图片粘贴功能#已有多名用户反馈#

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(已经有很多用户反馈了,麻烦开发者赶快加入吧,不然真的被逼着换app了)

希望支持笔记内直接粘贴插入图片,比如把截图直接粘贴到笔记里,而不是需要先将图片保存至iPad,然后再在iPad相册插入笔记。

**场景举例:**Mac端看网课进行截图,其他软件(如:goodnote)可以直接在笔记内粘贴,而本软件需要:1发送到iPad;2保存到iPad相册;3插入笔记。

这个逻辑属实有点outdated了吧…

2⃣️
插入文字后格式不能编辑,虽然不重要,但是对笔记强迫症患者来说固定的行距和字间距让人抓狂!

开发者翻牌子前每天都会来发帖

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对了,这两点是痛点了,我也,还有不能新建笔记本,得新建一个脑图,不过脑图画布大小缩放不能固定,会误触,导致放缩比例改变,字体大小也会变

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对啊,对我这种从goodnote换过来的网课狗来说,这个插入图片的逻辑太太太太麻烦了,而且开发者根本没有回应,哪怕告诉我不会加入此功能我再回goodnote也好啊,可惜了一大堆的笔记了

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你说的插图是指插到哪里?PDF中?
卡片是支持粘贴插图的啊

不明白你说的卡片是啥,是思维导图里面到卡片吗?…反正Mac截图之后不能在原PDF中直接粘贴,参考goodnote,mac端截图之后可以直接进行粘贴,不知道我说明白没有…

(帖子已被作者删除)

顶,有同样的痛点,我也发过类似的帖子

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在PDF文档界面,如何调用系统剪切板进行粘贴操作?

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顶一顶
这个和onenote的逻辑有点像,但是mn并不能在卡片中调整多个图片的位置,而是以一条一条评论存在。事实上从PDF中截取的图片是要加入到自己的笔记中进行重组或作为佐证的,是弥补自己逻辑链条的一部分,所以目前的卡片编辑不能满足要求,只能通过自建PDF空白文档进行编辑整理,但是PDF又不支持粘贴图片,于是造成了很大的障碍。

这个问题也表明,marginnote有必要对图片粘贴这一使用方式进行梳理

如果能够将卡片升级为可以自由移动图片并可以注释的PDF文档编辑模式,可以解决图片粘贴背后的深层次问题。也就是说目前marginnote做的更好的是从不同信息源进行摘取相关信息,但是对找到的信息进行线性重组的支持还不够,这又阻碍了进一步收集不同类型的信息。我只有消化信息找到其中逻辑链不足之处后才有目标和动力获取新的信息。固然可以通过导出到其他笔记软件进行已有信息的深入加工,但是特别是在学习内容初期时,这种摘取和线性化的过程是需要迅速循环迭代的,频繁的导出到其他软件进行加工会严重减慢迭代的速度,同时失去引用源,不利于回溯和检索,特别是对数理逻辑强的科目影响十分严重(数学公式无法编辑只能通过手写,不同层级的定理引理推论证明,要通过图片的方式与新问题进行可视化的对比,而不只是找到原来的位置,这点flexcil就很友好)。所以图片粘贴功能虽然看起来很不起眼,但是其蕴含的加工处理信息的逻辑是有待推敲的。

这是长测组同学关于mn面向的两大学习场景的分类,我觉得第一类有各种插件的加成,再加上anki的复习和导出已经做的很好了。那么其实主要痛点就是在于逐渐构建一个知识体系的。所谓的“逐渐”就意味着反复迭代,也就是我在前面剖析的问题。这更意味着我们必须将学习的一种中间的状态进行提级,那就是根据部分已有知识和逻辑进行线性化的过渡态,作为理解和记忆关键模块进行记录、整理,这种情况下利用PDF进行编辑(不是在已有的教材、网页等信息源上填填补补的小规模批注,而是从空白文档上不断数理聚合根据信息源推导得到的结论,并进行进一步加工,并视加工情况增补信息源进行整理,大概就是类似写论文的过程)是极具优势的。那么也就意味着mn需要加强对于中间态加工这方面类似于flexcil、notability等笔记软件的对图片插入和排版的支持,并能对实时编辑的内容加入到脑图中。这样反复迭代后的输出的PDF成果就是能够符合论文或者课程设计的逻辑要求的,我只需要参照这个自己制作的排版和逻辑层级都符合需求的线性化的PDF,在Word软件里面对文字、公式、图片、引用等参照APA等模式无脑排版就可以,不需要再查找资料分析推导,这些都在mn里面完成了。(现阶段的脑图PDF导出其实是比较鸡肋的,因为最终需要的还是一个线性化成果,而当脑图内容特别多和复杂时,即使是矢量图可以任意放大,但是也没有那么大的屏幕可以完全展示。所以脑图的作用更多的是发现问题以后回溯到原始状态,看看当时是怎么分析推理的,以便精准地进行修正。)
这也可以解决另一个问题,那就是卡片里面的通过推理得到的某一部分内容不能拖拽形成新的节点(在现有模式下不能完成迭代的掣肘之处),进行大纲内容重要性的提级管理。事实上我们判断数理类的教材和辅导书好不好的一个重要方式是,看这本书的目录是怎样的,是否把一些前置知识加入、是否把一些关键结论进行详细演绎。那么软件怎样能够助力我们对已有知识进行推导,找到其中需要补充的前置知识和对推导过程中的内容进行提级分析处理,就成了关键。