jacobinwwey_obsidian-NotEMD/README_pl.md

Wtyczka Notemd dla Obsidian

English | 简体中文 | Español | Français | Deutsch | Italiano | Português | 繁體中文 | 日本語 | 한국어 | Русский | العربية | हिन्दी | বাংলা | Nederlands | Svenska | Suomi | Dansk | Norsk | Polski | Türkçe | עברית | ไทย | Ελληνικά | Čeština | Magyar | Română | Українська | Tiếng Việt | Bahasa Indonesia | Bahasa Melayu

Czytaj dokumentację w innych językach: Centrum języków

==================================================
  _   _       _   _ ___    __  __ ___
 | \ | | ___ | |_| |___|  |  \/  |___ \
 |  \| |/ _ \| __| |___|  | |\/| |   | |
 | |\  | (_) | |_| |___   | |  | |___| |
 |_| \_|\___/ \__|_|___|  | |  | |____/
==================================================
 Wspomagane przez AI wielojęzyczne rozwijanie wiedzy
==================================================

Prosty sposób na stworzenie własnej bazy wiedzy.

Notemd usprawnia pracę w Obsidianie, integrując się z różnymi dużymi modelami językowymi (LLM), aby przetwarzać wielojęzyczne notatki, automatycznie generować wiki-linki dla kluczowych pojęć, tworzyć odpowiadające im notatki pojęciowe, prowadzić badania w sieci i pomagać budować rozbudowane grafy wiedzy i nie tylko.

Jeśli kochasz korzystać z Notemd, rozważ ⭐ danie gwiazdki na GitHub lub ☕️ kup mi kawę.

.9.0

Spis treści

• Szybki start
• Wsparcie językowe
• Funkcje
• Instalacja
• Konfiguracja
• Instrukcja użytkowania
• Obsługiwani dostawcy LLM
• Użycie sieci i obsługa danych
• Rozwiązywanie problemów
• Współtworzenie
• Dokumentacja dla opiekunów
• Licencja

Szybki start

1. Zainstaluj i włącz: Pobierz wtyczkę z Obsidian Marketplace.
2. Skonfiguruj LLM: Przejdź do Settings -> Notemd, wybierz dostawcę LLM, którego chcesz używać, na przykład OpenAI albo lokalnego dostawcę, takiego jak Ollama, i wpisz klucz API lub URL.
3. Otwórz pasek boczny: Kliknij ikonę różdżki Notemd na lewym pasku, aby otworzyć pasek boczny.
4. Przetwórz notatkę: Otwórz dowolną notatkę i kliknij "Process File (Add Links)" na pasku bocznym, aby automatycznie dodać [[wiki-links]] do kluczowych pojęć.
5. Uruchom szybki przepływ pracy: Użyj domyślnego przycisku "One-Click Extract", aby połączyć przetwarzanie, generowanie wsadowe i czyszczenie Mermaid z jednego miejsca.

To wszystko. Przejrzyj ustawienia, aby odblokować więcej funkcji, takich jak badania w sieci, tłumaczenie i generowanie treści.

Wsparcie językowe

Kontrakt zachowania językowego

Zagadnienie	Zakres	Domyślnie	Uwagi
Język interfejsu	Tylko tekst interfejsu wtyczki (ustawienia, pasek boczny, powiadomienia, okna dialogowe)	auto	Podąża za językiem Obsidian; aktualne katalogi UI to en, ar, de, es, fa, fr, id, it, ja, ko, nl, pl, pt, pt-BR, ru, th, tr, uk, vi, zh-CN i zh-TW.
Język wyników zadań	Wynik zadania generowany przez LLM (linki, podsumowania, generowanie, ekstrakcja, język docelowy tłumaczenia)	en	Może być globalny albo ustawiany per zadanie po włączeniu Używaj różnych języków dla zadań.
Wyłącz automatyczne tłumaczenie	Zadania inne niż Translate zachowują kontekst języka źródłowego	false	Jawne zadania Translate nadal wymuszają skonfigurowany język docelowy.
Język zapasowy	Rozwiązywanie brakujących kluczy UI	locale -> en	Utrzymuje stabilność interfejsu, gdy część kluczy nie ma jeszcze tłumaczenia.

• Utrzymywane dokumenty źródłowe to angielski i uproszczony chiński, a opublikowane tłumaczenia README są podlinkowane w nagłówku powyżej.
• Zakres obsługiwanych locale interfejsu w aplikacji jest obecnie dokładnie zgodny z jawnym katalogiem w kodzie: en, ar, de, es, fa, fr, id, it, ja, ko, nl, pl, pt, pt-BR, ru, th, tr, uk, vi, zh-CN, zh-TW.
• Angielski fallback pozostaje siatką bezpieczeństwa implementacji, ale obsługiwane widoczne powierzchnie są objęte testami regresyjnymi i nie powinny po cichu wracać do angielskiego podczas normalnego użycia.
• Dodatkowe szczegóły i wytyczne dotyczące współtworzenia są śledzone w Centrum języków.

Funkcje

Przetwarzanie dokumentów wspomagane AI

• Wsparcie dla wielu LLM: Łącz się z różnymi chmurowymi i lokalnymi dostawcami LLM. Zobacz Obsługiwani dostawcy LLM.
• Inteligentne chunkowanie: Automatycznie dzieli duże dokumenty na przetwarzalne części na podstawie liczby słów.
• Zachowanie treści: Stara się zachować oryginalne formatowanie, jednocześnie dodając strukturę i linki.
• Śledzenie postępu: Aktualizacje w czasie rzeczywistym przez pasek boczny Notemd albo okno modalne postępu.
• Anulowalne operacje: Każde zadanie przetwarzania, pojedyncze lub wsadowe, uruchomione z paska bocznego można anulować dedykowanym przyciskiem. Operacje uruchamiane z palety poleceń używają modalu, który również można anulować.
• Konfiguracja wielu modeli: Używaj różnych dostawców LLM i konkretnych modeli dla różnych zadań, takich jak Add Links, Research, Generate Title i Translate, albo jednego dostawcy do wszystkiego.
• Stabilne wywołania API (logika ponawiania): Opcjonalnie włącz automatyczne ponawianie nieudanych wywołań LLM API z konfigurowalnym interwałem i limitem prób.
• Bardziej odporne testy połączenia z dostawcami: Jeśli pierwszy test dostawcy trafi na przejściowe rozłączenie sieciowe, Notemd przełącza się teraz na stabilną sekwencję ponawiania zamiast od razu kończyć się błędem. Obejmuje to ścieżki OpenAI-compatible, Anthropic, Google, Azure OpenAI i Ollama.
• Awaryjna ścieżka transportu zależna od środowiska uruchomieniowego: Gdy długie żądanie do dostawcy zostanie przerwane przez requestUrl z przejściowym błędem sieciowym, takim jak ERR_CONNECTION_CLOSED, Notemd najpierw próbuje tę samą próbę przez awaryjną ścieżkę transportu zależną od środowiska, zanim przejdzie do skonfigurowanej pętli ponawiania. Wersje desktopowe używają Node http/https, a środowiska nie-desktopowe używają przeglądarkowego fetch. Zmniejsza to liczbę fałszywych błędów przy wolnych gatewayach i reverse proxy.
• Wzmocniony łańcuch stabilnych długich żądań OpenAI-compatible: W trybie stabilnym wywołania OpenAI-compatible używają teraz jawnej kolejności trzech etapów dla każdej próby: bezpośredni transport strumieniowy, potem bezpośredni transport bez strumieniowania, a następnie awaryjna ścieżka requestUrl, która nadal może zostać podniesiona do parsowania strumieniowego, jeśli będzie to potrzebne. Ogranicza to fałszywe negatywne wyniki, gdy dostawca poprawnie kończy odpowiedź buforowaną, ale potok strumieniowy jest niestabilny.
• Awaryjna ścieżka strumieniowania świadoma protokołu w całym API LLM: Długie awaryjne próby przechodzą teraz na parsowanie strumieniowe świadome protokołu we wszystkich wbudowanych ścieżkach LLM, nie tylko na endpointach OpenAI-compatible. Notemd obsługuje teraz OpenAI/Azure SSE, strumieniowanie Anthropic Messages, odpowiedzi Google Gemini SSE i strumienie Ollama NDJSON zarówno przez desktopowe http/https, jak i nie-desktopowe fetch, a pozostałe bezpośrednie ścieżki dostawców w stylu OpenAI korzystają z tej samej współdzielonej ścieżki awaryjnej.
• Presety gotowe na rynek chiński: Wbudowane presety obejmują teraz Qwen, Qwen Code, Doubao, Moonshot, GLM, Z AI, MiniMax, Huawei Cloud MaaS, Baidu Qianfan i SiliconFlow, oprócz istniejących globalnych i lokalnych dostawców.
• Niezawodne przetwarzanie wsadowe: Logika równoległego przetwarzania została ulepszona dzięki rozłożonym w czasie wywołaniom API, aby unikać błędów limitów szybkości i zapewnić stabilne działanie podczas dużych zadań wsadowych. Zadania są teraz uruchamiane w różnych odstępach zamiast jednocześnie.
• Dokładne raportowanie postępu: Naprawiono błąd, przez który pasek postępu mógł utknąć, dzięki czemu UI zawsze pokazuje rzeczywisty stan operacji.
• Odporne równoległe przetwarzanie wsadowe: Rozwiązano problem, przez który równoległe operacje wsadowe kończyły się zbyt wcześnie, aby wszystkie pliki były przetwarzane niezawodnie i efektywnie.
• Dokładność paska postępu: Naprawiono błąd, przez który pasek postępu komendy "Create Wiki-Link & Generate Note" zatrzymywał się na 95%, i teraz poprawnie pokazuje 100% po zakończeniu.
• Rozszerzone debugowanie API: "API Error Debugging Mode" przechwytuje teraz pełne treści odpowiedzi od dostawców LLM i usług wyszukiwania, takich jak Tavily i DuckDuckGo, a także zapisuje oś czasu transportu dla każdej próby z oczyszczonymi URL-ami żądań, czasem trwania, nagłówkami odpowiedzi, częściowymi fragmentami odpowiedzi, sparsowaną częściową treścią strumienia i śladami stosu, co ułatwia diagnozowanie problemów na ścieżkach OpenAI-compatible, Anthropic, Google, Azure OpenAI i Ollama.
• Panel trybu deweloperskiego: Ustawienia zawierają teraz osobny panel diagnostyczny tylko dla deweloperów, który pozostaje ukryty, dopóki nie włączysz "Developer mode". Obsługuje wybór ścieżek diagnostycznych i powtarzane testy stabilności dla wybranego trybu.
• Przeprojektowany pasek boczny: Wbudowane akcje są pogrupowane w bardziej skupione sekcje z czytelniejszymi etykietami, statusem na żywo, anulowalnym postępem i kopiowalnymi logami, aby zmniejszyć bałagan na pasku bocznym. Stopka z postępem i logiem pozostaje teraz widoczna nawet przy rozwinięciu wszystkich sekcji, a stan gotowości używa czytelniejszego paska oczekiwania.
• Dopracowana interakcja i czytelność paska bocznego: Przyciski na pasku bocznym mają teraz wyraźniejszą reakcję na hover, press i focus, a kolorowe przyciski CTA, w tym One-Click Extract i Batch generate from titles, mają mocniejszy kontrast tekstu dla lepszej czytelności w różnych motywach.
• Mapowanie CTA tylko dla pojedynczych plików: Kolorowy styl CTA jest teraz zarezerwowany wyłącznie dla akcji na pojedynczym pliku. Akcje wsadowe lub na poziomie folderu oraz mieszane workflow używają stylu nie-CTA, aby ograniczyć pomyłki wynikające z błędnej oceny zakresu akcji.
• Niestandardowe workflow one-click: Zamień wbudowane narzędzia paska bocznego w wielokrotnego użytku własne przyciski z definiowanymi nazwami i łańcuchami akcji. Domyślny workflow One-Click Extract jest dostępny od razu po instalacji.

