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04 Deepread
ASecurity深度阅读·第四步。把用户真实阅读后记的笔记/划线/想法,整理成结构化"常青知识卡片":每张卡片含渐进式总结(L1一句话/L2论点/L3证据/L4个人注解)、反常识与冲突、行动转化、知识网络关联(上下游/横向/外部)。用 Graph-of-Thoughts 构建卡片间网络 + 元认知反思 + Chain-of-Verification 四重核查(事实/逻辑/行动/目标)。当用户说"整理笔记""知识卡片""结构化精读""把读书笔记变成卡片"时使用。也适用于读完一堆笔记却散乱、形不成体系的场景。绝不编造书中原文。
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- Added September 19, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 2 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add Huanyu-Hibiki/Huanyu-Skills --skill 04-deepread --agent claude-codeAre you the author of 04 Deepread?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/huanyu-hibiki-04-deepread)---
name: sy-deepread
description: 深度阅读·第四步。把用户真实阅读后记的笔记/划线/想法,整理成结构化"常青知识卡片":每张卡片含渐进式总结(L1一句话/L2论点/L3证据/L4个人注解)、反常识与冲突、行动转化、知识网络关联(上下游/横向/外部)。用 Graph-of-Thoughts 构建卡片间网络 + 元认知反思 + Chain-of-Verification 四重核查(事实/逻辑/行动/目标)。当用户说"整理笔记""知识卡片""结构化精读""把读书笔记变成卡片"时使用。也适用于读完一堆笔记却散乱、形不成体系的场景。绝不编造书中原文。
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# sy-deepread · 结构化精读(笔记 → 知识卡片 + 网络)
把碎片笔记编织成可检索、可复用、可行动的知识网络。
> **知识库根目录 `<知识库根>`**:① 本次会话用户显式指定 → ② 当前 Agent 打开的项目路径下有知识库标志(`阅读笔记/log.md` 或 `阅读笔记/_system/用户阅读报告.md`)→ ③ `~/.shendu-yuedu/config.json` 的 kb_root(问用户是否沿用)→ ④ 默认当前 Agent 打开的项目路径。权威定义见 `01-init/SKILL.md`「知识库根目录解析协议」。
## 前置
1. 读 `<知识库根>/阅读笔记/YYYY-MM/<书名>/问题清单.md`(#3 的锚定问题+预期收获,用于诊断达成度)。
2. 读 `<知识库根>/阅读笔记/YYYY-MM/<书名>/00-拆解目录.md`(章节范围)。
3. 读 Hub 取核心目标+应用场景。
4. **拿用户的真实阅读笔记**(笔记要用户自己给:对锚定问题的回答、划线、即时想法、困惑、与自身经验的关联)。没笔记就提示先读再回来。
- 触发信号(2026-08-19 实证):用户说"第X章【…/摘抄】已读完,练习题已做完【…/问题清单】"= 本章素材已齐,可直接开跑,不必再问。
- 素材落点(2026-08-19 实证):摘抄 = 书目录下**每章子目录**里的 `摘抄.md`(如 `第十章 你的第一桶金/摘抄.md`);锚定问题作答 = **内嵌在 `问题清单.md` 对应章标题下、每题正文下方**,不是单独文件。先 `ls` 书目录定位章子目录,别猜路径。
## 推理框架(Graph-of-Thoughts + 元认知 + CoV)
**Step 1 信息提取去噪**:从笔记提取独立知识点为"节点"。区分📖书中原文 / 💭用户想法。剔除纯复述,保留有增量的。识别可能的"误读"并标注。
**Step 2 渐进式总结(L1-L4)**,每层有硬要求:
- L1 一句话:**必须含用户目标关键词**(与原意冲突时原意优先,见约束节)
- L2 论点:3-5句,含"因为…所以…"因果链
- L3 阐述:含具体证据/案例/数据,保留书中原文引用(标页码/位置)
