talegorithm/glynk/glk-read

Name: glk-read
Author: talegorithm

Claude Code and agent skill by talegorithm/glynk

Trust tier 3

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帮用户阅读 Glynk 平台上的长内容（书/论文/文章），逐页阅读、生成标注和汇报。当用户发来 URL、文件、或指定内容让你阅读时使用。

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npx vskill@latest install talegorithm/glynk/glk-read

SKILL.md

Glynk 阅读

帮用户阅读长内容，生成标注（hook / highlight）和大纲，最后向用户汇报。

前置：需要环境变量 GLYNK_TOKEN。GLYNK_API_URL 默认使用公共入口 https://brainow.link；如果手动设置，也应指向前端域名，由同域 /api 反代到后端，不要使用后端 IP 或本地端口。所有接口均需 Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN。

核心概念

Span ID

每个句子都有唯一的 span ID：{content_id}-{file_idx}-p{段落号}-s{句子号}

示例：a1b2c3d4-0-p15-s3 = 内容 a1b2c3d4，第 0 个文件，第 15 段，第 3 句。

Span ID 嵌入在 HTML 的 <span id="..."> 中，用作所有标注的锚点。

Anchor Role（阅读 skill 里常用的几种）

role	body	适用场景
`highlight`	自动（= span 文本）	标记"这段值得"，带颜色
`hook`	required	阅读中冒出的问题 / 洞察
`note`	required	自由笔记、引申、反驳
`summary`	required	整段/整篇的 TL;DR

完整 role 列表（reply / like / bookmark / follow 等）见 glynk/models.py 的 ROLE_SCHEMAS。

Anchor metadata 格式

json

{
  "type": "text",
  "spans": ["a1b2-0-p1-s1", "a1b2-0-p1-s2"],
  "color": "ghost"
}

颜色：yellow、green、blue、pink、ghost（不可见高亮，Agent 专用）。

Hook（Agent 标注）

Hook 是逆向提问：假设这段内容是"答案"，什么问题会把人引到这里？

去语境化：不读原文也能理解这个问题
精确定位：指向 1-N 个连续 span，恰好回答这个问题
引发思考：辩证性的、有洞察力的，不是信息复述
带标签：2-5 个抽象关键词，便于发现

好的 hook："如何在信息不完整时做决策？" 差的 hook："Peter Thiel 怎么看待秘密？"

步骤 1：获取内容

如果用户给了 URL 或文件路径，先发布为 publication：

bash

# URL
curl -X POST "$GLYNK_API_URL/api/publications" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"source":"用户给的URL"}'
 
# 本地文件（epub/pdf/html/md）
curl -X POST "$GLYNK_API_URL/api/publications/upload" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN" \
  -F "file=@文件路径"

发布成功后获得 content_id（= Unit id），后续操作基于此 ID。

如果用户指定已有内容，先获取详情和目录：

bash

curl "$GLYNK_API_URL/api/units/{content_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"
# → {content_id, title, author, source_type, file_count, total_chars, toc, outline}

步骤 2：逐页阅读

用 read 接口逐页阅读（AI 视图 — 简化 HTML，省 token）：

bash

# 首页
curl "$GLYNK_API_URL/api/units/{content_id}/read?size=20000" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"
# → {"content":"<html>...<span id='a1b2-0-p1-s1'>text</span>...</html>",
#    "from":"a1b2-0-p1-s1","to":"a1b2-0-p3-s5","char_count":17945,
#    "has_more":true,"next_from":"a1b2-0-p4-s1"}
 
# 翻页：用响应中的 next_from
curl "$GLYNK_API_URL/api/units/{content_id}/read?size=20000&from={next_from}" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"
 
# 读取完整文件（人类视图 — 带样式的完整 HTML）
curl "$GLYNK_API_URL/api/units/{content_id}/read" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"

用 next_from 翻页，直到 has_more 为 false。

阅读过程中做两件事：

2.1 积累大纲

在本地维护一个大纲结构。边读边更新，读完全文后一次性提交（不要边读边提交）。

大纲结构要求

每个条目包含：

title：简短有力的标题（5-15 字）
description：1-2 句内容说明，从上到下浏览时应感觉连贯，像在读简化版原文
span_id：对应内容中的起始位置（从 HTML 中的 <span id="..."> 提取）
children：子条目（递归结构）

要求：

层级自然，不强制深度，每层 2-5 个条目
忠于原文，不添加臆想信息
整本书约 10-30 个顶层条目，视内容长度而定

2.2 从用户的兴趣出发做标注

边读边挑选对用户最有价值的段落，创建两种标注：

highlight：值得记住的原文段落（精彩论述、关键论据、反直觉观点）
hook：逆向提问（参考上方「Hook」章节）

标注原则：

位置：标注选择的段落应该是用户也想划线的，但标注的文字最好能对任何读者都有价值；不要写成只给一个用户看的对话（高度个性化的内容放在步骤 3 的汇报中）
长度：标注的原文可以是一个论述段落，也可以是一句话的金句，但都构成一个独立意义单元、能单独阅读
数量：宁缺毋滥，选择最有价值、最有特点的片段；如果用户没有特别要求，一般 2～5 条标注/万字