Rozszerzanie grafu wiedzy

• Automatyczne wiki-linkowanie: Identyfikuje kluczowe pojęcia i dodaje [[wiki-links]] do przetworzonych notatek na podstawie wyniku LLM.
• Tworzenie notatek pojęciowych (opcjonalne i konfigurowalne): Automatycznie tworzy nowe notatki dla wykrytych pojęć w określonym folderze vaultu.
• Konfigurowalne ścieżki wyjściowe: Skonfiguruj osobne ścieżki względne w vaultcie dla zapisu przetworzonych plików i nowo tworzonych notatek pojęciowych.
• Konfigurowalne nazwy plików wyjściowych (Add Links): Możesz opcjonalnie nadpisywać oryginalny plik albo używać niestandardowego sufiksu lub ciągu zastępującego zamiast domyślnego _processed.md, gdy pliki są przetwarzane w celu dodania linków.
• Utrzymanie integralności linków: Podstawowa obsługa aktualizacji linków, gdy notatki są zmieniane lub usuwane z vaultu.
• Czysta ekstrakcja pojęć: Wyodrębniaj pojęcia i twórz odpowiadające im notatki pojęciowe bez modyfikacji dokumentu źródłowego. To dobre rozwiązanie do budowania bazy wiedzy z istniejących dokumentów bez ich zmieniania. Funkcja ma konfigurowalne opcje minimalnych notatek pojęciowych i backlinków.

Tłumaczenie

• Tłumaczenie wspomagane AI:
  • Tłumacz treść notatek przy użyciu skonfigurowanego LLM.
  • Obsługa dużych plików: Duże pliki są automatycznie dzielone na mniejsze części na podstawie ustawienia Chunk word count, zanim zostaną wysłane do LLM. Przetłumaczone fragmenty są następnie płynnie łączone z powrotem w jeden dokument.
  • Obsługuje tłumaczenie między wieloma językami.
  • Konfigurowalny język docelowy w ustawieniach lub UI.
  • Automatycznie otwiera przetłumaczony tekst po prawej stronie oryginału dla wygodniejszego czytania.
• Tłumaczenie wsadowe:
  • Tłumacz wszystkie pliki w wybranym folderze.
  • Obsługuje przetwarzanie równoległe, gdy włączone jest "Enable Batch Parallelism".
  • Używa niestandardowych promptów do tłumaczenia, jeśli zostały skonfigurowane.
  • Dodaje opcję "Batch translate this folder" do menu kontekstowego eksploratora plików.
• Wyłącz automatyczne tłumaczenie: Gdy ta opcja jest włączona, zadania inne niż Translate nie wymuszają już określonego języka wyjściowego i zachowują kontekst języka źródłowego. Jawne zadanie "Translate" nadal wykonuje tłumaczenie zgodnie z konfiguracją.

Badania w sieci i generowanie treści

• Badania w sieci i podsumowania:
  • Wykonuj wyszukiwanie internetowe przez Tavily, które wymaga klucza API, lub DuckDuckGo, które jest eksperymentalne.
  • Lepsza odporność wyszukiwania: Wyszukiwanie DuckDuckGo wykorzystuje teraz ulepszoną logikę parsowania, DOMParser z fallbackiem regex, aby radzić sobie ze zmianami układu i utrzymywać wiarygodne wyniki.
  • Podsumowuj wyniki wyszukiwania przy użyciu skonfigurowanego LLM.
  • Język podsumowania można dostosować w ustawieniach.
  • Dopisuj podsumowania do bieżącej notatki.
  • Konfigurowalny limit tokenów dla treści badawczej wysyłanej do LLM.
• Generowanie treści na podstawie tytułu:
  • Użyj tytułu notatki do wygenerowania początkowej treści przez LLM, zastępując istniejącą zawartość.
  • Opcjonalne badania: Skonfiguruj, czy wykonywać badanie w sieci z użyciem wybranego dostawcy, aby dostarczyć kontekst do generowania.
• Wsadowe generowanie treści z tytułów: Generuj treść dla wszystkich notatek w wybranym folderze na podstawie ich tytułów, z uwzględnieniem opcjonalnego ustawienia badań. Pomyślnie przetworzone pliki są przenoszone do konfigurowalnego podfolderu "complete", na przykład [foldername]_complete albo niestandardowej nazwy, aby uniknąć ponownego przetwarzania.
• Sprzężenie z Mermaid auto-fix: Gdy Mermaid auto-fix jest włączone, przepływy związane z Mermaid automatycznie naprawiają wygenerowane pliki lub foldery wyjściowe po przetworzeniu. Obejmuje to Process, Generate from Title, Batch Generate from Titles, Research & Summarize, Summarise as Mermaid i Translate.

Funkcje pomocnicze

• Podsumuj jako diagram Mermaid:
  • Ta funkcja pozwala podsumować treść notatki w formie diagramu Mermaid.
  • Język wyjściowy diagramu Mermaid można ustawić w konfiguracji.
  • Mermaid Output Folder: Skonfiguruj folder, w którym mają być zapisywane wygenerowane pliki diagramów Mermaid.
  • Translate Summarize to Mermaid Output: Opcjonalnie przetłumacz wygenerowaną treść diagramu Mermaid na skonfigurowany język docelowy.

• Prosta korekta formatu wzorów:

  • Szybko poprawia jednolinijkowe formuły matematyczne ograniczone pojedynczym $ do standardowych bloków $$.
  • Pojedynczy plik: Przetwórz bieżący plik przyciskiem w pasku bocznym albo z palety poleceń.
  • Naprawa wsadowa: Przetwórz wszystkie pliki w wybranym folderze przyciskiem w pasku bocznym albo z palety poleceń.

• Check for Duplicates in Current File: Ta komenda pomaga zidentyfikować potencjalnie zduplikowane terminy w aktywnym pliku.

• Duplicate Detection: Podstawowa kontrola zduplikowanych słów w treści aktualnie przetwarzanego pliku, wyniki są logowane do konsoli.

• Check and Remove Duplicate Concept Notes: Identyfikuje potencjalne duplikaty notatek w skonfigurowanym Concept Note Folder na podstawie dokładnych dopasowań nazw, liczby mnogiej, normalizacji i zawierania pojedynczych słów względem notatek spoza tego folderu. Zakres porównania można skonfigurować jako cały vault, tylko określone dołączone foldery albo wszystkie foldery z wykluczeniem określonych wyjątków. Pokazuje szczegółową listę z powodami i konfliktującymi plikami, a następnie prosi o potwierdzenie przed przeniesieniem zidentyfikowanych duplikatów do systemowego kosza. Pokazuje postęp podczas usuwania.

• Wsadowa naprawa Mermaid: Stosuje poprawki składni Mermaid i LaTeX do wszystkich plików Markdown w folderze wybranym przez użytkownika.