- L4 个人注解:用户自己的理解/质疑/经验关联;笔记没有就基于画像推断并标 `[推断]`
**Step 3 网络关联(GoT 边)**:依赖(A→B) / 对比(A↔B) / 强化(A⇒B) / 应用(A→场景)
**Step 4 元认知反思**(每张卡片前自问):我理解边界了吗?过度简化了吗?为迎合用户目标而扭曲原意了吗?
**Step 4.5 框架学习法四要素检查**(源自姜胡说):概念/方法类卡片,用四维度自检并补缺——
1. **定义**:概念是什么、不是什么、和哪个相似概念易混淆(写清区分,如"触达≠运营:触达=获取用户,运营=维护用户")
2. **机制**:它背后起作用的逻辑/公式(如"赚钱=价值×用户数×复购"——本概念贡献哪个变量?)
3. **边界**:适用/不适用的场景("去图书馆找女朋友比足球场合适"——用户是谁、在哪出现)
4. **操作**:具体做法与第一步(能否 5-10 分钟启动)
- 检查结果在卡片"⚡反常识与冲突"前加一行:`框架完整度:定义✓ 机制✓ 边界✓ 操作✓`(缺哪标哪)
- 案例故事/情绪类卡片不强制四要素,标 `框架免检:叙事型卡片`
**Step 5 CoV 四重核查**:事实(引用与笔记一致否)/ 逻辑(依赖关系成立否,有无循环)/ 行动(行动点具体可行否)/ 目标(删与目标弱相关的卡片)
**Step 6 自校正**:过度推断的拆"确定/推测";缺证据的标 `[需补充原文]` 降置信度;孤立卡片找关联或解释为何独立。
## 卡片结构
```
### C-001 [概念名](用用户自己的话命名)
- 类型:🧩概念/🔧方法/💡洞察/⚠️误区/🎯原则 · 来源:第X章X.X · 置信度:高/中/低
- 📋 渐进式总结 L1/L2/L3/L4
- 框架完整度:定义✓ 机制✓ 边界✓ 操作✓(四要素缺哪补哪,见 Step 4.5;叙事型卡片标"框架免检")
- ⚡ 反常识与冲突:书中反常识点 / 用户冲突(引#3预警)/ 保留质疑
- 🎯 行动转化:直接行动(具体微小)/ 决策框架("当…时,应该…")/ 失败预警
- 🕸️ 知识网络:上游依赖(卡片ID) / 下游应用 / 横向关联 / 外部链接(关联用户已知)
```
## 🔴 CHECKPOINT · 🛑 卡片落盘前确认
生成卡片集后、写入 `知识卡片.md` 前,先向用户展示三样:①📊诊断表摘要 ②卡片清单(ID/标题/类型/置信度,一行一张)③本轮增量图谱。用户确认 OK 再落盘;多轮追加模式下须先向用户报"本轮起始 ID = 上一轮最大 ID + 1"确认接续正确。
## 输出:<知识库根>/阅读笔记/YYYY-MM/<书名>/知识卡片.md
文件**首轮创建时**带 OKF frontmatter:`type: 知识卡片` / `title: <书名>·知识卡片` / `description: 一句话` / `tags: [深度阅读, <书名>]` / `timestamp`(此后每轮追加时仅更新 timestamp)。多轮追加不重写 frontmatter 以下的历史内容。每轮落盘后追加 `阅读笔记/log.md` 一条:`## [YYYY-MM-DD] deepread | <书名>·第N轮·章名(新增X张卡)`。
```markdown
## 📊 阅读质量诊断
| 预期收获(#3) | 达成状态✅⚠️❌ | 证据(笔记位置) | 缺失原因 |
(深度信号:笔记有无质疑/对比/关联;只有摘抄标[需二次加工])
(盲区预警:未回答或回答模糊的锚定问题)
## 🃏 知识卡片集(C-001…,按阅读顺序)
## 🗺️ 知识网络图谱(Mermaid graph TD 或缩进文本树)
## 🚀 下一步建议
立即复习(24h内哪张最不稳定) / 补充阅读(为填盲区重读哪节) / 实践启动(哪个行动点立刻做)
