Book To Learn Check

把任意一本书分解成日常学习任务，每日推送一张知识点卡片。支持中英文书籍（PDF/DOCX/HTML/EPUB/TXT），拆解为知识点后每日推送。英文书自动联网核对术语并实时翻译；中文书无翻译环节。四种推送模板：PDF标准卡片、PDF大字闪卡、飞书交互卡片、飞书卡片+图片补充。提示词与数据分离，可自由变体为单词学习、诗词海报、新闻讲解等任务。

sedey999@sedey999

Install

openclaw skills install @sedey999/book-to-learn

book-to-learn — 把书分解成日常学习任务

通用 skill：把任意一本书拆解为知识点卡片，每日推送一张。

⛔ 核心规则

两阶段：拆书（一次性）+ 推送（每次调用）。每本书先拆书生成数据，之后每日推送复用。
进度仅在成功后记录：任一环节失败都不更新 progress.json，下次重推同一张。
中英文自适应：英文书联网核对术语 + 实时翻译；中文书跳过翻译。
超链接文字化：IMA 不能点击链接，PDF 中 URL 必须纯文字显示可复制。
失败必通知：任何失败（提取/翻译/PDF/上传/飞书）都通过 webhook 通知，且不计进度。
首次配置：无 config.json 时引导用户配置（IMA 凭证/推送目标/通知 webhook/语言/粒度）。

依赖安装（首次使用前）

1. Python 依赖

bash

sudo pip3 install weasyprint python-docx beautifulsoup4 ebooklib pypdf pdfminer.six
# weasyprint 生成 PDF；其余为多格式提取器。沙箱已预装大部分。

2. IMA skill（若用 IMA 推送）

bash

cd /tmp && curl -sL -o ima-skills.zip "https://app-dl.ima.qq.com/skills/ima-skills-1.1.7.zip"
mkdir -p ima-skills-extracted && unzip -o ima-skills.zip -d ima-skills-extracted >/dev/null 2>&1
# 安装到你的平台对应的 skills 目录（任选一个）：
cp -r ima-skills-extracted/ima-skill ~/.codebuddy/skills/ima-skill   # CodeBuddy
# 或: cp -r ima-skills-extracted/ima-skill ~/.openclaw/skills/ima-skill   # OpenClaw
# 或: cp -r ima-skills-extracted/ima-skill ~/.claude/skills/ima-skill     # Claude Code
# 或: cp -r ima-skills-extracted/ima-skill ~/.agents/skills/ima-skill     # Amp / 跨 agent

upload_ima.py 会自动在 ~/.codebuddy、~/.openclaw、~/.claude、~/.copilot、~/.agents 等路径下查找 ima-skill，也可用环境变量 IMA_SKILL_DIR 显式指定。 API Key 获取：https://ima.qq.com/agent-interface

bash

mkdir -p ~/.config/ima
echo "<Client ID>" > ~/.config/ima/client_id
printf '%s' "<API Key>" > ~/.config/ima/api_key

3. Node.js 注意

沙箱中 node 可能被 bun shim 劫持。所有 node 调用用 /usr/bin/node 并清除 NODE_OPTIONS。upload_ima.py 已内置。

阶段一：拆书（首次对每本书执行）

SKILL_DIR：本 skill 所在目录。各平台路径不同（CodeBuddy: ~/.codebuddy/skills/book-to-learn，OpenClaw: ~/.openclaw/skills/book-to-learn，Claude Code: ~/.claude/skills/book-to-learn 等）。脚本内已用 os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 自动定位，无需手动指定。下面 $SD 代表 SKILL_DIR。

Step 1：提取文本

bash

cd $SD && python3 book_setup.py extract <书文件路径> --slug <book-slug>

slug = 书的 URL 友好标识（如 designing-data-intensive-apps）。输出 books/<slug>/full_text.txt。

Step 2：初始化配置

bash

cd $SD && python3 book_setup.py init <book-slug> --title "书名" --lang <zh|en> --granularity <chapter|section|topic>

