简悦的发布通道,简悦 - 让你瞬间进入沉浸式阅读的 Chrome 扩展,还原阅读的本质,提升你的阅读体验。地址 https://simpread.pro 讨论群地址 https://t.me/simpreadgroup
▎ 👋 广受好评的 Notion 图床功能回归,采用官方方案 🥳
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💡 写在前面
Notion 私有 API 虐我千百遍,我仍待它如初见,终于守得云开见月明 😂
🎉 Notion 图床功能重新上线,采用官方方案后不再会出现意外失效问题。
至此,所有导入到 Notion 的功能均已采用官方方案。😄
📥 下载地址
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/OpaogjT8KJ
🖼 Notion 图床
无须任何设置,仅需开启此选项,基础账户即可使用。
🌟 图片代理功能
2.1.0 版本新增图片代理功能,专门解决部分图片无法转换为 Notion 图床的问题。
Cloudinary 图床(本地方案)也一并加入此功能。
注意:此功能为高级账户权限,如有需要 请升级你的账户。😄
▎ 截止到 2.1.0 版,共内置了三种图床方案:
1️⃣ Notion 图床
2️⃣ Cloudinary 图床(本地化与服务器方案)
3️⃣ 图床插件
详细对比请参考 说明文档。
🆕 2.0 版功能回顾
👉 /posts/610
📈 安装与升级
没有【使用同步助手 · 自动同步】的话,可通过 此链接 安装。
已经【使用同步助手 · 自动同步】的话,请使用 插件管理器 安装。
请点击 #Notion 查看更多用法
▎ 这是「五一」特辑的第四期,预计 2 ~ 3 期 😄
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📝 写在前面
这篇内容是 上期 的延续。
💻 同步助手
插件管理器 + Assistive Touch
因为使用了同步助手,所以必须要安装前者;后者可以方便地调用插件管理器,以及一些频次不高的插件,如:PDF 辅助增强与导入到 WorkFlowy 插件。
📚 稍后读辅助
Live Editor + 稍后读辅助增强 + 图床
加入稍后读前,可以使用 Live Editor 对页面任意内容进行修改;加入稍后读时,使用快捷键
f f
先让图床插件工作,将页面的图片转换为 Cloudinary 图床,然后再自动生成本地快照,全部完成后会自动加入稍后读。这时本地快照的图片即为 Cloudinary 图床的图片,避免了图片 404 的问题,同时阅读模式的内容也来自基于 Live Editor 修改后的本地快照。
📤 导出(自动化方案)
自动化辅助增强 + Markdown 模板辅助增强 + Obsidian + Notion
自动化辅助增强提供了强大的全流程自动化方案,可通过操作任意多的插件使其自动化工作。
Markdown 模板辅助增强提供了强大的模板编辑功能,可在标注时生成符合预期的标注文件。
当这些完成(也就是当我按下
f f
)后,会自动导入到 Obsidian 和 Notion 中,同时在标注完毕后也会如此。注意:其实并不需要导入到 Notion,我并没有将 Notion 当作「剪藏」App,这套流程只是用来确保导入到 Notion 对各类页面的兼容性测试。
🗃 导出(手动方案)
PDF 辅助增强 + 导入到 WorkFlowy
PDF 辅助增强提供了比原生方案更灵活的 PDF 生成方式,个别情况下会将某些适合深夜阅读的内容生成 PDF 并在 Kindle 上阅读。
我一直是 WorkFlowy 重度用户,所以个别情况下也会将具有大量标注的页面导入到 WorkFlowy 中,方便我后续进行梳理。
🔚 综上
这就是我使用简悦常用插件(以及工作流)。
▎ 这是「五一」特辑的第三期,预计 2 ~ 3 期 😄
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📝 写在前面
很多用户都很好奇我是如何使用简悦的,接下来就聊聊这个话题。
从我的视角看,使用简悦就是使用简悦的插件。
简悦插件相当于「乐高积木」,通过不同的排列组合就能产生不同的「化学反应」(工作流)。基于此,我将按照类型分别介绍几组不同的插件。
🎨 美化类
模仿 Safari 阅读模式样式 + 题图 + Lightbox Gallery + 文本两端对齐 + 自定义字体(目前在使用 Maple Mono 字体) + 月白主题
