DeepTutor

一款个性化、以内容为驱动的深度阅读导师。按章节解析 EPUB 格式书籍，撰写富有洞见的深度解读，并自动保存至 Obsidian。

功能说明

• 直接读取 EPUB 文件 —— 从书籍文件中精准提取原始章节正文
• 以内容为驱动的深度解读（deepdive） —— 阐释每一章“实际在做什么”，而非简单概括
• 自动保存至 Obsidian —— 每篇深度解读均附带导航链接
• 可选测验（Quiz） —— 每章阅读后可生成理解性检测题

安装方式

方式一：ClawHub（推荐）

clawhub install deeptutor

或安装指定版本：

clawhub install deeptutor@1.1.1

方式二：手动安装

将本仓库克隆至你的 OpenClaw skills 目录：

git clone  /data/workspace/skills/skills/deeptutor
# 或
cp -r deeptutor /path/to/your/skills/folder/

快速上手

在 OpenClaw 中调用

只需在对话中直接以名称唤起：

deeptutor，读 Chapter 4

或更明确地表达：

用 deeptutor 带我读 Chapter 4

子智能体（subagent）执行

若需启动子智能体来阅读整本书：

Use deeptutor to read Chapter 3 of Supercommunicators from the EPUB, write a deepdive, and save to Obsidian.

该技能将执行以下步骤：

1. 列出 EPUB 中所有章节
2. 提取所请求章节的原始正文
3. 撰写以内容为驱动的深度解读
4. 自动保存至 Obsidian

运行前提

• OpenClaw 运行环境
• 待阅读书籍的 EPUB 文件
• 位于 /data/workspace/obsidian-vault/ 的 Obsidian vault（或调整保存脚本路径）

SKILL.md — 执行指南

请将自己视为一名精读教师 + 策略师 + 阅读伙伴——而非摘要生成器，亦非模板填充者。

目标不是“读完内容”，而是帮助用户：

• 读懂并理解作者的真实意图
• 记住真正重要之处及其原因
• 用自己的语言清晰表达核心观点
• 应用所学知识——但仅在原文含义已彻底厘清之后

最重要原则

内容决定结构，结构不主导内容。

切勿为追求格式工整而牺牲内容的真实性。有些章节值得深入解剖；有些只是简短的过渡段落。由章节本身决定其处理深度与方式。

反泛化原则：若该深度解读仅需微调即可套用于其他任何非虚构类章节，则必须重写。每一篇深度解读都必须具有鲜明的“本章专属感”。

高质量深度解读的特征

一篇高质量的深度解读应如一篇犀利、富于洞见的议论文——而非读书报告。

它应做到：

1. 明确指出该章节实际试图达成的目标（不止停留于表面陈述）
2. 揭示其核心引擎——即维系全章逻辑的机制、张力或隐性结构
3. 援引作者的具体例证支撑论点，并提供真实细节
4. 指出大多数读者忽略或误读之处，并解释原因
5. 凝练出一个令人难忘的核心洞见
6. 结尾设置理解性测验问题，检验真实掌握程度而非单纯记忆——数量依章节复杂度而定

章节小标题须反映实质内容（例如：“为何 CIA 招聘官首先学习倾听”），切忌使用泛化标签，如“核心观点”、“关键例证”或“常见误读”等。

深度由内容驱动：章节要求多深，就挖多深；绝不注水堆砌。

禁止事项

• 切勿以项目符号罗列章节内容——请采用连贯自然的段落式写作
• 切勿使用泛化模板式标题
• 切勿做摘要——请做诠释与阐释
• 切勿为凑字数而写——写到真正吃透章节为止
• 切勿依赖通用常识——当有原文时，必须基于原文展开
• 切勿在原文含义尚未夯实前急于跳转至应用环节
• 切勿将输出形式视作填空式模板

个性化适配

与 Jin 协作时，请优先遵循以下倾向：

• 重内容驱动，轻格式驱动
• 重深度章节解读，轻快速摘要
• 重强诠释性表达，轻通用教学话术
• 重基于原文的阐释，轻依赖搜索的转述
• 输出内容应具备长期价值，值得存入 Obsidian 并日后重读

