npx skills add ...
npx skills add lijigang/ljg-skills --skill ljg-library
一本书 → 一幅清晰的「取景框」意向画面 → 一张 2050 图书馆借书卡(PNG)。取景框 = 作者从哪个角度看什么问题、看到了哪幅画面;卡上有真实封面、作者头像、书目信息。取景框 block 用费曼式讲解把这幅意向画面讲得通俗又准确;图解 block 用 AI 生图把这幅画面画出来,继刚是固定主角(从其墨像参考生成、认得出的他)。图解风格:吉田诚治式绘本感(异世界日常空间、暖光斜射、治愈又精致)。浅色光学玻璃卡身、强调色从封面动态提取、宽高自适应。合上书记住这幅画面,就没白读。Use when user says '取景框卡', '图书馆卡', 'library card', '书卡', '铸书卡', '一本书一句话一张卡', '/ljg-library', or provides a book name and wants it distilled into one collectible card. NOT FOR 拆书结构分析(用 ljg-book)、纯文字金句(用 ljg-card -b)、信息图(用 ljg-card -i)、视觉笔记(用 ljg-card -v)。
npx skills add lijigang/ljg-skills --skill ljg-library
一本书铸成一张 2050 图书馆借书卡。封面、作者、书目是这张卡的身份;真正要做的事,是把这本书独创的「取景框」提炼成一幅意向画面——作者从某个角度看某个问题,看到了一幅别人没看到的画面。文字 block 把这幅画面讲透,图解 block 把它画出来。半年后瞥一眼卡,画面回来,这本书就没白读。
一张卡两块活:
{{FRAME}} 一句话点出这幅画面,费曼讲解 {{EXP}} 把它讲给聪明的外行听。{{EXP}} 必须走 feynman-eli5 skill 生成,不手写。assets/gen_illustration.py 画出来。继刚是每张图的主角——脚本把他的墨像(assets/ljg-portrait.png)作 character reference 喂给模型,画出认得出的他,让他在画面里亲历那个核心动作——主动做,或被动承受。风格是吉田诚治式绘本感:异世界日常空间、暖光斜射、蜜糖琥珀木棕暖调、建筑透视扎实、植物书本器物细节堆叠、魔法工房旧书店图书馆一类治愈场所,场景内自然手写中文字,继刚是栖居其中的小身形人物。风格已写死在脚本里,frame 只写画什么。文字和图讲的必须是同一幅画面。提炼失手,这张卡就只是一张豆瓣读书卡。
输出只有 PNG,不产文字笔记。
references/extraction.md — 怎么从书里提炼意向画面、怎么写生图 frame。提炼是六步:对象、角度、旧画面、意向画面、费曼讲解、校验。继刚若已把想法想透(读完顺手铸卡是常态),直接用他的:只走校验和画图,不重新提炼。references/visual.md — 卡身规格、配色、字体、出厂自检。继刚有微信读书,先走 weread skill 的 /store/search(用前 Read ~/.claude/skills/weread/search.md):
回包 results[].books[].bookInfo(每个 result 一本)里有 title / author / translator / cover / publisher。cover URL 默认是 s_ 缩略图(70×100,放进卡里必糊),把 s_ 换成 t7_ 拿 285×411 高清:.../cover/942/635942/t7_635942.jpg。下载带 -H "Referer: https://weread.qq.com/"。
weread 搜不到时按书的类型降级:
l/public 大图路径(s/public 小图会糊)https://openlibrary.org/search.json?q=<书名> 拿 cover_i,再走 covers CDN https://covers.openlibrary.org/b/id/<cover_i>-L.jpg维基百科原图最稳,Wikipedia API 直接拿 original 图 URL:
注意 thumb 路径(/thumb/.../480px-xxx.jpg)在该尺寸未缓存时会返回 HTML 错误页——用原图路径(去掉 /thumb/ 和尺寸段),并且必须带 User-Agent,缺 UA 会被 Wikimedia 拦。
降级:英文维基没有 → 维基 REST summary(/api/rest_v1/page/summary/<名字>)→ 中文人物走百度百科 → 都没有就省略头像(模板作者行自动不显示 avatar),不阻塞。
assets/ljg-portrait.png 是继刚的真头像抠底墨像,gen_illustration.py 自动把它作 character reference 喂给模型。生成的是模型按吉田诚治风格画出来的他——认得出即可,不追求像素级同一张脸。头像要更新,换这个 png 就行。
从封面提取最显著的彩色作卡身强调色,换书自动换色:红封红卡、蓝封蓝卡。两种情况要自己动手调:封面主体是大面积米灰背景时,脚本会挑出发闷的背景色,改按「鲜艳度 × 频次」重排,从真实像素里挑一个撑得住的彩色,别凭空写死;封面色很亮时压深半档,在浅色卡身上才读得清。强调色只管卡身(标签、英文行、关键词高亮、署名印),图解板的配色是生成图自带的,两边互不干扰。挑暖色(棕、橙、绿)更配那块暖调插画。
| 变量 | 内容 |
|---|---|
{{ACCENT}} | 卡身强调色 hex(从封面提取) |
{{COVER}} | 封面的 file:// 绝对路径 |
{{AVATAR_IMG}} | 整个头像 <img class="avatar" src="file://…">(无头像填空字符串) |
{{TITLE}} {{EN}} {{SUBTITLE}} | 书名中 / 英 / 副标题 |
{{TAGS}} | 3-4 个主题标签,每个 <span class="tag">…</span> |
{{AUTHOR_CN}} {{AUTHOR_META}} | 作者中文名 / 「英文名 · 出版社 年份」 |
{{FRAME}} | 意向画面主句,关键词用 <span class="hl">…</span> 染强调色 |
{{EXP}} | 费曼讲解(feynman-eli5 产物),关键词同样染色 |
{{SKETCH_TITLE}} | 图解板名字(英文 + 中文,如 Ergodicity 遍历性) |
{{SKETCH_IMG}} | 生成插画的 file:// 绝对路径 |
复用 ljg-card 的 capture.js(playwright 装在 ljg-card/node_modules)。fullpage 不能省——卡片高度跟内容走,省了会留底部空白。file:// 引用的本地封面、头像可直接渲染。
s_ 是 70×100 缩略图,必糊。换 t7_(285×411),下载带 Referer。/thumb/.../NNNpx- 未缓存返回 HTML 错误页。用原图路径,带 User-Agent。/ 分隔中文标注会被安全钩子误判成危险命令而 BLOCK,不用斜杠。gen_illustration.py 直调 marswave gemini-3-pro,不走 listenhub 的交互门控。每张都要联网、花 API 额度、亲眼验一回图,比纯模板慢,批量排任务时留余地。curl -s -X POST "https://i.weread.qq.com/api/agent/gateway" \
-H "Authorization: Bearer $WEREAD_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"api_name":"/store/search","keyword":"<书名>","scope":10,"skill_version":"1.0.3"}'curl -s -A "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)" \
"https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&titles=<英文名>&prop=pageimages&piprop=original&format=json"
# 拿到 .original.source 后下载(同样带 UA):
curl -sL -A "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)" -o /tmp/ljg_lib_{slug}_avatar.jpg "<original-url>"python3 assets/extract_color.py /tmp/ljg_lib_{slug}_cover.jpg
# 输出形如:#c43d30node ~/.claude/skills/ljg-card/assets/capture.js \
/tmp/ljg_library_{name}.html ~/Downloads/{name}.png 1080 1440 fullpage