“写笔记”支持四种格式——Word 文档、Excel 表格、Markdown、纯文本，起稿或二次编辑时都能随时切换，同一篇笔记想用哪种形态来记，都由你说了算。
md、txt、csv、json 这类纯文本则原样载入，不做多余加工。拿一张现成的表倒进来、改几笔、再导出去，等于白用一台免费的格式转换器。
要带走就在右上角点“下载”，可导出 PDF、Word、Markdown、Excel、TXT 等格式；列表卡片“⋯”菜单里，也有同样的下载入口。
在“工具”页点“＋ 上传工具”即可发布：填好名称与链接，再用 Markdown 把使用方法写清楚——能解决什么问题、怎么装、怎么用，比堆介绍实在。
要分发安装包就一并上传压缩包（ZIP、RAR、7Z、TAR.GZ，最大 35MB），别人在详情页一键下载；只放链接不带附件也可以。
工具按大家的收藏热度排序，好用的自然会被顶上来。发布后可在详情页或卡片菜单里编辑、下架。
写笔记时勾上“隐藏”，这篇就只存在于你自己的账号里：不进列表、不进搜索、不上首页精选，也不会出现在任何公开的页面，链接发给别人同样打不开。
适合放密码、草稿、日记这类只给自己看的内容；想公开，去“发布”打开它，把“隐藏”的勾去掉再保存，之后编辑会默认保持原状态，不会悄悄变回公开。
你的内容会同时保存在多个副本上，系统定期做备份与完整性校验，再配合异地容灾机制：就算某台机器出问题，数据也不会丢，可以长期放心存放；特别重要的资料，仍建议你另外再留一份备份。
全站跑在容器化、模块化的现代架构上，更新、部署、回滚都很快，扩展性和稳定性都按长期运营的标准来设计（Built for reliability, designed to scale）。
这个网站最早只是一个人的笔记仓库，后来慢慢长成现在的知识中枢。设计上很克制——没有广告、没有追踪、没有推荐算法，只是干干净净地存放一些东西；既然做好了，就公开出来，万一有人用得上呢。
不做大而全，不做平台梦，保持简单、保持克制、保持好奇。所有内容都由用户贡献、由用户维护：不会突然冒出付费墙，不会在角落塞广告位，也不会把你的数据卖给第三方。
产品会持续迭代，站内日志页记录着每一次改动，改了什么都有迹可循；想了解这个站是怎么一步步走到今天的，翻翻日志就能看到来龙去脉。
如果在这里看到涉嫌违规的内容，点对应卡片右侧的“举报”按钮就能提交，我们会尽快核实处理；也谢谢你花一点时间，一起把这里维护干净。
OpenSquilla 0.5.0 Preview 发布：多模型集成拿下 DRACO 双榜第一，对比名单里出现了最新的 Fable 5
最近 OpenSquilla 放出了 0.5.0 Preview 1，这次的核心更新有点意思——他们把“多模型集成协作”（官方叫 multi-model agentic routing）做进了 Harness 层。说白了，就是让四个国产模型——DeepSeek v4、GLM-5.2、Kimi K2.7、Qwen3.7——组成一个并行提案的协作团队，然后由其中一个模型负责把结果聚合输出。注意，这个阵容里一个海外旗舰模型都没有。
跟 Preview 一起发布的还有一篇技术报告《Agentic Routing》，专门讲这套 Harness 原生的路由机制是怎么把日常的 agent 流量转化成自我进化的数据飞轮的。正式版随后也会跟上。
最新公布的 DRACO 深度研究榜单是按搜索引擎分组来对比各家方案的平均分数和平均成本的，OpenSquilla 的集成方案在两个组里都拿了第一。具体数据如下：
- Brave Search 组：平均分 64.09，比单独跑的 Opus 4.8（59.11，高出 8.42%）和 GPT-5.5（53.28，高出 20.27%）都要强。平均任务成本只要 $0.12，比 Opus 4.8 低了大概 92%，比 GPT-5.5 低了 86%。同组里唯一一个同时拿到“最高分”和“最低成本”两个标记的。
- DuckDuckGo 组：平均分 60.85，略高于 Anthropic 最新的旗舰模型 Fable 5 的 59.80——分数基本持平，但成本只有 Fable 5 的三分之一左右（$0.39 对 $1.21）。Fable 5 在 Brave 组的结果还在跑，暂时没出。
这个机制的核心逻辑叫“多样性采样 + 共识聚合”。简单说就是：多个模型各自独立完成搜索和推理，互相补位，弥补单一模型容易漏信息源、算错数值、顾不全约束的那些老毛病。用团队自己的话讲：不是换一个更强的模型，而是换一种更好的组织方式。
这个结果其实指向一个正在成形的判断：国产基础模型单拎出来跟海外旗舰比还是有差距，但如果在 Harness 层组织得当，混用国产模型已经能在真实任务上跑出更高、更稳的分数——哪怕面对最新一代的旗舰，也能在成本只有零头的情况下咬住甚至反超。
OpenSquilla 是基元律动（TokenRhythm）开发的，定位是 Harness 和模型优化双线并行，产品主张很直白：“提升单位成本的 Agent 智能”。它的版本演进也一直绕着“少烧钱、真交付”这个方向走：
- v0.1.0：上线智能路由，按任务难度自动选模型，把“省钱”的底座搭好。
- v0.2.0：推出一键迁移，支持从其他 Agent 框架低成本切换过来。
- v0.3.0：发布 MetaSkill 自组织技能协议，让 Agent 从“会调用工具”走向“会自组织工作流”。
- v0.4.0：带来可验证编码（红绿回归证据链，改对了才交付）和第一个签名桌面版。
- v0.5.0 Preview：就是这次的多模型集成。
据公开报道，公司成立不久就完成了首轮融资，估值到了 1 亿美元。
（数据来源：DRACO 深度研究榜单和 OpenSquilla 团队论文；平均分数由 LLM 评判，属于阶段性结果。配图是 DRACO 榜单截图。）
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