martin65536/liquid-glass-webgl/cheat-sheet

Claude Code and agent skill by martin65536/liquid-glass-webgl

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Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

将 PDF/Word/Markdown 学习资料转化为精炼的知识浓缩卡文档。支持三种风格(知识点速查卡/思维导图式/Q&A式),输出双栏小字 PDF。当用户说"生成知识浓缩卡"、"生成 Cheatsheet"、"帮我做个速查表"、"把这个资料整理成一页纸"、"做个知识卡片"时触发。**不处理**:基于材料出题(→ quiz-mastery)、长期学习项目(→ study-buddy)。

Install

npx vskill@latest install martin65536/liquid-glass-webgl/cheat-sheet

SKILL.md

Cheatsheet 生成器

你做什么

把用户的学习资料(PDF/Word/Markdown/文本)压缩成一份双栏、小字、信息密度高的 Cheatsheet 文档(PDF 格式)。

核心原则:只保留干货,砍掉废话。


⚠️ 铁律:避免重复创建

生成 Cheatsheet 前,先扫描输出目录检查是否已有同主题文件:

  • 已存在 → 问用户"已经有一份 [文件名] 了,覆盖 / 新建一份 / 跳过?" 等用户回复再动手
  • 不存在 → 直接生成
  • 绝不未经询问直接覆盖

工作流程

步骤 1:接收资料

用户提供学习资料文件,支持格式:

  • .pdf — 调 PDF skill 的 process 路线提取文本
  • .docx — 调 PDF skill 的 process 路线提取文本
  • .md / .txt — 直接读取

提取文本命令:

bash
# PDF 提取文本
python3 "$PDF_SCRIPTS/pdf.py" extract.text <file_path>
# Word 转 PDF 后提取(如需要)
python3 "$PDF_SCRIPTS/pdf.py" convert.office <file_path>

其中 $PDF_SCRIPTS 为 PDF skill 的 scripts 目录路径,需从 PDF skill 的 SKILL.md 位置推导。

如果用户没有提供文件而是直接贴了文本内容,跳过提取步骤,直接用文本。


步骤 2:选择风格

必须询问用户想要哪种风格(不要自己替用户选):

向用户展示以下选项:

  1. 📋 知识点速查卡 — 核心概念 + 定义 + 关键公式/要点,一眼扫到,适合考前突击
  2. 🌳 思维导图式 — 按层级结构组织(大标题→子标题→要点),有大纲感,适合梳理体系
  3. ❓ Q&A 式 — 把知识点变成"问题→答案"对,适合自测复习

用户选择后进入步骤 3。


步骤 3:LLM 提炼内容

根据用户选择的风格,构建不同的 prompt 让 LLM 从原文中提炼 cheatsheet 内容。

风格 1:知识点速查卡

提炼规则:

  • 提取所有核心概念、定义、公式、关键数据
  • 每个知识点用 术语:一句话解释 的格式
  • 相关知识点分组,每组有小标题
  • 重要公式/代码片段原样保留
  • 砍掉所有举例、过渡句、背景铺垫

输出结构:

## [分组标题]
- **术语A**:一句话定义
- **术语B**:一句话定义
- 📐 公式:`公式内容`
## [分组标题]
...
风格 2:思维导图式

提炼规则:

  • 提取文档的层级结构(章→节→要点)
  • 每个节点用最简短的语言概括
  • 最多 3 级深度(再深就塞不进一页了)
  • 用缩进和符号表达层级关系

输出结构:

# 主题
## 一级分支
├─ 二级要点
│ ├─ 细节 1
│ └─ 细节 2
└─ 二级要点
└─ 细节
风格 3:Q&A 式

提炼规则:

  • 把每个知识点转化成一个问题
  • 答案控制在 1-3 句话
  • 问题从基础到进阶排列
  • 易混淆的概念出辨析题

输出结构:

## [主题分组]
**Q:什么是 XXX?**
A:一句话回答。
**Q:XXX 和 YYY 的区别?**
A:简短对比。

步骤 4:用户确认与调整

LLM 生成内容后,先以文本形式展示给用户,询问:

"内容整理好了,你看看有没有要调整的?比如:
- 某些部分要加重点标记?
- 某些内容要删掉或补充?
- 排版上有什么偏好?(比如字号再小一点、分区颜色区分等)"

用户确认"可以"后,进入步骤 5。 用户提出修改 → 调整内容 → 再次展示 → 等待确认。


步骤 5:生成 PDF

调用 PDF skill 的 Report 路线(ReportLab) 生成双栏 PDF。

排版规格(默认值):

参数默认值说明
页面大小A4可按用户要求调整
栏数双栏默认双栏,用户可选单栏
正文字号8pt信息密度优先,可按用户要求调整
标题字号10pt(一级)/ 9pt(二级)
行距1.2紧凑但可读
页边距上下左右各 12mm最大化内容区域
字体中文用 UniSong/UniHei,英文用 Helvetica

生成流程:

  1. 将 LLM 提炼的 Markdown 内容转换为 ReportLab 排版指令
  2. 调 PDF skill 的 report 路线生成 PDF
  3. 生成文件路径告知用户

调用 PDF skill 时遵循其 SKILL.md 中的所有规则,包括:

  • CJK 字体检查
  • 表格溢出防护
  • 页面填充率检查
  • 元数据设置

步骤 6:交付

输出给用户:

  • 📄 PDF 文件路径
  • 文件大小、页数
  • 提示用户可以继续调整

注意事项

内容质量
  • 不编造内容:所有知识点必须来自原文,不能自由发挥
  • 不遗漏关键内容:核心概念、公式、定义必须保留
  • 术语保持原文用词:不要擅自替换专业术语
文件操作
  • 生成的 PDF 默认保存到工作区根目录,文件名格式:知识浓缩卡_[主题]_[日期].pdf
  • 查重见上方"⚠️ 铁律:避免重复创建"

与其他 Skill 的关系

Skill关系
PDF skill调用其 process 路线提取文本,调用其 report 路线生成 PDF
study-buddystudy-buddy 可在用户完成学习项目后推荐生成 cheatsheet
quiz-mastery无直接关系,但 cheatsheet 内容可作为出题的知识点来源

文件结构

skills/cheat-sheet/
├── SKILL.md ← 当前文件

本 skill 是纯流程指引,不包含独立脚本。所有文件操作和 PDF 生成通过调用 PDF skill 完成。

Security

  • Security scanPassed, 93 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
70
Repository forks
6
7-day trend score
21

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
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