← 返回 Skill 列表
extension
分类: 内容与媒体API Key 暂未确认

对标规律提取

|

person作者: sunny31221hubOpenAPI

对标规律提取

Overview

从 02_规律研究/对标内容采集 的采集素材中提取内容规律,直接写成规律卡片。核心纪律:同一种做法 ≥2 条素材才能写成候选规律卡片;所有结论必须能在来源素材里指出来,写不出出处的结论不写。

证据不足时的分岔(作者 2026-09-14 定):不够 2 条证据的做法,不主动询问是否沉淀,直接放进该平台夹的 _单条观察与待确认.md;但作者明确要求沉淀时照做——即使只有 1 条也写成卡片,状态标 单条观察。AI 不替作者把关,作者说了就执行。

安装方法

  1. 先问使用者用的是什么 AI 工具(如 Claude Code、Codex、Cursor),回答记作 X

  2. 只安装给 X,不安装或链接其他任何工具:

    npx -y --registry=https://registry.npmmirror.com skills add https://modelscope.cn/skills/sunny31221/pattern-extractor -a X -y
    

    (--registry 为 npmmirror 镜像,保证国内不翻墙也能装;-a X 表示只装给 X 这一个工具) X 不在上述命令支持范围时,按该工具自身的技能机制安装,装完确认 X 能识别本技能即可

  3. 装完后询问是否现在使用本技能

When to Use

  • 用户说「提取规律」「规律提取」「更新内容规律」「分析素材规律」
  • 用户说「我搜集了新内容,帮我更新内容规律」→ 走增量更新模式
  • 新一批对标素材采集入库后,要求沉淀规律

When NOT to Use

  • 写文章、改稿 → 不属于本技能范围
  • 采集素材本身 → 不属于本技能范围
  • 沉淀自己的观点与知识卡片 → 不属于本技能范围

规律卡片库结构(输出落点)

AI第二大脑/02_规律研究/内容规律/规律卡片/
├── 小红书/          ← 小红书对标素材提炼的规律
│   ├── 002_开头规律卡片/         (内含:卡片NNN-做法名.md)
│   ├── 003_标题规律卡片/         (含 dbs-xhs-title 外部公式卡 75 张)
│   ├── 004_正文结构规律卡片/
│   ├── _单条观察与待确认.md       ← 单条观察与待确认统一在此升级
│   └── _规律提取汇总.md           ← 本平台底稿
├── 公众号/  ├── 002_开头规律卡片/ …
├── YouTube/ ├── …四类 + _归档 + _规律提取汇总.md
├── 抖音/     ← 有素材入库再建
└── B站/      ← 同上
  • 平台判定:素材所在采集目录的平台段(对标内容采集/小红书/ → 规律卡片/小红书/;公众号、YouTube 同理);素材来源平台不确定时问作者,不猜
  • 类别判定:标题做法 → 003_标题规律卡片/,开头做法 → 002_开头规律卡片/,正文结构做法 → 004_正文结构规律卡片/(选题规律卡片库不进本技能产出范围)

素材文件形态(两种输入,都可能出现)

形态 A:标准素材文件夹(链接采集入库)

每条素材一个文件夹(如 对标内容采集/小红书/015_xxx/、对标内容采集/公众号/001_xxx/)。四个平台(小红书 / 公众号 / 视频号 / YouTube)用同一套编号,文件夹里不一定每个槽位都有,有什么用什么:

  • 01_原始素材/01-封面图/ — 封面单独一份,读图时先看这里
  • 01_原始素材/02-正文图片/01.jpg、02.jpg… — 正文图片(只有图文型有)
  • 02_笔记信息.md — 元信息(标题、作者、数据、链接)+ 原文正文 + 图片引用清单(每个素材都有)
  • 03_图片文案原文.md — 图片文字 OCR 提取(已有原文,直接用,不重复读图)
  • 04_文案结构化梳理.md — 已有的结构化梳理(参考用,不作为正文来源)
  • 05_视频脚本.md — 视频语音转写(视频笔记的正文来源)
  • 原片不存,素材里没有视频文件
  • _归档/、_ 开头文件 — 历史或临时材料,扫描时跳过

图片在哪:01_原始素材/01-封面图/ 和 01_原始素材/02-正文图片/,两条都没有就记「图片未采集」。

形态 B:JSON 数据包(插件复制,未入库)

素材不在文件夹里,而是贴在链接清单文件(如 对标内容采集/对标采集内容链接.md)的新行中,是一个 JSON 数据包,常见字段:笔记ID、笔记链接、笔记类型(图文/视频)、笔记标题、笔记内容(完整正文)、点赞量、收藏量、评论量、分享量、发布时间、博主昵称、图片数量、笔记封面链接、笔记图片链接(多张,换行分隔)。