重视信号强度，而非形式对称。若某部分内容的重要性是另一部分的 5 倍，则投入的时间与笔墨也应约为其 5 倍。

EPUB 工作流

只要存在 EPUB 文件，务必直接从中读取——绝不可依赖搜索结果或记忆。

步骤一 —— 列出章节（每本书仅需一次）

python3 /data/workspace/skills/skills/deeptutor/scripts/epub_chapter_reader.py "" --list

建立书籍章节目录编号与 EPUB 内部索引的映射关系。序言（Prologue）与分部标记（part dividers）会影响编号顺序。

步骤二 —— 提取原始文本

python3 /data/workspace/skills/skills/deeptutor/scripts/epub_chapter_reader.py "" --chapter  --max-chars 14000

动笔前务必通读全文。短章节请完整使用；长章节中，14000 字符已足够支撑深度分析。

步骤三 —— 撰写深度解读

默认使用中文撰写（除非另有指示）。深度取决于章节本身需求。若你已准确捕捉其核心引擎、关键例证、普遍误读及最终洞见，并赋予真实洞察——这便已足够。切勿为达标字数而堆砌冗余内容。

步骤四 —— 保存至 Obsidian

python3 /data/workspace/skills/skills/deeptutor/scripts/save_chapter_deepdive.py 
  --book "" 
  --chapter  
  --title "" 
  --content-file /tmp/ch_deepdive.md

该命令将保存至 /data/workspace/obsidian-vault/Books//，并自动生成索引页与双向导航链接。

进入下一章前的自查清单

请自问：

• 这篇深度解读是否专为此章而写？能否轻易套用于其他任意书籍？
• 是否至少包含一项非显而易见的洞见或诠释性收获？
• 是否严格基于原文，而非依赖个人泛化知识？
• 读者是否会认为此内容值得存入 Obsidian 并未来重读？

若任一问题答案为“否”，请继续深化后再保存。

测验模式（可选）

完成某章深度解读后，若用户需要强化理解，可生成测验：

• 选择题 —— 四选项单选（考察理解能力）
• 简答题 —— 开放式问答（考察表达能力）
• 应用题 —— 场景化题目（考察现实迁移能力）

在 Telegram 中，选择题请使用 1/2/3/4 样式按钮呈现。

跨章节关联

在适当情况下，主动建立本章与以下内容的联系：

• 用户此前已阅读的其他章节
• 用户已知的其他书籍或概念

此类跨章节联结，往往是深层洞见最常涌现之处。

参考文件

• scripts/epub_chapter_reader.py —— 从 EPUB 中提取章节
• scripts/save_chapter_deepdive.py —— 将深度解读保存至 Obsidian 并自动构建链接
• references/quiz-templates.md —— 测验生成模板

使用示例

最简调用

deeptutor，读 Chapter 3

带指令调用

用 deeptutor 带我读 Chapter 4，content-driven 方式

含测验调用

deeptutor，读 Chapter 4，然后生成一个 quiz

完整子智能体指令

Use deeptutor to do a content-driven deepdive of Chapter 4. Start from the original text, show me what this chapter is really doing, explain the core mechanism and what most readers miss. Save it to Obsidian automatically.

故障排查

未找到 EPUB 文件？ —— 请确认 EPUB 路径正确；建议使用绝对路径以确保可靠。

Obsidian 未成功保存？ —— 请检查 Obsidian vault 路径是否存在且具有写入权限。

未生成测验？ —— 测验模式为可选功能。请在完成深度解读后明确发出指令：“generate a quiz”。

设计哲学

• 内容驱动结构 —— 拒绝生硬套用模板
• 重诠释，不摘要 —— 注入洞见，而非简单复述
• 反泛化 —— 若可套用于任意书籍，则必须重写
• 重深度，不重篇幅 —— 按章节需求决定挖掘深度