LJ OS
这个插件还没经过Obsidian官方人员的人工审核。它能为每日笔记提供独立的本地Git活动快照。
1. 主要功能：帮助从用户配置的扫描根目录中查找本地Git仓库，跟踪验证过的仓库，在Obsidian启动和运行时定期扫描，将每日JSON快照写入指定路径，根据缓存JSON在每日笔记中插入或替换Git Wall，展示可选的每日活动栏，可在仪表盘布局中重新排序生成的主要部分，也支持手动扫描。 2. 适用场景：适用于跨本地Git仓库工作，想快速了解每日变更情况的用户。 3. 核心特色：无需登录、API密钥、云服务等，仅读取本地Git元数据并本地存储活动数据。可选天气信息仅在启用并输入坐标时调用Open - Meteo。不依赖外
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LLM Auto Tagger
这个插件还没经过Obsidian官方人员的人工审核。它能利用你配置好的大语言模型（LLM）应用程序编程接口（API），自动把仓库里现有的标签添加到笔记中。
LLM Auto Tagger是一款Obsidian插件，借助配置好的LLM API，自动为Markdown笔记添加现有库标签，将匹配的标签写入笔记前言。 适用于已有标签系统的Obsidian库。
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LLM docs
使用纯 Markdown 文档的简易大语言模型（AI 聊天）客户端
LLM docs 适用于在 Obsidian 中需要与 LLM 交互并希望以 Markdown 形式记录对话的场景。 先在 Obsidian 设置窗口的“社区插件”中选择“LLM docs”更新配置，再点击创建新的 LLM 文档开始使用。
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LLM Shortcut
提供一种借助大语言模型（LLM）能力为命令创建快捷方式的方法。
LLM Shortcut 为基于大语言模型（LLM）能力的命令创建快捷方式，可将提示语目录映射为 Obsidian 命令，使用当前打开文档作为所选提示语的上下文信息发送给所选的 LLM 提供商。 适用于需要频繁使用大语言模型进行文本处理，且希望方便管理提示语、避免复制粘贴操作的 Obsidian 用户。 1. 支持多提供商，可与任何 OpenAI 兼容的 API 提供商配合使用。 2. 注重隐私，数据仅在本地处理，不存储或记录到外部。 3. 提供提示语库，可通过文件夹结构组织提示语。 4. 提示语能即时转换为
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LLM Summary
快速记笔记，借助大型语言模型（LLMs）。LLMs帮助您总结/整理PDF或现有笔记。
LLM Summary插件为Obsidian用户提供了高效的笔记整理和总结功能，特别适合学术论文阅读。通过利用大语言模型（如OpenAI的GPT），用户可以批量自动生成PDF文件的摘要，并以Markdown格式保存，减少了繁琐的笔记工作。此外，用户可以快速从选定的文本创建新的概念笔记，方便知识的整理与链接。该插件旨在帮助懒惰的笔记者高效管理信息，提升学习和研究的效率。使用时需要配置OpenAI API密钥，并建议在新库中操作以避免冲突。
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LLM Tagger
使用本地 LLM 自动标记您的文档
Obsidian LLM Tagger 插件利用本地大型语言模型（LLM）自动为您的 Obsidian 笔记生成标签，提升文档管理效率。该插件通过 Ollama 提供隐私保护和快速处理，能够为新建或修改的笔记自动添加相关标签，并生成简要摘要，保留原始内容。用户可自定义标签列表，避免对未更改文件重复标记，还可通过排除模式避免特定文件或文件夹被标记。此外，插件支持在关闭文件时自动标记，并在不同 Obsidian 会话间持久保存标签。适合需要高效整理和管理笔记的用户。
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LLM Test Generator
从您的笔记中生成由AI驱动的测试问题，使用多个大型语言模型提供者（OpenAI、Claude、Mistral、Gemini、DeepSeek）来增强您的学习和记忆。
LLM Testing Plugin 是一款用于在 Obsidian 中生成 AI 驱动的测试问题的插件，旨在提升学习效果和知识掌握。该插件利用多种大型语言模型（如 OpenAI、Claude、Mistral、Gemini 和 DeepSeek）自动从用户笔记中生成相关测试题，并提供即时反馈。 主要功能包括：根据笔记内容生成多种难度的测试问题、实时评估答案并给予反馈、跟踪学习进度以及集中管理所有测试的仪表盘。适合学生和自学者使用，通过定制化的测试帮助用户巩固知识，提升记忆效果。
