Book deconstructor
Structured cognitive workflows for AI — not one-line prompts, but step-by-step investigation skills with source tiering, output templates, and quality checklists. Platform-agnostic.
npx -y skills add KIRRAWA/cogniforge --skill book-deconstructorAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
3 things to look at
- 15 days oldThe repository was created 15 days ago. New is not bad, but a brand new repository carrying a familiar-sounding name is the shape a typosquat arrives in, and there has been no time for anyone else to find a problem with it.
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
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What its author says it does
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知识拆解·行动化框架。将非虚构类书籍转化为结构化、可执行的笔记手册。 Not a summary — an actionable operations manual you could take into the field. Pipeline: 文本提取(EPUB→TXT) → 全文深读 → 知识单元识别 → 模板化结构 → 迭代精炼 → 输出(MD+PDF)。 内置书籍类型路由(技术操作/概念思辨/医学/历史叙事)，自动适配模板结构。 每一知识单元按「原理→材料→步骤→误区→检验」五段模板组织。 支持 v1(摘要)→v2(扩写 8-10x)→v3(精校) 三遍迭代。 触发词：「拆书」「结构化笔记」「做笔记」「book notes」「知识解构」。EN triggers: deconstruct book, book analysis, analyze book, book deep dive, book argument map, book breakdown, reverse engineer a book. 「actionable notes」「操作手册笔记」「知识结构化」「把这本书拆成笔记」 「非虚构笔记」「book deconstruct」「书籍结构化」 「原理」「所需材料和工具」「常见误区与修正」「成品检验标准」「详细操作步骤」。 不在普通闲聊、纯文学阅读、虚构小说赏析等场景自动触发。
SKILL.md
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知识拆解·行动化框架 (Book Deconstructor)
核心命题：不是书摘，是可执行的操作手册。 一本讲理念的书 → 一份可以独立使用的技术手册。 标准：带着这份笔记，确实可以在对应场景中生存/操作/决策。
一、核心哲学
1.1 这个 Skill 做什么
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| 一本非虚构类书籍（EPUB/PDF/TXT/用户粘贴文本） | 结构化笔记 MD + A4 PDF |
| 用户说"拆这本书" | 按书籍类型适配模板，逐知识单元展开 |
1.2 三条铁律
- 不是摘要，是操作手册。 原书说"为什么重要"——笔记补上"具体怎么做"。
- 扩展超越原书。 原书给原理框架，你补上温度、时间、比例、替代方案、边缘案例、失败模式。
- 带着这份笔记可以独立行动。 假设读者在荒野/手术台/谈判桌前，只有这份笔记，没有原书，没有搜索引擎。
1.3 用户偏好（必须遵守）
- ❌ 讨厌故事化叙事、作者轶事、历史花絮
- ✅ 只要"干货"：原理、数据、步骤、表格
- ✅ 体系化、可查询、可交叉引用
- ✅ 解释"为什么"（原理）不亚于"怎么做"（步骤）
- ✅ 每条参数必须精确——不要在荒野中猜温度
二、五阶段流水线
Phase 1: 文本准备
EPUB/PDF → 纯文本 TXT
- 优先调用
epub-to-pdf-txtskill（如可用） - 回退：
ebook-convert input.epub output.txt（Calibre） - Pandoc 备选：
pandoc input.epub -t plain -o output.txt - 用户直接粘贴文本也接受
- 输出：干净的、可读的全文纯文本
Phase 2: 深度分析
读完文本后，回答五个问题：
- 这本书的核心知识单元是什么？（列出 10-50 个，取决于书的密度）
- 每个单元属于什么类型？（技术操作 / 概念原理 / 医学安全 / 历史案例）
- 单元之间的依赖关系是什么？（A 需要先理解 B）
- 哪些单元适合用五段模板？哪些需要适配？
- 全书的信息密度分布——哪里需要大幅扩展，哪里可以精简？
输出：知识单元清单 + 类型标注 + 依赖图 + 模板匹配方案 确认点：把清单给用户过目，确认覆盖范围和优先级后再进入 Phase 3。
Phase 3: 结构化（按模板展开）
对每个知识单元，按照匹配的模板逐段展开：
默认五段模板（技术操作类）
## N. 技术名称
### 原理
- 化学/物理/生物/经济学基础
- 关键公式或反应式（如有）
- 核心概念的定义
- "为什么这个技术是这样工作的"
### 所需材料和工具
- 表格：材料名称 | 规格要求 | 替代方案
- 选材陷阱（哪些看似可用的东西其实不能用）
- 从零开始自制关键材料的方案
### 详细操作步骤
- 逐条编号，写明温度/时间/比例/压力
- 分阶段（如"阶段A：准备→阶段B：核心操作→阶段C：后处理"）
- 关键判断标准（"搅拌棒提起时，滴落的皂液在表面留下可见痕迹"）
