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LLMClipboard

智能剪贴板增强工具，专注于提供高质量的文本和图片捕获与处理体验。支持智能标题提取、自动分类、关键词标签、大模型集成等功能，让您的笔记管理更轻松高效。

✨ 核心特性

📋 智能文本处理

• 智能标题提取，自动从内容中识别最合适的标题
• 多格式支持：HTML、Markdown、纯文本等
• 保持原文格式，包括段落、换行、列表等
• 智能清理，去除冗余内容和空白行
• 新增: 大模型集成，支持OpenAI和Ollama，提供更智能的内容理解

🖼️ 图片处理

• 新增: 支持剪贴板图片保存
• 新增: 自动提取HTML内容中的图片
• 新增: 支持网络图片和base64编码图片
• 新增: 自动关联图片与文本内容

🏷️ 自动分类和标签

• 基于内容智能分类，自动归档到合适目录
• 使用NLP技术提取关键词作为标签
• 新增: 可视化分类管理器，轻松编辑分类规则
• 新增: 大模型辅助分类和标签生成
• YAML front matter 元数据支持

🎨 现代化界面

• 全新扁平化设计风格
• 支持深色/浅色主题
• 新增: 增强的系统托盘功能，状态指示和快捷操作
• 新增: 最近保存列表，快速访问历史内容
• 新增: 桌面通知系统，保存反馈更直观
• 新增: 开机自启动支持

🚀 快速开始

系统要求

• Python 3.10+
• Windows 10/11

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/yourusername/llmclipboard.git
cd llmclipboard

2. 创建虚拟环境

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

3. 安装依赖

uv sync

4. 运行程序

python -m llmclipboard.app

使用大模型功能（可选）

• 对于OpenAI API:

  • 在设置中选择"OpenAI兼容API"
  • 输入您的API密钥和模型名称
  • 支持自定义API地址，兼容各种OpenAI兼容服务

• 对于Ollama:

  • 安装Ollama (https://ollama.com/)
  • 在设置中选择"Ollama本地模型"
  • 选择您已下载的模型（如llama2、mistral等）

📁 项目结构

llmclipboard/
├── llmclipboard/           # 主程序包
│   ├── __init__.py        # 包初始化文件
│   ├── app.py             # 主程序入口
│   ├── document_processor.py  # 文档处理核心逻辑
│   ├── gui.py             # 图形界面实现
│   ├── ai_processor.py    # AI模型集成
│   ├── category_manager.py # 分类管理器
│   ├── categories.json    # 分类配置文件
│   └── tests/             # 测试目录
│       ├── __init__.py
│       ├── test_clipboard.py     # 剪贴板功能测试
│       ├── test_data.py         # 数据处理测试
│       └── test_document_processor.py  # 文档处理测试
├── docs/                  # 文档目录
├── .python-version        # Python 版本配置
├── config.ini            # 程序配置文件
├── pyproject.toml        # 项目依赖配置
├── README.md             # 项目说明文档
└── logs/                 # 日志目录
    └── llmclipboard.log  # 日志文件

核心模块说明

• app.py: 程序入口，包含主要的应用逻辑和事件循环
• document_processor.py: 文档处理核心，实现了标题提取、内容清理、标签生成等功能
• gui.py: 图形界面实现，包含主窗口和托盘图标的设计
• ai_processor.py: AI模型集成，支持OpenAI和Ollama，提供智能内容处理
• category_manager.py: 分类管理器，提供可视化编辑分类规则的界面
• categories.json: 预设的文档分类规则配置
• tests/: 单元测试集合，确保核心功能的正确性

📝 使用说明

基本操作

1. 双击右键：快速保存剪贴板内容（文本或图片）
2. 系统托盘图标：
   • 左键双击：打开主界面
   • 右键单击：显示菜单选项（启动/停止监听、设置、退出等）
   • 图标状态：绿色表示正在监听，灰色表示已停止

高级功能

1. 分类管理：

   • 点击"分类管理"按钮打开分类管理器
   • 添加、删除、编辑分类和关键词
   • 实时预览分类效果

2. AI模型设置：

   • 点击"AI模型设置"按钮配置大模型
   • 选择OpenAI或Ollama
   • 测试连接确保可用性

3. 最近保存列表：

   • 在主界面查看最近保存的文件
   • 双击打开对应文件

配置说明

配置文件位于 config.ini：

[Settings]
save_location = 文档保存位置
double_click_threshold = 0.3

[AI]
model_type = none/openai/ollama
api_key = 您的API密钥（仅OpenAI）
base_url = API地址
model = 模型名称

文档保存格式

---
title: 自动提取或手动设置的标题
date: 2025-03-02 13:45:00
tags: [自动提取的标签]
category: 自动分类的目录
---

正文内容...

