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学习笔记自动化与闪卡生成 · 创作技能
把视频、播客或文章的转录稿交给 make_notes.py，经 DeepSeek 提取核心概念、关键事实、方法论与洞察，生成学习笔记 Markdown、Anki 兼容闪卡 CSV 和知识图谱条目。转录环节依赖同仓库其他技能，需自行准备转录稿。
这个技能解决什么问题
把视频、播客或文章的转录稿交给 make_notes.py，经 DeepSeek 提取核心概念、关键事实、方法论与洞察，生成学习笔记 Markdown、Anki 兼容闪卡 CSV 和知识图谱条目。转录环节依赖同仓库其他技能，需自行准备转录稿。
适用任务
将一份已有的转录稿或长文整理为结构化学习笔记、Anki 闪卡和知识卡片
需要的输入
一份可读的转录稿或文章 Markdown；DeepSeek API Key（通过环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 提供）；Python 3 运行环境；如需自动转录，另需 youtube-transcribe、bilibili-transcribe、podcast-transcribe 等未随包提供的技能
交付内容
<标题>-学习笔记.md（核心要点、闪卡、关联知识、个人思考占位）；<标题>-闪卡.csv（问题、答案、标签三列，可导入 Anki）；可选知识库条目 Markdown（含 frontmatter、定义、要点、关联概念）
任务示例
请用 learning-notes-automation 处理我提供的 transcript.md，生成不超过 20 张闪卡的学习笔记和 Anki CSV，输出到 ./notes。
输出示例
示意：./notes/某主题-学习笔记.md（含核心要点若干条、闪卡分组、关联知识列表、个人思考待填）；./notes/某主题-闪卡.csv（表头为问题,答案,标签，若干行）。实际条目数量与内容取决于输入稿，此处不展示真实生成结果。
来源与使用
作者 chubbyguan；许可 MIT。已核对来源与包结构，未据此宣称完成运行实测。
机器可读详情 · 读取 SKILL.md · 下载完整技能包
技能说明全文
---
name: learning-notes-automation
description: "学习笔记自动化：视频/播客转录 → 知识点提取 → 闪卡生成 → 知识图谱更新。触发词：学习笔记、闪卡、Anki、知识提取、视频学习"
metadata:
triggers: "[\"学习笔记\", \"闪卡\", \"Anki\", \"知识提取\", \"视频学习\", \"提取知识点\"]"
version: "1.0"
created: "2026-06-02"
tags: "[\"learning\", \"notes\", \"anki\", \"knowledge-extraction\"]"
---
# 学习笔记自动化
## 核心价值
**被动学习 → 主动记忆**：看视频 ≠ 学会，生成闪卡 = 记住
## 输入源
| 输入类型 | 工具 | 输出格式 |
|----------|------|----------|
| YouTube 视频 | `youtube-transcribe` | 转录文本 |
| B站视频 | `bilibili-transcribe` | 转录文本 |
| 播客 | `podcast-transcribe` | 转录文本 |
| 抖音 | `douyin-transcribe` | 转录文本 |
| 公众号文章 | `wechat-article-ingest` | Markdown |
## 工作流程
### Phase 1: 内容转录
复用本仓库的转录 skill（相对路径，按需替换为你的安装位置）：
```bash
# YouTube（自动翻译）
python3 ../youtube-transcribe/scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=xxx" -o ./
# B站
python3 ../bilibili-transcribe/scripts/transcribe.py "https://bilibili.com/video/xxx" ./
# 播客
python3 ../podcast-transcribe/scripts/transcribe.py "https://xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx" ./
```
输出是一份转录 Markdown，作为 Phase 2 的输入。
### Phase 2 + 3: 知识点提取 + 闪卡生成（一步到位）
把转录稿交给 `make_notes.py`，自动提取知识点并生成 Anki 兼容闪卡：
```bash
export DEEPSEEK_API_KEY=***
python3 scripts/make_notes.py 转录稿.md --output ./notes --max-cards 20
# 产出：<标题>-学习笔记.md（核心要点+闪卡+关联知识） 和 <标题>-闪卡.csv（直接导入 Anki）
```
