jimmy 的项目扩展与二次开发
2025-05-20 05:22:07作者:霍妲思
项目的基础介绍
Jimmy 是一个开源项目,旨在帮助用户将笔记应用中的内容转换为 Markdown 格式,以便于在不同应用间迁移和持久化保存。它支持多种笔记应用和文件格式,可以将笔记内容、标签、图片和其他资源转换为 Markdown 文件,同时保留外部链接和内部笔记链接。
项目的核心功能
- 支持多种输入格式,如 ODT、DOCX、HTML、RTF 等。
- 输出 Markdown 格式,附带前缀信息。
- 兼容多种文本编辑器,并且可以被 Joplin、Obsidian 等应用导入。
- 离线工作,无需安装 Python、Node.js 或 Docker。
- 开源且跨平台。
项目使用了哪些框架或库?
Jimmy 项目主要使用 Python 编写,具体的框架和库信息可以在项目的 requirements 文件中查看。该项目依赖于 Pandoc 进行文件格式转换,可能还使用了其他库来处理不同格式的文件。
项目的代码目录及介绍
jimmy/
├── .github/ # GitHub 工作流和配置文件
├── docs/ # 项目文档
├── jimmy/ # 主要的项目代码
├── requirements/ # 项目依赖的库
├── test/ # 测试代码
├── .gitignore # 忽略的文件列表
├── .gitmodules # 子模块信息
├── license # 项目许可证
├── lint.sh # 代码风格检查脚本
├── mkdocs.yml # MkDocs 文档配置
├── pyproject.toml # Python 项目配置
└── readme.md # 项目自述文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的输入格式支持:目前 Jimmy 支持的格式有限,可以通过集成更多文件的解析库来支持更多笔记应用的导出格式。
- 扩展输出格式:除了 Markdown,可以考虑增加其他常见格式的输出,如 PDF 或电子书格式。
- 优化用户界面:Jimmy 当前主要是命令行操作,可以开发图形界面来降低用户的使用门槛。
- 错误处理和日志记录:增强错误处理和日志记录功能,帮助用户诊断转换过程中可能出现的问题。
- 插件系统:开发插件系统,允许社区贡献者添加新的转换器或功能。
- 云端服务:考虑将 Jimmy 部署为云端服务,允许用户在线上传文件并获取转换结果。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
346
147