生成 books/<slug>/config.json 骨架。然后与用户确认并填写以下空字段：

language：zh（中文书，无翻译）/ en（英文书，需翻译）
pushMethod：ima（默认）/ feishu（备选）
ima.kbName / ima.folderName：IMA 知识库名称和文件夹（用 list-kb 命令列出知识库让用户选）
feishu.webhook：飞书 webhook（若选 feishu）
notifyWebhook：失败通知 webhook（必填，任何失败都发此通知）

确认推送方案：向用户说明两种方案并让其选择：

IMA PDF（默认）：上传卡片式 PDF 到 IMA 知识库文件夹。优势：可检索、配图内嵌、离线可读。适合知识库积累。
飞书卡片（备选）：发送交互式卡片消息到飞书 webhook。优势：即时通知、交互式。限制：图片需上传图床（catbox.moe）获取 URL。适合即时学习提醒。

Step 3：AI 分析结构并生成大纲

读取 books/<slug>/full_text.txt（大书用 offset/limit 分段读，先读前 8000 字符识别标题/作者/章节/目录）。按 config.granularity 拆解为知识点，输出大纲 JSON 供用户确认：

json

[{"id":"ch01-01","chapter":"第一章","topic":"主题"}, ...]

必须等用户确认或调整大纲后，再进入 Step 4。

Step 4：生成完整 items.json

确认大纲后，为每个知识点生成完整对象（读取 full_text.txt 对应章节内容）：

json

{
  "id": "ch01-01",
  "chapter": "所属章节",
  "topic": "知识点主题",
  "coreIdea": "核心观点（原文语言）",
  "explanation": "详细解释（原文语言，含 markdown 链接 [text](url)）",
  "quote": "金句（若有）",
  "application": "应用场景（若有）",
  "image": "原书配图链接（若有）",
  "relatedLinks": [{"href":"url","text":"标题"}],
  "terminology": ["核心术语"],
  "link": "来源链接"
}

写入 books/<slug>/items.json。

Step 5：生成卡片和索引

bash

cd $SD && python3 book_setup.py gen-cards --slug <book-slug>
cd $SD && python3 book_setup.py gen-index --slug <book-slug>

Step 6：下载内嵌配图

bash

cd $SD && python3 book_setup.py download-imgs --slug <book-slug>

下载 items.json 中的图片 URL，转为 base64 data URI 内嵌。

Step 7：输出定时任务提示词

bash

cd $SD && python3 book_setup.py prompt --slug <book-slug>

输出该书的定时任务执行提示词，用户配置到定时任务软件。

阶段二：推送（每次调用执行一次）

英文书流程（需翻译）

取载荷：
bash
```
cd $SD && python3 push_card.py next --book <slug> --force > /tmp/b2l_payload.json
```
Windows 平台 /tmp/ 不存在，改用 %TEMP% 或脚本输出建议的临时目录。解析输出。skip=true 则结束。
联网核对术语：对 terminology 数组每个术语，使用当前环境中可用的联网搜索工具查权威中文译法，汇总 terminologyZh。必须联网核对，不可凭记忆。
- 优先使用环境原生搜索工具（如 WebSearch、SearXNG skill 等）
- 若环境有多个搜索工具，任选可用者
- 若环境无搜索工具，告知用户需配置搜索能力后结束
实时翻译：coreIdea/explanation/quote/application 译为中文。explanation 按换行分段对应；术语首次出现「中文（英文）」；explanation/application 含 markdown 链接的保留 url 仅译 text；翻译 relatedLinks 标题生成 relatedLinksZh；同时翻译 topic（知识点标题）为 topicZh。注意：翻译后的中文文本必须使用中文双引号「」或 ""（U+201C/U+201D），不得使用英文直引号 ""。若不确定 Unicode 输入方式，写入 JSON 时会由 normalize_quotes.py 自动修正。
写翻译 JSON 到临时目录的 b2l_zh.json（含 topicZh/coreIdeaZh/explanationZh/quoteZh/applicationZh/terminologyZh/relatedLinksZh/note）。
生成 PDF（文件名末尾带知识点中文名）：
bash
```
cd $SD && python3 gen_card_pdf.py --payload <payload路径> --zh <zh路径> --out "<临时目录>/<PREFIX>_$(date +%F)_<nextId>_<topicZh>.pdf" --language en
```
PDF 标题区显示中英对照（中文在上，英文小字在下）。<topicZh> 用翻译后的中文名替换（去除文件名非法字符）。
推送（按 config.pushMethod）：
- IMA：python3 upload_ima.py --file "<pdf>" --config books/<slug>/config.json --book-dir books/<slug> 退出码 0=成功；2=密钥失效（已发通知）不计进度结束；1=其他错误不更新进度结束。
- 飞书：python3 send_feishu.py --payload /tmp/b2l_payload.json --zh /tmp/b2l_zh.json --config books/<slug>/config.json --language en
记录进度（仅成功后）：python3 push_card.py mark --book <slug> <nextId> success
汇报：第 X/N 张、主题、术语核对要点。

