flashcard-studio
从学习材料(文本、Markdown、笔记)中提取核心知识点,生成符合间隔重复记忆原理的正面问题+反面答案闪卡,输出可直接导入Anki的CSV文件。当用户提到闪卡、Anki、记忆卡片、知识点提取、复习卡片、间隔重复,或需要将学习内容转换成问答对进行复习时触发。
Skill by haomingz
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Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
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Use cases: documents, spreadsheets
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
- Runs as
- Python package
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/flashcard-studio
What's inside
- Skill name
flashcard-studio- Description
- 从学习材料(文本、Markdown、笔记)中提取核心知识点,生成符合间隔重复记忆原理的正面问题+反面答案闪卡,输出可直接导入Anki的CSV文件。当用户提到闪卡、Anki、记忆卡片、知识点提取、复习卡片、间隔重复,或需要将学习内容转换成问答对进行复习时触发。
- License
- MIT
- Instructions
- 91 lines in SKILL.md · view on GitHub
Before installing
- Ships executable scripts
Files (3)
- LICENSE
- SKILL.md
- generate_flashcards.py · scripts/
SKILL.md (first lines)
# flashcard-generator
从学习材料中自动提取知识点,生成「正面问题 + 反面答案」格式的闪卡,输出可直接导入 [Anki](https://apps.ankiweb.net/) 的 CSV 文件。
支持两种工作模式:
- **auto 模式**:基于规则从 Markdown/纯文本中提取定义、Q&A、列表等结构化知识点
- **json 模式**:接收预构造的 JSON 闪卡数据,格式化为 Anki CSV
## Quick Start
```bash
# 从 Markdown 笔记自动提取闪卡
python scripts/generate_flashcards.py --input notes.md --output flashcards.csv
# 从 JSON 数据生成 Anki CSV(适合 agent 调用)
python scripts/generate_flashcards.py --mode json --input cards.json --output flashcards.csv
# 通过 stdin/stdout 使用
cat notes.md | python scripts/generate_flashcards.py > flashcards.csv
```
## Agent 工作流
当用户提供学习材料要求生成闪卡时,推荐流程:
1. **读取材料**:读取用户提供的学习材料文件
2. **智能提取**:分析材料内容,提取核心知识点,生成高质量的问答对。遵循以下原则:
- 每张卡片聚焦一个知识点(最小信息原则)
- 正面用精确的问题形式,避免模糊提问
- 反面给出简洁但完整的答案
- 覆盖核心概念、定义、公式、因果关系、对比等
3. **生成 CSV**:将提取的问答对写为 JSON,调用脚本转为 Anki CSV
4. **交付文件**:告知用户输出路径和导入方法
### Agent 调用示例
将提取的知识点构造为 JSON 数组,通过 `--mode json` 转为 CSV:
```bash
cat <<'EOF' > /tmp/cards.json
[
{"front": "什么是光合作用?", "back": "植物利用光能将CO₂和H₂O转化为有机物并释放O₂的过程", "tags": "biology"},
{"front": "光合作用的化学方程式是什么?", "back": "6CO₂ + 6H₂O → C₆H₁₂O₆ + 6O₂", "tags": "biology"}
]
EOF
python scripts/generate_flashcards.py --mode json --input /tmp/cards.json --output flashcards.csv
```
## 参数说明
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| `--input, -i` | 输入文件路径 | stdin |
| `--output, -o` | 输出 CSV 文件路径 | stdout |
| `--mode, -m` | 提取模式:`auto`(规则提取)或 `json`(结构化输入) | auto |
| `--no-tags` | 不输出 tags 列 | 包含 tags |
| `--separator, -s` | CSV 分隔符:`\t`、`;`、`,` | Tab |
## 输出格式
生成的 CSV 遵循 Anki 导入规范:
```
#separator:Tab
#html:true
#columns:Front Back Tags
什么是光合作用? 植物利用光能将CO₂和H₂O转化为有机物并释放O₂的过程 biology
```
### 导入 Anki 的步骤
1. 打开 Anki → 文件 → 导入
2. 选择生成的 CSV 文件
3. Anki 会自动识别分隔符和列映射
4. 确认后点击「导入」
## Auto 模式支持的知识结构
| 结构类型 | 示例 | 生成的闪卡 |
|---|---|---|
| 定义(Term: Definition) | `光合作用:植物利用光能...` | Q: 什么是光合作用? A: 植物利用光能... |
| Q&A 对 | `Q: 什么是DNA? A: 脱氧核糖核酸` | 直接提取为闪卡 |
| 标题+列表 | `## 细胞器 - 线粒体 - 核糖体` | Q: 细胞器的关键要点有哪些? A: 列表 |
| 标题+段落 | `## 牛顿第一定律 一切物体...` | Q: 请解释:牛顿第一定律 A: 段落内容 |
## 前置条件
- Python 3.6+
- 无需安装额外依赖(仅使用标准库)From haomingz/kimi-skills, MIT.
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- Last commit (this folder)
- Apr 24, 2026 (6 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/haomingz/kimi-skills
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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flashcard-studio skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/haomingz-flashcard-studio (last updated 2026-10-24)