  • Gotowe do użycia w workflow: Może działać jako samodzielne narzędzie albo krok w niestandardowym przycisku workflow one-click.
  • Raportowanie błędów: Generuje raport mermaid_error_{foldername}.md, który wymienia pliki nadal zawierające potencjalne błędy Mermaid po przetworzeniu.
  • Przenoszenie plików z błędami: Opcjonalnie przenosi pliki z wykrytymi błędami do wskazanego folderu na potrzeby ręcznej weryfikacji.
  • Inteligentne wykrywanie: Sprawdza teraz pliki pod kątem błędów składni za pomocą mermaid.parse przed próbą naprawy, oszczędzając czas przetwarzania i unikając niepotrzebnych zmian.
  • Bezpieczne przetwarzanie: Gwarantuje, że poprawki składni są stosowane wyłącznie do bloków kodu Mermaid, aby przypadkowo nie modyfikować tabel Markdown ani innych treści. Zawiera też solidne zabezpieczenia chroniące składnię tabel, na przykład | :--- |, przed zbyt agresywnymi poprawkami debugującymi.
  • Deep Debug Mode: Jeśli po pierwszej naprawie nadal występują błędy, uruchamiany jest zaawansowany tryb deep debug. Obsługuje on złożone edge case'y, w tym:
    • Comment Integration: Automatycznie scala końcowe komentarze zaczynające się od % z etykietą krawędzi, na przykład A -- Label --> B; % Comment staje się A -- "Label(Comment)" --> B;.
    • Malformed Arrows: Naprawia strzałki wchłonięte przez cudzysłowy, na przykład A -- "Label -->" B staje się A -- "Label" --> B.
    • Inline Subgraphs: Zamienia etykiety inline subgraph na edge labels.
    • Reverse Arrow Fix: Koryguje niestandardowe strzałki X <-- Y do postaci Y --> X.
    • Direction Keyword Fix: Gwarantuje, że słowo kluczowe direction jest zapisane małymi literami wewnątrz subgraphów, na przykład Direction TB -> direction TB.
    • Comment Conversion: Zamienia komentarze // na edge labels, na przykład A --> B; // Comment -> A -- "Comment" --> B;.
    • Duplicate Label Fix: Upraszcza zduplikowane etykiety w nawiasach, na przykład Node["Label"]["Label"] -> Node["Label"].
    • Invalid Arrow Fix: Zamienia nieprawidłową składnię strzałki --|> na standardowe -->.
    • Odporna obsługa labeli i notatek: Ulepszona obsługa etykiet ze znakami specjalnymi, takimi jak /, i lepsze wsparcie dla niestandardowej składni notatek, jak note for ..., przy jednoczesnym czystym usuwaniu artefaktów takich jak końcowe ].
    • Advanced Fix Mode: Zawiera solidne poprawki dla niecytowanych etykiet węzłów zawierających spacje, znaki specjalne lub zagnieżdżone nawiasy, na przykład Node[Label [Text]] -> Node["Label [Text]"], co zapewnia zgodność ze złożonymi diagramami, takimi jak ścieżki Stellar Evolution. Koryguje także błędne edge labels, na przykład --["Label["--> do -- "Label" -->. Dodatkowo zamienia komentarze inline, takie jak Consensus --> Adaptive; # Some advanced consensus, na Consensus -- "Some advanced consensus" --> Adaptive, i poprawia niedomknięte cudzysłowy na końcu linii, zastępując końcowe ;" przez "].
    • Note Conversion: Automatycznie zamienia note right/left of oraz samodzielne komentarze note : na standardowe definicje węzłów Mermaid i połączenia, na przykład note right of A: text staje się NoteA["Note: text"] połączonym z A, co zapobiega błędom składni i poprawia układ. Obsługuje teraz zarówno połączenia strzałkowe (-->), jak i pełne (---).
    • Extended Note Support: Automatycznie zamienia note for Node "Content" i note of Node "Content" na standardowe połączone węzły notatek, na przykład NoteNode[" Content"] połączone z Node, zachowując zgodność z rozszerzoną przez użytkownika składnią.
    • Enhanced Note Correction: Automatycznie nadaje notatkom numerację sekwencyjną, na przykład Note1, Note2, aby uniknąć problemów z aliasami, gdy występuje wiele notatek.
    • Parallelogram/Shape Fix: Koryguje błędne kształty węzłów, takie jak [/["Label["/], do standardowego ["Label"], zapewniając zgodność z wygenerowaną treścią.
    • Standardize Pipe Labels: Automatycznie naprawia i standaryzuje edge labels zawierające pionowe kreski, aby były poprawnie ujmowane w cudzysłowy, na przykład -->|Text| staje się -->|"Text"|, a -->|Math|^2| staje się -->|"Math|^2"|.
    • Misplaced Pipe Fix: Koryguje nieprawidłowo umieszczone edge labels występujące przed strzałką, na przykład >|"Label"| A --> B staje się A -->|"Label"| B.
    • Merge Double Labels: Wykrywa i scala złożone podwójne etykiety na jednej krawędzi, na przykład A -- Label1 -- Label2 --> B albo A -- Label1 -- Label2 --- B, w jedną czystą etykietę z podziałami linii: A -- "Label1<br>Label2" --> B.
    • Unquoted Label Fix: Automatycznie ujmuje w cudzysłowy etykiety węzłów zawierające potencjalnie problematyczne znaki, takie jak cudzysłowy, znaki równości lub operatory matematyczne, ale pozbawione zewnętrznych cudzysłowów, na przykład Plot[Plot "A"] staje się Plot["Plot "A""], aby zapobiec błędom renderowania.
    • Intermediate Node Fix: Rozdziela krawędzie zawierające definicję pośredniego węzła na dwie osobne krawędzie, na przykład A -- B[...] --> C staje się A --> B[...] oraz B[...] --> C, zapewniając poprawną składnię Mermaid.
    • Concatenated Label Fix: Solidnie poprawia definicje węzłów, w których ID jest sklejone z etykietą, na przykład SubdivideSubdivide... staje się Subdivide["Subdivide..."], nawet gdy poprzedzają je pipe labels albo duplikacja nie jest dokładna, przez walidację względem znanych node ID.

• Extract Specific Original Text:

  • Zdefiniuj listę pytań w ustawieniach.
  • Wyodrębnia dosłowne fragmenty tekstu z aktywnej notatki odpowiadające tym pytaniom.
  • Merged Query Mode: Opcjonalne przetwarzanie wszystkich pytań jednym wywołaniem API dla lepszej wydajności.
  • Translation: Opcjonalne dołączanie tłumaczeń wyodrębnionego tekstu do wyniku.
  • Custom Output: Konfigurowalna ścieżka zapisu i sufiks nazwy pliku dla wyodrębnionego tekstu.

• Test połączenia LLM: Zweryfikuj ustawienia API dla aktywnego dostawcy.

Instalacja

Z Obsidian Marketplace (zalecane)

1. Otwórz w Obsidianie Settings -> Community plugins.
2. Upewnij się, że "Restricted mode" jest wyłączony.
3. Kliknij Browse community plugins i wyszukaj "Notemd".
4. Kliknij Install.
5. Po zakończeniu instalacji kliknij Enable.

Instalacja ręczna

1. Pobierz najnowsze pliki wydania ze strony GitHub Releases. Każde wydanie zawiera także README.md jako referencję w paczce, ale do ręcznej instalacji potrzebujesz jedynie main.js, styles.css oraz manifest.json.
2. Przejdź do folderu konfiguracji swojego vaultu Obsidiana: <YourVault>/.obsidian/plugins/.
3. Utwórz nowy folder o nazwie notemd.
4. Skopiuj main.js, styles.css oraz manifest.json do folderu notemd.
5. Uruchom ponownie Obsidiana.
6. Przejdź do Settings -> Community plugins i włącz "Notemd".

Konfiguracja

Dostęp do ustawień wtyczki: Settings -> Community Plugins -> Notemd (kliknij ikonę koła zębatego).

Konfiguracja dostawcy LLM

1. Aktywny dostawca: Wybierz z listy rozwijanej dostawcę LLM, którego chcesz używać.
2. Ustawienia dostawcy: Skonfiguruj szczegółowe ustawienia dla wybranego dostawcy:
   • API Key: Wymagany dla większości dostawców chmurowych, takich jak OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Qwen, Qwen Code, Doubao, Moonshot, GLM, Z AI, MiniMax, Huawei Cloud MaaS, Baidu Qianfan, SiliconFlow, Google, Mistral, Azure OpenAI, OpenRouter, xAI, Groq, Together, Fireworks oraz Requesty. Nie jest wymagany dla Ollama. Opcjonalny dla LM Studio i ogólnego presetu OpenAI Compatible, jeśli endpoint akceptuje dostęp anonimowy lub placeholderowy.
   • Base URL / Endpoint: Endpoint API dla usługi. Dostarczane są wartości domyślne, ale może być konieczna zmiana dla modeli lokalnych, takich jak LMStudio i Ollama, gatewayów takich jak OpenRouter, Requesty i OpenAI Compatible, albo dla konkretnych wdrożeń Azure. Wymagany dla Azure OpenAI.
   • Model: Konkretna nazwa albo ID modelu, którego chcesz użyć, na przykład gpt-4o, claude-3-5-sonnet-20240620, google/gemini-flash-1.5, grok-4, moonshotai/kimi-k2-instruct-0905, accounts/fireworks/models/kimi-k2p5 albo anthropic/claude-3-7-sonnet-latest. Upewnij się, że model jest dostępny u Twojego dostawcy lub endpointu.
   • Temperature: Steruje losowością wyjścia LLM, gdzie 0 = deterministycznie, a 1 = maksymalna kreatywność. Niższe wartości, na przykład 0.2-0.5, zwykle lepiej sprawdzają się w zadaniach strukturalnych.
   • API Version (tylko Azure): Wymagany dla wdrożeń Azure OpenAI, na przykład 2024-02-15-preview.
3. Test połączenia: Użyj przycisku "Test połączenia" dla aktywnego dostawcy, aby zweryfikować ustawienia. Dostawcy OpenAI-compatible używają teraz kontroli świadomych dostawcy: endpointy takie jak Qwen, Qwen Code, Doubao, Moonshot, GLM, Z AI, MiniMax, Huawei Cloud MaaS, Baidu Qianfan, SiliconFlow, Groq, Together, Fireworks, LMStudio oraz OpenAI Compatible testują bezpośrednio chat/completions, a dostawcy z niezawodnym endpointem /models mogą nadal najpierw użyć listowania modeli. Jeśli pierwszy test zakończy się przejściowym rozłączeniem sieciowym, takim jak ERR_CONNECTION_CLOSED, Notemd automatycznie przełączy się na stabilną sekwencję ponawiania zamiast od razu kończyć się błędem.
4. Zarządzanie konfiguracjami dostawców: Użyj przycisków "Export Providers" i "Import Providers", aby zapisać albo wczytać ustawienia dostawców LLM do lub z pliku notemd-providers.json w katalogu konfiguracji wtyczki. Ułatwia to tworzenie kopii zapasowych i współdzielenie konfiguracji.
5. Zakres presetów: Oprócz pierwotnych dostawców Notemd zawiera teraz predefiniowane wpisy dla Qwen, Qwen Code, Doubao, Moonshot, GLM, Z AI, MiniMax, Huawei Cloud MaaS, Baidu Qianfan, SiliconFlow, xAI, Groq, Together, Fireworks, Requesty oraz ogólnego celu OpenAI Compatible dla LiteLLM, vLLM, Perplexity, Vercel AI Gateway albo niestandardowych proxy.

