Shimmering Focus 项目教程
项目介绍
Shimmering Focus 是一个为 Obsidian 笔记应用设计的极简主义主题。该主题专注于为键盘为中心的用户提供一个简洁的用户界面,隐藏了不相关的 UI 元素,只在需要时显示。Shimmering Focus 在 2022 年的 Obsidian October 活动中获得了奖项,因其独特的设计理念和高度可定制性而受到用户的喜爱。
项目快速启动
安装步骤
-
克隆项目: 首先,从 GitHub 克隆 Shimmering Focus 项目到本地。
git clone https://github.com/chrisgrieser/shimmering-focus.git -
安装依赖: 进入项目目录并安装必要的依赖。
cd shimmering-focus npm install -
构建主题: 使用以下命令构建主题文件。
npm run build -
应用主题: 将生成的主题文件复制到 Obsidian 的主题目录中,并在 Obsidian 设置中启用该主题。
配置示例
以下是一个简单的配置示例,展示如何在 Obsidian 中启用 Shimmering Focus 主题:
/* 在 Obsidian 的 CSS 片段目录中创建一个新的 CSS 文件,例如 shimmering-focus.css */
@import url("path/to/shimmering-focus/theme.css");
应用案例和最佳实践
案例一:极简笔记体验
Shimmering Focus 主题非常适合那些喜欢极简界面的用户。通过隐藏不必要的 UI 元素,用户可以专注于笔记内容本身,提高写作和阅读的效率。
案例二:高定制化需求
该主题提供了丰富的自定义选项,用户可以通过 Style Settings 插件调整颜色、字体和其他视觉元素,以满足个性化的需求。
最佳实践
- 保持简洁:尽量减少不必要的插件和 UI 元素,保持界面的简洁性。
- 定期更新:关注项目的 GitHub 页面,及时更新主题以获得最新的功能和修复。
典型生态项目
1. Obsidian
Shimmering Focus 是专为 Obsidian 设计的主题,Obsidian 是一个强大的知识管理和笔记应用,支持 Markdown 格式和双向链接。
2. Style Settings 插件
Style Settings 是一个 Obsidian 插件,允许用户通过图形界面调整主题的样式,与 Shimmering Focus 主题配合使用,可以实现高度的定制化。
3. Longform 插件
Longform 是一个用于长篇写作的 Obsidian 插件,Shimmering Focus 主题的写作模式特别适合与 Longform 插件结合使用,提供一个沉浸式的写作环境。
通过以上步骤和案例,您可以快速上手并充分利用 Shimmering Focus 主题,提升您的 Obsidian 使用体验。
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