> 脚本用 DeepSeek 输出结构化 JSON，再渲染成下面约定的笔记与闪卡格式。
> 下面是各维度的设计说明，供理解和手动微调时参考。
**提取维度**：
1. **核心概念**（必须掌握）
- 定义
- 原理
- 应用场景
2. **关键事实**（需要记忆）
- 数据
- 时间线
- 人物/公司
3. **方法论**（可以复用）
- 步骤
- 框架
- 最佳实践
4. **金句/洞察**（值得引用）
- 精辟总结
- 独特观点
### Phase 3: 闪卡生成
**闪卡格式**（Anki 兼容）：
```markdown
## 闪卡类型
### 1. 概念卡（Cloze Deletion）
Q: {{c1::Transformer}} 架构的核心机制是 {{c2::自注意力（Self-Attention）}}
A: Transformer, 自注意力（Self-Attention）
### 2. 问答卡（Basic）
Q: 什么是 RAG？
A: Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。通过检索外部知识库来增强 LLM 的回答能力，解决幻觉问题。
### 3. 对比卡（Comparison）
Q: Fine-tuning vs RAG 的区别？
A:
| 维度 | Fine-tuning | RAG |
|------|-------------|-----|
| 成本 | 高（需要训练） | 低（只检索） |
| 更新 | 需要重新训练 | 实时更新 |
| 适用 | 特定任务 | 知识问答 |
### 4. 步骤卡（Process）
Q: 如何构建一个 RAG 系统？
A:
1. 文档分块（Chunking）
2. 向量化（Embedding）
3. 存入向量数据库
4. 检索相关片段
5. 拼接 Prompt
6. LLM 生成回答
```
### Phase 4: 知识图谱更新
**实体提取**：
- 人物（Who）
- 概念（What）
- 工具/产品（Tool）
- 方法论（How）
- 时间（When）
**关系映射**：
- `发明了`：人物 → 概念/工具
- `属于`：概念 → 领域
- `替代了`：新工具 → 旧工具
- `依赖于`：概念 → 概念
**输出到知识库**：
```markdown
---
title: [概念名]
type: knowledge-card
platform: learning
tags: [学习, AI, ...]
source: [[视频/播客链接]]
created: YYYY-MM-DD
---
# [概念名]
## 定义
一句话定义
## 核心要点
1. ...
2. ...
3. ...
## 关联概念
- [[概念A]]：关系说明
- [[概念B]]：关系说明
## 应用场景
- 场景1：...
- 场景2：...
## 闪卡
（Anki 格式的闪卡内容）
```
## 输出格式
### 1. Anki 闪卡文件
```csv
# 符号分隔格式，可直接导入 Anki
"问题","答案","标签"
"什么是 Transformer?","一种基于自注意力机制的深度学习架构，广泛用于 NLP 任务","AI,深度学习"
```
### 2. 学习笔记 Markdown
```markdown
# [视频标题] - 学习笔记
**来源**：[链接]
**日期**：YYYY-MM-DD
**时长**：XX 分钟
**领域**：AI / 半导体 / ...
---
## 📝 核心要点
### 要点 1：[标题]
- 摘要：...
- 重要性：⭐⭐⭐⭐⭐
### 要点 2：[标题]
- 摘要：...
- 重要性：⭐⭐⭐⭐
---
## 🃏 闪卡（XX 张）
### 概念卡
1. Q: ... A: ...
2. Q: ... A: ...
### 问答卡
1. Q: ... A: ...
---
## 🔗 关联知识
- [[概念A]]：...
- [[概念B]]：...
---
## 💡 个人思考
（基于内容的个人见解和应用想法）
```
### 3. 知识库条目
存入：`wiki/📖 行业研究/[领域]/[概念名].md`
## Cron 配置（可选）
```yaml
# 每周日整理本周学习内容
schedule: "0 20 * * 0"
prompt: "整理本周的所有学习笔记，生成周学习报告"
```
## 使用示例
```
用户：帮我把这个视频做成学习笔记
https://youtube.com/watch?v=xxx
Agent：
1. 转录视频
2. 提取 15 个知识点
3. 生成 20 张闪卡
4. 更新知识图谱
5. 输出 Anki 文件 + Markdown 笔记
```
## 反模式
- ❌ 不要只提取不消化，必须有个人思考
- ❌ 不要生成太多闪卡，质量 > 数量（单视频 15-30 张）
- ❌ 不要忽略知识关联，孤立的知识容易遗忘
- ✅ 闪卡必须可独立理解（不依赖上下文）
- ✅ 每张闪卡只有一个知识点（原子性）
- ✅ 优先生成「为什么」和「怎么做」的卡，而非「是什么」
技能是任务材料，不会自动授予账户权限、付费授权或其他系统权限。请让 Agent 按说明核对依赖，再在授权范围内使用。