Kept Kept 是一款本地保存AI聊天记录工具，可将ChatGPT等对话转为Markdown，支持全文搜索，适合需要离线管理AI会话的用户。 Maker 说 用一条命令在 AWS 上启动并运行任何计算作业 热门评论 PH 用户Claude 的人觉得 HTML 更好。当然，没那么容易编辑。你怎么看？PH 用户本地 Markdown 是个很好的默认选项。我认为下一个难题是决定哪些内容应该从聊天存档中“毕业”出来。原始的 AI 对话里有很多死胡同和临时上下文。真正有价值的部分通常是决策、可复用的例子、确实有效的 prompt，以及你不想让未来会话忘记的约束。我希望看到 Kept 把这个边界明确化：存档所有内容，但帮助人们标记哪些是“记忆”，哪些只是记录，哪些已经足够陈旧，不再影响未来的工作。PH 用户嗨 Tibor，恭喜！缺失的那一块！Markdown + Obsidian 兼容性总能赢。知识图谱在实践中什么时候能胜过全文搜索？“我在哪里决定了 X”感觉像是全文搜索。“什么路径带我到了那里”感觉像是图谱。这是不是两者的分界线？祝发布顺利！PH 用户本地 Markdown 感觉是 AI 聊天的正确默认选项，因为有价值的部分通常不是聊天界面，而是你想移到笔记、文档或 repo 中的可复用上下文。我最好奇的细节是导出保真度：你是否在可预测的 frontmatter/schema 中保留了模型名称、时间戳、附件、代码块和源链接？这会让团队更容易把聊天视为持久的知识库，而不是另一个存档。PH 用户AI 聊天优先本地存储是明智的。供应商锁定是真实存在的，你有一个好 prompt，一周后它就在某个 UI 里消失了。我做过同样的事，构建了一个金融应用，把一切都放在设备上而不是服务器上。烦人的是不同设备之间的同步，而不需要自己运行云服务。你用本地 vault 是怎么处理同步的？还是目前只支持单机？PH 用户看起来挺酷！ 热门产品Tibor Takács2026-05-26原文 打开互动版
你怎么看？
原始的 AI 对话里有很多死胡同和临时上下文。真正有价值的部分通常是决策、可复用的例子、确实有效的 prompt，以及你不想让未来会话忘记的约束。我希望看到 Kept 把这个边界明确化：存档所有内容，但帮助人们标记哪些是“记忆”，哪些只是记录，哪些已经足够陈旧，不再影响未来的工作。
我最好奇的细节是导出保真度：你是否在可预测的 frontmatter/schema 中保留了模型名称、时间戳、附件、代码块和源链接？这会让团队更容易把聊天视为持久的知识库，而不是另一个存档。
我做过同样的事，构建了一个金融应用，把一切都放在设备上而不是服务器上。烦人的是不同设备之间的同步，而不需要自己运行云服务。
你用本地 vault 是怎么处理同步的？还是目前只支持单机？