Writer

一个安静的、专注于输入的写作工具。落笔即存，其余交给 Agent。

在线体验 writer.genedai.md · 架构 · 部署 · English

[!WARNING] writer.genedai.md 是公开演示站（PUBLIC DEMO）：访客可写入文档与站点设置（开放写作），但写入与 AI 补全受速率限制；整库 zip 导出与 MCP 端点关闭。请不要在演示站写入私密内容。

为什么

市面上的笔记工具都在做加法：双链、看板、数据库视图、插件市场。但写作真正的瓶颈从来不是组织能力不够，而是「开始写」这件事太难。每次打开笔记软件，你要先决定放进哪个文件夹、套用哪个模板、打上什么标签，而这些决策消耗掉的，恰恰是准备落笔的那点动力。

Writer 反过来做减法。它只提供一张随时摊开的纸：你负责写，写完之后的分类、解析、排版、归档，全部交给一个自动运行的 Agent。你不需要管理任何东西，也不需要关心它是怎么整理的。

它如何工作

书写。 页面主体是一张 A4 纸样式的画布。打开即写，内容随输入自动保存到云端与本地，关掉页面、断网、切换标签页都不会丢。正文使用思源黑体（Noto Sans SC）排版，拉丁字形取自 Source Sans，中英文混排时字重与基线保持一致。

联想。 输入停顿时，AI 会在光标后给出一段浅灰色的续写建议，交互与 Cursor / VS Code 的代码补全一致：Tab 采纳，Esc 忽略，继续打字则自动消失。触屏设备会在建议出现时显示「采纳 / 忽略」底栏，不依赖实体键盘。

归档。 一篇内容完成后（点击「完成」、按 ⌘⏎，或静置数分钟自动触发），归档 Agent 接手：它先查看档案库现有的分类体系、检索相似的旧文，再决定这篇的标题、分类、标签、摘要与排版，最后存为 Markdown 文件。

回头修改。 归档后的内容不是只读的。在阅读页点「修改」，它会变回草稿回到编辑器，改完重新交给 Agent 归档；点「删除」则移入回收站，可以立刻撤销，也可以之后在设置里恢复。彻底删除会同时移除 R2 中的 Markdown 文件。

/archive 按 Agent 维护的分类陈列，支持关键词检索；私有模式可切语义检索与 zip 导出	/d/:id 排版后的正文、决策轨迹与原文件下载

架构

三层：浏览器只管输入与浏览，Worker 在边缘处理请求，重活交给平台。

归档 Agent

归档不是一次 LLM 调用，而是一个跑在 Cloudflare Workflows 里的多轮工具使用 Agent。每篇完成的文档启动一个独立的 Workflow 实例，Kimi K2.6 在其中自主决定调用哪些工具、调用几轮，直到提交归档结果。

这样设计带来三件事：

1. 分类体系会生长。 Agent 每次归档前都会先看现有分类和最近的归档，优先复用，必要时才新建。分类不是写死在代码里的枚举，而是随着你写的内容自然演化。
2. 中断可以恢复。 每个 Agent 回合都是一个独立重试、可断点续跑的 Workflow step。模型超时、进程被驱逐、D1 抖动，都会从上一个完成的回合继续，而不是把文档卡在「整理中」。Cron 每 10 分钟巡检一次：草稿按 idleArchiveMinutes × 3（且至少 2 字）兜底归档；processing 超过 15 分钟会重启流水线。私有模式下它还会顺带补齐历史归档的语义向量（每轮小批次）。编辑器前台静置自动归档仍是 idleArchiveMinutes × 1（且至少 30 字）。
3. 过程是透明的。 每次归档的决策轨迹（哪个模型、调用了哪些工具、检索了什么）都会保存下来，在阅读页可以展开查看。

降级路径也是明确的：Kimi 不可用时自动切到 Qwen3；Agent 整体失败时退回启发式规则归档（首行做标题、原文保留）。任何情况下用户写的内容都不会丢失或被截断。

技术栈

全部构建在 Cloudflare 上，没有外部 API，没有前端框架，没有打包器，没有运行时依赖。src/ 与 public/ 里的代码就是部署上去的代码。

组件	用途
Workers	API、阅读页服务端渲染、Cron 巡检
Workflows	归档 Agent 的持久化执行
Workers AI	Kimi K2.6（Agent 大脑）、Qwen3-30B（输入联想与降级）
AI Gateway	每次模型调用的日志、成本与延迟分析
Workers Assets	编辑器与归档页的静态资源
D1	文档目录、状态机与关键词检索
R2	归档后的 Markdown 文件空间

