Bamboo Darts

AI 提炼原子笔记，过滤信息垃圾，把阅读转化为可检索的知识节点。

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什么是原子笔记？

原子笔记（Atomic Note）是 Obsidian 核心理念之一——每条笔记只记录一个知识点，短小精悍、独立可读、可复用。

本插件帮你把长文、网页、选中文本，用 AI 一键提炼成规范的原子笔记，自动去重后存入你的知识库。

功能特性

• ✅ 多种输入方式：支持 URL、选中文本、剪贴板三种输入
• ✅ 质量门控：多维度规则前置过滤低质/噪声内容（长度、信息密度、噪声占比、HTML 残留、乱码、链接堆砌、关键词堆砌、低质信号），支持硬阻断 + 软警告 + 累积升级 + 强制提炼
• ✅ URL 内容提取：基于 DOMParser + querySelector 精确解析网页，100+ 选择器剥离噪声（导航、广告、评论区、推荐、社交分享等），HTML 实体解码 + 注释清理，URL 提取结果缓存 1 小时
• ✅ Profile 差异化：根据内容类型（技术文献/通用文章/观点评论）自动调整门控阈值
• ✅ 强制提炼机制：门控失败后可选择强制提炼，跳过门控直接处理
• ✅ AI 提炼：调用 DeepSeek API，提炼符合五条标准的原子笔记
• ✅ 同批去重：BM25 + jieba 风格中文分词 + 余弦相似度 + 编辑距离兜底，综合评分自动检测重复笔记
• ✅ 知识库去重：SimHash 64 位指纹预过滤 + BM25 余弦比对，高效检出库内重复
• ✅ 实时进度反馈：每一步都显示当前阶段名称、耗时、子进度，可随时取消
• ✅ 灵活存储：自定义目标文件夹、文件名模板
• ✅ 内容核查：三层管线逐条核查事实声明和数据准确性（Layer 1 原文溯源零 API → Layer 2 语义比对 AI 辅助，仅发送截断文本 → Layer 3 超源标记），标记为已溯源 / 需对比 / 超源
• ✅ 笔记复查：AI 二次评分，洞见价值 + 知识价值直加（2-10），差/中/良/优四级，低于策略门槛自动过滤
• ✅ 语义去重（Beta）：接入腾讯混元向量模型，对可疑重复笔记做语义精判；本地算法快筛 + 向量模型精判，结果展示「本地 X% / 语义 Y%」；支持预构建向量索引和缓存清理
• ✅ 关联推荐：选中笔记后显示 Top10 相关笔记（知识发现），MMR 多样性重排避免推荐扎堆
• ✅ 发现索引：自动缓存笔记特征（标题、关键词、内容哈希），发现 Tab 无需重复读文件，几千篇笔记也能秒级响应

原子笔记五条标准

1. 一条笔记只说一件事 —— 聚焦单一知识点
2. 独立可读 —— 不依赖上下文，单独看能懂
3. 有信息密度 —— 不是定义，是有洞见的陈述
4. 可行动或可引用 —— 要么是能用的方法，要么是能引用的观点/数据
5. 用自己的话写 —— 不是原文复制，是经过理解后的表达

处理流程

插件采用七阶段流水线处理，从原始输入到最终保存，每一步都有质量把关：

最终输出经过质量筛选的原子笔记，可预览确认或自动保存至指定文件夹。

质量保障机制

去重机制（Phase 4 / Phase 4b）

采用 BM25 + 中文分词 + 余弦相似度，配合 SimHash 预过滤和综合加权评分：

• 同批去重（Phase 4）：BM25 饱和词频 + jieba 风格中文分词（trie + DAG + 最大概率路径），综合评分（余弦 0.5 + 关键词 Jaccard 0.3 + 标题 0.2）超过阈值自动合并；短笔记用编辑距离兜底
• 知识库去重（Phase 4b）：SimHash 64 位指纹预过滤（汉明距离 < 3 候选），BM25 余弦综合评分；严格只读取指定文件夹，不会扫描知识库其他区域

相比传统 TF-IDF：BM25 避免高频术语污染向量，jieba 风格分词提高跨表述匹配能力，SimHash 大幅降低计算量。

内容核查（Phase 5）

从每条笔记中提取事实声明（数字、百分比、日期、实体名称），通过三层管线逐条核查：

1. Layer 1 · 原文溯源（零 API 调用）：在原文中精确或模糊匹配声明锚点，标记为「已溯源」
2. Layer 2 · 语义比对（单次 AI 调用）：对 Layer 1 未命中的声明进行语义级别比对，标记为「需对比」（附原文引用和差异说明）
3. Layer 3 · 超源标记（零 API 调用）：仍无法匹配的声明标记为「超源」（超出原文范围）

