Tangentry

沿着好奇心继续发现 —— 本地优先的多平台内容聚合、阅读与笔记工具

把 B站、YouTube、小红书、抖音、小宇宙播客、RSS 与网页文章收进同一个阅读器里： 看视频时读字幕、截帧做笔记、一键转录与翻译，所有数据都留在你自己的电脑上。

功能 · 快速开始 · 使用指南 · 配置 · 开发 · 架构 · 贡献

• 为什么做 Tangentry
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内容散落在不同平台：B站的课程、YouTube 的讲座、小宇宙的播客、RSS 里的长文、小红书的图文笔记…… 每个平台都有自己的推荐算法、自己的收藏夹，却没有一个地方能让你 专注地读、认真地记、长期地留存。

Tangentry 的思路是：

• 一个入口：订阅、推荐、搜索、收藏统一到同一个界面；
• 阅读优先：视频和播客也可以“读” —— 字幕跟随、全文搜索、双语对照、AI 摘要；
• 笔记即资产：笔记锚定到时间点 / 原文段落 / PDF 位置 / 截帧，可导出为 Markdown（兼容 Obsidian）；
• 本地优先：SQLite 存储在本机，不需要注册任何 Tangentry 账号，凭据从不进入源码或浏览器。

Tangentry = Tangent + Entry

• Tangent — 思维的发散、知识的延伸，以及探索过程中意想不到的发现。
• Entry — 进入知识世界的入口，也代表每一份值得记录和探索的内容。

Tangentry 是一个创造词，寓意着：每一份内容都是探索的起点，每一次好奇都可能通向新的知识。

无论是视频、播客、文章还是 PDF，我们希望打破内容形式的边界，让阅读成为一场自由延伸的知识探索。

Every curiosity leads somewhere. 每一份好奇，都通向新的发现。

发现：B站、YouTube、小红书、小宇宙的推荐汇聚在一个首页	播客文稿：小宇宙单集自动生成可阅读、可跳转的文字稿
YouTube：内嵌播放、字幕同步，翻译与摘要一键可用	小红书：图文与视频笔记在同一个阅读器里查看、收藏和下载
笔记库：跨来源检索、按标签和时间筛选，一键导出 Markdown	设置：账号、AI、转录、下载与外观集中管理

截图中的内容来自各平台公开推荐，版权归原作者所有，仅用于展示软件功能。

前往 Releases 下载对应平台的安装包。发布流程只在推送 v* tag（例如 v0.0.1）时运行：它会编译桌面包、运行验证并构建 Docker 镜像。

桌面版自带运行时；yt-dlp、Deno 与 Whisper 模型会在首次使用时自动下载并校验，无需手动安装。

桌面版的自动更新由 MyGo 的 Ed25519 签名保护。首次启用时，在本机运行：

cd src
go tool mygo keygen

将生成的 mygo-update.pub 公钥内容保存为 src/updater/mygo-update.pub 并提交；将 mygo-update.key 私钥的完整内容加入 GitHub 仓库的 Settings → Secrets and variables → Actions，Secret 名称必须是 MYGO_UPDATER_PRIVATE_KEY。私钥不要提交到仓库，请妥善离线备份；私钥丢失后，已经安装的应用将无法验证后续更新，只能重新安装。

发布工作流会把 MyGo 生成的 update-<os>-<arch>.json、签名归档和增量文件作为 GitHub Release 资产上传。若未配置 Secret，构建仍会完成但会明确警告，并不会生成可安装的签名更新。

macOS 构建默认使用 ad-hoc 签名。MyGo 更新时会替换整个 .app bundle，因此应用安装目录必须对当前用户可写；安装到需要管理员权限的 /Applications、只读卷或由包管理器管理的位置时，Enabled 会为 false，应用不会自行替换。ad-hoc 签名不能满足其他 Mac 的 Gatekeeper 信任，正式分发应使用 Developer ID 签名并完成 Apple 公证；未公证构建可能需要用户在“系统设置 → 隐私与安全性”中允许，或按现有故障排查说明移除隔离属性。

docker run -d --name tangentry -p 7380:7380 -v tangentry-data:/data \
  docker.io/<你的 Docker Hub 用户名>/tangentry:latest

或使用仓库内的 docker-compose.yml：

docker compose up -d

GitHub Actions 发布镜像前，请在仓库的 Settings → Secrets and variables → Actions 中配置：

• DOCKERHUB_USERNAME：Docker Hub 用户名；
• DOCKERHUB_TOKEN：Docker Hub Access Token（不要使用登录密码）。

请先在 Docker Hub 该用户名下创建名为 tangentry 的仓库。本地使用 Compose 前，将 .env.example 复制为 .env 并设置 Docker Hub 用户名。推送 v0.0.1 这类版本 tag 后，工作流会自动发布 latest、完整版本号和主次版本号镜像。

Docker 服务端不提供应用内自更新；升级时请拉取新的 Docker 镜像并重新创建容器，数据卷会保留。

首次启动会生成登录密码并写入日志和 /data/admin-password：

docker compose logs tangentry | grep password

浏览器打开 http://localhost:7380，输入密码即可使用。也可以通过环境变量 TANGENTRY_PASSWORD 指定自己的密码。

需要 Go 1.27+、Node.js 24+，以及（可选）yt-dlp、ffmpeg。

git clone https://github.com/mu-zi-lee/Tangentry.git
cd Tangentry
make server                       # 构建前端 + 服务端二进制
./build/tangentry-server -data ./data -addr 127.0.0.1:7380

