看看收藏

专治收藏夹吃灰 —— 让存过的小红书笔记，这次真的找得回来。

_{收藏进来的笔记按类目摊在整理台上，每个分组是一叠可以展开的卡片}

拖一条笔记进来，本地解析正文、下载配图、跑 OCR 把图里的文字也读出来，然后自动归类到首页。

不依赖任何爬虫工具，也不用你的账号登录态去发请求。 解析走的是匿名访问单篇公开页面，一次一条、由你手动触发 —— 不带 Cookie、没有批量抓取、没有定时任务，所以封控风险很低，不用担心账号出问题。

数据全程存在你自己的电脑上，不上传云端，不需要 AI API key。

🤔 为什么做这个

小红书用户自己最常说的一句话就是收藏夹吃灰 —— 收藏的那一下确实觉得有用，然后就再也没打开过。

但吃灰不全是懒，是收藏夹本身没法用：

• 存了三百条，想找那条讲配色的，翻不到 —— 收藏夹不支持搜正文
• 干货全写在图片里，搜索框对图里的字完全无能
• 笔记被作者删了、被限流了，你的收藏就变成一张灰色占位图
• 想分类得手动建收藏夹，建完也懒得整理

于是「等有空再看」就变成了永远不看。

这个 App 的思路很简单：把你在意的那几条，抄一份到自己电脑上。 正文、配图、视频、图里的文字和视频文稿都存在本机。之后搜关键词就能命中，原帖删了也不影响你 —— 灰就吃不起来了。

✨ 能做什么

🔄 工作原理

flowchart LR
    A[小红书页面<br/>拖动笔记卡片] --> B[Chrome 扩展<br/>只取卡片已显示的<br/>链接和标题]
    B --> C[本地 Sidecar<br/>127.0.0.1:4318]
    C --> D[匿名解析<br/>credentials: omit<br/>读单篇公开页面]
    D --> E[图片与视频<br/>存到本机]
    E --> F[macOS Speech + Vision<br/>视频转写与图片 OCR]
    F --> G[规则分类<br/>9 个类目]
    G --> H[首页整理台<br/>卡片分组]

关键点：第 4 步的解析请求显式带 credentials: 'omit'，不携带任何 Cookie。失败就直接报错，不会回退到你登录着的浏览器。整条链路只处理你手动拖进来的那一条笔记。

🛡️ 为什么不用担心封号

市面上大多数小红书工具是爬虫思路：拿你的 Cookie 或扫码登录，然后用你的身份去批量请求接口。这种做法效率高，但风控一来账号就没了 —— 461、471、滑块验证、限流、封禁都是常见结局。

这个项目走的是另一条路：

代码层面都可以核对：

• 解析请求显式写着 credentials: 'omit' —— scripts/lib/anonymous-note-resolver.mjs:186
• 图片和视频下载同样不带凭证 —— scripts/lib/media-import.mjs、scripts/lib/video-import.mjs
• UA 是 KanKanFavorites/0.1 anonymous-local-resolver，没有伪装成 Chrome，平台一看就知道这是谁在请求
• 没有代理池、没有重试退避、没有 UA 轮换 —— 这些爬虫标配一个都没有

匿名解析失败时直接抛错，不会回退到你登录着的浏览器 —— 宁可这一条导不进来，也不动你的账号。

严格说没有任何第三方工具能承诺 100% 安全。但这里的请求模式和你自己用浏览器点开一篇笔记基本没区别，也不涉及任何账号行为，所以风险很低。

🔐 隐私边界（这部分请认真看）

这个项目对「能碰什么」划得很死，因为它处理的是你的浏览记录：

✅ 会做的

• 只解析你手动拖进来的单条公开笔记页面
• 匿名 HTTP 请求，不带 Cookie、不带 token
• 图片只从 .xhscdn.com / .xhsimg.com 下载，其他域名直接拒绝
• 所有数据写在本机目录，服务只监听 127.0.0.1
• OCR 用 macOS 系统框架跑，图片不出本机

❌ 不会做的

• 不读你的小红书 Cookie 或登录态
• 不访问收藏夹、关注列表、评论接口
• 不做定时任务、后台抓取、批量同步
• 不调用任何远程 AI 服务，不需要 API key
• 不上传任何数据到任何服务器

Chrome 扩展的权限清单（browser-extension/manifest.json，可以自己核对）：

"host_permissions": ["http://127.0.0.1:4318/*"]

只有本地回环地址一条。没有 tabs、没有 cookies、没有 webRequest —— 扩展在技术上就不具备后台开标签页或读取账号凭证的能力，它唯一做的事是把你正在看的这个卡片上已经显示出来的链接和标题，递给本地服务。

📦 安装

⚠️ 目前是 macOS 13+、Apple Silicon 专用。本地 OCR 和视频文稿依赖系统的 Vision / Speech 框架。

推荐：下载 Release 安装包

从 GitHub Releases 下载最新 DMG，把「看看收藏」拖进“应用程序”即可；安装包已包含运行环境，不需要 Node.js、npm 或终端命令。

因为当前版本没有 Apple Developer 公证，首次打开如果被 macOS 拦截：先尝试打开一次，再前往 系统设置 → 隐私与安全性 → 仍要打开。只需操作一次。

