doc2anki

⚠WARNING: This project is in an early development phase and is not ready for use.

概述

doc2anki 可以将任何知识库文档转换为 Anki 学习卡片。这是为了减轻 ankier 们繁重的制卡工作而诞生的

通过 (自己提供 API 的) 大语言模型, 从 Markdown 或 Org-mode 文档中提取知识点，生成符合间隔重复学习规律的记忆卡片。

未来可能考虑支持别的笔记格式，如果有人提 issue 的话

环境要求

• Python 3.12 或更高版本
• 支持 OpenAI API 格式的语言模型服务
  • 像是 Anthropic, Google 的 API 就不支持 (截止至 2025-12-29)

安装

全局安装 (推荐)

由于这个包已经被我拉 publish 到了 PyPI，所以你可以使用 pipx 或 uv 全局安装

安装了之后，可在任意位置运行：

# 使用 pipx
pipx install doc2anki

# 或使用 uv
uv tool install doc2anki

开发环境

git clone https://github.com/SOV710/doc2anki
cd doc2anki
uv sync

配置

配置文件位置

doc2anki 目前只有一种配置文件，就是配置 ai api 入口的 TOML 文件, 就是 ai_providers.toml

doc2anki 按以下顺序查找配置文件：

1. 命令行指定的路径 (--config)
2. 当前目录: ./config/ai_providers.toml
3. 用户配置目录: ~/.config/doc2anki/ai_providers.toml

配置格式

doc2anki 设计了三种认证方式

认证类型	api_key 含义	示例
direct	API 密钥本身	api_key = "sk-xxx..."
env	环境变量名	api_key = "OPENAI_API_KEY"
dotenv	.env 文件中的键名	api_key = "API_KEY"

1. direct mode 这是最不安全的配置方式，将自己的 api key 直接放在 toml 配置文件中

下面均以 deepseek 的 api 举例说明

[deepseek]
enable = true
auth_type = "direct"
base_url = "https://api.deepseek.com"
model = "deepseek-chat"
api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

2. env mode

这是稍微安全一点的配置方式，将自己的 api key 配置在环境变量中，然后让 doc2anki 主动读取对应的环境变量

当然，你可以设置 fallback 后的 default 模式，不过对于 api key 来说，没有什么"fallback mode"

[deepseek]
enable = true
auth_type = "env"
base_url = "DEEPSEEK_BASE_URL"
model = "DEEPSEEK_MODEL"
api_key = "DEEPSEEK_API_KEY"
default_base_url = "https://api.deepseek.com"
default_model = "deepseek-chat"

3. dotenv mode

这是最安全的配置方式，将自己的 api key 注入单独的 .env 文件中而不是对所有程序可见的环境变量中

不过，你必须设置 .env 文件的 path, 否则 doc2anki 找不到

[deepseek]
enable = true
auth_type = "dotenv"
base_url = "DEEPSEEK_BASE_URL"
model = "DEEPSEEK_MODEL"
api_key = "DEEPSEEK_API_KEY"
dotenv_path = "/home/user/.env"
default_base_url = "https://api.deepseek.com"
default_model = "deepseek-chat"

配置完成后，通过 doc2anki list 列出当前配置文件中被 enable 的 api providers, doc2anki list --all 列出所有 providers

使用

查看可用的模型提供商

doc2anki list
doc2anki list --all  # 包含已禁用的提供商

验证配置

doc2anki validate
doc2anki validate -p provider_name

生成卡片

doc2anki generate input.md -p provider_name -o output.apkg

处理整个目录:

doc2anki generate docs/ -p provider_name -o output.apkg

命令行选项

全局选项:

选项	说明
-v, --version	显示版本号并退出

基本选项:

选项	默认值	说明
-o, --output	outputs/output.apkg	输出文件路径
-p, --provider	(必需)	AI 提供商名称
-c, --config	(自动查找)	配置文件路径
--dry-run	false	仅解析分块，不调用 LLM
--verbose	false	显示详细输出

分块控制:

选项	默认值	说明
--chunk-level	自动检测	按指定标题级别分块 (1-6)
--max-tokens	3000	每个块的最大 token 数量
--include-parent-chain	true	在提示词中包含标题层级路径

卡片组织:

选项	默认值	说明
--deck-depth	2	从文件路径生成卡组层级的深度
--extra-tags	(无)	额外标签，逗号分隔

分块策略

自动检测

默认情况下，doc2anki 自动检测最佳分块级别：

1. 遍历各标题级别 (1-6)
2. 计算每个级别的平均块大小和方差
3. 选择满足以下条件的级别：
   • 至少产生 2 个块
   • 平均块大小在 500-2400 tokens 之间
   • 块大小分布均匀（标准差 < 平均值的 50%）

手动指定

对于特殊文档结构，可手动指定分块级别：

# 按二级标题分块, 在 markdown 中即为 ##
doc2anki generate input.md -p provider --chunk-level 2

# 按三级标题分块，在 markdown 中即为 ###
doc2anki generate input.md -p provider --chunk-level 3

标题层级上下文

启用 --include-parent-chain (默认) 时，每个块会包含其在文档中的位置：

## 内容位置
当前内容在文档中的位置：网络基础 > TCP/IP > 三次握手

这帮助 LLM 理解当前内容的上下文，生成更准确的卡片。

文档格式

全局上下文块 (❗deprecated)

CONTEXT 块预期在 v0.2.0 版本完全被 interactive mode 取代

在文档开头定义领域术语，供语言模型生成卡片时参考。

Markdown 格式:

```context
- TCP: "传输控制协议"
- HTTP: "超文本传输协议"

Org-mode 格式:

#+BEGIN_CONTEXT
- TCP: "传输控制协议"
- HTTP: "超文本传输协议"
#+END_CONTEXT

文件路径与卡片组织

文件路径自动转换为 Anki 卡片组层级和标签。

例如: computing/network/tcp_ip.md

• 卡片组: computing::network (深度为 2)
• 标签: computing, network, tcp_ip

项目结构

src/doc2anki/
├── cli.py              # 命令行接口
├── config/             # 配置加载
├── parser/             # 文档解析
│   ├── tree.py         # AST 数据结构
│   ├── markdown.py     # Markdown 解析
│   └── orgmode.py      # Org-mode 解析
├── pipeline/           # 处理管道
│   ├── classifier.py   # 块类型分类
│   ├── context.py      # 上下文管理
│   └── processor.py    # 处理流程
├── llm/                # LLM 调用
└── output/             # APKG 生成

许可证

MIT License