NeurWiki
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Ref · NW-2026-001

把你的阅读编译成第二大脑a living, searchable archive.

原始文档是源码,LLM 是编译器,
生成的 Wiki 是编译产物。

— Editor's Note

端到端加密
数据本地存储
Ingest once, query foreverLLM as Compiler数据本地存储,云端可选端到端加密同步随时完整导出
Ingest once, query foreverLLM as Compiler数据本地存储,云端可选端到端加密同步随时完整导出
Section 00 — Why LLM

半年后,你的笔记软件里堆了多少东西?

「维护 wiki 的人,大多半途放弃 — 因为整理的成本,比新写的内容增长得更快。」

— Andrej Karpathy

传统笔记软件/本地 Markdown · 在线笔记
· P-01

新增一篇,整理半小时

搭得挺快。但每加一条都要打标签、分文件夹、补交叉引用,半年后开始懒得维护。

· P-02

半年后自己也找不到

翻一篇半年前写的笔记,自己都想不起来当时想说什么。

· P-03

旧页面就这么过期了

去年写的页面还在去年那版。新写的笔记找不到可以引用的入口。

· P-04

搜一次拼一次

想找点东西,打开一堆笔记自己拼。下次再问,又要再拼一遍。

NeurWiki/LLM 替你做
· A-01

概念自动挑出来

每粘贴一段,LLM 把里面的人名、概念、产品顺手挑出来,不用手打标签。

· A-02

自动连到相关页面

写新笔记时,里面提到的概念自动跟已有页面连上。

· A-03

索引一直在更新

标签、分类、相关页面每次都重新整理,旧笔记不会漏在角落。

· A-04

写一次就能一直查

wiki 是预编译的:写一次,后续提问不用每次都重新检索。

写东西时专心写,整理工作交给 LLM。

Section 01 — On Desktop · Operations

三个动作,
让知识真正积累。

已导入的内容会被持续编译,并参与之后的每一次检索。

— 工作机制

· 01粘贴 · 链接 · 文件导入(即将上线)

智能摄入

Ingest

粘贴正文、抓取链接或记下笔记,由大模型解析语义,整理成可检索的 Wiki 页面。

下载桌面端
· 02自动 · 增量

编译成册

Compile

每次导入都会触发增量编译:提取实体、建立交叉引用、更新索引与关联。

下载桌面端
· 03语义检索 · 附来源

自然查询

Query

以自然语言提问,沿关联网络定位相关页面,生成带来源标注的答案。

下载桌面端
Editor's Foreword
维护知识库最耗时的是索引、关联,以及重复内容的整理。
这部分工作交给大模型,你只需要提问和判断。

NeurWiki Editorial

Vol. III · 2026

立即开始
Section 02 — Data Sovereignty

数据存于你的设备,
我们不持有明文副本。

本地存储,可选端到端加密同步,随时完整导出。

— Editorial Note

存储位置

数据存在本机

Wiki 数据保存在你的设备上,离线可读。设备更换或服务终止,本地数据都不受影响。

同步方式

端到端加密同步

各设备的改动以密文同步,服务端只收到密文。没有密码或恢复短语就无法解密,我们也无法读取明文。

数据流向

随时迁出

整库导出为加密备份文件,全程在本机完成,不经过我们。

Section 03 — Catalogue

简单透明的定价

T-01/Q-2026

Free

免费版,适合轻度个人体验

¥0永久
  • Wiki 页面上限 20 页
  • 平台 LLM 额度 20M tokens(一次性)
  • 自带 API Key
  • 智能摄入与查询
  • 数据本地存储
  • 邮件技术支持
免费开始
推荐
T-02/Q-2026

Personal

适合独立知识工作者

¥19/ 月

或 ¥182 / 年(省 ¥46 · 约 8 折)

  • 无限 Wiki 页面
  • 桌面客户端 · macOS / Windows
  • URL 抓取与正文提取
  • 每月 20M tokens 平台 LLM
  • 页面关联与交叉引用
  • PDF / Word 文件导入(即将上线)
  • 邮件技术支持
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