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chenxiachan

chenxiachan/textfold

本地优先的阅读工具，可将论文、网页、文件和 AI 回复折叠为五个详略层级。

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这是什么？

TextFold 可以把论文、网页、GitHub README、Word 或 PDF 文件，以及 AI 助手的回复，折叠成五个详略层级：全文、关键句摘要、每段的要点与理由、每节一句话的结论，以及由章节卡片组成的主题地图。各层级尽量保留作者原句，AI 生成的内容会有标记，并链接回对应的原文段落。

阅读器在本机运行，使用你已有的模型，例如 Claude Code、Codex、ChatGPT 套餐、OpenRouter，或 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Ollama 等服务商的 API Key。arXiv、PubMed Central、bioRxiv 和 medRxiv 的论文直接读取结构化文本，其他 PDF 在本地转换。高亮和笔记会随缩放保留在对应段落上。

除阅读器外，项目还提供 Claude Code 插件和 Pi 扩展，可按按键折叠每条智能体回复；另有供智能体和脚本调用的 `textfold get` 命令、Zotero 文库视图，以及名为 TextFold Bridge 的 Obsidian 插件。

核心功能

  • 01五级折叠，从全文到一个词的主题地图
  • 02支持导入 arXiv、PubMed Central、维基百科、GitHub README、网页、PDF 和 Office 文件
  • 03按键折叠 Claude Code 与 Pi 的回复
  • 04高亮、笔记和提问可绑定到具体段落
  • 05集成 Zotero 文库，并提供 Obsidian 插件
  • 06提供命令行 `textfold get`，便于智能体和脚本调用

适用场景

  • 读长论文前先快速浏览，判断是否值得精读
  • 在 Claude Code 或 Pi 中折叠长回复，无需逐字阅读
  • 让 AI 智能体按层级逐步读取文档，节省上下文
  • 在 Zotero 或 Obsidian 工作流中管理带批注的论文

快速上手

  1. 1

    安装 Python 包

    python3 -m pip install textfold
  2. 2

    启动本地服务

    python3 -m textfold serve
  3. 3

    在浏览器中打开 http://localhost:3017 并连接模型

使用前须知

  • 大多数功能需要语言模型：可使用已有的 Claude Code 等智能体、ChatGPT 套餐、OpenRouter 或 API 密钥。
  • 扫描版 PDF 及最完整的解析需要可选的 PDF 引擎，约 3.4 GB。
  • 需要 Python 3.9 或更高版本。

收录于专题

隐私与本地优先工具

标签

#paper-reader#summarization#llm#research-papers#arxiv#local-first#translation#open-source#semantic-zoom

常见问题

textfold 是什么？
本地优先的阅读工具，可将论文、网页、文件和 AI 回复折叠为五个详略层级。 TextFold 可以把论文、网页、GitHub README、Word 或 PDF 文件，以及 AI 助手的回复，折叠成五个详略层级：全文、关键句摘要、每段的要点与理由、每节一句话的结论，以及由章节卡片组成的主题地图。各层级尽量保留作者原句，AI 生成的内容会有标记，并链接回对应的原文段落。
textfold 可以免费使用吗？用的什么许可证？
textfold 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
textfold 还在维护吗？
活跃维护中。textfold 最近一次提交是在 2026年11月6日。
textfold 适合用来做什么？
读长论文前先快速浏览，判断是否值得精读 在 Claude Code 或 Pi 中折叠长回复，无需逐字阅读 让 AI 智能体按层级逐步读取文档，节省上下文 在 Zotero 或 Obsidian 工作流中管理带批注的论文
textfold 怎么安装和运行？
安装 Python 包: python3 -m pip install textfold 启动本地服务: python3 -m textfold serve 在浏览器中打开 http://localhost:3017 并连接模型
在哪里获取 textfold？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/chenxiachan/textfold

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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