我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

最近我在做一个 Markdown 桌面工具,叫 FlowMark。

它一开始只是一个本地优先的文档工作台:打开一个目录,阅读 Markdown,搜索 README、PRD、会议纪要、排障记录、论文笔记和公众号草稿,顺手做点编辑,再导出 Word、PDF 或 HTML。

但做着做着我发现,阅读器只解决了一半问题。

很多资料不是看完就结束的。PRD 看完要变成汇报,会议纪要看完要拆任务,技术记录要整理成公众号,产品说明要做成网页,指标说明要补公式,文章还要配图。真正麻烦的,从来不是”打开文档”,而是把本地资料继续加工成能交付的东西。

所以我给 FlowMark 加了一个 Agent 工作区。它不是挂在侧边栏里的聊天框,而是一个真正懂当前资料现场的工作台。

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

## 一句话说清它和普通 AI 聊天框的区别

普通 AI 聊天框,是在对话里处理一段你临时粘贴进去的文本。

FlowMark Agent,是在本地文档工作台里处理一个持续存在的资料现场。

它知道你正在看哪篇文档,能按目录组织上下文,能记住工作区的长期偏好,能找回围绕文档的历史对话;同时内置了一整套 Skill,可以把资料继续变成摘要、问答、汇报、公众号、网页、公式、配图和任务清单——你还能把自己的流程沉淀成新的 Skill。

下面这五件事,是我最想讲清楚的:

能力 它解决什么
上下文 让 Agent 知道这次该看哪些资料
记忆 让 Agent 记住这个工作区的长期规矩
历史记录 让围绕文档的对话可以接着上次继续
Skill 体系 一句话或一个 `/` 命令,调起 19 个内置技能
提炼 Skill 把你自己的流程沉淀成可复用的私人技能

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

## 能力一:上下文 —— 选择资料现场,而不是粘贴文本

我最在意的第一个能力,是上下文。

普通 AI 工具通常等你把内容粘贴进去。FlowMark Agent 更贴近本地资料的使用方式:你可以直接选择上下文范围——不带资料、当前文档、当前目录、全部文档,或者手动勾选几篇关键文档。

这几个范围对应的场景很清楚:

* **当前文档**:读一份 PRD、会议纪要、论文笔记、公众号草稿。
* **当前目录**:围绕一个项目、一次排障、一个产品模块提问。
* **全部文档**:在整个资料库里找线索,适合盘点和复盘。
* **手动选择**:只把几篇关键材料交给 Agent,避免无关信息干扰。

这个体验和”复制一段给 AI”差别很大。你不是临时拼一段提示词,而是在 FlowMark 里把资料现场摆好,再让 Agent 开始工作。它给出的答案、摘要、PPT 大纲、网页和配图,都顺着你选择的上下文来生成。

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

## 能力二:记忆 —— 让 Agent 知道这个工作区的规矩

第二个能力是记忆。

这里的记忆不神秘。它更像一张放在工作区里的长期说明:这个项目的术语怎么叫,文章面向谁,写作风格要克制还是活泼,哪些表达不要翻译,哪些口径要统一。

比如我可以让 FlowMark 记住:

– FlowMark 这个名字不要翻译。- 面向独立开发者和产品经理,不要写成企业白皮书。- 生成汇报时先讲结论,再讲背景。
之后无论是问答、改写、做 PPT 还是整理公众号稿,Agent 都会带着这份记忆。

这对我很重要。很多资料不是一次处理完的,一个项目可能连续写好几周。每次都重新解释术语、读者、风格和边界,很烦,也容易前后不一致。有了记忆,FlowMark Agent 更像一个跟着同一个工作区长期工作的助手。

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## 能力三:历史记录 —— 围绕文档的对话可以接着上次继续

第三个能力是历史记录。

很多 AI 聊天工具也有历史,但通常是按聊天窗口堆在一起。FlowMark 的历史更贴近文档工作:你可以按工作区、当前文档、当前目录去找之前的对话。

这意味着一份文档不是只被问一次。

今天你让 Agent 读懂 PRD,明天可以接着昨天的结构生成汇报;上午把会议纪要拆成任务,晚上继续追问”哪些风险还没解决”;这周整理了公众号草稿,下周还能找回上一次改写的版本,继续调语气。

文档工作往往是连续的。历史记录让 Agent 不只是回答当前这一句,而是能接上前面的工作过程。

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## 能力四:一整套 Skill —— 一句话或一个`/`命令就能调起

这是我这次最想补充强调的能力。

FlowMark Agent 不是一个万能聊天框,而是把高频文档动作做成了一套可调用的**Skill**。你既可以直接用自然语言说出意图(Agent 会自动路由到合适的 Skill),也可以用`/`命令精确指定,或者按`Cmd/Ctrl+P`打开命令面板搜索。

目前内置了 19 个 Skill,按用途分成几组:

**读与问**

Skill 命令 作用
总结/总结 读懂文档、提炼重点
问资料/问 基于资料回答并保留依据
对比/对比 多篇文档的异同与对比表
思维导图/导图 整理成 Mermaid 思维导图

**写与改**

Skill 命令 作用
生成成果/成果 汇报、纪要、报告、邮件
审校/审校 问题清单、修改建议、改写稿
翻译/翻译 中英互译、术语一致
跟进/任务 任务、风险、阻塞和后续问题