第一次使用建议按 设置 → 添加内容 → 阅读 → 笔记 的顺序走一遍。

1. 账号：在「设置 → 账号」扫码登录 B站，可获得关注动态、收藏夹同步和更高清晰度。Cookie 只保存在本机数据目录。
2. 工具：查看 yt-dlp / FFmpeg 状态。桌面版会自动准备，Docker 镜像已内置。
3. 转录：选择本机模型（首次会下载）或填入云端转录服务的 API Key。
4. AI：填写 OpenAI 兼容接口的 Base URL、Model 和 API Key（如 OpenAI、DeepSeek、硅基流动、本地 Ollama 等），点击检测连通性。
5. 外观：主题、卡片每页条数、字幕样式等偏好。

• 发现：首页聚合各平台推荐，点击卡片进入阅读；点击“稍后看”加入推荐队列。
• 添加内容：粘贴以下任意一种即可：
  • B站视频链接 / BV 号，UP 主主页链接 / UID
  • YouTube 视频或频道链接
  • 小红书笔记、抖音分享链接
  • 小宇宙单集 / 播客链接
  • 任意网页文章 URL 或 RSS 地址
• 订阅：添加 UP 主、频道、RSS 或播客后，新内容进入「订阅收件箱」。可创建分组、标记已读，或通过 OPML 从其他阅读器迁移。

• 视频左侧播放、右侧显示 字幕阅读器：当前句高亮跟随，点击任一句跳转；支持字幕内搜索。
• 没有字幕？点击 转录 生成字幕；点击 翻译 生成双语字幕；点击 摘要 让 AI 总结要点。
• 文章与 PDF 同样支持划线、翻译和摘要。
• 播放进度自动记忆，下次打开从上次位置继续。

• 播放中按下「记笔记」会自动附上当前 时间戳；也可以 截取当前画面 作为配图。
• 在字幕、文章或 PDF 中选中文本即可创建 引用笔记，点击笔记可跳回原位置。
• 使用 #标签/子标签 组织笔记，在「笔记」页按标签、来源或全文搜索，重要笔记可置顶。
• 「导出」生成 Markdown ZIP，每条内容一个文件，带 JSON frontmatter，可直接放入 Obsidian 仓库。

• 在阅读页点击「下载」加入下载队列（视频或仅音频），在「下载」页查看进度。
• 「收藏」页管理本地收藏；登录 B站后可开启收藏夹自动同步。

服务端通过 环境变量 配置（不会自动读取 .env 文件）。参考 .env.example：

cp .env.example .env   # 编辑后加载
set -a; source .env; set +a

应用内「设置」中保存的选项优先于环境变量默认值。

python3 -m venv ~/.venvs/faster-whisper
~/.venvs/faster-whisper/bin/pip install -r src/tools/transcription/requirements.txt
export TANGENTRY_FASTER_WHISPER_PYTHON=~/.venvs/faster-whisper/bin/python

数据目录位置

备份这个目录即可完整迁移你的库、笔记与设置。

• Go 1.27+（使用纯 Go 的 modernc.org/sqlite，无需 CGO）
• Node.js 24+ 与 npm
• 可选：yt-dlp、ffmpeg（下载与截帧）、Python 3（本机转录）

前端单独开发：

cd src/web
npm ci
npm run dev        # Vite 开发服务器（http://127.0.0.1:5173）

测试分层：单元测试覆盖细节，少量 E2E 覆盖最重要的用户流程。

make test-unit    # Vitest 前端单元测试 + go test（会先构建 src/web/dist）
make test-e2e     # Playwright 关键流程（首次运行前：cd src/web && npx playwright install chromium）

端到端测试使用 src/web/tests/server 启动 真实服务 + 隔离的 SQLite + 显式平台夹具，不会访问任何外部平台。

Tangentry/
├── .github/                # 仅 tag 发布时运行的 CI/CD
├── Dockerfile              # Docker 多阶段构建
├── docker-compose.yml      # Docker Hub 镜像运行配置
├── docs/                   # 架构说明、截图与第三方许可证
└── src/                    # 应用源码（Go、React、打包工具）
    ├── cmd/                # 桌面应用与无界面服务端入口
    ├── internal/            # 领域、适配器、HTTP 与运行时服务
    ├── web/                # React 19 + Vite 前端
    └── tools/              # 桌面打包与本机转录工具

详细的分层规则与依赖方向见 docs/ARCHITECTURE.md。

• 本地优先：所有内容、笔记、历史都存储在本机 SQLite 中，Tangentry 没有任何遥测或云端账号。
• 凭据隔离：平台 Cookie 与 API Key 只保存在数据目录，不会下发给浏览器端，也不会自动读取浏览器 Cookie。
• 网络边界：抓取公开网页时拒绝访问内网 / 本机地址（防 SSRF）。
• 外部服务：只有当你主动配置 AI 或云端转录时，相关文本/音频才会发送给你选择的服务商。

发现安全问题？请参阅 SECURITY.md，不要直接公开提交 Issue。

• 发布签名并公证的 macOS / Windows 安装包
• 英文界面（i18n）
• 更多平台适配
• 笔记双向同步到 Obsidian / Logseq

欢迎在 Issues 提出建议。

欢迎 Issue 与 Pull Request！开始之前请阅读 CONTRIBUTING.md。

• MyGo —— Go 原生桌面应用框架
• yt-dlp 与 FFmpeg —— 媒体获取与处理
• go-readability —— 网页正文提取（MIT）
• gofeed、modernc.org/sqlite、OpenCC
• whisper.cpp、faster-whisper
• PDF.js、Lucide、Space Grotesk、Inter、JetBrains Mono、霞鹜文楷屏幕阅读版、思源黑体 / Noto Sans CJK（均为 OFL 1.1；许可证文本见 docs/licenses/）
• Linux DO

Tangentry 仅供个人学习与研究使用。通过本工具获取的内容版权归原平台及作者所有，请遵守各平台的服务条款，不要用于批量抓取、再分发或任何商业用途。

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