【免费下载】 MarkDownload - Markdown Web Clipper 安装和配置指南
2026-01-21 04:12:25作者:谭伦延
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
项目基础介绍
MarkDownload 是一个用于 Firefox 和 Google Chrome 的浏览器扩展,旨在将网页内容剪辑并下载为可读的 Markdown 文件。该项目的目标是帮助用户轻松地将网页内容保存为 Markdown 格式,以便于离线阅读和编辑。
主要的编程语言
MarkDownload 主要使用以下编程语言和工具:
- JavaScript: 用于扩展的核心功能实现。
- CSS: 用于样式设计和用户界面。
- HTML: 用于构建扩展的用户界面和交互元素。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术和框架
MarkDownload 使用了以下关键技术和框架:
- Readability.js: 由 Mozilla 开发,用于简化网页内容,只保留重要部分。该库也被用于 Firefox 的阅读器视图。
- Turndown: 由 Dom Christie 开发,用于将简化后的 HTML 转换为 Markdown 格式。
- Moment.js: 用于格式化日期和时间。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在安装 MarkDownload 之前,请确保您已经安装了以下浏览器之一:
- Firefox
- Google Chrome
- Microsoft Edge
- Safari
安装步骤
步骤 1: 下载扩展
- 打开您选择的浏览器(Firefox、Google Chrome、Microsoft Edge 或 Safari)。
- 访问 MarkDownload 的 GitHub 页面:https://github.com/deathau/markdownload。
- 在页面上找到并点击“Code”按钮,然后选择“Download ZIP”以下载项目的 ZIP 文件。
步骤 2: 安装扩展
- 解压下载的 ZIP 文件到您选择的目录。
- 打开浏览器的扩展管理页面:
- Firefox: 在地址栏输入
about:addons,然后点击“扩展”。 - Google Chrome: 在地址栏输入
chrome://extensions/,然后点击“扩展程序”。 - Microsoft Edge: 在地址栏输入
edge://extensions/,然后点击“扩展”。 - Safari: 打开 Safari 设置,点击“扩展”。
- Firefox: 在地址栏输入
- 在扩展管理页面,启用“开发者模式”(如果需要)。
- 点击“加载已解压的扩展程序”或类似选项,然后选择您解压的 MarkDownload 文件夹。
步骤 3: 配置扩展
- 安装完成后,您会在浏览器的工具栏中看到 MarkDownload 的图标。
- 点击图标,您将看到一个弹出窗口,显示当前页面的 Markdown 预览。
- 您可以在此窗口中进行编辑,或点击“下载”按钮将内容保存为 Markdown 文件。
高级配置(可选)
如果您希望将 MarkDownload 与 Obsidian 集成,请按照以下步骤操作:
- 在 Obsidian 中安装并启用“Advanced Obsidian URI”社区插件。
- 在 MarkDownload 的配置菜单中,启用“Obsidian 集成”选项,并填写您的 Obsidian 库名称和文件夹名称。
- 右键点击 MarkDownload 图标,选择“Send Tab to Obsidian”以将当前页面内容发送到 Obsidian。
通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置 MarkDownload 扩展,并开始使用它来剪辑和下载网页内容为 Markdown 格式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
560
3.81 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
373
435
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++
891
643
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (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
1.36 K
772
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler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。
C
348
196
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
1.12 K
267