引领文本扩展革命:Obsidian Text Expand 插件
2024-06-02 05:24:34作者:侯霆垣
项目介绍
如果你是一位重度的 Obsidian 用户,不断在笔记中穿梭,那么这个插件将会是你提升效率的秘密武器——Obsidian Text Expand。它利用了 Obsidian 内置的搜索功能,允许你在搜索后快速将结果粘贴到文档中,并通过自定义模板进行结构化的展示。只需简单的代码块标记,你的搜索请求就能瞬间转化为有序的内容列表或表格。

项目技术分析
Text Expand 的核心在于其智能搜索和模板引擎。当你包裹着expander标签的搜索请求被触发时,插件并不会立即执行,而是等待一段可配置的时间(默认为100毫秒),确保搜索结果完整加载。随后,它使用强大的eta模板引擎对搜索结果进行处理,使你能以 Markdown 或其他格式定制输出样式。此外,还保留了旧版的序列模板引擎(sequence)作为兼容选项。
项目及技术应用场景
无论你是创建清单、整理信息还是构建复杂的文档结构,Text Expand 都能大显身手:
- 快速引用:当需要插入多个文件链接时,一个简单搜索加上模板,即可生成有序链接列表。
- 整理资料:根据搜索结果自动化创建目录或表格,例如按照主题或日期组织笔记。
- 数据提取:从文件中提取特定信息,如标题、创建时间等,用于报告或摘要。
项目特点
- 便捷搜索:无缝集成 Obsidian 搜索,无需离开当前窗口。
- 模板定制:支持 eta 和 sequence 两种模板引擎,满足不同场景需求。
- 高效输出:延迟执行策略,保证内容完整性后再进行处理。
- 灵活设置:可自定义延迟时间、行尾分隔符以及默认模板。
- 易安装与更新:通过内置插件管理器轻松安装和升级。
总的来说,Obsidian Text Expand 是一款能够让你在 Obsidian 中更高效地管理信息的强大工具。借助它的力量,你可以专注于思考,让文本扩展插件来帮你完成剩下的工作。现在就试试看,释放你的生产力吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
631
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
688
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
688