Konfiguracja wielu modeli

• Używaj różnych dostawców dla zadań:
  • Wyłączone (domyślnie): Używa pojedynczego "aktywnego dostawcy" wybranego powyżej dla wszystkich zadań.
  • Włączone: Pozwala wybrać konkretnego dostawcę i opcjonalnie nadpisać nazwę modelu dla każdego zadania, takiego jak "Add Links", "Research & Summarize", "Generate from Title", "Translate" i "Extract Concepts". Jeżeli pole nadpisania modelu pozostaje puste, używany jest domyślny model skonfigurowany dla dostawcy wybranego dla danego zadania.
• Wybieraj różne języki dla różnych zadań:
  • Wyłączone (domyślnie): Używa jednego języka wyników dla wszystkich zadań.
  • Włączone: Pozwala wybrać konkretny język dla każdego zadania, na przykład "Add Links", "Research & Summarize", "Generate from Title", "Summarise as Mermaid diagram" oraz "Extract Concepts".

Architektura językowa (język interfejsu i język wyników zadań)

• Język interfejsu kontroluje wyłącznie teksty interfejsu wtyczki, takie jak etykiety ustawień, przyciski paska bocznego, powiadomienia i okna dialogowe. Domyślny tryb auto podąża za aktualnym językiem interfejsu Obsidiana.
• Warianty regionalne lub dotyczące systemu pisma są teraz mapowane do najbliższego opublikowanego katalogu zamiast od razu spadać do angielskiego. Na przykład fr-CA używa francuskiego, es-419 hiszpańskiego, pt-PT portugalskiego, zh-Hans uproszczonego chińskiego, a zh-Hant-HK tradycyjnego chińskiego.
• Język wyników zadań steruje wynikiem zadań generowanym przez model, takim jak linki, podsumowania, generowanie tytułów, podsumowania Mermaid, ekstrakcja pojęć i język docelowy tłumaczenia.
• Per-task language mode pozwala każdemu zadaniu rozstrzygać swój język wyjściowy poprzez wspólną warstwę polityki zamiast rozproszonych nadpisań modułowych.
• Wyłącz automatyczne tłumaczenie utrzymuje zadania inne niż Translate w kontekście języka źródłowego, podczas gdy jawne zadania Translate nadal wymuszają skonfigurowany język docelowy.
• Ścieżki generowania związane z Mermaid podlegają tej samej polityce językowej i nadal mogą uruchamiać Mermaid auto-fix, gdy funkcja jest aktywna.

Ustawienia stabilnych wywołań API

• Włącz stabilne wywołania API (logika ponawiania):
  • Wyłączone (domyślnie): Pojedyncza awaria wywołania API zatrzyma bieżące zadanie.
  • Włączone: Automatycznie ponawia nieudane wywołania LLM API, co jest przydatne przy niestabilnej sieci albo rate limitach.
  • Awaryjna ścieżka testu połączenia: Nawet gdy zwykłe wywołania nie działają jeszcze w trybie stabilnym, testy połączenia dostawców przełączają się teraz na tę samą sekwencję ponawiania po pierwszym przejściowym błędzie sieciowym.
  • Awaryjna ścieżka transportu w czasie działania (świadoma środowiska): Długie żądania zadaniowe tymczasowo zerwane przez requestUrl próbują teraz ponownie tę samą próbę najpierw przez ścieżkę awaryjną zależną od środowiska. Wersje desktopowe używają Node http/https, a środowiska nie-desktopowe używają przeglądarkowego fetch. Te awaryjne próby wykorzystują teraz parsowanie strumieniowe świadome protokołu we wszystkich wbudowanych ścieżkach LLM, obejmując OpenAI-compatible SSE, Azure OpenAI SSE, Anthropic Messages SSE, Google Gemini SSE i Ollama NDJSON, dzięki czemu wolne gatewaye mogą wcześniej zwracać fragmenty treści odpowiedzi. Pozostałe bezpośrednie ścieżki dostawców w stylu OpenAI używają tej samej współdzielonej ścieżki awaryjnej.
  • Stabilna kolejność dla OpenAI-compatible: W trybie stabilnym każda próba OpenAI-compatible przebiega teraz w kolejności direct streaming -> direct non-stream -> requestUrl (with streamed fallback when needed) zanim zostanie uznana za nieudaną. Ogranicza to zbyt agresywne błędy, gdy niestabilny jest tylko jeden tryb transportu.
• Retry Interval (seconds): Widoczne tylko po włączeniu funkcji. Czas pomiędzy próbami, od 1 do 300 sekund. Domyślnie: 5.
• Maximum Retries: Widoczne tylko po włączeniu funkcji. Maksymalna liczba ponowień, od 0 do 10. Domyślnie: 3.
• Tryb debugowania błędów API:
  • Wyłączone (domyślnie): Używa standardowego, zwięzłego raportowania błędów.
  • Włączone: Aktywuje szczegółowe logowanie błędów, podobne do rozwiniętych logów DeepSeek, dla wszystkich dostawców i zadań, w tym Translate, Search i Connection Tests. Obejmuje to kody statusu HTTP, surowy tekst odpowiedzi, osie czasu transportu żądań, oczyszczone URL-e i nagłówki, czas trwania prób, nagłówki odpowiedzi, częściowe treści odpowiedzi, sparsowany częściowy strumień i ślady stosu, co jest kluczowe przy diagnozowaniu problemów z połączeniem API i resetami gatewaya upstream.
• Developer Mode:
  • Wyłączone (domyślnie): Ukrywa wszystkie narzędzia diagnostyczne przeznaczone wyłącznie dla deweloperów.
  • Włączone: Pokazuje dedykowany panel diagnostyczny dewelopera w ustawieniach.
• Developer Provider Diagnostic (Long Request):
  • Diagnostic Call Mode: Wybierz ścieżkę runtime dla każdej próby diagnostycznej. Dostawcy OpenAI-compatible obsługują także dodatkowe wymuszone tryby direct streaming, direct buffered i requestUrl-only poza zwykłymi trybami runtime.
  • Run Diagnostic: Uruchamia pojedynczą próbę długiego żądania z wybranym call mode i zapisuje Notemd_Provider_Diagnostic_*.txt w katalogu głównym vaultu.
  • Run Stability Test: Powtarza tę próbę konfigurowalną liczbę razy, od 1 do 10, z wybranym call mode i zapisuje zagregowany raport stabilności.
  • Diagnostic Timeout: Konfigurowalny timeout dla pojedynczego uruchomienia, od 15 do 3600 sekund.
  • Why Use It: Szybsze niż ręczne odtwarzanie problemu, gdy dostawca przechodzi "Test connection", ale zawodzi przy realnych długich zadaniach, na przykład przy tłumaczeniu przez wolny gateway.

Ustawienia ogólne

Wyjście przetworzonego pliku

• Customize Processed File Save Path:

  • Wyłączone (domyślnie): Przetworzone pliki, na przykład TwojaNotatka_processed.md, są zapisywane w tym samym folderze co oryginalna notatka.
  • Włączone: Pozwala określić niestandardową lokalizację zapisu.

• Processed File Folder Path: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji. Wpisz ścieżkę względną w vaultcie, na przykład Processed Notes albo Output/LLM, gdzie mają być zapisywane przetworzone pliki. Foldery zostaną utworzone, jeśli nie istnieją. Nie używaj ścieżek bezwzględnych, takich jak C:\..., ani niedozwolonych znaków.

• Use Custom Output Filename for 'Add Links':

  • Wyłączone (domyślnie): Pliki tworzone przez komendę "Add Links" używają domyślnego sufiksu _processed.md, na przykład TwojaNotatka_processed.md.
  • Włączone: Pozwala dostosować nazwę pliku wynikowego za pomocą ustawienia poniżej.

• Custom Suffix/Replacement String: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji. Wpisz ciąg, który ma zostać użyty w nazwie pliku wynikowego.

  • Jeśli pole pozostanie puste, oryginalny plik zostanie nadpisany przetworzoną treścią.
  • Jeśli wpiszesz ciąg, na przykład _linked, zostanie on dodany do oryginalnej nazwy bazowej, na przykład TwojaNotatka_linked.md. Upewnij się, że sufiks nie zawiera niedozwolonych znaków nazwy pliku.

• Remove Code Fences on Add Links:

  • Wyłączone (domyślnie): Code fences (`\``) pozostają w treści podczas dodawania linków, a (`\`markdown) jest usuwane automatycznie.
  • Włączone: Usuwa code fences z treści przed dodaniem linków.

Wyjście notatki pojęciowej

• Customize Concept Note Path:
  • Wyłączone (domyślnie): Automatyczne tworzenie notatek dla [[linked concepts]] jest wyłączone.
  • Włączone: Pozwala wskazać folder, w którym będą tworzone nowe notatki pojęciowe.
• Concept Note Folder Path: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji. Wpisz ścieżkę względną w vaultcie, na przykład Concepts albo Generated/Topics, gdzie mają być zapisywane nowe notatki pojęciowe. Foldery zostaną utworzone, jeśli nie istnieją. Pole jest wymagane, gdy personalizacja jest włączona. Nie używaj ścieżek bezwzględnych ani niedozwolonych znaków.

Wyjście pliku dziennika pojęć

• Generate Concept Log File:
  • Wyłączone (domyślnie): Plik logu nie jest tworzony.
  • Włączone: Tworzy plik logu z listą nowo utworzonych notatek pojęciowych po przetwarzaniu. Format:

    wygeneruj xx plików md z pojęciami
    1. concepts1
    2. concepts2
    ...
    n. conceptsn
    

• Customize Log File Save Path: Widoczne tylko, gdy "Generate Concept Log File" jest włączone.
  • Wyłączone (domyślnie): Plik logu jest zapisywany w Concept Note Folder Path, jeśli ta ścieżka została podana, albo w katalogu głównym vaultu w przeciwnym razie.
  • Włączone: Pozwala wskazać niestandardowy folder dla pliku logu.
• Concept Log Folder Path: Widoczne tylko, gdy "Customize Log File Save Path" jest włączone. Wpisz ścieżkę względną w vaultcie, na przykład Logs/Notemd, gdzie ma być zapisany log. Pole jest wymagane, jeśli personalizacja jest włączona.
• Customize Log File Name: Widoczne tylko, gdy "Generate Concept Log File" jest włączone.
  • Wyłączone (domyślnie): Plik logu nazywa się Generate.log.
  • Włączone: Pozwala ustawić niestandardową nazwę pliku logu.
• Concept Log File Name: Widoczne tylko, gdy "Customize Log File Name" jest włączone. Wpisz oczekiwaną nazwę pliku, na przykład ConceptCreation.log. Pole jest wymagane, jeśli personalizacja jest włączona.

