# Content Organize V3 5

> Layer A/B 结构化整理法 v3.5，进宝核心能力

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-hanzhcn-laohan-skills-references`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [hanzhcn](https://agentstack.voostack.com/s/hanzhcn)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [hanzhcn](https://github.com/hanzhcn)
- **Source:** https://github.com/hanzhcn/laohan-skills/tree/main/laohan-chuangzuo/references
- **Website:** https://github.com/hanzhcn/laohan-skills/releases

## Install

```sh
agentstack add skill-hanzhcn-laohan-skills-references
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 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。
2. **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：

```markdown
### 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.

- **Author:** [hanzhcn](https://github.com/hanzhcn)
- **Source:** [hanzhcn/laohan-skills](https://github.com/hanzhcn/laohan-skills)
- **License:** MIT
- **Homepage:** https://github.com/hanzhcn/laohan-skills/releases

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-hanzhcn-laohan-skills-references
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/hanzhcn
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.