textfold

长文一键折叠成五层，先看概览再钻原文

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 办公效率 🍴 复刻 84 🐛 待处理 14 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 933
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费工具，定价信息待确认

项目预览

textfold 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类办公效率
开发团队chenxiachan
官网地址https://chenxiachan.github.io/textfold
GitHubhttps://github.com/chenxiachan/textfold
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费工具，定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型arxiv,llm,local-first,open-source,paper-reader,research-papers,semantic-zoom,translation
GitHub 星标★ 933
上线时间2026-10-04 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积36.0 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-11-06
浏览次数0

项目介绍

textfold 是一个 Python 开源工具，把论文、网页、文件和 AI 回复折叠成五个细节层级，让读者从概览逐步缩放到原文。它针对长文本阅读中「信息过载」与「细节丢失」并存的矛盾：直接读原文耗时，只看摘要又可能漏掉关键论证。项目以本地优先（local-first）为原则，文本处理在本地完成，可接入 LLM 做分层摘要与语义缩放，并内置翻译能力，方便阅读非母语的研究资料。核心能力包括：对同一份内容生成从一句话概览到逐段原文的五档视图；在层级间平滑切换，保持上下文连贯；面向 arXiv 论文的阅读流程优化；输出结果可复用到网页与普通文件。整体定位是研究者的阅读辅助层，而非替代原文，适合需要快速筛选论文、再深入精读的场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-06 · 当前星标 ★ 933

核心亮点

  • 五级语义缩放设计清晰，从概览到原文连续过渡，避免摘要与正文割裂
  • 本地优先处理，文本与摘要流程可在本机完成，隐私可控
  • 内置翻译与 arXiv 论文阅读优化，对非英语研究资料友好

不足之处

  • 分层摘要质量依赖所接入的 LLM，离线或弱模型下效果下降明显
  • 923 星属早期项目，文档与社区生态尚不完善，接口可能变动

适用场景

  • 科研人员快速筛选 arXiv 论文，先看五级概览再决定精读
  • 阅读长篇英文网页或报告时按需缩放细节层级
  • 把 AI 长回复折叠成要点，需要时再展开原文核对

替代项目

sumy、newspaper3k、MarkItDown

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