用 Obsidian 记笔记的，看完可能会想换。
记笔记这件事，工具多得选不过来。但如果你同时满足两个条件——想要本地优先 + 私有数据，又想 AI 直接帮你写——你会发现一个尴尬：Obsidian 生态强但 WYSIWYG 体验差、接 Claude 全靠社区插件且很碎；Notion WYSIWYG 体验好但数据在云上且 AI 是黑盒。
OpenKnowledge 想同时吃下这两头。它是 Inkeep 公司开源的 AI 优先 markdown 编辑器（inkeep/open-knowledge，1160 stars，GPL-3.0，TypeScript），定位很直接：Notion 的编辑体验，加上 Claude / Codex / Cursor 直接在里面协作，数据完全本地。
它跟 Obsidian 最本质的区别不是「有没有 AI」，而是 AI 接入方式——OpenKnowledge 让 agent 直接在编辑器画布上实时编辑，你能看到它在改哪个字、能 undo、有版本历史。这不是「对话框里问答再粘贴」，是真正的人机协作编辑。
先把三者放一张表，看定位差异：
| 维度 | Obsidian | Notion | OpenKnowledge |
|---|---|---|---|
| 数据存储 | 本地 markdown 文件 | 云端（可导出） | 本地 markdown 文件 |
| 编辑体验 | 混合模式（非真 WYSIWYG） | 真 WYSIWYG | 真 WYSIWYG |
| AI 集成 | 社区插件，碎片化 | 内置但闭源黑盒 | 原生 MCP + skills，Agent 画布协作 |
| 协作 | 付费云同步 | 实时协作 | git/GitHub 驱动的团队共享 |
| 开源 | ❌ 闭源 | ❌ 闭源 | ✅ GPL-3.0 |
| 私密性 | 高（本地） | 低（云端） | 高（本地） |
Obsidian 的痛点很明确：它没有真正的所见即所得（mixed-mode 那种编辑体验和 Notion 差一档），而且接 Claude / Codex 得靠社区插件，体验割裂——你在对话框里让 agent 生成内容，再手动粘贴进笔记。
Notion 痛点相反：编辑体验好，但数据在云上，AI 是闭源黑盒，你不能用自己接的 DeepSeek、不能深度定制工作流。
OpenKnowledge 卡的就是这个空档：本地 markdown 文件（私密、可 git 版本控制），Notion 级的 WYSIWYG，加上 agent 通过 MCP 直接接入编辑器。
这是 OpenKnowledge 最值得说的能力，也是它和「给编辑器加个 chat 框」的本质区别。
Claude Code、Codex、Cursor 这些桌面 agent 可以在它们的内嵌浏览器里直接打开 OpenKnowledge 编辑器，实现 side-by-side 协作。Agent 写的内容实时出现在你的文档画布上，你能看到它改了什么、可以 undo、有完整的版本历史。
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这个「画布协作」比 chat 模式强在哪？想象你在写一份技术 spec。用 chat，你得描述「把第三节的架构图改成微服务」，agent 生成一段 markdown，你复制粘贴过去，格式可能还不对。用画布协作，agent 直接在文档里把那一节改了，你看着它改、不满意一键 undo，所见即所得。
配合内置的 MCP、skills 和 agentic search，它还能做更重的事——比如自动维护一个 LLM Wiki（给 agent 用的知识库），或者「AI 第二大脑」场景：你的笔记自动被索引，agent 查笔记时能检索到准确段落并引用。
OpenKnowledge 有个很有意思的工程难点：WYSIWYG 编辑器内部是 ProseMirror（AST 结构），但存储是纯 markdown 文本。这两者之间要做双向无损转换，而且要实时同步。
ProseMirror 的 AST 设计本来就不是为了字节级保真。你打个粗体，ProseMirror 内部可能是某个 node 的 mark，转回 markdown 时格式细节（比如用 ** 还是 __）可能不一致。OpenKnowledge 写了一条专门的 pipeline 处理 ProseMirror ↔ markdown 的无损双向转换。
