Obsidian AI 智能分类插件

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🎯 解决什么问题？

你是否也有这样的困扰：

• ❌ Inbox 文件堆积：每天收集的文章越来越多，但整理起来费时费力
• ❌ 手动分类繁琐：每次都要想"这篇文章该放哪个文件夹？"
• ❌ 分类标准不统一：有时放在"前端"，有时放在"React"，混乱不堪
• ❌ 拖延整理：因为太麻烦，Inbox 里的文件越来越多...

这个插件就是为了解决这些问题而生的！

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✨ 核心特性

🤖 AI 智能分类

• 自动分析内容：AI 会阅读文章标题和内容，理解主题
• 精准分类：从你定义的分类树中选择最合适的分类
• 置信度评分：告诉你对分类结果有多确信

🌐 双提供商支持

• Ollama (本地)：完全免费，隐私保护，支持 Llama、Qwen 等模型
• OpenAI API：云端服务，支持 GPT-4、DeepSeek、Kimi 等模型

📦 批量处理

• 一键分类整个 Inbox 文件夹
• 实时显示处理进度
• 低置信度结果自动请求确认

🎨 灵活配置

• 可视化分类树编辑器
• 自定义置信度阈值
• 选择是否自动移动文件

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📸 效果演示

分类前

Inbox/
├── 如何用 React Hooks 优化性能.md
├── Docker 容器化最佳实践.md
├── 机器学习算法详解.md
└── ... (100+ 篇文章堆积)

分类后

Inbox/
├── 编程/
│   ├── 前端/
│   │   └── 如何用 React Hooks 优化性能.md
│   └── DevOps/
│       └── Docker 容器化最佳实践.md
└── AI & ML/
    └── 机器学习/
        └── 机器学习算法详解.md

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🚀 快速开始

1️⃣ 安装插件

方式一：社区市场（推荐）

1. 打开 Obsidian 设置 → 社区插件
2. 关闭"安全模式"
3. 浏览社区插件，搜索 "AI Classifier"
4. 点击安装并启用

方式二：手动安装

# 下载最新版本
cd /path/to/your/vault/.obsidian/plugins/
git clone https://github.com/your-username/obsidian-ai-classifier.git
cd obsidian-ai-classifier
npm install
npm run build

然后在 Obsidian 中启用插件。

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2️⃣ 配置 AI 服务

选项 A：使用 Ollama（免费，本地）

适合：有本地 GPU、注重隐私、不想付费的用户

1. 安装 Ollama

   # macOS/Linux
   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   
   # 或访问 https://ollama.com 下载
   

2. 下载模型

   # 推荐模型（按效果排序）
   ollama pull llama3.2      # 最新 Llama 模型（推荐）
   ollama pull qwen2.5       # 阿里千问，中文效果好
   ollama pull mistral       # 欧洲开源模型
   

3. 配置插件

   • 打开插件设置
   • AI 提供商选择 "Ollama"
   • 地址保持默认 http://localhost:11434
   • 模型填写你下载的模型名（如 llama3.2）

4. 测试连接

   • 点击"测试连接"按钮
   • 看到"连接成功"即可开始使用

选项 B：使用 OpenAI API（云端）

适合：追求最佳效果、愿意付费的用户

支持的 API 服务：

• OpenAI：GPT-4、GPT-3.5
• DeepSeek：性价比高，中文友好
• Moonshot (Kimi)：长文本支持
• 智谱 AI：国产大模型

配置步骤：

1. 获取 API Key（从对应服务商官网）
2. 在插件设置中选择提供商
3. 填入 API Key
4. 选择模型（推荐 gpt-4o-mini 或 deepseek-chat）
5. 点击"测试连接"验证

费用参考：

服务商	模型	价格（每百万 Token）
OpenAI	GPT-4o-mini	¥0.7 / ¥2.1
DeepSeek	DeepSeek Chat	¥0.1 / ¥0.2
Moonshot	V1 8K	¥0.8 / ¥2.0

💡 每篇文章约消耗 500-1000 tokens，分类 100 篇文章约花费 ¥0.05-0.5

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3️⃣ 配置分类树

插件默认提供技术博客的分类模板：

{
  "编程": {
    "前端": true,
    "后端": true,
    "移动端": true,
    "DevOps": true
  },
  "AI & ML": {
    "机器学习": true,
    "深度学习": true,
    "NLP": true
  },
  "数据": {
    "数据库": true,
    "数据工程": true
  },
  "架构": {
    "系统设计": true
  },
  "Other": true
}

自定义分类树：

1. 在设置面板中直接编辑
2. 添加/删除/重命名分类
3. 支持多层级嵌套
4. 点击"恢复默认"可重置

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4️⃣ 开始使用

方式一：分类 Inbox 文件夹

1. 将待分类文件放入 Inbox 文件夹
2. 按 Cmd/Ctrl + P 打开命令面板
3. 输入"AI智能分类"，选择"分类收件箱"
4. 等待处理完成

方式二：分类当前文件

1. 打开任意笔记
2. 按 Cmd/Ctrl + P 打开命令面板
3. 选择"AI智能分类 - 分类当前文件"
4. 查看分类结果

方式三：右键菜单

• 在文件管理器中右键文件 → "AI智能分类"
• 或在编辑器右上角菜单 → "AI智能分类"

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⚙️ 高级设置

置信度阈值

• 默认值：0.7 (70%)
• 作用：AI 置信度低于此值时，会请求用户确认
• 建议：
  • 追求准确：设为 0.8
  • 追求效率：设为 0.6

自动移动文件

• 开启：分类后自动移动到对应文件夹
• 关闭：仅显示分类建议，不移动文件

扫描子文件夹

• 开启：递归扫描 Inbox 下所有子文件夹
• 关闭：仅扫描 Inbox 顶层文件

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📖 使用场景

场景一：技术博客收集者

每天收集 10+ 篇技术文章 → 每周整理一次 → 插件自动分类到：
编程/前端、编程/后端、AI/机器学习、数据/数据库...

