小树搜索

小树搜索是一款专注于高效、简洁、隐私友好的桌面端本地文件与网络资源聚合搜索工具。它支持快速索引本地文档、图片、笔记等文件，并可对接公开的学术数据库、开源代码仓库及常用知识平台，帮助用户在统一界面中完成跨源信息检索。软件采用轻量级设计，无需联网即可使用核心本地搜索功能，强调响应速度与用户数据自主权。

软件优势

1. 本地优先：所有文件索引与搜索均在本地完成，不上传用户数据，保障隐私安全。
2. 跨格式支持：一键搜索PDF、Word、Markdown、TXT、图片（含OCR文字识别）等多种格式内容。
3. 智能聚合：自动关联相似结果，支持按时间、类型、来源等多维度筛选与排序。
4. 极简交互：无广告、无弹窗，界面清爽，学习成本低，适合学生、研究者及办公人群。
5. 开源可验：核心模块遵循MIT协议开源，代码透明，社区持续维护更新。

使用教程

1. 下载安装：访问官网获取对应Windows/macOS/Linux版本，双击安装包完成部署。
2. 首次配置：启动后引导添加需索引的文件夹路径，勾选“自动同步更新”可启用实时索引。
3. 开始搜索：在主界面顶部输入框键入关键词，支持自然语言（如“上周的会议纪要”）与布尔语法（如“AI AND 教育 NOT 游戏”）。
4. 查看结果：点击条目直接定位原文位置（支持高亮匹配段落），右键可快速复制、打开所在文件夹或导出摘要。
5. 自定义设置：通过“设置→搜索偏好”调整索引深度、排除目录、启用/禁用OCR等高级选项。

更新日志

v2.3.1（2024年6月）：优化PDF文本提取稳定性；新增中文标点智能分词支持；修复macOS Monterey系统下部分字体渲染异常问题。
v2.3.0（2024年4月）：上线离线OCR引擎（支持简体中文与英文图片识别）；增加搜索历史云端加密同步（可选开启）；改进多显示器窗口记忆逻辑。
v2.2.2（2024年2月）：提升大文件（>100MB）索引效率；修复特定编码TXT文件乱码问题；增强快捷键自定义灵活性。