了解详情亲爱的 MarginNote 用户朋友们，
自AI OCR 和 AI拆书功能上线以来，收到了大量来自你们的反馈与建议。在 4.2.3 版本中，我们进一步聚焦于 AI 拆书 与 AI OCR 两大核心功能的体验打磨与稳定性提升，并全面上新了智能字典功能，旨在让你的知识整理更加顺畅、可控，尤其是在拆解数理公式、图表、习题集等复杂内容时，依然能保持高效与清晰。
同时，我们非常高兴地向社区的插件开发者们同步一个好消息：4.2.3版本开通了插件签名认证的快捷通道，您只需提交插件文件即可获得官方签名，欢迎各位开发者们通过官方渠道向我们提交插件申请（了解详情）
本次更新亮点速览
1. AI 拆书 · 截图模式增强
面向数学、物理、化学等公式与图表密集的内容，新增 “粗粒度”截图拆解功能。
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什么是“粗粒度”截图？ 你可以选择一整页或一个大区块（如一道完整大题、一张复杂图表），AI 会将其视为一个整体进行结构化提取，不再局限于文本摘录式的“逐字识别”。这样的好处是避免文字识别的错误，并可大幅降低积分消耗。
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适用场景举例：
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教科书中的例题与解答
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论文中的实验数据图表
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习题册中的综合大题
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任何你希望“整体理解而非零碎拆分”的内容
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以下是 AI 拆书习题模式的一次详细演示（本次演示共生成132张卡片，消耗6.03积分）：
2. 智能字典拆书 · 自动建立知识链接
新增 “智能字典”拆书模式，支持自动生成字典式卡片（以关键概念、单词为卡片标题，卡片内容是对标题的解释），借助 MN自带的标题链接功能，让你的PDF 文本、卡片笔记库升级为维基百科式的附链接笔记。
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三种模式可选：
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通用模式：自动提取概念、定理、人名、地点等，并生成结构化条目。
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英语学习模式：针对词汇、短语、句型进行专项提取，适合语言学习。
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刷题模式：自动识别并整理题目，按题号生成卡片，便于后续集中刷题与复习。
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3. AI OCR · 制卡模板全面升级
告别手动设置提示词，现在你可以通过 模板化配置 快速生成风格统一的智能卡片。
前几个版本的纯文本提示词模式废弃，但已有的纯文本提示词仍可继续使用
以下是详细更新
一、AI 拆书：流程更清晰，输出更稳定
1. 两段式拆书流程
我们将拆书分为两个阶段：
1）收集阶段：AI 根据你的要求（如“提取关键概念”“整理习题”）在文档中收集信息并生成临时笔记。
2）整理阶段：AI 将收集的笔记进行结构化整理，输出为脑图或卡片组。
好处：流程更透明，你可以中途查看收集结果，并且支持超过 100 页的长文档拆解（消耗的时间、积分可能较多）。
2. 模型选择（Max功能）
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收集阶段：可选“均衡”或“轻量”模型。
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整理阶段：可选“均衡”或更高性能的“Kimi K2”模型（适合复杂逻辑整理）。
3. 过程可视化
拆书过程中会实时显示笔记收集进度，让你清晰了解 AI 正在处理哪些内容；同时，可预览已收集的笔记详情——不必一定等到拆书结束，让拆书过程本身就可以“边拆边学”
4. 优化截图模式下的开销，降低大规模截图拆解的成本。
二、智能字典拆书：像查词典一样整理知识
1. 什么是“智能字典”模式？
该模式会将你拆解的内容像维基百科/百度百科的词典条目一样组织起来：
每个概念/题目作为一个词条卡片，同一学习集中的相同词条会自动附上该卡片的链接，点击即可查看词条卡片的内容，就像你在浏览百度百科词条的体验一样
2. 三类模式详解
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通用模式：概念、定理、人名、地点等结构化提取。
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英语词汇模式：面向语言学习场景的专项词汇/要点提取。
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刷题模式：从文档中提取习题，按题号整理成卡片，便于后续刷题与复习。
| 模式 | 适合内容 | 输出示例 |
|---|---|---|
| 通用模式 | 教科书、论文、报告 | 概念卡、人物卡、事件卡 |
| 英语词汇模式 | 外刊、单词书、课文 | 词汇卡、例句卡、短语卡 |
| 刷题模式 | 习题集、试卷、题库 | 题目卡、答案卡、解析卡 |
三、AI OCR：制卡从此有了“模板工厂”
- 划重点功能：可在制卡时自动划出关键内容，支持自定义划词规则。
1. 模板化配置
我们升级了原有的“附加操作”功能，现支持：
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字段级自定义：支持按卡片内容、卡片标题、卡片评论、闪卡正面问题等字段单独设置
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样式预设：可分字段独立设置为富文本或 Markdown（标题字段除外），其中富文本支持指定字体、字号、颜色，让笔记样式更加丰富、美化过程更加省时。
2. 划重点功能
在识别文字的同时，AI 可自动或根据你的设置划出关键词语，并支持：
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自定义划重点规则（如“划出所有公式”“划出定义部分”）
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快捷选项，包括：
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自动选择关键概念
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专有名词和术语
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数字、日期和人名
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每段2-3个核心词
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四、Markdown现支持挖空
4.2.3版本支持用加粗语法****为 markdown 文本设置划重点/填空效果，您可以用AI OCR体验自动划重点效果，也可手动为已有的 markdown 卡片划重点（用**包裹要划重点的关键词）。查看演示。
稳定性与修复
我们在本次版本中也修复了以下问题：
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修复了 2 个可能导致闪退的情况
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修复了 YouTube 视频无法播放的问题
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修复了删除
#标签后其他标签失效的问题 -
修复了矩形连续摘录时无法使用 AI OCR 的问题
如何开始使用？
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确保更新至 4.2.3 版本（设置 → 关于 → 检查更新）。
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AI 拆书：在目录视图中选择要拆书的章节，右键或长按后点击“AI 拆书”，或点击目录视图的左下角三点-“AI 拆书”，即可为整本书拆解智能字典：在拆书模式中选择“智能字典”，按内容类型选择相应模板。
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AI OCR：在摘录工具设置面板中启用“AI OCR”，可选择模板或自定义。
常见问题
Q：AI 拆书会消耗多少积分？
A：与文档长度和复杂度相关，内部单次测试数据为800张卡片约50积分，仅供参考
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