Book Infographic - 书籍信息图生成技能

任务目标

• 本 Skill 用于：将 PDF 书籍转化为结构化知识信息图
• 能力包含：PDF 解析、深度内容理解、知识点提取、信息图生成、二次编辑支持
• 触发条件：用户提供书籍 PDF 并要求生成信息图、整理知识点、制作可视化摘要

前置准备

• 依赖说明：pdfplumber==0.10.3 用于 PDF 文本提取
• 非标准文件准备：用户提供待处理的 PDF 文件（路径相对于当前工作目录）

操作步骤

完整工作流程

第一阶段：PDF 解析

1. 使用 pdf_parser.py 提取书籍内容

   python scripts/pdf_parser.py --input ./book.pdf --output ./extracted_content.json
   

2. 脚本返回 JSON 格式内容，包含页面级文本和识别到的章节结构
3. 读取解析结果，分析书籍整体结构（目录、章节、页数）

第二阶段：深度内容理解

1. 逐章节阅读提取的内容，建立知识结构图谱
2. 识别并提取关键要素：
   • 核心概念：每个章节的主要术语和定义
   • 关键论点：作者的主要观点和论证
   • 数据/案例：支撑论点的具体例子、数据、案例
   • 章节关联：各章节之间的逻辑关系
3. 对每个章节生成结构化总结：

   {
     "chapter_title": "章节标题",
     "page_range": "页码范围",
     "key_concepts": ["概念1", "概念2"],
     "main_arguments": ["论点1", "论点2"],
     "examples": ["案例1", "案例2"],
     "summary": "章节总结（100-200字）"
   }
   

第三阶段：信息图生成

1. 根据书籍内容选择信息图类型：

   • 知识结构图：展示章节关系和知识体系
   • 时间线图：适合历史类、传记类书籍
   • 对比图表：适合商业、科技类书籍
   • 流程图：适合方法论、教程类书籍
   • 统计图表：适合含数据分析和研究报告类书籍

2. 生成 HTML 信息图（推荐）或 Markdown 格式

3. HTML 信息图结构：

   \x3C!DOCTYPE html>
   \x3Chtml>
   \x3Chead>
     \x3Ctitle>书籍信息图 - [书名]\x3C/title>
     \x3Cscript src="echarts.js">\x3C/script>
     \x3Cstyle>/* 自定义样式 */\x3C/style>
   \x3C/head>
   \x3Cbody>
     \x3C!-- 书籍封面区 -->
     \x3Cdiv class="header">
       \x3Ch1>[书名]\x3C/h1>
       \x3Cp>作者 | 出版年份 | 核心主题\x3C/p>
     \x3C/div>
   
     \x3C!-- 核心概念区 -->
     \x3Cdiv class="concepts">
       \x3Ch2>核心概念\x3C/h2>
       \x3C!-- 图表容器 -->
       \x3Cdiv id="conceptChart">\x3C/div>
     \x3C/div>
   
     \x3C!-- 章节摘要区 -->
     \x3Cdiv class="chapters">
       \x3Ch2>章节概览\x3C/h2>
       \x3C!-- 章节卡片或图表 -->
     \x3C/div>
   
     \x3C!-- 关键数据区 -->
     \x3Cdiv class="data">
       \x3Ch2>关键数据\x3C/h2>
       \x3C!-- 数据可视化 -->
     \x3C/div>
   \x3C/body>
   \x3C/html>
   

第四阶段：质量检查与优化

1. 验证信息图覆盖所有关键内容
2. 检查数据准确性和逻辑完整性
3. 优化视觉呈现和布局
4. 确保可编辑性（CSS 样式与数据分离）

使用示例

示例 1：商业书籍信息图

• 场景/输入：用户提供 the-lean-startup.pdf，要求生成知识可视化
• 预期产出：包含精益创业方法论核心概念、章节流程、关键指标的信息图
• 关键要点：
  • 提取"构建-测量-学习"循环
  • 可视化 MVP 开发流程
  • 图表展示核心指标关系

示例 2：学术著作信息图

• 场景/输入：用户提供学术 PDF，要求生成论文/书籍结构图
• 预期产出：展示研究框架、理论模型、方法论、主要发现的综合图表
• 关键要点：
  • 识别并标注核心论点
  • 展示理论模型关系
  • 可视化研究方法流程

示例 3：历史书籍信息图

• 场景/输入：用户提供历史类 PDF，要求生成时间线图
• 预期产出：重大事件时间线、因果关系图、人物关系图
• 关键要点：
  • 按时间顺序排列关键事件
  • 标注事件因果关系
  • 人物/事件交互可视化

资源索引

• 脚本：见 scripts/pdf_parser.py（功能：PDF 解析与内容提取，支持章节识别）
• 参考：见 references/infographic-guide.md（何时读取：需要生成或编辑信息图时）
• 模板：见 assets/templates/（直接用于生成：HTML 信息图模板）

注意事项

• PDF 解析时请确保文件可读，避免加密或图片型 PDF
• 内容理解时优先提取可结构化的知识点
• 信息图生成后建议在浏览器中预览效果
• 二次编辑时请参考 references/infographic-guide.md 中的指南
• 确保所有关键内容都被覆盖，生成前检查完整性