Deep Read

基于研究方法深度解析书籍,提炼核心观点与应用建议。

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适合谁
喜欢深度阅读的个人学习者、需要系统整理知识的职场人士
不适合谁
仅需快速摘要的用户、不熟悉知识管理方法的人
国内可用性
需网络配置。可能需要网络配置或第三方服务可访问。
安装难度
新手友好(★☆☆)。基于终端操作、依赖、API Key 和本地环境要求的初步判断。

安装与下载

openclaw skills install @zhubao315/deep-read-analysis

Skill 说明

命令、参数、文件名以原文为准

Deep Read

显示名称: Deep Read

版本: 1.0.0

描述: 基于研究驱动方法,对书籍进行深度分析,提炼核心观点、金句,并生成实际应用指导和关联常青笔记。

作者: Zhu Bao

输入参数

  • book_title (string, 必填):书名
  • book_file (file, 可选):书籍文件(PDF/EPUB/TXT)
  • user_notes (list, 可选):用户已录入的笔记,用于生成关联常青笔记

输出参数

  • author_info (string):作者介绍(生平、教育、主要著作、影响等)
  • creation_context (string):创作背景(时间、社会环境、动机、评论等)
  • book_outline (string):章节结构、大纲及核心观点
  • main_content (string):书籍主要内容解读与分析
  • core_insights (string):书籍最重要思想和见解
  • key_quotes (list):引人深思的金句及分析
  • application_examples (list):生活、学习和工作中的应用指导
  • related_evergreen_notes (list):基于用户笔记生成的常青笔记标题及链接

标签

#deep-reading #knowledge-management #research-driven #book-analysis #insights

使用示例

from deep_read_generator import deep_read_analysis

result = deep_read_analysis(
    book_title="原则",
    user_notes=["已读章节摘要", "高亮笔记"]
)

print(result['core_insights'])
print(result['application_examples'])
print(result['related_evergreen_notes'])
Z
@zhubao315

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