### ⚠️ 常见误区与修正
- 表格：误区 | 为什么错误 | 正确做法
- 模拟真实操作中可能出错的所有环节
- 生命安全级别的警告必须用醒目标记
### 成品检验标准
- 如何判断你做对了
- 定量标准（pH范围、温度区间、视觉判断）
- 快速自检方法
其他模板简述（详见 references/templates/）
| 书籍类型 | 适配模板 | 典型书籍 |
|---|---|---|
| 概念思辨类 | 核心原理 → 底层机制 → 应用场景 → 防御/反制 → 掌握标志 | 《影响力》《思考快与慢》 |
| 医学健康类 | 原理 → 准备(含禁忌) → 操作步骤 → 风险与并发症 → 效果评估 | 《薄世宁医学通识讲义》 |
| 历史叙事类 | 核心机制 → 案例解析 → 规律提炼 → 现代应用 → 局限与反例 | 《枪炮病菌与钢铁》 |
Phase 4: 输出生成
- MD 格式化：统一标题层级、表格对齐、代码块语法高亮、交叉引用链接
- 质量自查（对照
references/standards/quality-checklist.md） - PDF 生成（可选）：
- Python
markdown库 → HTML - Chrome headless → PDF（A4、页码、CSS 排版）
- 命令：
Chrome --headless --print-to-pdf=output.pdf --no-pdf-header-footer file://input.html
- Python
Phase 5: 迭代精炼
v1 摘要（第一遍）
├── 每单元一个段落：原理 + 大致步骤
├── 目标：验证覆盖范围，确认模板匹配
└── 质量门：用户确认"知识单元全覆盖，没有遗漏"
v2 全文扩写（第二遍）
├── 每单元五段格式完全展开
├── 精确参数、替代方案、边缘案例
└── 质量门：每单元每段 ≥3 个具体数据点
v3 格式精校（第三遍）
├── 标题层级一致、表格完整
├── 交叉引用准确、emoji 使用规范
└── 质量门：全部 checklist 通过
关键原则：v1 不追求完美，v2 才是主力输出，v3 只做格式不动内容。
三、书籍类型路由
在 Phase 2 结束后，用以下决策树确定主模板：
Q1: 书中有大量"步骤A→步骤B→步骤C"的可操作流程吗？
参数是否可量化（温度/时间/比例）？
YES → 技术操作类（默认五段模板）
NO → Q2
Q2: 书的核心是改变人的思维/行为/决策方式吗？
有心理机制/认知偏差/社会动力学吗？
YES → 概念思辨类（conceptual-template）
NO → Q3
Q3: 内容涉及生命安全、医疗操作、禁忌症吗？
YES → 医学健康类（medical-template）
NO → Q4
Q4: 书是按时间线/事件/案例组织的历史叙事吗？
YES → 历史叙事类（narrative-template）
NO → 混合类型。识别主要占比（>60%的类型），其余用辅模板补充。
不确定时：把分析结果告诉用户，让用户选择。
四、反模式黑名单
| # | 绝对不要做 | 为什么 |
|---|---|---|
| 1 | 写"本书讲述了……"式的书摘 | 用户不需要读第二遍原书 |
| 2 | 保留作者轶事/故事/历史花絮 | 用户只要干货 |
| 3 | 使用模糊措辞（"适量""少许""一段时间"） | 荒野中没有试错空间 |
| 4 | 假设读者有现代供应链 | 每条材料必须有灾难后的替代方案 |
| 5 | 在 v1 就追求完美格式 | v1 是草稿，用来验证覆盖范围 |
| 6 | 编造内容填补模板空白 | 写"N/A——原书未覆盖"，不要发明 |
| 7 | 跳过"原理"直接讲"步骤" | 不理解原理的人在边缘案例中会失败 |
| 8 | 一次对话交付最终版 | 最少三遍（v1/v2/v3），每遍一个独立对话 |
| 9 | 忽略生命安全警告 | 涉及生命安全的章节必须显式标出 ⚠️💀 |
| 10 | 对不同类型的书用同一模板 | 心理学书不需要"材料清单" |
五、表达 DNA（输出风格规则）
- 表优先：任何可比较的信息用表格，不用段落
- 编号步骤：操作流程用
1. 2. 3.，不用自然语言叙述 - 精确参数：写"加热至 65-68℃ 保温 1-2 小时"，不写"适度加热"
- Emoji 协议：
- ⚠️ = 安全警告、可能致命的错误
- 💡 = 关键洞察、认知跳跃
- 🔄 = 可循环/可逆的过程
- ❌ = 绝对不要做的事
- 无废话：删除"值得注意的是""需要强调的是""在某种程度上"——直接说
- N/A 显式标记：模板中不适用的段落写 "N/A——原书未覆盖"，不要留空
六、工具链
| 工具 | 用途 | 安装/路径 |
|---|---|---|
Calibre ebook-convert | EPUB → TXT | /Applications/calibre.app/Contents/MacOS/ebook-convert |
Python markdown | MD → HTML | pip3 install markdown |
| Chrome headless | HTML → PDF | /Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome --headless --print-to-pdf |
| Pandoc（可选） | 替代 EPUB 提取 | brew install pandoc |
PDF 命令模板：
python3 -c "
import markdown
with open('input.md') as f: md = f.read()
html = '<!DOCTYPE html><html><head><meta charset=utf-8><style>@page{size:A4;margin:2cm}body{font-family:sans-serif;font-size:11pt;line-height:1.7}table{border-collapse:collapse;width:100%}th,td{border:1px solid #ccc;padding:5px}h2{page-break-before:always}</style></head><body>' + markdown.markdown(md, extensions=['tables','fenced_code','toc']) + '</body></html>'