从源码构建

git clone https://github.com/feitangyuan/kankan-shoucang.git
cd kankan-shoucang
npm install
npm run tauri:build

产物在 src-tauri/target/release/bundle/，装完打开「看看收藏」。

装 Chrome 扩展

App 里点「浏览器插件」会同时打开 Chrome 扩展页和一个只含单个安装文件夹的 Finder 窗口：

1. Chrome 打开 chrome://extensions
2. 右上角开启 开发者模式
3. 点 加载已解压的扩展程序，选择 Finder 中唯一的「选择此文件夹安装看看收藏插件」文件夹

Tauri 不能替你安装 Chrome 扩展，这一步只能手动。

开始用

打开小红书搜索页，把笔记卡片拖进 App 窗口的任意位置。画布会依次显示识别 → 匿名解析 → 保存图片和 OCR → 收录完成。

也可以打开笔记详情页，拖右下角那个按钮。

🤖 接入 Claude Code / Codex

这是我自己最常用的功能：让 AI 直接查我的收藏当资料。

App 里点「连接 Agent」，选 Claude Code 或 Codex，它会自动注册一个叫 kankan-notes 的 MCP server。之后重开一个会话就能用了。

手动配置的话：

# Claude Code
claude mcp add --scope user kankan-notes \
  -e "LOCAL_APP_DATA_DIR=$HOME/Library/Application Support/com.patrick.kankanshoucang" \
  -- node /path/to/scripts/kankan-mcp.mjs

# Codex
codex mcp add kankan-notes \
  --env "LOCAL_APP_DATA_DIR=$HOME/Library/Application Support/com.patrick.kankanshoucang" \
  -- node /path/to/scripts/kankan-mcp.mjs

提供两个只读工具：

两个工具都只读本机 notes.json，不联网、不碰小红书账号。

于是可以这么用：

「从我收藏的笔记里找几条讲液态动效的，总结一下实现思路」

「我之前收藏过一个 ASCII 风格设计的案例，把原文找出来」

🗂️ 自动分类

按标题、正文、OCR 文本、标签加权打分，命中最高的类目胜出，分数不够则留在「待分类」：

编程开发 · AI工具 · 阅读思考 · 设计美学 · 旅行户外 · 美食餐饮 · 影像创作 · 方法论 · 生活方式

规则是纯正则表格，写在 scripts/lib/category-inference.mjs，按自己的兴趣改这个文件就行，不需要训练也不需要模型。

分组可以展开成平铺的卡片墙，每张卡上带着自动打的类目标签。分组名也能自己改 —— 比如把一堆买了没看的书归到「假装阅读」：

💾 数据存在哪

~/Library/Application Support/com.patrick.kankanshoucang/
├── notes.json          # 所有笔记的正文、文稿、OCR、元数据
├── media/<noteId>/     # 每条笔记的配图与视频
└── settings.json

• 备份：直接拷走这个文件夹
• 彻底删除：删掉这个文件夹，App 就回到空白状态
• 仓库里不含任何笔记数据，.gitignore 也挡住了，不用担心 commit 的时候把收藏推上去

🛠️ 本地开发

npm install

# 起前端 + 本地服务（两个终端）
npm run dev
npm run local-api

# 或者直接跑桌面版
npm run tauri:dev

验证：

npm test
npm run lint
npm run build

🔌 本地接口

服务监听 http://127.0.0.1:4318，只接受来自 localhost、Tauri 和本扩展的请求。

端口可以用 LOCAL_API_PORT 改，数据目录可以用 LOCAL_APP_DATA_DIR 改。

🧱 技术栈

• 前端 Next.js 16 · React 19 · Tailwind CSS 4 · Framer Motion
• 桌面 Tauri 2
• 本地服务 Node.js sidecar（零依赖，只用标准库）
• OCR macOS Vision 框架，经 JXA 调用，识别 zh-Hans / zh-Hant / en-US
• 视频文稿 macOS Speech 强制设备端识别；不支持离线识别时不会回退到云端

⚠️ 已知限制

• 仅 macOS：OCR 和视频文稿依赖 Vision / Speech 框架
• 离线转写兼容性：只有系统报告支持中文设备端识别时才会生成视频文稿
• 小红书改版会失效：扩展的 DOM 选择器和页面状态解析规则依赖当前页面结构，改版后需要跟着更新
• 匿名解析可能失败：页面拒绝匿名访问时导入会报错。这是设计如此 —— 不会为了成功率去用你的登录态
• 不支持批量：一次一条，没有收藏夹同步。这也是故意的

📄 License

AGPL-3.0-or-later

可以商用，也可以随便改。但如果你修改后对外分发，或者拿它提供网络服务，必须以同样的 AGPL 协议公开你的改动源码。

换句话说：欢迎拿去用、拿去改、拿去卖，但不能闭源套壳。