Copy Selection as Markdown 使用教程
2024-08-24 22:33:57作者:郜逊炳
项目介绍
Copy Selection as Markdown 是一个 Firefox 扩展,用于将网页上的选中文本、链接和图片复制为 Markdown 格式。这个工具非常适合需要频繁在 Markdown 编辑器中工作的用户,如技术写作者、博客作者和开发者。
项目快速启动
安装步骤
-
Mozilla Firefox:
- 访问 Firefox Add-ons 页面。
- 点击“添加到 Firefox”并按照提示完成安装。
-
Google Chrome:
- 由于该项目没有在 Chrome Web Store 上发布,你需要手动构建和安装。
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/0x6b/copy-selection-as-markdown.git - 按照项目 README 文件中的指导进行构建和安装。
使用方法
-
复制选中文本:
- 在网页上选择你想要复制的文本。
- 右键点击选中的文本,选择“Copy Selection as Markdown”。
-
复制链接:
- 右键点击网页上的链接,选择“Copy Link as Markdown”。
-
复制图片:
- 右键点击网页上的图片,选择“Copy Image as Markdown”。
应用案例和最佳实践
应用案例
-
技术博客写作:
- 使用 Copy Selection as Markdown 快速复制网页上的代码片段、链接和图片,提高写作效率。
-
文档编写:
- 在编写技术文档时,快速复制相关网页内容,保持文档的一致性和准确性。
最佳实践
-
配置设置:
- 根据个人需求调整扩展的配置,如设置默认的 Markdown 格式选项。
-
结合其他工具:
- 结合 Markdown 编辑器(如 Typora、VS Code 的 Markdown 插件)使用,进一步提升工作效率。
典型生态项目
-
Markdown 编辑器:
- Typora
- VS Code Markdown 插件
-
版本控制系统:
- Git 和 GitHub,用于管理和分享你的 Markdown 文档。
通过以上教程,你可以快速上手并充分利用 Copy Selection as Markdown 扩展,提高你的 Markdown 文档编写效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
339
402
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
140
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247