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材料学习知识库生成 Skill

Learn-from-materials

Learn-from-materials 可把书籍、PDF、课件和网页整理为有来源的学习内容，适合学生和研究者梳理重点、建立知识库。

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Learn-from-materials

资源介绍

Learn-from-materials 面向需要系统学习长篇材料的用户，可将书籍、PDF、演示文稿、文档、网页及多文件资料整理为带出处线索的知识库。它会围绕材料中的核心问题、论证结构、框架、方法和行动规则生成学习内容，并明确区分材料事实、推断、未覆盖内容与外部核验信息。用户可选择快速概览或系统学习，获得交互式 HTML 学习页和同步 Markdown；页面可查看关系图、来源提示、术语与自检内容，也可复制提示词，让 AI 将材料中的方法应用到自己的问题上。

Skill 能力

多格式材料学习

将电子书、文档、课件、网页或文本材料转为可追溯的学习知识库；也支持汇集多份材料，方便集中学习。

可追溯知识库输出

生成 `.learnkb/` 知识库、可独立打开的交互式 HTML 页面和同步 Markdown，并为内容保留来源映射与出处线索。

整体方法论与关系图

可从材料中梳理框架、行动规则、前提条件、分支、对比和反馈关系，并以卡片和关系图辅助理解整体结构。

可积累的方法库

可将材料中的可复用方法保存为带版本和出处的方法卡，支持在用户指定的多份材料之间按中英文关键词检索与比较。

双学习深度

提供“Quick Overview”和“Systematic Study”两种学习深度，分别适用于快速把握重点与进行更完整的系统化学习。

中英文学习内容

学习页、讲解、Markdown 和可复制提示词可按当前请求使用中文或英文生成，同时保留原始引文、来源名称和定位信息。

资源配置

适用平台

Claude CodeCodex通用 Agent其他

安装与调用

  1. 在具备文件系统访问权限和 Python 3.10+ 的 Agent 环境中安装或加载该 Skill；Claude Code 与 Codex 可作为适用环境。

  2. 向 Agent 提供要学习的书籍、PDF、课件、文档、网页或多文件材料，并说明希望使用中文或英文输出。

  3. 根据需求选择快速概览或系统学习，并说明希望获得的总结、讲解、复习题、关系图或方法提取结果。

  4. 查看生成的 `.learnkb/` 知识库、交互式 HTML 学习页和 Markdown；在页面中结合来源提示、关系图和自检内容复习材料。

  5. 如需解决实际问题，可在学习页中复制“Apply This Methodology”生成的提示词，再交给 AI 结合你的目标与限制进行分析。

使用案例

阅读一本商业传记

使用场景希望从长篇传记中提炼人物决策方式与可复用经验的读者。

导入书籍材料后，生成带来源线索的核心框架、行动规则和整体方法论视图，帮助读者从零散故事中理解决策逻辑。

系统学习研究论文

使用场景需要理解论文问题、方法、结论及各部分关系的学生或研究人员。

将论文转为学习页和 Markdown，结合章节或页码等来源定位、关系图和自检内容，便于复习方法论与关键论证。

沉淀团队培训资料

使用场景需要把课件、文档和网页资料整理为后续可检索学习资产的团队。

将多份资料整理为知识库，并把其中可复用的方法保存为可检索、可比较且保留版本与出处的方法卡。

包含内容

learn-from-materials-source.zip
README-中文安装说明.md
LICENSE-MIT.txt
SHA256.txt

常见问题

Learn-from-materials 能处理哪些学习材料？
可将书籍、PDF、课件、文档、网页、文本及多文件材料整理成可追溯的知识库，并生成交互学习页和 Markdown。
运行 learn-from-materials 需要什么环境？
需要能读取文件、执行本地命令并识别 SKILL.md 的 Agent 环境，以及 Python 3.10+。纯聊天环境无法完成材料提取、覆盖校验和 HTML 渲染。
能否保存并比较从不同材料中提炼的方法？
可以。v0.2.0 支持保存带版本和出处的方法卡，并在用户指定的材料之间检索、比较。
学习页会直接调用 AI 服务来应用方法论吗？
不会。学习页可以生成可复制的提示词，供你粘贴到 AI 对话中应用方法论；页面本身不会联网调用 AI。
出处核验能替代人工检查原文吗？
不能。v0.2.0 仍是预稳定版本；结构和出处检查有助于追溯材料，但不能替代人工复核原文及其解读。