ | | 表格 (创建、调整列宽、增删行列) | ✅ | | 带语法高亮的代码块 (40+ 语言) | ✅ | | 图片 (URL、剪贴板粘贴、拖放) | ✅ | | KaTeX 数学渲染 ($E=mc^2$ 行内, $$...$$ 独立) | ✅ | | /斜杠命令 (12 种块, 模糊搜索) | ✅ | | [[wikilink]] 自动补全 | ✅ | | 分屏视图 (垂直 + 水平, Ctrl+\) | ✅ | | 文本对齐 (左 / 中 / 右) | ✅ | | 高亮、上标、下标 | ✅ | | 智能排版 (弯引号、em/en 破折号) | ✅ | | 水平分隔线 | ✅ |

流水线

捕获 ──→ 整理 ──→ 提炼 ──→ 表达
(Capture ──→ Organize ──→ Distill ──→ Express)

丢进任何东西 → 自动抽取 → raw/ → 编译 → _wiki/ → 草稿

灵感来自 Karpathy 的自编译知识架构。

摄取(Ingest) 14 种格式

| 输入 | 方式 | |-------|-----| | PDF, DOCX, PPTX, XLSX | stellavault ingest report.pdf | | JSON, CSV, XML, YAML, HTML, RTF | stellavault ingest data.json | | YouTube | stellavault ingest https://youtu.be/... — 字幕 + 时间戳 | | URL | stellavault ingest https://... — HTML → Markdown | | 文本 | stellavault ingest "一闪而过的想法" | | 文件夹 | stellavault ingest ./papers/ — 批量处理所有文件 | | 桌面 / Web UI | 直接拖放文件 |

表达(Express): 把知识取出来

stellavault draft "AI" --format blog      # 基于仓库的博客文章
stellavault draft "AI" --format outline   # 结构化大纲
stellavault draft "AI" --ai              # Claude API 增强 ($0.03)

或使用桌面应用的 Express 标签页 — 输入主题、选择格式，即可生成一篇以你的仓库为依据的草稿。保存到 _drafts/ 并行内编辑。

智能功能

这些功能在 Obsidian 中 并不存在 — 即使装了插件也没有。

| 功能 | 命令 / 桌面 | 说明 | |---------|-------------------|-------------| | 记忆衰减(Memory Decay) | stellavault decay / Memory 标签页 | 基于 FSRS — 显示你正在遗忘的真实笔记 | | 知识缺口(Knowledge Gaps) | stellavault gaps | 检测主题簇之间的薄弱连接 | | 矛盾(Contradictions) | stellavault contradictions | 发现仓库中互相冲突的表述 | | 重复(Duplicates) | stellavault duplicates | 带相似度分数的近似重复笔记 | | 健康检查(Health Check) | stellavault lint | 汇总的仓库健康分 (0–100) | | 学习路径(Learning Path) | stellavault learn | AI 个性化复习推荐 | | 每日简报 | 桌面应用主屏 | 推送式: 打开应用即显示衰减最严重的笔记 + 统计 | | 自动打标签 | 摄取时自动 | 基于内容的关键词抽取 + 分类规则 | | 自编译 | stellavault compile | raw/ → _wiki/，自动抽取概念 + 反向链接 |

搜索与排名

用 加权 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 融合多种信号的混合检索 — 专为个人知识仓库调优，完全本地，零 API 密钥:

| 信号 | 捕捉什么 | 默认权重 | |--------|------------------|---------------:| | 语义(dense) | 含义; 多语言 (50+ 种语言) | 1.0 | | BM25(关键词) | 精确词项、代码、名称 | 1.0 | | 实体链接 | 你的 [[wikilink]]、#标签、标题、小标题 — 经过精选的图谱 | 1.5 | | FSRS 时新性 | 温和地浮现你正在使用 / 正在遗忘的笔记 | ±10% |

• 实体匹配 通过模糊子串 + 标点归一化匹配来解析自然语言查询(对韩语 / CJK 友好)。并配有 单文档多样性上限(per-document diversity cap)，防止某一篇大笔记霸占搜索结果顶部。
• 时新性 复用与衰减引擎相同的 FSRS 记忆模型(而非简单的文件修改时间 mtime)— 正在遗忘的笔记会重新浮现，而已掌握的常青笔记不会仅因为"旧"就被埋没。
• 自适应重排序(长时间运行的 MCP 服务器)还会根据你当前的会话上下文(最近的标签 / 路径)进一步提升结果。
• 每个权重都可按仓库或通过环境变量 调优 — 参见 配置。

