Eudic-Anki-Pipeline (Einheitlicher Skill)

Eudic Anki Pipeline (Einheitlicher Skill)

Zielgruppe

Diese Datei richtet sich an den ausführenden Agenten. Der Benutzer gibt Ziele in natürlicher Sprache vor; der Agent führt sie von Anfang bis Ende aus.

Verteilung

Dieser Skill befindet sich unter skills/eudic-to-anki/ im Quellrepository, sodass er mit der Vercel Skills CLI installiert werden kann (npx skills add <besitzer>/<repo> --skill eudic-to-anki). Nach der Installation behandeln Sie dieses Verzeichnis (in dem SKILL.md liegt) als das aktuelle Arbeitsverzeichnis für alle folgenden Befehle. Siehe die Repository-Root README.md für die genaue Installationszeile, sobald das Repository öffentlich auf GitHub ist.

Umfang

Einzelner Skill, modulare Interna:

• Export-Modul: modules/export/README.md
• Coach-Modul: modules/coach/README.md
• Import-Modul: modules/import/README.md
• Audio-Modul: modules/audio/README.md
• Workflow-Playbooks: workflows/*.md

Alle folgenden Befehle gehen davon aus, dass das aktuelle Arbeitsverzeichnis die Skill-Root ist: eudic-to-anki/.

Standardeinstellungen

• Datum: gestern (lokale Zeitzone), sofern der Benutzer keinen Bereich angibt.
• Quelle: alle Eudic-Kategorien, sofern der Benutzer keine Kategorie angibt.
• Deck: words, sofern der Benutzer nichts anderes angibt.
• Notiztyp: TRVS-Lab.
• Zwischenartefakte: Nur das dedizierte Dokumente-Artefaktverzeichnis des Benutzers. Verwenden Sie die kanonische absolute Form <ABS_TEMP_DIR> wie z.B. /Users/alice/Documents/eudic-to-anki-temp.
• Optionaler Überschreibung für lokale Tests/benutzerdefinierte Setups: EUDIC_TO_ANKI_TEMP_DIR=/pfad/zu/temp.
• Für regelgebundene Läufe erweitern Sie Artefaktpfade zu einem absoluten Verzeichnis wie /Users/alice/Documents/eudic-to-anki-temp; führen Sie sie nicht mit ~ oder $HOME aus.

Ausführungsdisziplin

<ABS_TEMP_DIR> unten bedeutet das erweiterte Artefaktverzeichnis des Benutzers, z.B. /Users/alice/Documents/eudic-to-anki-temp.

• Führen Sie regelgebundene Befehle nur als direkte argv-Befehle aus.
• Wickeln Sie sie nicht in /bin/zsh -lc ..., zsh -lc ..., bash -lc ..., env ... oder FOO=bar ... ein.
• Verketten Sie sie nicht mit &&, ||, ;, Pipes oder Subshells um einen regelgebundenen Befehl herum. Führen Sie Vorbereitung und den Hauptbefehl als separate Tool-Aufrufe aus.
• Wenn das aktuelle Verzeichnis die Skill-Root ist, verwenden Sie relative Skriptpfade wie python3 scripts/eudic_export.py ....
• Wenn das aktuelle Verzeichnis woanders ist, verwenden Sie absolute installierte Skill-Pfade wie python3 /Users/alice/.agents/skills/eudic-to-anki/scripts/eudic_export.py ....
• Wenn Login-Zsh zum Laden von Token erforderlich ist, rufen Sie python3 scripts/run_with_login_zsh.py python3 scripts/eudic_export.py ... direkt auf; fügen Sie keinen weiteren Shell-Wrapper hinzu.
• Wenn <ABS_TEMP_DIR> nicht existiert, erstellen Sie es zuerst mit einem separaten direkten Befehl: mkdir -p /Users/alice/Documents/eudic-to-anki-temp.

Schnellstart (Agentenablauf)

1. Stellen Sie sicher, dass das temporäre Verzeichnis existiert:

• mkdir -p <ABS_TEMP_DIR>

2. Umgebungsprüfung:

• bash scripts/check_env.sh

3. Wörter exportieren:

• python3 scripts/eudic_export.py --all-categories --start-date <D> --end-date <D> --format csv --output <ABS_TEMP_DIR>/_day_<D>_export.csv

4. Platzhalter erstellen + Autoren-Coach:

• python3 scripts/build_dia_json_from_csv.py --csv <ABS_TEMP_DIR>/_day_<D>_export.csv --output <ABS_TEMP_DIR>/_day_<D>_partial.json --batch-date <D> --eudic-words-only
• Der Agent schreibt verfeinertes Coach-JSON. Jede Notiz muss part_of_speech enthalten, und jede meaning-Zeile muss mit einem POS-Marker wie n., vt., vi., adj. oder adv. beginnen. Dann zusammenführen (Einzeldatei oder Batches + scripts/merge_coach_with_partial.py).

5. Validieren:

• python3 scripts/validate_trvs_coach_json.py <ABS_TEMP_DIR>/_day_<D>_import.json

6. Mit Audio importieren (erfolgreicher Import löst standardmäßig eine Anki-Synchronisation aus; verwenden Sie --no-sync, um dies zu überspringen):

• python3 scripts/ankiconnect_import.py --input <ABS_TEMP_DIR>/_day_<D>_import.json --deck words --create-deck --dia-upsert --audio-provider command --audio-format mp3 --audio-command 'python3 scripts/edge_tts_runner.py --text "{word}" --output "{output}"'
• --audio-command wird als argv geparst und ohne Shell ausgeführt; Shell-Operatoren wie Pipes/Umleitungen werden nicht unterstützt.

7. Bereinigung nach Erfolg:

• bash scripts/cleanup_import_artifacts.sh

Qualitätsgates

• Der Agent erstellt Coach-Inhalte; kopieren Sie standardmäßig nicht massenhaft Eudic exp/phon in Coach-Felder.
• Coach-JSON muss POS explizit erhalten: fügen Sie part_of_speech bei jeder Notiz ein und behalten Sie POS-Marker am Anfang jeder chinesischen meaning-Zeile.
• Verwenden Sie bei großen Listen gebündelte Unteragenten und validieren Sie jeden Batch vor dem Zusammenführen.
• Wenn die Unteragentenausgabe base64 ist, decodieren Sie sie via:
  • python3 scripts/decode_subagent_transcript_b64.py <subagent.jsonl> -o <ABS_TEMP_DIR>/coach_batch_01.json
• Blockieren Sie den Import bei Validierungsfehlern (U+FFFD, Mojibake-Marker, falsche Feldtypen, fehlende POS-Marker in meaning oder fehlende part_of_speech).
• Nach einem erfolgreichen Import führt ankiconnect_import.py standardmäßig eine Anki-Synchronisation durch; übergeben Sie --no-sync, um dies zu überspringen.
• Wenn die Validierung fehlschlägt (insbesondere root-Format), generieren Sie nur den fehlgeschlagenen Batch/die fehlgeschlagenen Wörter neu und führen Sie die Validierung erneut durch, bevor Sie zusammenführen/importieren.

Playbooks

• Gestern-Ablauf: workflows/yesterday.md
• Datumsbereich-Ablauf: workflows/date-range.md
• Benutzerwortliste-Ablauf: workflows/word-list.md

Sicherheit

• Speichern Sie Token-Werte niemals in nachverfolgten Dateien.
• Bevorzugen Sie EUDIC_TOKEN aus der Umgebung.
• Wenn AnkiConnect nicht verfügbar ist, stoppen Sie und geben Sie Setup-Anleitungen.