别再把微信收藏夹当作"以后再看"的坟场。 转发过去，剩下的交给它。
ClawWiki 是一款面向个人知识工作者的桌面应用。你在微信里每一次随手转发——一篇公众号、一段语音、一份 PPT、一个视频——都会被自动整理成一份属于你自己的、越用越聪明的知识库。
两周后，当你要写稿、做汇报、回答一个问题，它可以基于你这两周真正读过、听过、看过的材料，给你一段有出处的回答。
这就是 ClawWiki 想替你守住的那件事：让你读过的东西，真的还属于你。
瞬间一 · "我明明看到过" 下午开会你想引用一个观点，记得是上周某篇公众号，但搜了半小时微信收藏夹，没找到。
瞬间二 · "这段语音太长了" 同事发来 47 秒语音讨论一个产品判断，你知道里面有金句，但不想再听一遍，也不想手动转写。
瞬间三 · "两周前那份 PPT……" 要给领导汇报行业趋势，记得两周前群里刷过一份 roadmap PPT，但翻不到原文件，更别说里面哪一页讲了什么。
ClawWiki 的信念很简单：这三件事不该由你亲自解决。
你完全不用打开 ClawWiki。就当"ClawWiki 小助手"是一个沉默的收藏夹：
| 你在微信里做的动作 | 3 秒后机器人回你 |
|---|---|
| 转发一篇公众号文章 | ✓ 已入库，正在关联 3 个相关主题 |
| 转发 47 秒语音 | ✓ 已转写 420 字，已跟"RAG 局限"对齐 |
扔一份 Q2 Roadmap.pptx |
✓ 已抽取 32 页，正在合并到"AI 产品路线图" |
| 贴一个视频链接 | ✓ 已提取音轨 + 关键帧，可供 Ask 引用 |
不用归类、不用打标签、不用写笔记。 该做的事后台都在做。
回到家坐下，桌面端左上角的红点告诉你有几条需要你"定夺"：
- 首页 · 今日进账 14 条 · 维护了 23 个知识页 · 3 个需要你审阅
- 待整理 · 点开第一条 "合并冲突：Agentic Loop v1 ↔ v2"，看见 AI 写好的 diff、参考的原文、一个"批准"和一个"编辑后批准"按钮
- 问问题 · 随口问一句 "结合今天的三份材料写一段 AI Memory 的判断"，它用你自己的素材给你流式答案，顺手把答案存成
compare/ai-memory-vs-rag
10 分钟结束，合上电脑。第二天继续在微信里随手转发。
周五下午，老板问 "最近 AI memory 这块你怎么看？"
你打开 ClawWiki，问一句。它基于你自己 14 天里喂进去的 60 份材料给出结构化答案——每一个观点都能点开看到"这是从 4 月 12 日你转发的那段语音里听来的"。
这就是 ClawWiki 想带给你的：过去的阅读，真的变成了未来的复利。
市面上已经有太多笔记软件。ClawWiki 的位置不是它们的替代，而是它们前面的一层：
| 传统笔记软件 | ClawWiki |
|---|---|
| 你要主动打开、归类、打标签 | 微信里转发一下就完事 |
| 内容越多越难找 | 内容越多越聪明（每一条都在帮现有内容交叉索引） |
| AI 问答基于"现在"检索 | AI 问答基于"你的历史"作答 |
| 你写笔记、AI 读笔记 | AI 写笔记、你审阅 |
| 大多是一个"工具箱" | 它只做一件事——当你的外脑 |
放弃做瑞士军刀，做一把手术刀。 我们只做"让你读过的东西变成可以被自己 AI 调用的长期记忆"这一件事。
打开 ClawWiki 桌面端，你会看到四个主要入口。每一个都对应你一个真实的动作：
一眼看见今日入库条数、Wiki 规模、待审阅数量，以及"最近动态"。你一天里的第一眼和最后一眼都在这里。
像 ChatGPT 一样对话，但答案是基于你自己喂进去的材料。每一句回答下面都能看到出处，点进去就是原文。
Maintainer AI 后台持续维护 Wiki。它不会替你做"不可逆"的决定——合并页、标记冲突、判断去重，全部以"提议"形式放在这里等你批准。
Karpathy 三层结构：原始材料（Raw）→ 归纳后的主题页（Wiki）→ 你自己的分类规则（Schema）。你可以直接翻阅、编辑、重新组织。
你把整个微信收藏夹交给一个 App，这个决定不轻。我们的三条底线：
- 原文永远不经任何第三方 LLM 解析，只经过你自己订阅的模型账户。
- 云端只做转发中继，存储加密且有 TTL，解密只发生在你的桌面端。
- 所有"写入 Wiki"的动作都必须过一次权限确认——三档（低/中/高）＋"永远允许"，跟 Claude Code Desktop 同套交互。
我们相信：一个真正能用两年的外脑，不该以"你放弃隐私"作为入场券。
- 内容型工作者：写稿、做研究、出报告，每天在微信里经手几十条信息。
- 知识管理爱好者：已经在 Obsidian / Notion / flomo 里折腾过，但受够了"先归类再记录"的摩擦。
- AI 重度用户：希望 AI 不只是回答"世界知道什么"，而是回答"我知道什么"。
- 重视隐私的人：不愿意把自己读过的东西喂给某个陌生云服务。
暂时不适合：团队协作场景、纯移动端用户、只用英文信息源的用户。MVP 阶段我们刻意只做单人、只做桌面端、只围绕中文微信生态。
ClawWiki 正处于 MVP 后期、公测前夜。
- ✅ 桌面壳（首页 / 问问题 / 待整理 / 知识库 / 设置）已可运行
- ✅ 微信机器人接入、素材入库 pipeline 已打通
- ✅ Maintainer AI 单次调用维护范式已验证
- 🚧 10 种素材类型的完整适配中（文本 / URL / 语音 / 图片 / PPT / PDF / DOCX / 视频 / 小程序卡片 / 聊天记录）
- 🚧 桌面端体验打磨（按 DeepTutor 暖色调 + CCD 4 件套交互灵魂重做）
如果你愿意做早期用户，欢迎联系项目维护者。
这是一个开源项目（桌面端部分）。如果你想读代码 / 本地跑起来 / 贡献，请移步：
- 公共文档入口：
docs/desktop-shell/README.md - 开源边界与 Gateway 设计：
docs/desktop-shell/specs/2026-04-12-desktop-shell-open-source-gateway-design.md - 架构概览：
docs/desktop-shell/architecture/overview.md - 仓库级开发约定：
CLAW.md·AGENTS.md
cd apps/desktop-shell
npm install
npm run tauri:dev依赖：Node.js 22+ · Rust stable · Tauri 2 本机依赖。
请结合仓库根目录现有文件与上游依赖（claw-code-parity 等）的许可证约束一起使用本项目。
ClawWiki · 你的外脑 · 微信喂料 → AI 审阅 → 认知资产沉淀
产品哲学："放弃做瑞士军刀，打造一把手术刀。"