考搭子（KaoBuddy）是一个开源的 AI备考工具，更准确地说，它是一个本地 AI 备考工作台。它不是单纯替你回答问题，而是让你先把课件、笔记、PDF、手写资料和视频字幕导入资料库，再由 AI 拆分知识点、生成学习计划、模拟题、错题本和速背卡片。
最麻烦的不是没资料，而是资料太散。复习时经常是 PDF 里有一部分重点，课件里有一部分，手写笔记和网课字幕里又藏着另一部分。考搭子的价值，就是先把这些材料统一整理，减少你在“翻资料、找重点”上浪费的时间。
考搭子是什么：一个开源 AI 备考工具的核心特性
简单说，考搭子不是一个纯聊天式学习助手，而是一个围绕用户本地资料库运行的 AI 备考工作台。它的重点不是替你闲聊答题，而是先把课件、笔记、PDF、手写资料和视频字幕整理成可复习的知识模块。
| 项目维度 | 具体说明 |
|---|---|
| 工具属性 | 开源本地 AI 备考工作台，基于 PWA 架构运行 |
| 支持资料 | PDF、DOCX、TXT、Markdown、手写照片、B 站字幕等复习资料；手写照片识别依赖支持视觉能力的模型 |
| 支持模型 | 支持 DeepSeek、Kimi、OpenAI，以及自定义 OpenAI-compatible 接口 |
| 数据存储 | 资料存放在浏览器 IndexedDB 中，API Key 按项目说明存于 localStorage |
| 生成内容 | 可整理知识模块、学习计划、模拟题、错题本和速背卡片 |
| 使用边界 | 不承诺押题命中率，整理效果取决于原始资料质量和所选模型能力 |
| 使用方式 | 支持 PWA/本地运行；Windows 有免安装便携包，macOS 更适合源码运行或自行部署 |
AI 备考工具怎么生成复习计划：先整理资料，再排优先级
导入复习材料后，考搭子会先解析文本内容，再利用大模型把课件、笔记、PDF 和视频字幕拆成具体知识点。每个知识模块会关联难度、重要程度和资料来源，方便你知道哪些内容需要优先复习，哪些可以放到后面处理。
资料越完整，AI 越容易从已有内容里整理出重点和复习顺序，但这不代表它能预测真实考点，也不能替代系统复习。更合适的用法，是让它帮你省下整理大纲、查找重点和制作卡片的时间。
BYOK 模式：用自己的 API Key 控制大模型成本
作为一个开发者维护的开源项目，考搭子没有账号系统，也不绑定固定订阅方案，而是采用 BYOK（Bring Your Own Key，自带密钥）模式。用户需要填入自己申请的 API Key，再调用 DeepSeek、Kimi、OpenAI 或其他兼容接口来完成资料整理和内容生成。
这种设计的好处是成本更可控。你可以根据不同模型的价格、上下文长度和输出质量来选择服务商，不必为了单一备考功能额外订阅一个固定套餐。不过，实际花费仍然取决于导入资料的规模、所选模型、生成次数以及是否反复重试。对熟悉 API 调用的用户来说，这是加分项；对不熟悉 API Key 配置的用户来说，它也会带来一定上手门槛。
项目数据、资料、计划、模块、错题和模拟考记录主要存放在浏览器 IndexedDB 中，API Key 存于 localStorage。但在调用模型解析资料时，相关文本内容仍会发送到你配置的第三方模型服务商。由于数据保存在本地，换设备或清理浏览器缓存前，建议先导出 JSON 备份，避免复习进度丢失。
考搭子适合谁：资料多、愿意配置 API 的备考用户
考搭子更适合资料很多、需要先做整理，并且愿意自己配置 API Key 的用户，比如准备资格证、期末考试、考研专业课或其他材料型考试的人。尤其是考前需要快速梳理课件、笔记和网课字幕时，它可以作为一个复习资料整理工具来试用。
如果你已经习惯使用 DeepSeek、Kimi、OpenAI 等模型接口，它的 BYOK 模式会比较顺手。本地存储机制也适合那些不希望把课件、笔记和个人复习资料直接上传到陌生学习平台的用户。
但如果你更想要开箱即用的学习软件，或者需要一个长期稳定、由专业团队维护的教育产品，现阶段的考搭子可能还不适合作为唯一备考依靠。更稳妥的做法，是先用少量课件和笔记测试生成质量，确认知识点拆分、学习计划和操作流程符合自己的习惯后，再导入更多资料。