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reading-assistant-skill阅读辅助技能

Agent Skill

reading-assistant-skill 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。

总安装

2,619

周安装

107

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

847
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:reading-assistant-skill(阅读辅助技能)
来源仓库:https://github.com/ludiansheng/reading-assistant-skill
安装命令:
openclaw skills install reading-assistant-skill
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 reading-assistant-skill

简介

新一代读书辅助工具,支持智能标签管理、全文搜索、批量导入导出和阅读统计;当用户输入"读书"开头的内容记录摘录、说"读完了"结束阅读、搜索笔记内容或导出阅读记录时使用

SKILL.md

name
reading-assistant
description
新一代读书辅助工具,支持智能标签管理、全文搜索、批量导入导出和阅读统计;当用户输入"读书"开头的内容记录摘录、说"读完了"结束阅读、搜索笔记内容或导出阅读记录时使用
dependency
python

读书辅助工具

任务目标

本 Skill 用于:帮助用户高效管理阅读摘录,构建个人知识库 能力包含:书籍管理、智能摘录整理、标签系统、全文搜索、批量导入导出、阅读统计 触发条件:用户输入"读书"开头的文本或语音,自动记录到当前在读书籍

前置准备

依赖说明

python-dateutil==2.8.2

数据目录结构

在用户工作目录下创建以下结构:

./reading-notes/
├── current.json          # 当前在读书籍信息
└── books/
    ├── 书名1.json        # 书籍档案
    └── 书名2.json

操作步骤

一、快速记录摘录(核心流程)

1.1 自动记录

触发:用户输入"读书"开头的文本或语音

示例

  • "读书 第1章讲到了系统1和系统2的概念..."
  • "读书 这个观点很有意思,认知偏差会影响我们的决策..."
  • "读书 作者在这里提出了一个反直觉的结论..."

执行流程

  1. 检查当前书籍:读取 current.json,确认是否有在读的书籍
  2. 如果当前有在读书籍

- 直接处理摘录内容(章节识别 → 标签提取 → 深层分析) - 保存到当前书籍档案 - 确认保存成功

  1. 如果当前没有在读书籍

- 询问书名 - 创建书籍档案 - 更新 current.json - 处理摘录内容并保存

章节识别:调用 scripts/chapter_parser.py 识别章节信息

章节识别规则:参考 references/chapter-rules.md

1.2 补充记录

触发:用户明确提到书名,即使这本书已经标记为"已完成"

示例

  • "《思考快与慢》里有个观点:系统1是快速的..."
  • "刚才在《原则》中看到一句话..."

执行流程

  1. 识别书名
  2. 检查书籍档案是否存在
  3. 如果不存在,询问是否创建
  4. 如果存在(无论状态),直接补充记录
  5. 确认保存成功

注意:补充记录不会改变书籍状态,也不会更新 current.json

二、书籍生命周期管理

2.1 开始阅读

触发:用户输入"读书"开头的文本,且当前没有在读的书籍

执行

  1. 询问书名
  2. 询问作者(可选)
  3. 创建书籍档案:./reading-notes/books/{书名}.json
  4. 更新当前在读:./reading-notes/current.json
  5. 书籍状态设为 reading
  6. 处理用户输入的摘录内容

数据结构:参考 references/data-structure.md

2.2 结束阅读

触发:用户说"读完了"、"这本书看完了"、"读完了《XXX》"等

执行

  1. 确认要结束的书籍(如果是当前在读,直接处理;如果不是,询问书名)
  2. 更新书籍状态为 completed
  3. 清空 current.json
  4. 生成阅读摘要(可选)
  5. 确认结束阅读

注意:结束阅读后,用户输入"读书"开头的内容将不会记录到这本书,除非:

  • 用户明确提到这本书的书名(补充记录)
  • 用户重新开始读这本书(会创建新的档案或询问是否继续)

2.3 切换书籍

触发:用户说"切换到《XXX》"或"开始读《XXX》"

执行

  1. 检查书籍是否存在
  2. 如果存在且状态为 completed,询问是否继续阅读(重新开始)
  3. 如果不存在,创建新档案
  4. 更新 current.json
  5. 书籍状态设为 reading
  6. 确认切换成功

