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Organiza um livro STEM em um mapa de cartões de quatro níveis: livro, capítulo, seção e ponto de conhecimento. Inclui teoremas com condições e símbolos, derivações recolhíveis e exportação para HTML autônomo offline, Word ou PDF. Traz a skill textbook-parser e a ferramenta textbook_archive para salvar, adicionar capítulos, listar, consultar e excluir livros. Sem rede nem dependências de runtime. Cada ponto explica a falha anterior que corrige; a lacuna restante de cada capítulo motiva o próximo. (save_book / save_chapter / list_books / get_book / delete_book)

Pipeline para livros didáticos digitalizados: OCR a cerca de 5 vezes a velocidade do ONNXRuntime (requer Python 3.10+ com pymupdf, rapidocr, openvino e numpy), seguido por relatório de estrutura e plano de leitura por capítulo antes de abrir o PDF.

Banco de inglês infantil. DSH 0.2+ (0.2.0-rc.1/rc.2 verificados, incluindo shell desktop; 0.1.7–0.2.x também funciona). v1.10 lê cartões/testes com voz integrada do Windows offline, sem rede nem chamada de modelo; áudio pré-renderizado. v1.11: seleciona até 50 palavras em lotes de 10 com contador; transforma erros em revisão falada/PDF imprimível; adiciona chinês aos exemplos. Detecta destaques/marcas vermelhas em fotos de livros, traduz e salva em SQLite local com contagem; clipboard, fotos e ditado compartilham o banco. Ordena por frequência; 3 acertos consecutivos = aprendida. Exporta cartões HTML/PDF/Word e teste de quatro opções. No DSH 0.1.5, falta Configurações: use `dsh-word-vault@1.0.2`.