owlistic 的项目扩展与二次开发
2025-06-03 01:17:28作者:卓炯娓
项目的基础介绍
owlistic 是一个开源的实时笔记和待办事项应用,它提供了一个简单而强大的方式来记录和同步笔记。该项目是基于现代的网络技术和框架开发的,支持富文本编辑、实时同步、基于角色的访问控制等功能。作为一个开源项目,owlistic 鼓励社区参与,提供了丰富的文档和贡献指南,以便于开发者进行扩展和二次开发。
项目的核心功能
- 笔记和笔记本树结构:用户可以创建和管理多个笔记本,每个笔记本内可以包含多个笔记。
- 富文本编辑器:支持所见即所得(WYSIWYG)的编辑方式,让用户可以轻松地格式化文本。
- 内嵌待办事项:用户可以直接在笔记中创建和管理待办事项。
- 实时同步:确保所有设备上的笔记内容都能实时更新。
- JWT-based 身份验证:使用 JSON Web Tokens 进行用户认证。
- 基于角色的访问控制:提供不同角色的权限管理,增强安全性。
- 回收站:误删的笔记可以恢复。
- 暗/亮模式:支持主题切换,适应不同用户的使用习惯。
- Markdown 导入:支持将 Markdown 格式的笔记导入应用。
项目使用了哪些框架或库?
owlistic 主要使用了以下技术和框架:
- Flutter:用于构建用户界面。
- Dart:Flutter 的编程语言。
- Go:后端服务的开发语言。
- Docker:容器化部署。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
owlistic/
├── .github/ # GitHub 相关配置文件
├── docs/ # 项目文档
├── src/ # 源代码目录
│ ├── ... # 具体源代码文件
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 开源协议
├── README.md # 项目说明文件
├── docker-compose.yml # Docker 部署配置文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能扩展:根据用户需求,增加如标签管理、搜索功能、多设备间的笔记共享等新特性。
- 界面优化:改进用户界面,提升用户体验,增加自定义主题等功能。
- 性能优化:对后端服务进行优化,提高数据同步的效率和稳定性。
- 安全性加强:增强数据加密和用户认证机制,提高应用的安全性。
- 跨平台支持:将应用扩展到更多平台,如Windows、macOS等。
- 插件系统:开发插件系统,允许第三方开发者开发并集成新的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0114
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
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
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869