omnibox

碎片信息一键收拢，查过收藏过的不再丢

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。

开源 unknown 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1500

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类搜索知识

开发团队import-ai

所属国家

官网地址https://www.omnibox.pro

GitHubhttps://github.com/import-ai/omnibox

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

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★ 1500

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-12-31 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

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

项目介绍

omnibox 是搜索知识领域的开源项目，由 import-ai 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,500）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。

近 45 天，它的 GitHub 星标从 1,479 增加到 1,500，净增 21。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：个人知识库构建与智能检索。同类可对比的替代方案包括 Obsidian、Notion、Mem。

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