RIA拆书法

解决什么问题

读完一本书，划线和摘抄留了一堆，合上书却说不出自己学到了什么。RIA 拆书法针对的就是「读完即忘」：它把一段书拆成四块——R 逐字引用原文，I 像拆书家一样引导理解，A1 联系自己的真实经历，A2 落到可勾选的具体行动。目标是把「为书负责」的阅读变成「为己负责」的阅读。

核心能力与工作方式

输入层：丢来 epub / pdf / docx / txt / mobi / azw3 / cbz / cbr / djvu 文件，或给书页截图、章节号、粘贴原文片段，都能拆。scripts/extract_book.py 按扩展名自动提取全文并标记章节，扫描版 PDF 走渲染 + OCR 管线；长书先建 章节索引.json，scripts/get_chapter.py 即可 O(1) 秒抽章节，不缓存中间文件。

选片段：拆书前先判断图书四分类——实用类 / 理论类 / 叙事类 / 其他类。实用类找建议句，理论类找核心观点句，叙事类取情节冲突处，宁少勿滥。

产出卡片：每章一份独立 HTML，R 蓝 / I 绿 / A1 橙 / A2 红四色分区，样式锁定在 templates/章节卡模板.html。I 区固定四件套：重述、为什么、会如何、案例翻译；A1/A2 采用「示例参考 + 留空自填」双区，示例会动态读取当前用户画像来写。拆多章后可生成 A2 行动墙，按书名分组、每条带勾选框与来源标注。

质量闸门与适用边界

三张便签各有四条验收标准：

• I：诠释、准确、清晰、致用
• A1：鲜活、故事、对应、反思
• A2：符合 SMART，且通过「冰箱检测」——一个月后能否确认它完成了？

几条硬红线值得注意：A1 绝不由 AI 编造，真实经历只能用户自己填；冷门或技术类书必须给原文，家喻户晓的书才允许凭记忆起草并标注「待核对」；A2 必须是读完后自己规划的，直接抄原书建议不算数。另外，分发给他人的静态文件需做隐私扫描，当前会话给自己看的卡片不受此限。