owlistic 的项目扩展与二次开发
2025-06-03 01:02:10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
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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