Zadanie ekstrakcji pojęć

• Twórz minimalne notatki pojęciowe:
  • Włączone (domyślnie): Nowo tworzone notatki pojęciowe będą zawierać wyłącznie tytuł, na przykład # Pojęcie.
  • Wyłączone: Notatki pojęciowe mogą zawierać dodatkową treść, taką jak backlink "Linked From", jeśli nie została wyłączona ustawieniem poniżej.
• Add "Linked From" backlink:
  • Wyłączone (domyślnie): Nie dodaje backlinku do dokumentu źródłowego w notatce pojęciowej podczas ekstrakcji.
  • Włączone: Dodaje sekcję "Linked From" z backlinkiem do pliku źródłowego.

Wyodrębnianie określonego tekstu źródłowego

• Questions for extraction: Wpisz listę pytań, po jednym na linię, na które AI ma wyodrębniać dosłowne odpowiedzi z Twoich notatek.
• Translate output to corresponding language:
  • Wyłączone (domyślnie): Zwraca tylko wyodrębniony tekst w jego oryginalnym języku.
  • Włączone: Dodaje tłumaczenie wyodrębnionego tekstu na język wybrany dla tego zadania.
• Merged query mode:
  • Wyłączone: Przetwarza każde pytanie osobno, co daje wyższą precyzję, ale wymaga większej liczby wywołań API.
  • Włączone: Wysyła wszystkie pytania w jednym promptcie, co daje szybsze działanie i mniej wywołań API.
• Customise extracted text save path & filename:
  • Wyłączone: Zapisuje wynik w tym samym folderze co oryginalny plik z sufiksem _Extracted.
  • Włączone: Pozwala określić niestandardowy folder wynikowy i sufiks nazwy pliku.

Wsadowa naprawa Mermaid

• Enable Mermaid Error Detection:
  • Wyłączone (domyślnie): Wykrywanie błędów jest pomijane po przetworzeniu.
  • Włączone: Skanuje przetworzone pliki pod kątem pozostałych błędów składni Mermaid i generuje raport mermaid_error_{foldername}.md.
• Move files with Mermaid errors to specified folder:
  • Wyłączone: Pliki z błędami pozostają na miejscu.
  • Włączone: Przenosi wszystkie pliki, które nadal zawierają błędy składni Mermaid po próbie naprawy, do dedykowanego folderu do ręcznej kontroli.
• Mermaid error folder path: Widoczne po włączeniu powyższej opcji. Folder, do którego mają zostać przeniesione błędne pliki.

Parametry przetwarzania

• Enable Batch Parallelism:
  • Wyłączone (domyślnie): Zadania wsadowe, takie jak "Process Folder" albo "Batch Generate from Titles", przetwarzają pliki jeden po drugim, sekwencyjnie.
  • Włączone: Pozwala wtyczce przetwarzać wiele plików równolegle, co może znacząco przyspieszyć duże wsady.
• Batch Concurrency: Widoczne tylko po włączeniu równoległości. Ustawia maksymalną liczbę plików przetwarzanych równolegle. Wyższa liczba może działać szybciej, ale zużywa więcej zasobów i może uderzyć w rate limits API. Domyślnie: 1, zakres: 1-20.
• Batch Size: Widoczne tylko po włączeniu równoległości. Liczba plików łączonych w jedną paczkę. Domyślnie: 50, zakres: 10-200.
• Delay Between Batches (ms): Widoczne tylko po włączeniu równoległości. Opcjonalne opóźnienie w milisekundach pomiędzy kolejnymi batchami, które może pomóc w zarządzaniu limitami API. Domyślnie: 1000 ms.
• API Call Interval (ms): Minimalne opóźnienie w milisekundach przed i po każdym pojedynczym wywołaniu LLM API. Kluczowe dla API o niskim limicie albo w celu zapobiegania błędom 429. Ustaw 0, aby wyłączyć sztuczne opóźnienie. Domyślnie: 500 ms.
• Chunk Word Count: Maksymalna liczba słów na chunk wysyłany do LLM. Wpływa na liczbę wywołań API dla dużych plików. Domyślnie: 3000.
• Enable Duplicate Detection: Włącza albo wyłącza podstawową kontrolę duplikatów słów w przetwarzanej treści. Wyniki trafiają do konsoli. Domyślnie: włączone.
• Max Tokens: Maksymalna liczba tokenów, które LLM może wygenerować w jednej części odpowiedzi. Wpływa na koszt i szczegółowość. Domyślnie: 4096.

Tłumaczenie

• Default Target Language: Wybierz domyślny język, na który chcesz tłumaczyć notatki. To ustawienie można nadpisać w UI podczas uruchamiania komendy tłumaczenia. Domyślnie: English.
• Customise Translation File Save Path:
  • Wyłączone (domyślnie): Przetłumaczone pliki są zapisywane w tym samym folderze co oryginalna notatka.
  • Włączone: Pozwala określić ścieżkę względną w vaultcie, na przykład Translations, gdzie mają być zapisywane przetłumaczone pliki. Foldery zostaną utworzone automatycznie, jeśli nie istnieją.
• Use custom suffix for translated files:
  • Wyłączone (domyślnie): Przetłumaczone pliki używają domyślnego sufiksu _translated.md, na przykład TwojaNotatka_translated.md.
  • Włączone: Pozwala wskazać niestandardowy sufiks.
• Custom Suffix: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji. Wpisz niestandardowy sufiks dodawany do nazw przetłumaczonych plików, na przykład _es albo _fr.

Generowanie treści

• Enable Research in "Generate from Title":
  • Wyłączone (domyślnie): "Generate from Title" używa wyłącznie tytułu jako wejścia.
  • Włączone: Wykonuje badania w sieci przez skonfigurowanego Web Research Provider i dołącza wyniki jako kontekst dla LLM podczas generowania opartego na tytule.
• Auto-run Mermaid Syntax Fix after Generation:
  • Włączone (domyślnie): Automatycznie uruchamia poprawkę składni Mermaid po workflow związanych z Mermaid, takich jak Process, Generate from Title, Batch Generate from Titles, Research & Summarize, Summarise as Mermaid i Translate.
  • Wyłączone: Pozostawia wygenerowane wyjście Mermaid bez zmian, dopóki samodzielnie nie uruchomisz Batch Mermaid Fix albo nie dodasz go do niestandardowego workflow.
• Output Language: Wybierz oczekiwany język wyjściowy dla zadań "Generate from Title" i "Batch Generate from Title".
  • English (domyślnie): Prompty są przetwarzane i wynik jest generowany po angielsku.
  • Inne języki: LLM otrzymuje instrukcję rozumowania po angielsku, ale ma przygotować końcową dokumentację w wybranym języku, na przykład Español, Français, 简体中文, 繁體中文, العربية czy हिन्दी.
• Change Prompt Word:
  • Change Prompt Word: Pozwala zmienić słowo promptu dla wybranego zadania.
  • Custom Prompt Word: Wpisz własne słowo promptu dla danego zadania.
• Use Custom Output Folder for 'Generate from Title':
  • Wyłączone (domyślnie): Pomyślnie wygenerowane pliki są przenoszone do podfolderu o nazwie [OriginalFolderName]_complete względem nadrzędnego folderu oryginalnego folderu albo Vault_complete, jeśli oryginalny folder był korzeniem.
  • Włączone: Pozwala określić własną nazwę podfolderu, do którego będą przenoszone ukończone pliki.
• Custom Output Folder Name: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji. Wpisz oczekiwaną nazwę podfolderu, na przykład Generated Content albo _complete. Niedozwolone znaki nie są akceptowane. Jeśli pole pozostanie puste, użyte zostanie _complete. Folder zostanie utworzony względem nadrzędnego katalogu oryginalnego folderu.

Przyciski przepływu pracy jednym kliknięciem

• Visual Workflow Builder: Twórz niestandardowe przyciski workflow z wbudowanych akcji bez ręcznego pisania DSL.
• Custom Workflow Buttons DSL: Zaawansowani użytkownicy nadal mogą bezpośrednio edytować tekst definicji workflow. Niepoprawny DSL bezpiecznie wraca do domyślnego workflow i pokazuje ostrzeżenie w pasku bocznym albo w UI ustawień.
• Workflow Error Strategy:
  • Stop on Error (domyślnie): Zatrzymuje workflow natychmiast po niepowodzeniu kroku.
  • Continue on Error: Kontynuuje kolejne kroki i raportuje liczbę nieudanych akcji na końcu.
• Default Workflow Included: One-Click Extract łączy Process File (Add Links), Batch Generate from Titles i Batch Mermaid Fix.

Ustawienia niestandardowych instrukcji

Ta funkcja pozwala nadpisać domyślne instrukcje, czyli prompty wysyłane do LLM dla konkretnych zadań, i zapewnia bardziej precyzyjną kontrolę nad wynikiem.

• Enable Custom Prompts for Specific Tasks:

  • Wyłączone (domyślnie): Wtyczka używa swoich wbudowanych domyślnych promptów dla wszystkich operacji.
  • Włączone: Umożliwia ustawienie własnych promptów dla zadań wymienionych poniżej. To główny przełącznik tej funkcji.

• Use Custom Prompt for [Task Name]: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji.

  • Dla każdego wspieranego zadania, takiego jak "Add Links", "Generate from Title", "Research & Summarize" czy "Extract Concepts", możesz niezależnie włączyć albo wyłączyć własny prompt.
  • Wyłączone: Dane zadanie używa domyślnego promptu.
  • Włączone: Dane zadanie używa tekstu wpisanego przez Ciebie w odpowiadającym mu polu "Custom Prompt" poniżej.

• Custom Prompt Text Area: Widoczne tylko wtedy, gdy włączono niestandardowy prompt dla danego zadania.

