CategoryWeightCategory scoreContribution

Securityprompt, exec, net, exfil, eval

35%

26.3 pts

Supply chainhash, typosquat, maintainer, lockfile

20%

100

20.0 pts

Maintenancestaleness, pinning, CI

15%

100

15.0 pts

TransparencySKILL.md, perms, README

15%

100

15.0 pts

Communityinstalls, verify, response

15%

100

15.0 pts

Findings & checks · 1 flagged

Securityscore 75 · 1 finding

HIGHLong base64-encoded blob hidden in the skill documentationSS-SKILL-INJECT-B64-PAYLOAD-01 · Prompt injection · README.md

HIGH — once decoded by the agent, an encoded payload has the same impact class as plain-text injection.

Why it matters

A base64 string of 128+ characters appears in a documentation file. Encoded prompt injection hides the hostile instruction in base64 — invisible to keyword filters — and relies on the agent's ability to decode it at runtime. There is no normal authoring reason to embed a multi-hundred-byte base64 blob in skill docs.

The exact value spotted

excerptREADME.md· markdown

36<a href="https://pypi.org/project/open-note-mcp/">

37<img

38src="https://img.shields.io/badge/dynamic/json?url=https%3A%2F%2Fpypi.org%2Fpypi%2Fopen-note

… (96 chars elided on L38)

39alt="pypi"

40/>

Occurrences

1 occurrence · at L38

How to fix

Remove the encoded blob, or decode it and review what it actually contains.

Decode the base64 string and confirm it is not an instruction directed at the agent.
Move any legitimate binary or signature data into a dedicated file (*.sig, SIGNATURES) outside the documentation.

Framework references

OWASPLLM01 ATLASAML.T0051

Trace & refs

ruleSS-SKILL-INJECT-B64-PAYLOAD-01sha256bf6dd95681dcb43e…rubric 365aacaView on GitHub

Supply chainscore 100 · 0 findings

✓—All supply chain checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Maintenancescore 100 · 0 findings

✓—All maintenance checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Transparencyscore 100 · 0 findings

✓—All transparency checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Communityscore 100 · 0 findings

✓—All community checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.

README.md · 1 file

README.md15.3 KB · Markdown

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什么是OpenNote？

一款拥有长期记忆和自我进化能力的跨平台智能笔记 Agent，内置聪明又贴心的智能 AI 助手 Cici。得益于巧妙的记忆提取-经验总结-自我反省-知识整理-召回反哺的闭环进化架构设计，你的 Cici 会越来越懂你，越用越默契。同时它基于强大的 ReAct 多步推理引擎和丰富的Skill技能，配合在本地运行的开源文本嵌入模型提供 RAG 能力，让 Cici 真正成为你的超级助理——轻松执行多步骤任务、复杂的笔记操作，智能管理整个笔记库，支持自然语言问答、检索、编辑、润色、提取、总结等等，让记录与思考更智能！更多超能力✨，等你来解锁！

海报

✨ 特性

📝 智能笔记管理

4 种编辑格式：Markdown、富文本 (Quill)、纯文本、代码编辑器（语法高亮）
树形分类系统：支持多级嵌套分类，直观的文件组织
标签系统：灵活智能的标签创建、推荐和管理
网页提取：输入URL自动提取正文并转为笔记
多渠道创建和来源追踪：支持手动创建、剪贴板粘贴、URL 提取、文件导入四种来源
收藏功能：快速标记重要笔记
AI智能：AI智能建议、关键词提取和摘要生成

🤖 Cici（茜茜）智能 Agent 助手

对话式 AI 助手：基于你的笔记知识库进行智能问答
ReAct 推理引擎：AI 通过「思考→行动→观察」循环，自动完成复杂任务
21 个自动化技能：

类别	技能
🔍 搜索	关键词搜索、标题搜索、向量语义搜索
📖 读取	读取笔记内容、获取笔记格式
✏️ 编辑	编辑笔记内容、修改基本信息
➕ 创建	新建笔记、从 URL 自动抓取创建
🗑️ 删除	删除笔记
🔀 合并	合并多篇笔记
📊 列表	最近笔记、分类浏览、标签浏览
💬 问答	基于笔记内容的智能问答
✨ 改写	改写润色笔记内容
📋 总结	自动总结提炼核心内容
🔑 关键词	自动提取关键词
📂 打开	直接打开目标笔记

