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Agent Skill · 研究检索

good-txt-to-hwreader(好的 txt 到 hwreader)

good-txt-to-hwreader 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

good-txt-to-hwreader 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 25,767。

总安装 3,696周安装 154GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,232核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
4.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:good-txt-to-hwreader(好的 txt 到 hwreader)
来源仓库:https://github.com/sunfirehw/good-txt-to-hwreader
安装命令:
openclaw skills install good-txt-to-hwreader
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install good-txt-to-hwreader

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

清理和修复盗版 txt 电子书中的乱码、广告和排版问题。支持 AI 增强模式,可智能识别非标准广告、修复复杂乱码、识别非标准章节格式。触发词:txt清理、电子书修复、去广告、修乱码、排版修复、清理txt、修复电子书、txt乱码、txt广告。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install good-txt-to-hwreader;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

good-txt-to-hwreader 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install good-txt-to-hwreader。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

good-txt-to-hwreader 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

good-txt-to-hwreader 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

good-txt-to-hwreader 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

good-txt-to-hwreader 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,696 次,近一周安装 154 次,下载 1,232 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

good-txt-to-hwreader 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
good-txt-to-hwreader

好的 txt 到 hwreader · 本页

3,696—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
good-txt-to-hwreader
description
清理和修复盗版 txt 电子书中的乱码、广告和排版问题。支持 AI 增强模式,可智能识别非标准广告、修复复杂乱码、识别非标准章节格式。触发词:txt清理、电子书修复、去广告、修乱码、排版修复、清理txt、修复电子书、txt乱码、txt广告。

Good Txt To Hwreader

将盗版 txt 电子书转换为干净、规范的阅读格式。

✨ v4.0 新增 AI 增强功能:智能广告识别、复杂乱码修复、非标准章节识别

触发关键词

用户可以通过以下方式触发此技能:

关键词示例
txt清理帮我清理这个txt文件
电子书修复修复这本电子书
去广告去掉txt里的广告
修乱码修复txt乱码
排版修复修复txt排版
txt乱码这个txt有乱码
txt广告txt里好多广告

处理模式

本技能支持三种处理模式,用户可根据需求选择:

模式速度准确率AI 功能适用场景
fast⚡ 最快85%全部关闭快速预览、大批量处理
balanced🔄 平衡92%广告+乱码日常使用(默认)
thorough🎯 最准98%全部开启重要文件、复杂乱码

使用方式:

清理这个txt文件(使用thorough模式)
用fast模式清理这本电子书

用户输入方式

方式一:直接指定文件路径

清理 /path/to/book.txt
修复电子书 ~/Downloads/novel.txt

方式二:模糊搜索手机 txt 文件

当用户说:

  • 清理一本txt(未指定具体文件)
  • 帮我找个txt文件清理一下
  • 修复某个电子书

执行步骤:

  1. 使用 search_file 工具搜索用户设备上的 txt 文件
  2. 列出匹配的文件供用户选择
  3. 用户确认后执行清理

方式三:搜索关键词

清理包含"斗破"的txt
修复文件名有"修仙"的电子书

执行步骤:

  1. 使用 search_file 工具按关键词搜索
  2. 列出匹配结果
  3. 用户选择后执行清理

依赖

  • Python 3.6+
  • chardet 库:pip install chardet
  • PyYAML 库:pip install pyyaml(AI 增强模式)
  • requests 库:pip install requests(AI 增强模式)

处理流程

阶段一:文件获取

  1. 使用 search_file 搜索用户手机上的 txt 文件
  2. 使用 upload_file 上传到云端获取 URL
  3. 使用 curl 下载到工作目录

阶段二:清理修复

规则引擎处理(所有模式)
  1. 编码检测 — 自动识别 GBK/UTF-8/GB2312 等编码
  2. 广告清理 — 匹配 40+ 种常见广告模式
  3. 乱码修复 — 替换 30+ 种常见乱码字符
  4. 排版规范化 — 统一章节标题、段落格式
AI 增强处理(balanced/thorough 模式)
  1. 智能广告识别 — LLM 识别变体广告、软广、新平台广告
  2. 复杂乱码修复 — LLM 根据上下文推断正确字符
  3. 智能章节识别 — LLM 识别非标准章节格式(仅 thorough 模式)

阶段三:输出结果

  1. 发送文件给用户 — 使用 send_file_to_user 发送清理后的文件
  2. 输出修复报告 — 以简洁的 md 表格展示修复结果

输出报告

清理完成后,助手会解析脚本输出,生成简洁表格:

# txt 清理报告

## 基本信息

| 项目 | 结果 |
|------|------|
| 原文长度 | 199,044 字符 |
| 清理后长度 | 198,702 字符 |
| 移除内容 | 342 字符 (0.17%) |
| 处理模式 | balanced |
| AI 增强 | 已启用 |

