obsidian-upgit

项目地址: GitHub - kiusnax/obsidian-upgit

一个简单的 Obsidian 图片上传插件，基于 upgit。

简介

之前一直使用 Typora，最近切换到了 Obsidian。然而，我发现现有的 Obsidian 图片上传插件体验都不太理想，于是和 Antigravity 老师一起搓了这个插件。

它的主要功能是拦截 Obsidian 的图片粘贴事件，将图片自动上传到配置的图床，并替换为远程链接。

演示

功能特点

• 无缝体验：直接粘贴图片，插件会自动处理上传。
• 即时反馈：粘贴后立即显示本地预览，后台静默上传，上传成功后自动替换为远程链接。
• 灵活配置：基于强大的 upgit CLI 工具，支持多种图床配置。

前置要求

本插件依赖于 upgit 命令行工具。在使用前，请确保你已经下载并配置好了 upgit。

• upgit: GitHub - pluveto/upgit: Another upload hub that supports clipboard. It works well with Typora, Snipaste, VSCode.

确保 upgit 在你的终端中可以通过命令正常上传图片。

配置指南

1. 安装插件：将本仓库代码编译后的 main.js, manifest.json 文件放入 Obsidian 仓库的 .obsidian/plugins/obsidian-upgit/ 目录下。
2. 启用插件：在 Obsidian 设置 → 第三方插件中启用 obsidian-upgit。
3. 插件设置：
   
   • 打开插件设置页面。
   • Upgit Executable Path: 填写 upgit 可执行文件的绝对路径 (例如: C:\Tools\upgit.exe 或 /usr/local/bin/upgit)。
   • Local Assets Folder: (可选) 设置临时图片的存储目录，默认为 assets。

使用方法

配置完成后，只需在 Obsidian 编辑器中粘贴图片（Ctrl+V / Cmd+V），插件即可自动工作。

开发

npm install
npm run dev

缘起

只用服务器搭建 memos 未免太大材小用了，而且也浪费钱。所以就想尽量用无服务器部署 memos。

render

render 由于免费存储空间过低，不是优选。

• 使用 render 创建 Web Service
• Image：填写为 neosmemo/memos:stable
• Environment Variables 分别填入:
  • Key、port
  • Value、5230

保活方式： https://github.com/hoochanlon/keep-alive

zeabur

memos 官方镜像按照如图所示填写相关参数

🖼️ 图片加载失败打开图片链接

使用 hu3rror/memos-litestream （该项目解决了备份换机迁移数据的痛点）项目镜像的填写方式

S3 配置如图及相关解答（建议看完该 issue 链接内容）： https://github.com/hu3rror/memos-litestream/issues/67

• b2

• memos

CF 代理 B2 配置见（适用于图床、文件管理免流服务）： https://github.com/hoochanlon/CF-Proxy-B2

链接 🔗: https://pdp.asset.v6.navy

目前存储于测试网上，所有存储记录都会上链。
https://pdp.vxb.ai/calibration/dataset/6666

一次性上传超过 150 GB 可以帮忙生成一个类似 Openlist 的网页，效果如下

https://gw.crust-gateway.xyz/ipfs/bafybeiajrldj35kpzzozpzfg3yu2sgknbrzrqpgp7jb2wrj3xo5tobfnkq/

对比原网站 https://al.chirmyram.com

待开发功能

使用 privateKey 或 walletAddress + sessionKey 上传至主网。
自定义上传节点（providers）。

上传失败处理

在设置中，将 skipped piece 调整为“失败编号减 1”（例如失败在 piece 25，就填 24）。
选择与上次相同的 piece size，重新上传相同文件或文件夹即可继续。

项目背景:

起初是在整理表情包给角色扮演的机器人匹配合适语境的表情包麻烦，自己手动给图片打标较慢切难以管理。这两周空闲时间在 ai 加持下写了这个项目 (100% ai 生成哦，人工只做指挥)。

Note

理论上可以作为统一图床打标后给 ai 来筛选个性化符合语境的图片，不局限于表情包。

项目主要功能：

• 基于视频模型和自定义提示词自动对图片进行打标 (打标推荐 gpt、gemini)，然后向量化存储 (可选本地模型或者在线模型，在线的话轨迹流动 BAAI/bge-m3 免费的哦)，提供多维度的筛选。
• 支持 s3 兼容端点存储，并支持设置备份端点自动同步备份，对存储端点进行负载均衡。
• 简单的多用户管理，方便多人合作上传
• 图片区分公开和个人可见 (管理员可见所有) 详情可参考
  
• 可前后端分离部署

项目地址：

** 项目体验地址：**https://img-tag.vercel.app demo/demo123
体验地址未配置视觉模型哦，需要完整功能的话可以自己部署试试看

资源占用

项目强依赖一个支持 vector 扩展的 postgresql，没有本地的话推荐在线的 https://neon.tech/

项目功能截图预览:

1. 首页

   

2. 仪表盘

   

3. 我的图库 - 这里提供多维筛选 + 批量操作

   

4. 图片探索 (公开)- 提供多维搜索和向量搜索

   
   
   
   

大图沉浸性浏览 + 部分键盘交互方便切换

5. 上传图片 - 右下角浮标触发

6. 存储端点管理

7. 标签管理，主分类标签提示词拿过去针对性提取相关关键字。

8. 任务队列

对于批量、耗时的异步操作，比如图片分析、批量删除、同步、批量分析等可以看到在任务队列看到相关参数和操作对象及结果

9. 系统设置

全局配置视觉模型相关内容、向量模型、以及用户管理和一些杂项配置