**排版与成品**

SKill 命令 作用
PPT/ppt 根据资料生成图文 PPT
HTML 网页/html 生成单文件网页,可直接浏览器打开
配图/配图 根据内容生成并插入配图
公式/公式 提炼公式和指标

**专业模式**

SKill 命令 作用
学术模式/学术 文献、综述、论文阅读
批注/批注 论文批注、修改建议、待办
小说模式/小说 世界观、人物、章节续写

**管理与沉淀**

Skill 命令 作用
整理资料库/整理 标题、标签、分类、摘要建议
提炼 Skill/提炼 把你的流程沉淀成可复用技能

**再加上一个基础的****聊天**(`/聊天`)用于自由对话。

所有 Skill 都共用同一套上下文、记忆和历史,所以你不用换工具:选好资料现场,说出意图,结果先进预览区,再由你决定复制、插入、保存或导出。

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

重点说一下”配图”:插图直接从当前文章里长出来

技术文章和产品说明经常卡在图上。正文写完了,封面图、开头图、段落插图还要单独想,去另一个工具写提示词,又要重新解释主题和风格。

FlowMark 的”配图” Skill 更顺手:它基于当前文章或当前目录资料生成配图,先把图片和 Markdown 图片语法放进结果区。你看过以后,再决定是否插入正文。

/配图 给当前文章生成一张开头图:本地文档、Agent 工作区、资料转成成果,画面干净,适合公众号。
我喜欢这个流程,因为图片必须看一眼才能用。FlowMark 不会直接替你把图塞进原文,它先给预览,再交给你决定。这对公众号特别有用——文章内容、开头图和插入动作都在同一个工作台里完成。

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## 能力五:提炼 Skill —— 把你自己的流程沉淀成私人技能

内置的 19 个 Skill 解决的是通用动作。但每个人都有自己重复在做的事。

比如我每周都要把开发记录整理成固定结构的发行说明;有人每次都用同一套维度评审需求文档;有人写公众号有一套固定的开头、配图、排版节奏。这些流程,与其每次重新跟 AI 解释一遍,不如沉淀下来。

这就是”提炼 Skill”要做的事:

/提炼 我每次都用同样的方式把开发记录写成发行说明:先一句话总结版本亮点, 再按”新增 / 优化 / 修复”分组,最后给一句升级建议。把它做成一个我能复用的 Skill。
Agent 会从你的要求和资料里提炼出触发条件、输入范围、执行步骤、输出格式和边界,写成一份 FlowMark 可安装的`SKILL.md`。装好之后,它就和内置 Skill 一样,出现在命令面板里,随时可调用。

换句话说,FlowMark Agent 不只是给你 19 个固定技能,而是给你一个**可以越用越懂你的技能系统**。你的私人工作流,会慢慢变成你自己的 Skill 库。

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## 我现在最常用的几个场景

把这些能力串起来以后,工作流就变了。下面是我用得最多的几条,都可以直接复制。

读懂一份资料:

帮我读懂这份文档,用一段话说明它解决什么问题,再列出 5 个重点。
围绕当前目录提问:

根据当前目录的资料,这个项目下一步最应该先做什么?
生成项目汇报:

/ppt 基于当前文档做一个 6 页项目汇报,面向老板,重点讲背景、进展、风险和下一步。
整理公众号草稿:

/公众号 把当前文档整理成一篇公众号文章,开头自然一点,段落短一些,保留重点但别像技术说明书。
生成产品介绍页:

/html 根据当前文档生成一个产品介绍页,要有标题、卖点、使用场景和行动按钮。
拆会议待办:

/任务 从当前会议纪要里提取待办、负责人、风险和后续问题,整理成表格。
沉淀一个属于自己的流程:

/提炼 把我刚才整理发行说明的步骤,做成一个可复用的 Skill。
这些动作单看都不复杂,但放在一起,Markdown 就从资料的终点,变成了下一步产出的起点。

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

我把本地 Markdown 资料库,变成了一个会干活的 Agent 工作台

## 把整条链路串起来

我做这个 Agent 时,想得最多的不是”它能不能聊”,而是”它能不能顺着我已有的资料继续干活”。

所以 FlowMark Agent 的核心不是某个单点能力,而是这条链路:

1. 打开本地文档目录。
2. 阅读、搜索和编辑资料。
3. 选择上下文:当前文档、当前目录、全部文档或几篇指定文档。
4. 带上工作区记忆和相关历史。
5. 用一句话或`/`命令调起合适的 Skill:总结、问答、改写、排版、制图、PPT、网页、公式……
6. 在结果区预览。
7. 复制、插入、保存或导出。
8. 把高频流程提炼成你自己的 Skill,下次直接复用。

这条链路跑通以后,FlowMark 和普通 AI 聊天框的区别就很明显了。

聊天框是在对话里处理一段临时文本;FlowMark Agent 是在本地文档工作台里处理一个持续存在的资料现场。它知道你在看哪篇文档,能按目录组织上下文,能记住长期偏好,能找回历史对话,能用一整套 Skill 把资料变成成品,还能把你的流程沉淀成新的能力。

这就是我想做 FlowMark 的原因。

本地资料不该只是躺在文件夹里。它应该能被读懂、能被搜索、能被编辑,也能继续生成真正有用的东西——而且越用越顺手。

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