标记结果：已溯源 / 需对比 / 超源

笔记复查（Phase 6）

AI 从两个维度对每条笔记打分（各 1-5 分）：

• 洞见价值：是否包含独立见解、反直觉判断或有价值的观点
• 知识价值：是否提供可学习的新领域知识或方法论

总分 = 洞见 + 知识（2-10），分四级：差(2-3) 中(4-5) 良(6-7) 优(8-10)。低于策略门槛的笔记被自动过滤，不进入知识库。这是提炼后的最后一道质量防线。

使用方法

命令面板

• Bamboo Darts: 从选中文本提炼原子笔记
• Bamboo Darts: 从 URL 提炼原子笔记
• Bamboo Darts: 从剪贴板提炼原子笔记
• Bamboo Darts: 打开面板 - 右侧栏
• Bamboo Darts: 打开面板 - 左侧栏
• Bamboo Darts: 打开面板 - 新标签页
• Bamboo Darts: 打开面板 - 分屏

右键菜单

在编辑器中选中文本后右键，点击"提炼原子笔记"

Ribbon 图标

点击左侧边栏的 ⚛️（atom）图标

配置说明

在 Obsidian 设置 → Bamboo Darts 中配置：

安装方法

方法 1：社区插件市场

在 Obsidian 设置 → 社区插件中搜索 Bamboo Darts 安装。

方法 2：BRAT 安装

1. 安装 BRAT 插件
2. 在 BRAT 设置中添加仓库：miaoziguan/obsidian-Bamboo-Darts

方法 3：手动安装

1. 下载本插件的最新 Release
2. 解压到你的 Obsidian vault 的 .obsidian/plugins/ 目录
3. 在 Obsidian 设置 → 社区插件 → 已安装插件中启用

截图

插件界面包括：命令面板（Command Palette）、提炼结果弹窗（Result Modal）、设置页面（Settings Tab）。

技术栈

• TypeScript
• esbuild（构建工具）
• vitest（单元测试，414 个测试）
• ESLint + Prettier（代码质量）
• GitHub Actions（CI + 增量覆盖率门禁）
• DeepSeek API（AI 提炼）
• Obsidian API（插件接口）
• BM25 + 中文分词 + SimHash + 余弦相似度（去重算法）

常见问题

Q：是否需要付费 API？
A：需要 DeepSeek API Key，DeepSeek 有免费额度，具体请参考 DeepSeek 官网。

Q：支持离线使用吗？
A：不支持，本插件依赖 DeepSeek API 进行内容提炼。

Q：笔记保存到哪里？
A：默认保存到 原子笔记 文件夹，可在设置中自定义。

Q：API Key 安全吗？
A：API Key 使用 AES-256-GCM 加密后存储在本地，密钥由机器指纹派生（平台 + 主机名 + 用户名），同步到其他设备无法解密。

更新日志

详见 CHANGELOG 或 Releases 页面。

许可证

MIT

English

What is an Atomic Note?

Atomic Notes are a core concept in Obsidian—each note captures exactly one knowledge point: concise, self-contained, and reusable.

This plugin helps you transform long articles, web pages, or selected text into well-structured atomic notes using AI, with automatic deduplication before saving to your vault.

Features

• ✅ Multiple input methods: URL, selected text, or clipboard
• ✅ Profile-based differentiation: Automatically adjust gate thresholds based on content type (technical documentation / general articles / opinion pieces)
• ✅ Quality gate: Multi-dimensional rules filter low-quality/noisy content with hard block + soft warning + cumulative escalation
• ✅ URL content extraction: DOMParser + querySelector based parsing with 100+ selectors to strip webpage noise; HTML entity decoding + comment removal; 1-hour cache
• ✅ Forced extraction: Option to force extraction when gate check fails, skipping quality filters
• ✅ AI extraction: Calls DeepSeek API to extract atomic notes following five quality standards
• ✅ In-batch dedup: BM25 + word segmentation + weighted combined score; edit distance fallback for short notes
• ✅ Vault dedup: SimHash fingerprint pre-filter + BM25 cosine scoring against existing notes
• ✅ Real-time progress feedback: Shows current phase, elapsed time, and sub-progress at each step; cancellable anytime
• ✅ Flexible storage: Customize target folder and file name template
• ✅ Content verification: Three-layer pipeline (source tracing → semantic compare with truncated text → out-of-scope marking) to verify factual claims; marked as Traced / Compare / Out-of-scope
• ✅ Note review: AI scores notes on insight + knowledge value (sum 2-10, four tiers: Poor / Fair / Good / Excellent), auto-filters below threshold
• ✅ Semantic dedup (Beta): Tencent Hunyuan embedding model for semantic-level duplicate detection; local algorithm pre-filter + vector model precise judgment; results show "Local X% / Semantic Y%"; supports pre-building vector index and cache cleanup
• ✅ Related recommendation: Show Top10 related notes when selecting a note (knowledge discovery), MMR diversity reranking avoids clustered recommendations
• ✅ Discovery index: Automatically caches note features (title, keywords, content hash), discovery tab responds instantly without re-reading files, works well with thousands of notes