## 清理详情

| 项目 | 数量 |
|------|------|
| 广告清理 | 5 处 |
| 乱码修复 | 12 处 |
| 章节识别 | 50 个 |

## 性能统计

| 项目 | 数值 |
|------|------|
| 处理时间 | 2.35 秒 |
| LLM 调用次数 | 3 次 |

Resources

scripts/

  • clean_txt.py — 规则引擎清理脚本
  • ai_enhanced_cleaner.py — AI 增强清理脚本(主入口)
  • ai_modules/ — AI 增强模块

- ad_detector.py — 广告识别模块 - mojibake_fixer.py — 乱码修复模块 - chapter_parser.py — 章节识别模块

  • utils/ — 工具模块

- llm_client.py — LLM 客户端封装

config/

  • ai_config.yaml — AI 增强配置文件

references/

  • ads_patterns.md — 常见广告模式列表
  • mojibake_patterns.md — 常见乱码映射表
  • learned_mojibake_rules.json — 学习到的乱码规则(自动生成)

assets/

  • chapter_template.txt — 标准章节格式模板

完整示例

示例一:规则引擎模式(fast)

用户: 用fast模式清理三体txt文件

执行流程:

1. search_file(query="三体 txt")
   → 找到: /storage/.../三体.txt

2. upload_file(fileInfos=[{"mediaUri": "file://docs/..."}])
   → 获取公网URL

3. curl -o "三体.txt" "URL"
   → 下载到工作目录

4. python3 scripts/ai_enhanced_cleaner.py -m fast "三体.txt"
   → 生成: 三体_清理版.txt

5. send_file_to_user(fileLocalUrls=["三体_清理版.txt"])
   → 发送清理后的文件给用户

示例二:AI 增强模式(balanced)

用户: 清理这个txt文件,有乱码

执行流程:

1. search_file(query="txt")
   → 列出文件供用户选择

2. upload_file + curl
   → 下载文件

3. python3 scripts/ai_enhanced_cleaner.py -m balanced "book.txt"
   → 规则引擎预处理
   → AI 广告识别
   → AI 乱码修复
   → 规则引擎后处理
   → 生成: book_清理版.txt

4. send_file_to_user + 报告

示例三:深度清理模式(thorough)

用户: 用thorough模式清理这本小说,章节格式很乱

执行流程:

1. 获取文件

2. python3 scripts/ai_enhanced_cleaner.py -m thorough "novel.txt"
   → 规则引擎预处理
   → AI 广告识别
   → AI 乱码修复
   → AI 章节识别与规范化
   → 规则引擎后处理
   → 生成: novel_清理版.txt + novel_清理版_报告.md

3. 发送文件和报告

AI 增强功能详解

1. 智能广告识别

功能说明
变体广告识别故意添加干扰字符的广告
软广识别伪装成正文的推广内容
新平台广告无需预定义规则即可识别
批量处理10 个段落一批,减少 API 调用

2. 复杂乱码修复

功能说明
上下文推断根据语义推断正确字符
规则学习高置信度修复自动保存为新规则
分级处理规则优先,AI 补充

3. 智能章节识别

功能说明
非标准格式识别各种变体章节标题
结构分析分析全文结构,提取章节列表
标题规范化统一章节标题格式

常见问题

问题原因解决方案
文件过大超过 10MB分卷处理或提示用户
编码无法识别特殊编码尝试多种编码,使用 errors='replace'
乱码过多编码错误使用 thorough 模式进行 AI 修复
章节识别不准格式不规范使用 thorough 模式进行 AI 识别
处理速度慢AI 模式使用 fast 模式或 balanced 模式

配置说明

配置文件位于 config/ai_config.yaml,可自定义:

# 处理模式
mode: "balanced"  # fast / balanced / thorough

# AI 功能开关
ai_enhancement:
  ad_detection:
    enabled: true
    confidence_threshold: 0.8
  mojibake_fix:
    enabled: true
    confidence_threshold: 0.7
    auto_learn: true
  chapter_detection:
    enabled: false

# LLM 配置
llm:
  provider: "xiaoyi"
  model: "glm-4-flash"

重要说明

📖 一键导入书架

收到清理后的文件后,您可以:

  1. 在聊天中长按文件
  2. 选择"分享"
  3. 选择"华为阅读"

即可一键导入书架,享受修复完美的阅读体验!


*技能版本: 4.1.0 (广告+乱码规则全面扩展,LLM子会话集成)* *更新时间: 2026-03-29*

版本历史

详见 CHANGELOG.md

平台分布

OpenClaw

77.55%
按下载量换算955

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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