OneNote批量迁移到ima

SKILL效率

原名 Onenote To Ima · 标识 onenote2ima

效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把 Windows 桌面版 OneNote 笔记本分批导出并迁移到 ima 知识库,处理导出崩溃与缓存问题,合并去重后生成可拖入的导入包,并做导入后对账。

一句话选型结论

按资料字段整理

OneNote批量迁移到ima是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_2e43b3cc/onenote2ima
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_2e43b3cc仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量8.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
OneNote迁移到ima批量导出为markdown换机重建知识库

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
OneNote批量迁移到ima当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

8.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

OneNote → ima 迁移技能

把「导出 → 合并 → 清洗 → 导入包 → (可选)上传 → 对账」固化下来,避免每次都重新踩坑。

它不是又一个导出脚本。 全网同类工具基本止步于"能导出 md",本技能额外解决真实大规模迁移里才会出现的问题:
OneNote COM 连续导出崩溃、启动弹框挂死 COM、笔记本缓存损坏、多批次重复合并、分区到知识库文件夹的映射、
以及导入后逐层对账。目标是可断点、可对账、可重跑——迁移不必一次成功。

已验证:一次真实迁移 395 页 → 清洗后 371 篇全量入库 ima,逐层对账一致、检索命中正常、无 PARSE_ERROR。

适用边界

能做
- Windows + 桌面版 OneNote(ONENOTE.EXE,提供 COM;UWP 版 ONENOTEM.EXE 没有 COM)
- 本地或 OneDrive 云端笔记本(云端需已同步到本地)
- 产物:Markdown(图片留本地)
- 输出可直接拖入 ima 客户端的目录包;可选生成 MCP 上传计划由 agent 执行

不能做(明确拒绝并给替代)
- macOS(无 COM)→ ① OneNote 网页版导出 PDF 后走 ima 通用文档导入;② 或试用 strick-j/onenote-exporter(GitHub,macOS 上解析 .one)
- 不装桌面版 OneNote / 无法用 COM → 可关注 Kev744/py-onenote-parser(GitHub,纯 Python 解析 .one,本技能未集成)
- 自动打标签:ima MCP 没有写标签接口,只能产出打标清单(tag_checklist.csv)供客户端手工打
- 页级增量 diff:用「全量重跑 + 内容 sha1 去重」替代
- 删除/移动 ima 已入库条目:MCP 无此能力,只能产出待处理清单
- 图片随文入库:ima 单文件导入不带图,默认 image_policy=keep-local 把图留本地并出报告清单

安装前置(一次)

  1. onenote-md-exporter ≥ 1.6.0(GPL-3.0,独立进程调用,本技能不复制其代码)
    从 <https://github.com/alxnbl/onenote-md-exporter/releases> 下载解压到任意目录。
    发布包已自带 pandoc.exe,无需单独安装。基于 .NET 10 编写,本机 .NET 8/9 实测可跑(非官方保证)。
  2. Python 3.9+ 与 pywin32:pip install pywin32(仅 Windows 需要,用于窗口枚举)。无 numpy 等重依赖。
  3. 配置:exporter_dir 留空即可自动探测(见下),或显式指定;推荐把配置放在技能目录之外,
    例如 ~/.workbuddy/onenote2ima-config.json,避免个人知识库 ID 被打包进技能。

exporter_dir 探测顺序:配置值 → 环境变量 ONENOTE_MD_EXPORTER_DIR → 「技能目录」/tools/onenote-md-exporter
→ ~/.workbuddy/tools/onenote-md-exporter → ~/tools/onenote-md-exporter → 当前目录下的 onenote-md-exporter。
都找不到时 preflight 会打印下载链接与放置路径,而不是抛堆栈。

快速开始

S=~/.workbuddy/skills/onenote2ima/scripts/onenote2ima.py
C=~/.workbuddy/onenote2ima-config.json

python $S selftest                              # 离线自检,不碰 OneNote(约 10s),先跑这个
python $S preflight --config $C                 # 前置校验
python $S all   --config $C --out ./out         # 导出→合并→清洗→打包→上传计划
python $S plan  --config $C --out ./out         # 单独生成 upload_plan.json(agent 用来调 MCP)
python $S record --plan ./out/package/upload_plan.json --results results.json --state ./out/package/upload_state.json
python $S verify --manifest ./out/package/manifest.json --actual actual_counts.json