场景二：个人知识管理

自定义分类树：
工作/
├── 项目管理
├── 技术方案
└── 会议记录
学习/
├── 读书笔记
├── 课程笔记
└── 技能提升
生活/
├── 健康管理
└── 财务规划

场景三：学术论文管理

按领域分类：
论文/
├── 机器学习/
│   ├── 监督学习
│   ├── 无监督学习
│   └── 强化学习
├── 计算机视觉/
└── 自然语言处理/

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🎓 最佳实践

✅ DO

• ✅ 定义清晰的分类树：每个分类要有明确的边界
• ✅ 定期回顾低置信度结果：帮助改进 AI 判断
• ✅ 保持分类树精简：建议不超过 3 层、20 个分类
• ✅ 备份重要文件：虽然插件会安全移动，但备份总是好的

❌ DON'T

• ❌ 过度细分：如"React Hooks"、"React Router" 分得太细
• ❌ 混合维度：如同时用"前端"和"React"两个分类
• ❌ 忽略低置信度提示：AI 也不确定时，人工确认更靠谱

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🔧 故障排除

问题：Ollama 连接失败

解决步骤：
1. 确认 Ollama 正在运行：在终端输入 ollama list
2. 检查地址是否正确：默认 http://localhost:11434
3. 尝试重启 Ollama：ollama serve
4. 检查防火墙设置

问题：API Key 无效

解决步骤：
1. 检查 API Key 是否正确复制（没有多余空格）
2. 确认账户是否有余额
3. 对于 DeepSeek 等，检查是否开通了 API 服务

问题：分类结果不准确

解决步骤：
1. 尝试更强的模型（如 GPT-4o）
2. 调整置信度阈值
3. 简化分类树，避免模糊边界
4. 在 GitHub Issues 反馈具体案例

问题：处理速度慢

解决步骤：
1. Ollama：使用更小的模型或开启 GPU 加速
2. API：检查网络延迟，考虑使用国内 API（DeepSeek、Kimi）
3. 批量处理时减少单次文件数量

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❓ 常见问题

Q: 支持哪些文件类型？ A: 目前支持 Markdown (.md) 和纯文本 (.txt) 文件。

Q: 数据会上传到云端吗？ A:

• 使用 Ollama：完全本地运行，数据不上传
• 使用 API：文章内容会发送到对应服务商

Q: 可以撤销分类吗？ A: 当前版本暂不支持，建议先在测试库中试用。

Q: 支持中文吗？ A: 完全支持！推荐使用 Qwen、DeepSeek 等中文友好的模型。

Q: 为什么有些分类结果很奇怪？ A: AI 模型可能对某些领域不熟悉，建议：

1. 使用更强大的模型
2. 在分类树中添加更明确的描述
3. 反馈给我们改进提示词

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🗺️ 功能路线图

✅ 已完成（v0.1.0）

• AI 智能分类核心功能
• Ollama + OpenAI 双提供商
• 可视化分类树编辑器
• 批量处理

🚧 进行中（v0.2.0）

• 分类历史与撤销
• 进度条显示
• 多语言支持

📅 计划中

• 自动标签生成
• 分类规则引擎
• 统计面板
• 自动分类（实时监听）

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🤝 贡献指南

欢迎贡献代码、报告 Bug 或提出建议！

开发环境

git clone https://github.com/tonnywu/obsidian-ai-classifier.git
cd obsidian-ai-classifier
npm install
npm run dev  # 开发模式，自动监听文件变化

项目结构

src/
├── main.ts              # 插件入口
├── services/
│   ├── Classifier.ts    # 分类核心逻辑
│   ├── OllamaProvider.ts
│   └── OpenAIProvider.ts
├── commands/
│   └── ClassifyCommand.ts
├── settings/
│   ├── SettingsTab.ts   # 设置面板
│   └── CategoryTreeView.ts
└── utils/
    ├── fileOps.ts       # 文件操作
    └── errorHandler.ts  # 错误处理

提交 PR

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交更改：git commit -m 'Add amazing feature'
4. 推送分支：git push origin feature/amazing-feature
5. 提交 Pull Request

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📄 许可证

MIT License - 自由使用、修改和分发

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💬 社区与支持

• Bug 反馈：GitHub Issues
• 功能建议：GitHub Discussions
• 加入社区：Obsidian 中文社区、少数派、V2EX

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🙏 致谢

• Obsidian - 强大的知识管理工具
• Ollama - 本地大模型运行工具
• OpenAI - GPT 系列模型
• 所有贡献者和早期测试用户

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English

What problem does this solve?

Obsidian AI Classifier automatically organizes your notes using AI, so you don't have to manually sort files into folders anymore.

Key Features

• 🤖 AI-powered content analysis and classification
• 🌐 Supports Ollama (free, local) and OpenAI API (cloud)
• 📦 Batch process entire folders
• 🎨 Visual category tree editor
• 🌍 Multi-language support (Chinese & English)

Quick Start

1. Install from Obsidian Community Plugins
2. Configure AI provider (Ollama or OpenAI API)
3. Define your category tree
4. Run classification command

Documentation

For detailed documentation in English, please visit Wiki.

License

MIT License