【亲测免费】 Obsidian Custom Frames 插件技术文档
2026-01-25 05:53:40作者:廉皓灿Ida
1. 安装指南
1.1 安装步骤
- 打开 Obsidian 应用。
- 进入“设置” > “社区插件” > “浏览”。
- 在搜索栏中输入“Custom Frames”。
- 找到“Obsidian Custom Frames”插件并点击“安装”。
- 安装完成后,点击“启用”。
1.2 更新插件
- 进入“设置” > “社区插件”。
- 找到“Obsidian Custom Frames”插件,点击“检查更新”。
- 如果有更新,点击“更新”按钮。
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
- 安装并启用插件后,进入插件设置。
- 点击“添加新框架”,选择预设或自定义框架。
- 根据需要调整框架的样式和设置。
2.2 框架模式
- 命令模式:使用“Custom Frames: Open”命令打开自定义框架。
- Markdown模式:在Markdown文档中使用特殊代码块语法嵌入自定义框架。
2.3 移动端使用
- 由于Obsidian移动端不支持Electron,部分网站可能无法正常显示。
- 可以在创建框架时启用“Disable on Mobile”选项,隐藏桌面端专用框架。
3. 项目API使用文档
3.1 添加自定义框架
- 命令:
Custom Frames: Open - 参数:
frameName:框架名称style:自定义样式urlSuffix:URL后缀
3.2 Markdown代码块语法
frame: YOUR FRAME'S NAME
style: height: 1000px;
urlSuffix: #reminders
4. 项目安装方式
4.1 通过Obsidian社区插件安装
- 进入Obsidian设置,搜索并安装“Custom Frames”插件。
4.2 手动安装
- 下载插件的最新版本。
- 将插件文件夹放入Obsidian的插件目录。
- 在Obsidian中启用插件。
通过以上步骤,您可以顺利安装并使用Obsidian Custom Frames插件,享受自定义框架带来的便利。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0197
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0129
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python07
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
767
5.01 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
866
1.95 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
725
897
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
692
1.35 K
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
458
454
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++
1.09 K
1.12 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.02 K
265
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
152
238
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.01 K
629
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
357
425