Japanese Reading Assistant：把查词、语法解析和 PDF OCR 留在阅读现场

日语阅读里最容易被打断的环节，往往不是看不懂某一个词，而是需要在查词、翻译、语法解释和原文之间来回切换。这个插件尝试把这些动作留在 Obsidian 当前页面：划一个词时看紧凑释义；划一句时只请求一次模型，再把同一份译文延伸为词汇和语法两个视图。

项目仓库已经公开：Normanchine/obsidian-japanese-reading-assistant。目前可通过 GitHub Release 手动安装，或用 BRAT 作为 beta 插件安装；尚未进入 Obsidian Community Plugins 目录。

一次分析，回到同一句原文

句子分析的重点不是生成一大段泛泛的讲解，而是让每一层信息回到原句中。插件会保留统一译文，词汇页区分基本义和句中义；语法页则用颜色和波浪线标出对应片段，避免“解释看懂了，却不知道它在句子哪里”的断裂。

词汇页直接围绕当前句子展开。这里的「句中」不是新的词条释义，而是这个词在本句里的作用。

语法页把「〜です」标在原句里，再给出它在这里承担的判断/说明作用。结果显示在可固定、拖动和缩放的非模态窗口中，不用覆盖原始阅读内容。

PDF 不必先离开 Obsidian

教材和扫描版读物并不总有可划选的文字。针对 Obsidian 内置 PDF 阅读器，插件支持按住 Alt 框选当前页面的一小块区域：图像先交给本机的 PP-OCRv5 服务识别，再进入与普通句子相同的译文、词汇和语法流程。

OCR 的输入是用户主动画出的区域，不是整份 PDF。小字识别受原图质量和页面缩放影响，使用前放大页面会更稳妥。

这条链路刻意只处理局部：它没有试图把 PDF 变成完整电子书，也不为 OCR 结果另建持久化笔记。目标是解决正在读到这一句时的即时理解问题。

模型、数据与安装边界

文字分析可使用本地 Ollama，或使用用户自己配置的 DeepSeek 兼容接口。两种方式的边界不同：Ollama 可以运行在本机或可信局域网地址；DeepSeek 模式会把当前选中的文本和固定分析提示发送给配置的 API。插件不上传整篇笔记、文件名、Vault 路径或周边笔记，也不包含遥测；PDF OCR 服务固定监听在本机 127.0.0.1，框选图像不会写入 Vault。

安装需要 Obsidian 1.11.5 或更高版本，并配置一个文字分析提供者。PDF OCR 还需要在本机启动 PP-OCRv5 服务。仓库 README 保留了手动安装、BRAT 与本地 OCR 环境的完整步骤。

还没有做完的部分

当前版本的分析结果只保留在内存中；词汇卡片和间隔复习导出还没有成为持久化功能。PDF OCR 只面向 Obsidian 内置 PDF 视图的可见页面，不能替代 EPUB、Canvas 或第三方阅读器的通用识别。模型输出也仍取决于所选模型是否能稳定遵循结构化 JSON 格式。

这些限制决定了它现在更像一个专注于阅读瞬间的助手，而不是完整的日语课程或记忆系统。后续工作应先验证复习卡片是否真的能减少阅读后的整理成本，再决定是否加入。