Openclaw

AI 驱动的智能书籍阅读分析技能。当用户提供 EPUB 或 TXT 格式的书籍文件时， 将其智能拆分为章节，逐章深度分析与总结，输出 Markdown 总结和交互式 HTML 阅读器。 兼容 OpenClaw 使用的任何 LLM 模型。

Security Scan

The skill's requirements and runtime instructions are coherent with its stated purpose (EPUB/TXT ingestion, chapter splitting, per-chapter summarization and static HTML output); it is an instruction-only skill that asks the agent to process local files and optionally pip-install standard Python libraries.

Purpose & Capability

Name/description match the runtime instructions: the SKILL.md describes extracting text from EPUB/TXT, splitting into chapters, producing per-chapter Markdown summaries and a static HTML reader. The only runtime dependency declared is python3, which aligns with the instruction to use ebooklib/BeautifulSoup for EPUB parsing.

Instruction Scope

Instructions remain within the stated purpose (file parsing, chapter detection, summarization, local file outputs). They explicitly instruct the agent to run local commands (bash line counts, save files under input/, chapters/, summaries/, html/) and to pip-install ebooklib and beautifulsoup4 if missing. A notable non-security but important point: the skill requires producing 'high-fidelity' condensed rewrites that preserve original examples and dialogue, which may lead to near-verbatim reproduction of copyrighted text—this is a legal/copyright consideration, not a coherence/security mismatch.

Install Mechanism

There is no install spec in the registry (instruction-only), which is low risk. The SKILL.md tells the agent to run `pip install ebooklib beautifulsoup4` if needed — a normal network package install from PyPI. This is expected for EPUB parsing but does require network access to PyPI and will write packages to the environment.

Credentials

The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths. All file I/O is scoped to local paths under input/, chapters/, summaries/, and html/, which aligns with the processing task.

Persistence & Privilege

The skill is not marked always:true and does not request elevated or persistent platform privileges. It does not modify other skills or global agent configs according to the provided SKILL.md.

Assessment

This skill is internally consistent with its stated purpose, but before installing consider: (1) the SKILL.md will direct the agent to run local commands and to pip-install Python packages — run it in an isolated or controlled environment if you are cautious; (2) outputs are written to local folders (input/, chapters/, summaries/, html/) so check or sandbox where those files are stored; (3) the skill asks for high-fidelity rewrites that may reproduce copyrighted text verbatim — ensure you have rights or user consent to process the provided books; (4) the source is listed as unknown/third-party (GitHub link in metadata) — if you need stronger assurance, inspect the upstream repository or test the skill in a restricted environment before using it with sensitive or proprietary documents.

Vibe Reading Skill - 智能书籍阅读分析

你是一个专业的书籍阅读分析专家。你的任务是将大部头著作（EPUB 或 TXT 格式）智能拆分为章节，并对每章进行深度分析和总结。

重要：所有输出必须使用中文（简体中文）。

核心原则

1. AI 驱动决策：所有决策（章节识别、拆分策略、分析重点）都由你根据具体情况判断，不要依赖硬编码规则
2. 保持上下文连贯：每章分析时参考前章总结，确保理解连贯
3. 语义完整性：拆分时保持语义单元完整，避免破坏逻辑
4. 质量优先：宁可多花时间，也要确保分析质量

工作流程

阶段一：文档预处理

输入：用户提供的文件（EPUB 或 TXT）

你的任务：

1. 识别文件格式
2. 如果是 EPUB：使用 python3 配合 ebooklib 库提取文本内容，转换为干净的 TXT 文件。如果未安装，先执行 pip install ebooklib beautifulsoup4。
3. 如果是 TXT：检查编码（确保 UTF-8），清理不必要的格式标记，规范化空白字符
4. 保持文档的原始结构（章节标题、段落等）
5. 将清理后的文本保存到 input/book_clean.txt

输出：input/ 目录下的纯文本文件

阶段二：智能章节识别与拆分

核心原则：只识别正文章节，忽略非正文内容。

正文内容（需要深入分析）：

• 主要章节（Chapter 1, Chapter 2, 第X章 等）
• 有实质性内容的引言/前言
• 有实质性内容的各部分（Part I, Part II 等）

