Gleanote
temp
市面上大多数的在线的 md 在线预览的程序，对于代码块的渲染，都是不主动换行的，一行内容就是一行内容，展示不下的就左右拉框，不能自动换行，而 typora 就会自动换行，不会要求左右拉才能看完所有内容
这里的 a 是一行的内容，太长了，自动换行了
功能
支持图片格式，图片命名，图片引用，图片解释方便ai理解内容，图片联系。附录说明图片内容，防止占用上下文
笔记跟文件夹一样，支持嵌套。
内置文件识别，配置文件
解析文件名，默认-分隔符
快速配置要工作的内容。
默认文件名
前缀匹配打开工作目录
用户反馈机制。让用户看到即将更新的功能，功能投票。踢建议。功能更新提示
整理笔记模式。暂存区。
可以隐藏大纲，
gleanote
支持快捷键调整窗口大小
支持B站学习。整理知识博主的内容分享。与B站联动。
整理各种资料。
选择性地整理博主的视频内容
追加内容，重构内容
自动画节点图谱缩略图，并且放大缩小根据目录级别减少细节。
元数据yml，标注标签，快速筛选笔记类型内容。隐藏元数据。。
根据序号，自动隐藏一部分文件。自动根据序号分组。
内容的靠齐方式
默认A4纸大小
ai自动整理模式，只管扔内容
存储模式两种。格式化语法化，可以直接解析的。另一种可读性更好
开发者自己都不用自己开发的产品的话，那就是个失败的产品
笔记核心竞争力不是内容形式，而是知识库管理，知识分类
指定计划。思维导图
引用片段中别人的话，点击跳转，自动参考
gleanote插件
额外的功能全部拆成插件，默认mvp
Gleanote
工作空间的概念。
临时开启一个新的任务，一个干净的工作空间。完成任务后，对这个任务空间进行标签化记录。把工作流程在后台整理为可复用的工作流，下次可以直接复用工作流，相关的类似的上下文。
记忆机制通过标签化管理。继承标签，类似 RABC 的模式。
Gleanote
特殊字体
符号，自动转换。自动加空格
Gleanote
glean + note
当粘贴板用，不需要文件名。
排序规则：最近修改/阅读时间 + 使用频率 的加权结果。智能排序。
glint-note 灵感
将几个内容块，用一个特定的矩形框框在一起，通过文档打开的时候，就是打开的这个组，而不是单个卡片。一次加载多条内容，防止思路割裂，保持连续性，快速跳转下一个卡片。路由。
每个卡片的标题可以被隐藏，起到一个梳理思路的作用。
学习模式，看过的路线做标记。
路线加动画，虚线闪烁，表示当前的进度。块加红点。价格进度条表示阅读进度。可以隐藏这些状态。
glint-note 支持扩展格式
类似于 git 等各种版本管理的工具，记录每一帧的状态。
变化图，演示图，一帧一帧的演示，左右切换状态。每一帧只写修改的过程，然后切换的时候就播放动画或更改状态。类似于轮播图。
引用可以跳转，并且跳转到对应的进度，缩放程度，对应的行号
统计的时候，以一个内容块为单位进行统计
自定义形状的内容块。双栏，L 形内容块
glint-note 信息安全
glint-note
windows 系统下，资源包的制作，类似于 mc 的资源包的制作，制作 xml 的 zip 包，直接导入 app，然后加载。
算了，这是后续扩展再自定义格式吧。目前还是考虑以一个 repo 文件夹为项目工作目录，方便 git 进行管理。
glint-note 支持格式
折叠块
glint-note 数据存储形式
- 云端数据库？
- 本地文件夹？
开发前期怎么抉择！
云端功能是一定要有的！但是本地数据库也一定得支持
编辑源码的功能。展示源代码，修改编辑源代码格式。预览。实时编译。
文档一定得是源码格式，不能是 html 。markdown 的 plus 版本
glint-note 的推荐机制
你正在学什么，就推荐对应标签的笔记
学习导向
制定学习目标，学习需求，制定任务，检验。
像学习教程一样，写书，先让你知道，再让你学起来，实践
期末复习，快速学习，深度研究。
移动端，通过日期查看文档筛选
拾间笔记，的内容从来没有真理，都是阶段性的正确笔记。时间，阶段性内容。
阅读模式下，左边是文件大纲，同时也是标签大纲，右边是当前的文件大纲。
画布笔记的形式。新的笔记格式，画布笔记，支持引用文档。便利贴。内嵌各种形式的笔记插件，支持更多的格式，自定义格式，自定义渲染。
截屏，规定画布的位置，标记，然后快速跳转到画布的位置，像ppt一样。缩放比例？
解决最大的问题: 内容多了，画布会卡顿的问题。
画布的形式，展示笔记。非常注重UI设计，交互设计。干净利落
学习的时候给出思考过程，防止重复思考，不是防止思考，学习的时候不能一味的阅读，还得提问，引发思考式的阅读。
打造个人 IP 形象，双遥学长。全知全能的学习助手，不光是学习，还能学到经验，还有情绪价值
用 pi 来开发glint-note，自定义agent工作流机制
pi压缩上下文给出进度