2.4 删除书籍

触发:用户说"删除《XXX》"

执行

  1. 确认删除操作
  2. 删除书籍档案文件
  3. 如果是当前在读书籍,清空 current.json
  4. 确认删除成功

三、标签管理

3.1 自动标签

智能体根据摘录内容自动提取标签,包括:

  • 核心概念(如"认知偏差"、"系统思维")
  • 人物名称
  • 关键理论
  • 方法论

3.2 手动标签

触发:用户说"给这条摘录添加标签:XXX"或"打标签"

执行

  1. 识别最近的摘录
  2. 添加用户指定的标签
  3. 确认标签添加成功

3.3 查看标签

触发:用户说"查看所有标签"或"有哪些标签"

执行

  1. 读取当前书籍的所有标签
  2. 按使用频率排序显示
  3. 显示每个标签对应的摘录数量

四、笔记搜索

4.1 全文搜索

触发:用户说"搜索XXX"或"查找关于XXX的笔记"

执行:调用 scripts/search_notes.py 搜索

参数说明

  • keyword(必需):搜索关键词
  • book_name(可选):指定书籍,不填则搜索所有书籍
  • tag(可选):按标签筛选
  • chapter(可选):按章节筛选

输出

  • 匹配的摘录列表
  • 高亮显示关键词
  • 显示书籍、章节、标签信息

4.2 按标签筛选

触发:用户说"查看标签XXX的笔记"

执行

  1. 调用搜索脚本,传入标签参数
  2. 显示该标签下的所有摘录

4.3 按章节筛选

触发:用户说"查看第X章的笔记"

执行

  1. 调用搜索脚本,传入章节参数
  2. 显示该章节的所有摘录

五、导出笔记

5.1 导出当前书籍

触发:用户说"导出笔记"、"导出为XXX格式"

执行

  1. 询问导出格式(Markdown/HTML/PDF)
  2. 询问是否包含深层分析(默认包含)
  3. 调用 scripts/export_notes.py 生成文件
  4. 提供下载路径

导出模板:参考 references/export-templates.md

5.2 导出所有笔记

触发:用户说"导出所有笔记"

执行

  1. 询问导出格式和输出目录
  2. 为每本书生成独立的笔记文件
  3. 生成索引文件
  4. 显示导出结果统计

六、阅读统计

6.1 单书统计

触发:用户说"统计《XXX》"或"阅读报告"

执行:调用 scripts/stats.py 生成统计报告

输出内容

  • 摘录总数
  • 章节覆盖情况
  • 标签分布
  • 时间线(按日期统计)
  • 阅读天数

6.2 全局统计

触发:用户说"统计所有书籍"或"总体阅读报告"

执行

  1. 遍历所有书籍档案
  2. 汇总统计数据
  3. 生成可视化报告

输出内容

  • 书籍总数(在读/已完成/已归档)
  • 总摘录数
  • 阅读时间跨度
  • 最常使用的标签
  • 阅读活跃度

七、笔记查看

7.1 查看当前书籍

触发:用户说"查看笔记"或"显示笔记"

执行

  1. 读取当前在读书籍的档案
  2. 按章节组织显示
  3. 显示摘录内容、标签、时间

7.2 查看指定书籍

触发:用户说"查看《XXX》的笔记"

执行

  1. 读取指定书籍档案
  2. 按章节组织显示

八、批量导入

触发:用户说"导入笔记"或"批量导入"

执行流程

  1. 询问导入来源(微信读书/Kindle/其他)
  2. 请求用户提供文件路径
  3. 调用 scripts/import_notes.py 解析文件
  4. 显示导入预览(摘录数量、章节分布)
  5. 用户确认后批量保存
  6. 显示导入结果统计

支持格式:参考 references/import-formats.md

九、智能推荐(进阶)

9.1 相关摘录推荐

触发:用户说"找相关的笔记"

执行

  1. 分析最近一条摘录的关键词
  2. 搜索相似标签的摘录
  3. 推荐相关内容

9.2 知识关联发现

触发:用户说"发现知识关联"或"跨书籍搜索"

