| name | deep-reading |
| description | 大模型读书四步法技能。当用户上传任何格式的文档(PDF、EPUB、DOCX、PPTX、XLSX、HTML等)并希望进行深度阅读、知识整理、读书笔记、书籍分析时使用此技能。自动调用 Microsoft MarkItDown 将文件转换为 Markdown,然后依次执行四步法:1)大纲笔记——分章节整理核心要点、关键概念、逻辑关系、原理流程、案例事件;2)九位一体分析——前因后果、反对边界,从师承背景、队友继承者、核心论点、关键证据与资源、反对观点与反面作用、跨领域同构、平行观点、适用边界、作者其他作品九个维度深度剖析;3)作者人物传记——网络搜索作者成长时间线、标志性事件、趣闻故事、困难遭遇及影响;4)知识索引——整理书中知名作者、文献、理论出处、思维模型、典型事例、比喻、金句。输出为结构化 Markdown 文档。 |
大模型读书四步法 (Deep Reading Skill)
概述
本技能实现了一套系统化的"大模型读书四步法",将任意格式的文档转化为深度知识体系。工作流程为:
- 文件格式转换:使用 Microsoft MarkItDown 将用户上传的 PDF/EPUB/DOCX/PPTX/XLSX/HTML 等文件统一转换为 Markdown
- 第一步:大纲笔记:分章节整理核心要点、关键概念、逻辑关系、原理流程、案例事件,补充实操步骤与理论出处
- 第二步:九位一体分析:从九个维度(前因后果、反对边界)深度剖析全书
- 第三步:作者人物传记:网络搜索作者成长时间线、标志性事件、趣闻故事
- 第四步:知识索引:整理书中知名作者、文献、理论、思维模型、金句等
适用场景
- 深度阅读:对一本书进行系统化、结构化的深度阅读与知识提取
- 读书笔记:生成结构化的读书笔记,涵盖大纲、深度分析、作者背景、知识索引
- 知识管理:将书籍内容转化为可检索、可引用的知识体系
- 学术研究:快速掌握一本书的核心论点、理论传承、反对观点、适用边界
- 作者研究:了解作者的成长背景、师承关系、其他作品
支持的文件格式
| 格式 | 扩展名 | 说明 |
|---|
| PDF | .pdf | 最常见的电子书格式 |
| EPUB | .epub | 电子书标准格式 |
| Word | .docx, .doc | 微软 Word 文档 |
| PowerPoint | .pptx, .ppt | 微软演示文稿 |
| Excel | .xlsx, .xls | 微软电子表格 |
| HTML | .html, .htm | 网页文件 |
| 文本 | .csv, .json, .xml | 结构化文本 |
| ZIP | .zip | 压缩包(遍历内容) |
工作流
Step 0: 文件格式转换
当用户上传文档后,首先使用 MarkItDown 将其转换为 Markdown:
python /sessions/69f6afad4540e7e98f976710/workspace/deep-reading-skill/scripts/convert_to_md.py \
--input "<上传文件路径>" \
--output "/sessions/69f6afad4540e7e98f976710/work/book_content.md"
参数说明:
| 参数 | 必需 | 说明 |
|---|
--input | 是 | 用户上传的文件路径 |
--output | 是 | 输出 Markdown 文件路径 |
转换完成后,读取生成的 Markdown 文件内容,作为后续四步分析的输入。
[!NOTE]
如果用户上传的文件本身就是 .md 格式,则跳过此步骤,直接读取文件内容。
Step 1: 大纲笔记
目标:对全书进行结构化概述,分章节整理核心要点。
执行方式:基于转换后的 Markdown 全文内容,按照 references/step1_outline_notes.md 中的提示词模板,生成大纲笔记。
输出结构:
# 《书名》大纲笔记
## 全书概述
[200-300字的全书核心内容概述]
## 第一章 [章节标题]
### 核心要点
- [要点1]
- [要点2]
### 关键概念
- **概念A**:[定义与说明]
- **概念B**:[定义与说明]
### 概念间逻辑关系
[概念之间的因果、递进、对比等关系]
### 原理与流程
[作者主张的原理、方法论、流程步骤]
### 关键案例/事件
- [案例1]:[简述与启示]
- [案例2]:[简述与启示]
### 实操步骤
1. [步骤1]
2. [步骤2]
### 理论出处与作者
- [理论A]:源自 [作者] 的 [作品]
- [理论B]:源自 [作者] 的 [作品]
## 第二章 [章节标题]
...
