Reflect Open 把笔记留成 Markdown，AI 则由你自己接

想把AI接进笔记，又不想让全部材料只存在某个应用的专有数据库里，Reflect Open提供了一条很清楚的路线：笔记就是你选定文件夹里的Markdown文件，每日笔记、双向链接和搜索围绕这些文件工作，AI是按需连接的额外能力。

官方仓库README明确标注MIT许可，不需要Reflect账号；官网仍保留Classic入口，因此这篇说的是新的Reflect Open，不能把旧Classic订阅或云端处理方式直接套进来。

文件夹本身就是可以拿走的成果

README给出了一种目录结构：每日笔记放在daily，其他笔记在notes，图片附件和音频各有位置。文件是主要数据来源，应用在上面增加搜索、标签、关联笔记和反向链接。即使将来换编辑器，文字也仍是普通Markdown。

以长期记录一项阅读计划为教学情境：每天写几条摘记，用双中括号把人物、书和主题连起来；月底需要总结时，再围绕这些笔记提问。价值首先来自持续留下可读的材料，AI没有改变文件的归属和基本格式。

同步也有明确选择：可以把文件夹放入iCloud Drive，或者连接自己的Git远程仓库做版本备份。这不是必须开通Reflect云账户才能使用的封闭路径，但相应同步服务仍有自己的账号和访问要求。

AI从什么时候开始读笔记

Ask your notes通过用户自备的OpenAI、Anthropic、Google或OpenRouter密钥调用提供商，回答可引用来源笔记。你不必把“本地笔记”误解成“模型也运行在本地”：启用云端AI并提问时，相关消息、检索片段和笔记内容仍可能发送给所选服务商，费用也由提供商另计。

这让选择变得很具体。只想写笔记时，可以不接AI；需要跨笔记整理阅读主题时，再配置相应提供商。你应根据资料性质决定哪些内容适合进入这条处理路径，而不是看到“local-first”就认为所有操作都不会联网。

private标记的边界，官方写得很细

隐私说明规定，带有 private: true 的笔记内容不会进入AI等读取内容的外部服务。但这个标记不能识别你手动粘贴进聊天里的文字，也不会把该笔记排除在你自己配置的Git备份之外。

这两点决定了标记如何使用：它约束应用自动读取内容，不能代替用户对复制、同步和备份的选择。官方还说明，语义检索可以在设备上计算，而语音备忘的转写则使用配置的提供商，不应把二者合并成“全部离线AI”。

Reflect Open目前在仓库中仍标为beta，重点是Mac、iOS伴随体验与同步可靠性，Windows和Linux构建属于实验性。对于Mac读者，它最有辨识度的地方，是让一份普通文件夹同时服务记录、搜索与可选AI。先把少量可公开处理的笔记放进去，理解文件和调用之间的关系，再决定要接哪一家模型服务。