cloudxy/book-plugin

Ciclo de trabalho fechado de destilação de conhecimento: destila um livro/vídeo longo/podcast em uma Skill executável (geração), desenha um diagrama SVG segundo as regras (saída gráfica) e realiza auditoria de fonte original palavra por palavra com quádruplo mecanismo de verificação (validação), compilando e entregando apenas quando todos os critérios estão verdes. Use quando o usuário disser "拆书"/"distill this book into skills"/"audit the distilled skills", ou precisar executar auditoria de fonte original ou gerar diagramas para produtos cangjie existentes. NÃO para resumo simples de livro, resenha ou roleplay de autor.

O que é book-plugin?

O **cloudxy/book-plugin** é uma skill profissional para agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) que implementa um fluxo de trabalho completo de destilação de conhecimento, transformando livros, vídeos longos ou podcasts em Skills executáveis. O processo é dividido em cinco etapas principais: (1) destilação com o framework cangjie (geração de cartões de capacidade); (2) saída gráfica opcional com diagramas SVG que seguem regras rigorosas de estilo; (3) ponte de verificação de fonte original, que garante que cada citação seja idêntica ao texto original, caractere por caractere; (4) auditoria de quatro comportas (G-66, G-67, G-68 e comporta de diagramas), que avalia cobertura, consistência de âncoras, fechamento de provas e integridade dos SVGs; e (5) liberação ou retorno ao ciclo, com re-trabalho direcionado nas falhas. A skill suporta retorno parcial e iterativo, registra todo o rastro de auditoria em arquivos locais (sem custos de API) e impõe uma linha vermelha de qualidade — sem texto original, sem destilação; sem todas as verificações verdes, sem compilação. O fluxo é orquestrado a partir de um workspace definido pelo usuário, com scripts de bootstrap que instalam dependências Python, e depende de três pacotes vendor (cangjie-skill, dsh-distillation-director, svg-diagram) para as definições de metodologia e mecanismos de verificação.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/cloudxy/book-plugin/tree/HEAD/skills/book-workflow

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Do README da skill

título

Documentação

book-workflow — Destilação → Diagrama → Auditoria → Liberação/Retorno

Convenções de Caminho (Leia Primeiro)

  • Raiz do Plugin (= Raiz do Repositório) = dois níveis acima do diretório onde este SKILL.md está localizado (skills/book-workflow/ → ../../), denotado como $PLUGIN.
  • Workspace = raiz do projeto atual aberto pelo usuário (cwd), denotado como $WS. Os artefatos de destilação (books/, .work/, tools/, .dsh/) ficam todos em $WS.
  • Scripts de ponte/auditoria NÃO estão no workspace; ao chamá-los, use obrigatoriamente --ws $WS, caso contrário não encontrarão a raiz do workspace.
  • Princípio: auditar primeiro, compilar depois — o compile da fase 5 opera apenas em Bundles com todas as comportas verdes.
destilação cangjie (fases 0-4) → diagrama SVG (sob demanda) → ponte (palavra por palavra) → auditoria 4-comportas → compile se tudo verde → entrega
        ▲                                                        │
        └────────────────── retorno (mapeado ao estado) ◀── vermelho ────────────┘

Fase 0 — Bootstrap do Workspace (uma vez por workspace, idempotente)

python3 $PLUGIN/scripts/bootstrap.py $WS

Cria $WS/.venv (Python ≥3.10 + PyYAML + PyMuPDF), instala o conjunto de comportas dsh ($WS/tools/ e $WS/.dsh/), e verifica se o node está instalado (a comporta de diagramas depende do svg-lint; se faltar, ela marca "não aplicável"). Comandos posteriores usam $WS/.venv/bin/python (daqui em diante $PY).

Fase 1 — Destilação cangjie (Lado de Geração)

Primeiro, confirme a entrada: texto do livro original (caminho para PDF/EPUB/TXT/transcrição — se não houver texto, pare e peça ao usuário, não destile de memória), título + autor + ano de publicação, finalidade de uso (estudo/consulta → single; integração diária/combinação entre livros → pack).

Em seguida, leia completamente $PLUGIN/vendor/cangjie-skill/SKILL.md e execute-o rigorosamente (RIA-TV++ em cinco fases: compreensão Adler → extração paralela em 5 trilhas → tripla verificação → portão de promoção → cartão de capacidade RIA++ → Zettelkasten → teste de estresse). Este fluxo exige:

  • Artefatos em $WS/books/<slug>/ (contendo verified.md, candidates/, rejected/, .cangjie/capabilities/);
  • Pare após a fase 4 (teste de estresse), antes da fase 5 (compilação/entrega), e entre no fluxo de diagrama e auditoria;
  • Mantenha todo o rastro de auditoria; atualize o estado de retomada (PIPELINE_STATE.md) a cada fase.

