Obsidian 插件:【Readme】Auto Classifier

Obsidian 插件:【Readme】Auto Classifier

插件名片

  • 插件名称:Auto Classifier
  • 插件作者:Hyeonseo Nam
  • 插件说明:使用 ChatGPT API 自动对您的笔记进行标签分类。它会分析您的笔记(可以是标题、前言、内容或选定区域),并在您设置的位置自动插入标签。
  • 插件分类:[‘obsidian 插件 ’, ‘readme’]
  • 项目地址:点我访问
  • 国内下载地址:下载安装

概述

使用 ChatGPT API 自动对您的笔记进行标签分类。它会分析您的笔记(可以是标题、前言、内容或选定区域),并在您设置的位置自动插入标签。

Obsidian 插件:【Readme】Auto Classifier--概述

原文出处

下面自述文件的来源于 Readme


Readme(翻译)

下面是 auto-classifier 插件的自述翻译

自动分类器

自动分类器--Readme(翻译) 自动分类器--Readme(翻译)

Auto Classifier 是一个 Obsidian 插件,它可以帮助您使用 ChatGPT API 自动从您的笔记中分类标签。该插件可以分析您的笔记(可以是标题、前置元数据、内容或选定区域),并根据输入和您的存储库中的标签提供相关的标签建议。这可以用于各种特定目的,例如书籍的 DDC 分类、关键词推荐、研究论文分类等。节省时间,改善您的笔记组织。

如何使用

  • 在设置选项卡中输入您的 ChatGPT API 密钥。您可以在 OpenAI 上创建它。通过“测试 API 调用”按钮检查 API 设置。
  • 该插件由4 个输入命令组成,您可以运行这些命令。只需运行这些命令,它就会自动对您的笔记进行分类。
    • 从笔记标题中分类标签
    • 从笔记 FrontMatter 中分类标签
    • 从笔记内容中分类标签
    • 从选定区域中分类标签
  • 切换并从不同的标签参考类型中选择。ChatGPT 将从这些参考中选择适当的标签。
    • 所有标签(默认)
    • 使用正则表达式的 过滤标签
    • 手动定义的 手动标签
  • 指定 ChatGPT 响应的输出类型
    • #标签:在 当前光标内容顶部 处。
    • [[WikiLink]]:在 当前光标内容顶部 处。
    • FrontMatter:带有
    • 标题替代:在笔记标题的末尾
  • (可选)为输出格式添加 前缀后缀
  • (可选)您可以使用自定义请求进行 ChatGPT API。
    • 自定义提示模板
      • ChatGPT 将根据此提示进行响应。来自您的命令的输入将被 {{input}} 替换,并且您设置的参考标签将放置在 {{reference}} 中。
    • 自定义聊天角色
      • 您可以通过设置此系统角色来指导 ChatGPT 的行为。

例子

使用案例#1:选定区域当前光标

自动分类器--使用案例#1: →

使用案例#2:内容FrontMatter

自动分类器--使用案例#2: →

使用案例#3:FrontMatterTitle

自动分类器--使用案例#3: →

使用案例#4:标题FrontMatter

自动分类器--使用案例#4: →

DDC 编号分类

如果您想将此插件用作 DDC 编号分类,请按照以下方式编辑“自定义提示模板”:

请使用杜威十进制分类法(DDC)对此内容进行分类:
"""
{{input}}
"""
答案格式为JSON {reliability:0~1, output:"[ddc_number]:category"}。
即使您不确定,也请给出可靠性评定并选择一个分类。
在输出中将空格转换为“_”。

### LCSH分类
LCSH分类可以类似:

请使用美国国会图书馆主题词表(LCSH)对此内容进行分类:

"""

{{input}}

"""

答案格式为 JSON {reliability:0~1, output:“[第一个 LCSH 术语]—[第二个 LCSH 术语]—[第三个 LCSH 术语]”}。

即使您不确定,也请给出可靠性并选择一个。在输出中将空格转换为 ”_“。

安装

  • 在 Obsidian 设置的 Community 插件选项卡中搜索“Auto Classifier”。
  • 或者,您可以手动从此存储库的 GitHub发布页面 下载最新版本,并将 ZIP 文件解压到 Obsidian 插件文件夹中。

支持

如果您在使用此插件时遇到任何问题或有任何改进建议,请随时在 GitHub 存储库上提交问题。我们也欢迎 Pull 请求。

作者

Hyeonseo Nam

MIT 许可证



反馈交流

其他渠道

版权声明