模仿 Safari 阅读模式样式 + 题图可以让阅读模式更好看;Lightbox Gallery 用来查看「大图」;月白提供了更大的字体;Maple Mono 提供了我喜欢的字体样式;文本两端对齐提供了更符合中文阅读习惯的对齐方式。
通过上述组合能让阅读模式看起来更赏心悦目。
🔌 阅读模式辅助类
阅读模式动效优化 + 阅读模式优化 + 知乎阅读辅助增强 + 微信公众号辅助增强
前两个插件用来优化阅读模式的动效(比如我会将动效调整到最快),后两个插件会优化在知乎或公众号阅读时的体验。
🤖 AI 辅助类
阅读助手 + 划词搜索 + 全文翻译 + 划词翻译 + 英文阅读版面辅助增强 + 导出简悦知识库
阅读助手让阅读模式直接「内置」AI 大模型,除了提供最基本的阅读理解外,还可以帮你查找相似稍后读、每日回顾等功能。
划词搜索内置的 AI Search 可以让我快速查找任意需要理解的内容。
全文翻译 + 划词翻译 + 英文阅读版面辅助增强,让英语阅读更轻松。
导出简悦知识库可以方便地将任意标签的内容合并导出,方便支持 RAG 类的产品使用。
📍 标注辅助类
标注地图 + 关联标注
前者可以让我更方便地找到标注过的内容,特别适合有大量标注的页面;后者可以让我快速找到与当前标注相关的内容。
💡 未完待续...
下次推送聊聊同步助手、稍后读全自动化和导出。
▎ 这是「五一」特辑的第二期,预计 2 ~ 3 期 😄
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📝 写在前面
拖延症发作了,实在抱歉,再加上五一期间的各种事情,导致这一期的更新时间有点晚了。😂
🤖 聊聊简悦的各种 AI 用法
简悦是最早加入 AI 功能的产品了,基于阅读模式的使用场景,我发布了多种基于 AI 的使用方案,在这里做一个总结。
📚 基于阅读模式的 AI 方案
1️⃣ 下载量超 100K 专门负责阅读理解的 阅读助手
2️⃣ 让 AI 帮你翻译的 全文翻译 + 划词翻译 方案
💾 RAG 数据库(在线方案)
简悦的优势在于本地化的稍后读数据,而这些数据可以作为 RAG 方案的输入,来构建你的专属知识库。
目前已经有不少(学生)用户基于这点将 LLM 当作专属 QA 问答机器人来使用。
👉 导出简悦知识库 | 将你的稍后读用于 LLM 的数据来源(RAG)
💽 RAG 数据库(本地方案)
如果你是 Obsidian 用户(或本地快照用户),可以利用这些本地化的数据,零代码打造你的个人专属 AI 本地 LLM 知识库
1️⃣ Trace 篇
2️⃣ Ollama + Cherry Studio 篇
⚡️ MCP 插件
将简悦的稍后读功能接入 MCP 服务,相比上面的方案,此方案更轻量级,也更灵活。
👉 简悦 MCP 助手
▎ 五一特辑预计 2 ~ 3 期 😄
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✍️ Live Editor 2.0
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/y8Mai5IBwN
拖了好久的 2.0 版终于发布了 😅 2.0 版重新为大家带来了【富文本编辑】。
1.x 版本因为与标注功能冲突,所以下线了此功能,2.0 版我重写了富文本编辑功能,支持:粗体 / 斜体 / 下划线 / 删除线 / 引用 / 代码块 / H1 ~ H3 / 清除样式
注意:跟已成熟的第三方 Library 在易用性上有些区别,简单使用完全没问题 😄
🔗 关联标注
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/spyfPXfEmr
顾名思义,通过此插件可以查找任意标注与你的稍后读相似的标注,核心功能:
1️⃣ 语句相似性匹配(基于文本特征)
2️⃣ AI语义检索匹配
3️⃣ 智能推荐关联标注内容
🗺 标注地图
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/Yo9v5ubTrO
此插件结合了多个用户的建议形成的(包括我自己),针对多标注场景下的浏览痛点,功能包括:
1️⃣ 全标注内容集中展示
2️⃣ 快速定位到任意标注
3️⃣ 文档模式(类似 WorkFlowy ) 和 大纲模式(类似 Obsidian )
📤 导入到 WorkFlowy
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/5rAnvS0kR6