Five Standards for Atomic Notes

1. One note, one idea —— Focus on a single knowledge point
2. Self-contained —— Readable without additional context
3. Information-dense —— Not a definition; a statement with insight
4. Actionable or citable —— Either a usable method or a quotable insight/data point
5. Written in your own words —— Not a copy-paste from the source

Processing Pipeline

The plugin uses a 7-stage pipeline, with quality checks at each step:

Final output: quality-filtered atomic notes, ready for preview or auto-save.

Quality Assurance

Deduplication (Phase 4 / Phase 4b)

Uses BM25 + Chinese word segmentation + cosine similarity, with SimHash pre-filtering and weighted combined scoring:

• Batch dedup (Phase 4): BM25 saturated term frequency + jieba-style Chinese word segmentation (trie + DAG + max-probability path), combined score (cosine 0.5 + keyword Jaccard 0.3 + title 0.2); edit distance fallback for short notes
• Vault dedup (Phase 4b): SimHash 64-bit fingerprint pre-filter (Hamming distance < 3 candidates), BM25 cosine combined scoring; dedup target folder can be configured separately for privacy

Compared to traditional TF-IDF: BM25 prevents high-frequency term pollution, jieba-style segmentation improves cross-expression matching, and SimHash dramatically reduces computation.

Content Verification (Phase 5)

Extract fact claims containing numbers, percentages, dates, and entity names from each note, and verify through a three-layer pipeline:

1. Layer 1 · Source Tracing (zero API): Match claim anchors in source text via exact or fuzzy matching — marked as Traced
2. Layer 2 · Semantic Compare (single AI call): For claims unmatched by Layer 1, perform semantic-level comparison against the original text — marked as Compare (with source citation and diff notes)
3. Layer 3 · Out-of-scope Marking (zero API): Claims still unmatched are marked as Out-of-scope (beyond source text scope)

Results: Traced / Compare / Out-of-scope

Note Review (Phase 6)

AI scores each note from two dimensions (1-5 points):

• Insight Value: Does it contain independent insights, counterintuitive judgments, or valuable viewpoints?
• Knowledge Value: Does it provide transferable domain knowledge or methodology?

Total = insight + knowledge (2-10), graded: Poor(2-3) Fair(4-5) Good(6-7) Excellent(8-10). Notes below the strategy threshold are automatically filtered out. This is the final quality checkpoint.

How to Use

Command Palette

• Bamboo Darts: Extract atomic notes from selected text
• Bamboo Darts: Extract atomic notes from URL
• Bamboo Darts: Extract atomic notes from clipboard
• Bamboo Darts: Open Panel - Right Sidebar
• Bamboo Darts: Open Panel - Left Sidebar
• Bamboo Darts: Open Panel - New Tab
• Bamboo Darts: Open Panel - Split

Context Menu

Right-click on selected text in the editor, then click "Extract atomic notes"

Ribbon Icon

Click the ⚛️ (atom) icon in the left sidebar

Configuration

Configure in Obsidian Settings → Bamboo Darts:

Installation

Method 1: Community Plugin

Search for Bamboo Darts in Obsidian Settings → Community Plugins.

Method 2: BRAT

1. Install the BRAT plugin
2. Add this repository in BRAT settings: miaoziguan/obsidian-Bamboo-Darts

Method 3: Manual Installation

1. Download the latest release from the Releases page
2. Extract to .obsidian/plugins/ in your vault
3. Enable the plugin in Obsidian Settings → Community Plugins → Installed Plugins

FAQ

Q: Is a paid API required?
A: A DeepSeek API Key is required. DeepSeek offers free credits—see the DeepSeek website for details.

Q: Does it work offline?
A: No, this plugin relies on the DeepSeek API for content extraction.

Q: Where are notes saved?
A: Notes are saved to the 原子笔记 folder by default; you can customize this in settings.

Q: Is my API Key secure?
A: API Keys are encrypted with AES-256-GCM before storage, with a key derived from your machine fingerprint (platform + hostname + username). Sync'd keys cannot be decrypted on other devices.

Changelog

See CHANGELOG or the Releases page.

License

MIT

Links

• GitHub: https://github.com/miaoziguan/obsidian-Bamboo-Darts
• Report Issues: https://github.com/miaoziguan/obsidian-Bamboo-Darts/issues