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LLM Translator
这个插件还未经Obsidian官方人员手动审核。借助本地和云端翻译服务，在Obsidian自带的PDF阅读器里翻译选中的文本。
LLM Translator 1. 主要功能：该插件可对Obsidian原生PDF阅读器中选中的文本进行翻译，支持在PDF和Markdown文件中进行实时选中文本翻译。提供多种翻译源，包括本地大语言模型（Ollama）、云API（兼容OpenAI）、谷歌翻译和必应翻译。 2. 适用场景：适用于阅读PDF和Markdown文件时遇到外文需要翻译的场景，如学习文献、技术文档等。 3. 核心特色：有多种翻译源可选，本地翻译私密离线且使用无限制；支持多格式文档，PDF默认支持，Markdown开启“全局”模式即可；具备智能交互，选
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LLM Wiki
这个插件还没经过Obsidian官方人员的人工审核哈。它能把原始笔记转化成一个带有可信度评分、记忆层级和知识图谱的相互关联的维基知识库，而且还能借助Claude自动维护呢。
1. 主要功能：将原始笔记、剪报和聊天记录转化为相互关联、由AI维护的个人维基。具备摄取、查询、检查和结晶四种操作，还运行记忆生命周期，包括信心衰减、层级升降和标记陈旧页面。 2. 适用场景：适合作为自托管第二大脑的知识核心，可与其他工具搭配用于内容捕获和空间探索。 3. 核心特色：为页面添加YAML元数据、信心分数、记忆层级和图边，自动维护页面健康；基于人类记忆巩固设置四个记忆层级。 4. 使用建议：先将原始文件放入指定文件夹进行摄取操作，构建维基页面；利用查询功能获取信息；定期使用检查操作确保页面质量；适时进行结晶操
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LLM workspace
使用基于您笔记的大型语言模型。
LLM Workspace插件为Obsidian用户提供了一种高效集成大型语言模型（LLM）的方式。用户可以创建“工作区”，在其中链接多个笔记，以便进行基于笔记内容的对话和探索性问题生成。该插件通过手动创建的源集，提供比传统方法更快速、准确的RAG（检索增强生成）体验。用户可以灵活选择不同的模型和提供商，定制提示并调试响应。此插件适合需要在笔记中进行深入对话、信息检索和知识探索的用户，帮助他们更好地利用个人知识库。
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Live Life Recording
这个插件还没经过Obsidian官方人员的人工审核哦。它能直接在Markdown里记录任务的开始和结束时间。LLR（生活记录）插件可以自动插入日常记录，还会有个轻便的每日总结侧边栏呢。
Live Life Recording 1. 主要功能：可直接在Markdown中记录任务的开始时间、结束时间和每日流程。通过“Toggle Task”命令完成任务的创建、开始和结束操作。 2. 适用场景：适用于需要在Obsidian中进行任务时间记录和日常流程管理的用户，如计划安排、时间管理等场景。 3. 核心特色： - 以Markdown为唯一数据源，所有任务信息都记录在任务行内，无需额外数据库。 - “Toggle Task”一个命令涵盖三种操作，操作简单。 - 日常任务以普通笔记形式存在，重
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LM Studio Connect
这个插件还没经过Obsidian官方人员的人工审核。它能添加一个AI聊天界面，和LM Studio相连，这样你就能私下离线和自己的笔记聊天啦。
LM Studio Connect 1. 主要功能：为Obsidian提供与LM Studio连接的AI聊天界面，可使用大语言模型（LLMs）在本地离线与笔记进行交互。还能在笔记里嵌入代码块提示调用LLMs。 2. 适用场景：适用于需要在本地离线环境中，利用AI对笔记进行提问、分析等交互操作的场景。 3. 核心特色：支持私有离线使用，保护用户数据隐私；可直接引用笔记，还能让LLM感知当前打开的笔记；支持在笔记中嵌入代码块提示，方便快捷调用LLMs。 4. 使用建议： - 先在本机设置好LM Studio并启用服务器
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