不出意外的话,这应该是「内测」最长的一个插件了 😅 2022年7月份开始,历经20个月迭代优化。
我是 WorkFlowy 的重度用户,但 WorkFlowy 没有持导入功能的 API,所以为了更好的将简悦 → WorkFlowy ,我(主要仍是来自用户的催更 😂)开发了此插件。
即便在经常使用 Obsidian 和 Notion 的当下,有些很重要的标注内容,我也会通过此插件导入到 WorkFlowy 方便梳理,功能包括:
1️⃣ 突破原生导入限制
2️⃣ 无缝衔接简悦标注系统
▎ 将简悦的稍后读功能接入 MCP 服务。
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✨ 能做什么
通过此工具可以将你的
simpread_config.json
(以及本地快照)接入到任意大语言模型(LLMs),并内置了一些现成的工具方便您与稍后读内容进行交互。📝 使用前提
1️⃣ 此项目基于 MCP 开发,安装 Node.js 运行环境后才能使用。
2️⃣ 由于需要访问您本地的
simpread_config.json
文件,因此需要安装并配置同步助手功能,该功能为高级账户专属,如有需要 请升级。3️⃣ 需要配置同步助手的自动同步与本地快照功能,配置方法 请看此教程。
🏆 推荐客户端与 LLM 组合
在开发此工具期间,我们测试了多种支持 MCP 的客户端和大语言模型,目前效果最佳的组合为:ChatWise + Doubao 1.5 pro 256k(火山引擎)
📥 下载与配置
GitHub | 语雀
⚙️ 功能(工具)
📊 获取阅读简报
get_daily
输入指令如
今日阅读回顾
,支持的关键词包括: 今日
昨日
本周
上周
🏷 标签检索
search_tag
输入指令如
请检索标签 AI战争 的内容
,系统将生成相应简报。 当前标签检索采用模糊匹配方式,例如:aaa 会匹配
aaa
aaa/bbb
等包含 aaa
关键字的标签。🔍 内容检索
search_content
输入指令如
请检索包含 英伟达 的内容
,系统将生成简报,检索范围包括: 标题
描述
标签
标注的备注
标注的文本内容
标注的标签
⚡️ 环境变量配置
1️⃣
SEARCH_SNAPSHOT
控制上述功能是否包含本地快照内容,默认不包含,启用后,检索结果将包含本地快照,可获得更精准的答案(但会相应增加 Tokens 消耗)。
👉 详细说明
2️⃣
PROMPT
自定义 LLM 的返回内容格式,默认会根据您的提问直接回答,同时系统也提供了默认回复模板。
👉 详细说明
🎁 彩蛋(预告)
五一期间宅家「玩简悦」,我会在小长假期间推送关于简悦的一些新插件与AI 联动的新玩法。
📚 引申
点击 #OpenAI 查看更多
▎ 由于全文翻译与划词翻译现已支持与阅读助手相同的 GPT 4.1 系列模型及自定义 API,因此可以使用一些支持超长上下文且免费的大语言模型(LLM)来更好地支持英文阅读。
📋 前提回顾
全文翻译和划词翻译已支持 👉 自定义 API 和模型
🔌 利用简悦插件阅读英文资讯
👉 详细说明
我阅读英文内容的主要目的是查看资讯(英文类技术文档除外),所以大部分情况下无需逐句翻译,只需了解感兴趣文章的大致内容即可。
所以我更习惯使用:全文翻译的左右栏 + 一次性返回全部翻译 + 自定义 Prompt 方案,告诉 LLM 不要逐字逐句的翻译,而是将全文按照中文语境和逻辑理解后的中文理解。
🎓 利用简悦的沉浸式阅读环境学习英语
👉 详细说明
简悦的沉浸式阅读非常适合专注学习,如果希望通过简悦学习英语单词(如四六级词汇),可以试试简悦用户开发的一款 Chrome 浏览器扩展 LingKuma。
在简悦阅读模式下,LingKuma 可以自动高亮生词(例如导入四六级词汇表),点击即可查看 AI 提供的释义和讲解。
🚀 其他实用功能
👁🗨 仿生阅读(Bionic Reading):高亮单词前 40% 的字母,加速阅读,强化视觉记忆。
📏 阅读标尺(Reading Ruler):鼠标跟随高亮尺子,提升专注力。
🎬 YouTube 字幕处理:AI 自动添加标点,显示完整句子,支持使用 ASD 键控制字幕播放,方便练习听力。
📋 剪贴板监听:可高亮浏览器外的文本!(例如:配合 Luna Translator 监听游戏,实现跨软件高亮)。
🔊 文字转语音(TTS)支持:集成 MiniMax TTS,提供 200 多种音色,并支持声音克隆。
🤝 简悦「搭子」
