Hupomnema语境感知划词与自我书写
Memory · 段落级上下文捕获、MCP 工具链与知识库回链
取古希腊 hupomnemata「随手备忘、供重读与沉思的读物账册」之义：在桌面任意阅读场景中连同所在段落捕获选区，调用场景化 Profile 与本地 MCP 工具链完成阐释，并通过别名扫描与双链模板结构化写回 Obsidian。
WINDOWSTAURI · RUST · SQLITE本机测试构建
笔记不是存档。它的价值在于被反复取用：读、重读、沉思，然后在需要判断的那一刻出现在手边。
因此，重要的不是记下多少，而是有多少能被再次读到；收集本身并不产生理解。
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01跨应用选区与段落级上下文捕获
浏览器扩展与桌面 UIA 双路提取完整段落，按句子边界裁剪上下文。
- 浏览器里由扩展推送整个段落（≤20000 字，30 秒内有效），正文必须包含选区，防止普通网页伪造快照。
- 浏览器之外走 Word/UIA 提取；读取与输入监听分进程，3 秒超时自动重启读取器。
- 过长的段落按句子边界截断，保持上下文可用。
02ActionItem 与 PromptProfile 双层解耦
将具体操作与底层模型、系统提示词、工具集分离，按场景组合调用。
- ActionItem 与 PromptProfile 两层：动作是「做什么」，profile 决定系统提示词、模型与可用工具。
- 每个动作可绑定 MCP 检索或 MCP 回答，也可接 pi / opencode / CLI 这类本地 agent。
- 快捷键：聊天窗与动作面板各一个，可改。
03本地 MCP 工具链与进程生命周期绑定
支持 stdio 与 HTTP 传输，子进程随主程序 Job 对象自动回收。
- 支持 stdio 子进程与 streamable HTTP 两种传输，JSON-RPC 2.0。
- 子进程用 Job 绑定生命周期，退出即回收；服务端诊断只排空不记录，避免泄露。
04双链模板渲染与只读别名索引
支持变量过滤器与 {{related}} 自动回链，扫描库内别名而不污染原库。
- Web Clipper 模板语法：
{{var}}、过滤器链、{{"prompt"}}AI 块与{{related}}回链。 - 别名索引只读扫描库内文件（可限定目录），不写库；保存目录永远排除在索引外。
- front matter 里的 AI 结果会压成单行并加引号，避免破坏 YAML。
05SQLite 会话归档与多屏 OCR
所有划词问答落盘本地 SQLite 供全文检索，支持多显示器与截图 OCR。
- SQLite 保存会话与结果，可检索、可重新打开。
- 多显示器与 OCR 支持；Windows 11 运行。
- 公开核心为 Select2AI；Hupomnema 是同一份 core 的私有层。
06福柯语境下的 hupomnemata（自我书写）
作为「在手边」的读物账册，服务于重读、沉思与主体转化，而非被动囤积。
- 福柯在〈自我书写〉里把它描述为「读、听、想的物质记录，供日后重读与沉思」，重点在「在手边」，不在收藏。
- 产品边界照着这三条走：不是日记，不是归档，不是原创写作。
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