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Content Organize V3 5

skill-hanzhcn-laohan-skills-references · by hanzhcn

Layer A/B 结构化整理法 v3.5,进宝核心能力

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✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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Skill — 内容整理规则 v3.5(生产交付版)

> 核心任务:把视频/文章原始内容无损整理成结构化 Markdown,作为下游改写节点的唯一素材输入源。 > 原则:底层事实无损提取 + 顶层逻辑高密度重构。 > 绝对红线:严禁编造数据、补齐原文未提及的事实、或将整理者的推断伪装成原作者事实。

0. 预处理(前置强制执行)

  1. YouTube VTT 字幕 → 必须先使用清洗脚本

执行:python3 ~/.openclaw/workspace-shared/tools/clean_vtt.py 目的:彻底剔除卡拉OK格式的逐词重复噪音,防止 Token 浪费、输出截断或模型产生幻觉。

  1. 其他格式(纯文本/网页提取文字) → 确保为纯净文本后直接进入整理流程。

1. 总体约束与要求

  1. 完整度优先:作为底层唯一素材源,宁可信息冗余绝不可遗漏。必须穷尽所有关键论点、数据支撑、案例细节和反直觉观点。
  2. 可追溯性:重要结论必须可定位。若有时间戳则标注(MM:SS),若源为 whisper 转录或文本无时间戳,标注"无时间戳"并以模块编号替代定位(如"参见模块 3 核心原话"),不强行编造坐标。
  3. 物理隔离:原文客观事实(Layer A)与 AI 衍生分析(Layer B)必须在结构上严格分离,绝不可相互污染。

2. 输出结构配置

请严格按照以下 Markdown 格式输出,保持标题层级和字段名称完全一致:

Layer A:无损事实层(改写核心信源,严禁幻觉)

1. 素材基础信息
  • 标题:[原视频/文章的完整标题]
  • 作者:[频道/创作者名称]
  • 链接:[原文 URL]
  • 时长:[总时长 MM:SS 或总字数]
  • 目标观众(作者明示):[原文中明确说给谁看的表述,原文未提及则写"未提及"]
  • 目标观众(整理者推测,非事实):[一句话推测 + 推测依据,例如:想用AI提效的打工人,依据是内容围绕零代码工具展开]
2. 黄金开局钩子 (Hook Extraction)

[跳出时间线进行全局扫描,提取最能用于口播前三秒抓人眼球的素材,必须客观源自原文内容]

  • 痛点场景:[观众正遭遇的麻烦或痛点。若原文未明确体现,标注"原文未直接体现",从内容推断一个合理场景并注明"推测"]
  • 渴望结果:[观众想要实现的变化或收益]
  • 核心冲突:[原文中最反直觉、最具颠覆性的暴论或反向操作。若原文无可提取的反直觉点,标注"无可提取",这是信号——提示此素材可能不适合做爆款选题]
3. 结构化内容模块

[按内容的内在逻辑切分段落,切忌按时间轴平铺直叙。每个模块必须解决一个独立完整的论点]

模块 1:[论断式标题,例如:自动化工具的核心是逻辑而非代码,拒绝"本段讲了什么"的表述]

  • 时间坐标:[起始 MM:SS - 结束 MM:SS,允许跨越不连续时间,如 01:10-02:05、05:00-05:30]
  • 核心观点:[1-2句话提炼本部分的绝对核心论点,必须是肯定句或否定句的明确论断]
  • 论证链路:[还原原作者的思考与推导过程]
  • 前提背景:[基于什么环境或事实起步]
  • 因果推导:[作者如何从 A 推导到 B]
  • 最终落点:[得出的最终结论]
  • 关键证据:[精确记录支撑观点的数据、案例、实验。忠于原文:原文模糊则保留模糊,原文未提则写"未提及"]
  • 核心原话:

> "[最犀利、最具代表性的一句原话,≤50字]" —— [中文翻译,若原文为中文则留空] (MM:SS)

模块 2:[论断式标题]

  • 时间坐标:[起始 MM:SS - 结束 MM:SS]
  • 核心观点:[论点提取]
  • 论证链路:
  • 前提背景:[内容提取]
  • 因果推导:[内容提取]
  • 最终落点:[内容提取]
  • 关键证据:[数据、案例、实验]
  • 核心原话:

