Obsidian Excalidraw 中文插件启动与配置教程
2025-04-24 03:47:27作者:袁立春Spencer
1. 项目目录结构及介绍
obsidian-excalidraw-cn-plugin/
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── package-lock.json # 依赖项锁文件
├── package.json # 项目配置文件
├── plugin.json # 插件配置文件
├── README.md # 项目说明文件
├── src/
│ ├── index.ts # 插件入口文件
│ ├── manifest.json # 插件元数据文件
│ ├── styles/
│ │ └── main.less # 插件样式文件
│ └── utils/ # 工具函数目录
│ └── index.ts # 工具函数文件
└── tsconfig.json # TypeScript 配置文件
.gitignore:指定Git应该忽略的文件和目录,以避免将不必要或敏感的文件提交到版本控制系统中。package-lock.json:记录项目的依赖项及其精确版本,以确保在不同环境中安装时能够保持一致。package.json:定义项目的依赖、脚本和元数据。plugin.json:定义Obsidian插件的配置信息,如插件名称、描述、版本等。README.md:提供项目的详细说明、安装步骤和使用指南。src:源代码目录,包含插件的主要逻辑和资源。index.ts:插件的入口文件,负责初始化插件。manifest.json:插件的元数据文件,定义插件的名称、描述、版本等信息。styles:样式目录,包含插件所需的CSS样式。main.less:主样式文件。
utils:工具函数目录,存放一些通用的工具函数。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件为src/index.ts。该文件负责初始化插件,并注册插件所需的功能和事件监听器。以下是启动文件的基本结构:
import { Plugin } from 'obsidian';
export default class MyPlugin extends Plugin {
async onload() {
// 插件初始化代码
}
async onunload() {
// 插件卸载时清理代码
}
}
在onload方法中,可以添加初始化插件时需要执行的代码,如注册命令、添加自定义视图等。onunload方法用于在插件卸载时执行清理操作,如移除事件监听器、清除自定义视图等。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件为plugin.json。该文件定义了插件的基本信息和配置选项。以下是配置文件的基本结构:
{
"id": "obsidian-excalidraw-cn-plugin",
"name": "Obsidian Excalidraw 中文插件",
"description": "为Obsidian添加Excalidraw功能的中文插件",
"version": "1.0.0",
"author": "korbinzhao",
"minAppVersion": "0.13.0",
"main": "src/index.ts",
"icon": "excalidraw.png",
"bugs": {
"url": "https://github.com/korbinzhao/obsidian-excalidraw-cn-plugin/issues"
},
"license": "MIT",
"contributes": {
"commands": [
{
"id": "excalidraw:toggle",
"name": "Toggle Excalidraw"
}
]
}
}
在plugin.json中,可以定义插件的ID、名称、描述、版本、作者、最小应用版本、主文件路径、图标、问题反馈链接、许可证信息以及贡献的部分,如命令、菜单项等。在本例中,插件定义了一个命令excalidraw:toggle,用于切换Excalidraw视图。
登录后查看全文
热门项目推荐
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 StartedRust0191
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 Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。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
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 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++
856
1.92 K
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++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
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
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
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
150
252
CANN 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 Notebook
297
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220