更进一步，它用了一个双观察者 CRDT（Conflict-free Replicated Data Type）来保持 ProseMirror 状态和 markdown 状态同步。CRDT 的好处是天然支持多人/多端并发编辑不冲突。这个 CRDT + git 还驱动了 agent 协作体验——agent 在 markdown 里的改动通过 CRDT 实时反映，你能 undo/redo，有版本历史。
技术栈值得一提，都是很主流的库：Tiptap / ProseMirror（编辑器）、CodeMirror（代码块）、yjs（CRDT）、Electron（macOS 桌面 app）、Orama（搜索）、remark / rehype / micromark（markdown 处理）。这套组合说明它不是从零造轮子，是在成熟的富文本 + CRDT 基础上做 AI 集成层。
场景一：技术 spec 协作编写。你和 Claude Code 同时在一份架构 spec 上工作。你写业务背景，Claude 帮你补技术方案和 mermaid 图，各自改各自的，CRDT 保证不冲突。最后导出的是纯 markdown，能直接进代码仓库的 docs 目录。
场景二：LLM Wiki 维护。项目知识散在 Notion、Confluence、各种文档里。用 OpenKnowledge 把它们收拢成本地 markdown wiki，内置的 MCP + agentic search 让 Claude Code / Codex 能直接查这个 wiki，等于给 agent 装了个可检索的项目大脑。
场景三：AI 第二大脑。个人笔记、读书摘录、灵感碎片都存本地 markdown，OpenKnowledge 自动建索引。你想回顾某主题时，让 agent 跨多篇笔记检索并汇总，引用都指向你的原始文件。
两种形态，按平台选：
macOS：直接下桌面 app（dmg），拖进 Applications 就能用。
Linux / Windows / Intel Mac：通过 CLI 跑本地 web app（需要 Node.js 24+）：
npm install -g @inkeep/open-knowledge
cd your-project
ok init # 初始化项目 + 自动配置 Claude Code / Cursor / Codex 集成
ok start --open # 启动 web 编辑器并打开浏览器
ok init 这步会自动检测你电脑上装了哪些 agent harness，然后给它们写好 MCP 和 skill 配置。不用手动改 Claude Code 的配置文件，OpenKnowledge 帮你搞定集成。
它还能直接打开你现有的任何 markdown / mdx 文件夹——现有代码仓库的 docs、Obsidian vault、个人 wiki 都能直接喂进去。官方的说法是「Notion meets VSCode」，定位上它既能当知识库，也能嵌进代码项目里当文档编辑器。
团队共享和自动同步是可选开启的，底层走 git / GitHub，所以本质是「no-code 的 git 协作」——你感觉像在用 Notion 的分享，但数据始终是你自己的 markdown 文件，隐私可控。
适合：
- 想要本地优先 + 私密数据，又想深度用 AI 写笔记的人
- 团队需要协作编辑 markdown spec / 文档，但不想数据上云
- 在用 Claude Code / Codex，想让 agent 直接操作文档而非 chat 模式
- 想给项目搭一个 agent 可检索的 LLM Wiki
不太适合：
- 重度依赖 Obsidian 庞大插件生态的用户——OpenKnowledge 还年轻，插件生态刚起步
- 需要复杂数据库视图（Notion 的 board / gallery / relation）的——它是编辑器，不是数据库
- 非 macOS 且不想装 Node.js 环境的（Linux/Windows 走 CLI）
OpenKnowledge 代表一个清晰的趋势：知识管理工具的 AI 集成正在从「对话框外挂」走向「画布原生协作」。它赌的是「本地 markdown + 真 WYSIWYG + agent 直接编辑」这个组合有市场——对于在乎数据私有又想用好 AI 的开发者，这个组合确实有吸引力。1160 stars 说明不少人买账。
你现在用什么记笔记？Obsidian 还是 Notion？OpenKnowledge 这种 agent 画布协作的思路你怎么看，评论区聊聊。觉得有用点个赞让更多人看到。
作者: itech001
来源: 公众号：AI人工智能时代
网站: https://www.theaiera.cn/
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