liudoudou86/read-book

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Catalogue SkillsMP mis à jour: 12 novembre 2026 à 12:52

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# 读书 Skill 基于《如何阅读一本书》的分析阅读法，帮助你深度分析书籍，输出结构化读书笔记，并生成专属 AI Skill。 --- ## 功能特点 - **7 步分析阅读法 (RIA++)**：分类 → 骨架 → 关键词 → 三重验证 → 评价 → 笔记 → 生成 Skill - **支持多种格式**：`.pdf` / `.epub` / `.docx` / `.txt` / `.md` - **多层回退链**：每种格式自动降级（如 PDF: docling → pdftotext → pypdf → pdfminer） - **成本估算**：处理前预估 token 和费用（默认 GLM-5.2 计价） - **章节检测**：自动识别中文/英文/日文章节和目录 - **专属 Skill 生成**：每本书生成 SKILL.md + glossary.md + patterns.md + cheatsheet.md + metadata.json - **RIA++ 方法论**：六段结构（R/I/A1/A2/E/B）+ 三重验证 --- ## 快速开始 ### 1. 触发 Skill ``` /read-book ``` 或说「帮我读一本书」、「分析这本书」、「生成读书笔记」 ### 2. 提供书籍文件支持 `.pdf` / `.epub` / `.docx` / `.txt` / `.md` 格式 ### 3. 分析阅读按 7 步流程进行深度分析： 1. **Step 0**：提取书籍文本（自动识别格式） 2. **Step 0.5**：成本估算（大文件必做） 3. **Step 0.6**：章节检测 4. **Step 1-4**：分析阅读（分类 → 骨架 → 关键词 → 评价） 5. **Step 3.5**：三重验证 6. **Step 5**：生成 RIA++ 六段笔记 7. **Step 6**：生成专属 AI Skill --- ## 使用示例 ### 示例：分析《刻意练习》 #### Step 1: 上传书籍用户上传 `刻意练习.pdf` / `刻意练习.epub` / `刻意练习.docx` 等 #### Step 2: 读取内容（统一入口） ```bash uv run python scripts/extract.py --file "刻意练习.pdf" --output "./temp/刻意练习.txt" ``` PDF 额外参数：`--technical`（技术类书籍优先 docling）、`--start N --end N`（指定页码范围） #### Step 2.5: 成本估算（大文件必做） ```bash uv run python scripts/cost_estimator.py --file "./temp/刻意练习.txt" ``` #### Step 2.6: 章节检测 ```bash uv run python scripts/chapter_detector.py --file "./temp/刻意练习.txt" ``` #### Step 3-5: 分析过程按分析阅读 7 步法进行，最终输出到 `~/.config/opencode/skill/books/book-deliberate-practice/`： - 读书笔记：`note.md` - 专属 Skill：`SKILL.md` + `glossary.md` + `patterns.md` + `cheatsheet.md` + `metadata.json` #### Step 6: 生成专属 Skill ```bash uv run python scripts/skill_generator.py \ --book-title "刻意练习" \ --note-path "~/.config/opencode/skill/books/book-deliberate-practice/note.md" ``` 生成的专属 Skill 包含 RIA++ 六段结构化方法论（R 原文引用 / I 方法论骨架 / A1 案例 / A2 触发场景 / E 可执行步骤 / B 边界），每项方法论经过三重验证（V1 跨域 / V2 预测力 / V3 独特性），未通过的单元被移至 `rejected/` 目录。 --- ## 生成的专属 Skill 使用示例假设你已经分析了《刻意练习》这本书，生成了专属 Skill，触发词是 `/book-deliberate-practice`。 ### 示例 1：询问核心观点 ``` 用户：这本书的核心观点是什么？ book-deliberate-practice：这本书的核心观点是： 1. 刻意练习是有目的的练习，不是简单的重复 2. 刻意练习需要走出舒适区 3. 刻意练习需要及时反馈 4. 刻意练习需要专注和投入 5. 长期坚持刻意练习可以成为专家 ``` ### 示例 2：应用方法解决实际问题 ``` 用户：我想学习写作，如何运用刻意练习？ book-deliberate-practice：运用刻意练习学习写作的建议： 1. 明确目标 - 设定具体的写作技能目标，如"写出吸引人的开头" 2. 走出舒适区 - 尝试不同文体、主题，挑战自己的写作边界 3. 获得及时反馈 - 找老师批改、加入写作小组、请教资深写作者 4. 专注投入 - 每天固定写作时间，排除干扰 5. 持续迭代 - 根据反馈不断修改完善建议从短文开始，逐步增加难度和长度。 ``` ### 示例 3：理解关键概念 ``` 用户：什么是"心理表征"？ book-deliberate-practice：心理表征是《刻意练习》中的核心概念：定义：指在头脑中形成的对某个主题或技能的专门知识结构作用： - 帮助专家快速识别模式和问题 - 使专家能够在复杂情境中快速做出决策 - 让专家能够预见未来的发展例子： - 棋手通过大量对局形成的棋局记忆 - 医生通过案例积累形成的诊断直觉 - 音乐家对曲目形成的整体感知如何培养：通过长期刻意练习，在大脑中建立专门的心理表征。 ``` ### 示例 4：获取推荐书单 ``` 用户：还有哪些书可以进一步阅读？ book-deliberate-practice：相关书籍推荐： 1. 《异类》- 马尔科姆·格拉德威尔 - 介绍一万小时定律 2. 《学习之道》- 芭芭拉·奥克利 - 关于如何学习和掌握技能 3. 《认知天性》- 彼得·布朗 - 介绍间隔练习等学习方法 4. 《终身成长》- 卡罗尔·德韦克 - 关于成长型思维模式 ``` --- ## 文件结构 ``` read-book-skill/ ├── SKILL.md # 主技能定义（7 步 RIA++ 流程） ├── README.md # 本文件 ├── pyproject.toml # Python 项目配置 ├── .python-version # Python 版本锁定 ├── .github/workflows/ │ └── ci.yml # CI: test + lint + skill 验证 ├── scripts/ │ ├── extract.py # 统一提取入口（自动识别格式） │ ├── pdf_extractor.py # PDF 提取（docling → pdftotext → pypdf → pdfminer） │ ├── epub_extractor.py # EPUB 提取（ebooklib → zipfile 回退） │ ├── docx_extractor.py # DOCX 提取（python-docx → zipfile 回退） │ ├── text_extractor.py # TXT/MD 读取（BOM 感知解码） │ ├── chapter_detector.py # 多语言章节/目录检测 │ ├── cost_estimator.py # Token 成本预估（GLM-5.2） │ ├── skill_generator.py # RIA++ 专属 Skill 生成器（含三重验证） │ └── metadata.py # 元数据聚合 ├── prompts/ │ ├── step1_classify.md # 书籍分类 │ ├── step2_skeleton.md # 骨架搭建 │ ├── step3_keywords.md # 关键词提取 │ ├── step4_evaluate.md # 评价作者 │ ├── step5_note.md # 读书笔记模板 │ └── step6_builder.md # 专属 Skill 生成模板 ├── references/ │ ├── analysis_rules.md # 分析阅读规则 │ └── read_level.md # 四层次阅读说明 ├── tests/ │ ├── test_chapter_detector.py │ ├── test_cost_estimator.py │ └── test_skill_generator.py └── temp/ # 提取缓存（可清理） └── *.txt # 书籍提取后的纯文本 ``` --- ## 管理命令 ### 查看已分析的书籍 ```bash uv run python scripts/skill_generator.py --action list ``` ### 查看某本书的读书笔记 ```bash cat ~/.config/opencode/skill/books/{slug}/note.md ``` ### 查看被过滤的方法论 ```bash ls ~/.config/opencode/skill/books/{slug}/rejected/ ``` ### 调用生成的专属 Skill ``` /book-{slug} ``` --- ## 依赖安装 ```bash # 基础依赖（仅 PDF + pypdf） uv sync # 全部安装（PDF 回退链 + EPUB + DOCX） uv sync --all-extras ``` 等价于逐个添加： ```bash uv add pdfminer.six # PDF 回退增强 uv add ebooklib beautifulsoup4 # EPUB 支持 uv add python-docx # DOCX 支持 ``` --- ## 输出结构生成的专属 Skill 目录位于 `~/.config/opencode/skill/books/{slug}/`： ``` ├── SKILL.md # 核心入口（~4K tokens） ├── glossary.md # 术语表（~1.5K tokens，按需加载） ├── patterns.md # 模式表（~2K tokens，按需加载） ├── cheatsheet.md # 速查表（~1K tokens，按需加载） ├── note.md # 原始读书笔记 ├── metadata.json # 统计元数据 └── rejected/ # 未通过验证的方法论单元 └── {method}.md ``` --- ## 核心方法论本 Skill 基于《如何阅读一本书》的分析阅读法 + RIA++ 方法论框架： ``` Step 0 提取书籍文本（PDF/EPUB/DOCX/TXT/MD 自动识别） Step 0.5 成本估算（>50K tokens 提示分章处理） Step 0.6 章节检测（中文/英文/日文 + TOC 识别） Step 1 书籍分类 Step 2 搭建骨架（一句话概括 + 结构拆解） Step 3 提取关键词 + 主旨句 Step 3.5 三重验证（V1 跨域 / V2 预测力 / V3 独特性） Step 4 评价作者 Step 5 生成 RIA++ 六段笔记（R/I/A1/A2/E/B） Step 6 生成专属 AI Skill（SKILL.md + 补充文件） ``` 详细规则见 `references/analysis_rules.md`

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