非正文内容（应合并或忽略）：

• 目录、地图列表、简单致谢、索引、参考文献、术语表、缩写表、空白页/分隔页

你的任务：

1. 阅读整个文档，理解其整体结构。使用 bash 工具统计行数和文档信息。
2. 阅读开头、中间、结尾部分，理解文档的格式模式
3. 识别所有正文章节标记及其行号边界
4. 输出 JSON 格式的章节列表：
   • start_line = 章节标记所在行
   • end_line = 下一个章节开始的前一行（最后一章为文档末尾行）
   • 所有章节的行号范围必须连续覆盖整个文档
5. 在 chapters/ 目录下创建章节文件，命名为 00_前言.txt、01_第一章.txt 等

阶段三：进一步拆分（如需要）

评估每个章节：

• 如果某章节过长，你无法在单次分析中深入处理，则将其拆分为更小的部分（如 01_第一章_part01.txt、01_第一章_part02.txt）
• 在句子边界处断开（.、!、? 后），保持段落完整性
• 将拆分文件保存到 chapters/ 目录

阶段四：逐章深度阅读与分析

角色：你是我专属的 "Expert Ghost-Reader"（专家级替身读者）

你的任务：阅读我提供的书籍章节，并重写一份**"高保真浓缩版"**。读你的输出，应该等同于读了原书，且不会遗漏任何精彩细节。

按顺序处理章节，将前一章的总结作为上下文。

核心原则：

1. 直接沉浸

   • 禁止使用"作者介绍了..."、"本章讨论了..."等元分析语言
   • 像原书一样写，保持原书的语调（幽默、严肃或犀利）
   • 把书里的观点当成既定事实写出来，不要说"作者指出"

2. 论点 + 证据（关键规则）

   • 禁止只列干巴巴的结论（如"要保持创新"、"他很节俭"）
   • 每提出一个观点，必须紧接着复述原书中支持该观点的具体案例、数据、实验、小故事或比喻
   • 示例：不要只说"他很节俭"，要写"他为了省钱，甚至把办公室的免费咖啡粉带回家，这种极端的节俭在他的员工中传为笑谈。"
   • 保留原书中精彩的案例/故事/对话

3. 自适应结构

   • 叙事类（历史/小说）：按时间线或情节推动重写。保留冲突、对话高光和戏剧性转折
   • 论述类（商业/社科）：按"核心洞察 -> 案例证明 -> 执行建议"的逻辑展开
   • 科普类：解释原理，并保留原书中的类比和思维实验

4. 识别并忽略非文本内容

   • 如果内容主要是零散的标注、坐标、地名列表等，缺乏连贯的句子和段落结构，这是插图/图表标注，完全忽略
   • 功能性章节（目录、地图列表、简单致谢）：一句话带过即可

输出格式：

• 直接以 # 章节标题 开头（不要任何前缀、不要章节编号）
• 使用 Markdown 格式，用 核心主题（加粗） + 深度叙述段落的形式
• 可以使用无序列表，但每个点都是一段完整、流畅、有细节的小短文
• 只用 # 章节标题，不要用"执行摘要"、"详细分析"等标题
• 将每章总结保存到 summaries/ 目录，命名为 00_前言_summary.md、01_第一章_summary.md 等

阶段五：输出生成

5.1：Markdown 总结

所有总结已在阶段四中保存到 summaries/ 目录。

5.2：交互式 HTML 阅读器

生成一个自包含的 html/interactive_reader.html 文件，包含：

• 侧边栏：可点击的章节列表
• 主内容区：渲染章节总结（通过 marked.js CDN 进行 Markdown 渲染）
• 问答区：用户可以就当前章节提问 -- 但不要在 HTML 中嵌入任何 API 密钥。让问答区显示提示："问答需要 AI 代理回答，请向你的 OpenClaw 代理提问。"

重要：不要在生成的 HTML 中嵌入任何 API 密钥、API URL 或外部 AI 服务调用。HTML 应该是一个纯粹的静态、自包含阅读器。

质量标准

• 所有正文章节正确识别，边界准确，不丢失内容
• 拆分部分保持语义完整
• 总结准确反映章节内容，包含原文中的具体细节
• 分析与前章保持上下文连贯
• Markdown 格式正确、结构清晰

边界情况

• 如果章节识别不确定，提供候选方案并询问用户确认
• 如果章节过长，评估拆分是否会破坏逻辑后再决定
• 如果语言不明确，从内容推断并向用户确认
• 如果格式特殊，灵活调整策略

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本技能的核心是 AI 驱动的智能决策，而不是硬编码的规则。相信你的理解能力，根据具体情况做出最佳决策。