简悦 Andrej Karpathy LLM Wiki 方案

▎ 从 “稍后读” 到 “终身维基” ：专为重度阅读者打造的个人知识内化方案

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✍️ 写在前面

作为 简悦（SimpRead） 的创建者，我设计了这个框架，旨在弥合 “稍后阅读（Read-it-Later）” 与 “永远不读（Read-it-Never）” 之间的鸿沟。

本项目是基于 Andrej Karpathy 提倡的 LLM Wiki 概念构建的【个人知识库自动化知识构建方案】。

它不仅是一套工具链，更是一种将 “被动囤积” 转化为 “主动内化” 的个人知识库自动化构建协议。

比 RAG 方案 更简洁，比 AI 浏览器方案 更强大。

✨ 特点与优势

1️⃣ 无须配置：支持开箱即用

2️⃣ 增量更新：仅处理新增或修改的文件，节省 Token 并提高效率

3️⃣ 海量处理：支持 1000 行以上的大文件以及多主题并发处理

4️⃣ 高度扩展：支持自定义技能库 skills/ ，轻松实现功能插件化

5️⃣ 协议与数据解耦：全部数据为文本数据，方便迁移

6️⃣ 简报模式：专门用于大量数据提取主题并生成简报，可直接生成 ASCII / Mermaid / 表格 / 关系图等结构

🤖 使用工具建议

Trae + MiniMax-M2.7 / Codx + GPT-5.4

📦 开箱即用

1️⃣ 打开 simpread-karpathy-llm-wiki-compiler 并下载

2️⃣ 执行 startup.md 即可完成全部初始化设置。

💡 提问

输入 /ask [提问内容] 即可开始提问。

输入 /report [主题] 即可开始生成对应主题的简报。

🧰 后续维护

1️⃣ 添加新主题：输入 /gen add.md

2️⃣ 更新旧主题：输入 /gen update.md

🛠 技能库 (Skills)

可方便扩展/修改的一套基于 Andrej Karpathy LLM Wiki 的优化版。

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🖼 使用截图

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同步助手 1.5.1 版：支持 Andrej Karpathy LLM Wiki 方案

▎ 从 “稍后读” 到 “终身维基” ：专为重度阅读者打造的个人知识内化方案

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🖥 下载地址

Onedrive@世纪互联 | 夸克网盘 | 百度网盘 | Box.net | 更多版本

🔎 什么是 Andrej Karpathy LLM Wiki 方案

一种将个人知识重构成 AI 高效索引与理解的 “结构化 Markdown 外部记忆” 方案 👉 项目地址

📝 为什么简悦要支持此方案

它比 RAG 方案 更简洁，比 AI 浏览器方案 更强大，这套框架的 👉 具体使用方案

💡 1.5.1 版功能

同步助手（主窗体） → 导出 → Karpathy LLM Wiki（LLM RAG）方案，三个设置项：

📕 导出位置（配合 Karpathy LLM Wiki 理念的话，一般是在 raw/ 目录，如不设置此目录会自动导出到本地快照的目录 output/ ）

📗 最大行数（LLM 在读取文本文件时，因为上下文的限制，所以需要设置一个最大行数，这样方便 LLM）

📘 导出时可选 全文 或 标注

▎ 本次推送是针对 同步助手 1.5.1 版的功能，关于【Andrej Karpathy LLM Wiki 方案】我会再推送一篇

🖥 推荐使用环境

Trae + MiniMax-M2.7（其实更推荐 Codex )

📚 简悦 Andrej Karpathy LLM Wiki 使用方法

为方便快速上手，内置了一些 Demo 数据（来自通过简悦生成的 276 篇文章，分为 47 个文件）

0️⃣ 需配置 本地知识库

1️⃣ 打开 simpread-karpathy-llm-wiki-compiler 并下载

2️⃣ 执行 startup.md 完成全部初始化设置

3️⃣ 提问 /ask 请以 OpenAI 为关键字，生成一份以时间线为主的简报，并按照 /report 的格式给出答案。

🎁 未完待续（心急此方案用户专享）

repo: simpread-karpathy-llm-wiki-compiler 是我专门为此方案开发的一整套解决方案，深度整合简悦的本地快照系统，接下来会详细说明。

