surf

把文件和网页丢进去，AI 自动帮你生成笔记

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 252 🐛 待处理 37 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3639
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，本地部署，完全免费，无付费版本。

项目预览

surf 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队deta
官网地址https://deta.surf
GitHubhttps://github.com/deta/surf
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型claude,deepseek,gemma,knowledge-base,knowledge-management,llm,local,local-llm,ollama,openai,productivity,rust,svelte,typescript
GitHub 星标★ 3639
上线时间2025-10-20 00:00:00
代码更新2026-08-24
仓库体积268.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

surf 是一个个人 AI 笔记本应用，旨在帮助用户整理文件与网页内容，并基于这些材料自动生成笔记。它强调开源、本地运行和数据开放，用户可以选择包括本地模型在内的多种 AI 模型。项目采用 TypeScript 开发，核心能力包括：将分散的文件和网页统一收纳，通过 AI 提取要点、生成结构化笔记，并支持本地模型以保障隐私。它解决了传统笔记工具信息碎片化、手动整理耗时的问题，提供了一种更智能、更私密的个人知识管理方式。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3639

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • macOS、Windows 或 Linux 桌面系统
  • 能够访问 GitHub 或官网以获取安装包/源码
  • README 未列出具体运行时依赖，需以 docs/INSTALL.md 为准
  • 如需本地模型，需自行准备相应的本地模型环境（README 未给出具体步骤）

安装与启动步骤

  1. 1查看官方安装指南

    README 未直接给出安装命令，仅指向 docs/INSTALL.md，请先按该指南选择对应系统的安装方式。

  2. 2获取安装包或源码

    从官网或 GitHub 仓库获取对应平台的安装包；若要从源码构建与本地开发，请参考 CONTRIBUTING.md。

  3. 3完成安装并启动

    按安装指南在 macOS/Windows/Linux 上安装，应用数据默认以开放格式保存在本地。

  4. 4导入文件与网页

    启动后可把本地文件（如 PDF）或网页内容收入笔记流，并直接对其提问生成笔记。

  5. 5选择 AI 模型

    项目对 AI 模型保持开放，可选用包括本地模型在内的多种模型进行内容理解与笔记生成。

如何确认成功

README 未给出验证命令；一般以能打开 Surf 应用、成功导入文件或网页并对其提问作为可用标志。

常见问题

Q：Surf 支持哪些操作系统？

A：README 说明其运行于 macOS、Windows 和 Linux。

Q：数据保存在哪里？是否会上传？

A：README 强调本地优先，数据以开放格式存储在本地，项目开源且注重用户隐私。

Q：可以使用本地 AI 模型吗？

A：可以。README 表明对 AI 模型保持开放，支持包括本地模型在内的多种模型选择。

Q：如何从源码构建？

A：README 未给出构建命令，仅指出从源码构建和本地开发请查看仓库中的 CONTRIBUTING.md。

注意事项

  • README 的 Installation 部分只指向 docs/INSTALL.md，本教程未含具体安装命令，请务必以该指南为准。
  • 不要凭猜测执行 pip/npm/docker 等命令，安装包名与端口均未在 README 中出现。
  • 从源码构建属于开发者流程，需参考 CONTRIBUTING.md，与普通用户安装步骤不同。

核心亮点

  • 支持本地 AI 模型，数据不出本机，隐私有保障
  • 统一管理文件和网页，自动生成结构化笔记，节省整理时间
  • 开放数据格式，用户完全掌控自己的笔记内容

不足之处

  • 项目处于早期，功能完整性和稳定性有待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人知识库搭建，快速整理收藏的网页和文档
  • 学生或研究者汇总资料并生成学习笔记
  • 注重隐私的用户在本地环境下进行 AI 辅助笔记

替代项目

Obsidian、Notion AI、Mem.ai

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