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  2026-08-22: 657
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# 读书拆书系统 · 使用说明

> 已为你搭好的完整工作流。书 → Markdown → AI 跨书分析,全部本地运行。

## 一、日常流程(3 步)

### 第 1 步:放进书
把要读的书(PDF 或 EPUB)拖进这个目录:
```
X2.Archived/ebook/
```

### 第 2 步:双击导入
双击 **ImportBooks.app**(在「应用程序」文件夹里)
- 它会把书自动转成 Markdown,放进本目录(`DS/01dril-book/`)
- 已转换过的书自动跳过,不会重复
- 完成后弹窗显示结果

### 第 3 步:在 Obsidian 里开聊
- 点左侧栏 Copilot 图标(机器人),选 **vault 模式**(Vault QA)直接对整库提问
- 跨书提问它自动检索相关段落,再交给本地 Qwen 回答

## 二、首次设置(只做一次)

### Copilot(拆书主力:检索 + 问答)
设置 → Copilot → Model,添加两个自定义模型:

**1. 聊天模型(本地 Qwen)**
- **Name**: `Local Qwen`
- **Model**: `/Users/ar/models/Qwen3.8-27B-MLX/8-bit`
- **Base URL**: `http://127.0.0.1:8080/v1`
- **API Key**: 随便填(如 `sk-local`)

**2. 嵌入模型(本地 bge-m3,供 vault 检索)**
- **Name**: `bge-m3-embed`
- **Model**: `bge-m3`
- **Base URL**: `http://127.0.0.1:11434/v1`
- **API Key**: 随便填
- 前提:Ollama 在跑、已下载 bge-m3(已完成)

3. 在 Copilot 设置里把 **Embedding Model** 切到 `bge-m3-embed`
4. 首次使用 vault 模式会索引笔记(几千条,几分钟到半小时),后台跑不用管
5. 聊天模型前提:双击 QwenService.app 启动本地模型服务

## 三、怎么问才有效(拆书心法)

| 你想要 | 这样问 |
|---|---|
| 跨书对比 | "《Vibe Coding》和《Computer Science》在 XX 概念上的观点有何异同?" |
| 评判你的理解 | "我认为 XX,请根据书里的内容指出我哪里理解偏了、漏了什么" |
| 找出处 | "关于 XX,书里具体在哪几章讲过?分别怎么说?" |
| 生成拆书笔记 | "把这本书第 X 章的核心论点拆成 5 条原子笔记,每条一个观点" |

## 四、常见问题

- **PDF 转出来是空的**:扫描版 PDF 没有文字层,需要 OCR,暂不支持
- **Copilot 连不上本地模型**:先双击 QwenService.app 启动模型服务
- **检索没结果/乱**:等索引完成(状态栏有进度),或重建索引(设置 → Copilot → Index)
- **想换更强的模型做深度分析**:Copilot 里加一个云端 API(DeepSeek/Claude),同一套笔记切换问

## 附注
- 曾尝试 Smart Connections 插件,因其免费版嵌入模型必须从 HuggingFace 下载(网络不通导致 Obsidian 卡死),Ollama 适配器又是付费版专属,已停用。改用 Copilot 方案,功能覆盖且全本地。