C++ 课程 PDF 转 Evernote 笔记

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install cpp-yingxiangnote
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 cpp-yingxiangnote。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

此 skill 可从 C++ 课程 PDF 及其他课程 PDF 中提取和整理内容，然后以 Evernote 原生 Supernote 格式发布到指定的 Evernote 笔记本。它会将提取的材料转换为便于浏览的笔记，其中包含可折叠标题、原生代码块、表格和格式统一的提示框。
Openclaw Skills 用户也可以使用它将准备好的 Markdown 转换为适用于 Evernote 的笔记。它使用 PyMuPDF 处理文本和表格提取，并将扫描页面渲染为图像以进行视觉识别，因此无需额外安装 PDF 图像文本提取器。

应用场景

将 C++ 讲义幻灯片、课程讲义或教程 PDF 转换为 Evernote 笔记本。
从课程资料中提取并整理文本、代码示例和表格，以便日后学习。
将扫描的 PDF 页面渲染为图像，以进行视觉识别。
使用原生标题、代码块和表格将准备好的 Markdown 发布到 Evernote。
创建新笔记，或使用处理后的内容更新现有 Evernote 笔记。

工作原理

提取 PDF 内容：运行 PDF 转 Markdown 脚本，以识别标题级别、代码块和表格；删除重复的页脚和代码行号列；并在需要时将扫描页面渲染为图像。
检查并整理：修复断开的段落、还原代码缩进和注释、分类提示与注意事项，并为代码块添加描述性标题。将整理后的内容保存为 work/note.md。
转换为原生格式：将 Markdown 转换为 Evernote ENML，选择代码语言，并在需要时调整标题级别或提供标题列表。检查报告中的代码块、标题和表格数量。
写入 Evernote：使用推送脚本在指定笔记本中创建笔记，或更新现有笔记。该脚本会设置 Supernote 功能所需的原生笔记属性。
验证结果：请用户同步 Evernote 客户端，并确认标题、代码块、表格、提示和注意事项均能正确显示。如果格式存在差异，请读取笔记内容，并将其 ENML 与生成的内容进行比较。

配置指南

安装此 skill 所需的 Python 依赖项：
pip install pymupdf evernote3 thrift
在 YINXIANG_TOKEN 环境变量中设置 Evernote 正式环境开发者令牌，或通过 --token 将其传递给推送命令。请从 Evernote 开发者令牌页面获取正式环境令牌；沙盒令牌无法写入真实账户。请将令牌视为敏感凭据，不要将其存储在持久化文件中，也不要将其提交到代码仓库。
创建笔记前，请检查令牌和账户：
python scripts/yinxiang_push.py check --token "S=..."
在转换或发布内容前，请阅读 references/native-format.md。该文件记录了通过 Evernote 客户端同步保留标题、代码块和表格所需的原生 ENML 结构。需要时，请将用户的 Evernote 昵称作为作者提供。
C++ 课程 PDF 转 Evernote 笔记 数据架构与分类体系
work/raw.md：从源 PDF 提取的 Markdown；可选的 JSON 输出包含提取详情和 ocr_images 列表。
ocr_pages/：扫描 PDF 页面渲染后的图像，用于视觉识别。
work/note.md：整理后的结构化 Markdown，包含标题、正文、带标题的代码围栏、表格和提示框。
work/note.enml：根据整理后的 Markdown 生成的 Evernote ENML，用作笔记内容载荷。
内容 组织方式或表示形式
标题 将 Markdown 标题级别转换为 Evernote 原生的可折叠大纲标题
代码 使用带描述性标题并指定语言（例如 C++）的围栏代码块；Evernote 客户端会呈现语法高亮
表格 使用 PyMuPDF 表格检测功能提取，并在生成 ENML 前转换为 Markdown
提示和注意事项 将 Markdown 引用块约定转换为预期的 Evernote 强调样式
笔记元数据 笔记本、标题、作者和原生来源属性，例如 source=yinxiang.superNote
OCR 页面跟踪 渲染后的页面图像会列在提取输出中，以便识别和报告扫描页面
PDF 提取脚本支持 --scan-dir、--dpi、--no-tables、--no-render 和 --json 等选项。Markdown 转 ENML 脚本支持 --lang、--drop-first-title、--promote 和 --titles。

高级特性

扫描页面处理：
将扫描页面渲染为图像，并返回图像列表以供视觉识别；无需单独安装 PDF 图像文本提取器软件包。
Evernote 原生格式：
生成 ENML，以支持可折叠标题导航、带行号和标题的紧凑语法高亮代码块，以及原生表格。
Markdown 转换控制：
设置代码语言、移除重复的首个标题、提升标题级别，或提供自定义标题列表。
创建和更新操作：
推送新笔记，或通过 GUID 替换现有笔记的内容；推送工具还可检查账户并列出笔记本。
格式诊断：
将从 Evernote 读回的笔记内容与提交的 ENML 进行比较，以识别客户端规范化处理或格式扁平化问题。
凭据和文件管理：
不要将令牌存储在持久化文件或代码仓库中；完成后删除可能包含凭据的临时脚本。
语言灵活性：
此工作流虽针对 C++ 课程资料设计，但通过选择合适的代码语言并调整强调约定，也可处理其他课程 PDF。

name: cpp-yingxiangnote slug: cpp-yingxiangnote
version: 1.0.0
displayName: C++课件 → 印象笔记
description: 把 C++ 课件 / 讲义类 PDF 提取整理成结构化笔记，并以「印象笔记超级笔记原生格式」写入指定笔记本。当用户提供 C++ 课件 PDF（或其它课程 PDF）并说「整理到印象笔记」「存到印象笔记的 XX 笔记本」「做成笔记放进印象笔记」「pdf 转印象笔记笔记」时使用。也适用于需要把已整理好的 Markdown 转成印象笔记原生格式（可折叠标题大纲 + 原生代码块 + 原生表格）的场景。本 skill 内含 PDF 文字/表格提取能力（pymupdf），扫描版页面会自动渲染为图片交由视觉识别，因此无需额外安装 pdf-image-text-extractor。别名 c++yingxiangnote、c++印象笔记笔记。关键词：课件、讲义、pdf、提取文字、整理笔记、印象笔记、超级笔记、string、C++。 trigger:
command: "/cppnote"