支持画图的格式：那个图论，计算机算法常用的演示图。支持快速画哈希表、图论、条形图等数据格式。支持通用的标注、便利贴格式等补充内容的，或者直接借用 mermaid，重新赋予内容块的规则，画图的原则。
标签管理研究
标签创建策略。行为，职业，角色，领域。
不必要不创建标签。自动创建标签，将所有内容连接起来
拾间
不需要固定的标签规则。内容多标签，选择父标签就够了。
我只选择父标签聚焦内容。标签树。
通过检索标签，作为主题探索。自动显示标签下的内容。类似于graph db
同样是知识图谱。标签化的知识图谱
标签继承
glint-note
自定义内容模板，分享模板，使用模板
拾间笔记-项目灵感
项目定位：减少记笔记的时间，归还用户学习的时间
快捷菜单。win+荧幕，显示任何信息。高度自定义化
插件，定制化，规范组件
glint note + project graph
荧光笔的功能
渲染机制，渐进式披露。不能把所有 data 都放进一个文件中存储。分多文件，渐进式加载。
以鼠标的位置为核心。聚焦焦点。
一边开发功能，一边开发 mock 功能，生成测试数据，一边开发 AI 生成数据指南
基于 drawio 开发图论
快捷操作
- 快速回到 0,0 的位置
- 快速创建一个带有标题的框（空白、组合）
- 缩略图的层级应该保持一致，同一层的都应该缩略。缩略策略：同级别一起同时缩略 | 内容量
- 右键选择是否渲染成缩略图（保持记忆）
- 节点内容支持 md 渲染，自动换行
- 按住
atl将节点收纳致元素内 - 快速排版
- 放大缩小
- 内容居中
- 快速选择
Shift - 自动往外周围扩展节点的宽度、高度（当新增了节点内容的的时候，自动扩展，防止内容块重叠）
- 支持组合（无边框的组合），有边框的文件式组合
- 锁定 section
- 阅读模式下，禁止移动，荧光笔，隐藏质点
BUG
- 部分节点在移动时，无法组合一起相对移动。尽管在同一个框内。忽略层级都是一样的效果。
功能
- 给图片添加备注描述，说明该图片的作用。自定义元素
- 在线云功能
- 字体修改
- 博客页面
- 工作站的概念。一张大的画布，然后很多个零散的卡片笔记，没被整理分类。拖进树中收纳
- 折叠/展开组。隐藏。自定义脚本，在只读/演示状态下，快速切换状态（画布位置、折叠状态）。
- 草稿纸的功能
- AI 学习助手（碎片化学习）（指定学习计划、提供情绪价值）：学习项目，学习书本，学习课程。制定学习计划，学习策略，学习方式。学习模式类似于一个学习树（叶节点，然后回溯）
- AI处理数据。官方提供处理数据的脚本。插件。
- 实时渲染，内容块
- 快捷键触发弹窗，然后输入数字（指定代码、缩写），即可打开对应的功能（插件...）。open 32。hide 32。类似于视图编号。工作区，快速切换工作区的视图状态。视图也可以有 x,y 位置记录。磁吸视图，固定，调节宽高。默认可以 clear 所有的视图，但是保留文件窗口的 header 栏，以及 map 画布。（画布可以切换，但是只能展示一张画布）
Glint笔记，目录就是标签，小记直接标记标签，后续慢慢整理
卡片式笔记管理。给笔记添加很多标签，当共同的标签累积数达到5个时，也新增一个分类。一个卡片可以属于多个分支，通过关联表进行引用。具体的存储的话，通过文档的摘要id。通过时间分类对原子卡片进行管理。
glint-note: 可以借助思维导图进行规划任务。划分支。贴图标记。添加标记，标签：是否复习。
将glint笔记集成到harness中
glint随机复习卡片，选择标签范围
快捷标签。自动过期的标签
AI 自动将当前的卡片归类到指定的标签下去
自动将标题等级拆分成板块。阅读模式下，点击是否通过，添加🏷️，已学习，未理解。打标记。每个小版块(标题等级)容器
开一个卡片笔记，然后图谱中，直接把卡片丢进图谱里面，滑动卡片扔进去
用日历📆作为文件icon渲染
跳转的时候解析链接，当时本地相对路径的时候，渲染为卡片跳转，页面跳转，当是网络链接，不同的渲染机制
分类的策略。不能太深了，也不能太多同级的。树的结构
glint-note
支持一种渲染格式：文件树
+ src/
- main.java
- application.yaml
+ test/
+ doc/
...
+ spec/
- TODO.md
- README.mdglint-note 的笔记渲染要聚合 typora + yuque + notion + obsidian 的各家所长
任何加载都是树形的，渐进式披露。标签🏷️而不是大纲
文件命名规则
序号，每个文件夹下
格式：
00-文件名一个文件夹下的文件数量不能过多！就算真的文件很多，那也需要分组管理，第一个文件夹放 100 个，第二个再放 100 个
序号的第一位可以用来分层，如果分层超过了 10 层，那复杂度太高了，说明有问题！
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