omnibox

碎片信息一键收拢,查过收藏过的不再丢

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 搜索知识 🍴 复刻 170 🐛 待处理 3 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1546
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

omnibox 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队import-ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai-search,editor,llm,note,rag
GitHub 星标★ 1546
上线时间2024-12-31 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积200 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

OmniBox 是一个集收集、整理、使用与分享于一体的 AI 搜索工具,帮助用户把散落的信息集中管理。通过简洁的交互把搜索与知识组织打通,让信息获取、沉淀与复用变得更加高效有序。

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 ★ 1546

技术标签

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:云服务 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

  • 可访问 omnibox.pro 的网络环境
  • 常用浏览器(用于安装浏览器扩展保存网页)
  • 可选:Email / Google / 微信账号之一用于登录
  • 可选:iOS 设备以使用 Flash 速记与文件分享
  • 可选:安装微信以使用 WeChat Bot 收集内容

安装与启动步骤

  1. 1注册并登录在线服务

    README 推荐直接使用官方在线服务 omnibox.pro,支持 Email、Google、微信三种方式登录,无需自己部署即可开始使用。

  2. 2安装浏览器扩展

    按官方文档《Browser Extension Installation》安装扩展,即可把网页正文一键保存进 OmniBox。

  3. 3上传文件自动解析

    在 OmniBox 中上传 PDF、Word、PPT、MP3 等文件,系统会做端到端解析与索引,之后可直接提问。

  4. 4用 Markdown 整理笔记

    在编辑器里写 Markdown 并渲染公式、思维导图、流程图、时序图、甘特图、乐谱等内容。

  5. 5本地部署(可选)

    README 未给出部署命令,只提供了 Local Deployment 文档链接,需打开官方部署文档按步骤自行部署。

如何确认成功

能成功登录 omnibox.pro,并且保存一个网页或上传一个文件后可以被检索和提问,即说明使用正常。

常见问题

Q:必须自己部署才能用吗?

A:不需要。README 首先推荐使用官方在线服务 omnibox.pro,用 Email、Google 或微信登录即可,本地部署只是可选方案。

Q:支持保存哪些类型的内容?

A:浏览器扩展可保存网页正文;同时支持上传 PDF、Word、PPT、MP3 等文件并自动解析索引;还可通过微信机器人和 iOS 速记收集内容。

Q:怎么安装浏览器扩展?

A:README 只给出了官方文档链接(omnibox.pro/docs/browser-extension),请按该文档中的安装步骤操作。

Q:本地部署的命令在哪里?

A:README 未列出任何部署命令,仅指向官方 Local Deployment 文档(omnibox.pro/docs/deploy),需以该文档为准。

注意事项

  • README 中没有任何安装命令、包名、端口或路径,本教程步骤依据其功能与文档链接整理,具体命令请查阅官方文档。
  • 官方在线服务与本地部署是两条路线,普通用户建议先用在线服务。
  • 本地开发章节在 README 中内容不完整(Quick Start 部分被重复粘贴),无法据此还原命令。
  • 项目源码地址:https://github.com/import-ai/omnibox

核心亮点

  • 一站式整合收集、整理、使用与分享,覆盖知识管理全流程
  • 基于RAG与LLM的智能搜索,支持AI代理交互,提升信息检索效率
  • Python技术栈,模块化设计,易于扩展与二次开发

不足之处

  • 项目较新,文档与社区生态待观察
  • 功能集成度高,可能带来学习曲线与配置复杂度

适用场景

  • 个人知识库构建与智能检索
  • 团队协作中的信息共享与整理
  • AI驱动的搜索与问答助手

替代项目

Obsidian、Notion、Mem

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