BookmarkMind AI

Local-first AI Bookmark Manager & Personal Knowledge Assistant

BookmarkMind AI 是一款面向 Chrome / Edge 的本地优先书签管理扩展。它会在你保存网页时自动提取标题、URL、描述和可读正文，并结合本地规则与 OpenAI-compatible 模型，生成摘要、标签、关键词和稳定的两级目录，把“收藏夹”升级成可检索、可回顾、可持续整理的个人知识库。

让收藏夹不只是存链接，而是沉淀知识。

传统收藏夹最大的问题不是“保存不了”，而是“保存之后很难持续整理”：

• 收藏动作很轻，但后续整理成本很高。
• 老收藏夹目录命名混乱，导入后往往越积越乱。
• 浏览器原生搜索主要依赖标题和 URL，很难按摘要、标签、主题和领域找回内容。

BookmarkMind AI 当前采用 local-first + BYOK 模式：

• 书签主体保存在浏览器本地 IndexedDB。
• 设置、目录、导入进度、用户学习记录等轻量状态保存在 chrome.storage.local。
• 用户使用自己的 OpenAI-compatible API Key，不依赖项目服务器额度。
• API Key 只保存在本地浏览器环境中。
• 基于 Chromium Manifest V3，支持 Chrome 与 Microsoft Edge。

• Popup 中一键保存当前页面。
• 支持右键菜单：
  • 保存并整理此页面
  • 打开 BookmarkMind AI 面板
• 支持快捷键：
  • Alt+B：打开 Popup
  • Alt+Shift+S：保存当前页面并触发 AI 整理
  • Alt+Shift+M：打开侧边栏
• 自动提取标题、URL、描述、正文、favicon、OG 图片等页面信息。
• 内容脚本不可用时会自动降级提取，优先保证书签可以先保存成功。

• 自动分类到固定的两级目录体系。
• 自动生成标签、摘要、关键词。
• 支持是否将页面正文发送给模型，可只用标题、URL、描述做轻量分析。
• AI 处理在后台异步执行，不阻塞收藏动作。
• 对相同页面的 AI 请求做了去重和节流，避免重复调用。

• Side Panel 作为主知识库界面，支持常驻管理。
• 支持目录筛选、状态筛选、排序、搜索。
• 支持编辑目录、子目录、标签、备注。
• 支持单条重新分析失败书签。
• 支持查看 AI 状态：处理中、跳过、失败、已完成但缺摘要。

• 本地加权搜索会综合标题、域名、URL、目录、标签、关键词、摘要、备注进行排序。
• 内置常见主题词扩展，例如 VPN、Web3、AI、数据库、设计 等同义召回。
• 提供 待处理、AI 失败、缺摘要、重复、待整理 等体检视图。
• 支持按规范化 URL 清理重复书签，并优先保留信息更完整的记录。
• 支持清理没有任何书签的自定义空目录。

• 支持导入浏览器书签 HTML。
• 支持导入 BookmarkMind AI 导出的 JSON。
• 支持导出为 JSON / Markdown / HTML。
• 导入旧收藏夹时不会直接沿用原始混乱目录，而是统一先进入 其他 / 待整理。
• 原始导入目录会保存在 sourceFolderPath 中，作为后续分类上下文，但不会直接污染展示目录树。
• 导入后会逐页自动分析，并在侧边栏展示处理进度与失败数量。

• 自动记录访问时间与访问次数。
• 每日后台任务会更新书签状态：active、idle、sleeping。
• 设置页支持访问跟踪、清理提醒、隐私开关、语言切换、数据清空。
• 支持简体中文与英文界面。

BookmarkMind AI 不是“完全自由生成目录”，而是采用“稳定目录体系 + 本地规则 + AI 判别 + 用户纠偏学习”的组合方案。

当前内置 11 个一级目录，二级目录用于表达更细的主题：

• 技术开发
• 产品设计
• 学习研究
• 效率工具
• 资讯动态
• 工作资料
• 商业财经
• 医疗健康
• 生活消费
• 娱乐媒体
• 其他

这样做的原因是：书签目录需要长期稳定，而标签更适合承担横向检索和细粒度表达。

代码中的分类器目前采用以下流程：

1. 域名映射：高置信度识别常见站点与平台。
2. URL / 规则分析：结合标题、域名、正文关键词与内容类型做本地判断。
3. AI 语义分类：调用用户配置的 OpenAI-compatible 模型。
4. 融合输出：综合本地规则与 AI 结果，得到最终目录、标签和置信度。

• 当用户手动把书签移动到其他目录时，系统会记录这次修正。
• 同域名多次修正后，后续相似页面会优先参考用户偏好。
• 这部分学习记录同样保存在本地，不依赖云端。

