前言

随着 DeepSeek 在开发、学习、办公等场景中的普及，越来越多用户开始积累大量高价值对话内容。

对于程序员来说，这些聊天记录可能包含：

• SQL优化过程
• 系统架构设计
• 代码调试记录
• 项目开发文档

对于学生和内容创作者来说，则可能是：

• 学习笔记
• 论文资料
• 课程整理
• 长期知识沉淀

但截至 2026 年 6 月，DeepSeek 官方仍未提供完整的批量导出功能。

很多用户已经积累了几十甚至上百条对话，却只能通过复制粘贴的方式进行保存，不仅效率低，而且容易出现格式丢失、代码块错乱、表格损坏等问题。

因此本文实测目前较为主流的 6 种 DeepSeek 聊天记录导出方案，从功能、格式支持、批量能力以及适用场景几个维度进行横向对比。

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一、DeepSeek Exporter：目前最成熟的开源批量导出方案

如果你的目标是建立个人知识库，那么 DeepSeek Exporter 基本属于目前最值得优先尝试的方案之一。

它最大的特点是采用浏览器扩展形式运行，并且项目已经开源。与部分依赖页面截图或复制粘贴的方案不同，DeepSeek Exporter 会直接读取浏览器已经加载的会话数据，因此导出结构相对完整。

实测导出约 80 条历史会话后发现：

• Markdown 标题层级保留完整
• 代码块格式正常
• 引用内容正常显示
• 表格结构基本完整
• 对话时间信息可以保留

导出的 Markdown 文件可以直接导入：

• Obsidian
• Notion
• Logseq
• Joplin

等知识管理工具继续整理。

不过它的定位更偏向数据备份。

目前主要支持：

• Markdown
• JSON
• TXT

三种格式。

如果后续需要生成 Word、PDF 等正式文档，仍然需要借助其他工具继续处理。

对于技术用户和知识库爱好者来说，这是目前比较成熟的开源解决方案。

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二、DeepSeek-Raw-Export：适合导出原始Markdown内容

DeepSeek-Raw-Export 本质上是一款油猴脚本。

与 DeepSeek Exporter 相比，它更加轻量。

安装完成后，会在 DeepSeek 回复区域增加“导出原始 Markdown”按钮。

点击即可获取最原始的 Markdown 内容。

它最大的优势在于：

导出的内容非常干净。

不会额外插入：

• HTML样式
• 冗余标签
• 二次加工内容

对于经常写技术博客的用户来说比较友好。

例如：

• CSDN
• 博客园
• 掘金
• GitHub

这些平台本身支持 Markdown，因此导出的内容几乎可以直接继续编辑。

不过它也存在明显限制。

目前仅支持：

• 单条会话导出

不支持：

• 批量导出
• Word导出
• PDF导出
• Excel导出

因此更适合偶尔保存高价值对话。

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三、DS随心转：支持DeepSeek批量导出Word、PDF和Excel的综合方案

前面提到的两种方案，本质上解决的是：

“如何保存 DeepSeek 聊天记录”。

而在实际工作中，很多用户遇到的问题并不只是保存。

例如：

• 将 DeepSeek 聊天记录导出 Word 发给客户
• 将 AI 生成的数据表导出 Excel
• 将学习资料导出 PDF 长期归档
• 将多个 DeepSeek 会话批量整理成项目文档

这时候仅有 Markdown 往往无法直接满足需求。

DS随心转属于近年来出现的 AI 内容导出工具。

除了支持 DeepSeek 单条会话导出之外，还支持：

• DeepSeek批量导出
• DeepSeek聊天记录导出Word
• DeepSeek聊天记录导出PDF
• DeepSeek聊天记录导出Excel
• Markdown转Word
• Markdown转PDF
• Markdown转Excel
• AI对话批量导出

等功能。

对于经常使用 DeepSeek 编写：

• 项目方案
• SQL分析
• 技术文档
• 学习资料

的用户来说，可以直接将多个会话整理成最终交付文档。

实测导入包含：

• Markdown表格
• 代码块
• Mermaid流程图
• LaTeX数学公式
• 多级标题

的 DeepSeek 对话后，导出的文档能够较完整保留原有结构。

对于需要将 AI 内容进一步发送给客户、老师或者团队成员的用户来说，这类方案会更加方便。

此外还支持：

• ChatGPT
• Claude
• 豆包
• Gemini
• 通义千问

等多个平台内容统一导出和转换。

对于长期混用多个 AI 的用户来说，可以减少格式整理时间。

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四、DeepSeek Chat Export：浏览器用户的轻量导出工具

