关于Obsidian 插件 Copilot，今天学到的一些知识

在AI的帮助下，今天花了一点时间学习研究 Obsidian 插件 Copilot。

Copilot提供了丰富的预定义指令，主要有四类30条指令，具体是：

文本处理

Generate table of contents for selection: 为选中的文本生成目录。
Make selection longer: 将选中的文本内容扩展，使其更详细。
Make selection shorter: 将选中的文本内容压缩，使其更简洁。
Remove URLs from selection: 从选中的文本中移除所有 URL 链接。
Rewrite selection to a press release: 将选中的文本改写为新闻稿格式。
Rewrite selection to a tweet: 将选中的文本改写为推特推文格式。
Rewrite selection to a tweet thread: 将选中的文本改写为一系列推特推文格式 (thread)。
Simplify selection: 简化选中的文本内容，使其更容易理解。
Summarize selection: 总结选中的文本内容，提取关键信息。
Translate selection: 翻译选中的文本内容。
Change tone of selection: 改变选中的文本内容的语气，例如从正式改为非正式。
Emojify selection: 在选中的文本内容中添加表情符号。
Explain selection like I'm 5: 用五岁小孩能理解的方式解释选中的文本内容。
Fix grammar and spelling of selection: 修正选中的文本内容中的语法和拼写错误。

自定义提示词

Add custom prompt: 添加自定义提示词，用于引导 Copilot 生成特定类型的文本内容。
Apply ad-hoc custom prompt: 应用临时自定义提示词，仅在当前操作中生效。
Apply custom prompt: 应用已保存的自定义提示词。
Delete custom prompt: 删除已保存的自定义提示词。
Edit custom prompt: 编辑已保存的自定义提示词。

知识库管理

Index (refresh) vault for QA: 索引 (刷新) 整个知识库，用于问答功能。
Force re-index vault for QA: 强制重新索引整个知识库，用于问答功能。
Set exclusion for Vault QA mode: 设置在问答模式下排除哪些文件。
Set note context for Chat mode: 设置聊天模式下的笔记上下文，让 Copilot 了解当前笔记内容。
Count total tokens in your vault: 计算整个知识库中包含的总 token 数。
Count words and tokens in selection: 计算选中的文本内容中包含的单词和 token 数。
Clear local vector store: 清除本地向量存储，释放内存空间。
Garbage collect vector store (remove files that no longer exist in vault): 清理向量存储，删除不再存在于知识库中的文件数据。

界面操作

Toggle Copilot Chat window: 打开或关闭 Copilot 聊天窗口。
Toggle Copilot Chat window in Note Area: 在笔记区域打开或关闭 Copilot 聊天窗口。

但是，当下版本无法自己编辑修改这些指令。好在自定义提示词指令，允许我们自己按照工作流编写提示词，实现快捷调用。用起来非常丝滑，感觉在日常工作中，已经可以不用再访问chatgpt网站了。

另外，总结一下关于 Obsidian Copilot 插件，学习到的要点：

1. 自定义提示词：
   Copilot 允许用户创建自定义提示词，用于生成特定类型的文本内容。
   提示词可以使用多种变量，例如 {FolderPath} 代表文件夹路径， {#tag1,#tag2} 代表带有指定标签的笔记。
   目前 Copilot 不支持在执行指令时直接输入变量信息，需要在创建提示词的时候就将变量信息填写完整。

2. 文件夹选择：
   如果需要使用 {FolderPath} 变量，需要先切换到 Obsidian 的文件浏览器界面，选中目标文件夹，然后再回到笔记编辑界面应用提示词。
   Copilot 会记住你选中的文件夹，并将 {FolderPath} 参数替换为该文件夹的路径。

3. 指令显示：
   Copilot 在 Obsidian 的不同界面会显示不同的指令，具体取决于当前上下文环境。

4. 本地模型与远程模型：
   Copilot 支持使用本地模型和远程模型。
   本地模型需要指定模型文件路径。
   远程模型可以使用 Ollama 服务，需要设置 OLLAMA_ORIGINS 环境变量，并将 Copilot 的 "Ollama URL" 设置为 http://localhost:11434。

5. 模型选择：
   可以通过 Ollama 的网页界面或命令行界面查看已加载的模型。
   在 Copilot 的设置页面中，可以选择 Ollama 中所有可用的模型。

6. 模型速度:
   模型规模、微调数据集、硬件限制和 Ollama 配置都会影响模型运行速度。

7. 问答功能:
   Copilot 的问答功能是基于检索的，适用于回答关于长笔记的具体问题。
   对于需要处理长文本的通用问题，聊天模式是更好的选择。