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问渠 dowse

开源的 Windows 本地文件内容全文搜索工具。搜索文件名、PDF 与 Office 正文、代码和截图文字，快捷键呼出。

产品官网 · Windows 搜索文件内容指南 · English

英文名取自 dowsing rod（探水杖）；中文名「问渠」，取朱熹《观书有感》"问渠那得清如许，为有源头活水来"——探水杖找水，问渠亦问水：你的文件是源头，dowse 让你随时问得到。

动机

Windows 上没有同时满足以下三点的工具：

• 为文件内容建立持久全文索引，而不只索引文件名（Everything 可以按需扫描内容，但即时索引以名称和路径为核心）
• 在普通 Windows 电脑上识别并索引图片文字，不要求 Copilot+ PC
• 一个快捷键呼出、键盘完成全部操作、不引入可感知的延迟

最接近的开源实现是 sist2，但它面向 Linux，Windows 下只能通过 Docker 运行， 中文按 trigram 处理，项目已停止维护。dowse 是针对这三点的 Windows 原生实现。

功能

🔍 文件名搜索	输入即搜，秒级返回
📄 文档内容搜索	纯文本、Markdown、代码，以及 Office 格式（PDF、Word、Excel、PowerPoint）
🖼️ 截图 / 图片 OCR	PNG/JPG/WebP/BMP 里的文字，全离线（Windows.Media.Ocr）
🈶 中文分词	jieba 分词 + BM25 排序，不是 trigram；外加自动 GBK 编码探测
⚡ 增量索引	运行期文件监听，启动时按 mtime/size 对账补齐
🤖 MCP server	通过 stdio 把本地搜索能力暴露给 AI agent
🚀 NTFS 快速层	MFT 直读 + USN Journal，仅管理员权限下启用，否则静默退回常规路径

dowse 与同类工具

	dowse	Everything	Windows 自带搜索	sist2
文件名搜索	✓	✓	✓	✓
文档内容搜索	✓（持久索引）	按需扫描	取决于索引范围与过滤器	✓
截图 / 图片 OCR	✓	✗	取决于设备与 Windows 版本	有限（可选接 Tesseract）
中文正确分词	✓（jieba）	—	有限	✗（trigram）
纯本地，不联网	✓	✓	✓	✓
全局快捷键浮窗	✓	✓	✓（Win 键）	✗（网页 UI）
Windows 原生	✓	✓	✓	✗（面向 Linux，Windows 下走 Docker）

中文处理

• jieba 分词，BM25 排序（tantivy 引擎）。不使用 trigram。
• 自动探测文件编码（chardetng）。GBK 文件正确解码后入索引。
• 多词查询默认 AND 语义。引号短语查询按位置精确匹配。还支持内联操作符进一步收窄：path:报告、mtime:>2026-01-01、size:>10mb、大写 OR 分组、-词 排除。
• OCR 使用 Windows 自带引擎（Windows.Media.Ocr），离线运行， zh-Hans 语言包同时覆盖中英混排，无需配置。

性能

设计目标，超出即视为缺陷。"实测"列是 dowse 0.7.0 从零重跑的基准测试（i7-13700K / 24 逻辑核 / 64GB 内存，单机单次会话，2026-07-12），复用了 v0.6.1 第三轮基准的同一份语料 （逐字节一致），确保可比。完整原始输出（建索引/搜索日志、JSON 结果文件）留在本次基准的 工作目录里，不进本仓库。

指标	设计目标	实测（v0.7.0，2026-07-12）
快捷键到窗口可见	< 50ms	本轮未测——纯 CLI 基准，未接入浮窗应用埋点
键入到结果上屏	< 80ms	本轮未测——同上
OCR 单张	~112ms / 1080p 截图	约 170ms 孤立测（480×200 合成图），与 v0.6.1 持平——本版没动 OCR 管线。同一张图紧接着重跑测出的 30ms 以下读数是系统缓存了识别结果，不是真实识别，此处不采用。测试图是合成的 480×200 图片，不是真实 1080p 截图
常驻内存	< 150MB（空闲态）	空闲态未测；全量索引过程中的峰值 working set 约 327MB——这是另一个指标，不能直接对照空闲态目标判定回归
安装包体积	< 50MB（2026-07 修订——原 15MB 指标定于捆绑 CLI sidecar 之前）	14.98MB（dowse-app_0.9.0_x64-setup.exe，已发布版本）
全文索引构建，10,000 文件 / 437MB	秒级（规划中的纯文件名快速路径）	10.0–10.6s——当前的全文内容 dowse index，不是规划中的纯文件名 MFT 路径
全文索引构建 + OCR，15,100 文件（含 5,100 张图）	—	首次约 46.6s，同一遍里 5,100/5,100 张图全部完成 OCR——无剩余、不需要第二遍
搜索延迟 P50（任务要求的 5 类）	—	单词/中文短语/英文短语/多词 AND/无结果五类落在 30.7–161.1ms，基于 15,100 篇文档的索引
搜索延迟 P95	—	同五类，39.1–172.3ms
ext: 过滤查询延迟	—	P50 155.6ms，与非零结果的其它查询同一量级
索引体积 ÷ 语料体积	—	0.36（纯文本），低于 v0.6.1 那一轮的 0.54

