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OpenKnowledge:开源 AI 优先 markdown 编辑器,Claude 直接改文档

2026-06-27T11:00:00+08:00
OpenKnowledgeObsidianNotionAI 编辑器开源

OpenKnowledge:1160 stars 的开源 AI 优先 markdown 编辑器,让 Claude 直接在文档里改字

用 Obsidian 记笔记的,看完可能会想换。

记笔记这件事,工具多得选不过来。但如果你同时满足两个条件——想要本地优先 + 私有数据,又想 AI 直接帮你写——你会发现一个尴尬:Obsidian 生态强但 WYSIWYG 体验差、接 Claude 全靠社区插件且很碎;Notion WYSIWYG 体验好但数据在云上且 AI 是黑盒。

OpenKnowledge 想同时吃下这两头。它是 Inkeep 公司开源的 AI 优先 markdown 编辑器(inkeep/open-knowledge,1160 stars,GPL-3.0,TypeScript),定位很直接:Notion 的编辑体验,加上 Claude / Codex / Cursor 直接在里面协作,数据完全本地。

它跟 Obsidian 最本质的区别不是「有没有 AI」,而是 AI 接入方式——OpenKnowledge 让 agent 直接在编辑器画布上实时编辑,你能看到它在改哪个字、能 undo、有版本历史。这不是「对话框里问答再粘贴」,是真正的人机协作编辑。

本文提纲

  1. 它跟 Obsidian / Notion 到底差在哪
  2. 核心能力:Agent 在文档里协作
  3. 技术内核:CRDT 让 Markdown 和所见即所得同步
  4. 三个最实用的场景
  5. 怎么用起来
  6. 适合谁,不适合谁

它跟 Obsidian / Notion 到底差在哪

先把三者放一张表,看定位差异:

维度 Obsidian Notion OpenKnowledge
数据存储 本地 markdown 文件 云端(可导出) 本地 markdown 文件
编辑体验 混合模式(非真 WYSIWYG) 真 WYSIWYG 真 WYSIWYG
AI 集成 社区插件,碎片化 内置但闭源黑盒 原生 MCP + skills,Agent 画布协作
协作 付费云同步 实时协作 git/GitHub 驱动的团队共享
开源 ❌ 闭源 ❌ 闭源 ✅ GPL-3.0
私密性 高(本地) 低(云端) 高(本地)

Obsidian 的痛点很明确:它没有真正的所见即所得(mixed-mode 那种编辑体验和 Notion 差一档),而且接 Claude / Codex 得靠社区插件,体验割裂——你在对话框里让 agent 生成内容,再手动粘贴进笔记。

Notion 痛点相反:编辑体验好,但数据在云上,AI 是闭源黑盒,你不能用自己接的 DeepSeek、不能深度定制工作流。

OpenKnowledge 卡的就是这个空档:本地 markdown 文件(私密、可 git 版本控制),Notion 级的 WYSIWYG,加上 agent 通过 MCP 直接接入编辑器。

核心能力:Agent 在文档里协作

这是 OpenKnowledge 最值得说的能力,也是它和「给编辑器加个 chat 框」的本质区别。

Claude Code、Codex、Cursor 这些桌面 agent 可以在它们的内嵌浏览器里直接打开 OpenKnowledge 编辑器,实现 side-by-side 协作。Agent 写的内容实时出现在你的文档画布上,你能看到它改了什么、可以 undo、有完整的版本历史。

graph LR
    A[You] -->|edit| D[OpenKnowledge Canvas]
    B[Claude Code] -->|edit in canvas| D
    C[Codex / Cursor] -->|edit in canvas| D
    D --> E[Local Markdown Files]
    D --> F[Git / GitHub Sync]
    F --> G[Team Sharing]
    style A fill:#FF6B6B,color:#000000
    style B fill:#4ECDC4,color:#000000
    style C fill:#45B7D1,color:#000000
    style D fill:#FFEAA7,color:#000000
    style E fill:#96CEB4,color:#000000

这个「画布协作」比 chat 模式强在哪?想象你在写一份技术 spec。用 chat,你得描述「把第三节的架构图改成微服务」,agent 生成一段 markdown,你复制粘贴过去,格式可能还不对。用画布协作,agent 直接在文档里把那一节改了,你看着它改、不满意一键 undo,所见即所得。

配合内置的 MCP、skills 和 agentic search,它还能做更重的事——比如自动维护一个 LLM Wiki(给 agent 用的知识库),或者「AI 第二大脑」场景:你的笔记自动被索引,agent 查笔记时能检索到准确段落并引用。

技术内核:CRDT 让 Markdown 和所见即所得同步

OpenKnowledge 有个很有意思的工程难点:WYSIWYG 编辑器内部是 ProseMirror(AST 结构),但存储是纯 markdown 文本。这两者之间要做双向无损转换,而且要实时同步。

