pi-spark-extension

pi-spark-extension 是 spark 插件的 npm 包：把碎片化灵感以 JSONL 保存在本地，也可以通过微信在手机上继续和当前 Pi 会话对话。

功能

1. 随手记录你生活中涌现的灵感。
2. 利用 LLM 从过去的灵感中搜索与输入关键词相关的灵感。
3. 自由使用 hashtag 来帮助你组织灵感。
4. 使用 @wechatbot/wechatbot 连接 Pi，让你通过手机也可以随时随地添加灵感。

安装

要求：Node.js 22.19+、Pi 0.74+。

推荐直接通过 Pi 安装 npm 包：

pi install npm:pi-spark-extension

安装后重启 Pi，插件会自动加载。

从本地源码安装

cd /Users/lei/code/pi_spark
npm install
pi install /Users/lei/code/pi_spark

本地路径包不会由 Pi 自动安装依赖，所以第一次必须先运行 npm install。修改源码后，可在 Pi 中运行 /reload。

命令

/spark_add 做一个灵感收集器 #product #pi
/spark_all
/spark_all #product
/spark_search 微信上的灵感
/spark_now
/spark_lighting
/spark_lighted
/spark_wechat
/spark_wechat --force
/spark_wechat_disconnect

• /spark_add <内容>：保存内容、ISO 8601 输入时间和从内容中提取的全部 hashtag。
• 直接选中 /spark_add 而不带参数时，会弹出输入框，不再报“内容不能为空”。
• /spark_all：无参数时，按保存顺序返回所有内容，用一个空格连接。
• /spark_all <查询>：附加能力；按内容或 hashtag 查询，多个查询词必须同时匹配。
• /spark_search <内容>：先精确匹配 hashtag，再使用当前 Pi 会话的模型对其余全部记录做语义筛选；结果按 添加时间 内容 每行一条显示，没有结果时显示 Sparking。 语义调用会继承当前 thinking 等级；若该等级不受模型支持，会根据模型的 thinkingLevelMap 自动选择可用等级。
• /spark_now：显示最近 7 天的记录，按 添加时间 内容 每行一条显示；没有结果时显示 Sparking。
• /spark_lighting：只用内容展示全部当前记录；选中并确认后，从当前记录中删除该条，并把完整原记录移入 lighted.jsonl。
• /spark_lighted：显示全部已点亮记录，每行格式为 spark创建时间：内容；这里使用原始创建时间，不记录删除时间。
• /spark_wechat：使用 @wechatbot/wechatbot 登录微信。终端出现二维码后，用微信扫码确认。
• 微信连接后，普通文字会交给当前 Pi 会话处理；微信里也可以直接发送 /spark_add ...、/spark_all、/spark_search ...、/spark_now 和 /spark_lighted。/spark_lighting 需要 Pi 的可选列表和确认界面，因此只能在 Pi 中执行。

本地数据

默认数据文件：

~/.pi/agent/spark/sparks.jsonl

每行是一条记录：

{"content":"做一个灵感收集器 #product","inputTime":"2026-10-01T12:34:56.000Z","hashtags":["product"]}

可用环境变量覆盖路径：

PI_SPARK_FILE=/absolute/path/sparks.jsonl pi
PI_SPARK_LIGHTED_FILE=/absolute/path/lighted.jsonl pi
PI_SPARK_WECHAT_STORAGE_DIR=/absolute/path/wechat-auth pi

微信登录凭据默认由 SDK 保存在 ~/.pi/agent/spark/wechat/。插件只在运行 /spark_wechat 后连接网络，并在 Pi 会话关闭或执行 /spark_wechat_disconnect 时停止。

验证

npm run check

安全提示

微信消息会成为当前 Pi 会话的用户输入，拥有与该 Pi 进程相同的工具和文件权限。只连接你自己的微信账号，并在不用时执行 /spark_wechat_disconnect。