全量索引相关行用的是和上面 v0.6.1 第三轮完全同一份语料：10,000 文件 / 437.66MB 文本， 加 5,100 张合成 480×200 OCR 测试图（89.8MB）——逐字节复用，没有重新生成。建索引耗时比 v0.6.1 快了约一倍，纯文本索引体积也小了约三分之一，两者都对得上新分词器（小写归一、拉丁词 按字母数字边界切分）带来的更精简的词典。无结果那类查询从 v0.6.1 的 135ms 降到贴近启动噪声 的 31ms，符合"索引更小、判定词不存在要扫的东西更少"的解释。OCR 识别速度本版没有变化——识别 管线没动——单张识别仍在约 170ms；同一张图重跑测出的 30ms 以下读数是系统缓存的假象、不是真实 识别。全量文本+OCR 那一遍变快（83s 到 46.6s）来自更快的分词器和写入路径，不是识别本身变快。

使用

下载安装包 — 从最新版本下载 dowse-app_*_x64-setup.exe，运行安装，然后 `Alt+`` 呼出。

安装包未做代码签名，首次运行时 Windows SmartScreen 会拦截。点击更多信息再点仍要运行 即可继续。代码签名证书对一个独立项目是一笔实打实的经常性开销，暂时难以负担；未来版本可能会 重新考虑。

安装命令行工具 — 库和命令行是同一个 dowse 包：

cargo install dowse                 # 发布到 crates.io 后
cargo install --path crates/dowse   # 从本地检出安装

源码构建：

git clone https://github.com/ltspace/dowse && cd dowse

# CLI
cargo run -p dowse -- index D:\docs      # 建索引
cargo run -p dowse -- search 限流         # 搜索
cargo run -p dowse -- search "精确短语"   # 短语查询
cargo run -p dowse -- add E:\projects     # 增量补扫再加一个根（不全量重建）
cargo run -p dowse -- rules show          # 查看索引规则（排除目录/追加扩展名/体积上限）

# 浮窗应用（Tauri 2 + Svelte 5）
cd crates/dowse-app
npm install
cargo tauri build      # 安装包产出在 target/release/bundle 下

浮窗应用：Alt+ 呼出，↑↓ 选择，Enter打开，Ctrl+Enter 在资源管理器中定位，Ctrl+C 复制路径，Esc隐藏。搜索结果每 50 条一页；只有超过一页时才显示轻量的‹ 1 / N ›，在本页最后一条继续按 ↓或在第一条按↑ 也可以直接跨页。输入条右侧有两个幽灵态下拉： 类型筛选（Ctrl+P，全部/文档/代码/图片）和排序器（Ctrl+S，相关性/最新优先/最旧优先/ 最大优先），默认态几乎不占视觉存在感，选中非默认值才会显形。结果行右键弹出 Windows 原生上下文菜单（打开/打开所在文件夹/复制完整路径/复制文件名）。输入条最右端的图钉按钮 可以固定窗口。固定后失焦不再自动隐藏，会话级状态，重启应用后回到未固定。输入为空时 会列出最近搜索（本地保存最近 10 条），↑↓/Enter 复用，Delete删除单条。Ctrl+,` 打开设置面板——通用（呼出键改键/开机自启/界面语言）与索引规则（排除目录/追加文本扩展名/单文件体积上限）两区。

