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reading-notes-cn读书笔记中文

Agent Skill

reading-notes-cn 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

1,548

周安装

62

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

501
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-notes-cn(读书笔记中文)
来源仓库:https://github.com/goldath/reading-notes-cn
安装命令:
openclaw skills install reading-notes-cn
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-notes-cn

简介

专为中文内容设计的阅读笔记管理工具,支持结构化摘要与知识图谱构建。

  • 适用于提取书籍、文章或论文中的关键见解,并建立概念间的逻辑联系。
  • 通过关键词定位相关材料,结合原始文档进行内容组织与深度分析。
  • 使用前应确认是否具备读取目标文件的权限及存储路径设置。
  • 注意维护状态,防止因技能更新导致的数据兼容性问题。

SKILL.md

name
reading-notes
description
Use when organizing reading notes from books, articles, or papers into structured summaries and knowledge maps. Helps extract key insights, connect ideas across sources, and build a personal knowledge base using proven note-taking frameworks like Zettelkasten and Cornell method.

Reading Notes Organizer & Knowledge Graph Builder

Turn scattered reading notes into a connected, searchable knowledge base.

When to Use

  • After finishing a book/article/paper
  • Building a second brain or knowledge repository
  • Preparing for writing, research, or presentations
  • Connecting ideas across multiple sources

Core Workflow

Step 1: Capture (边读边记)

Use the 3-Layer Capture method:

  1. Highlight — verbatim quotes worth keeping
  2. Summary — your own words for each chapter/section
  3. Reaction — your thoughts, questions, disagreements

Step 2: Processing Template

# 📚 读书笔记 | Reading Note

## 基本信息
- **书名/文章:** [标题]
- **作者:** [作者名]
- **类型:** 书籍 / 文章 / 论文 / 视频
- **阅读日期:** YYYY-MM-DD
- **评分:** ⭐⭐⭐⭐⭐ (1-5)
- **推荐给:** [适合什么类型的读者]

---

## 一句话总结
> [用一句话概括核心观点,< 50字]

## 核心主张 (3-5条)
1. [主张1]: [简要解释]
2. [主张2]: [简要解释]
3. [主张3]: [简要解释]

---

## 章节摘要

### [章节名]
- **关键观点:** [1-2句]
- **重要引用:** "[原文摘录]" (p.XX)
- **我的理解:** [自己的解读]

---

## 金句收藏 | Highlights
> "[精彩句子]" — 作者名, p.XX

> "[另一句]"

---

## 知识连接 | Connections
- 与《[其他书名]》的关联: [如何呼应或对比]
- 印证了 [某个理论/概念]: [说明]
- 挑战了 [某个观念]: [说明]

---

## 行动清单 | Action Items
- [ ] [受书启发想做的事1]
- [ ] [想深入研究的方向]
- [ ] [想分享给谁]

---

## 标签 | Tags
#[主题1] #[主题2] #[领域]

Step 3: 知识图谱构建

为每本书创建节点,连接相关概念:

[书名] → 核心概念A → 相关书籍X
              ↓
         核心概念B → 相关书籍Y
              ↓
         核心概念C → 实践项目Z

连接类型:

  • 支持 — 两本书观点互相印证
  • 反驳 — 观点相互对立,值得深思
  • 延伸 — 一本书是另一本的深化
  • 应用 — 理论书 → 实践案例

Step 4: Zettelkasten 原子笔记法

每个概念/想法独立成卡片:

## 卡片 ID: YYYYMMDD-001

**概念:** [一个明确的想法或观点]

**内容:** 
[2-5句话解释这个概念,用自己的话]

**来源:** 《书名》p.XX / [作者]

**链接:**
- [[相关卡片ID-1]] — [关联说明]
- [[相关卡片ID-2]] — [关联说明]

**标签:** #概念类别 #领域

Step 5: 定期复习系统

复习周期内容
读完当天写完整笔记,填行动清单
1周后回顾核心主张,补充连接
1个月后检查行动项完成情况
季度末整理同主题书籍,生成主题综述

输出示例:主题综述

当积累同主题3本以上读书笔记后,生成综述:

# 主题综述:[主题名称]

## 共识观点(多书印证)
1. [所有书都认同的核心观点]

## 争议观点(观点分歧)
- 甲方(书A, 书B): [观点]
- 乙方(书C): [观点]
- 我的判断: [综合结论]

## 推荐阅读顺序
1. 入门: 《书名》— 理由
2. 进阶: 《书名》— 理由
3. 深度: 《书名》— 理由

工具推荐

工具用途适合人群
Obsidian双链笔记+知识图谱重度笔记用户
Notion数据库+模板偏好结构化
飞书文档团队共享职场协作
微信读书电子书+划线移动端阅读

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

98.15%
按下载量换算492

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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