处理方式:作者说「更新内容规律」时,发现 JSON 数据包 → 先自动入库,再做规律提取,不留在链接文件里当散数据。入库步骤:

  1. 建文件夹——跑技能自带的建夹脚本,不让 AI 数编号:

    python3 "<本技能目录>/scripts/create_note_folder.py" \
      --id <笔记ID> --title "<笔记标题>" --type 图文|视频 \
      --author "<博主昵称>" --published "<发布时间>" --url "<笔记链接>" \
      --likes <点赞量> --collects <收藏量> --comments <评论量>
    

    脚本算编号、按笔记 ID 去重、建 01_原始素材/ 骨架并写好笔记信息外壳;返回 JSON 里的文件夹路径就是落点

  2. 拿到路径后,把 JSON 字段补进 02_笔记信息.md:字段表(编号/笔记ID/来源/作者/发布时间/更新时间/原文链接/点赞/收藏/评论/分享/入库时间)+ 正文(笔记内容字段)+ 标签 + 评论(JSON 无评论内容时写「未采集(插件复制数据未含评论内容)」)+ 笔记图片引用清单

  3. 下载「笔记图片链接」全部图片到 01_原始素材/02-正文图片/01.jpg…,第一张复制一份到 01_原始素材/01-封面图/(带浏览器 User-Agent 和 Referer 头,防图床防盗链;下载失败的图片记录原链接,不跳过)

  4. 链接清单文件里该行末尾追加「(已入库 ✓ 日期)」标记

  5. 入库后按形态 A 流程处理(读 02_笔记信息.md + 本地图片)

JSON 包如果读图阶段先于入库(已按远程 URL 读图),入库后统一以本地图片为准;远程图片链接有失效风险(小红书图床防盗链/时效),所以入库必须下载图片。

Workflow

阶段 1:生成/更新汇总底稿(存平台夹内 _规律提取汇总.md)

  1. 扫描素材目录,列出全部素材文件夹;同时扫链接清单文件(如 对标内容采集/对标采集内容链接.md),找出未入库的 JSON 数据包(形态 B)。
  2. JSON 数据包先自动入库(按上方「形态 B」的入库步骤)。入库后所有素材都按形态 A 处理。
  3. 确定素材所属平台 → 底稿写入 规律卡片/<平台>/_规律提取汇总.md(不存在则新建;已有则增量追加)。
  4. 对每条素材读 02_笔记信息.md,拿到标题、笔记文字正文、图片清单、视频脚本引用。
  5. 图片文字处理(图片文字是正文的一部分,不得只看纯文字正文):
    • 已有 03_图片文案原文.md → 直接用原文,核对声明张数与实际图片数是否一致
    • 没有 02 → 用视觉工具(mcp__mcp-vision__analyze_image)按图片编号顺序逐张读本地图片提取文字
    • 读不出来的图片 → 在汇总中记录具体路径,不跳过、不推测
  6. 视频笔记:05_视频脚本.md 转写 = 正文来源;封面图按图片规则读图。笔记文字正文只有标签、无实质内容时,开头取转写开头,并注明「取自视频脚本转写」。
  7. 每条素材提取四个字段,写入/更新底稿:
## 素材 NN
- 素材文件:<文件夹名>
- 标题:
- 开头 1-3 句原文:
- 图片正文:
- 正文结构:

字段规则:

  • 素材中没有的字段写「未采集」
  • 开头 1-3 句保留原文,不改写;视频转写照抄转写原文(含转写噪声),注明来源是转写
  • 图片正文按「01.jpg、02.jpg…」顺序逐张记录,保留影响标题/开头/结构判断的原始文字;纯装饰、无可读文字的图写「无可读文字」
  • 正文结构按原文实际段落顺序列出,用箭头连接,包含结尾动作;不提前压缩、不合并步骤
  • 开头要区分两个来源:笔记文字开头 与 首图/前几张图片承担的内容开头,分别识别,不得把图片中的任意一句话冒充成笔记文字原文
  • 其他信息(点赞收藏数据、评论、标签)不进汇总底稿,按需回素材文件查看

阶段 2:写成规律卡片(投入对应平台与类别夹)

  1. 先全景后规律:标题规律先看全部标题,再圈反复出现的元素组合(如「工具名 + 数字 + 学习结果」),不要只单看一个元素。
  2. 分层:同一种做法出现在 ≥2 条素材 → 候选规律卡片;只出现 1 条 → 进该平台夹的 _单条观察与待确认.md 观察表(不单独建卡)。作者点名要求时例外:哪怕只有 1 条,也写成卡片,状态标 单条观察。
  3. 卡片写入位置:规律卡片/<平台>/<类别夹>/;卡片编号 = 目标夹内现有最大卡片编号 + 1(先 ls 确认)。
  4. 卡片格式(与存量卡片一致):
---
name: <做法名>
description: <大白话解释一句话(匹配用)>
metadata:
  type: 开头规律卡片   # 或 标题规律卡片 / 正文结构规律卡片
  状态: 候选规律       # 或 单条观察(观察池升级时改)
  适合: <适合什么内容,一句话>
---