目录结构

onenote2ima/
├── SKILL.md
├── README.md / CHANGELOG.md
├── config.example.json         模板(不含任何个人 ID,可直接抄)
├── references/
│   ├── troubleshooting.md      COM 错误码、崩溃治理、图片路径
│   ├── ima-mcp.md              ima MCP 能力边界、上传参数、对账口径
│   └── config-reference.md     配置字段与分区→文件夹映射
└── scripts/
    ├── onenote2ima.py          CLI 入口
    └── lib/                    config / fsutil / exporter / merger / cleaner / packager / uploader / report / selftest

流程与关键约束

阶段 做什么 关键约束
S0 preflight 检查 OneNote 进程/弹框、exporter、配置、磁盘 存在「您希望如何启动 OneNote?」弹框时直接中止并提示用户点掉
S1 export 分区级导出(不是逐页) 崩溃后先重启 OneNote 再重试该分区;成片失败提示「删除笔记本缓存 + 重新同步」
S2 merge 多批次合并、sha1 去重、按输出深度重写图片相对路径 合并后抽样 20 个图片引用必须可解析,否则中止
S3 clean 清 HTML 残留、死图标记、空页剔除、YYYYMMDD-主题-类型.md 命名、tags 注入 死图替换为 &lt;!-- 图片缺失: xxx --&gt;,不静默丢;空页原件留 _excluded/
S4 package 生成 package/(分区即一级目录)+ manifest.json 目标非空需 --force
S5 plan 生成 upload_plan.json(含 kb_id/folder_id/幂等 sha1) Python 不能直接调 ima MCP,必须由 agent 执行
S6 verify 用 agent 回填的真实计数对账 ima 的 file_number 含子文件夹,真实文件数 = file_number - folder_number

已知坑(务必遵守,详见 references/troubleshooting.md)

  1. 崩溃成串:连续导出 40+ 页会把 OneNote 拖崩,崩溃后再启动会弹模态框并彻底挡住 COM。
    因此导出按分区进行,单分区失败只重试该分区;不要逐页高频调用。
  2. 缓存损坏:大面积 0x80042014 或反复崩溃 ⇒ 让用户在弹框选「删除笔记本缓存」,等同步完成后重跑。
  3. 图片相对路径:导出产物里是 ../../resources/x.png(相对 导出目录/笔记本/分区/页.md)。
    合并后层级少一层,必须按输出深度重算,否则全库断链。
  4. Sequence contains no elements:个别页(多为带附件页)工具无法导出,记入 _failed/,需 OneNote 内另存。
  5. 图片不会随 md 进 ima:单文件导入不带图。图片留本地 resources/,报告列「图片密集页 Top10」。
  6. file_number 语义:ima 返回的文件夹 file_number = 直接子项数(含子文件夹),对账要减 folder_number。

失败重试与回滚

  • 分区级重试:S1 中单分区失败且 retryable=true 时,自动 taskkill 后重启 OneNote 再重试该分区(--max-retry)。
  • 不删原件:全流程只读 OneNote,只在 &lt;out&gt;/ 下写入;空页与失败页分别移入 _excluded/、_failed/,原始导出目录不被改动。
  • 幂等重跑:upload_state.json 按 sha1 记账,重复 plan 自动跳过已传;merge 按正文 sha1 去重,重跑不会翻倍。
  • 回滚:任一阶段失败即中止并保留中间产物,可直接从该阶段重跑(如 merge → clean → package),无需从头导出。

配置

抄 config.example.json 为用户级配置。字段:notebook、exporter_dir、exclude_sections、section_type、
kb_id、folder_map、default_folder、min_chars、image_policy。完整说明见 references/config-reference.md。

测试

python scripts/onenote2ima.py selftest 会在临时目录造 2 个假导出批次(覆盖正常页/空页/死图页/嵌套子页/非法字符标题/重复内容),
跑 merge→clean→package,断言:命名格式、空页剔除、死图标记、图片引用可解析、去重生效、manifest 条目数。当前 18/18 通过。

参考

  • references/troubleshooting.md — COM 错误码表、崩溃与缓存治理、图片路径规则
  • references/ima-mcp.md — ima MCP 能力边界、上传两步、COS 校验、对账口径
  • references/config-reference.md — 配置字段、分区→文件夹映射、标签维度

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
OneNote批量迁移到ima怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_2e43b3cc/onenote2ima。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

OneNote批量迁移到ima支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

OneNote批量迁移到ima权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

OneNote批量迁移到ima收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

OneNote批量迁移到ima用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。