执行

  1. 分析所有书籍的标签
  2. 识别跨书籍的共同主题
  3. 展示知识网络

资源索引

必要脚本

领域参考

输出资产

注意事项

数据管理

  • 所有书籍档案存储在用户工作目录的 ./reading-notes/
  • 删除操作需要用户确认
  • 建议定期备份 reading-notes/ 目录

交互原则

  • 简洁优先:用户输入"读书"开头的内容时,直接记录,不要过多询问
  • 智能推断:能从上下文推断的信息不要重复询问
  • 确认机制:重要操作(删除、批量导入)需要用户确认

标签规范

  • 标签应简洁明确,避免过长
  • 优先使用通用概念,便于跨书籍关联
  • 避免同义词标签(如"认知偏差"和"认知偏误"应统一)

章节识别

  • 如果脚本无法识别章节,智能体应根据内容推断
  • 支持用户手动指定章节
  • 记录章节识别失败的情况,用于改进规则

书籍生命周期

  • reading 状态的书籍可以接受"读书"开头的输入
  • completed 状态的书籍不接受"读书"输入,除非用户明确提到书名
  • archived 状态的书籍不接受任何自动输入,仅供查看和搜索

使用示例

示例1:开始阅读并记录摘录

用户:读书 第1章讲到了系统1和系统2的概念,系统1是快速的直觉系统,系统2是慢速的理性系统。
智能体:检测到您当前没有在读的书籍,请问这本书的名字是?
用户:思考,快与慢
智能体:已创建《思考,快与慢》的书籍档案,现在可以记录摘录了。

已识别章节:第1章
已提取标签:系统1、系统2、双系统理论
深层含义:作者揭示了人类思维的二元结构,快思考负责直觉判断,慢思考负责理性分析,两者相互配合又时常冲突。
应用建议:在决策时,可以刻意激活系统2进行慢思考,避免系统1的直觉陷阱。

摘录已保存到《思考,快与慢》。

示例2:持续记录摘录

用户:读书 锚定效应是一种常见的认知偏差,人们在做判断时容易受第一印象的影响。
智能体:已识别章节:第11章
已提取标签:认知偏差、锚定效应、决策陷阱
深层含义:锚定效应是一种强大的认知偏差。即使我们知道锚点无关,仍然会受其影响。
应用建议:在谈判、购物、估值等场景中,警惕锚定效应的影响。

摘录已保存到《思考,快与慢》。

示例3:结束阅读

用户:读完了
智能体:确认结束阅读《思考,快与慢》吗?这本书已记录 45 条摘录。
用户:确认
智能体:已将《思考,快与慢》标记为已完成。

阅读摘要:
- 摘录数量:45 条
- 阅读天数:15 天
- 主要标签:认知偏差、决策、系统思维

您可以随时说"读书"开始新的阅读,或补充《思考,快与慢》的内容(需要明确提到书名)。

示例4:补充已完成的书籍

用户:《思考,快与慢》里还有个观点:可得性启发法也是一种认知偏差。
智能体:已识别章节:未分类
已提取标签:认知偏差、可得性启发
深层含义:人们倾向于根据记忆中容易想到的例子来判断事件的概率,而不是基于客观数据。
应用建议:在做判断时,问自己"我是否因为最近看到了相关新闻而高估了概率?"

摘录已补充到《思考,快与慢》(这本书已标记为完成,补充记录不会改变状态)。

示例5:搜索笔记

用户:搜索关于"认知偏差"的笔记
智能体:(调用搜索脚本)找到 3 条相关笔记:

1. 《思考,快与慢》第11章
   内容:锚定效应是一种常见的认知偏差...
   标签:认知偏差、锚定效应

2. 《影响力》第5章
   内容:社会认同也是一种认知偏差...
   标签:认知偏差、社会认同

3. 《思考,快与慢》第8章
   内容:可得性启发法是另一种认知偏差...
   标签:认知偏差、可得性启发

示例6:导出笔记

用户:导出《思考,快与慢》的笔记
智能体:请选择导出格式:Markdown、HTML、PDF
用户:Markdown
智能体:是否包含深层分析?(默认包含)
用户:包含
智能体:(调用导出脚本)已生成笔记文件:./reading-notes/exports/思考,快与慢.md
共包含 45 条摘录,已按章节组织。

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

83.34%
按下载量换算706

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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