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@a3ac8dd

基于现有文章、专栏、课程讲稿、逐字稿、访谈、课件、会议纪要、案例材料、PDF 文本、Word 文档和笔记等内容资产,判断它们最适合转化为书、小册子、课程、系列文章、实务手册或知识库,并输出精简策划意见;用户提到“把现有内容整理成书”“判断素材适合做书还是课程”“把文章/直播稿/课程稿/笔记重组成知识产品”等场景时,应使用本技能。

Use this Skill: https://skilld.dev/gh/cat-xierluo/legal-skills/article2book

This session only. Nothing lands on disk.

referencesagent-reading-protocol.md

≈840 tokens on demand. Your agent reads this file only when SKILL.md points to it.

Agent 通读素材协议

本文件用于约束 article2book 的主流程:在做内容形态判断和成书判断之前,先让 Agent 尽量通读全部候选文本素材。

核心原则

  1. 不要只看文件名、标题或脚本摘要就下结论。
  2. 最终的主题判断、内容形态判断、成书可行性判断和结构映射,应建立在 Agent 已覆盖全部候选文本素材的前提上。
  3. 脚本只能用来补路径、查漏和做基础索引,不能替代阅读理解。
  4. 当素材很多时,可以使用 subagent 分批并行通读;但最终的母题判断、筛选结论和统稿建议,必须由主 Agent 统一收束。

推荐流程

1. 先识别可直接阅读的素材范围

优先纳入:

  • .md
  • .markdown
  • .mdx
  • .txt
  • .srt
  • .vtt

对纯视频、音频、图片、扫描件:

  • 先转写或 OCR
  • 转为可读文本后再纳入主流程

对 .docx、.pdf:

  • 先标记为需预处理素材
  • 能提取正文时再纳入通读
  • 无法提取时,不要仅凭文件名判断内容价值

2. 分批通读,不要一上来就凭印象聚类

如果素材较多,建议按批次处理:

  • 1-20 份为第一批
  • 21-40 份为第二批
  • 依此类推

每批完成后,都要形成阶段性笔记,避免只凭短时记忆做判断。

如果采用 subagent 并行阅读:

  • 每个 subagent 只负责一批素材
  • 返回的内容应尽量简短,只保留判断所需字段
  • 主 Agent 统一汇总,避免不同批次口径不一致

每份素材至少记录的内容

建议用如下字段:

字段 说明
文件路径 便于回溯
标题 可用原标题,也可补临时标题
一句话摘要 这份素材主要在讲什么
核心问题 它在回答什么问题
关键判断 这份素材真正有价值的观点是什么
深度判断 高 / 中 / 低
建议去向 主章节 / 课程单元 / 手册条目 / 知识库条目 / 案例 / 附录 / 移出
可能形态 成书 / 小册子 / 课程 / 系列文章 / 实务手册 / 知识库
风险提示 时效性 / 重复 / 口语化 / 观点过散
筛选结论 保留 / 降权 / 排除
理由 为什么这样判断

推荐输出

通读阶段默认只需要形成内部阅读依据,不必自动公开输出太多文件。

建议优先级如下:

  1. 默认:把通读结论直接压缩进 书稿策划意见.md
  2. 可选:当素材很多或需要留痕时,再生成 processed/agent_reading_notes.md

processed/agent_reading_notes.md 不需要过度工整,但应足够支撑后续主题聚类、内容形态判断、目录设计和删改判断。

注意事项

  1. 如果某份素材明显与主线无关,也要先读完再移出,而不是只凭标题排除。
  2. 如果逐字稿口语化很强,重点看其中是否已有可重组的论证顺序、案例素材和章节雏形。
  3. 如果多个素材重复表达同一个判断,先各自读完,再决定保留哪个最强版本。
  4. 如果素材较老,不要直接排除;先判断它是否仍承载母题、框架或关键转折。
  5. 第二阶段如果要直接生成全书、课程、手册或知识库初稿,主 Agent 应优先保留足够的阅读依据供统稿时回看,但这些依据不一定都要公开给用户。

Source: SKILL.md on GitHub

No alerts15d3 checks · Risk SAFE
  • Gen Agent Trust Hub15d

    The skill is safe for use. It assists users in re-organizing and planning content delivery formats (like books or courses) based on existing document assets. It utilizes a local Python script for directory indexing and performs standard LLM analysis on provided texts. No malicious code, exfiltration attempts, or obfuscation were found.

  • Socket15d

    No alerts

  • Snyk15d

    Risk: LOW · No issues

Signed by skilld at a3ac8dd. This ties the file your Agent reads to that commit on GitHub. It does not review the instructions.

Last checked against GitHub yesterday.

Activeupdated 5 months ago
homepage
https://github.com/cat-xierluo/legal-skills
author
杨卫薪律师(微信ywxlaw)
version
1.0.0

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