利用「稍后读 · 极速版 2.0」新特性让 AI 浏览器秒变为你的个人专属 AI 本地 LLM 知识库

▎ 稍后读极速版 2.0 + Tabbit = 个人专属 LLM 知识库

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📚 阅读 + AI 的最佳范式

我对「AI + 阅读」的期待，并不是单篇总结，而是跨内容的聚合能力——比如：今天读了什么、最近读了什么，或围绕某个主题，对多篇内容统一总结。

但这些内容通常分散在不同页面（由简悦生成的本地快照），仅支持「单页总结」的 AI 工具显然不够用。

上述流程大部分都是通过 RAG 方案实现：本地快照生成的 Markdown → 投喂 AI → 生成 RAG → LLM 输出结果。

但这种方式还是太「重」了，直到 AI 浏览器出现（如 Dia 等），我才意识到：通过标签组直接聚合上下文并生成总结（简报），反而更轻量自然。

经过一段时间的使用，在众多 AI 浏览器里面，Tabbit 脱颖而出。

💡 为什么是 Tabbit

🗂 Tabbit 的标签组效果最好（几乎可以说没有之一）

🤖 国际版内置御三家的 LLM（目前暂时没有任何费用）

🎉 无论是国内版，还是国际版，都可以正常安装简悦。

✨ 一组用于多内容分析的简报类 Skills

为了更好的利用 Tabbit 的特性，我发布了四个 Skill，每个 Skill 都可以生成关系图（支持 ASCII / Mermaid 方案）、以表格呈现，输出的每条内容都可以溯源（引用到简悦的本地快照） 👉 截图

1️⃣ 阅读回顾（按照时间 / 多主题整理的简报）

分享链接 | Prompt | 截图

2️⃣ 主题切面（以详细分析当前主题为主的简报）

分享链接 | Prompt | 截图

3️⃣ 主题时间轴（以时间轴为基准的简报）

分享链接 | Prompt | 截图

4️⃣ 主题提取（适合存在多个主题时，手动输入你希望生成简报的主题）

分享链接 | Prompt | 截图

🎁 彩蛋：更好的方案

RAG 虽好，但是太过「缓慢和复杂」；AI 浏览器方案虽好，但无法处理大量/复杂的内容，有没有一种综合两种优势的方案？

且等同步助手 1.5.1

[Obsidian Plugin]SimpRead Unreader Sync 3.0

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▎ 导入到 Obsidian 2.0 插件完美搭子~

📰 前文提要

简悦 x Obsidian 全功能升级

🔗 全功能介绍

/posts/415

🎯 3.0 版宗旨

1️⃣ 不需要 simpread_config.json 即可使用

2️⃣ 支持 Obsidian 图床（ 需要 导入到 Obsidian 2.0 配合使用）

💡 3.0 版优势

因为无须配置 simpread_config.json ，并内置图片本地化功能（ Obsidian 图床），所以可直接作为 导入到 Obsidian 的剪藏搭子。

🙋🏼‍♂️ 如何使用

仅需要安装 导入到 Obsidian，几乎无须配置 详细说明

🔨 优化设置界面

➊ Sync Server Settings 更名为 Server Settings

➋ Config Settings 更名为 Saved Settings

➌ SimpRead config path 设置项 转移到 Sync Settings

🖥 安装与升级

此插件没有上架到 Obsidian 第三方社区，但可通过 BART 实现自动安装 详细说明

🔎 关联

1️⃣ 关于简悦与 Obsidian 更多联动

2️⃣ 查看更多 #Obsidian 方案

更强大的定制化 md + assets 图片保存路径

▎ 支持任意规则的路径定制方案来啦

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📥 下载地址

https://simpread.ksria.cn/plugins/details/BvjrJA6eh5

📝 描述

这是随着 同步助手 1.3.0 一起发布的功能，在自定义路径（绝对路径）的前提下，增加了任意路径的支持。

✏️ 用法

./${filename}/attachments

./assets/${filename}.assets

. 是根目录 ${filename} 是当前阅读模式的标题（或稍后读），假设当前的标题叫作「简悦支持相对路径」 则上面的内容输出为

./简悦支持相对路径/attachments

./assets/简悦支持相对路径.assets

同时也支持更复杂的方案，使用语法 :: 此标识前面为 md 文件路径，后面为图片文件夹路径。

./${filename}::./${filename}/assets

输出为

./简悦支持相对路径/简悦支持相对路径.md

./简悦支持相对路径/简悦支持相对路径/assets/

此结构等同于 ./${filename}/assets

📈 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

对应老用户来说直接升级插件即可，作为新用户的话，可以使用 配置库 方案。

简悦 x Obsidian 全平台（插件和同步助手）更新

▎ 简悦 Obsidian 用户看过来，一大波更新即将到来~

🔗 永久链接

💡 写在前面

Obsidian 一直是简悦完美的剪藏搭子，从 Obsidian 最初版本开始简悦就支持剪藏了，陆续开发了 md + assets 插件、导入到 Obsidian 插件、Obsidian SimpRead Sync 插件。