1. 用户通过 Popup、快捷键或右键菜单保存当前页面。
2. Content Script 提取页面标题、描述、正文等上下文。
3. Background Service Worker 先落库，再异步触发分类、摘要和关键词提取。
4. Side Panel 实时接收更新，展示处理状态、进度与结果。
5. 用户可继续编辑目录、标签、备注，系统再把这些修正反馈给本地学习模块。

当前内置了多个 OpenAI-compatible Provider 预设，切换时会自动带出默认 Base URL 和模型名：

• DeepSeek
• Kimi
• OpenAI
• NVIDIA NIM
• OpenRouter
• SiliconFlow
• 通义千问 DashScope
• 火山方舟
• 智谱 BigModel
• Groq
• Together AI
• Perplexity
• Custom OpenAI-compatible API

当前版本的特点是：

• 没有项目侧 AI 配额。
• 没有账号绑定要求。
• 由用户自行承担模型调用费用。

• IndexedDB：书签主体、摘要、标签、关键词、同步预留字段等大体积数据。
• chrome.storage.local：设置、目录、导入任务、语言、用户学习记录等轻量数据。

• API Key 仅保存在本地。
• 项目当前没有自建后端参与数据中转。
• 当 sendContentToAI 开启时，页面正文会发送给用户选择的模型服务商。
• 当 sendContentToAI 关闭时，主要发送标题、URL 与描述，隐私暴露面更小，但摘要与分类准确率可能下降。

当前数据模型已经预留了以下同步字段：

• remoteId
• syncState
• syncVersion
• syncUpdatedAt
• deletedAt

删除书签时使用 tombstone 方案而不是立即物理删除，这样后续可以更平滑地接入增量同步、多设备合并和冲突处理。

• 当前只能对可访问的 http/https 页面做完整分析。
• chrome://、扩展页、部分登录页、强限制页面可能无法提取到可摘要正文。
• 即使 AI 未配置，书签仍然可以保存；但会跳过摘要、标签、关键词和自动整理流程。
• 导入大量旧收藏夹后，后台会顺序打开页面做分析，因此处理时间会随数量增长。

• React 19
• TypeScript
• Vite
• Chrome Extension Manifest V3
• Chrome Side Panel API
• IndexedDB
• Chrome Storage Local

src/
  background/   Service Worker，负责消息处理、AI 调度、导入进度、状态更新
  content/      页面内容提取脚本
  popup/        快速收藏入口
  sidepanel/    知识库主界面
  options/      模型配置、隐私设置、导入导出、数据管理
  lib/          AI 服务、分类器、存储层、导入导出、国际化
  styles/       设计系统样式
  types/        核心类型定义
public/         扩展图标与本地化文案
doc/img/        README 演示图片

npm install

npm run dev

npm run build

构建完成后，产物位于 dist/ 目录。

npm run lint
npm run build

1. 运行 npm run build。
2. 打开 chrome://extensions 或 edge://extensions。
3. 开启开发者模式。
4. 点击 Load unpacked。
5. 选择项目下的 dist/ 目录。

1. 打开设置页，选择 AI Provider 并填写 API Key。
2. 通过 Popup、快捷键或右键菜单保存当前网页。
3. 等待后台自动生成目录、标签、摘要和关键词。
4. 在侧边栏中搜索、筛选、编辑与整理书签。
5. 如需迁移旧收藏夹，导入浏览器导出的 HTML 文件即可。

扩展当前使用的核心权限包括：

• storage / bookmarks：保存设置与管理书签数据。
• activeTab / tabs / scripting：读取当前页面内容并在导入后自动打开页面分析。
• sidePanel：提供主知识库界面。
• contextMenus：提供右键保存与打开面板入口。
• notifications：保存完成后给出轻提示。
• alarms：执行每日书签健康状态更新。

• 更完整的“书签体检”体验，包括失败补处理、缺摘要修复和待整理回收。
• 更细的目录治理，例如低频目录合并建议、非规范目录修正建议。
• 更好的沉睡书签分析与 AI 归档建议。
• 更稳定的搜索排序与知识卡片编辑体验。

• 现有数据模型已预留同步版本号、远端 ID 和删除 tombstone。
• 后续可以在此基础上接入账号体系、云端同步、多设备知识库和备份恢复。
• 同步层更适合做成三层结构：本地仓储层、同步队列层、云端 API 层。

• 在当前 BYOK 之外提供官方托管 AI 服务。
• 为免费用户提供有限额度，为付费用户提供更完整的自动整理能力。
• 在需要付费、同步、多设备访问时引入登录体系。

• 收藏夹已经很多，但整理成本越来越高的人。
• 想把技术资料、教程、工具和行业信息沉淀成知识库的人。
• 希望自己掌握模型选择、费用和数据边界的用户。

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