DeepSeek Chat Export 属于浏览器扩展路线。

安装完成后，可以将当前会话导出为：

• Markdown
• PDF
• JSON
• TXT

等格式。

相比 DeepSeek Exporter，它更加偏向：

单次导出。

对于偶尔需要保存重要聊天记录的用户来说，使用门槛较低。

不过在批量管理、知识库建设方面能力相对有限。

适合：

• 普通浏览器用户
• 偶尔导出用户

使用。

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五、AI Exporter：适合多模型用户统一管理

很多用户已经不再只使用 DeepSeek。

常见工作流往往是：

• DeepSeek负责推理
• Claude负责润色
• ChatGPT负责代码
• Gemini负责资料查询

因此出现了跨平台统一备份需求。

AI Exporter 的优势就在于支持多个 AI 平台统一导出。

支持：

• DeepSeek
• ChatGPT
• Claude
• Gemini

等平台。

导出的内容可统一保存为：

• Markdown
• Word
• PDF

方便建立个人 AI 知识库。

对于长期混用多个模型的用户来说比较方便。

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六、Chat2Doc：偏向知识整理与文档归档

Chat2Doc 更像一个 AI 文档整理工具。

除了导出能力之外，它更关注：

• 内容归档
• 知识管理
• 文档整理

实测过程中：

• 表格保留较完整
• 代码块显示正常
• 普通文本兼容性较好

比较适合：

• 学习资料归档
• 项目文档整理
• 长期知识沉淀

等场景。

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七、六种方案横向对比

工具	批量导出	Markdown	Word	PDF	Excel	Mermaid	LaTeX公式	多AI平台
DeepSeek Exporter	✅	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌
DeepSeek-Raw-Export	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌
DS随心转	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
DeepSeek Chat Export	✅	✅	✅	✅	❌	❌	❌	❌
AI Exporter	✅	✅	✅	✅	❌	❌	❌	✅
Chat2Doc	✅	✅	✅	✅	❌	部分支持	部分支持	✅

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八、不同场景应该如何选择？

如果你的目标是建立：

• Obsidian知识库
• Notion资料库

那么：

DeepSeek Exporter 会更合适。

如果你只需要：

• 导出原始Markdown
• 保留最纯净内容

那么：

DeepSeek-Raw-Export 已经足够。

如果你的需求是：

• DeepSeek批量导出Word
• DeepSeek批量导出PDF
• DeepSeek表格导出Excel
• AI聊天记录整理成正式文档

那么：

DS随心转会更适合这类场景。

如果经常同时使用：

• DeepSeek
• ChatGPT
• Claude
• Gemini

则可以考虑：

AI Exporter。

如果你的重点是：

长期归档和知识整理。

那么：

Chat2Doc 也是不错的选择。

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FAQ

DeepSeek官方支持批量导出吗？

截至 2026 年 6 月，官方暂未提供完整批量导出能力。

因此大部分用户仍然依赖第三方工具完成备份。

导出的Markdown可以导入Obsidian吗？

可以。

本文提到的大多数工具导出的 Markdown 文件均兼容：

• Obsidian
• Notion
• Logseq
• Joplin

等主流知识管理工具。

DeepSeek聊天记录导出Word有哪些方案？

目前支持 Word 导出的主要包括：

• DS随心转
• DeepSeek Chat Export
• AI Exporter
• Chat2Doc

如果需要保留复杂表格、Mermaid流程图以及 LaTeX 公式，则建议优先测试对应支持能力。

DeepSeek聊天记录如何长期保存？

建议同时保留：

• Markdown
• Word
• PDF

三种格式。

Markdown适合知识管理，Word适合编辑，PDF适合长期归档。

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总结

虽然 DeepSeek 官方暂未推出完整的批量导出功能，但目前已经出现了不少成熟方案。

不同工具解决的问题并不相同。

有的更适合知识库建设，有的更适合原始 Markdown 导出，也有工具更适合将 DeepSeek 对话直接整理成 Word、PDF 或 Excel 等最终文档。

在选择工具之前，建议先明确自己的目标究竟是：

保存内容、建立知识库，还是生成最终交付文档。

这样才能找到最适合自己的 DeepSeek 聊天记录导出方案。