lizheng-open-context 是什么?立正公开资料库，为人和 AI 提供可检索、可引用的原文与结构化数据。

中文导读

立正 · Open Context 把「立正」已发表的原文、课程与书籍文字、视频字幕和对谈原稿整理成公开资料库，并保留人物、节目与来源之间的结构化关系。它解决的是公开内容分散、难以检索和引用的问题，让读者和 AI 都能拿到带出处、带时间码的原文片段。适合需要基于这些资料做检索、引用或开发 Agent 的开发者，也适合想按人物和来源查阅原文的读者。

根据 GitHub 公开数据,该项目的编程语言为 Python,开源协议未注明,创建于 2026-08-29,最近更新于 2026-10-12,目前有 145 个 Star。

项目介绍

立正 · Open Context 是「立正」的公开资料库，以已发表的原文和媒体为依据，保存原文、精校文本，以及人物、节目和来源关系。项目面向人和 AI 提供可检索、可引用、可继续开发的数据，个人网站与「问问立正」消费同一份版本。

仓库按目录组织数据：corpus/ 存放文章、课程与书籍文字、视频字幕、对谈原稿、原话摘录及译稿；catalog/ 存放人物、别名、节目、参与关系等结构化事实；context/ 存放 AI 整理的阅读地图、框架与判断卡；index/ 是按来源、时间与主题组织的目录；scripts/ 提供校验、导入、目录生成与本地搜索；docs/ 记录数据合同、引用协议与开发说明。

项目无需向量数据库即可先运行本地搜索，结果带原文片段、来源、日期和归属，视频可定位到对应时间点。原稿与 AI 提炼分别检索，节目参与者用于发现资料，字幕单元用于确认具体发言。

主要功能

• 保存原文、精校文本及人物、节目、来源关系，保留作者、日期、时间码和质量字段
• 提供本地搜索脚本，无需向量数据库即可按 raw/derived 层或 book/video/excerpt 类型检索
• 结构化对谈原稿保留字幕单元及各自的时间码、发言者和质量，可定位视频时间点
• catalog/ 维护稳定的人物 ID、别名、介绍和链接，支持按人物和来源发现资料
• context/ 提供独立的 AI 提炼层，包含阅读地图、框架与判断卡，并回指原文
• 提供数据合同、引用协议与开发说明文档，便于接入 Agent 或其他产品

适合谁用

适合希望基于立正公开资料进行检索、引用或开发 AI 应用的开发者，以及需要查阅原文和结构化来源关系的读者。

快速上手

1. 运行本地搜索：python3 scripts/search.py "如何建立信念" --layer raw --json
2. 按类型检索：python3 scripts/search.py "growth accounting" --type book
3. 校验并生成 release：python3 scripts/validate_release.py --write-manifest
4. 阅读 docs/ 下的资料架构、来源模型、对谈格式、回答协议与开发指南，接入 Agent 或其他产品

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