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Wenlan文澜

值得信任的活 wiki。

你的 agents 边工作边写的第二大脑：repo 事实、客户通话、训练计划。每一页都保持有引用、有链接、跟得上现况，你不用自己维护。

每个 claim 都有引用过时事实自动被取代页面彼此链接
下载 Wenlan在 GitHub 查看
可搭配Claude CodeCursorCodexClaude DesktopVS CodeObsidian

下⁠载⁠适⁠合⁠你⁠系⁠统⁠的 Wenlan。

Wenlan v0.15.8 提供 macOS 桌面预览版，以及原生 CLI、本地 daemon 与 MCP connector 包。

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每个 wiki 都死于乏人照料。

先是手工照料的 vault，接着是挂上 wiki 的 agents：写得更快，一样腐坏。Wenlan 是接下来的那一步。

gen 0Wiki 墓园superseded

Obsidian vaults、Notion 页面、团队 wiki。全靠手工照料，你的纪律撑多久，它就活多久。

gen 1初代 llm-wikisuperseded

Agents 把笔记倒进 Markdown 文件。没有来源、没有 recall、没有维护。它腐坏得更快，还更有自信。

Obsidian 加上 agentssuperseded

Agents 写进你的 vault，但园艺活还是你的。捕捉变容易了，腐坏照旧。

gen 2 and beyondWenlancurrent

会自我维护的 llm-wiki：在真实工作中写成、引用到来源、由 hybrid recall 找回、在你睡觉时持续 enrich。

capturerecallenrich

而在你睡觉时，wiki 只会变得更好。

给 code、客户工作、研究用的 LLM wiki。

Wenlan 把 repo 事实、客户限制、source trails 和读书笔记变成 agent 能简报、召回、交接的 source-cited 页面。

维护工程师真的会更新的 codebase 文档。

会持续更新的工程文档 · 28 sources

Auth v2 migration

有来源
✓ token backfill
→flag flip
→30d expiry
Rollout

Cutover blocks on the session-token backfill; run it before the flag flip.1

Legacy tokens stay valid for 30 days after cutover, then hard-expire.2

Cites

/migrations/auth-v2Rollout
/runbooks/releaseRollback

下一个 agent 打开的是工程师也会更新的 living docs。

The long tail
[[meeting notes]][[incident reviews]][[trip planning]][[reading lists]][[hiring loops]][[home lab]][[language study]][[competitor teardowns]][[grant applications]][[garden log]][[gift ideas]][[tax season]]
[[postmortems]][[api quirks]][[vendor notes]][[recipe box]][[team rituals]][[conference notes]][[side projects]][[health logs]][[renovation plans]][[paper trails]][[dnd campaigns]][[onboarding docs]]

给 AI 工作用的 handoff 循环。

Wenlan 在工作发生时捕捉决策，在 sessions 之间精炼 wiki，并在下一个 session 开始时送上简报。

/capture · session 进行中

工作留下轨迹

  • + rollback needs db lock
  • + client capped budget at 40k
  • + claim in section 2 went stale

/distill · sessions 之间

重复出现的内容变成页面

DedupLinkSupersede

当某个主题值得立刻成页时，agents 也会直接创建页面。

/brief · 下一个 session

下一个 agent 热启动

Release runbook

cites /runbooks/release, /docs/architecture

下一段对话从 handoff 开始，而不是重新拼回过去。

工作会变成可重用的页面。

人类读得懂，agents 用得上

整理过的决策和教训变成耐用的页面，而不是埋在聊天记录里。

Migration plan

6 sources cited

Runbook

8 sources cited

Architecture map

10 sources cited

Recall 带着脉络一起回来

人、项目、页面会连着 memory 也彼此相连地回来，recall 到手时就带着整个邻域。

每个 claim 都留着来源

Wenlan 拒绝没有来源的页面。每个蒸馏出的 claim 都引用产生它的 memory，随时可以回溯重查。

# Architecture map

Search writes go through the ingest daemon; the API crate only reads.[1]

[1] mem_0142 · decisionfrom/docs/architecture

先审核，再信任

低信心的捕捉和矛盾会浮上来等你审核，而不是悄悄进入 context。你只在要紧时介入。

contradiction

low confidence

new: “staging deploys from main”

mem_0087: “staging deploys from release branches”

supersedekeep both

每一轮都更新鲜

在 sessions 之间，后台批次会链接 entities、扩充相符的页面、淡化过时的 memories。

+ linked Dana to checkout redesign

~ refreshed page: architecture map

− faded 3 stale memories

Spaces 让工作各归各位

捕捉和 recall 都带上 space 标签，客户事实永远不会渗进 side project 的简报。

space: work128

space: personal41

space: client-arden67

像代码一样有版本

Memory、页面和 session artifacts 都活在真正的 git 历史里。可查看、可 diff、可回滚。

a41f2c distill: architecture map

9d03b7 capture: rollback lesson

3c88e1 handoff: session close

一个家，不被任何工具绑死

每个 MCP client 都通过同一个本地 daemon 读同一份共享记忆。文件永远是你的。

Claude CodeCursorCodexClaude DesktopVS CodeGemini CLI

~/.wenlan

one shared memory

local daemon · plain files

Agents 拿到索引。 你拿到文件。

捕捉先进到快速的本地索引，再凝固成你能打开、diff、保存的 Markdown 页面。

索引 · agents 的工作记忆

recall:“staging rollback”
FTS5 · exact termmem_0231 · rollback needs db lock
vectors · paraphrasemem_0142 · deploy reverts hang
graph · entity linkmem_0087 · project: checkout → deploy gotcha
all three return together, rankedreciprocal rank fusion

