txt版本切分章节不能包含图片，而且大多数电子书不是txt而是pdf或者epub。最近找到个很强大的电子书网站汇书网，不少书都能找到文字型pdf。修改pdf15mb以内的可以上iLovePDF | Online PDF tools for PDF lovers上修改标题以确定章节分隔标识符，pdf切分还有个好处是可以保留书中的插图，然而kimi、百度、阿里的ai目前还无法解读图片内容，所以艺术建筑装饰绘画类的书籍没法给出更进一步的启发，不过现在图像识别技术已经很成熟了估计再过段时间会支持。我测试了下按照章节切割数理类的书籍让kimi解读，也可以获得概要以及让它扮演提问型研究员和出题老师促进学习。

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最近发现家里附近2公里左右江宁路有个茑屋书店氛围不错去看了几次书，正当我对书店里的书做了一番准备想后期陆陆续续看时，我偶然间尝试用kimi概括整理电子书，发现它的概括整理还不错，花了一天时间手动复制章节给它概括。

chatgpt似乎不支持长文概括，或者说免费版的不支持，暂时还没找到可以免费用chatgpt4的办法。通义千问和kimi我测试后发现它虽然可以支持10几万字的长文本，但是长文本下要求概括章节则会发生假装概括的样子，比如让它概括第1章它会夹带其他章节的内容，为了使它的概括更为精确需要切分章节内容。手动搞，再一个个复制的话，一本40万字的书大约需要大半天完成。于是我想到自动切分章节，再用浏览器自动交互程序批量上传章节让kimi分析。

章节切分的逻辑是搜索第x章+“ ”（空格）到第x+1章+“ ”（空格），因为书中可能包含提及“第x章”的字符串因此首先要手动处理下每一章标题使其符合格式。通过这个程序能批量完成多本书的章节切分。

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在完成模型制作后，对部件选中批量命名，然后data name from object使网格体名称能够规范化。在SendToUE的工作流中，网格体的名称是static mesh名称，物体名称是场景中的actor名称。对于同一网格体的部件会有多个instance对象，理想中的状况是选中其中一个instance对象烘焙而不需要所有的instance都拿去烘焙，我搜了很久并没有找到对若干包含多组instance的物体选中其中单个instance的办法。后来我想了个思路，既然有插件可以对instance操控必然是可以获取instance的，那么按照网格体分类获取其data name然后移动到各自的collection里面，再从collection着手选取其中一个对象，那么就能实现我的想法了。然而我对python几乎没什么印象了，更别说还要去啃blender python的api文档。抱着死马当活马医的态度，我试了下用kimi人工智能和chatgpt，居然在一番循序渐进的诱导下成功做出了这两段代码。

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