Vault Curate
中文筆記的語意搜尋與關聯整理

換句話說也找得到自己的筆記，看見從沒連過的相關筆記，讓多年沒打開的舊筆記重新浮到眼前。
預設全部在自己電腦上算，不需要 API 金鑰、不註冊、不追蹤。

Obsidian 外掛，桌機與手機皆可用 · 完全免費、開放原始碼（MIT 授權）· 不連網也能用 · 繁體中文表現強

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從社群外掛安裝Obsidian 官方外掛頁下載檔案從 GitHub 手動安裝

在 Obsidian 裡的路徑：設定 → 第三方外掛 → 瀏覽，搜尋 Vault Curate，按安裝再啟用。完整步驟（含 BRAT 與手動安裝）見下方「安裝說明」。

開始之前：Vault Curate 需要 Obsidian 1.7.2 或更新的版本。索引在桌機上建立，模型只需下載一次（約 110 MB），之後一個約 5,000 個片段的知識庫大約一分半鐘建完。手機與平板則透過你原本就在用的同步方式讀取同一份索引，裝置上不必設定、也不必下載模型。AI 整理功能預設關閉，沒有你的明確點擊，任何東西都不會被寫進你的筆記。

為什麼做 Vault Curate？

筆記越寫越多，我自己一直卡在這幾件事：

大致記得寫過，但沒用到當初那個關鍵字，就是找不到
好幾篇筆記其實在講相關的事，卻散落各處，要一篇篇手動建連結很麻煩
多年累積的筆記像逝去的記憶，寫完就再也沒打開過
不想讓 AI 把所有筆記無腦整理成一套 Wiki：那是 AI 的記憶庫，不是我的

Vault Curate 就是為這幾件事做的。它只負責提議，要或不要由你決定：不在背景偷跑 AI，也不自動改你的筆記。預設全部在自己電腦上算；AI 整理要接雲端服務才會送出資料，決定權在你自己手上。

示意圖：語意關聯如何把整個知識庫的筆記串起來 — 本來就該放在一起的筆記，不管你當初有沒有連過

它會做什麼

用意思搜尋，不只比對字面：關鍵字、意思、打錯字的標題同時搜，結果併成一份排序
顯示你從沒連過的關係：以正在讀的那則為中心，把最接近的筆記畫成一張可編輯的 Obsidian 白板，還沒連起來的用紫色標出。每張卡都有一個取自 tags 的標籤，整張白板縮到最小也認得出誰是誰
一次點擊就把提議變成真的連結：勾選你認同的組合，就會在兩則筆記裡寫成正式的雙向連結
兩則筆記之間的路徑：任選兩則，看見中間串起它們的踏腳石筆記；真的搭不起來就誠實告訴你「沒有連通」並附上數字
被遺忘的筆記會回來：很久沒動過的筆記，會在跟你目前手上的主題有關時被撈到眼前
你的答案會被記住：拒絕過的組合不會再出現，改名、刪除、重建索引都撤不掉這個決定；拒絕過的清單也隨時能在設定裡回頭檢視
在自己的電腦上跑：內建模型在本機運算，不必買 API 金鑰，也沒有任何使用行為追蹤
繁體中文表現強：內建模型是針對中文調校的，人名、宗教與專業術語、口語說法這些通用多語模型容易漏掉的地方特別有感。其他語言可以改接 Ollama 或任何 OpenAI 相容的服務
一份索引，全部裝置共用：桌機負責建，手機和平板負責查

畫面

以下截圖來自一個以繁體中文為主的真實知識庫。

側邊欄的搜尋結果，可以直接拖到 Obsidian 白板上 — 搜尋結果留在側邊欄，附相關度分數，可以直接拖到白板上

白板上的關聯圖：一則筆記被最接近的鄰居圍繞，每條邊標著相關度 — 關聯圖：中間是那則筆記，周圍是最接近的鄰居。紫色邊是有關聯但還沒連起來的，灰色邊是你已經連過的

發掘側邊欄顯示與目前開著的筆記相關的其他筆記 — 發掘：打開一則筆記，相關的就出現在旁邊，其中很久沒讀的會被特別標示

安裝說明

從社群外掛安裝（建議）

在 Obsidian 打開設定 → 第三方外掛，確認安全模式已關閉，然後按瀏覽。
搜尋 Vault Curate，按安裝再按啟用。
歡迎畫面會自己跳出來：選內建的本機模型，按 Index my vault now。建完索引後點側邊欄的指南針圖示就可以開始搜尋。

手動安裝

到 Releases 下載 main.js、manifest.json、styles.css，放進知識庫裡的 .obsidian/plugins/vault-curate/，再到設定 → 第三方外掛啟用。兩個 .wasm 執行檔會在第一次啟動時自動取得。

透過 BRAT（跟著 GitHub 發布更新）

安裝 BRAT，執行 BRAT: Add a beta plugin for testing，輸入 notoriouslab/vault-curate。之後新版本會自動被抓到。

常見問題

免費嗎？之後會收費嗎？

完全免費，而且開放原始碼（MIT 授權），沒有付費版、沒有內購、不需要任何帳號。它原本就是作者為自己的知識庫做的工具。

我筆記的內容會離開這台電腦嗎？

用內建模型不會，它在你自己的裝置上運算；接本機 Ollama 也不會。唯一會送出去的是「OpenAI 相容」這個選項，而且只送到你自己指定的位址（那個位址也可以是 LM Studio 這類本機服務）。三種模式都沒有任何遙測或使用行為追蹤。

它會改動我的筆記嗎？

不會自己動。它顯示的每一項都是等你點頭或搖頭的提議。連結只會寫進你在確認視窗裡勾選的那些組合；而會寫入描述或產生目錄筆記的 AI 功能預設是關的，開了之後也要你手動執行才會跑。

手機或平板能用嗎？

1.5.0 起可以，角色是唯讀：讀桌機建好的那份索引。搜尋、找相關筆記、撈回被遺忘的筆記、產生白板圖都能用；建索引、把提議寫成連結、AI 功能則留在桌機。索引會跟著你原本在用的同步方式（iCloud、Obsidian Sync、Syncthing 等）到裝置上，手機端不必設定，也不用下載模型。

中文的效果如何？

內建模型是針對中文調校的，人名、宗教與專業術語、口語說法這些通用多語模型容易失手的地方特別有感。繁體中文的知識庫有專門處理：比對時在背後做正規化，而你看到與搜尋到的內容一律維持繁體。其他語言可以把供應者改成 Ollama 或任何 OpenAI 相容的服務。

第一次建索引要多久？

本機模型約 110 MB，只下載一次。之後一個約 5,000 個片段的知識庫，在支援 WebGPU 的機器上大約一分半鐘建完；沒有 WebGPU 也能跑，只是慢一些。後續的修改會增量更新，不需要整份重建。

模型下載不了怎麼辦？

內建模型是從 Hugging Face 下載的，你的網路可能連不到。到設定把「模型下載來源」改成「自訂」，填一個能提供 Hugging Face 檔案的鏡像網址，再按重建即可。也可以改用本機的 Ollama。

遇到問題怎麼回報？

到 GitHub 的 Issues 頁開一則（需要一個免費的 GitHub 帳號），描述你看到的畫面即可。請不要把自己的筆記附上去。

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