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 Auto Title
适用于需要快速为笔记生成合适标题，或批量整理大量按时间戳命名笔记的用户。 用户可根据自身需求调整系统提示和扫描设置。若使用推理模型，可开启思考模式；批量处理时，合理设置扫描文件夹以提高效率。
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LLM Content Block
把大语言模型生成的文本存档为可滚动、格式安全的卡片。——这款插件尚未经过Obsidian官方人员的人工审核。
1. 主要功能：将AI对话以可滚动、格式安全的卡片形式粘贴到Obsidian中，为AI对话提供独立容器。 2. 适用场景：适用于保存与AI的问答、头脑风暴、调试会话等对话内容。 3. 核心特色：一是保证格式安全，卡片内的Markdown格式仅在卡片内渲染，不会影响笔记正文；二是卡片有最大高度，内部可滚动，长的AI回复默认折叠，点击“展开”查看全文；三是能识别对话轮次，以用户/AI气泡显示，并带有来源标签。 4. 使用建议：在Obsidian中编写一个代码块来使用该插件，将AI对话粘贴其中，即可将其转换为安全的卡片形式，方
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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 Hub
带有聊天功能、工作流程自动化和语义搜索（检索增强生成，RAG）的人工智能助手。支持Gemini、OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Grok、本地大语言模型以及命令行界面后端。——此插件尚未经过Obsidian官方人员的人工审核。
1. 主要功能：这是一款免费开源的Obsidian AI插件，具备聊天、工作流自动化和语义搜索（RAG）功能。支持多种大语言模型（LLM）提供商，可进行多提供商的LLM聊天，还能让AI对笔记进行读写、搜索和编辑，拥有可视化节点编辑器的工作流构建器，可集成到Dashboard Hub。 2. 适用场景：适用于需要借助AI辅助处理笔记、自动化完成多步骤任务，以及对笔记进行语义搜索的Obsidian用户。 3. 核心特色：支持众多LLM提供商，用户可按需选择；能通过函数调用让AI操作笔记；工作流构建器有25种节点类型，可直观自
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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 Token Count
状态栏里能精准统计大语言模型（LLM）的令牌数量 —— 对GLM - 5.2、GPT、Qwen、DeepSeek可精确统计，对Claude、Gemini能大致估算。 - 这个插件还没经过Obsidian官方人员手动审核呢。
1. 主要功能：在 Obsidian 状态栏实时显示当前打开笔记基于所选大语言模型（LLM）的 token 数量，支持 GLM、GPT、Qwen、DeepSeek 等 11 种模型。 2. 适用场景：适用于需要向大模型发送笔记内容，需提前判断笔记是否在模型上下文窗口范围内，或是否需要拆分、总结的场景。 3. 核心特色：一是准确性，对 GLM - 5.2 可使用真实的 HuggingFace 分词器进行精确计数，避免 GPT 类计数器对中文的高估；二是清晰标注，对不同模型的计数结果明确标注是精确还是近似；三是离线使用，首次
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LLM Translate
使用DeepSeek、OpenAI、Gemini以及其他兼容OpenAI的大语言模型服务，翻译选中的文本或完整笔记。能保留YAML前置元数据，支持流式翻译且可中途取消。——此插件尚未经过Obsidian官方人员的人工审核。
1. 主要功能：可使用DeepSeek、OpenAI、Gemini等大语言模型提供商，对选中文本或整个笔记进行翻译，支持流式输出和取消操作，能保留YAML元数据。 2. 适用场景：适用于将英文文章或YouTube转录内容等剪贴到Obsidian中，希望在编辑器内直接将其翻译成阅读语言的场景。 3. 核心特色：有9种内置翻译提供商，还支持自定义；可快速切换提供商；系统提示语可编辑；有长笔记保护机制，超20000字符的笔记翻译需确认；支持流式输出，翻译逐词显示，可随时取消并恢复原文。 4. 使用建议：该插件仅支持桌面端，不支
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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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