クイックスタート
破棄できる Markdown ノートと、利用可能なプロバイダーから始めます。フォルダー全体を処理する前に生成ファイルを確認してください。クラウド呼び出しはタスク内容を送信します。ローカルモデルにも起動済みサーバーと取得済みモデルが必要です。
手順1：最初の LLM プロバイダーを設定
- 導入して有効化し、設定 → Notemd を開きます。
- プロバイダー、必要なエンドポイント／認証情報、利用可能なモデルを指定します。対応する場合は Fetch models を使えますが、一覧にあるモデルでも生成の確認が必要です。
- 接続をテスト を実行し、認証、モデル、URL の問題を先に解決します。
- 概念ノートのフォルダーパス を検索します。概念ファイルが必要なら
conceptsなど専用フォルダーを指定します。初期値は空で、concepts/は自分で選ぶ例です。
Ollama はモデルを先に pull し、正確な名前を指定します。プリセット URL は http://localhost:11434/api。LM Studio はサーバーを起動して LMStudio を選びます。ローカルモデルを参照してください。要約モデルがローカルでも Web 調査には通信が必要です。
手順2：最初のタスクを試す
Notemd trial.md を作り、送信してよい短文を書きます。
機械学習モデルはニューラルネットワークを使い、例からパターンを学習します。
サイドバーまたはパレットから ファイルを処理（リンク追加） を実行します。既定では同じフォルダーに Notemd trial_processed.md を作り、原文を残します。結果を確認してください。例えば次のような出力になりますが、モデルによって異なります。
[[機械学習]]モデルは[[ニューラルネットワーク]]を使い、例からパターンを学習します。
指定した概念フォルダーにもノートが作られる場合があります。リンクとファイルを確認し、重要な概念をすべて正しく抽出したとはみなさないでください。
手順3：機能を試す
概念ノートの抽出
概念を抽出（現在のファイル） は原文を書き換えずに概念を抽出します。概念フォルダーの指定が必要です。単独抽出はタイトルのみ、出典へのバックリンクなしが既定です。必要なら明示的に有効化します。概念ノートでリンク追加との違いを確認できます。
調査と要約
開いた Markdown エディターで主題を選択するかノートタイトルを使い、調査して要約 を実行します。設定でキー付き Tavily または DuckDuckGo を明示的に選びます。要約は現在のノートに追記されます。結論を採用する前に出典を開いて確認します。
ワンクリックワークフロー
既定の One-Click Extract は次の定義です。
One-Click Extract::process-current-add-links>batch-generate-from-titles>batch-mermaid-fix
リンク追加、概念または選択フォルダーの対象ノートへの本文生成、生成後の complete フォルダー内 Mermaid 修復を順に行います。既存の概念ノートも対象になり得るため、最初は専用テストフォルダーを使います。調査や図生成のステップは自動では加わりません。
キャンセルと出力確認
進捗画面の キャンセル で後続処理を停止します。完了した出力は残り、キャンセルはロールバックではありません。プロバイダー側の生成や課金停止も保証しません。終了処理が落ち着くまで待ち、出力先と復旧競合を確認してから次を実行します。
トラブルシューティング
- 認証／モデル：正確なプロファイルを確認し接続を再テスト。
- 概念ファイルがない：フォルダーの指定と有効化を確認。
- リンクが役立たない：応答とプロンプトを確認。有用な抽出を保証する最小語数はありません。
- レート制限：割当量の調査中は既定の並行数
1を維持。
次に読む
- 設定：検索、お気に入り、出力先、言語。
- ワークフロー：有効な ID とエラー方針。
- トラブルシューティング：診断と再現。
- GitHub Issues：機密情報を除いた報告。