CodiMD 开源项目教程
1. 项目介绍
CodiMD 是一个开源的实时协作 Markdown 编辑器,基于 HackMD 的后端代码构建。它允许用户在浏览器中实时协作编写和编辑 Markdown 文档,支持多人同时编辑,非常适合团队协作和知识共享。CodiMD 提供了丰富的功能,包括实时预览、版本控制、权限管理等,适用于各种场景,如团队文档管理、会议记录、教学笔记等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下软件:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- npm (通常随 Node.js 一起安装)
- Docker (可选,用于容器化部署)
2.2 克隆项目
首先,克隆 CodiMD 的代码库到本地:
git clone https://github.com/codimd/server.git
cd server
2.3 安装依赖
进入项目目录后,安装所需的依赖包:
npm install
2.4 配置环境
复制 .env.example 文件并重命名为 .env,然后根据您的需求进行配置:
cp .env.example .env
2.5 启动服务
使用以下命令启动 CodiMD 服务:
npm start
默认情况下,CodiMD 会在 http://localhost:3000 上运行。您可以在浏览器中访问该地址,开始使用 CodiMD。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 团队文档管理
CodiMD 非常适合用于团队内部的文档管理。团队成员可以实时协作编写项目文档、会议记录、技术文档等,所有更改都会实时同步,确保文档的一致性和及时性。
3.2 教学笔记
教师可以使用 CodiMD 创建课堂笔记,学生可以在课堂上实时查看和编辑笔记。教师还可以将笔记分享给学生,方便学生复习和整理知识。
3.3 会议记录
在会议中,使用 CodiMD 可以实时记录会议内容,所有与会者都可以看到最新的会议记录,并进行补充和修改。会议结束后,可以将记录导出为 Markdown 或 PDF 格式,方便存档和分享。
3.4 最佳实践
- 权限管理:根据团队成员的角色设置不同的权限,确保文档的安全性。
- 版本控制:利用 CodiMD 的版本控制功能,可以轻松回滚到之前的版本,避免误操作带来的损失。
- 定期备份:定期备份文档数据,防止数据丢失。
4. 典型生态项目
4.1 HackMD
HackMD 是 CodiMD 的前身,提供了类似的功能,但更注重于在线协作和实时编辑。HackMD 提供了更多的插件和扩展功能,适合需要更多定制化的用户。
4.2 Etherpad
Etherpad 是一个开源的实时协作编辑器,支持多人同时编辑文档。与 CodiMD 不同,Etherpad 更注重于纯文本的实时编辑,适合需要快速协作的场景。
4.3 HedgeDoc
HedgeDoc 是 CodiMD 的一个分支项目,提供了类似的功能,但在某些方面进行了改进和优化。HedgeDoc 更适合需要高度定制化的用户。
通过这些生态项目,您可以根据具体需求选择最适合的工具,构建一个完整的协作生态系统。
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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
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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