推荐一个 Obsidian 的 ChatGPT 插件

news2025/1/13 17:43:15

源码地址:https://github.com/nhaouari/obsidian-textgenerator-plugin

Text Generator 是目前我使用过的最好的 Obsidian 中的 ChatGPT 功能插件。它旨在智能生成内容,以便轻松记笔记。它不仅可以在 Obsidian 中直接使用 ChatGPT,还提供了优秀的提示模板管理功能。

Text Generator 是一个开源的 AI 辅助工具,在 GitHub 上有 1.2K 星,并且已在第三方工具管理中被安装超过 20 万次。目前它位于前 50 名的插件之内。对于像 Obsidian 这样相对小众的工具来说,这个插件的成绩已经非常出色了。

之前我介绍过另一个开源工具 fabric开源项目_大模型应用_fabric,它能够将复杂问题拆解为多个步骤,可以在命令行中调用,并使用 markdown 进行提示词管理。

对我来说,fabric 最吸引我的地方在于方便的命令行调用和清晰的 markdown 管理,而拆解问题的功能我并没有经常使用。而 Text Generator 更进一步,在 obsidian 中可以管理提示词 markdown,而且不需要手动输入命令。由于我一直在使用 Obsidian,这非常符合我的工作流。

Text Generator 还支持下载一些常用提示,包括生成图像的提示,非常方便但设置也相对复杂。下面详细介绍具体用法:

安装三方插件

插件名为 Text Generator

配置 API Key

安装后 Enable,并设置 ChatGPT 的 apikey,以及 base_path,这样在国内也可以正常使用。除了 ChatGPT,它还支持其它自然语言大模型。

设置模板路径

在设置界面的 Advanced Settings 中设置 Prompts Templates Path,模板路径默认建立在根目录下,在这里可下载、创建和管理各种常用的提示模板。

下载默认模板

安装插件后,面板中出现 Text Generator 图标(三个立方体),点击弹出模板下载界面:

在 Obsidian 中使用 ChatGPT 插件可以帮助你更有效地改进文本内容。推荐先下载 Default Prompts Package,该包含多个常用模板文件,如总结 summarize、简化 simplify、生成标签 getTags 等。需要注意的是,这些模板文件都是英文提示词,直接使用可能生成英文内容,最好在生成后自行编辑。你也可以添加常用的功能如润色、翻译等。

使用模板

选中一段文字,按 Ctrl+P 调出命令面板,输入 text generator,选择:Text Generator: Templates: Generate & Insert。

此时将显示可选的模板,选择后,即可生成文本。

这里只介绍了最常用的功能,其它功能,大家慢慢探索吧~~

更多模板用法,请见官方文档:https://docs.text-gen.com/

示例

下面是我将 gpt 学术中的提示词放在 obsidian 中修改本篇文档的效果,惊艳!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1470985.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Vue+SpringBoot打造衣物搭配系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、研究内容2.1 衣物档案模块2.2 衣物搭配模块2.3 衣物收藏模块 三、系统设计3.1 用例设计3.2 E-R图设计3.3 数据库设计3.3.1 衣物档案表3.3.2 衣物搭配表3.3.3 衣物收藏表 四、系统实现4.1 登录页4.2 衣物档案模块4.3 衣物搭配模块4.4…

力扣用例题:2的幂

此题的解题方法在于根据用例调整代码 bool isPowerOfTwo(int n) {if(n1){return true;}if(n<0){return false;}while(n>2){if(n%21){return false;}nn/2; }if(n1){return false;}return true;}

RDMA内核态函数ib_post_send()源码分析

最近调用linux内核下RDMA的Verb API ib_post_send()出现了问题&#xff0c;因此从源码分析一下这个函数的调用过程。 我使用的内核版本为5.15.0-94 这是函数ib_post_send的头文件定义&#xff0c;这个函数的意义是向发送队列提交发送请求&#xff0c;他会调用qp对应设备的post_…

C# EF Core迁移数据库

现象&#xff1a; 在CodeFirst时&#xff0c;先写字段与表&#xff0c;创建数据库后&#xff0c;再添加内容 但字段与表会变更&#xff0c;比如改名删除增加等 需求&#xff1a; 当表字段变更时&#xff0c;同时变更数据库&#xff0c;执行数据库迁移 核心命令 Add-Migrat…

一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

摘要&#xff1a; 本文介绍了一种新颖、简单但有效的车道检测公式。 车道检测是自动驾驶和高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 的基本组成部分&#xff0c;在实际高阶驾驶辅助应用中&#xff0c;考虑车道保持、转向、限速等相关的控制问题&#xff0c;这种方式通常是通过受限的车辆计算…

java——多线程基础

目录 线程的概述多线程的创建方式一&#xff1a;继承Thread类方式二&#xff1a;实现Runnable接口方式三&#xff1a;利用Callable接口、FutureTask类来实现。Thread常用的方法 线程安全问题线程安全问题概述线程安全问题案例取钱案例描述模拟代码如下&#xff1a;执行结果 线程…

2024-02-25 Unity 编辑器开发之编辑器拓展7 —— Inspector 窗口拓展

文章目录 1 SerializedObject 和 SerializedProperty2 自定义显示步骤3 数组、List 自定义显示3.1 基础方式3.2 自定义方式 4 自定义属性自定义显示4.1 基础方式4.2 自定义方式 5 字典自定义显示5.1 SerizlizeField5.2 ISerializationCallbackReceiver5.3 代码示例 1 Serialize…

