bilibili-zhuanlan-markdown-tool 使用指南
项目介绍
bilibili-zhuanlan-markdown-tool 是一个由 ZihengCat 开发的开源工具,专门用于简化 Bilibili 专栏文章的编写流程。该工具通过提供高效的 Markdown 转换功能,使得创作者能够更加便捷地将Markdown格式的内容发布到Bilibili专栏,极大地提升了写作和发布的效率。它旨在解决Markdown到Bilibili特定格式转换过程中的不便,适合经常在Bilibili分享技术文章或深度内容的用户。
项目快速启动
要迅速上手此工具,首先确保你的环境中已经安装了 Python。接下来,按照以下步骤操作:
安装
git clone https://github.com/zihengCat/bilibili-zhuanlan-markdown-tool.git
cd bilibili-zhuanlan-markdown-tool
pip install -r requirements.txt
使用示例
编辑你的Markdown文件(例如:my_article.md
),然后运行工具转换成Bilibili兼容格式:
python main.py --input my_article.md --output my_article_bili.md
之后,你可以将生成的 my_article_bili.md
文件的内容复制到Bilibili的专栏编辑器中进行发表。
应用案例与最佳实践
应用案例
许多博主和内容创作者利用此工具实现了从日常笔记或技术博客直接转换为Bilibili专栏文章的无缝对接,节约了大量的格式调整时间。比如,一位开发者习惯在GitHub上用Markdown记录编程心得,现在只需简单几步操作就能将其分享至Bilibili,扩大知识传播范围。
最佳实践
- 预处理Markdown: 在转换前,确保你的Markdown遵循一定的规范,如合理使用标题级别、列表和代码块。
- 图片处理: 对于本地图片,建议上传到公共图床,并替换Markdown中的路径,以保证在B站上也能正常显示。
- 版本控制: 利用Git来管理你的文章源码,便于追踪修改历史并协同编辑。
典型生态项目
虽然本工具专注于单一功能,其生态系统可以包括但不限于Markdown编辑器(如Typora)、自动化部署脚本以及社区维护的模板库。用户可以根据个人习惯集成这些工具,形成一套高效的内容创作流。例如,结合GitHub Actions自动将更新的Markdown推送到Bilibili专栏,实现真正的自动化发布流程。
以上就是关于 bilibili-zhuanlan-markdown-tool
的简要介绍与使用指南。希望这个工具能成为你在Bilibili分享知识的好帮手。如果你有进一步的使用体验或开发新功能的想法,欢迎贡献代码或在项目GitHub页面提出建议。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
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++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