中文书流程（无翻译）

取载荷：同上。
跳过翻译（步骤 2-4 不执行）。

生成 PDF（文件名末尾带知识点中文名）：

bash

cd $SD && python3 gen_card_pdf.py --payload <payload路径> --out "<临时目录>/<PREFIX>_$(date +%F)_<nextId>_<topic>.pdf" --language zh

中文书的 topic 本身即中文名，直接用于文件名。

推送：同上（飞书则 --language zh，不传 --zh）。
记录进度：同上。
汇报：第 X/N 张、主题。

飞书卡片方案实现说明（备选）

send_feishu.py 构造飞书 interactive 卡片 JSON，POST 到 webhook。

卡片结构：

header：蓝色标题「📚 书名 · 主题」
elements：进度+章节 → 术语表(markdown表格) → 内容分栏(中英对照/纯中文) → 配图 → 相关链接 → 来源(note)

图片处理（飞书卡片图片需 URL 或 image_key）：

base64 data URI 图片 → 上传 catbox.moe（免费无需注册）→ 获取 URL → {"tag":"img","url":"..."}
图片 URL 直接用 {"tag":"img","url":"..."}
上传失败 → 文字提示「配图见来源链接」

链接处理：飞书卡片 markdown 支持可点击链接，但为兼容性仍附纯文字 URL。

推送模板系统

每本书在 config.json 的 template 字段选择推送模板。首次配置时由 AI 引导用户选择。

可用模板

模板 ID	名称	脚本	适用场景	设计规范
`pdf-standard`	PDF 标准卡片	gen_card_pdf.py	工具书、长文知识点	A4，正文 18px/英文 15px，中英对照，多字小字
`pdf-large`	PDF 大字卡片	gen_card_pdf_large.py	单词、术语、短知识点	A4，标题 42px，正文≥18px，超大字号，适合远距离/打印
`feishu-card`	飞书交互卡片	send_feishu.py	即时学习提醒	飞书 interactive 卡片，markdown 排版，图床上传
`feishu-card+image`	飞书卡片+图片补充	send_feishu.py + gen_image.py	知识点可视化	飞书卡片 + 附带 1:1 或 1:4 图片

设计风格规范

配色（所有模板统一）：绿(#1a7f37) 核心观点 / 蓝(#0969da) 解释 / 紫(#8250df) 金句 / 橙(#bf8700) 应用 / 红(#cf222e) 术语

字体栈（跨平台）：微软雅黑 → 苹方 → 冬青黑 → Noto CJK → 思源黑体 → 文泉驿 → 宋体

超链接：所有模板中 URL 均以纯文字显示（IMA 不能点击），格式为「标题 + 换行 + 完整 URL」

图片模板设计（gen_image.py）：

1:1 正方形（750×750px）：精简内容，适合飞书卡片内嵌
1:4 长图（750×3000px）：完整知识点，适合长文滚动阅读
只作为飞书卡片补充，不能单独以图片形式推送
生成方式：HTML → weasyprint PDF → pdf2image PNG（依赖 pdf2image + poppler）
设计参考：react-paper-memo 大字号可打印卡片理念