## 全书思维导图(Markdown格式)
[以缩进列表形式呈现全书结构]
Step 2: 九位一体分析
目标:从九个维度深度剖析全书,构建"前因后果、反对边界"的完整知识图谱。
执行方式:基于转换后的 Markdown 全文内容,按照 references/step2_nine_dimensions.md 中的提示词模板,生成九位一体分析。
九个维度:
| # | 维度 | 核心问题 |
|---|
| 1 | 师承与背景 | 作者的师承、背景,理论如何而来?源头是什么? |
| 2 | 队友与继承者 | 作者所在领域的队友、继承者,为什么提出这个问题? |
| 3 | 核心论点与发展 | 核心论点是什么?后续如何发展?未来方向? |
| 4 | 关键证据与资源 | 支持论点的证据、例子、行动步骤、具体资源(5-10个) |
| 5 | 反对观点与反面 | 持相反观点的代表人物(3-5个)、理论反面作用 |
| 6 | 跨领域同构 | 在其他领域的对应关系、同构理论、应用场景 |
| 7 | 平行观点与侧面 | 与作者理论平行的观点、侧面信息 |
| 8 | 适用边界与局限 | 理论适用边界、限制条件、风险 |
| 9 | 作者其他作品 | 作者其他作品及其理论、论点、逻辑关系 |
输出结构:
# 《书名》九位一体分析
## 一、师承与背景
[详细分析]
## 二、队友与继承者
[详细分析]
## 三、核心论点与发展
[详细分析]
## 四、关键证据与资源
[详细分析,含5-10个具体资源来源]
## 五、反对观点与反面
[详细分析,含3-5个代表人物]
## 六、跨领域同构
[详细分析,含1-3个应用场景]
## 七、平行观点与侧面
[详细分析]
## 八、适用边界与局限
[详细分析]
## 九、作者其他作品
[详细分析,含作品间逻辑关系]
## 思维模型总结
[将九个维度整合为思维模型]
Step 3: 作者人物传记
目标:通过网络搜索,构建作者的成长时间线与人物画像。
执行方式:使用 WebSearch 工具搜索作者信息,按照 references/step3_author_biography.md 中的提示词模板,生成人物传记。
搜索策略:
- 搜索作者基本信息:
"[作者名] 简介 生平"
- 搜索作者成长经历:
"[作者名] 成长经历 时间线"
- 搜索作者趣闻故事:
"[作者名] 趣闻 故事 传闻"
- 搜索作者困难遭遇:
"[作者名] 困难 挫折 影响"
- 搜索作者最新动态:
"[作者名] 最新 现状"
输出结构:
# [作者名] 人物传记
## 人物概述
[100-200字概述]
## 成长时间线
| 时间 | 事件 | 影响 |
|------|------|------|
| [年份] | [事件] | [对作者的影响] |
| ... | ... | ... |
## 标志性事件
### [事件1]
[详细描述]
### [事件2]
[详细描述]
## 趣闻与故事
- [趣闻1]:[描述与出处]
- [趣闻2]:[描述与出处]
## 困难与特殊遭遇
### [困难1]
[描述及对作者的影响]
### [困难2]
[描述及对作者的影响]
## 当前人生状况
[作者目前的状况]
## 信息来源
- [来源1]:[URL]
- [来源2]:[URL]
Step 4: 知识索引
目标:提取书中所有值得记录的知识要素,形成可检索的知识索引。
执行方式:基于转换后的 Markdown 全文内容,按照 references/step4_knowledge_index.md 中的提示词模板,生成知识索引。
输出结构:
# 《书名》知识索引
## 知名作者
| 作者 | 领域 | 书中提及的著作/理论 | 相关作品 |
|------|------|---------------------|----------|
| [作者A] | [领域] | [提及内容] | [代表作品] |
| ... | ... | ... | ... |
## 文献与理论出处
| 理论/文献 | 作者 | 出处/作品 | 核心观点 |
|-----------|------|-----------|----------|
| [理论A] | [作者] | [出处] | [核心观点] |
| ... | ... | ... | ... |
## 思维模型
| 模型名称 | 来源 | 核心逻辑 | 应用场景 |
|----------|------|----------|----------|
| [模型A] | [来源] | [逻辑] | [场景] |
| ... | ... | ... | ... |
## 典型事例
| 事例 | 所在章节 | 说明的道理/原理 |
|------|----------|-----------------|
| [事例A] | [章节] | [道理] |
| ... | ... | ... |
## 精彩比喻
| 比喻 | 所在章节 | 说明的概念/原理 |
|------|----------|-----------------|
| [比喻A] | [章节] | [概念] |
| ... | ... | ... |
## 金句
> "[金句1]" —— 第X章
> "[金句2]" —— 第X章
...