Fase 1.5 — Diagrama (svg-diagram, sob demanda)

Para cartões de capacidade de framework/processo/cálculo ou DIGEST que precisam de diagrama, leia primeiro $PLUGIN/vendor/svg-diagram/SKILL.md sobre as regras da casa e desenhe o SVG manualmente (pilha de fontes CJK, cinco grupos de cores semânticas, altura da caixa = tamanho da fonte × 3, espaçamento entre caixas ≥ 25px, linhas curvas C/Q, desenho correto de uma vez). Localização:

CenárioLocalizaçãoForma de Referência
Diagrama de cartão de capacidade$WS/books/<slug>/.cangjie/capabilities/resources/<cap-slug>.svgEscreva o nome do recurso no corpo do cartão + declare resources: no Bundle dessa capacidade
Diagrama DIGEST/OVERVIEW$WS/books/<slug>/assets/<nome>.svg![título](assets/<nome>.svg) caminho relativo

Auto-verificação (erros devem ser zerados):

node $PLUGIN/vendor/svg-diagram/tools/svg-lint/bin/svg-lint.mjs <diagrama.svg>

Fase 2 — Ponte (Verificação Palavra por Palavra da Fonte Original)

$PY $PLUGIN/bridge/cangjie_to_dsh.py --book-dir $WS/books/<slug> --source <livro_original.txt|.md|.pdf> --task <slug> --ws $WS

Isso coloca o texto original em $WS/.work/<task>/book_text.md (extração automática para PDF — o objeto de ancoragem da auditoria é sempre o texto original do livro), analisa as citações da seção R de cada cartão de capacidade e compara caractere por caractere, ignorando espaços em branco, criando IDs de pool estáveis (CJ-NNN) e gerando pools no formato dsh e cópias de auditoria da skill. Qualquer citação que não corresponda ⇒ rc=1 cartão vermelho, retorne à fase 1 para corrigir a camada R.

Fase 3 — Auditoria de 4 Comportas (Avaliação de Estado)

$PY $PLUGIN/bridge/run_audit.py --task <slug> --ws $WS

Executa sequencialmente: construtor de pacote de evidências → cobertura do pool G-66 → consistência de âncora G-67 → fechamento de evidências G-68 → comporta de diagramas (integridade das referências SVG + conformidade com svg-lint). O estado é anexado a $WS/.work/<task>/audit-verdict.md (linha do tempo da auditoria).

Fase 4 — Liberação ou Retorno

EstadoAção
Tudo verdeLiberar → $PY $PLUGIN/vendor/cangjie-skill/scripts/cangjie.py compile --bundle $WS/books/<slug>/.cangjie/capabilities --out <destino de instalação confirmado pelo usuário> --output auto
Ponte/Verificação de fonte vermelho / G-67 vermelhoRetornar ao cangjie fase 2 (corrigir citações/âncoras de data na camada R), reexecutar ponte
G-66 vermelho (selecionado não caiu na camada R)Retornar ao cangjie fase 1/1.5 (coletar mais candidatos/revisar eliminações), reexecutar ponte
G-68 vermelho (fechamento/deriva)Primeiro reexecutar a entrada da auditoria; se ainda vermelho, verificar mapeamento de IDs nas fases 3/4
Comporta de diagramas vermelhoCorrigir o diagrama ou adicionar referência conforme regras da casa, reexecutar entrada da auditoria

Retorno é normal, não falha — com os itens de falha específicos fornecidos pela comporta (qual citação, qual ID, qual diagrama), corrija direcionadamente, sem refazer tudo.

Critérios de Julgamento (Quem Verifica O Quê)

  • Fonte original: citação, após remoção de espaços, deve ser uma substring caractere por caractere do original — evita "citou mas não está no original".
  • G-66: capacidades críticas/altas (marcadas como "esqueleto" pela ponte) devem ter citação na camada R de algum cartão — evita que unidades importantes sejam omitidas silenciosamente.
  • G-67: na mesma linha, "data × citação" deve co-ocorrer em uma janela de 400 caracteres do original — evita âncoras temporais trocadas.
  • G-68: cada ID de pool referenciado pela skill tem fechamento sha256 e o pool não sofre deriva — evita "referencia algo que não está mais no original/pool foi refeito sem reconstruir".
  • Comporta de diagramas: o SVG referenciado deve existir; todos os SVGs devem passar no lint com error=0 — evita links quebrados e diagramas ruins.

Linha Vermelha de Qualidade

  1. Sem texto original, sem destilação; citações ≤ 150 caracteres/parágrafo (inglês ≤ 100 palavras).
  2. Exercícios sintéticos não podem se passar por casos do livro; na A1, se não houver caso no livro, marque honestamente.
  3. Não compilar, não instalar antes de todas as auditorias estarem verdes.
  4. Itens eliminados (rejected/) devem manter justificativa; lacunas importantes devem ser registradas honestamente, sem fingir zero omissões.
  5. Diagramas consistentes com o texto — se os dados mudaram, o diagrama deve mudar; um diagrama contraditório é pior do que nenhum.
  6. Conformidade de direitos autorais fica a cargo do usuário, conforme licença do livro original; este fluxo garante apenas "critérios executáveis, citações verificáveis".

Nicho Ecológico

  • cangjie-skill (incluído em $PLUGIN/vendor/): definição autoritativa da metodologia e fluxo de destilação.
  • dsh-distillation-director (mesmo local): implementação autoritativa das três comportas, scripts locais sem custo de API.
  • svg-diagram (mesmo local): regras da casa para diagramas e linter.
  • Esta skill faz apenas orquestração e consolidação de estados; as especificações a montante são definidas pelos SKILL.md/README dos três vendors. Em caso de conflito, prevalece o texto original do vendor, e as divergências são registradas aqui.

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