模板选择建议

英文工具书/专业书 → pdf-standard（中英对照，多字详解）
英语单词/术语学习 → pdf-large（大字号，一眼看清）
日常学习提醒 → feishu-card（即时推送到手机）
知识点可视化 → feishu-card+image（卡片+配图长图）

配置确认与进度文件

配置确认（summary 命令）

每本书设置完成后，运行 python3 book_setup.py summary <slug> 输出详细配置汇报，包括：书名、语言、拆解粒度、卡片转化情况（总数/配图/链接/术语）、推送模板、推送通道、IMA目标/飞书webhook、失败通知webhook、文件清单、测试推送设置。用户确认后再生成定时任务提示词。

daily-progress.md

每本书的 books/<slug>/daily-progress.md 记录学习进度。每次推送成功后追加一行（不替换已有记录）：

markdown

| 日期 | 序号 | 卡片ID | 主题 | 推送方式 | 状态 |
|------|------|--------|------|----------|------|
| 2026-06-30 | 1/118 | ch01-01 | 西方音乐记谱法导论 | ima | ✅ 成功 |

定时任务提示词中已包含 log-progress 步骤，推送成功后自动追加记录。

文件说明

文件	作用
`SKILL.md`	本指令
`extract_text.py`	多格式文本提取（PDF/DOCX/HTML/EPUB/TXT/RTF，带回退链）
`book_setup.py`	拆书编排（extract/init/gen-cards/gen-index/download-imgs/summary/log-progress/prompt）
`push_card.py`	推送进度管理（status/next/mark/weekday/list-books，--book 参数化）
`gen_card_pdf.py`	PDF 标准卡片生成（中英文自适应，超链接文字化）
`gen_card_pdf_large.py`	PDF 大字卡片生成（A4，正文≥18px，标题42px）
`gen_image.py`	补充图片生成（1:1/1:4，HTML→PDF→PNG）
`upload_ima.py`	IMA 知识库上传（动态查找 ima-skill，密钥失效检测）
`send_feishu.py`	飞书卡片推送（图床上传，中英文自适应）
`notify_failure.py`	通用失败通知（参数化 webhook）
`books/<slug>/`	每本书独立数据（config/items/index/progress/daily-progress/cards/images/full_text）

辅助命令

查看所有书：cd $SD && python3 push_card.py list-books
查看进度：python3 push_card.py status --book <slug>
配置确认：python3 book_setup.py summary <slug>
手动重推：python3 push_card.py next --book <slug> --force
重置进度：编辑 books/<slug>/progress.json，置 null 清空 history
输出定时提示词：python3 book_setup.py prompt <slug>
记录进度到 md：python3 book_setup.py log-progress <slug> --card-id <id>

注意事项

进度是唯一凭证，勿手动误改 progress.json
失败绝不计进度，确保下次重推同一张
PDF 文件名日期格式统一 YYYY-MM-DD
英文书翻译质量优先：术语必须联网核对
中文引号规范：所有脚本内置 normalize_quotes.py，自动将英文直引号 "" 转换为中文双引号 ""（U+201C/U+201D）。即使 AI 翻译输出的 JSON 含英文引号，PDF 和飞书卡片最终输出也会被自动修正。中文书的 items.json 中若含英文引号，同样会被自动修正。
假设不同用户使用：所有配置在 config.json，不硬编码

Book To Learn Check

Install

book-to-learn — 把书分解成日常学习任务

⛔ 核心规则

依赖安装（首次使用前）

1. Python 依赖

2. IMA skill（若用 IMA 推送）

3. Node.js 注意

阶段一：拆书（首次对每本书执行）

Step 1：提取文本

Step 2：初始化配置

Step 3：AI 分析结构并生成大纲

Step 4：生成完整 items.json

Step 5：生成卡片和索引

Step 6：下载内嵌配图

Step 7：输出定时任务提示词

阶段二：推送（每次调用执行一次）

英文书流程（需翻译）

中文书流程（无翻译）

飞书卡片方案实现说明（备选）

推送模板系统

可用模板

设计风格规范

模板选择建议

配置确认与进度文件

配置确认（summary 命令）

daily-progress.md

文件说明

辅助命令

注意事项

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