  • Default Prompt Display: Wtyczka pokazuje domyślny prompt dla odniesienia. Możesz użyć przycisku "Copy Default Prompt", aby skopiować ten tekst jako punkt startowy dla własnego promptu.
  • Custom Prompt Input: To miejsce, w którym wpisujesz własne instrukcje dla LLM.
  • Placeholders: Możesz, a nawet powinieneś, używać specjalnych placeholderów w promptach, które wtyczka zastąpi rzeczywistą treścią przed wysłaniem żądania do LLM. Sprawdź domyślny prompt, aby zobaczyć, które placeholdery są dostępne dla każdego zadania. Typowe placeholdery obejmują:
    • {TITLE}: Tytuł bieżącej notatki.
    • {RESEARCH_CONTEXT_SECTION}: Treść zebrana z badań w sieci.
    • {USER_PROMPT}: Treść przetwarzanej notatki.

Zakres sprawdzania duplikatów

• Duplicate Check Scope Mode: Steruje tym, które pliki są porównywane z notatkami w Concept Note Folder pod kątem potencjalnych duplikatów.
  • Entire Vault (domyślnie): Porównuje notatki pojęciowe ze wszystkimi innymi notatkami w vaultcie, z wyłączeniem samego Concept Note Folder.
  • Include Specific Folders Only: Porównuje notatki pojęciowe tylko z notatkami znajdującymi się w folderach podanych poniżej.
  • Exclude Specific Folders: Porównuje notatki pojęciowe ze wszystkimi notatkami poza tymi w folderach wymienionych poniżej oraz z wyłączeniem Concept Note Folder.
  • Concept Folder Only: Porównuje notatki pojęciowe tylko z innymi notatkami w samym Concept Note Folder. Pomaga to znaleźć duplikaty wyłącznie wewnątrz wygenerowanych pojęć.
• Include/Exclude Folders: Widoczne tylko, jeśli tryb to 'Include' albo 'Exclude'. Wpisz ścieżki względne folderów, które chcesz uwzględnić albo wykluczyć, jedna ścieżka w linii. Ścieżki rozróżniają wielkość liter i używają / jako separatora, na przykład Reference Material/Papers albo Daily Notes. Te foldery nie mogą być tym samym co Concept Note Folder ani znajdować się wewnątrz niego.

Dostawca badań sieciowych

• Search Provider: Wybierz Tavily, który wymaga klucza API i jest zalecany, albo DuckDuckGo, który jest eksperymentalny i często blokowany przez wyszukiwarkę przy zautomatyzowanych żądaniach. Używane do "Research & Summarize Topic" i opcjonalnie do "Generate from Title".
• Tavily API Key: Widoczne tylko, jeśli wybrano Tavily. Wpisz swój klucz API z tavily.com.
• Tavily Max Results: Widoczne tylko, jeśli wybrano Tavily. Maksymalna liczba wyników, które Tavily ma zwrócić, od 1 do 20. Domyślnie: 5.
• Tavily Search Depth: Widoczne tylko, jeśli wybrano Tavily. Wybierz basic (domyślnie) albo advanced. Uwaga: advanced daje lepsze wyniki, ale kosztuje 2 kredyty API za wyszukanie zamiast 1.
• DuckDuckGo Max Results: Widoczne tylko, jeśli wybrano DuckDuckGo. Maksymalna liczba wyników do sparsowania, od 1 do 10. Domyślnie: 5.
• DuckDuckGo Content Fetch Timeout: Widoczne tylko, jeśli wybrano DuckDuckGo. Maksymalna liczba sekund oczekiwania podczas pobierania treści z każdego URL-a wyniku DuckDuckGo. Domyślnie: 15.
• Max Research Content Tokens: Przybliżony maksymalny limit tokenów pochodzących z połączonych wyników badań w sieci, snippetów i pobranej treści, które zostaną dołączone do promptu podsumowującego. Pomaga kontrolować rozmiar okna kontekstowego i koszt. Domyślnie: 3000.

Ukierunkowana dziedzina nauki

• Enable Focused Learning Domain:
  • Wyłączone (domyślnie): Prompty wysyłane do LLM używają standardowych instrukcji ogólnego przeznaczenia.
  • Włączone: Pozwala określić jedną albo więcej dziedzin nauki, aby poprawić zrozumienie kontekstowe przez LLM.
• Learning Domain: Widoczne tylko po włączeniu powyższej opcji. Wpisz swoje konkretne dziedziny, na przykład Materials Science, Polymer Physics albo Machine Learning. Doda to na początku promptów linię "Relevant Fields: [...]", pomagając LLM generować trafniejsze linki i bardziej adekwatną treść dla Twojego obszaru badawczego.

Instrukcja użytkowania

Szybkie przepływy pracy i pasek boczny

• Otwórz pasek boczny Notemd, aby uzyskać dostęp do pogrupowanych sekcji działań dla głównego przetwarzania, generowania, tłumaczenia, wiedzy i narzędzi pomocniczych.
• Użyj obszaru Szybkie przepływy pracy na górze paska bocznego, aby uruchamiać własne wieloetapowe przyciski.
• Domyślny workflow One-Click Extract uruchamia Process File (Add Links) -> Batch Generate from Titles -> Batch Mermaid Fix.
• Postęp workflow, logi dla poszczególnych kroków i błędy są widoczne w pasku bocznym, z przypiętą stopką chroniącą pasek postępu i obszar logów przed zepchnięciem przez rozwinięte sekcje.
• Karta postępu utrzymuje tekst statusu, osobny wskaźnik procentowy i pozostały czas czytelne na pierwszy rzut oka, a te same niestandardowe workflow można rekonfigurować z poziomu ustawień.

Oryginalne przetwarzanie (dodawanie wiki-linków)

To główna funkcjonalność skupiająca się na identyfikowaniu pojęć i dodawaniu [[wiki-links]].

Ważne: Ten proces działa wyłącznie na plikach .md albo .txt. Przed dalszym przetwarzaniem możesz bezpłatnie przekonwertować pliki PDF do MD przy użyciu Mineru.

1. Korzystanie z paska bocznego:
   • Otwórz Notemd Sidebar przez ikonę różdżki albo paletę poleceń.
   • Otwórz plik .md albo .txt.
   • Kliknij "Process File (Add Links)".
   • Aby przetworzyć folder: kliknij "Process Folder (Add Links)", wybierz folder i kliknij "Process".
   • Postęp jest widoczny na pasku bocznym. Zadanie można anulować przyciskiem "Cancel Processing" na pasku bocznym.
   • Uwaga dla przetwarzania folderów: Pliki są przetwarzane w tle bez otwierania ich w edytorze.

2. Korzystanie z palety poleceń (Ctrl+P albo Cmd+P):
   • Pojedynczy plik: Otwórz plik i uruchom Notemd: Process Current File.
   • Folder: Uruchom Notemd: Process Folder, a następnie wybierz folder. Pliki są przetwarzane w tle bez otwierania ich w edytorze.
   • Dla akcji wywoływanych z palety poleceń pojawia się modal postępu, który zawiera przycisk anulowania.
   • Uwaga: wtyczka automatycznie usuwa początkowe linie \boxed{ i końcowe linie } z końcowej przetworzonej treści przed zapisem, jeśli takie występują.

Nowe funkcje

1. Podsumuj jako diagram Mermaid:

   • Otwórz notatkę, którą chcesz podsumować.
   • Uruchom komendę Notemd: Summarise as Mermaid diagram z palety poleceń albo przyciskiem na pasku bocznym.
   • Wtyczka wygeneruje nową notatkę z diagramem Mermaid.

2. Translate Note/Selection:

   • Zaznacz tekst w notatce, jeśli chcesz przetłumaczyć tylko zaznaczenie, albo uruchom komendę bez zaznaczenia, aby przetłumaczyć całą notatkę.
   • Uruchom komendę Notemd: Translate Note/Selection z palety poleceń albo przyciskiem na pasku bocznym.
   • Pojawi się modal, w którym możesz potwierdzić albo zmienić Target Language; domyślna wartość pochodzi z ustawienia z konfiguracji.
   • Wtyczka używa skonfigurowanego LLM Provider zgodnie z ustawieniami Multi-Model do wykonania tłumaczenia.
   • Przetłumaczona treść jest zapisywana w skonfigurowanym Translation Save Path z odpowiednim sufiksem i otwierana w nowym panelu po prawej stronie oryginalnej treści, aby ułatwić porównanie.
   • To zadanie można anulować przyciskiem na pasku bocznym albo przyciskiem anulowania w modalu.

3. Tłumaczenie wsadowe:

   • Uruchom komendę Notemd: Batch Translate Folder z palety poleceń i wybierz folder albo kliknij prawym przyciskiem folder w eksploratorze plików i wybierz "Batch translate this folder".
   • Wtyczka przetłumaczy wszystkie pliki Markdown w wybranym folderze.
   • Przetłumaczone pliki są zapisywane w skonfigurowanej ścieżce tłumaczenia, ale nie są otwierane automatycznie.
   • Proces ten można anulować w modalu postępu.

3. Research & Summarize Topic:
   • Zaznacz tekst w notatce albo upewnij się, że notatka ma tytuł, który posłuży jako temat wyszukiwania.
   • Uruchom komendę Notemd: Research and Summarize Topic z palety poleceń albo przyciskiem na pasku bocznym.
   • Wtyczka używa skonfigurowanego Search Provider (Tavily albo DuckDuckGo) oraz właściwego LLM Provider zgodnie z ustawieniami Multi-Model, aby znaleźć i podsumować informacje.
   • Podsumowanie jest dopisywane do bieżącej notatki.
   • To zadanie można anulować przyciskiem na pasku bocznym albo przyciskiem anulowania w modalu.
   • Uwaga: Wyszukiwanie DuckDuckGo może zawodzić z powodu wykrywania botów. Tavily jest zalecane.

