轻量记录 · 智能整理 · 一键分享
你的日记不再只是静态文字，而是与你共同进化的“第二大脑”。
Heartiger 不是一个普通的日记本，而是一个由 AI Agent 驱动的个人知识操作系统。它借鉴了 Cortex-Claw 架构，将你的每日碎片记录（文字、语音、图片）自动转化为结构化日记、洞察灵感与精美分享卡片。
核心原则：
- 本地优先，隐私安全：所有数据存储在你自己的设备上，Agent 仅在后台协助整理。
- AI 辅助而非替代：所有自动生成的内容必须经你确认，你始终拥有最终控制权。
- 极低记录门槛，极高分享价值：通过微信服务号、桌面小组件等入口，3 秒完成记录；AI 帮你把琐碎日常变成值得分享的故事。
- 微信服务号：像聊天一样发送语音/文字/图片，自动存入当日素材库。
- 桌面小组件：点击即可语音输入，无需打开 App。
- 语音转文字：高准确率，支持中英文混合及常见方言。
- 素材时间流：App 内按时间线展示所有碎片，清晰可编辑。
- 定时整理：每日预设时间（如 21:00），Agent 自动聚合当日素材。
- 多风格日记：支持 日报风格（结构化工作复盘）、散文风格（优美叙事）、清单体（极简时间线）等。
- 素材聚合与补全：将同主题碎片合并，为过于简短的记录补充合理过渡（不编造事实）。
- 心情小结：根据表情、语气词等生成当日情感曲线总结。
- 主题生成：基于日记内容，AI 自动生成 2-3 个可分享的“视角主题”（如“年度最佳电影”、“周末独处时光”）。
- 一键配文：为主题生成 3-5 条不同风格的文案（文艺、吐槽、干货），并推荐热门标签。
- 智能配图：
- AI 生成：根据文案生成插画/水彩/3D 风格图片。
- 用户上传+AI 美化：上传原图，AI 自动调色、超分、添加艺术字。
- 精美卡片分享：合成图文卡片，一键保存或分享到微信/小红书/微博。
- 本地 Markdown 仓库：所有日记以
.md文件存储在你手机/Documents/HeartLight/目录，可随时用任何文本编辑器打开。 - 端到端加密云备份（可选）：备份前用你的密码加密，服务商无法读取。
- AI 服务数据脱敏：调用大模型时自动移除姓名、手机号、精确位置等敏感信息。
flowchart TB
subgraph 交互层[交互层 前端]
A[微信服务号] --> B[消息队列]
C[桌面小组件] --> B
D[App手动记录] --> B
E[语音输入] --> B
end
subgraph 代理层[代理层 OpenClaw Agent]
direction LR
F[智能分拣员 Skill] --> G[原始素材库]
H[动态炼金师 Skill] --> I[知识图谱]
J[输出引擎 Skill] --> K[分享卡片/报告]
L[个人教练 Skill] --> M[行为分析]
end
subgraph 存储与语义层[存储与语义层]
N[本地 Markdown 仓库]
O[向量数据库 Qdrant]
P[图片及音频存储]
end
B --> F
F --> N
N --> O
O --> H
H --> I
I --> J
J --> K
L --> M
M --> N
核心组件：
- 交互层：微信服务号、桌面小组件、App 前端 —— 仅负责捕获输入和渲染输出。
- 代理层：基于 OpenClaw 框架的四大 Skill（分拣、炼金、输出、教练），通过 MCP 协议与前端通信。
- 存储与语义层：本地 Markdown 仓库 + 向量数据库（Qdrant），支持语义检索与知识图谱构建。
| 模块 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | 微信小程序 + 原生 iOS/Android 小组件 |
| Agent 框架 | OpenClaw + MCP 协议 |
| 本地存储 | Markdown 文件 + YAML Frontmatter |
| 向量数据库 | Qdrant (嵌入式) |
| 大语言模型 | 本地：Ollama (Qwen-4B)；云端：GPT-4o / Claude API |
| 图像处理 | Real-ESRGAN (超分) + GFPGAN (人脸修复) + 自研滤镜 |
| 语音识别 | 微信同声传译 / 阿里云语音 |
- V0.5 设计阶段：完成产品需求文档与架构设计（2026-03）
- V1.0 MVP (4周)：微信服务号记录 + 桌面小组件 + 语音输入 + 基础整理（日报/散文风格）
- V1.5 社交探索版 (6周)：社交灵感工坊（主题生成、配文、AI美化图片）+ 分享卡片
- V2.0 智能生活伴侣 (8周)：周报/月报自动生成、年度回顾视频、知识图谱可视化
- V3.0 开放生态 (12周)：接入日历/运动/音乐数据，支持自定义 Skill（MCP Server）
本项目处于早期开发阶段，欢迎对 Agent 架构、隐私计算、AI 应用感兴趣的朋友参与贡献！
当前重点需求：
- Agent Skill 开发：实现“智能分拣员”的原型（Python + watchdog + LLM 调用）
- 微信服务号集成：实现消息接收与回复逻辑
- 本地向量库集成：在移动端嵌入式 Qdrant 的可行性验证
请阅读 CONTRIBUTING.md 了解详细流程，或通过 Issue 讨论你的想法。
MIT © 2026 Void Ember (widechaos)
- 项目官网：heartiger.xyz (待上线)
- 用户交流微信群：添加微信
HeartigerBot并备注“心光” - 开发者社区：GitHub Discussions
心光日记 —— 让每一天的琐碎，都变成值得分享的诗。