印象笔记迁移助手

解决的问题

印象笔记 用户常积累大量笔记、网页剪藏和附件说明，迁移到 IMA 知识库时容易遇到 .enex 结构复杂、正文噪音多、敏感内容难筛查、云端导入次数高等问题。该技能面向这类离线迁移场景，把“导出、转换、清洗、导入”拆成可执行步骤，减少手工整理和重复上传。

技能如何工作

核心是一条六步流水线：

• 获取明文数据：通过 evernote-backup 官方 API 导出明文 .enex，规避 .notes 系统级加密无法直接解密的问题。
• 批量转 Markdown：使用 enex2md.py / convert_all.py 保留笔记本层级，并生成 index.md。
• 内容瘦身：slim_notes.py 可先 --dry-run 预览，再执行去广告、精简正文等清洗。
• 可选合并：merge_notes.py 将同一笔记本内数百篇笔记合并为少量文件，降低导入批次。
• 敏感扫描：sensitive_scan.py 对疑似密码、账号、日记等风险内容给出标记，退出码 2 表示需人工确认。
• 导入 IMA：通过 ima-mcp 连接器与 upload_cos.py 完成 create_media、COS 上传和 add_knowledge。

整体依赖 Python 3.6+，脚本以标准库为主，降低环境成本。

适用边界与注意点

该技能适合结构化、可离线处理的 Evernote 备份迁移；不适合需要绕过 .notes 加密或处理未授权数据的场景。导入云端前，建议永久保留明文 .enex，并对敏感笔记本做排除。COS 临时凭证有效期短，推荐用环境变量或 stdin 传入，含凭证的中间文件应立即删除。