4. Generate Content from Title:

   • Otwórz notatkę, może być pusta.
   • Uruchom komendę Notemd: Generate Content from Title z palety poleceń albo przyciskiem na pasku bocznym.
   • Wtyczka używa właściwego LLM Provider zgodnie z ustawieniami Multi-Model, aby wygenerować treść na podstawie tytułu notatki i zastąpić nią istniejącą zawartość.
   • Jeśli ustawienie "Enable Research in 'Generate from Title'" jest włączone, najpierw wykonywane jest badanie w sieci przez skonfigurowanego Web Research Provider, a jego wyniki są dołączane jako kontekst do promptu wysyłanego do LLM.
   • To zadanie można anulować przyciskiem na pasku bocznym albo przyciskiem anulowania w modalu.

5. Batch Generate Content from Titles:

   • Uruchom komendę Notemd: Batch Generate Content from Titles z palety poleceń albo przyciskiem na pasku bocznym.
   • Wybierz folder zawierający notatki do przetworzenia.
   • Wtyczka przechodzi przez każdy plik .md w folderze, z wyłączeniem plików _processed.md i plików w docelowym folderze "complete", generując treść na podstawie tytułu notatki i zastępując istniejącą zawartość. Pliki są przetwarzane w tle bez otwierania ich w edytorze.
   • Pomyślnie przetworzone pliki są przenoszone do skonfigurowanego folderu "complete".
   • Komenda respektuje ustawienie "Enable Research in 'Generate from Title'" dla każdej przetwarzanej notatki.
   • To zadanie można anulować przyciskiem na pasku bocznym albo przyciskiem anulowania w modalu.
   • Postęp i wyniki, takie jak liczba zmodyfikowanych plików i błędy, są pokazywane w logu paska bocznego albo modalu.

6. Check and Remove Duplicate Concept Notes:

   • Upewnij się, że Concept Note Folder Path jest poprawnie skonfigurowane w ustawieniach.
   • Uruchom Notemd: Check and Remove Duplicate Concept Notes z palety poleceń albo przyciskiem na pasku bocznym.
   • Wtyczka skanuje folder z notatkami pojęciowymi i porównuje nazwy plików z notatkami spoza tego folderu według kilku reguł, takich jak dokładne dopasowanie, liczba mnoga, normalizacja i zawieranie.
   • Jeśli zostaną wykryte potencjalne duplikaty, pojawi się modal z listą plików, przyczyną oznaczenia i konfliktującymi plikami.
   • Dokładnie przejrzyj listę. Kliknij "Delete Files", aby przenieść wymienione pliki do systemowego kosza, albo "Cancel", aby nic nie robić.
   • Postęp i wyniki są pokazywane w logu paska bocznego albo modalu.

7. Extract Concepts (Pure Mode):

   • Ta funkcja pozwala wyodrębniać pojęcia z dokumentu i tworzyć odpowiadające im notatki pojęciowe bez modyfikowania oryginalnego pliku. To świetne rozwiązanie do szybkiego rozwijania bazy wiedzy na podstawie zestawu dokumentów.
   • Pojedynczy plik: Otwórz plik i uruchom komendę Notemd: Extract concepts (create concept notes only) z palety poleceń albo kliknij przycisk "Extract concepts (current file)" na pasku bocznym.
   • Folder: Uruchom komendę Notemd: Batch extract concepts from folder z palety poleceń albo kliknij przycisk "Extract concepts (folder)" na pasku bocznym i wybierz folder do przetworzenia.
   • Wtyczka odczytuje pliki, identyfikuje pojęcia i tworzy dla nich nowe notatki w określonym Concept Note Folder, pozostawiając oryginalne pliki bez zmian.

8. Create Wiki-Link & Generate Note from Selection:

   • Ta potężna komenda usprawnia tworzenie i uzupełnianie nowych notatek pojęciowych.
   • Zaznacz słowo albo frazę w edytorze.
   • Uruchom komendę Notemd: Create Wiki-Link & Generate Note from Selection; zaleca się przypisanie do niej skrótu klawiaturowego, na przykład Cmd+Shift+W.
   • Wtyczka wykona:
     1. Zastąpienie zaznaczonego tekstu [[wiki-link]].
     2. Sprawdzenie, czy notatka o takim tytule już istnieje w Concept Note Folder.
     3. Jeśli istnieje, dodanie backlinku do bieżącej notatki.
     4. Jeśli nie istnieje, utworzenie nowej pustej notatki.
     5. Następnie automatyczne uruchomienie komendy "Generate Content from Title" dla nowej albo istniejącej notatki i uzupełnienie jej treścią wygenerowaną przez AI.

9. Extract Concepts and Generate Titles:

   • Ta komenda łączy dwie potężne funkcje w jeden płynny workflow.
   • Uruchom komendę Notemd: Extract Concepts and Generate Titles z palety poleceń; zaleca się przypisanie do niej skrótu klawiaturowego.
   • Wtyczka wykona:
     1. Najpierw zadanie "Extract concepts (current file)" na aktualnie aktywnym pliku.
     2. Następnie automatycznie uruchomi zadanie "Batch generate from titles" na folderze skonfigurowanym w ustawieniach jako Concept note folder path.
   • Pozwala to najpierw zasilić bazę wiedzy nowymi pojęciami z dokumentu źródłowego, a następnie od razu rozbudować nowe notatki pojęciowe treścią wygenerowaną przez AI w jednym kroku.

10. Extract Specific Original Text:

• Skonfiguruj pytania w ustawieniach w sekcji "Extract Specific Original Text".
• Użyj przycisku "Extract Specific Original Text" na pasku bocznym, aby przetworzyć aktywny plik.
• Merged Mode: Przyspiesza przetwarzanie, wysyłając wszystkie pytania w jednym promptcie.
• Translation: Opcjonalnie tłumaczy wyodrębniony tekst na skonfigurowany język.
• Custom Output: Konfigurujesz miejsce i sposób zapisu pliku wyjściowego.

11. Batch Mermaid Fix:

• Użyj przycisku "Batch Mermaid Fix" na pasku bocznym, aby przeskanować folder i naprawić typowe błędy składni Mermaid.
• Wtyczka zgłosi pliki nadal zawierające błędy w pliku mermaid_error_{foldername}.md.
• Możesz opcjonalnie skonfigurować wtyczkę tak, aby przenosiła problematyczne pliki do osobnego folderu do przeglądu.

Obsługiwani dostawcy LLM

Dostawca	Typ	Wymagany klucz API	Uwagi
DeepSeek	Chmura	Tak	Natywny endpoint DeepSeek z obsługą modeli reasoning
Qwen	Chmura	Tak	Preset DashScope compatible-mode dla modeli Qwen / QwQ
Qwen Code	Chmura	Tak	Preset DashScope skupiony na modelach koderskich Qwen
Doubao	Chmura	Tak	Preset Volcengine Ark; pole model zwykle ustawiasz na ID endpointu
Moonshot	Chmura	Tak	Oficjalny endpoint Kimi / Moonshot
GLM	Chmura	Tak	Oficjalny endpoint Zhipu BigModel zgodny z OpenAI-compatible
Z AI	Chmura	Tak	Międzynarodowy endpoint GLM/Zhipu zgodny z OpenAI-compatible; uzupełnia GLM
MiniMax	Chmura	Tak	Oficjalny endpoint MiniMax chat-completions
Huawei Cloud MaaS	Chmura	Tak	Endpoint Huawei ModelArts MaaS zgodny z OpenAI-compatible dla hostowanych modeli
Baidu Qianfan	Chmura	Tak	Oficjalny endpoint Qianfan zgodny z OpenAI-compatible dla modeli ERNIE
SiliconFlow	Chmura	Tak	Oficjalny endpoint SiliconFlow zgodny z OpenAI-compatible dla hostowanych modeli OSS
OpenAI	Chmura	Tak	Obsługuje modele GPT i serię o
Anthropic	Chmura	Tak	Obsługuje modele Claude
Google	Chmura	Tak	Obsługuje modele Gemini
Mistral	Chmura	Tak	Obsługuje rodziny Mistral i Codestral
Azure OpenAI	Chmura	Tak	Wymaga Endpoint, API Key, deployment name i API Version
OpenRouter	Bramka	Tak	Dostęp do wielu dostawców przez identyfikatory modeli OpenRouter
xAI	Chmura	Tak	Natywny endpoint Grok
Groq	Chmura	Tak	Szybka inferencja OpenAI-compatible dla hostowanych modeli OSS
Together	Chmura	Tak	Endpoint OpenAI-compatible dla hostowanych modeli OSS
Fireworks	Chmura	Tak	Endpoint inferencyjny OpenAI-compatible
Requesty	Bramka	Tak	Router multi-provider za jednym kluczem API
OpenAI Compatible	Bramka	Opcjonalny	Ogólny preset dla LiteLLM, vLLM, Perplexity, Vercel AI Gateway itd.
LMStudio	Lokalny	Opcjonalny (EMPTY)	Uruchamia modele lokalnie przez serwer LM Studio
Ollama	Lokalny	Nie	Uruchamia modele lokalnie przez serwer Ollama

Uwaga: W przypadku lokalnych dostawców, LMStudio i Ollama, upewnij się, że odpowiednia aplikacja serwerowa działa i jest osiągalna pod skonfigurowanym Base URL. Uwaga: Dla OpenRouter i Requesty używaj identyfikatora modelu z prefiksem dostawcy albo pełnego ID modelu pokazywanego przez gateway, na przykład google/gemini-flash-1.5 albo anthropic/claude-3-7-sonnet-latest. Uwaga: Doubao zwykle oczekuje w polu model identyfikatora endpointu albo deploymentu Ark, a nie surowej nazwy rodziny modeli. Ekran ustawień ostrzega teraz, gdy nadal wpisana jest wartość placeholderowa, i blokuje connection tests, dopóki nie zastąpisz jej prawdziwym ID endpointu. Uwaga: Z AI wskazuje na międzynarodową linię api.z.ai, a GLM zachowuje endpoint BigModel dla Chin kontynentalnych. Wybierz preset zgodny z regionem konta. Uwaga: Presety zorientowane na rynek chiński używają testów połączenia typu chat-first, tak aby test walidował faktycznie skonfigurowany model albo deployment, a nie tylko dostępność klucza API. Uwaga: OpenAI Compatible jest przeznaczony dla niestandardowych gatewayów i proxy. Ustaw Base URL, politykę klucza API i model ID zgodnie z dokumentacją dostawcy.