此次「联动更新」，一口气将 Obsidian 关联的全部功能都做了一次更新。

🎯 更新目的

1️⃣ md + assets 插件，更强大的自定义图片路径保存方式

2️⃣ 解决某些图片（如少数派等）无法使用 md + assets 保存的问题

3️⃣ 简化 Obsidian SimpRead Sync 的使用流程，不需要同步助手即可使用

4️⃣ 内置 Obsidian 图床（可配合 3️⃣ 实现图片本地化诉求）

🔌 关联插件

1️⃣ md + assets 插件 1.1.3 → 1.2.0

2️⃣ 导入到 Obsidian 插件 1.5.3 → 2.0.0

3️⃣ Obsidian SimpRead Sync 2.1.1 → 3.0.0

4️⃣ 同步助手 1.2.0 → 1.3.0

📅 发布顺序

1️⃣ 同步助手

2️⃣ md + assets 插件

3️⃣ 导入到 Obsidian 插件 & Obsidian SimpRead Sync

当你看到这次预告时，同步助手 1.3.0 & md + assets 插件 已发布。

点击 #Obsidian 查看更多

前辈 Pocket 一路走好，本地稍后读「正年轻」（一）

▎ 一代大佬终将故去，但总有后来（本地化稍后读）产品正年轻。

✍️ 序

Pocket 是今年第二个关停的在线稍后读服务，作为一个类稍后读产品的开发者，借此机会聊聊在线稍后读的一些问题。

❇️ 开篇

如果你熟悉稍后读（Read It Later）服务，那么一定绕不开 Pocket 这个名字，作为稍后读的鼻祖级产品，它也是我在开发简悦之前使用时间最长的稍后读工具。

然而，令人唏嘘的是，Pocket 将于 2025 年 7 月 8 日关停。

从我开发简悦 2.0 的稍后读功能开始，就预见了这种在线服务最终会走向终结。Pocket 的退场，并非偶然，而是一种必然：只是早晚而已。

这一次，我们先从 Pocket 的前世今生谈起。

📘 Read It Later：你可能不熟悉的老朋友

「Read It Later」这个术语，在 IT 圈里几乎就是「稍后读」的代名词。但你可能不知道，Read It Later 正是 Pocket 的前身。

没错，大名鼎鼎的稍后读本尊就是 Pocket，就像电动车之于特斯拉，智能手机之于 iPhone 一样，它定义了一个时代。

🕰 Pocket 简史

2007 年，Nate Weiner 发布 Read It Later，最初仅限电脑使用，允许用户保存网页离线阅读。

2012 年 4 月，Read It Later 更名为 Pocket，同时将原本的付费服务转为免费，用户数量激增。

2012 年 11 月，Pocket 开放新版 API，极大地方便了第三方应用的整合，用户可更流畅地通过其他应用保存内容至 Pocket，开发者也能更轻松地在 iOS 和 Mac 环境下开发相关功能。

2013 年，Pocket 被《时代》杂志评为年度 50 个最佳 Android 应用之一，声名鹊起。

2015 年，Pocket 累计拥有 2000 万注册用户，保存了 20 亿篇文章和视频，仅靠 20 人的团队支撑，展现了惊人的高效运营能力。

2017 年 2 月，被 Mozilla 收购，成为其全资子公司。

2025 年 5 月，Mozilla 宣布 Pocket 将于 2025 年 7 月 8 日 正式关闭服务。

💡 下一篇

我会聊聊 Pocket 这类产品关停的真正原因以及在线稍后读的困境。

五一宅家玩简悦 · 第四期- 我如何使用简悦（下）

▎ 这是「五一」特辑的第四期，预计 2 ~ 3 期 😄

🔗 第一期 | 第二期 | 第三期 | 第四期 | 永久链接 | GitHub | 知乎 | Newsletter

📝 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）。

五一宅家玩简悦 · 第三期 - 我如何使用简悦（上）

▎ 这是「五一」特辑的第三期，预计 2 ~ 3 期 😄

🔗 第一期 | 第二期 | 第三期 | 第四期 | 永久链接 | GitHub | 知乎 | Newsletter

📝 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。

五一宅家玩简悦 · 第二期 - 简悦 AI 用法合辑

▎ 这是「五一」特辑的第二期，预计 2 ~ 3 期 😄

🔗 第一期 | 第二期 | 第三期 | 第四期 | 永久链接 | 知乎 | Newsletter

📝 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

五一宅家玩简悦 · 第一期 - 精选近期已发布但未正式通告的插件

▎ 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

简悦 MCP 助手

▎ 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

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⚙️ 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

聊聊利用简悦阅读英文资讯的几种常见方式

▎ 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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利用全文翻译与划词翻译让你更好的阅读英文资讯

▎ 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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简悦插件 · 阅读助手 4.0.2 版

▎ 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

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聊聊我经常使用的免费 LLM 模型

▎ 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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将你的稍后读用于 LLM 的数据来源（RAG），利用简悦插件 · 导出简悦知识库零代码打造你的个人专属 AI 资料库

