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Exporte chats de IA para Markdown

Markdown é a linguagem nativa das ferramentas de gestão de conhecimento. Exporte suas conversas de IA como arquivos .md limpos e em conformidade com o padrão, prontos para Obsidian, Notion, Logseq, Joplin e qualquer outra ferramenta de PKM.

Como exportar para Markdown

  1. Abra seu chat de IA
  2. Clique no botão de ação flutuante do XWX (FAB)
  3. Selecione Markdown no menu de formatos
  4. A exportação começa imediatamente — o arquivo .md é baixado automaticamente
  5. O modal de sucesso confirma a exportação

As imagens referenciadas na conversa são baixadas localmente e vinculadas com caminhos relativos, para que seu arquivo Markdown funcione offline.

Opção Markdown (.md) no menu de exportação
Opção Markdown (.md) no menu de exportação

Funcionalidades do Markdown

O Markdown exportado inclui:

  • Cabeçalhos ATX: # H1, ## H2, etc.
  • Blocos de código cercados: Com tags de linguagem para destaque de sintaxe
  • Blocos matemáticos: Matemática $inline$ e $$display$$ (compatível com KaTeX/MathJax)
  • Tabelas: Tabelas no estilo GFM com alinhamento
  • Imagens: ![alt](caminho/para/imagem.webp) com referências a arquivos locais
  • Links: Preservados com URLs originais
  • Citações: Para conteúdo citado ou referenciado
  • Listas: Ordenadas e não ordenadas, aninhadas corretamente
Saída Markdown — bloco de código cercado com tag de linguagem
Saída Markdown — bloco de código cercado com tag de linguagem
Saída Markdown — fórmula matemática na sintaxe $...$ e $$...$$
Saída Markdown — fórmula matemática na sintaxe $...$ e $$...$$

Frontmatter YAML com metadados de IA

Quando o Frontmatter está ativado, cada exportação em Markdown inclui um bloco de frontmatter YAML com campos ativáveis individualmente:

yaml
---
title: "Conversation about Python optimization"
conversation_id: "abc123"
platform: "chatgpt"
model: "gpt-4"
source_url: "https://chat.openai.com/c/abc123"
created: "2024-01-15T10:00:00Z"
updated: "2024-01-15T11:30:00Z"
exported: "2024-01-15T12:00:00Z"
message_count: 42
word_count: 2340
content_types: [code, images, tables, citations]
tags: [python, optimization, performance]
summary: "A detailed discussion about Python profiling..."
---

Cada campo pode ser ativado/desativado individualmente em Configurações → Geral → Frontmatter. O formato de data é configurável (ISO 8601, Apenas data ou Local).

Tags de IA e Resumo de IA são funcionalidades avançadas que exigem que um Provedor de IA esteja configurado.

Arquivo Markdown com frontmatter YAML — tags, resumo, modelo, datas
Arquivo Markdown com frontmatter YAML — tags, resumo, modelo, datas
tip: Os campos de Frontmatter estão organizados em grupos: Informações básicas, Informações de tempo, Estatísticas, Aprimorado por IA, Formato e Formatos de saída — cada um configurável independentemente.

Integração com fluxo de trabalho PKM

As exportações em Markdown se integram perfeitamente com ferramentas populares de PKM:

  • Obsidian: Coloque arquivos .md no seu cofre. Use o Dataview para consultar por tags, data, modelo ou plataforma.
  • Notion: Importe arquivos .md ou use a funcionalidade de sincronização com Notion para envio direto.
  • Logseq: Formatação compatível com outliner.
  • Joplin: Suporte completo a Markdown com cadernos aninhados.
  • Zettelkasten: Cada exportação se torna uma nota atômica com metadados ricos.
Arquivos Markdown exportados no cofre Obsidian com consulta Dataview
Arquivos Markdown exportados no cofre Obsidian com consulta Dataview

Frequently Asked Questions

O Markdown preserva blocos de código?+

Sim. Os blocos de código usam sintaxe cercada com tags de linguagem (por exemplo, ```python) para destaque de sintaxe em qualquer renderizador Markdown.

As imagens são baixadas localmente?+

Sim. As imagens são baixadas para uma pasta local e referenciadas com caminhos relativos. Seu arquivo Markdown funciona offline.

O que é frontmatter YAML?+

É um bloco de metadados no topo do arquivo Markdown (entre marcadores ---) contendo tags, resumo, modelo, data e outros dados estruturados.

Posso usar com Obsidian?+

Com certeza. O Markdown é otimizado para Obsidian. Combinado com Tags de IA, suas exportações se tornam consultáveis via Dataview.

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