with open('output.html','w') as f: f.write(html)
"
chrome --headless --print-to-pdf=output.pdf --no-pdf-header-footer file://output.html
七、诚实边界
- 不编造原书没有的内容。替代方案和误区是基于原理的合理推演，必须标注"基于原理推演，请验证"。
- 笔记不是专业操作手册。用户承担执行风险。涉及医疗/工程安全的内容，显式声明局限性。
- 原书缺失的内容标记为缺失。不要因为模板需要就编造——写"N/A"。
- 替代方案的可行性取决于当地条件。我为一般情况给出建议，用户需自行验证。
- 这个 Skill 产出的笔记质量上限 = 用户投入的迭代轮数。一遍过 = 摘要质量。三遍过 = 手册质量。
八、渐进式引用地图
当遇到以下情况时，加载对应的 reference 文件：
| 场景 | 加载文件 |
|---|---|
| 需要五段模板的完整规范和实例 | references/templates/technical-template.md |
| 书籍被判定为心理学/社会学/商业思辨类 | references/templates/conceptual-template.md |
| 书籍被判定为医学/健康/安全关键类 | references/templates/medical-template.md |
| 书籍被判定为历史/叙事/案例类 | references/templates/narrative-template.md |
| Phase 2 中无法确定书籍类型 | references/guides/book-type-routing.md |
| 需要启动 v1→v2→v3 迭代 | references/guides/iteration-guide.md |
| 需要从 EPUB 提取文本 | references/guides/extraction-guide.md |
| Phase 4 准备输出 MD/PDF | references/guides/output-guide.md |
| 每轮迭代结束需要质量把关 | references/standards/quality-checklist.md |
| 需要看一个真实的输出范例 | references/examples/world-restart-sample.md |
九、快速启动清单
当用户说"拆这本书"时，按以下步骤响应：
- 确认源材料：有 EPUB 文件？粘贴文本？已有 TXT？
- 提取文本（如需要）：调用 Calibre 或 epub-to-pdf-txt skill
- 快速浏览：读目录、前言、第一章，判断书籍类型
- 深度分析：完整阅读，列出知识单元清单
- 向用户确认："我识别出 N 个知识单元，计划用 X 模板。这是清单，有没有遗漏或不需要的？"
- v1 输出：快速出摘要，验证覆盖范围
- 等待用户反馈，然后进入 v2 扩写
- v2 输出：全文展开，然后等待用户确认
- v3 精校：格式统一、质量自查、可选 PDF 生成
Gives 0 of the 12 instructions most research analysis skills give in ~4.3k tokens
Counted across 1,063 of the 1,754 authors here whose files we hold, read 2026-08-06
- generate a markdown reportin 32 of 1063, across 17 files
- cite each claim's sourcein 31 of 1063, across 14 files
- define the ideal customer profilein 20 of 1063, across 2 files
- search for companies matching the criteriain 20 of 1063, across 2 files
- assign a fit score from one to tenin 20 of 1063, across 2 files
- format results in a scannable markdown templatein 20 of 1063, across 2 files
- analyze the codebase to understand the productin 19 of 1063, across 1 file
- ask clarifying questions about the value propositionin 19 of 1063, across 1 file
- look for signals of immediate needin 19 of 1063, across 1 file
- identify the target decision maker rolein 19 of 1063, across 1 file
- suggest a personalized contact strategyin 19 of 1063, across 1 file
- provide conversation starters for outreachin 19 of 1063, across 1 file
Said here and by no other author read
- convert source files to plain text
- list knowledge units and map dependencies
- confirm knowledge unit list with user
- apply correct template based on book type
- expand notes with precise parameters and alternatives
- execute three iterative refinement passes separately
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.