快速開始

💡TL;DR

先準備可捨棄的 Markdown 筆記與已能存取的 provider。處理資料夾前先核對生成檔案。雲端呼叫會傳送任務內容；本地模型也需要執行中的伺服器與已下載模型。

第一步：設定首個 LLM Provider

安裝並啟用，開啟設定 → Notemd。
選擇 provider，填寫需要的端點與憑證，選擇帳號可用模型。支援時使用 取得模型；出現在清單中仍需實際生成驗證。
執行 測試連線，先修正認證、模型與端點錯誤。
搜尋 概念筆記資料夾路徑，如需概念檔案，指定專用資料夾，例如 concepts。初始設定為空；concepts/ 是自行選擇的範例，並非預設目錄。

Ollama 先拉取模型並填寫精確本地名稱，預設端點 http://localhost:11434/api。LM Studio 需啟動本地伺服器並使用 LMStudio 預設。見本地模型。本地摘要模型不會使網路研究離線。

建立 Notemd trial.md，寫入可安全傳送的短文：

機器學習模型使用神經網路，從範例中學習規律。

執行 處理檔案（新增連結）。預設在原目錄寫入獨立 Notemd trial_processed.md 並保留原文。核對實際連結；可能的結果如下：

[[機器學習]]模型使用[[神經網路]]，從範例中學習規律。

已設定的概念資料夾也可能收到概念筆記。仍須審核連結與檔案，不能假定模型完整識別了所有重要概念。

使用 擷取概念（目前檔案），可不改寫源筆記而擷取概念；需先設定概念資料夾。獨立擷取預設只含標題，且不加入來源反向連結，需時明確啟用。概念筆記說明與添加連結流程的差異。

在開啟的 Markdown 編輯器選取主題，或使用筆記標題，執行 研究並摘要。設定中明確選擇有 API key 的 Tavily 或 DuckDuckGo。摘要附加至當前筆記，採用結論前先開啟來源核對。

預設 One-Click Extract 使用以下定義：

One-Click Extract::process-current-add-links>batch-generate-from-titles>batch-mermaid-fix

它依序添加連結、為概念或所選資料夾內符合條件的筆記生成正文，再修復 complete 資料夾內的 Mermaid。範圍可能包括既有概念筆記，首次請用專用測試目錄。預設不會自動加入網路研究或圖表生成。

在進度介面選擇取消，停止後續工作。已完成輸出保留；取消不是復原交易，也不保證 provider 停止生成或計費。等待任務收斂後再重跑，檢查輸出路徑和復原衝突，不要假定取消即無產物。