Linkly AILinkly AI
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Linkly AI

Local Search Engine, Built for AI Agents.

本地优先AI Agent隐私

AI 时代，为什么我们认为本地优先越来越重要？

AI 让数据的价值和风险都成倍放大。与此同时，本地算力、Agent 工具链、用户的数字化资产，正在从多个方向共同指向同一个结论：本地优先，不是退路，是趋势。

ClaudeMCP本地文档

当 AI 可以连接本地文档后：你和 Claude 的对话会有什么不同？

Claude 很聪明，但它不知道你文件里写了什么。连接本地文档后，它能帮你做的事情会完全不同——这里有 4 个真实场景的对比。

RAGEmbeddingOutlines Index

我们为什么放弃了 RAG？RAG 的六大难题

我们花了几个月搭建了完整的 RAG 管线，技术上很漂亮，但最终不得不承认：它不够好。这是我们遇到的六个根本性问题，以及我们的解法。

Linkly AICLIMCP

不离开终端，让 AI 帮你翻遍整台电脑的文档

一个轻量级的 Rust CLI 工具，连接 Linkly AI 桌面应用，让你在终端中搜索、浏览和阅读本地文档。同时也是 AI Agent 接入 Linkly AI 的 MCP 桥梁。

Linkly AIAgent SkillsClaude Code

一行命令，让 Claude Code 和 30+ AI 工具读懂你的本地文件

一个遵循 Agent Skills 开放标准的技能包，安装后 Claude Code、Codex CLI 等 30+ AI 平台可以直接搜索、浏览和阅读你本地的文档。

Outlines Index：一种渐进式披露大量文档给 AI Agent 的方法
Outlines IndexProgressive DisclosureAI Agent

Outlines Index：一种渐进式披露大量文档给 AI Agent 的方法

传统 RAG 把文档分割成 chunk喂给 AI，我们换了一种思路：为每个文档建立一份结构化大纲，让 AI 像研究员一样先看目录、再翻章节、最后精读段落。

Linkly AIAI知识管理

Linkly AI ,让 AI Agent 能无摩擦的使用你电脑上的文档。

你的合同、报告、论文、方案都是 AI 的"暗物质"。传统 RAG 把文档嚼碎喂给 AI，效果不好。我们换了一种思路：让 AI 像研究员一样翻阅你的文件柜。