【AI学习笔记】与AI协作开发Markdown总结工具

一、背景与问题

• 日常需求：在学习和工作中经常需要处理大量文本类内容，耗时较多。

• 现有AI工具的不足：

• 敏感信息不便上传；

• 对话过程中容易丢失上下文；

• 回答需手动复制粘贴、整理后保存，操作繁琐。

二、解决方案

• 开发目标：自主开发一个基于Markdown的文本总结工具，提升效率并保护隐私。

• 核心功能：

• 自动识别本地Markdown文件；

• 调用本地Ollama大模型进行文本总结、改写和润色；

• 将处理结果写入新的Markdown文件中。

三、优势特点

• 隐私保护：使用本地模型，避免敏感信息上传云端；

• 成本低：可使用本地电脑拉取免费的大模型；

• 灵活性高：小参数模型也能达到良好效果；

• 适用场景广泛：适用于工作日志、会议记录、个人履历、自媒体文案等。

四、功能演示

• 界面结构：三栏式布局，支持手动调节各区域宽度；

• 操作流程：

1. 设置输入文件夹；

2. 放入Markdown文件；

3. 点击扫描并选择文件；

4. 选择总结模型与提示词；

5. 开始处理，实时查看GPU占用情况；

6. 预览结果并复制使用。

五、技术细节

• 模型调用：使用千问30B大模型（对算力要求较高）；

• 硬件需求：建议使用4090显卡以充分发挥性能；

• 处理速度：速度快，逻辑清晰，适合实际应用。

六、后续计划

• 演示如何与AI协作开发该Web程序。（PS：上面的总结就是用的这个程序做的）