learning-notes-automation

1# 学习笔记自动化
2 
3## 核心价值
4 
5**被动学习 → 主动记忆**：看视频 ≠ 学会，生成闪卡 = 记住
6 
7## 输入源
8 
9| 输入类型 | 工具 | 输出格式 |
10|----------|------|----------|
11| YouTube 视频 | `youtube-transcribe` | 转录文本 |
12| B站视频 | `bilibili-transcribe` | 转录文本 |
13| 播客 | `podcast-transcribe` | 转录文本 |
14| 抖音 | `douyin-transcribe` | 转录文本 |
15| 公众号文章 | `wechat-article-ingest` | Markdown |
16 
17## 工作流程
18 
19### Phase 1: 内容转录
20 
21复用本仓库的转录 skill（相对路径，按需替换为你的安装位置）：
22 
23```bash
24# YouTube（自动翻译）
25python3 ../youtube-transcribe/scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=xxx" -o ./
26 
27# B站
28python3 ../bilibili-transcribe/scripts/transcribe.py "https://bilibili.com/video/xxx" ./
29 
30# 播客
31python3 ../podcast-transcribe/scripts/transcribe.py "https://xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx" ./
32```
33 
34输出是一份转录 Markdown，作为 Phase 2 的输入。
35 
36### Phase 2 + 3: 知识点提取 + 闪卡生成（一步到位）
37 
38把转录稿交给 `make_notes.py`，自动提取知识点并生成 Anki 兼容闪卡：
39 
40```bash
41export DEEPSEEK_API_KEY=***
42python3 scripts/make_notes.py 转录稿.md --output ./notes --max-cards 20
43# 产出：<标题>-学习笔记.md（核心要点+闪卡+关联知识） 和 <标题>-闪卡.csv（直接导入 Anki）
44```
45 
46> 脚本用 DeepSeek 输出结构化 JSON，再渲染成下面约定的笔记与闪卡格式。
47> 下面是各维度的设计说明，供理解和手动微调时参考。
48 
49**提取维度**：
50 
511. **核心概念**（必须掌握）
52   - 定义
53   - 原理
54   - 应用场景
55 
562. **关键事实**（需要记忆）
57   - 数据
58   - 时间线
59   - 人物/公司
60 
613. **方法论**（可以复用）
62   - 步骤
63   - 框架
64   - 最佳实践
65 
664. **金句/洞察**（值得引用）
67   - 精辟总结
68   - 独特观点
69 
70### Phase 3: 闪卡生成
71 
72**闪卡格式**（Anki 兼容）：
73 
74```markdown
75## 闪卡类型
76 
77### 1. 概念卡（Cloze Deletion）
78Q: {{c1::Transformer}} 架构的核心机制是 {{c2::自注意力（Self-Attention）}}
79A: Transformer, 自注意力（Self-Attention）
80 
81### 2. 问答卡（Basic）
82Q: 什么是 RAG？
83…