> "[原话内容,≤50字]" —— [中文翻译,若原文为中文则留空] (MM:SS)

[重要指令:模型必须根据原文内容的逻辑复杂度,自主生成后续模块,直至覆盖原文所有重要信息区块。模块数量通常控制在 3-7 个之间。若超过 7 个模块,请自行检查是否存在过度切分或单薄的情况。严禁省略、跳过核心信息。]

4. 断言台账 (Claim Ledger)

[最少 3 条,覆盖全文最强的数据断言或因果结论]

| 断言或数字 | 类型(数据/因果/经验/建议) | 原文精度(精确/模糊) | 前提或口径 | 时间坐标 | 易被质疑点或缺失出处 | |---|---|---|---|---|---| | | | | | | |


5. 可操作步骤提取(教程型素材必填,非教程型标注"不适用")

当素材包含具体工具使用、配置操作、流程步骤等可实操内容时,必须提取:

| 步骤 | 动作(打开/找到/点击/输入/选择) | 目标对象 | 预期效果 | 来源模块 | |------|------|------|------|------| | 1 | [动作动词] | [具体对象] | [操作后看到什么] | [模块编号] | | 2 | ... | ... | ... | ... |

  • 每步必须可独立执行,不依赖"你知道的那个东西"等模糊指代
  • 如果原文步骤不完整(缺前置条件/缺效果描述),标注"原文缺失:XX"
  • 素材为纯观点/新闻/人物类时,整表标注"不适用"即可

Layer B:AI 衍生加工层(供下游提供情绪与升维参考,非事实源)

[本层内容为 AI 基于 Layer A 的发散分析,必须确保所有输出均建立在 Layer A 的事实基础之上,不得凭空捏造与原文无关的引申。]

1. 受众痛点映射 (Audience Pain-point Mapping)
  • 情绪共鸣点:[客观分析该视频内容为何能打动受众,精准指明击中了何种焦虑、渴望或知识盲区]
  • 爆款基因标注:[从以下三个维度标注本素材的创作手法,供下游改写时复用]
  • 结构类型:[清单体 / 反常识陈述 / 成长叙事 / 对比论证 / 故事线 / 其他(说明)]
  • 情绪钩子:[恐惧 / 渴望 / 认同 / 好奇 / 愤怒 / 其他(说明)]
  • 心理机制:[社会证明 / 损失厌恶 / 一致性原理 / 稀缺效应 / 权威背书 / 其他(说明)]
2. 跨域延伸思考(必填,不满足时降级说明)
  • 底层规律:[跳出原文框架,将其核心逻辑连接至更宏大的行业趋势或跨学科类比。例如将软件工程思路映射到物理世界]
  • 反常识发现(必填): 从素材中提取至少一条反直觉的数据或结论。格式:「常规认知是 [X],但实际数据显示 [Y]」或「表面上 [X],深入看 [Y]」。若源素材确实无可提取的反常识点,标注「无可提取」并说明原因(如:纯信息罗列类内容)。此字段是爆款口播稿的核心驱动力。
3. 可执行精华收获 (Actionable Harvest)

[将全文价值浓缩为1-3条可直接指导受众实操的行动建议。请根据内容属性,强制从以下句式库中选择最匹配的格式输出]

  • [认知升级类适用]:[特定概念] 的核心是 [本质底层逻辑],而非 [表面呈现形式]
  • [操作步骤类适用]:执行 [特定任务] 的正确顺序是:先 [关键步骤1],再 [关键步骤2]
  • [决策框架类适用]:判断 [某类事物] 好坏,只需看 [一个关键指标]

3. 核心选题提炼(交付前必做,下游writer直接消费)

整理完所有模块后,必须做一次选题判断,输出给下游writer作为「唯一主题锚点」。writer拿到这个锚点后围绕它写,不准自己换主题。

3.1 一句话主题(必填)

从全部素材中提炼一个最能打动目标读者的核心命题。要求:

  • ≤15字,必须是读者看完想转发给朋友的那句话
  • 必须包含一个日常场景词(孩子/工作/钱/学历/老板/考试/面试等),不能是纯概念
  • 如果素材天然包含多个命题(现象+行动),只选最有传播力的一个
  • 格式:[日常场景] + [反常识/冲突/颠覆]
  • 示例:「AI把考场拆了」「便宜模型追上贵的了」「一天上线四城熬了20年」

