用途
Book Analysis 用于对一本书进行系统化的深度学习。用户只需输入书名，技能会自动采集多维度信息并交叉分析，最终生成一份结构化的 Markdown 深度学习笔记，帮助读者快速判断一本书是否值得阅读，并把握其核心内容。
主要能力
技能围绕六个维度并行采集信息：
- 章节结构与逻辑关系：整理章节概览，分析章节之间的逻辑关系类型（递进、并列、因果、转折、总分）以及全书叙事或论证主线。
- 背景与要点：研究作者简介、写作动机、时代背景，并提炼 3-5 个核心要点。
- 问题与影响：分析书中提出或揭示的关键问题及其影响范围，以及出版后的社会反响、获奖、争议等。
- 解决方案与实施建议：提取书中的思路、方法论或主题启示，并给出可操作的读者行动建议。
- 术语与索引：整理 10-20 个关键术语、概念、人名、地名，附简要定义与出现章节。
- 延伸阅读：推荐同作者作品和同主题相关书籍，并说明与本书的具体关联。
采集完成后，主线程会进行交叉关联分析（要点与章节映射、问题与方案对应、术语与章节锚定等），提炼核心结论，并按固定 Markdown 模板输出报告。
使用方式
用户通过自然语言触发，例如：
- 「分析《长安的荔枝》」
- 「学习《人类简史》」
- 「读书笔记《三体》」
- 「book analysis: Thinking, Fast and Slow」
- 「XX这本书讲什么」
技能执行流程分为三个阶段：
- Phase 0 解析输入：识别书名、作者、书籍类型，并确定关键变量。中文书优先使用豆瓣两步法定位（先搜索获取 Subject ID，再访问详情页获取准确信息），必要时用当当网验证。
- Phase 1 并行数据采集：同时启动 6 个子代理，每个负责一个维度，各自通过 WebSearch 和 WebFetch 采集并验证信息。
- Phase 2 综合分析：汇总六个维度结果，识别一致性、补充关系和矛盾信号，建立交叉关联，提炼核心结论。
- Phase 3 输出报告：按 Markdown 模板生成报告，保存为
./{book_name_en}-book-analysis-{date}.md。
报告包含核心结论、章节结构与逻辑关系、背景与要点、问题与影响、解决方案与实施建议、术语与索引、延伸阅读、参考来源等区块。
适用场景
- 想快速了解一本书的核心内容与结构
- 准备阅读一本书前，判断是否值得投入时间
- 需要一份结构化的读书笔记作为阅读辅助
- 需要围绕某本书查找延伸阅读书目
限制
- 依赖网络搜索与网页抓取，信息不足时部分维度可能标注「数据不足」。
- 中文书籍定位主要依赖豆瓣，Google Books API 和 Open Library 对中文书收录极少，不推荐使用。
- 同一本书有多个版本或译本时，优先分析最知名或最新版本，并注明版本信息。
- 报告由 AI 自动生成，建议结合原书阅读。
- 关于该技能的具体收费、价格、平台支持等信息，资料中暂未提供。