本文介绍 Everything 和 AnyTxt 两个工具用于本地文件及文本内容全局搜索。

在日常办公中，我们经常面临要在本地电脑上查找资料的问题。这资料可能是某份实验数据，或者是处理的中间结果，或者是某份笔记中的一段文字。本地搜索通常会因为时间过去太久，或者是没有及时整理，或者是文件名命名不规范等问题变得比较困难。

一般而言，我们利用系统自带的文件系统，是通过多层目录的方式来大致归档各类文件资料。如果您能够保持「规范命名，及时整理」的好习惯，那么这种方式是最好的，而且也是最基础的。但是大部分人不可能花费很多时间精力去维持一个很漂亮的存档结构，更不会按照自己的知识体系来建立索引，所以还是经常碰到「资料忘记存放在哪个目录下」的问题。

为了解决这个问题，最好的办法，就是进行全局搜索。但是windows系统自带的搜索这方面性能很差。所以就有了 Everything，速度飞快，但是只是搜索文件名飞快。因为它是直接加载了文件系统的索引数据（类似字典）到内存中。

Everything 搜索的语法最基本的如上图所示，其实这个都是通用的，日常使用中我常用的就是输入关键词搜索，如果有多个关键词就空格，然后关键词不太明确，就是使用通配符。

例如上方的搜索表达式 2408*.ipynb datecreated:<2024/9 相当于：我想搜索2024年9月之前创建的文件类型为 ipynb，文件名前缀为2408 的文件。 这些简单的搜索语法用多了自然就记住了。

Everything快是快，但如果你要查找文本内容，就同样很慢，因为Everything没有把具体的文件内容中的关键词建立索引。 AnyTxt 刚好解决了这个问题。AnyTxt 支持对文本文档的具体内容进行搜索和定位，会在后台建立索引数据库（首次运行需要一点时间），然后可以全局快速搜索到包含特定关键词或者满足其它搜索条件的文档。

如上图所示，由于我的文字记录主要是记录在 docx，pptx，markdown以及代码笔记 ipynb 中，所以为了速度更快，占用资源更小，在索引管理器进行了自定义的调整。

在 Anytxt 的搜索框中我最常用的方式还是多个关键词来匹配。值得一提的是，Anytxt 支持模糊搜索，虽然还没有达到AI那样善解人意，但也还凑合。