工具执行日志：实时展示 AI 的每一步操作，透明可追溯

🧠 智能记忆系统

自动记忆提取：从对话中自动提取用户偏好、事实和经验总结
触发机制：关键词即时触发 + 每 5 轮对话批量触发
记忆类型：用户画像 (profile)、事实 (fact)、经验 (experience)
记忆注入：AI 推理时按需注入相关记忆，提供个性化服务
置信度衰减：基于访问时间自动衰减的遗忘策略，过期自动清理

🔎 向量语义搜索

ChromaDB 向量数据库：本地持久化存储
ONNX Embedding：模型本地运行
内置开源文本嵌入模型：Google DeepMind 推出的开源轻量级文本嵌入模型embeddinggemma-300m
混合搜索：关键词 + 语义搜索，使用 RRF 算法融合结果
自动索引：笔记保存时自动分块向量化索引
富文本支持：Quill Delta JSON 自动提取纯文本索引

🎨 用户体验

深色/浅色主题：完整的主题系统，支持自动跟随系统
响应式设计：桌面端完美适配，支持平板模式
引导流程：新用户快速上手配置 AI 提供商
全局快捷键：Cmd/Ctrl+Shift+F 全局搜索、Cmd/Ctrl+O 文件导入
剪贴板智能：自动识别粘贴内容中的 URL，一键提取网页正文
文件拖放：直接拖拽文件到应用导入

🔌 开放扩展

多 AI 提供商：DeepSeek、OpenAI、Claude (Anthropic)、百炼、智谱、百度、混元、Kimi、火山、Ollama (本地)、自定义兼容 API
MCP 协议支持：兼容 Model Context Protocol
CLI 命令行工具：支持终端操作笔记

📸 界面预览

主界面 - 笔记列表和编辑器

主界面

Cici（茜茜）智能 Agent 助手面板

Cici智能助手面板

深色主题效果

深色主题

类目管理

类目

设置面板

🚀 快速开始

系统要求

arm64: macOS 12.0+
x86_64: macOS 11+ / Windows 10+ / Linux (Ubuntu 20.04+)

注：intel 架构的 macOS 系统版本低于 11 ，Q4量化嵌入模型无法使用。

安装

从 Releases 下载对应平台的安装包
安装并启动应用
按照引导完成 AI 提供商配置
首次启动会自动初始化文本嵌入向量服务

AI 服务商配置

OpenNote 预设支持多种 AI 服务商，开箱即用：

服务商	类型	说明
DeepSeek	云端	DeepSeek V4 Flash / V4 Pro
OpenAI	云端	GPT-5.5 / GPT-5.4 / GPT-5.3 / GPT-5.2 / GPT-4o / GPT-4 / GPT-3.5
阿里云百炼 Token Plan	云端	Qwen / GLM / MiniMax / DeepSeek 等多模型
阿里云百炼 Coding Plan	云端	Qwen3 Coder / GLM / Kimi / MiniMax 等编程优化模型
火山方舟 Coding Plan	云端	豆包 Seed / MiniMax / GLM / DeepSeek / Kimi 等
腾讯混元	云端	Lite / Standard / Pro / Turbo
火山豆包	云端	Doubao Pro 32K / Lite 32K / Pro 128K
智谱 GLM Coding Plan	云端	GLM-5.1 / GLM-5-Turbo / GLM-4.7 等编程优化模型
智谱 GLM	云端	GLM-4 / GLM-4-Flash / GLM-4-Plus / GLM-3-Turbo
百度千帆	云端	ERNIE-Bot-4 / ERNIE-Bot / ERNIE-Bot-Turbo
Moonshot (Kimi)	云端	Moonshot-v1 8K / 32K / 128K
Claude (Anthropic)	云端	Claude 3.5 Sonnet / Claude 3.5 Haiku / Claude 3 Opus
Ollama	本地	Llama 3 / Llama 2 / Mistral / CodeLlama / Qwen 2 等
完全自定义	云端/本地	兼容 OpenAI API 格式的任何服务，可自定义厂商、URL 和模型