最终输出整合
四步分析完成后,将所有输出整合为一个完整的 Markdown 文档,保存到用户工作区:
# 《书名》深度阅读笔记
> 基于大模型读书四步法生成
---
[Step 1: 大纲笔记 全文]
---
[Step 2: 九位一体分析 全文]
---
[Step 3: 作者人物传记 全文]
---
[Step 4: 知识索引 全文]
输出文件路径:/sessions/69f6afad4540e7e98f976710/workspace/《书名》深度阅读笔记.md
执行策略
完整执行(推荐)
当用户上传文档并请求深度阅读时,按 Step 0 → Step 1 → Step 2 → Step 3 → Step 4 的顺序依次执行,每步完成后将结果追加到最终输出文档。
分步执行
用户也可以选择只执行某一步:
- "只做大纲笔记" → 仅执行 Step 1
- "只做九位一体分析" → 仅执行 Step 2
- "只查作者背景" → 仅执行 Step 3
- "只整理知识索引" → 仅执行 Step 4
大文档处理策略
对于超过 10 万字的文档:
- 先执行 Step 0 转换为 Markdown
- 按章节分段读取,避免一次性加载全文导致 token 超限
- 每步分析时,先提取章节结构,再逐章深入分析
- 最终整合时确保各章节分析的连贯性
质量检查清单
Step 1 质量检查
Step 2 质量检查
Step 3 质量检查
Step 4 质量检查
注意事项
- 文件转换依赖:Step 0 依赖 Microsoft MarkItDown(
pip install 'markitdown[all]'),首次使用需确保已安装
- 网络搜索:Step 3 需要使用 WebSearch 工具搜索作者信息,确保网络可用
- 大文档处理:对于超大文档(>10万字),采用分段读取策略,避免 token 超限
- 中文输出:所有分析输出默认使用中文,除非用户另有要求
- 信息真实性:Step 3 中搜索到的作者信息需标注来源,无法验证的信息需注明"待验证"
- 知识准确性:Step 2 和 Step 4 中引用的理论、文献需尽量标注出处,避免编造
- 不要读取 Python 脚本内容:直接调用脚本即可,无需查看脚本源码
故障排除
| 问题 | 解决方案 |
|---|
| MarkItDown 安装失败 | 尝试 pip install 'markitdown[all]' --break-system-packages |
| 文件转换输出为空 | 检查文件是否损坏,尝试用其他工具打开后重新上传 |
| EPUB 转换失败 | 确认 EPUB 文件未加密(DRM),加密文件无法转换 |
| PDF 转换质量差 | 扫描版 PDF 可能需要 OCR 支持,尝试安装 markitdown[pdf] |
| 搜索作者信息无结果 | 尝试使用作者英文名或别名搜索 |
| 输出文档过长 | 可分步执行,每步单独保存到不同文件 |