MCP 接入

dowse mcp 启动一个只读的 MCP server，走 stdio 传输， 把本地索引暴露给 AI agent：

claude mcp add --scope user dowse -- dowse mcp

四个工具：search（查询词、有上限的 limit/offset 分页、sort 排序：相关性/修改时间/体积、逗号分隔的 多扩展名 ext 过滤并返回 total_hits 总数）、preview（单条命中的长摘要和 元信息）、read_file_chunk（从索引快照中受限、分页读取正文）、index_status（文档总数、索引健康状态、 当前索引规则）。这个 server 绝不碰索引写入端，也不会打开任意磁盘路径——每次调用前只做一次 reader reload， 所以可以和浮窗应用或正在跑的 dowse watch 同时存在，不会有写入冲突。

架构

                 ┌─────────────────────────────────────────┐
                 │                   dowse                   │
                 │  库核心：tantivy 索引 · jieba 分词 ·        │
                 │  编码探测 · 文本抽取                         │
                 │  (txt/md/pdf/代码/docx/xlsx/pptx) · OCR 管线 │
                 │  ─────────────────────────────────────     │
                 │  CLI + MCP server（默认 `cli` feature）      │
                 └────────────────────┬────────────────────┘
                                      │ 库 API
                                      │ (default-features = false)
                              ┌───────┴────────┐
                              │    dowse-app    │
                              └────────────────┘

两个 crate。dowse 既是搜索库也是命令行工具：库核心对外提供搜索 API，CLI 和只读 MCP server 门控在默认 cli feature 后面，编进同一个二进制——CLI 用于脚本和调试， MCP server 供 AI agent 调用。dowse-app 是 Tauri 2 + Svelte 5 的常驻浮窗，作为单独的 crate 只以库形式依赖 dowse（default-features = false，因此既不拉入 CLI 也不拉入 它的依赖）。

索引更新采用监听 + 对账两级机制：运行期间由文件系统事件驱动增量更新 （500ms 防抖窗口合并，批量提交）；启动时按 mtime/size 比对补齐停机期间的变更。 在 NTFS 卷且有管理员权限时，这两级机制改由 MFT 直读和 USN Journal 提供， 不再走目录遍历和文件系统事件监听；两条路径产出完全一致，上层无法区分正在跑哪一条。

路线图

#	内容	状态
1	CLI 索引与搜索：中文分词、GBK 探测、高亮	✅ 完成
2	浮窗：全局快捷键、不透明面板、键盘导航	✅ 完成
3	增量索引：文件监听、启动对账	✅ 完成
4	OCR 管线：截图文字入索引	✅ 完成
5	MCP server	✅ 完成
6	NTFS MFT / USN Journal 快速路径	✅ 完成（管理员权限下的快车道未经真机验证，见设计文档"实施备注"）
7	语义搜索（向量召回、混合排序）	🔍 探索中

技术栈

Rust · tantivy · jieba · Tauri 2 · Svelte 5 · Windows.Media.Ocr · notify · Win32（MFT/USN Journal）

设计文档

• docs/DESIGN-M2-浮窗.md
• docs/DESIGN-M3-增量索引.md
• docs/DESIGN-M4-OCR管线.md
• docs/DESIGN-M5-MCP.md
• docs/DESIGN-M6-NTFS快速层.md

隐私

索引存储在本地（%LOCALAPPDATA%\dowse）。不联网，无遥测。这一点你可以自行验证：用资源监视器 或防火墙工具观察进程，确认它不建立任何对外连接。发布版还会随安装包提供 SHA-256 校验和， 供你核验下载文件的完整性。

许可

双许可协议 MIT 或 Apache-2.0，任选其一。

一点想法

童年时我只有一部酷派手机。没有网络的大把时间里，我会点开文件管理器，一个个研究里面的文件和它们的构成，却总被那些散落各处、又不知内容为何的文件弄得一头雾水。

大学时买了台威联通 NAS，才发现世界上有 Qsirch 这么好用的东西，可它只活在 NAS 里，没有 Windows 版。

screenpipe 珠玉在前，像是黑镜第一季第三集《The Entire History of You》里记忆颗粒的初级版本。它很未来，很后现代，几乎是人在本地搜索这件事上的终极形态，但对当下的世界来说太重了。

所以我做了 dowse。

科幻电影《她》像一则预言，不远的将来，AI 会接管我们的个人电脑。dowse 受此启发，也提供 MCP 接口供 AI 调用，只不过检索的是你自己的文件，在你自己的机器上。

如果你也有点强迫症、喜欢整理、对自己的文件系统有很强的掌控欲，那这个软件很适合你。性能和美感，是我同样在意的东西。