什么是Diary Search
Diary Search 是一款专为日记与对话内容检索设计的插件工具，旨在帮助用户快速定位历史记录中的关键信息。它深度集成于 OpenClaw 系统，支持对本地存储的日记文件和会话数据进行高效搜索。无论是回顾上周关于项目架构的思考，还是查找过去某次对话中提到的技术细节，该工具都能提供精准的结果。通过自然语言查询，用户无需记忆具体日期或路径，即可轻松回溯过往内容，极大提升了信息管理效率。 该工具采用先进的中文分词算法与 BM25 排序模型，确保搜索结果的相关性和准确性。同时引入时间衰减机制，使近期内容在排序中获得更高权重，更符合用户对“最近提及”内容的关注需求。除了基础的全文检索功能，Diary Search 还支持按时间范围过滤、统计日记活跃度以及导出原始对话文本等高级操作，满足从个人复盘到团队协作的多样化使用场景。其轻量级设计也保证了低资源消耗和快速响应能力。
核心功能特点
- 支持中文分词与 BM25 算法，实现高精度语义检索
- 内置时间衰减排序策略，优先展示近期相关内容
- 提供多维度时间过滤（如今天/昨天/指定月份），灵活定位目标时段
- 可导出完整会话记录为纯文本格式，便于归档或二次处理
- 兼容 Markdown 与 TXT 格式的日记文件，适配主流写作习惯
适用场景
在日常工作中，开发者常需频繁查阅过去的讨论记录或技术笔记。例如，当遇到一个遗留 bug 需要追溯成因时，只需说出‘查找昨天提到的 bug’，Diary Search 便能迅速调取相关对话片段，避免手动翻查日志的繁琐过程。对于项目经理而言，定期查看团队成员的日记统计有助于掌握工作节奏与产出密度，从而优化任务分配。 在知识管理方面，该工具尤其适用于长期积累大量文本资料的个人或小型团队。比如研究人员可以搜索‘2026-02 月关于数据库优化的讨论’，快速获取特定时间段内的核心观点；学生也能通过‘上周关于项目架构的日记’来复习学习要点。此外，导出会话功能使得重要会议记录或客户沟通内容可一键转为结构化文档，方便后续分享或提交报告。无论是个人知识库维护还是企业级信息检索系统的补充组件，Diary Search 都展现出强大的实用价值。