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nini-anki-card-generator妮妮 Anki 卡片生成器

Agent Skill

nini-anki-card-generator 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

总安装

15,598

周安装

631

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,897
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:nini-anki-card-generator(妮妮 Anki 卡片生成器)
来源仓库:https://github.com/niracler/nini-anki-card-generator
安装命令:
openclaw skills install nini-anki-card-generator
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 nini-anki-card-generator

简介

Anki 抽认卡生成工具,支持主动记忆知识点的格式转换。

  • 适用于需要将文本转化为可复习卡片的学习场景。
  • 输出符合 simple-anki-sync 标准的数据结构。
  • 通过自然语言指令触发,自动解析内容并生成字段。
  • 使用前应确认 Anki 客户端版本兼容性。nini-anki-card-generator 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
anki-card-generator
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🃏"}}
description
>-
practices
atomic questions, standardized templates, appropriate detail levels.

Anki Card Generator

Generate high-quality Anki cards based on LessWrong best practices and simple-anki-sync format.

Pre-Generation Clarification

Before generating cards, clarify with user if unclear:

  1. Scope: "Which aspects to focus on?" (for broad topics)
  2. Depth: "Basic concepts only, or detailed Level 2/3 cards?"
  3. Quantity: "How many cards? (Recommend 5-10 for core concepts)"
  4. Context: "Any specific exam or application scenario?"

Proceed only after understanding requirements.

Output Format

Use simple-anki-sync format:

#anki/[domain]/[topic]

| [Question] |
| ---------- |
| [Core answer]<br><br><small>💡 [Supplementary info]</small> |

Format Options

Option A (Recommended): HTML tags

| 唐朝建立时间 |
| ---------- |
| 618年,李渊建立<br><br><small>💡 隋末农民起义后起兵</small> |

Option B: Separator

| 唐朝建立时间 |
| ---------- |
| 618年,李渊建立 ——— 💡 隋末农民起义后起兵 |

Option C: Parentheses

| 唐朝建立时间 |
| ---------- |
| 618年,李渊建立(趣闻:其子李世民功劳最大) |

Atomization Rules

Word Limits

  • English: Max 9 words, absolute limit 18 words
  • Chinese: Recommended 15-20 characters, absolute limit 30-35 characters
  • Max items: 3 bullet points per card

Core Principle

If a card can be split into two shorter cards, split it.

Question Design

Standardized Templates

  • Time: "X 时间" (not "X发生于何时?")
  • Definition: "X 定义" (not "什么是X?")
  • Person: "who X" (not "谁做了X?")
  • Pros/Cons: "X 利弊" (not "X的优势是什么?")

Key Rules

  • Match real-world recall scenarios
  • Use plain, unremarkable wording
  • Avoid words in question that appear in answer
  • Keep all critical info in answer, not question

Answer Construction

Core Answer

  • Strictly follow word limits
  • Answer should be meaningful without the question
  • All key information in answer

Supplementary Info (Optional)

Format: <br><br><small>💡 content</small>

Emoji Guide:

  • 💡 Fun fact / trivia
  • 📝 Note / explanation
  • 🔗 Related concept
  • ⚡ Tip / key point
  • 📊 Data / statistics
  • 📅 Date / timeline

Keep supplementary info to 10-20 characters.

Handle System

Use > to reference related cards:

| 牛顿贡献 |
| ------- |
| >运动定律 >万有引力 >微积分发展 |

Detail Levels

  • Level 1: Basic concept (core answer)
  • Level 2: Detailed info (supplementary section)
  • Level 3: Advanced details (create separate cards)

Tag Naming

Use English tags: #anki/[domain]/[topic]

Common domains: history, programming, language, science, mathematics, psychology, economics, philosophy, medicine, art

Quality Checklist

Per Card

  • [ ] Core answer within word limit?
  • [ ] Correct supplementary format?
  • [ ] Can it be further split?
  • [ ] Question matches real recall scenario?
  • [ ] No memory shortcuts?
  • [ ] All key info in answer?

Card Set

  • [ ] Appropriate cross-references?
  • [ ] Proper detail levels?
  • [ ] No redundancy?

Domain Examples

See references/examples.md for detailed examples:

  • History (ancient China)
  • Programming (Python)
  • Language learning (English)
  • Academic concepts (psychology)
  • Complex topics (quantum mechanics)
  • Error corrections
  • Advanced techniques (reversible cards, redundancy design)

Workflow

  1. Receive input: Knowledge points, wiki links, study materials
  2. Clarify: Ask questions if uncertain
  3. Generate: Follow atomization and best practices
  4. Output: simple-anki-sync markdown format

Core Philosophy: Prioritize sustainability and real recall scenarios over comprehensive coverage. Focus on preventing cognitive and motivational barriers.

When NOT to Use

不适合卡片化的内容:

  • 需要视觉理解的(图表、流程图)
  • 超过 50 行的代码块
  • 高度情境依赖的知识

替代方案:

  • 视觉内容 → 配图索引卡片
  • 大代码块 → 代码 Snippet 库

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

96.95%
按下载量换算4,748

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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