简悦支持任意第三方浏览器扩展,如沉浸式翻译等。首先对原文进行翻译,然后右键 → 鼠标划取任意区域生成阅读模式,这样双语内容也会一同生成阅读模式,之后就可以在简悦中阅读。
同时,这种方式可以完美地将双语内容导入到 Obsidian、Notion 等简悦插件支持的笔记应用中。
🔎 关联
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▎ 全文翻译与划词翻译功能现已支持与阅读助手相同的 GPT 4.1 系列模型及自定义 API
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📥 全文翻译 3.0.1 & 3.0.2
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/Y7JxbP7B4H
📥 划词翻译 2.2.1 & 2.2.2
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/ohnTKVHz4a
🔄 更新说明
1️⃣ 新增对任意API结构的支持(API结构可与OpenAI不同,但返回数据结构需与OpenAI保持一致)
2️⃣ 更新至最新的GPT 4.1系列模型,包括:
gpt-4.1-mini
gpt-4.1-nano
gpt-4.1
3️⃣ 去掉了已被 GPT 淘汰的
gpt-3.5-turbo
gpt-4o-mini
等📚 如何利用这两个简悦插件阅读英文资讯
▎ 除了安装上面提到的两个插件外,我还安装了 英文阅读版面辅助增强 插件,仅需要下面几个设置
🛠 英文阅读版面辅助增强
1️⃣ 启用白名单功能(仅在指定域名下生效)
2️⃣ 字体选择【非衬线字体(加强版)】
3️⃣ 字号设置为【适合英文阅读(较大字体和字间距)】
🌐 全文翻译
1️⃣ 开启白名单功能
2️⃣ 启用段落翻译
3️⃣ 启用左右栏对照翻译模式
4️⃣ 开启一次性翻译功能
✏️ 划词翻译
1️⃣ 采用【鼠标点击触发翻译】
2️⃣ 在浮动标注栏显示翻译图标
3️⃣ 关闭生词本功能
🔎 关联
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▎ 内置最新 GPT 4.1 系列模型的阅读助手现已发布
💡 各版本说明
1.0.0 · 1.1.0 · 1.2.0 · 2.0.0 · 2.1.0 · 2.2.0 · 2.3.0 · 2.4.0 · 2.4.1 · 2.5.0 · 3.0.0 · 3.1.0 · 3.2.0 · 3.3.0 4.0.0 & 4.0.1
📥 下载地址
https://simpread.ksria.cn/plugins/details/Mv55R9uIOF
🤖 内置 GPT 4.1 模型系列
包括:
gpt-4.1-mini
gpt-4.1-nano
和 gpt-4.1
🚫 已移除部分被 GPT 淘汰的旧模型
包括:
gpt-3.5-turbo
gpt-4o-mini
gpt-4o
gpt-4
gpt-4-turbo
和 gpt-4-32k
当选择这些旧模型时,阅读助手会自动转换为对应的
4.1
系列模型💡 小提示
1️⃣ 如何使用任意 GPT 模型
如需使用
GPT 4.5
模型,请选择【自定义模型】选项,然后输入 gpt-4.5-preview
即可。2️⃣ 如何使用 DeepSeek R1 模型
操作方式同上,只需将模型名称改为
deepseek-reasoner
即可。📈 安装与升级
没有【使用同步助手 · 自动同步】的话,可通过 此链接 安装。
已经【使用同步助手 · 自动同步】的话,请使用 插件管理器 安装。
🔎 引申
聊聊我经常使用的免费 LLM 模型
点击 #OpenAI 查看更多内容
▎ 分享我经常使用的 LLMs
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📝 写在前面
简悦的很多功能都接入了 AI,例如:阅读助手、全文翻译、划词翻译,甚至 专门用于导出简悦稍后读内容以用于 RAG 的插件。
接下来聊聊我经常使用的模型。
💻 SiliconFlow
1️⃣
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
首选模型,来自阿里的非推理型模型,具有小巧、简单、快速的特点。
2️⃣
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
推理模型,速度相对较慢,作为对
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