Użycie sieci i obsługa danych

Notemd działa lokalnie wewnątrz Obsidiana, ale niektóre funkcje wysyłają żądania na zewnątrz.

Wywołania dostawców LLM (konfigurowalne)

• Trigger: przetwarzanie plików, generowanie, tłumaczenie, podsumowania badań, podsumowania Mermaid oraz akcje połączeń i diagnostyki.
• Endpoint: skonfigurowane w ustawieniach Notemd bazowe URL-e dostawców.
• Wysyłane dane: tekst promptu oraz treść zadania wymagana do przetwarzania.
• Uwaga o obsłudze danych: klucze API są konfigurowane lokalnie w ustawieniach wtyczki i używane do podpisywania żądań z Twojego urządzenia.

Wywołania badań sieciowych (opcjonalne)

• Trigger: gdy badania w sieci są włączone i wybrany jest dostawca wyszukiwania.
• Endpoint: Tavily API albo endpointy DuckDuckGo.
• Wysyłane dane: Twoje zapytanie badawcze oraz wymagane metadane żądania.

Diagnostyka deweloperska i dzienniki śledzenia błędów (opcjonalne)

• Trigger: API debug mode i akcje diagnostyczne dewelopera.
• Przechowywanie: logi diagnostyczne i błędów są zapisywane w katalogu głównym vaultu, na przykład Notemd_Provider_Diagnostic_*.txt i Notemd_Error_Log_*.txt.
• Uwaga o ryzyku: logi mogą zawierać fragmenty żądań i odpowiedzi. Przed publicznym udostępnieniem przejrzyj ich treść.

Pamięć lokalna

• Konfiguracja wtyczki jest zapisywana w .obsidian/plugins/notemd/data.json.
• Wygenerowane pliki, raporty i opcjonalne logi są przechowywane w vaultcie zgodnie z Twoimi ustawieniami.

Rozwiązywanie problemów

Typowe problemy

• Wtyczka się nie ładuje: Upewnij się, że manifest.json, main.js i styles.css znajdują się we właściwym folderze, czyli <Vault>/.obsidian/plugins/notemd/, i uruchom Obsidiana ponownie. Sprawdź Developer Console (Ctrl+Shift+I albo Cmd+Option+I) pod kątem błędów przy starcie.
• Błędy przetwarzania / błędy API:
  1. Sprawdź format pliku: Upewnij się, że plik, który chcesz przetworzyć albo sprawdzić, ma rozszerzenie .md albo .txt. Notemd obecnie obsługuje tylko te tekstowe formaty.
  2. Użyj komendy albo przycisku "Test LLM Connection", aby zweryfikować ustawienia aktywnego dostawcy.
  3. Ponownie sprawdź API Key, Base URL, Model Name i API Version (dla Azure). Upewnij się, że klucz API jest poprawny i ma odpowiednie kredyty albo uprawnienia.
  4. Upewnij się, że lokalny serwer LLM (LMStudio albo Ollama) działa, a Base URL jest poprawny, na przykład http://localhost:1234/v1 dla LM Studio.
  5. Sprawdź połączenie z internetem w przypadku dostawców chmurowych.
  6. Dla błędów przetwarzania pojedynczego pliku: Przejrzyj Developer Console, aby zobaczyć szczegółowe komunikaty błędów. W razie potrzeby skopiuj je przyciskiem z modalu błędu.
  7. Dla błędów przetwarzania wsadowego: Sprawdź plik error_processing_filename.log w katalogu głównym vaultu, aby zobaczyć szczegółowe błędy dla każdego nieudanego pliku. Developer Console albo modal błędu mogą pokazywać jedynie podsumowanie albo ogólny błąd batcha.
  8. Automatyczne logi błędów: Jeśli proces się nie powiedzie, wtyczka automatycznie zapisuje szczegółowy plik logu o nazwie Notemd_Error_Log_[Timestamp].txt w katalogu głównym vaultu. Plik zawiera komunikat błędu, ślad stosu i logi sesji. Jeśli problemy się powtarzają, sprawdź ten plik. Po włączeniu "API Error Debugging Mode" w ustawieniach log będzie zawierał jeszcze bardziej szczegółowe dane odpowiedzi API.
  9. Diagnostyka długich żądań do realnego endpointu (dla deweloperów):
     • Ścieżka wewnątrz wtyczki (zalecana jako pierwsza): użyj Settings -> Notemd -> Developer provider diagnostic (long request), aby uruchomić próbę runtime dla aktywnego dostawcy i wygenerować Notemd_Provider_Diagnostic_*.txt w katalogu głównym vaultu.
     • Ścieżka CLI (poza runtime Obsidiana): dla powtarzalnego porównania na poziomie endpointu między zachowaniem buforowanym i streamowanym użyj:

       npm run diagnose:llm -- \
         --transport openai-compatible \
         --provider-name OpenRouter \
         --base-url https://openrouter.ai/api/v1 \
         --api-key "$OPENROUTER_API_KEY" \
         --model anthropic/claude-3.7-sonnet \
         --prompt-file ./tmp/prompt.txt \
         --content-file ./tmp/content.txt \
         --mode compare \
         --timeout-ms 360000 \
         --output ./tmp/openrouter-diagnostic.txt
       

       Wygenerowany raport zawiera czasy dla każdej próby (First Byte, Duration), oczyszczone metadane żądań, nagłówki odpowiedzi, surowe albo częściowe fragmenty treści odpowiedzi, sparsowane fragmenty strumienia i miejsca awarii na warstwie transportu.
• Problemy z połączeniem LM Studio/Ollama:
  • Test połączenia kończy się błędem: Upewnij się, że lokalny serwer (LM Studio albo Ollama) działa, a odpowiedni model jest załadowany albo dostępny.
  • Błędy CORS (Ollama na Windowsie): Jeśli podczas używania Ollama na Windowsie pojawiają się błędy CORS (Cross-Origin Resource Sharing), może być konieczne ustawienie zmiennej środowiskowej OLLAMA_ORIGINS. Możesz to zrobić, uruchamiając set OLLAMA_ORIGINS=* w wierszu poleceń przed startem Ollama. Umożliwia to żądania z dowolnego origin.
  • Włącz CORS w LM Studio: W przypadku LM Studio możesz włączyć CORS bezpośrednio w ustawieniach serwera, co może być niezbędne, jeśli Obsidian działa w przeglądarce albo ma restrykcyjne zasady origin.
• Błędy tworzenia folderów ("File name cannot contain..."):
  • Zwykle oznacza to, że ścieżka podana w ustawieniach (Processed File Folder Path albo Concept Note Folder Path) jest nieprawidłowa z punktu widzenia Obsidiana.
  • Upewnij się, że używasz ścieżek względnych, na przykład Processed albo Notes/Concepts, a nie ścieżek bezwzględnych, takich jak C:\Users\... albo /Users/....
  • Sprawdź niedozwolone znaki: * " \ / < > : | ? # ^ [ ]. Pamiętaj, że \ jest nieprawidłowe nawet na Windowsie dla ścieżek Obsidiana. Używaj / jako separatora.
• Problemy z wydajnością: Przetwarzanie dużych plików albo wielu plików może zająć sporo czasu. Zmniejsz ustawienie "Chunk Word Count", jeśli chcesz potencjalnie szybszych, ale częstszych wywołań API. Spróbuj innego dostawcy LLM albo modelu.
• Nieoczekiwane linkowanie: Jakość linkowania w dużym stopniu zależy od LLM i promptu. Eksperymentuj z różnymi modelami albo ustawieniami temperatury.

Współtworzenie

Wkład jest mile widziany. Wskazówki znajdziesz w repozytorium GitHub: https://github.com/Jacobinwwey/obsidian-NotEMD

Dokumentacja dla opiekunów

• Przepływ wydania (angielski)
• Przepływ wydania (uproszczony chiński)

Licencja

MIT License - szczegóły znajdują się w pliku LICENSE.

---

Notemd v1.9.3 - Rozwijaj swój graf wiedzy w Obsidianie dzięki AI.

Kronika Rozwoju

Ta kwartalna kronika zachowuje oryginalny styl wizualny repo-saga; podział kwartalny jest teraz generowany bezpośrednio przez samo repo-saga.

Ostatnio odświeżono dla tagu wydania 1.9.4: 2026-07-21. Data ostatniego commita: 2026-07-21.

Star History

Odkrywanie ustawień, historia diagramów, CircuitikZ oraz bezpieczne foldery grupowe

Strona ustawień Notemd oferuje wyszukiwanie nieprecyzyjne, nawigację po dużych kategoriach oraz ulubione ustawienia przechowywane dla aktualnego Vault.

• Historia diagramów jest przechowywana na poziomie Vault, uszeregowana od najnowszych do najstarszych, dostępna do wyszukiwania i paginowana w grupach po 20 elementów. Usunięcie wpisu z historii nie usuwa utworzonych plików.
• Eksport wersji wstępnej diagramu umożliwia kontrolę rozdzielczości plików PNG i PDF za pomocą parametru PPI. Pliki SVG pozostają wektorowe.
• Wybrany typ diagramu oraz preferowany format źródłowy to oddzielne opcje do wyboru.
• Użytkownicy komputerów stacjonarnych mogą otworzyć opcjonalne, natywne środowisko kompilacji CircuitikZ, aby ponownie wykorzystać systemowe narzędzia Tectonic/pdflatex, wybrać własnego kompilatora lub wyraźnie zainstalować zarządzany runtime Tectonic. Eksport wersji wstępnej, plików SVG, PNG oraz PDF nie wymaga użycia LaTeXa.
• Zaawansowana funkcja wyboru plików grupowych umożliwia przechowywanie profili wybranych plików oraz przeglądanie reguł.
• Brakujący folder docelowy dla plików grupowych można utworzyć po potwierdzeniu, z opcją zapamiętania tej automatycznej akcji na przyszłość w przypadku kolejnych brakujących folderów.
• Istniejący, niepusty folder wymaga jednego potwierdzenia przed przetworzeniem całej grupy plików, a nie jednego potwierdzenia dla każdego utworzonego pliku.
• Tryb programisty ujawnia informacje diagnostyczne dostawcy oraz zaawansowane narzędzia do rozwiązywania problemów.