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对文章/转录/报告文本做结构化摘要,归档到主题档案(可选)并写入 U1 的长期记忆(mem0-memory)。

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1Download skill
2Enable skills in Claude

Open claude.ai/settings/capabilities and find the "Skills" section

3Upload to Claude

Click "Upload skill" and select the downloaded ZIP file

Note: Please verify skill by going through its instructions before using it.

SKILL.md

name digest-content
description 对文章/转录/报告文本做结构化摘要,归档到主题档案(可选)并写入 U1 的长期记忆(mem0-memory)。
allowed-tools mem0-memory, video_pipeline, tasks, glm_router, workspace, shell, python

触发条件

当用户提供或指向以下内容时使用本技能:

  • 一段粘贴文本(文章/观点/讨论)
  • 一个本地文件路径(Markdown/纯文本/转录)
  • 一个 URL(若无法获取正文,先让用户提供转录/正文或使用 web_search 获取公开内容)

目标

  1. 生成结构化 digest(Markdown),并保存到:
    • 若提供 topic_idarchives/topics/<topic_id>/digests/
    • 否则:exports/digests/
  2. 抽取“长期价值结论候选”,写入 mem0(user_id=U1_USER_ID
  3. (可选但推荐)为投研/研究用途生成 Claim Ledger,并对“高影响未核验”项创建 tasks

操作步骤(SOP)

  1. 确定输入

    • 若用户给的是路径:读取文件内容。
    • 若是 URL:优先尝试获取公开内容;若不可得,提示用户提供正文/转录。
    • 若是视频:
      • 若已存在转录文本:按“路径”处理转录即可;
      • 若提供的是本地视频路径且已配置 video_pipeline MCP:先调用 video_pipeline.analyze_video 生成 evidence_compact.md,再对该文件做 digest(避免把全量转写/OCR 原样喂给模型)。
      • 若提供的是 B 站 URL(UP 主页或单条视频 URL):先用 scripts/bilibili_up_batch.py 下载到 imports/content/videos/,再走 video_pipeline
  2. 生成结构化摘要(按模板)

    • 若已启用 glm_router MCP:
      • 优先用 glm_router.glm_router_write_file 直接写入目标文件(低成本、且不把长文作为 tool result 回到 Codex 上下文)。
        • 推荐:先 allow_paid=false;若失败/限流/输出不符合约束,再按需重试 allow_paid=true(质量优先,其次成本)。
        • 建议设置 validate.must_have_substrings=["## 核心观点","## Claim Ledger"] 并给出 max_chars,让校验失败时在 MCP 内部自动重试。
      • 仅当你需要“把输出拿回当前上下文做二次推理/改写”时,才用 glm_router.glm_router_chat 生成短输出或片段。
    • 使用 templates/digest.md 的结构生成:
      • 核心观点(3–7 条)
      • 关键证据/数据点
      • 反驳点/局限性
      • 对主题框架的影响(若关联 topic)
      • 建议写入 mem0 的长期结论候选(可选)
      • Claim Ledger(断言清单,优先给出来源/证据指针)
    • 外部事实需要来源标注(链接/出处)+ 不确定性提示(见 spec.md 信息源策略)。
  3. 落盘

    • 生成文件名:YYYY-MM-DD_<source_slug>.md
    • 写入目标目录(topic 优先)。
    • 若已用 glm_router_write_file 直接写入:此步只需检查文件是否存在、结构是否完整(必要时抽查 1–2 段)。
  4. 写入 mem0(U1)

    • 只写入“长期价值”部分(不要写长文全文)。
    • 调用 mem0-memory.add_memory(user_id=U1_USER_ID, kind=topic_insight|investing_thesis|personal_principle|reflection, topic=<topic_id或自定>)
  5. (可选)创建核验 tasks

    • 对 Claim Ledger 里 核验状态=unverified 且“影响范围高”的条目,创建 tasks.create_task
      • category=investing|tech
      • topic_id=<topic_id>(如有)
      • source=digest_content
      • title 建议以“核验/找官方口径/读原文”为主
  6. 对用户反馈

    • 返回:
      • digest 文件路径
      • 写入 mem0 的条目摘要(kind/topic)
      • (如有)创建的 tasks 列表
    • 若提供了 topic_id:提示用户下一步可用 topic-ingest skill 更新 sources.md/timeline.md

输出格式

  • digest_path: <path>
  • mem0_updates: 列表(kind, topic, summary
  • tasks_created: 列表(id, title