ProseMirror 的 AST 设计本来就不是为了字节级保真。你打个粗体,ProseMirror 内部可能是某个 node 的 mark,转回 markdown 时格式细节(比如用 ** 还是 __)可能不一致。OpenKnowledge 写了一条专门的 pipeline 处理 ProseMirror ↔ markdown 的无损双向转换。

更进一步,它用了一个双观察者 CRDT(Conflict-free Replicated Data Type)来保持 ProseMirror 状态和 markdown 状态同步。CRDT 的好处是天然支持多人/多端并发编辑不冲突。这个 CRDT + git 还驱动了 agent 协作体验——agent 在 markdown 里的改动通过 CRDT 实时反映,你能 undo/redo,有版本历史。

技术栈值得一提,都是很主流的库:Tiptap / ProseMirror(编辑器)、CodeMirror(代码块)、yjs(CRDT)、Electron(macOS 桌面 app)、Orama(搜索)、remark / rehype / micromark(markdown 处理)。这套组合说明它不是从零造轮子,是在成熟的富文本 + CRDT 基础上做 AI 集成层。

三个最实用的场景

场景一:技术 spec 协作编写。你和 Claude Code 同时在一份架构 spec 上工作。你写业务背景,Claude 帮你补技术方案和 mermaid 图,各自改各自的,CRDT 保证不冲突。最后导出的是纯 markdown,能直接进代码仓库的 docs 目录。

场景二:LLM Wiki 维护。项目知识散在 Notion、Confluence、各种文档里。用 OpenKnowledge 把它们收拢成本地 markdown wiki,内置的 MCP + agentic search 让 Claude Code / Codex 能直接查这个 wiki,等于给 agent 装了个可检索的项目大脑。

场景三:AI 第二大脑。个人笔记、读书摘录、灵感碎片都存本地 markdown,OpenKnowledge 自动建索引。你想回顾某主题时,让 agent 跨多篇笔记检索并汇总,引用都指向你的原始文件。

怎么用起来

两种形态,按平台选:

macOS:直接下桌面 app(dmg),拖进 Applications 就能用。

Linux / Windows / Intel Mac:通过 CLI 跑本地 web app(需要 Node.js 24+):

npm install -g @inkeep/open-knowledge
cd your-project
ok init          # 初始化项目 + 自动配置 Claude Code / Cursor / Codex 集成
ok start --open  # 启动 web 编辑器并打开浏览器

ok init 这步会自动检测你电脑上装了哪些 agent harness,然后给它们写好 MCP 和 skill 配置。不用手动改 Claude Code 的配置文件,OpenKnowledge 帮你搞定集成。

它还能直接打开你现有的任何 markdown / mdx 文件夹——现有代码仓库的 docs、Obsidian vault、个人 wiki 都能直接喂进去。官方的说法是「Notion meets VSCode」,定位上它既能当知识库,也能嵌进代码项目里当文档编辑器。

团队共享和自动同步是可选开启的,底层走 git / GitHub,所以本质是「no-code 的 git 协作」——你感觉像在用 Notion 的分享,但数据始终是你自己的 markdown 文件,隐私可控。

适合谁,不适合谁

适合

  • 想要本地优先 + 私密数据,又想深度用 AI 写笔记的人
  • 团队需要协作编辑 markdown spec / 文档,但不想数据上云
  • 在用 Claude Code / Codex,想让 agent 直接操作文档而非 chat 模式
  • 想给项目搭一个 agent 可检索的 LLM Wiki

不太适合

  • 重度依赖 Obsidian 庞大插件生态的用户——OpenKnowledge 还年轻,插件生态刚起步
  • 需要复杂数据库视图(Notion 的 board / gallery / relation)的——它是编辑器,不是数据库
  • 非 macOS 且不想装 Node.js 环境的(Linux/Windows 走 CLI)

OpenKnowledge 代表一个清晰的趋势:知识管理工具的 AI 集成正在从「对话框外挂」走向「画布原生协作」。它赌的是「本地 markdown + 真 WYSIWYG + agent 直接编辑」这个组合有市场——对于在乎数据私有又想用好 AI 的开发者,这个组合确实有吸引力。1160 stars 说明不少人买账。

参考文档与链接

你现在用什么记笔记?Obsidian 还是 Notion?OpenKnowledge 这种 agent 画布协作的思路你怎么看,评论区聊聊。觉得有用点个赞让更多人看到。


作者: itech001 来源: 公众号:AI人工智能时代 网站: https://www.theaiera.cn/ 每日分享最前沿的AI新闻资讯和技术研究。

本文首发于 AI人工智能时代,转载请注明出处。

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