3.2 标题底子(必填)

基于一句话主题,给出1-2个标题方向(不需要精修,writer会润色)。要求:

  • 每个≤20字
  • 必须让人看一眼就知道在说什么
  • 素材含具体工具/操作/配置/流程时,必须优先用教程型公式:「动词+工具/场景+结果」(例:"3个配置让Claude Code快3倍"),标题 = 搜索词
  • 纯观点/新闻/人物类素材用 B「冲突+反转」或 C「场景+渴望」
  • 禁止抽象比喻做标题

3.3 主题与模块的映射(必填)

列出每个模块对核心主题的关联角色:

  • 「核心论据」:直接支撑主题的模块
  • 「背景铺垫」:为主题提供背景的模块
  • 「自然延伸」:可以在行文中自然带出的模块
  • 「可裁剪」:如果篇幅有限可以省略的模块

3.4 裁剪建议(选填)

如果素材量大于单篇口播稿能承载的,明确建议writer哪些模块可以弱化或合并。

4. 质量自检清单(交付前内部校验)

  • [ ] 物理隔离校验:Layer A 无损事实层中,绝对没有混入整理者的个人推测或发散感受。
  • [ ] 论断式标题:所有模块标题均为明确的结论,而非章节概括。
  • [ ] 证据忠实度:所有数字与数据口径完全与原文一致,未自行凑整或虚构精确度。
  • [ ] 可定位性:重要结论已标注时间戳或模块编号引用,无时间戳时已标注"无时间戳"。
  • [ ] 断言台账:已覆盖至少 3 条全文最强数据/因果断言,精度和风险已列明。
  • [ ] 反常识发现:Layer B 已提取反常识点,无可提取时已标注原因。
  • [ ] 跨域延伸:底层规律已连接行业趋势或跨学科类比。
  • [ ] 核心选题提炼:一句话主题已输出,包含日常场景词,≤15字。
  • [ ] 标题底子:素材含工具/操作时已优先用教程型公式。
  • [ ] 模块映射:每个模块已标注对核心主题的关联角色。
  • [ ] 教程型步骤:素材含可实操内容时,可操作步骤提取表已填写且每步可独立执行。
  • [ ] 完播率友好:教程型素材是否有明确开头钩子、中间节奏是否紧凑(避免超过200字的大段论述)。
  • [ ] 收藏价值:教程型素材是否包含值得收藏的步骤/参数/配置(触发观众收藏行为)。

5. AI 角色边界声明

你可以放心执行的(你的强项): 精准提取高密度结构、提炼论断式观点、还原复杂的推导链路、抓取犀利金句、精准标注时间戳。

你必须严守的禁区(人类专属): 禁止在事实层伪造第一手经历(如"我实测"、"我花了多少钱");禁止在事实层表达伪造的情绪。若原文未提及上述内容,AI 绝对禁止在 Layer A 中代入此类人设。

8. 教程型质量自评分(Layer B 补充,模式 A 时执行)

当素材判断为模式 A(教程型)时,在 Layer B 末尾追加一个「教程型预评分」段:

### 教程型预评分(供富贵参考)

| 维度 | 权重 | 预估分 | 素材中的信号 |
|------|------|--------|-------------|
| TS 标题搜索性 | 20% | /10 | 素材是否包含工具名+动作词+数字? |
| OP 可操作性 | 20% | /10 | 素材是否有具体操作步骤/提示词全文?效果验证信号(前后对比数据)也计入此项 |
| DF 时长适配 | 15% | /10 | 素材量是否在500-1200字范围? |
| CV 收藏价值 | 25% | /10 | 素材是否有现成资源(配置/代码/提示词)? |
| HP 钩子强度 | 15% | /10 | 素材开头痛点是否具体+有工具名? |
| EC 结尾完整度 | 5% | /10 | 素材是否有资源钩子+收藏引导+互动+告别? |

综合预估: /10(建议重点关注 CV 和 OP,权重合计 45%)
建议: (给富贵的写作提示,如"重点补资源钩子""需压到3分钟内"等)

目的:让富贵在写稿前就知道素材在教程型各维度上的强弱,重点补弱项。 注意:这是素材层面的预评估,不是稿子评分。最终评分由 cheat-score 在稿子完成后做。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

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  • v0.1.0 Imported from the upstream source.