Keel

Keel 是什麼？

Keel 是 macOS 和 Windows 的本機優先桌面應用程式，提供一個 AI 助手，其記憶儲存在你自己的檔案中。目標是將你的脈絡保存在硬碟上的純 Markdown 工作區，同時讓你為每個對話選擇想使用的 LLM 提供者。

Keel 會索引你的工作區，為對話組裝相關脈絡，並將捕捉、決策和任務寫回 Markdown。助手層可指向 Claude、GPT、OpenRouter 或透過 Ollama 的本地模型，而無需將你的筆記移到遠端資料庫。

主要功能

• 本機優先 Markdown 工作區：Keel 使用純 Markdown 資料夾（例如 ~/Keel）作為你的長期「記憶」，讓你可以用任何編輯器編輯並搭配現有備份習慣。
• 對話脈絡引擎：它索引你的工作區，為每個對話選取相關內容，並產生結構化脈絡供模型使用。
• 捕捉並寫回硬碟：當對話產生值得保留的內容（決策、事實、任務）時，Keel 會將其儲存回 Markdown 工作區。
• 從專案資料夾建立 Wiki 知識庫：你可以將專案目錄轉換為可查詢知識庫，透過攝取 Markdown 和 PDF，然後當檔案變更時重新整理編譯脈絡（透過指令如 /create-kb 和 /refresh-kb）。
• 任務與儀表板支援：Keel 會顯示開放任務和提醒，並提供啟動儀表板，包括晨間摘要、提醒和近期活動。
• 會議轉錄為結構化筆記：Keel 可使用 Whisper 本地轉錄（針對錄音/匯入音訊），並將決策、行動項目和參與者寫回相關專案。
• 模型切換與備援：在設定中選擇提供者如 Claude、GPT 或 OpenRouter，並透過 Ollama 使用本地模型；當某個提供者中斷時可自動備援。
• 排程工作用於重複工作流程：你可以設定提示或工作流程定期執行（例如每日摘要或每週檢討），並將輸出捕捉回 Markdown。
• 桌面通知用於提醒：任務和提醒支援到期日及時間提醒，以桌面通知形式傳遞。
• 匯入/匯出整合：Keel 可將 Calendar 事件同步至脈絡、讀取並匯出 Google Docs、將 X 書籤同步至 Wiki，並從對話發布貼文。

如何使用 Keel

1. 下載 macOS 或 Windows 版的 Keel，並安裝到你的機器上。
2. 建立或指向硬碟上的 Markdown 工作區資料夾（預設通常為 ~/Keel）。將你的專案筆記、每日記錄、Wiki 內容和任務檔案放在這裡。
3. 在設定中選擇你的 LLM 提供者（Claude、GPT、OpenRouter 或透過 Ollama 的本地模型）。若提供者無法使用，Keel 可依你的設定自動備援。
4. 開始在對話中與 Keel 互動。工作時使用捕捉工作流程，讓決策、事實和任務寫回 Markdown。
5. 使用結構化功能處理日常事務：從工作區產生晨間摘要、重新整理或建立專案資料夾的 Wiki 知識庫，並在需要結構化筆記時錄音/匯入會議音訊。

使用情境

• 每日記錄與摘要：從現有筆記產生晨間摘要，檢討開放任務和前日未結事項，然後將結構化日終摘要寫回每日記錄。
• 建立專案知識庫：針對特定儲存庫或文件資料夾，建立專案 Wiki 透過攝取 Markdown 和 PDF，然後當資料夾更新時重新整理編譯脈絡。
• 將會議轉為行動導向筆記：錄音或匯入會議音訊；Keel 使用 Whisper 本地轉錄，並將會議輸出如決策、行動項目和參與者寫入相關專案筆記。
• 具可查詢脈絡的個人知識管理：將「大腦」維持為硬碟上的純 Markdown，並依賴 Keel 的索引，讓對話能參照筆記的正確部分。
• 重複檢查與摘要：排程提示/工作流程產生定期輸出（如每週檢討或每日摘要），並將結果捕捉回 Markdown。

常見問題

• Keel 是基於帳戶還是需要伺服器？ 不是。Keel 是本機優先、無遙測、無帳戶，且不運行伺服器；你的工作區以你擁有的檔案保存在電腦上。

• 我的上下文儲存在哪裡？ Keel 將你的上下文儲存在硬碟上的 Markdown 工作區資料夾（例如 ~/Keel）。Keel 會將捕捉、決策和任務寫回該資料夾的 Markdown 中。

• 我可以在不同 AI 提供者之間切換嗎？ 可以。Keel 支援 Claude、GPT、OpenRouter 和 Ollama 本地模型，你可在設定中切換提供者；若某提供者中斷，也會自動回退。

• Keel 可以用哪些輸入建立 wiki 知識庫？ 頁面指出 Keel 可攝取 Markdown 和 PDF 來建立專案知識庫。

• Keel 支援音訊轉錄嗎？ 是。Keel 可錄音或匯入音訊，使用 Whisper 本地轉錄，然後將結構化會議摘要寫回你的專案。

替代方案

• 本地知識庫 + 聊天工具（Markdown 優先工作流程）：可本地管理筆記並用 LLM 進行問答的工具，能達到類似目的，但可能缺少內建索引加上自動寫回 Markdown 的功能。
• 雲端記憶的桌面「AI 助手」應用：有些助手將對話歷史儲存在遠端系統，可能需要帳戶；相較 Keel，它們通常以便利性交換本地上下文所有權。
• 用於提供者切換的 LLM 儀表板：管理多個 LLM 端點的應用可用來切換模型，但可能缺少 Keel 專屬的 Markdown 工作區引擎、wiki 知識庫生成，或結構化會議轉錄工作流程。
• 具搜尋/RAG 整合的筆記應用：一般筆記應用帶 AI 搜尋可浮現相關文字，但它們在輸出結構（例如任務提醒、會議行動項目）及是否自動寫回結構化捕捉至 Markdown 上通常不同。