【Activiti7系列】Activi7简介和基于Spring Boot整合Activiti7(流程设计器)

本文将介绍Activiti7基础概念及基于Spring Boot整合Activiti7(流程设计器)的具体步骤。 作者&#xff1a;后端小肥肠 1. 前言 在企业级应用中&#xff0c;业务流程的管理和执行是至关重要的一环。Activiti7是一个强大的开源工作流引擎&#xff0c;它提供了灵活的流程定义、任务…

linux---安使用nginx

目录 一、编译安装Nginx 1、关闭防火墙&#xff0c;将安装nginx所需要软件包传到/opt目录下 ​编辑2、安装依赖包 3、创建运行用户、组 4、编译安装nginx 5、创建软链接后直接nginx启动 ​编辑 6、创建nginx自启动文件 ​编辑6.1 重新加载配置、设置开机自启并开启服务…

Kafka之Producer源码

Producer源码解读 在 Kafka 中, 我们把产生消息的一方称为 Producer 即 生产者, 它是 Kafka 的核心组件之一, 也是消息的来源所在。它的主要功能是将客户端的请求打包封装发送到 kafka 集群的某个 Topic 的某个分区上。那么这些生产者产生的消息是怎么传到 Kafka 服务端的呢&a…

unity发布webGL压缩方式的gzip,使用nginx作为web服务器时的配置文件

unity发布webGL压缩方式的gzip&#xff0c;使用nginx作为web服务器时的配置文件 Unity版本是&#xff1a;2021.3 nginx的版本是&#xff1a;nginx-1.25.4 Unity发布webgl时的测试 设置压缩方式是gzip nginx配置文件 worker_processes 1;events {worker_connections 102…

SpringBoot实现热插拔AOP

热插拔AOP执行核心逻辑 Advice&#xff1a;“通知”&#xff0c;表示 Aspect 在特定的 Join point 采取的操作。包括 “around”, “before” and “after 等 Advice&#xff0c;大体上分为了三类&#xff1a;BeforeAdvice、MethodInterceptor、AfterAdviceAdvisor&#xff1a…

STM32存储左右互搏 QSPI总线FATS文件读写FLASH W25QXX

STM32存储左右互搏 QSPI总线FATS文件读写FLASH W25QXX FLASH是常用的一种非易失存储单元&#xff0c;W25QXX系列Flash有不同容量的型号&#xff0c;如W25Q64的容量为64Mbit&#xff0c;也就是8MByte。这里介绍STM32CUBEIDE开发平台HAL库Quad SPI总线实现FATS文件操作W25Q各型号…

智能SQL生成:后端技术与LLM的完美结合

文章目录 引言一、什么是大模型二、为什么选择LLM三、开发技术说明四、系统架构说明五、编码实战1. Maven2. 讯飞大模型配置类3. LLM相关的封装4. 编写LLM的service5. 编写controller6. 运行测试 六、总结 引言 本篇文章主要是关于实现一个类似Chat2DB的根据自然语言生成SQL的…

SpringMVC 学习(四)之获取请求参数

目录 1 通过 HttpServletRequest 获取请求参数 2 通过控制器方法的形参获取请求参数 3 通过 POJO 获取请求参数&#xff08;重点&#xff09; 1 通过 HttpServletRequest 获取请求参数 public String handler1(HttpServletRequest request) <form action"${pageCont…

微信小程序02: 使用微信快速验证组件code获取手机号

全文目录,一步到位 1.前言简介1.1 专栏传送门1.1.1 上文小总结1.1.2 上文传送门 2. 微信小程序获取手机号2.1 业务场景(使用与充值)2.2 准备工作2.3 具体代码使用与注释如下2.3.1 代码解释(一)[无需复制]2.3.2 代码解释(二)[无需复制] 2.4 最后一步 获取手机号信息2.4.1 两行代…

电商评价分析:NLP信息抽取技术在用户评论中的应用与挖掘

一、引言 在2019年&#xff0c;电子商务的蓬勃发展不仅推动了消费市场的增长&#xff0c;也带来了海量的用户评价数据。这些数据&#xff0c;作为消费者对商品和服务直接反馈的载体&#xff0c;蕴含着巨大的价值。然而&#xff0c;由于其非结构化的特性&#xff0c;这些文本信息…

YOLOv8改进 | Conv篇 | 全新的SOATA轻量化下采样操作ADown(参数量下降百分之二十,附手撕结构图)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块,其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍,只是在其项目文件中用到了,我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目,经过实验我发现该卷积模块(作为下采样模块)…

半导体物理基础-笔记(续)

源内容参考&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV11U4y1k7zn/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_source61654d4a6e8d7941436149dd99026962 掺杂半导体的费米能级与温度及杂质浓度的关系图 在温度一定的条件下&#xff0c;施主杂质浓度越高&#xff0…

压力测试工具Jmeter的下载与使用

1、进入官网下载Jmeter https://jmeter.apache.org/ 国内镜像&#xff08;下载的慢的话可以用国内镜像下载&#xff09; https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/jmeter/binaries/ 2、跳转到下载页面 3、根据不同系统下载相应版本的Jmeter压缩包&#xff0c;Linux系统下载…