▎ 将你的稍后读真正的用于 LLM 的数据来源。

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⚠️ 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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简悦插件 · 导出简悦知识库

▎ 用于 RAG 打造个人专属 AI 知识库

🔗 永久链接 | 教程 | 语雀 | 知乎 | Newsletter

📥 下载地址

https://simpread.ksria.cn/plugins/details/zOzpvOzM4a

❓ 能做什么

将你感兴趣的内容（标注或全文） 汇与一处并导出到本地，支持 Google NotebookLM · 腾讯 IMA · Cherry Studio 或【任意 LLM 服务】，零代码打造你的专属个人知识库（RAG）。

📝 如何使用

1️⃣ 搜索你的稍后读（支持多种检索方案，如标题、标签等）

2️⃣ 得到检索列表（可点击查看列表中的稍后读的详细内容）

3️⃣ 合并（支持合并后的预览）

4️⃣ 导出，支持：导出 HTML 到本地 · 导出 Markdown 到本地 · 导入到 Obsidian · 通过同步助手导出 Markdown 到本地 · 通过 PDF 高级打印方案导出到本地

⚙️ 定制化

导出内容，支持：标注或本地快照（需配置 本地快照 功能）

📈 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。

🔗 关联

阅读助手 4.0 版

🔎 引申

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简悦插件 · 阅读助手 4.0 版

▎ 全面接入到你的稍后读与阅读模式的 AI 4.0 来啦~

🔗 永久链接 | 教程 | 语雀 | 知乎 | Newsletter

💡 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

📥 下载地址

https://simpread.ksria.cn/plugins/details/Mv55R9uIOF

🎉 庆祝

下载量超 100K+ 😄

▎ 重点功能介绍

🤖 AI 关联稍后读

简悦会将当前文章提取并浓缩为若干组关键词，借助 AI 匹配到相关的稍后读内容。

此功能可直接使用，同时也支持一些定制化选项，满足个性化需求。

❓ AI 问问

在浮动标注栏中显示阅读助手的图标，点击后即可将标注或选中的内容发送给阅读助手，助手会提供类似维基百科的解释，帮助更好地理解内容。

📚 AI 阅读回顾

使用后会根据时间范围（今日 / 昨日 / 24 小时 / 本周 / 上周）的内容生成简报，帮助快速归纳总结关键信息。

🗣 与你的稍后读对话

在此场景下，可以对 AI 提问，提问范围包含了你的全部稍后读（含标注），整个过程类似将稍后读和标注形成一个知识库，类似 RAG 方式。

💡 使用提示

如果无法使用 OpenAI 的话，首选 SiliconFlow（支持 DeepSeek），未注册用户，建议使用 此链接 注册，即可获取 2000 万 Tokens）

🎁 彩蛋：支持任意结构的 API 地址

API 可以跟 OpenAI 不一致，支持三种方式：

1️⃣ 主域名方式 e.g. api.siliconflow.cn

2️⃣ 全 URL 方式 e.g. https://openrouter.ai/api

3️⃣ 非 OpenAI 结构，需要使用 # 强制使用 e.g. https://openrouter.ai/api/v1#

📈 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

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简悦插件 · 阅读助手 4.0 社区预览版

▎ 全面接入稍后读与阅读模式的 AI 功能现已上线！

📢 注意事项

社区预览版已废弃，阅读助手 4.0.0 正式版已经发布~

📥 下载地址

https://simpread.ksria.cn/plugins/details/Mv55R9uIOF

▎ 重点功能介绍

🤖 AI 关联稍后读

简悦会将当前文章提取并浓缩为若干组关键词，借助 OpenAI 匹配到相关的稍后读内容。

此功能可直接使用，同时也支持一些定制化选项，满足个性化需求。

❓ AI 问问

在浮动标注栏中显示阅读助手的图标，点击后即可将标注或选中的内容发送给阅读助手，助手会提供类似维基百科的解释，帮助更好地理解内容。

📚 AI 阅读回顾

使用后会根据时间范围（今日 / 昨日 / 24 小时 / 本周 / 上周）的内容生成简报，帮助快速归纳总结关键信息。

💡 使用提示

上述功能较为消耗 Token，因此建议选择更经济的 GPT-4o Mini 或 DeepSeek 模型进行使用。

如果无法使用 OpenAI 的话，首选 DeepSeek（未注册用户，建议使用 此链接 注册，即可获取 2000 万 Tokens）

📢 「放假」通知

1月3日开始因为出门旅游，所以通知频道暂停推送，但 Telegram 群 / 兑换码兑换 / Issues（以及各种可以找到的）渠道均正常，只是回复会比往日慢。

1月22日后恢复 😄

🔎 引申

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