## 相关图片

![图片1](./image_20250302_134500_1.png)

![图片2](./image_20250302_134500_2.png)

目录结构

save_location/
├── 技术/          # 技术相关文档
├── 学习/          # 学习笔记
├── 工作/          # 工作文档
├── 想法/          # 想法和灵感
├── 资源/          # 资源文档
├── 图片/          # 图片文件
└── 未分类/        # 未分类文档

🔧 核心功能说明

标题提取算法

• 智能识别文档主题和重点
• 处理多种标题格式（Markdown、HTML等）
• 标点符号智能处理
• 长度自动优化
• 新增: 大模型辅助标题提取，更加智能准确

文本和图片处理

• 保持原文格式和换行
• 智能去除冗余内容
• 优化空白行和段落间距
• 特殊字符处理
• 新增: 图片提取和保存
• 新增: 图文混合内容处理

自动分类系统

• 基于内容的智能分类
• 关键词匹配
• 新增: 可视化分类规则编辑
• 新增: 大模型辅助分类
• 默认分类支持

性能优化

• 新增: 多线程处理，避免UI卡顿
• 新增: 异步图片下载和处理
• 新增: 内存使用优化

📦 打包说明

生成可执行文件

1. 确保已安装所有依赖

.venv\Scripts\python.exe -m pip install pyinstaller

2. 使用 PyInstaller 打包

cd project\llmclipboard ; pyinstaller --clean llmclipboard.spec
.venv\Scripts\python.exe -m pyinstaller --clean llmclipboard.spec

生成的可执行文件位于 dist 目录下：

• LLMClipboard.exe: 独立的可执行文件，包含所有依赖

打包配置说明

打包配置文件 llmclipboard.spec 包含以下设置：

• 无控制台窗口模式
• 自动包含所有必要的依赖
• 包含配置文件和分类规则文件
• 支持的 Python 版本：3.10+
• 支持系统托盘功能，关闭窗口时程序继续在后台运行

系统托盘功能

• 关闭主窗口时，应用程序不会退出，而是最小化到系统托盘
• 双击系统托盘图标可以重新打开主窗口
• 右键点击系统托盘图标可以显示菜单：
  • 显示主窗口
  • 启动/停止监听
  • 设置选项
  • 退出应用程序

📝 日志说明

应用程序运行时的所有日志都保存在 logs 目录下：

• 日志文件：llmclipboard.log
• 日志级别：INFO 及以上
• 日志轮转：单个文件最大 5MB，保留 3 个备份文件
• 日志内容：包含所有控制台输出和错误信息

日志文件位置

• 开发环境：项目根目录下的 logs 文件夹
• 打包环境：可执行文件所在目录的 logs 文件夹

日志内容说明

• 应用程序启动和关闭信息
• 剪贴板操作记录
• 文件保存操作记录
• 错误和异常信息
• 调试信息（DEBUG 级别，默认不记录）
• 新增: AI模型调用日志
• 新增: 图片处理日志

🔄 最近更新

2025-01-15

• 🔍 改进标题提取算法
  • 优化对 Markdown 格式的处理
  • 改进代码块标题处理
  • 智能处理标点符号
  • 保持标题简洁明了
• 📝 优化文本格式处理
  • 保持原文换行格式
  • 智能清理空白行
  • 改进中文标点处理
• 🔧 改进日志输出
  • 添加详细的调试信息
  • 确保 UTF-8 编码支持
  • 优化日志格式和可读性

2025-01-16 (v0.1.4)

• 添加应用程序打包支持

  • 使用 PyInstaller 打包为独立可执行文件
  • 添加打包配置文件 llmclipboard.spec
  • 优化打包后的文件结构和依赖管理

• 改进日志系统

  • 添加日志文件轮转功能，单个文件最大 5MB
  • 优化日志文件路径处理，支持开发和打包环境
  • 重定向控制台输出到日志文件
  • 添加错误处理和临时日志备份机制

• 文档更新

  • 添加打包说明和配置文档
  • 补充日志系统使用说明
  • 更新项目结构说明

2025-03-02 (v0.1.5)

• 🤖 添加AI模型集成

  • 支持OpenAI兼容API
  • 支持Ollama本地模型
  • AI辅助标题提取、分类和标签生成

• 🖼️ 增强图片处理功能

  • 支持剪贴板图片保存
  • 自动提取HTML内容中的图片
  • 支持网络图片和base64编码图片
  • 图文混合内容处理

• 🎨 界面改进

  • 全新扁平化设计风格
  • 增强的系统托盘功能
  • 添加最近保存列表
  • 桌面通知系统
  • 开机自启动支持

• 🔧 功能增强

  • 添加可视化分类管理器
  • 多线程处理，避免UI卡顿
  • 异步图片下载和处理
  • 内存使用优化

v0.1.6 (2025-03-02)

• 修复ConfigParser导入问题
• 修复系统托盘功能
• 添加darkdetect模块支持深色/浅色模式自动检测
• 改进通知系统样式和错误处理
• 优化UI响应性能
• 添加uv环境打包支持

v0.1.7 (2025-03-02)

• 改进托盘图标状态管理
  • 添加活动状态图标，提供更明显的视觉反馈
  • 优化图标切换逻辑，确保状态变化时图标正确更新
  • 增强图标刷新机制，解决某些环境下图标不更新的问题
  • 添加更全面的错误处理，提高系统托盘功能稳定性
• 完善分类配置的持久化和管理机制
  • 支持开发和打包环境下的配置文件路径
  • 确保配置文件正确保存和加载
  • 添加更详细的日志记录

🤝 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'feat: 添加一些特性')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

编码规范

• 遵循 PEP 8 规范
• 使用类型注解
• 编写单元测试
• 添加详细注释

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

🙋‍♂️ 问题反馈

如果您遇到问题或有建议：

1. 提交 Issue
2. 加入讨论组：Discussions
3. 发送邮件至：[your-email@example.com]