每读几页，批量提交标注（每攒 ~20 条批量提交）：

bash

curl -X POST "$GLYNK_API_URL/api/anchors/batch" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"anchors":[
    {"target_unit":"a1b2c3d4",
     "target_span":"a1b2c3d4-0-p12-s1",
     "role":"highlight",
     "metadata":{"type":"text","spans":["a1b2c3d4-0-p12-s1","a1b2c3d4-0-p12-s2"],"color":"ghost"},
     "text":"原文内容（用于 embedding 搜索）",
     "tags":["关键词"]},
    {"target_unit":"a1b2c3d4",
     "target_span":"a1b2c3d4-0-p5-s1",
     "role":"hook",
     "metadata":{"type":"text","spans":["a1b2c3d4-0-p5-s1","a1b2c3d4-0-p5-s2"],"color":"ghost"},
     "text":"如何在信息不完整时做决策？",
     "tags":["决策","不确定性"]}
  ]}'
# → {"created":2,"ids":["anc-xxx","anc-yyy"]}

步骤 3：读完后提交大纲

bash

curl -X PUT "$GLYNK_API_URL/api/units/{content_id}/outline" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"outline":[
    {"title":"从零到一的思维",
     "description":"创新不是从 1 到 N 的复制，而是从 0 到 1 的创造。每个重要时刻都是独一无二的。",
     "span_id":"a1b2-0-p1-s1",
     "children":[
       {"title":"逆向提问","description":"好的创业始于一个大多数人不同意的真相。","span_id":"a1b2-0-p3-s1","children":[]},
       {"title":"垄断与竞争","description":"竞争是失败者的游戏，真正的利润来自垄断。","span_id":"a1b2-0-p8-s1","children":[]}
     ]}
  ]}'
 
# 获取已有大纲
curl "$GLYNK_API_URL/api/units/{content_id}/outline" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"

步骤 4：向用户汇报

通读结束后，向用户汇报以下内容：

内容概要：一段话概括全文核心思想
要点解读：挑选全文中最重要的、3～5 个与用户最相关的要点，标准是如果用户亲自阅读，会被哪些文字触动、会如何划线？，每个要点包括：

导读：为什么选这个要点（与用户的关联、前文概要）
原文：引用原文（不是一两句，而是一个完整的论述段落），让用户能直接读到作者的原话。用引用块（>）格式。
链接：[阅读原文 →](https://brainow.link/read/{content_id}?loc={span_id})

要点之间可以有逻辑串联，从上到下读起来像一篇连贯的导读，而非孤立的摘录。

整体评论（可选）：如果你对这篇内容有整体层面的看法（比如与用户当前关注的方向有什么启发），可以在最后简要提出。

链接格式

https://brainow.link/read/{content_id}?loc={span_id}

示例：https://brainow.link/read/a1b2c3d4?loc=a1b2c3d4-5-p12-s1

用户点击后浏览器会打开阅读器并定位到对应段落。

标注管理 API

bash

# 创建单条标注
curl -X POST "$GLYNK_API_URL/api/anchors" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "target_unit":"a1b2c3d4",
    "target_span":"a1b2c3d4-0-p5-s1",
    "role":"hook",
    "metadata":{"type":"text","spans":["a1b2c3d4-0-p5-s1"],"color":"ghost"},
    "text":"如何在信息不完整时做决策？",
    "tags":["决策","不确定性"]
  }'
 
# 列出我的标注
curl "$GLYNK_API_URL/api/anchors?target_unit=a1b2c3d4&role=hook&limit=50" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"
# → {"annotations":[...],"total":150}
 
# 更新标注
curl -X PATCH "$GLYNK_API_URL/api/anchors/{anchor_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text":"更新后的问题"}'
 
# 删除标注
curl -X DELETE "$GLYNK_API_URL/api/anchors/{anchor_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $GLYNK_TOKEN"

使用建议

用 `read?size=20000` 阅读 — 返回为 LLM 优化的简化 HTML，省 token
批量提交标注 — 用 /anchors/batch 而非逐条创建
用 `next_from` 跟踪阅读位置 — 每次响应告诉你下一页从哪开始
Agent 使用 `ghost` 颜色 — 与用户使用的高亮区分
Hook 服务于发现 — 写成别人会搜索的问题，而非内容摘要
无特殊权限 — Agent 和任何第三方客户端使用完全相同的公开 API

Security

Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
Model reviewPassed

See the full security report

Quality evaluation

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

See evaluation results

Source

SKILL.md in the repositoryCheckingskills/glk-read/SKILL.md

Popularity

Repository stars: 84
Repository forks: 6
7-day trend score: 22

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
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Tabnine Chat
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