首页
/ 探索无限可能:Awesome Styler——你的个性化Logseq主题工具箱!

探索无限可能:Awesome Styler——你的个性化Logseq主题工具箱!

2024-06-02 07:30:27作者:裴麒琰

项目介绍

在知识管理的世界里,个性化的界面往往能提升工作效率和创作灵感。Awesome Styler 是一款专为Logseq打造的全能可定制主题插件,它赋予你无比自由的设计权力,让你的知识库呈现出独一无二的风格。不论你是追求简约的极客,还是钟情于多彩的艺术爱好者,这款插件都能满足你的需求。

项目技术分析

Awesome Styler 不仅仅是颜色和字体的简单调整工具,它利用了自定义JavaScript功能,使得你可以深度定制UI元素,如背景、字体、大小等。此外,该插件支持光线明暗切换,预设了多种色彩方案,包括流行的"Solarized"、"Logseq"、"Nord"等,并提供了自定义颜色调色板,助你轻松创建属于自己的配色方案。

项目及技术应用场景

在Logseq中,Awesome Styler 可用于:

  • 创建个人独特的笔记环境,以匹配你的工作或学习风格。
  • 设计专业的项目文档模板,统一团队视觉效果。
  • 创作艺术性的思维导图,让每一个想法都优雅展现。
  • 追求最佳阅读体验,通过调整字体和尺寸找到最适合的视感。

此外,它还与Banners plugin集成,让你的主题背景更具动态美感。

项目特点

  • 高度自定义:从色彩到字体,再到尺寸,一切皆可定制。
  • 预设主题:内置多款经典主题,一键切换。
  • 背景图片:支持设置自定义背景,甚至可以是Unsplash上的任何一张高分辨率照片。
  • 自适应光线模式:提供白天与夜晚两种模式,保护视力,顺应作息。
  • 强大扩展性:与Banners plugin无缝协作,增添视觉亮点。

安装与使用

通过Logseq的市场插件商店即可轻松安装,或者手动下载最新版本并放置到正确目录。所有的设置选项都在易于操作的界面上等待你的探索。

让我们一起,用Awesome Styler 打造属于你的专属Logseq世界,享受独一无二的创作乐趣!如果你喜欢这个项目,请不要忘记在GitHub上给予支持,一杯咖啡足以激励开发者持续创新。🎉

立即尝试 Awesome Styler

加入Logseq社区,获取更多资源和帮助

查看完整项目文档及许可证信息

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.96 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
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++
431
34
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
251
9
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190
openHiTLSopenHiTLS
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
989
394
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
274
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
936
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69