三条路进来，一次查询。任何单一路径都会漏掉其中两条。

staging

mem_0231 · rollback needs db lockstaging
mem_0198 · budget capped at 40kready to distill

Markdown · 属于你的长期记录

~/.wenlan/pages/architecture-map.md

# Architecture map

Writes go through the daemon. [^1]

[^1]: /docs/architecture

a1b2c3d page: architecture-map refreshed (4 sources)

Obsidian-compatible · grep-able · yours to move

×只有文件

每次 recall 都要重读整个文件夹，context window 买单。

×只有数据库

快但不透明。没有东西可以打开、diff 或搬走。

✓索引 + 文件

给 agents 一次查询。给你可读、有版本的文件。

Hybrid retrieval，实测

少 96% tokens。

Hybrid retrieval 不需要重放聊天历史，也能找到正确的本地 context。

自己运行 harness。

完整聊天重播

每次查询 4,505 tokens / query

不使用 retrieval，整份 transcript 进 context

Wenlan 检索

每次查询 168 tokens / query

CE-reranked，500 题 snapshot

93.6% Recall@50.883 NDCG@100.857 MRRLME_Oracle snapshot

Retrieval-only snapshots。LME_S 在 stratified N=90 deep-S fixture 上记录 87.7% R@5 和 0.815 MRR。Token 比较是完整重播对 retrieved context。

常见问题。

Wenlan 是什么？

Wenlan 是 AI 工作的 LLM wiki。AI 代理捕捉学到的内容，你加入信任来源，本地 daemon 让有来源依据的 wiki 页面跨 chats、tools、projects 和时间保持最新。

Wenlan 和内建 AI memory 有什么不同？

内建 memory 会保存 AI 认为重要的内容。你通常无法追踪、修正，或从另一个工具使用它。Wenlan 让 memory 留在本地、可见、可修正、可追溯。可读 pages、session logs 和 project status 都 versioned in ~/.wenlan/.git/，每个 distilled page 都会引用产生它的 source memory IDs。

Wenlan 的 retrieval quality 到哪里？

Hybrid retrieval 结合 vector search (BGE-Base-EN-v1.5-Q, 768-dim)、FTS5、reciprocal-rank fusion、knowledge-graph context 和本地 BGE reranker。LME_Oracle 在 500-question snapshot 上是 93.6% Recall@5、0.857 MRR、0.883 NDCG@10。LME_S 在 stratified N=90 deep-S snapshot 上是 87.7% Recall@5、0.815 MRR、0.822 NDCG@10。Eval harness 放在 repo 的 crates/wenlan-core/src/eval/。

我的数据是私密的吗？

是。Wenlan 在你的机器上运行，数据库也存放在本地。默认没有 cloud sync 或 telemetry。本地 memory setup 不需要模型或 API key。On-device models 或 Anthropic key 只有在你选择启用 automatic page distillation、recaps 和更丰富 graph work 时才会使用。

Wenlan 只是另一个 memory MCP 吗？

不是。MCP server 只是 connector。Wenlan 还包含本地 daemon、manual /distill、可选的 model-backed background extraction 和 page work、具备 DiskANN vectors 的 libSQL store、FTS5 + knowledge graph、mandatory provenance、memory/page/session artifacts 的真实 git versioning，以及可读的 Markdown export paths。

哪些 AI tools 可以搭配 Wenlan？

Claude Code 和 Codex 有 plugin 路径。Cursor、Claude Desktop、VS Code、Gemini CLI 等本地 clients 通过 Wenlan 的 MCP server 连接。ChatGPT 和 Claude.ai 使用 Streamable HTTP MCP，desktop app 的 Remote Access 提供引导式路径。Remote Access 没有身份验证；任何拿到 URL 的人都能访问 Wenlan，因此不用时请停止 Remote Access。

Wenlan 能取代 Notion 或 Obsidian 吗？

不能。Wenlan 不是 notes app，也不是 writing tool。它捕捉并整理你从 AI conversations 学到的内容。如果你想在 Obsidian 阅读，可以把 ~/.wenlan/ 底下的 Markdown projection symlink 进去。

我要怎么设置？

Claude Code 使用 marketplace plugin 和 /setup。Codex 可以使用 Wenlan plugin，或运行 wenlan connect codex。其他本地 clients 使用 wenlan connect <client>。ChatGPT 和 Claude.ai 通过 desktop app 的 Remote Access URL 使用 Streamable HTTP MCP。该 URL 没有身份验证，请视为秘密，并在不用时停止 Remote Access。

Wenlan 支持 Windows 或 Linux 吗？

支持。当前预编译 daemon release 覆盖 macOS Apple Silicon、Linux (x86_64, aarch64; glibc) 和 Windows (x86_64)。macOS Intel 仍可走 source/dev 路径，但目前没有 macOS Intel 预编译运行时。Service registration 在 macOS 使用 launchd、Linux 使用 systemd-user、Windows 使用 Task Scheduler (schtasks)。

我可以把工作和个人 memory 分开吗？

可以。Memories、pages 和 recalls 都属于一个 space，例如 work、personal 或 client-X。你可以用 WENLAN_SPACE 在每个 shell 设置 active space，或在 ~/.wenlan/spaces.toml 声明。Auto-detector 也会从当前 repo 或 workspace 选择 space。

Wenlan 免费吗？

是。Wenlan 是 open-source。Wenlan repo 里的本地 runtime、CLI、MCP server、Claude Code plugin 和 Codex plugin files 都是 Apache-2.0。

开源

在重要的地方保持开放。

本地 runtime、CLI、MCP server、Claude Code plugin 和 Codex plugin 都是 Apache-2.0。

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