indexeddb离线搜索引擎核心是建倒排索引、web worker搜索、分块写入与事务同步。需建inverted_index和documents仓库，分词归一化后批量存词→文档id映射，搜索由worker查索引并返回docids，增删改文档时同步更新索引以保证一致性。

网页端用 IndexedDB 实现离线搜索引擎，核心不是“存数据”，而是“建索引、查得快、不卡主线程”。倒排索引必须落地在 IndexedDB 里，再配合 Web Worker 处理搜索逻辑，才能支撑万级文本的毫秒级本地检索。

设计带倒排索引的对象仓库结构

IndexedDB 本身不支持自动构建倒排索引，需要你手动拆词并存为独立记录。关键在于把“词 → 文档ID列表”这个映射关系，转化为可高效查询的数据库结构：

• 建一个名为 inverted_index 的对象仓库，主键设为 word（字符串），值为包含 docIds: number[] 的对象
• 同时建另一个仓库 documents 存原始文档，主键用自增 id，字段包括 title、content、createdAt 等
• 为 documents 仓库创建 title 和 content 两个普通索引，用于后续补充检索或高亮
• 避免在 inverted_index 中存长文本或冗余字段——它只负责跳转，不负责展示

构建倒排索引要分步做，不能全量塞进一次事务

一次性处理十万文档会触发内存溢出或 IndexedDB 事务超时。应采用分块 + 批量写入策略：

anything-to-html

将调研报告、方案对比、数据分析、需求梳理、会议纪要、设计说明、代码评审、学习笔记等任务产物输出为可在浏览器直接打开的单文件 HTML，替代 Markdown 作为最终交付物。Markdown 在信息密度、视觉清晰度和可分享性上已跟不上 AI 产物的丰富度，HTML 能同时承载排版、表格、SVG 等。

下载

• 前端预处理时，对每篇文档提取关键词（可用简单空格分词，或轻量级中文分词如 segmentit）
• 每个词归一化：转小写、去标点、去停用词（如“的”“了”“and”）
• 按文档 ID 分组聚合：例如文档 123 含词 [“react”, “state”]，就向 inverted_index 中对应 key 插入或追加 docId
• 每 200 条词-文档映射打包为一个 store.put() 批次，在单个 readwrite 事务中提交
• 构建完成后，可存一条元数据记录到 metadata 仓库，标记 indexBuiltAt 和 totalDocs

搜索时用 Web Worker 调用倒排索引，主线程只管渲染

用户输入关键词后，不能在主线程遍历所有文档，而应让 Worker 去查索引、合并结果、去重排序：

• 主线程将关键词发给 Worker，Worker 通过 indexedDB.open() 打开数据库（注意：Worker 内可直接访问 IndexedDB）
• Worker 使用 index.get(word) 查单个词；多词查询（AND）则分别取 docIds 数组，用 Set 交集运算
• 结果只返回匹配的 docIds 数组，不带原文内容——内容由主线程按需从 documents 仓库查
• 若需相关性排序，可在 Worker 中为每个 docId 计算词频（TF）或简单加权（如标题命中 +2 分，内容命中 +1 分）
• 最终结果传回主线程，交给虚拟滚动组件渲染，避免 DOM 批量操作阻塞

更新与同步需兼顾一致性与体验

用户新增/修改笔记时，倒排索引必须同步更新，否则搜不到新内容：

• 新增文档：先存入 documents，拿到自增 id 后，再提取词、更新 inverted_index 对应词条的 docIds 数组
• 修改文档：先从 documents 读旧内容，删掉旧词对应的 docId；再写新内容，插入新词的 docId
• 删除文档：从 documents 删除，并遍历其所有词，在 inverted_index 中从对应数组里移除该 docId
• 所有写操作都封装在同一个事务中，保证 documents 和 inverted_index 数据一致
• 可加个简易版本号字段，每次索引重建后更新，避免 Worker 读到脏数据