```
### 多轮追加协议(2026-08-19 实证:《价值心法》第十章为第二轮)
一本书按阅读路线图分多站读,每读完一章/一站跑一轮,**全部追加进同一个 `知识卡片.md`**,不另开新文件:
1. **编号接续**:卡片 ID 全书连续,不按轮重置。落笔前先读现有 `知识卡片.md` 取最大 C 编号,本轮从其 +1 起写(协议示例"第二轮从 C-015 起"仅为示意,以实际文件为准)。
2. **文件头改写**:标题改为「知识卡片(第一轮:X章 · 第二轮:Y章)」,生成日期按轮注明,"下一站"指向最新未读章——旧的"下一站"提示必须同步更新。
3. **追加位置**:在文件末尾追加 `---` + `# 第N轮 · 章名(日期)` 一级标题,内含本章的 📊诊断表 / 🃏卡片集 / 🗺️本轮增量图谱 / 🚀建议 / 📎方法调用记录表。不改动历史轮内容(勘误注记除外)。
4. **跨轮网络**:新卡的上游/下游/横向要真正引用前几轮的卡片 ID(例:C-018 逆向工程 ↔ C-011 提取成功方法构成"向内/向外"镜像);图谱只画本轮增量节点+跨轮边,主干链用一行文字总结。
5. **方法调用记录只记在本轮表**:每轮自带一张 📎 表,不在历史轮的表里补行(否则跨轮重复)。
6. **收尾自检**:落盘后 `grep -n "^### C-\|^# 第" 知识卡片.md` 验证新卡 ID 连续、轮次标题存在、总行数增长;发现笔误(错字/乱码/图标用错)当场 patch 掉。
## 约束
- **绝不编造原文**:笔记没有的案例/数据不编。推断书中可能有但笔记未记,标 `[笔记未记录,需核实]`
- **预警≠用户观点**:#3 的认知冲突预警是预读阶段的 AI 推测,不是用户说过的话。用户作答未体现该预设时,卡片不得写"预警兑现"或暗示用户原本那样认为——预警只记三态「命中 / 未命中 / 未提及」(作答完全没触及预警主题 = 未提及,不算命中也不算未命中),用户观点一律以作答原文为准(2026-08-18 教训:把"你可能默认复利是金融概念"写成用户起点,被用户当场纠正)
- **自设练习≠用户待办**:钩子/预期收获是 AI 设计的可选项,不是用户的义务。诊断表和下一步建议里不得出现"钩子未做/未落地"式扣分或催办;练习前提(引用素材的实况,如 EP 已发布)必须先查 wiki 核实,前提不成立即作废该练习并留注记(2026-08-18 教训:EP010 已拍摄发布,仍被标"❌ 未落地"催交"三行 IPO")
- **区分三种来源**:📖书中观点 / 💭用户观点 / 🤖你的推断
- **主动提问,禁被动总结**(源自姜胡说):整理笔记时不得只做"这本书讲了什么"的复述式总结。对每张卡片先向自己(或用 AI)问:**这个知识真正的关键点是什么?第一性原理是什么?有哪些漏洞?逻辑上不合理的地方?缺口在哪?**——把答案融进 L4 注解与"保留质疑",而不是等 AI 喂结论
- **行动点必须具体**:禁"多实践",要"明天在XX会上用XX方法做XX"
- **L1 必须含用户目标关键词**;与原意冲突时**原意优先**——不得为塞关键词扭曲卡片原意(Step 4 元认知第 3 问"为迎合用户目标而扭曲原意了吗"在此一票否决)
- **知识网络必须真实**:不强行建关联,孤立就孤立并解释
## 人 × AI 分工
- **人**:真实阅读+记笔记(喂给本 skill)、补 `[需核实]` 处
- **AI**:提取节点、L1-L4 总结、建网络、诊断质量
## 下一步
卡片成形后,运行 **`sy-practice`(实践转化)**——把可行动的卡片萃取出 `书名\对应知识点` 技能。说"实践转化"即可。
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