MCP 集成 (21 个工具)

stellavault setup            # 一条命令 → Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code
# 或仅连接 Claude Code:
claude mcp add stellavault -- stellavault serve

{
  "mcpServers": {
    "stellavault": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stellavault", "serve"]
    }
  }
}

已在 MCP 注册表 注册为 io.github.Evanciel/stellavault(也可在 Glama、Smithery、mcp.so 中发现)。

Claude 可以直接搜索、问答、起草、检查并分析你的仓库。搜索会运行完整的混合流水线 — 对 语义 + BM25 + 实体链接 进行 加权 RRF，再加上 FSRS 时新性 和会话自适应重排序(详见 搜索与排名)。

| 工具 | 作用 | |------|-------------| | search | 加权 RRF (语义 + BM25 + 实体) + FSRS 时新性 + 自适应重排序 | | ask | 基于仓库依据的问答 | | generate-draft | 用你的知识生成 AI 草稿 | | get-decay-status | 记忆衰减报告 (FSRS) | | detect-gaps | 知识缺口分析 | | create-knowledge-node | AI 创建 wiki 级别的笔记 | | federated-search | 跨多个仓库的 P2P 搜索 | | + 另外 14 个 | 文档、主题、决策、快照、导出 |

3D 可视化

• 带聚类着色的神经网络图谱 (React Three Fiber)
• 星座视图 (MST 星形图案)
• 热力图叠加 + 时间轴滑块 + 衰减叠加
• 多元宇宙视图 — 你的仓库化作 P2P 网络中的一颗宇宙
• 深色/浅色主题

立即体验 (演示仓库)

npx stellavault index --vault ./examples/demo-vault   # 索引 10 篇示例笔记
npx stellavault search "vector database"               # 语义搜索
npx stellavault graph                                  # 3D 图谱可视化

演示仓库包含关于 Vector Database、Knowledge Graph、Spaced Repetition、RAG、MCP 等互相关联的笔记 — 非常适合即刻体验所有功能。

入门指南

桌面应用

1. 下载 → 解压 → 运行
2. 首次启动会让你选择笔记文件夹
3. 笔记出现在侧边栏 — 点击即可打开
4. 按 Ctrl+P 快速切换文件
5. 点击标题栏的 ✦ 打开 AI 面板 (语义搜索、统计、草稿)
6. 点击 ◉ 查看 3D 图谱

CLI

npm install -g stellavault
stellavault init                          # 配置向导
stellavault search "machine learning"     # 语义搜索
stellavault ingest paper.pdf              # 添加知识
stellavault graph                         # 浏览器中的 3D 图谱
stellavault brief                         # 早间简报
stellavault decay                         # 你正在遗忘什么?

键盘快捷键 (桌面)

| 快捷键 | 操作 | |----------|--------| | Ctrl+P | 快速切换器 (模糊文件搜索) | | Ctrl+Shift+P | 命令面板 (所有操作) | | Ctrl+S | 保存当前笔记 | | Ctrl+\ | 切换分屏视图 | | Ctrl+B | 加粗 | | Ctrl+I | 斜体 | | Ctrl+U | 下划线 | | Ctrl+E | 行内代码 | | / | 斜杠命令 (在行首) | | [[ | wikilink 自动补全 |

快速参考

| 操作 | 桌面 | CLI | |--------|---------|-----| | 搜索笔记 | Ctrl+P 或 AI 面板 | stellavault search "query" | | 添加笔记 | + Note 按钮 或 拖放 | stellavault ingest "text" | | 查看 3D 图谱 | ◉ 按钮 | stellavault graph | | 记忆衰减 | AI 面板 → Memory | stellavault decay | | 生成草稿 | AI 面板 → Draft | stellavault draft "topic" | | 健康检查 | AI 面板 → Stats | stellavault lint |

配置

Stellavault 会读取 ./.stellavault.json(或 ~/.stellavault.json)。搜索排名完全可调，开箱即用的默认值就很合理:

{
  "search": {
    "rrfK": 60,
    "weights": { "semantic": 1.0, "bm25": 1.0, "entity": 1.5 },
    "recencyWeight": 0.2,                          // FSRS 时新性强度; 0 = 关闭
    "entityAliases": { "k8s": ["kubernetes"] }     // 同义词 / 跨语言分组 (仅精确匹配)
  }
}

环境变量会覆盖配置 (带防护解析):

| 环境变量 | 作用 | |---------|--------| | STELLAVAULT_W_SEMANTIC / _BM25 / _ENTITY | 各信号的 RRF 权重 (例如 STELLAVAULT_W_ENTITY=2.0 让实体更激进地浮现) | | STELLAVAULT_RECENCY_WEIGHT | 时新性强度 0–1 (0 表示禁用) | | STELLAVAULT_DB_PATH | 覆盖索引数据库位置 | | STELLAVAULT_WATCH | 设为 0 可在 serve 运行期间禁用自动重建索引的文件监视器 |

