Living Mindmap
Turn Markdown headings and lists into polished, directly editable mindmaps. - This plugin has not been manually reviewed by Obsidian staff.
1. 直接编辑：无需切换视图，直接在导图界面修改内容，实时同步至 Markdown 文件。 2. 高效快捷键：提供类似文本编辑器的快捷键（如 Tab 创建子节点，Enter 创建同级节点），操作流畅。 3. 多端适配：支持桌面端和移动端，移动端通过点击节点显示操作栏，适应不同设备习惯。
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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。不依赖外部
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Smart Git Sync
自动Git同步 — 每次保存时自动提交并推送 - 此插件尚未经过Obsidian官方人员的人工审核。
1. 主要功能：实现Obsidian库与Git远程仓库自动同步，每次保存触发提交和推送，可配置间隔自动拉取远程更改，也能通过本地Webhook按需触发；还提供快速操作菜单，支持暂停同步。 2. 适用场景：适用于使用Obsidian且需将笔记库与Git远程仓库同步的用户，方便多设备间笔记数据的更新与共享。 3. 核心特色：自动同步且有去抖处理，推送前自动合并远程更改避免冲突；可设置拉取间隔，支持Webhook触发拉取；操作菜单便捷，能灵活暂停同步。 4. 使用建议：该插件仅支持桌面端，需确保git在$PATH中。安装时将文件
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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 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 Connect Hub
Connect Discord and Kakeratta to models, RAG, and skills provided by LLM Hub. - This plugin has not been manually reviewed by Obsidian staff.
LLM Connect Hub 是一款 Obsidian 插件，用于将 Discord 和 Kakeratta 平台连接到 LLM Hub 提供的模型、RAG（检索增强生成）及技能服务。它支持通过 Discord 私信、提及或指定频道与 AI 交互，并允许针对特定频道切换模型和配置。同时，它能让 Kakeratta 的角色请求利用你本地的 Obsidian 笔记和模型进行回答。 适合希望在 Discord 社区中直接调用本地 Obsidian 知识库与 AI 模型的用户；以及使用 Kakeratta 进行角色扮演或问答
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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，方便
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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 Endpoint Manager
One place for your LLM endpoints: URLs, models, capabilities and API tokens in the keychain — shared with other plugins through a small API. - This plugin has not been manually reviewed by Obsidian staff.
1. 安全存储：API 令牌仅保存在 Obsidian 钥匙串中，绝不写入 data.json，提升安全性。 2. 优先级管理：通过列表顺序定义端点优先级，插件
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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，可直观自动
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LLM Lab
Record the local LLM calls your plugins make — stored only inside your vault. - This plugin has not been manually reviewed by Obsidian staff.
LLM Lab 是一个被动记录插件，用于捕获并存储 Obsidian 中其他插件对本地 LLM 的调用日志。它记录模型、完整对话历史、响应内容、延迟及错误状态，数据仅保存在 Vault 内的追加式日志中，不主动发起网络请求或修改笔记。 适用于使用多个依赖本地 LLM 的 Obsidian 插件（如 RAG 助手、聊天插件等）的用户，特别是需要监控 LLM 调用质量、排查错误或构建评估数据集的场景。
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LLM Settings Translator
1. 全自动无感：打开设置约 2 秒后自动生效，无需手动点击。 2. 零侵入性：仅修改当前 UI 会话显示，绝不改动插件源码或笔记内容。 3. 高效缓存：翻译结果持久化存储，重复打开不消耗 Token，支持多语言独立缓存。 4. 透明可控：实时显示 Token 用量，支持手动触发重新翻译及弹出窗口模式。
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