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閱讀筆記精靈：輸入書名 / 上傳 PDF 或 EPUB，AI 自動生成章節摘要、精華語錄、讀書心得、知識點卡片，並匯出成 Markdown、Anki 卡片、PDF 等多種格式。差異化：結構化輸出而非普通摘要。

📖 閱讀筆記精靈（Reading Notes Genie）

概述

自動分析書籍（PDF / EPUB / 書名），AI 生成：

• 章節摘要 — 每章核心論點與脈絡
• 精華語錄 — 高亮金句、值得背誦的段落
• 讀書心得 — 個人反思與應用建議
• 知識點卡片 — 可獨立複習的知識點（支援 Anki 格式）

觸發關鍵字： 讀書筆記、做筆記、章節摘要、書摘、金句、知識卡片、PDF摘要、EPUB摘要、生成Anki、做閱讀總結、讀後感、精華語錄

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輸入方式

方式	說明
直接輸入書名	AI 透過網路查詢書籍資料並生成摘要
上傳 PDF	自動解析 PDF 文字 → AI 分析 → 生成筆記
上傳 EPUB	解析 EPUB 結構 → AI 分析 → 生成筆記

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輸出格式

格式	說明
Markdown	結構化筆記，可直接存入 Notion / Obsidian
Anki 卡片	支援 Cloze / 問答格式，導入 Anki 直接背誦
PDF 報告	精美排版的閱讀筆記 PDF，可列印分享
JSON	結構化數據，方便程式後處理

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腳本清單

腳本	用途
scripts/epub_parser.py	EPUB 解析：提取章節結構、段落文字、Metadata
scripts/pdf_extractor.py	PDF 文字萃取：處理加密、圖片掃描、多欄排版
scripts/book_summarizer.py	核心：LLM 章節摘要 + 語錄萃取（支援 OpenAI / Anthropic / 本地模型）
scripts/knowledge_card.py	知識卡片生成：從書籍內容萃取可複習的知識點
scripts/notes_exporter.py	多格式匯出：Markdown / Anki / PDF / JSON

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使用範例

bash

# 方式一：輸入書名（AI 網路查詢）
python3 scripts/book_summarizer.py --book "原子習慣" --output ./notes/

# 方式二：分析本地 PDF
python3 scripts/book_summarizer.py --file ./my-book.pdf --output ./notes/

# 方式三：分析 EPUB
python3 scripts/book_summarizer.py --file ./my-book.epub --output ./notes/

# 匯出 Anki 格式
python3 scripts/notes_exporter.py --input ./notes/summary.json --format anki -o cards.apkg

# 匯出 PDF 報告
python3 scripts/notes_exporter.py --input ./notes/summary.json --format pdf -o notes.pdf

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AI 模型設定

腳本支援三大模型供應商，自動偵測已安裝者：

bash

# OpenAI（預設）
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# 或
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
# 或使用本地模型
export LOCAL_MODEL_URL="http://localhost:11434/api/generate"

若無 API Key，腳本會輸出提示並提供離線純規則版摘要（依賴關鍵字萃取）。

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Anki 卡片格式

支援兩種卡片類型：

Cloze 填空型：

text

{{c1::刻意練習}} 是提升技能的核心機制。
→ 自動生成 Cloze 卡片，支援 Anki 間隔重複。

問答型：

text

Q：什麼是「習慣迴路」？
A：由提示 → 行為 → 獎勵 三部分構成的神經回路。

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PDF 報告格式

• 書名、作者、閱讀日期
• 章節摘要（圖文並茂）
• 精華語錄（引言樣式）
• 知識點速查表
• 讀後心得引導

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環境依賴

bash

pip3 install requests epub-lib pdfplumber pypdf anthropic openai

或一次性安裝：

bash

pip3 install -r ~/.qclaw/skills/reading-notes-genie/requirements.txt