Notesnook 开源项目教程
1. 项目介绍
Notesnook 是一个完全开源且端到端加密的笔记应用,旨在为用户提供隐私保护和便捷的笔记管理功能。该项目支持跨平台使用,包括 Web、桌面和移动设备。Notesnook 的核心理念是确保用户的笔记数据安全,所有数据在设备上进行加密,确保零知识原则。
主要特点
- 开源: 项目代码完全开源,用户可以自由查看和修改。
- 端到端加密: 所有笔记在设备上进行加密,确保数据安全。
- 跨平台: 支持 Web、桌面和移动设备。
- 丰富的笔记功能: 支持文本、图片、颜色笔记等多种格式。
- 离线支持: 可以在没有网络的情况下编写和查看笔记。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- npm (通常随 Node.js 一起安装)
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 Notesnook 的代码库到本地:
git clone https://github.com/streetwriters/notesnook.git
cd notesnook
2.3 安装依赖
进入项目目录后,安装项目所需的依赖:
npm install
2.4 运行项目
安装完成后,你可以通过以下命令启动项目:
npm start
这将启动 Notesnook 的开发服务器,你可以在浏览器中访问 http://localhost:3000 来查看应用。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 个人笔记管理
Notesnook 非常适合个人用户管理日常笔记。用户可以创建多个笔记本,将笔记分类整理,并设置提醒功能以确保不会错过重要事项。
3.2 团队协作
虽然 Notesnook 主要面向个人用户,但团队也可以利用其加密功能进行安全的信息共享。团队成员可以创建共享笔记本,确保敏感信息在传输和存储过程中得到保护。
3.3 隐私保护
对于需要高度隐私保护的用户,Notesnook 提供了端到端加密功能。用户可以放心地存储敏感信息,如密码、财务记录等,确保数据不会被第三方获取。
4. 典型生态项目
4.1 Notesnook Web Clipper
Notesnook Web Clipper 是一个浏览器扩展,允许用户从网页中快速保存内容到 Notesnook 中。这个工具非常适合需要保存网页内容的用户。
4.2 Notesnook Mobile
Notesnook Mobile 是 Notesnook 的移动应用版本,支持 Android 和 iOS 平台。用户可以在手机上随时随地访问和管理笔记。
4.3 Notesnook Desktop
Notesnook Desktop 是 Notesnook 的桌面应用版本,支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。桌面应用提供了更丰富的功能和更好的用户体验。
通过这些生态项目,Notesnook 构建了一个完整的笔记管理生态系统,满足用户在不同场景下的需求。
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