看剧/看电影学英语的完整闭环学习引擎(别名 DramaLex),面向中文母语者。agent 用自身联网能力自主检索并解析公开字幕,再围绕这一集/这部电影产出完整学习闭环——学前 CEFR 水平诊断、目标词汇预热、听力理解、字幕精读与语言点标注(语法/搭配/篇章/发音)、口语跟读与角色扮演、写作改写续写并给反馈、跨集/跨技能间隔复现。产物覆盖 4 份结构化 CORE JSON(words/listening/annotated/tasks)与 5 种可交付格式(HTML 学习页 / Anki 卡片 / Excel 词表 / Word 文档 / Markdown)
编程
Ted English Learning
试用解析 TED 演讲,生成中英文对照文本、生词表、内容总结、长难句解析、阅读理解题目和 Canvas 总结分析图,帮助用户通过 TED 演讲学习英语。每当用户提到 TED 演讲、英语学习、演讲分析、TED 文稿解析时,都应该使用这个技能。
它能做什么
解析 TED 演讲,生成中英文对照文本、生词表、内容总结、长难句解析、阅读理解题目和 Canvas 总结分析图,帮助用户通过 TED 演讲学习英语。每当用户提到 TED 演讲、英语学习、演讲分析、TED 文稿解析时,都应该使用这个技能。
技能文档
TED 英语学习助手
将 TED 演讲 PDF 转化为结构化的中英文对照学习笔记和思维导图。
安装
方式一:让 Claude Code 自动安装
在 Claude Code 中输入:
帮我从这个 GitHub 仓库安装 skill:https://github.com/xiao2769433/ted-english-learning
方式二:手动安装
git clone https://github.com/xiao2769433/ted-english-learning.git ~/.claude/skills/ted-english-learning
cd ~/.claude/skills/ted-english-learning
pip install -r requirements.txt
使用方法
/ted-english-learning
也可以直接粘贴英文文本,无需 PDF。
核心流程(严格执行)
- 提取内容:如果提供 PDF,直接调用
python /tools/extract_pdf.py提取文本,不要自己写提取脚本 - 生成 MD 笔记:使用模板
/tools/templates/ted_note_template.md填空,输出到{工作目录}/English/TED/[源文件名].md - 生成 Canvas:使用模板
/tools/templates/ted_canvas_template.json替换内容,输出到{工作目录}/English/TED/CANVAS/[源文件名].canvas - 更新索引:按规则更新
{工作目录}/English/English.md的TED文章列表,不需要更新学习进度
路径说明:
- `` = Claude Code 的 skills 目录下的
ted-english-learning文件夹{工作目录}= 用户当前的工作目录(即执行命令时所在的目录)
固定规则
命名规则
- 必须使用源PDF文件名作为输出文件名,不要自动提取英文标题重命名
- 例如:输入
你可以冒一点风险来增加你的运气.pdf→ 输出你可以冒一点风险来增加你的运气.md
路径规则
- MD 笔记路径:
{工作目录}/English/TED/{源文件名}.md - Canvas 路径:
{工作目录}/English/TED/CANVAS/{源文件名}.canvas - 详细输出规范见:
/tools/templates/ted_output_spec.md(按需查阅,不用每次完整读)
索引更新规则
- TED文章列表:新条目以
## {演讲中文标题}的二级标题格式插入到第一篇 TED 文章之前(倒序,最新在上) - 不需要更新学习进度:不要修改学习进度部分的内容
内容质量要求
- 中英文对照按语义切分 5-15 段,交替出现,不要编号
- 生词表 20-30 个核心词,排除基础词
- 长难句 3-5 句,分析清晰
- 阅读理解 5 道题,符合考研风格
- Canvas 使用模板预设的坐标和节点,只替换 text 内容,不要重新计算布局
Canvas 生成强制规则(不遵守会导致文件打不开)
- JSON格式绝对正确:所有text字段中绝对不能出现未转义的英文双引号
",统一使用中文引号「」或『』代替,生成后必须用json.loads()校验格式合法 - color字段必须有值:使用
"1"-"7"的字符串,不允许空字符串"" - 禁止修改节点结构:不要增删节点、不要修改坐标和尺寸,只替换text字段的内容
- 编码统一:使用 UTF-8 编码,不允许出现乱码
输出示例
学习笔记 (.md)
📝 TED 学习笔记
├── 演讲标题 + 演讲者信息
├── 中英文对照全文(5-15 段)
├── 生词表(20-30 个核心词)
│ └── 音标 + 词性 + 中文释义 + 例句
├── 内容摘要
│ ├── 核心观点
│ ├── 演讲结构
│ └── 金句摘录
├── 长难句分析(3-5 句)
├── 阅读理解(5 道考研风格题)
└── 学习拓展
├── 口语模仿
├── 写作练习
└── 讨论话题
思维导图 (.canvas)
Obsidian Canvas 格式,包含 7 个节点:
- 中心节点:标题、演讲者、核心隐喻
- 演讲结构
- 核心观点
- 金句摘录
- 关键词汇
- 学习收获
- 行动清单
故障排除
| 错误信息 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| PDF 提取失败 | PDF 为扫描图片格式 | 使用 OCR 工具先转换 |
| Canvas 打不开 | JSON 格式错误 | 检查 text 字段是否有未转义的引号 |
| 找不到模板文件 | skill 目录不完整 | 重新克隆仓库 |
| PyPDF2 未安装 | 缺少依赖 | pip install PyPDF2 |
注意事项
- 仅支持文字型 PDF(不支持纯图片扫描件)
- Canvas 文件需要 Obsidian 打开
- 输出文件名与源 PDF 文件名保持一致
- 提取的学习内容仅供个人学习使用
相关技能
Use this skill for English practice conversations that must check the user's English before replying, decide whether to continue chatting or correct only, co...
Produce and quality-check animated English shorts with Qwen3-TTS.
English AI knowledge-management companion for Obsidian: organize books and notes, extract knowledge, explain concepts, quiz and interview, plan exams and rea...
Turn movies and TV shows into language-learning material by analyzing subtitle files to extract vocabulary, build frequency decks, and create contextual flashcards. Use when learning a language through media immersion.
Zero-dependency embedded MCP server for English learning — 22 tools covering vocab, articles, quizzes, copy practice, TTS, and pronunciation eval, all served directly from the Express process with no separate MCP instance. Dual transport (SSE + Streamable HTTP). Production-ready。