Engram 项目全景与上下文衔接手册 (2026-01-02 更新)

🎯 项目定位

Engram 是一款专为 AI 用户（DeepSeek, ChatGPT, Qwen 等）设计的 Chrome 侧边栏插件，旨在将碎片化的 AI 对话沉淀为结构化的本地个人知识库。

🛠️ 核心架构与技术栈

• 前端框架: React + TypeScript + Tailwind CSS。
• 本地存储: Dexie.js (IndexedDB)，支持大数据量下的高性能查询。
• UI 风格: 深度适配 Flexoki 配色，追求“无边框、高密度、沉浸式”的阅读体验。
• 核心组件体系:
  • GlobalHeader: 全局控制与全局搜索。
  • Sidebar: 导航与统计。
  • DetailView: 包含 ChatSpine（侧边导航脊柱）和 DetailToolbar（操作工具栏）的沉浸式详情页。

🌟 已实现的关键特性 (50+ 对话成果总结)

1. 多平台适配: 架构已解耦，目前支持 DeepSeek、Qwen、Google AI Studio、ChatGPT 等平台的数据抓取与显示。
2. 多语言系统 (i18n): 建立了一套类型安全的翻译系统，支持中英文一键切换，并能持久化用户偏好。
3. 交互式搜索热力图: 在详情页侧边脊柱（ChatSpine）实现了“搜索热力图”，关键词匹配的消息点会以橙黄色呼吸灯效果显示，方便快速定位长对话信息。
4. 极简导出: 支持将单篇对话导出为标准的 .md 文件，保留原始 Markdown 语法、图片链接和代码块，完美对接 Notion/Obsidian。
5. UI 细节优化:
   • 主题切换（深色/浅色模式）已移至设置页面，解决底部导航栏误触问题。
   • 详情页自动滚动到底部，支持公式（KaTeX）渲染。
   • 针对数据库批量写入导致的乱序问题，通过微偏移时间戳算法彻底修复。
6. 数据安全: 实现了“安全锁”机制，在抓取内容少于本地记录时提示用户，防止数据误覆盖。

🧭 后续开发导向

• 性能挑战: 当本地存储达到数千条消息时，需考虑引入虚拟列表渲染。
• 同步功能: 探索加密的云端备份或多设备同步方案。
• 智能分析: 利用本地模型对抓取的对话进行自动摘要或分类标签化。

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注：详细的原子级改动记录请查阅 read.md。此文件作为新对话的上下文起点。

不许删！刚刚成功使用git的“交互式重命名”功能实现了改名提交记录，避免了直接修改历史记录的风险。这玩意确实复杂。