注：本预设列表无模型能力排名的含义

📦 技术栈

类别	技术
框架	Flutter 3.11.5+ (Dart)
状态管理	Provider
数据存储	SQLite 数据库
AI 服务	OpenAI 兼容 API / Anthropic / Ollama 等
向量数据库	ChromaDB (Embedding 服务)
RAG Embedding	ONNX Runtime (本地) 开源`embeddinggemma-300m`文本嵌入模型
编辑器	flutter_quill, markdown_editor_plus, flutter_code_editor
Python 服务	FastAPI, Uvicorn, ChromaDB, ONNX Runtime
CI/CD	GitHub Actions
打包	PyInstaller (Python), Flutter Build (应用)

📂 项目结构

open-note/
├── lib/                          # Flutter 源代码
│   ├── models/                   # 数据模型
│   │   ├── note.dart             # 笔记模型
│   │   ├── category.dart         # 分类模型
│   │   ├── tag.dart              # 标签模型
│   │   ├── chat_message.dart     # 聊天消息模型
│   │   ├── agent_memory.dart     # Agent 记忆模型
│   │   └── ai_provider_config.dart  # AI 提供商配置
│   ├── providers/                # 状态管理
│   │   ├── notes_provider.dart
│   │   ├── settings_provider.dart
│   │   ├── theme_provider.dart
│   │   ├── tags_provider.dart
│   │   ├── category_provider.dart
│   │   ├── knowledge_base_provider.dart
│   │   ├── memory_settings_provider.dart
│   │   └── background_summary_provider.dart
│   ├── screens/                  # 主屏幕
│   │   ├── home_screen.dart      # 主页
│   │   └── editor_screen.dart    # 编辑器
│   ├── services/                 # 核心服务
│   │   ├── ai_service.dart       # AI API 调用
│   │   ├── cici_agent.dart       # Cici Agent
│   │   ├── react_engine.dart     # ReAct 推理引擎
│   │   ├── memory_extractor.dart # 记忆提取
│   │   ├── vector_store.dart     # 向量存储
│   │   ├── semantic_search.dart  # 语义搜索
│   │   ├── sqlite_database_service.dart  # SQLite 数据库
│   │   ├── python_service_manager.dart # Python 服务管理
│   │   ├── skills/               # 技能系统
│   │   │   ├── skill_registry.dart
│   │   │   ├── skill_executor.dart
│   │   │   └── skills/           # 21 个具体技能实现
│   │   └── prompts/              # AI 提示词模板
│   ├── widgets/                  # UI 组件 (100+)
│   │   ├── ai/cici/              # Cici AI 助手面板
│   │   ├── editors/              # 4 种编辑器组件
│   │   ├── category/             # 分类相关组件
│   │   ├── navigation/           # 导航组件
│   │   ├── onboarding/           # 新用户引导
│   │   └── ...
│   ├── theme/                    # 主题和设计令牌
│   └── utils/                    # 工具类
├── embedding_service/            # 向量嵌入服务
│   ├── main.py                   # FastAPI 入口
│   └── embedding/                # Embedding 和向量搜索
├── assets/                       # 静态资源
│   ├── fonts/                    # 字体 (JetBrains Mono, Noto Sans SC)
│   ├── images/                   # 图片资源
│   └── svg/                      # SVG 图标
├── scripts/                      # 构建脚本
├── docs/                         # 项目文档
├── macos/ windows/ linux/        # 平台原生代码
├── packages                      # 扩展工具
│   ├── open-note-core/           # 扩展工具核心包
│   ├── open-note-mcp/            # mcp 服务器
│   └── open-note-cli/            # cli 终端工具
└── .github/workflows/            # CI/CD 配置

开发指南

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

本项目采用 MIT License 和 Apache License 2.0 双许可证。你可以选择其中任一许可证的条款来使用本项目。

详见 LICENSE-MIT
详见 LICENSE-APACHE

OpenNote - 不是记笔记，而是用笔记。

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