的补充。当我使用全文翻译的
左右栏 + 一次性全文翻译
功能时就会选用此模型,它能将英文内容更符合中文语义地转换为中文。3️⃣
THUDM/glm-4-9b-chat
来自智谱的 AI 模型,支持 128K 上下文,因此在处理超长文章时我会使用此模型。
例如在使用 RAG 方案时,由于输入给 LLM 的内容通常很大,这时就会考虑使用此模型。
🌐 OpenRouter
1️⃣
deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free
由于 SiliconFlow 不免费支持 DeepSeek v3-0324 版本,我改用 OpenRouter 提供的免费方案。
虽然主要对标
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
但从我的使用体验来看,两者差异并不明显。2️⃣ 其他备选
使用 OpenRouter 的优势是可以经常体验较新的 LLM 模型,如:
📗 Google Gemini 2.5 Pro Experimental
📘 Meta Llama 4
📙 NVIDIA Llama 3.3
🌋 火山引擎
1️⃣
doubao-1-5-pro-256k-250115
来自字节跳动的大模型,支持 256K 上下文的对话模型,使用体验良好,特别是与简悦 MCP + ChatWise 搭配使用时效果最佳。
虽然是收费模型,但火山引擎提供了充足的免费额度,完全能满足日常使用需求。
🔗 关联
📖 阅读助手
🌐 全文翻译
🔤 划词翻译
🔎 延伸阅读
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▎ Edge 向左,Chrome 向右
Edge 扩展商城似乎改版了,(经简悦社区用户提醒)简悦被 Edge 扩展推荐啦,不是首页推荐,而是在【语法与阅读分类】 截图
不只如此,当在搜索中输入阅读模式时,Edge 会自动推荐简悦 截图
同样的代码,在 Chrome 与 Edge 的境遇有多么的不同 😂
▎ 🛠 Chrome 135.0.7049.42(含)以上版本无法安装的解决方案
分别在 Chrome 打开下面两个链接,选择
Disabled
重启浏览器1️⃣
chrome://flags/#extension-manifest-v2-deprecation-disabled
2️⃣
chrome://flags/#extension-manifest-v2-deprecation-unsupported
✅ Done!
▎ 将你的稍后读真正的用于 LLM 的数据来源。
🔗 永久链接 | 教程 | 知乎 | Newsletter
⚠️ LLM 的问题
1️⃣ 在没有答案的情况下提供虚假信息。
2️⃣ 当用户需要特定的当前响应时,提供过时或通用的信息。
3️⃣ 从非权威来源创建响应。
4️⃣ 由于术语混淆,不同的培训来源使用相同的术语来谈论不同的事情,因此会产生不准确的响应。
而 RAG(检索增强生成)方式是解决这些问题的一种方法,它会重定向 LLM,从而从权威的、预先确定的知识来源中检索相关信息。
🤖 什么是 RAG
全称 Retrieval Augmented Generation ,中文称作「检索增强生成」,是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。
▎ 上述内容部分摘选自 https://aws.amazon.com/cn/what-is/retrieval-augmented-generation/ 如果对这方面感兴趣的话,可以直接在此链接查看。
📚 前置知识
下面的内容将会涉及到简悦的一个专门用于导出 RAG 的插件:导出简悦知识库(用于 RAG 打造个人专属 AI 知识库)。
👉 /posts/618
❓ 能做什么
导出 RAG 数据插件可以将你的稍后读通过既定的查询规则,合并导出(支持标注或全文),然后被可以支持嵌入语言模型的 AI 工具转换并将其存储在向量数据库中,最终被 LLM 读取并作为知识库进行检索。
📌 支持此插件的的 LLM 工具
只要是支持 RAG 方案的工具均可以使用此插件,以下是简悦列举的一些典型工具:(每个链接都有详细教程说明)
📕 Google NotebookLM
📗 腾讯 IMA
📘 Cherry Studio
🔗 关联
阅读助手 4.0 版
🔎 引申
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