# 卡片 NNN | <做法名>

- 大白话解释:<…>
- 原文示例:<保留 1-2 句来源原文,不改写,标注素材编号与来源(笔记文字/图片文字/视频转写)>
- 适合什么内容:
- 不适合什么内容:
- 不可照搬点:
- 来源素材:<素材文件 1 / 素材文件 2>
  1. 开头规律卡片保留 1-2 句来源原文作为示例,不改写原文;来源标注笔记文字 / 图片文字 / 视频转写,不得混谈。
  2. 正文结构规律卡片写清结构顺序(箭头连接)与适合的内容类型。
  3. 证据不足、样本太少、无法判断的点 → 逐条写进该平台夹 _单条观察与待确认.md 的「待确认」清单,不写进卡片。

铁律

  1. 图片文字 = 正文一部分:只读笔记纯文字而不读图片文字,视为漏读。
  2. 原文不改写:开头 1-3 句、图片文字、转写内容全部照抄;转写质量差时照抄并备注「语音转写,可能含误转词」。
  3. ≥2 条才成规律卡片:单条证据再漂亮也只进「单条观察」池——除非作者点名要求沉淀,那时照做。
  4. 不写无证据的因果结论:不写「这样一定会爆」「平台算法喜欢」「这样能涨粉」等无法由当前素材证明的话;只描述「存在这种做法」,不下因果判断。
  5. 改写示例必须标注「AI 示例」:凡不是原笔记原文的示范内容,一律标明「AI 示例」,不得冒充原笔记。
  6. 来源区分:笔记文字、图片文字、视频转写三种来源分别标注。
  7. 已确认的规律不动:作者确认过的卡片,更新时只追加来源素材或新增卡片,不删除、不覆盖、不改写已有卡片内容。
  8. 卡片只写单条做法:一张卡 = 一个规律,不把多个做法揉进一张卡;做法名用能匹配触发场景的说法。

增量更新模式(作者说「我搜集了新内容」时)

  1. 只处理新增素材:对比底稿已有编号,找出新素材文件夹。
  2. 新素材先入底稿(走阶段 1 流程)。
  3. 与卡片库里已有卡片对比(Glob 目标平台与类别的全部卡片,含 _单条观察与待确认.md):
    • 新素材能支撑已有候选卡片 → 在该卡「来源素材」里追加来源,不重写卡
    • 观察池里某做法凑满 ≥2 条证据 → 升级为正式卡片(编号续排),并同步删去观察池对应行
    • 新素材出现已有卡片之外的新做法,且 ≥2 条 → 新建候选卡片
    • 新做法只有 1 条 → 追加进观察池「单条观察」表(作者点名要求时改成写成卡片,状态标 单条观察)
    • 出现不能归入任一既有类别的规律(如选题层面做法)→ 记入观察池待确认,提示作者归入哪类
  4. 已确认的规律保持原样(铁律 7)。
  5. 完成后报告:新增几条素材、补强了哪些卡片、新增了哪些卡片、观察池升级了哪些、待确认项更新。

Common Mistakes

| 错误 | 修复 | |------|------| | 已有 03_图片文案原文.md 还去逐张读图 | 直接用那份原文,省时且避免两次 OCR 差异 | | 把链接文件里的 JSON 数据包当成素材文件夹去找 | 发现 JSON 数据包 → 先自动入库(跑 scripts/create_note_folder.py 建夹 + 下载图片),再按标准流程处理 | | 把规律写回旧的整篇规律文件 | 输出一律写成卡片,投入 规律卡片/<平台>/<类别夹>/ | | 平台判定靠猜 | 按素材所在采集目录的平台段判定;不确定问作者 | | 不查重直接建卡 | 写卡前先 Glob 目标夹,同做法只补证据不建第二张卡 | | 把图片里任意一句话当成笔记文字开头 | 分别识别「笔记文字开头」和「首图承担的开头」,标注来源 | | 单条素材就写成候选规律卡 | 1 条只能进「单条观察」池,满 2 条才升级建卡 | | 写「这样一定会爆」类结论 | 只描述做法和来源,不下因果判断 | | 更新时把全部规律重写一遍 | 增量模式:只处理新增素材,追加/补强/升级 | | 转写噪声当原文改写了 | 照抄转写并备注可能含误转词,让作者回看原视频核对 | | 汇总底稿塞进评论、数据等无关内容 | 底稿只留四个字段,其余回素材文件查看 |