快速开始

需要一个 Cloudflare 账户和 Node.js 18+。

git clone https://github.com/Digidai/writer.git
cd writer
npm install

创建资源（首次部署前执行一次）：

npx wrangler d1 create writer-db
npx wrangler r2 bucket create writer-files

把上一步返回的 database_id 填进 wrangler.jsonc，并把 account_id 换成你自己的（npx wrangler whoami 可以查到），然后应用迁移并部署：

npm run db:remote
npm run deploy

默认部署到 <name>.workers.dev。要绑定自己的域名，修改 wrangler.jsonc 里的 routes（域名所在的 zone 需要在同一个 Cloudflare 账户下）。

本地开发：

npm run db:local
npm run dev
npm test

本地开发时 D1 与 R2 是本地模拟的，Workers AI 始终走远程（会产生真实用量）。

配置

模型

模型在 src/ai.js 顶部声明，可以换成 Workers AI 目录里任意支持工具调用的文本模型：

export const AGENT_MODEL = '@cf/moonshotai/kimi-k2.6';        // Agent 大脑：262k 上下文，原生工具调用
export const FALLBACK_MODEL = '@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8';   // Kimi 不可用时自动降级
export const COMPLETION_MODEL = '@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8'; // 输入联想：低延迟，/no_think

Kimi K2.6 属于 Workers AI 的前沿模型，需要 Workers Paid（$5/月）或预付 AI Gateway 额度，免费计划调用会返回 403。此时 Writer 会自动降级到 Qwen3，功能不受影响。参考价格：Kimi $0.95/M 输入、$4.00/M 输出，归档一篇普通长度的文章约几美分；Qwen3-30B 在免费额度内即可运行。

偏好设置

/settings 页面的偏好保存在 D1 里（不是浏览器本地），所以换设备打开也一致，服务端的 Cron 与 Agent 读的是同一份：

设置	作用
界面语言	中文 / English，默认跟随浏览器
正文字号 / 主题	纸面与阅读页的排版和明暗，浅色深色可以强制指定
输入联想 / 灵敏度	关闭后不再请求模型；灵敏度决定停顿多久给建议（桌面 Tab，触屏底栏「采纳」）
Agent 排版	关闭后 Agent 只做分类、标签与摘要，正文一字不动
静置自动归档	停笔多久后自动归档，可以关掉只保留手动「完成」

同一页底部是回收站，可以恢复或彻底删除。

访问密钥

WRITER_ACCESS_KEY 不设置时，实例是公开演示模式（writer.genedai.md 当前就是这样）：任何访客都可写入文档与站点设置，写入与补全有速率限制。请不要在该模式写私密内容。

如果你要改为私有模式（单一共享密钥）：

npx wrangler secret put WRITER_ACCESS_KEY

之后访问 /unlock 输入密钥即可（Cookie 有效期 180 天）。解锁密钥只接受表单提交，不进入 URL。设置该 secret 后：实例进入私有模式，并使用更宽松的速率限制。

语义检索（私有模式）

GET /api/search 默认 mode=keyword（D1 LIKE）。当配置了 WRITER_ACCESS_KEY 时，可使用 mode=semantic，由 Workers AI 嵌入 + Vectorize 检索；若 Vectorize 或绑定缺失，会自动回落到关键词检索，不会报 500。

归档成功时，WriterPipeline 会在 index-vector 步骤里 upsert 该文档的向量。私有模式的 cron 还会对历史 archived 文档做小批量补齐（每轮约 10 篇），用于覆盖 0.5.0 之前的归档或偶发的索引失败。

如需手动触发一轮补齐，可调用：

curl -X POST "https://<你的域名>/api/reindex" \
  -H "Authorization: Bearer <WRITER_ACCESS_KEY>"

返回示例：{ "indexed": 7, "skipped": 3, "remaining": 42 }。公开演示模式会返回 403 { "error": "reindex unavailable in demo" }。

首次启用时创建索引（一次即可）：

npx wrangler vectorize create writer-archive --dimensions=1024 --metric=cosine

随后确保 wrangler.jsonc 的 vectorize 绑定指向 writer-archive。公开演示模式不启用语义检索。

整库导出（私有模式）

私有模式提供 GET /api/export：把已归档 Markdown 打包为 zip（STORE，无压缩）。公开演示模式会返回 403，避免批量下载。

MCP（私有模式，只读）

Writer 的 MCP 端点是Streamable HTTP（无会话），可直接被 Cursor / Claude Code 作为 HTTP MCP server 使用：

• URL: https://<你的域名>/mcp
• Auth: Authorization: Bearer <WRITER_ACCESS_KEY>
• 传输：POST JSON-RPC 2.0（Content-Type: application/json）
• 行为：GET /mcp 返回 405（不提供 SSE，不返回 discovery blob，不发 session id）
• 只读工具：list / search / get

