Note-Gen项目新增自定义提示词模板与时间范围筛选功能解析
2025-07-09 15:21:05作者:牧宁李
在知识管理工具Note-Gen的最新版本v0.7.8中,开发团队实现了一个重要的功能升级——自定义提示词模板和时间范围筛选功能。这一改进显著提升了用户在处理科研笔记、学习记录等场景下的使用体验。
功能背景与价值
科研工作者和学习者经常面临一个共同挑战:如何高效地从日常积累的零散笔记中提炼出结构化内容。传统方式需要手动整理,耗时费力。Note-Gen的新功能正是为解决这一痛点而设计。
自定义提示词模板允许用户预先设置符合自己需求的AI提示词,比如"生成周报"、"提取关键发现"等模板。当配合时间范围筛选使用时,用户可以快速选择特定时间段(如最近一周)的笔记内容,通过预设模板一键生成汇总报告。
技术实现特点
从技术架构角度看,该功能实现了两个核心模块的协同工作:
-
模板管理系统:采用JSON格式存储用户自定义模板,包含模板名称、提示词内容、适用场景等元数据。系统提供友好的GUI界面供用户编辑管理。
-
时间筛选引擎:基于笔记的创建时间戳建立索引,支持灵活的时间范围查询,包括:
- 相对时间范围(最近N天/周/月)
- 绝对日期范围
- 自定义周期(如每周自动生成)
典型应用场景
-
科研周报生成:研究者可设置"实验进展总结"模板,每周五自动整理当周所有实验记录,生成结构化报告。
-
学习复盘:学生可以创建"知识点梳理"模板,按月筛选课堂笔记,生成知识图谱。
-
项目管理:团队使用"项目里程碑"模板,按季度汇总各成员的工作日志。
使用建议
- 模板设计应具体明确,避免过于宽泛的提示词
- 合理设置时间颗粒度,不同场景可选择日/周/月不同周期
- 定期优化模板库,删除不常用的模板
- 结合标签系统使用,可实现更精确的内容筛选
这一功能升级体现了Note-Gen团队对用户工作流的深入理解,通过智能化手段将繁琐的笔记整理工作自动化,让用户更专注于内容创作本身。随着用户反馈的积累,预计该功能还将持续优化,加入更多个性化设置选项。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
309
2.71 K
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
362
2.96 K
暂无简介
Dart
600
135
🎉 (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
1.07 K
616
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++
638
241
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
774
74
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
56
826
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
466