distill-and-archive
从网址提取知识点并归档到笔记系统的工作流。当用户说"distill"、"把这个归档到笔记"、"整理到 maps"、"保存到知识库"或类似请求时触发。支持从 URL distill 知识点、调研笔记系统结构、制定归档计划、等待用户确认后执行归档和提交。
Best use case
distill-and-archive is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
从网址提取知识点并归档到笔记系统的工作流。当用户说"distill"、"把这个归档到笔记"、"整理到 maps"、"保存到知识库"或类似请求时触发。支持从 URL distill 知识点、调研笔记系统结构、制定归档计划、等待用户确认后执行归档和提交。
Teams using distill-and-archive should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/distill-and-archive/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How distill-and-archive Compares
| Feature / Agent | distill-and-archive | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
从网址提取知识点并归档到笔记系统的工作流。当用户说"distill"、"把这个归档到笔记"、"整理到 maps"、"保存到知识库"或类似请求时触发。支持从 URL distill 知识点、调研笔记系统结构、制定归档计划、等待用户确认后执行归档和提交。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
当前 SKILL 服务且仅服务于 `~/Github/Lionad-Morotar/blog` 博客项目,所有改动都应以该项目为基础。 ## 上下文 **目标** 将网络文章或内容提炼为精炼知识点,并归档到用户的笔记系统中。工作流程包含:内容提取与 distill、笔记系统调研、归档计划制定、用户确认、执行归档和提交。 **归档模式** 1. 简单归档:当用户明确要求"简单归档"时,适合简单的链接列表、索引等输入内容 2. 默认归档:当用户未指定归档模式时,采用默认归档模式,适合单个或多个知识点,一整篇博客等输入内容 **可以归档的内容** - 链接:简单归档模式下可以归档链接及简单的介绍 - 知识(Knowledge):事实性、客观、可验证的内容 - 观点(Opinion):作者的主观经验、实践偏好、流派主张 - 高层次洞见(Insight、元思考、元认知):部分高难度网站或信息特殊的网站,可提炼高层次洞见——捕获思维模式而非操作细节。这种洞见关注作者如何理解问题、建立概念关联、形成独特的认知框架,而非具体的技术步骤或实现方法。 ## 工作步骤 0. 获取内容:从用户输入获取内容,当输入为空时回退到从上下文提炼内容 1. 创建 general_purpose subagent,并在 subagent 中使用 todos 工具创建并完成以下任务: 2. 内容验证与分层:区分事实和观点,展开简单的补充搜索,验证一手优质来源、区分不同角度、避免流畅性偏见 3. 将内容整理为精炼的知识点 4. 定位每个知识点的存放位置,以及在索引文件或关联文档添加引用 5. 为每一个知识点撰写归档计划(包含所有知识点的四层定位表格、内容草稿和文件变更清单) 6. 将归档计划发送主代理,并通过主代理向用户请求确认 7. 写入并提交,提交信息“gists: 补充/更新/删除 [主题/文件] [简要描述]”,无需推送 8. 如有需要(如增加了新目录),更新 `content/6.maps/Agents.md`(简单归档模式可跳过此步骤) 9. 向主代理报告结果 ## 关键细节 1. 读取 `content/6.maps/Agents.md` 可参考现有结构(置信度低) 2. 每个知识点都应使用基于**四层认知结构**(Domain → Subdomain → Topic → “#### <标题>”)的定位技术 3. 禁止使用笼统的标题(如"## 学习资源"、"## 参考链接")创建标题以及归档到这些位置 4. 优先使用 JS 脚本读取文件元数据(包含标题、目录等)以确定文档内容,而不是直接读取整个文档。脚本位于 skill 私有工具链目录: ```bash node ~/.claude/skills/distill-and-archive/scripts/extract-markdown-meta.js <文档绝对路径> [--depth=3] ``` 5. 避免**过拟合陷阱**:不要仅因为文章提到了某领域术语,就将其归入该领域 6. 简单知识保持单一核心观点,不强行拆分 7. 禁止使用 `---` 分隔线 8. 使用**三层事实模型**验证内容: L1 经验事实,可量化、可证伪,如“「已核实」式陈述,精确数字/日期” L2 解释性框架,因果解释、意义赋予如“有分析认为/证据指向」式陈述,呈现多元框架” L3 价值判断,应然陈述、主观评估,如“「作者主张/建议」式陈述,标注为观点” ## 简单归档模版 ```markdown * [标题](地址):简短的链接说明 ``` ## 默认归档模版 * [默认归档模版](./references/default-archive-template.md) ## 归档计划确认模版 在归档前使用此模板向用户确认: * [归档计划确认模版](./references/archive-plan-template.md) ## 四层认知结构详情 | 层级 | 定义 | 物理形式 | 判断标准 | |------|------|----------|----------| | **领域 (Domain)** | 最高层级的知识边界 | `_domain/` 目录 | 存在于 `0.index.md` 的导航结构中,目录以 `_` 开头 | | **子领域 (Subdomain)** | 领域内的专业分支 | `subdomain/` 子目录或文件 | 构成独立学习单元,有明确知识边界 | | **主题 (Topic)** | 具体的技术点或概念 | `.md` 文件 | 超过 150 行或有扩展潜力的内容拆分为独立文件 | | **知识点 (Knowledge Point)** | 原子化的思考性内容 | `####` 四级标题 | 观点、案例、洞见,不拆分为独立文件 |
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