本地优先，选择权始终在你

把碎片，
变成系统。

从捕捉，到笔记、任务、长期记忆与持续更新的 Wiki。让每一次真实记录，都能在未来被重新找到。

立即体验

原始记录

证据可追溯

Wiki 持续生长

一条想法，四种去处

点击每一步，看同一条原始记录如何被保存、整理、求证，并成为可以继续生长的知识。

原始输入不会被 AI 的改写覆盖。

捕捉

先保存原文，再决定如何处理

文字、语音、图片或链接都可以成为入口。Jarvis Notes 先保留真实来源，再把处理选择交还给你。

文字文档链接

受控协作 · 纯前端演示

不是让 AI 自由发挥，
而是让每一步都可见

选择一种模拟输入，观看 Jarvis 如何先保留原文，再拆分任务、核对证据，并在真正写入前把决定交还给你。

选择输入

Multi-Agent 协作图本页为交互模拟，不连接真实数据

速记路径 · 行动优先

模拟原始输入 移动端随手记录

我希望知识库在离线时也能完整保存，恢复连接后再同步。

刚刚捕捉未分类本地草稿

原文优先

Coordinator 理解与调度 识别意图、范围与风险

专职协作 并行形成候选结果

结构 Agent整理输入层级

任务 Agent寻找下一步

记忆 Agent提出长期候选

证据校验 检查来源、冲突与置信度

等待确认 接受、拒绝或只留原文

持续生长 写入 Markdown 与知识关系

等待运行选择一种输入，然后观察每一步如何被约束。

同一份知识，
继续用不同方式思考

笔记不需要被困在一种界面里。根据当下的问题，把它切换成空间、表格或时间。

把关系摊开，顺着空间继续思考

自由排列笔记、证据与想法，把暂时还说不清的关系放到同一张画布上。

本地优先，
不是一句口号。

原始 Markdown 文件始终可以保存在你的设备上。需要跨设备时，再明确选择同步范围。

不登录也能从本地知识库开始
同步前显示数据范围与状态
冲突、来源与修改保持可见

选择你的数据边界此处仅为交互演示，不会上传数据

本地模式已选择你的文件停留在这台设备上。

40 秒，看一条想法如何长成知识系统

从快速记录、Markdown 与证据，到 Wiki、知识图谱和本地优先的数据边界。

让下一个想法，不再消失。

Jarvis Notes 尚未开放，正式发布后再见。

把碎片，变成系统。