Cursor 示例（mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "writer": {
      "url": "https://<你的域名>/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <WRITER_ACCESS_KEY>"
      }
    }
  }
}

Claude Code HTTP MCP 示例：

{
  "mcpServers": {
    "writer": {
      "transport": {
        "type": "streamable-http",
        "url": "https://<你的域名>/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer <WRITER_ACCESS_KEY>"
        }
      }
    }
  }
}

当 WRITER_ACCESS_KEY 未设置时，/mcp 返回 404（不挂载）。

项目结构

src/
  index.js      路由、API、访问控制、Cron 入口
  pipeline.js   WriterPipeline：归档 Agent 的 Workflow 定义
  agent.js      流水线启动、Cron 巡检、启发式兜底、R2 文件写入
  export.js     私有模式下的整库 zip 导出
  ai.js         模型声明、工具调用协议、降级逻辑、输入联想
  semantic.js   向量嵌入、Vectorize 检索与归档索引更新
  search.js     关键词检索与语义检索结果回填
  search-endpoint.js /api/search 的模式与回退编排
  zip.js        零依赖 zip 打包（STORE）
  mcp.js        私有模式只读 MCP 端点（list/search/get）
  settings.js   实例设置的读写与校验
  markdown.js   零依赖 Markdown 渲染器（先转义再解析）
  html.js       阅读页与解锁页的服务端渲染
public/
  index.html    编辑器
  app.js        自动保存、幽灵补全、多标签页协调、归档触发
  archive.html  归档页
  archive.js    分类陈列、检索、删除撤销
  settings.html 设置页
  settings.js   偏好开关与回收站
  doc.js        阅读页的修改与删除
  toast.js      共用的提示条
  i18n.js       中英词典，浏览器与 Worker 共用同一份
  menu.js       收起式导航（右上角菜单）
  style.css     全部样式（含深色模式与打印样式）
  fonts/        思源黑体切片（Noto Sans SC，OFL）
migrations/     D1 迁移，npm run db:remote 应用
docs/           架构图与截图（scripts/make-diagrams.py 生成）
test/           node:test 单元测试

路线图

• 用 Workers AI + Vectorize 建立语义检索，把关键词检索升级为语义检索
• 把档案库暴露为 MCP server，让其他 AI 客户端可以读取自己的写作
• 移动端输入体验打磨
• 导出全部档案为 zip

贡献

欢迎 issue 和 PR，详见 CONTRIBUTING.md。这个项目刻意保持简单：任何增加依赖、引入构建步骤，或者要求用户在写作之外做决策的改动，都需要先在 issue 里讨论清楚。

致谢

• 思源黑体 / Noto Sans SC，SIL OFL 1.1 授权，切片由 Fontsource 提供
• Cloudflare Workers 平台与 Workers AI 上开源的 Kimi、Qwen 模型

License

MIT

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English

Writer is a quiet, input-focused writing surface built entirely on the Cloudflare stack.

You write on a paper-like canvas; everything else is handled for you. Text autosaves continuously (cloud plus local backup), and an inline AI suggests light continuations as you pause, accepted with Tab on desktop or with an Accept touch bar on mobile.

When a piece is finished, an archiving agent takes over inside a durable Cloudflare Workflow. Kimi K2.6 runs a multi-turn tool-use loop: it inspects the archive's existing taxonomy, searches similar past pieces, then files the document with a title, category, tags, summary and clean typesetting, and mirrors a Markdown file to R2. Every agent turn is an independently retried, resumable step, so a model timeout or an evicted isolate never strands a document. The decision trace is saved and visible on each document's page. If Kimi is unavailable the agent falls back to Qwen3; if the agent fails entirely, heuristics take over. User content is never lost or truncated.

The interface speaks Chinese and English, following your browser by default and switchable in settings; the agent writes each document's title, tags and summary in that document's own language. Archived pieces are not read-only: "Modify" turns one back into a draft and re-runs the pipeline when you finish, while "Delete" moves it to a trash you can undo immediately or restore later.

Browse and search everything at /archive. Keyword search is always on; locked instances also get semantic search (mode=semantic), full zip export (/api/export), and a read-only MCP endpoint (/mcp, Bearer auth with WRITER_ACCESS_KEY). No framework, no bundler, no runtime dependencies: what is in src/ and public/ is what gets deployed. See 快速开始 for deploy steps (the commands are language-neutral), and src/ai.js to swap models. Note that Kimi K2.6 requires a Workers Paid plan; on the free plan Writer automatically runs on Qwen3 instead.