注: 跨语言召回(例如用中文查询找到英文笔记)由多语言嵌入模型自动处理 — entityAliases 是针对精选实体图谱(标签 / wikilink)和缩写的可选精度增强。

性能

在合成仓库上测试 — 典型场景下所有操作均在 1 秒以内:

| 操作 | 100 文档 | 500 文档 | 1000 文档 | |-----------|----------|----------|-----------| | 存储初始化 | 15ms | 15ms | 16ms | | 批量 upsert | 12ms | 102ms | ~200ms | | 搜索 (BM25) | <1ms | <1ms | <1ms | | 获取全部文档 | <1ms | 2ms | ~4ms | | 124K 次点积 | — | 36ms | — |

运行你自己的基准测试:

node tests/stress.mjs 500     # 用 500 篇合成文档测试

关键优化:

• HNSW 图构建 — 对 200+ 文档使用 sqlite-vec KNN (O(n·K·log n) vs O(n²))
• 预归一化向量: 余弦相似度 → 单次点积
• 批量加载嵌入 (每批 500，防止内存溢出)
• 小仓库(< 200 文档)使用上三角暴力计算
• 用类型化数组实现 O(n) 的 K-Means 质心更新

技术栈

| 层 | 技术 | |-------|------| | 桌面 | Electron + React + TipTap (15 个扩展) + Zustand | | 运行时 | Node.js 20+ (ESM, TypeScript) | | 向量存储 | SQLite-vec (本地, 零配置) | | 嵌入 | MiniLM-L12-v2 (本地, 50+ 种语言, 批处理) | | 搜索 | 加权 RRF (语义 + BM25 + 实体) + FSRS 时新性 | | 数学 | KaTeX (行内 + 独立) | | 代码 | lowlight / highlight.js (40+ 语言) | | 3D | React Three Fiber + Three.js | | AI | MCP (21 个工具) + Anthropic SDK | | P2P | Hyperswarm (可选, 差分隐私) | | CI | GitHub Actions (Node 20 + 22) |

安全

• 本地优先 — 除非你使用 --ai，否则数据不会离开你的机器
• 仓库文件永不修改 — 只索引进 SQLite，原文件保持原样
• 启用 Electron 沙箱 — 渲染进程以受限的操作系统权限运行
• IPC 路径校验 — 所有文件操作都限制在仓库根目录内
• API 认证令牌 — 每会话、仅请求头(X-Stellavault-Token)。令牌端点仅限同源(same-origin)
• CORS 白名单 — 默认仅 localhost / 127.0.0.1; MCP HTTP 传输需显式启用
• SSRF 防护 — 摄取 URL 时屏蔽内网 IP
• 端到端加密 — 云同步采用 AES-256-GCM

联邦 (实验性, 默认关闭)

P2P 语义搜索作为 可选的实验性功能 提供。默认安装 不会 加入任何 swarm，也绝不分享数据。

显式启用:

# PowerShell
$env:STELLAVAULT_FEDERATION_EXPERIMENTAL = "1"

# bash / zsh
export STELLAVAULT_FEDERATION_EXPERIMENTAL=1

stellavault federate join

启用后，联邦使用 Ed25519 身份与签名信封(signed envelope)、双向质询-应答握手、每信封重放随机数(nonce)、握手超时、按节点限速，以及"仅接收"的分享默认值(myNodeLevel=0)。要真正与对等节点分享标题/摘要，请在联邦提示符中运行 set-level 1+。

[!WARNING] 升级提示 (v0.7.4) — 联邦传输格式从 v2.0 升级到 v2.1(信封级 nonce)。v0.7.3 的联邦节点不兼容。现有的 ~/.stellavault/federation/sharing.json 不会 自动降级为更安全的默认值；若你此前曾选择加入，请复查你的 myNodeLevel。

完整细节见 SECURITY.md。

故障排查

stellavault doctor    # 检查配置、仓库、数据库、模型、Node 版本

常见问题:

• "Command not found" → npm i -g stellavault@latest
• "API server not found" → npx stellavault graph
• 图谱为空 → stellavault index
• 首次运行很慢 → AI 模型首次需下载约 30MB

参与贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。请参阅 CONTRIBUTING.md 开始，并通过 SECURITY.md 负责任地报告漏洞。

许可证

MIT — 全部源代码可供审计。

链接

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• npm
• GitHub Releases
• 安全策略

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