知识萃取标准

要解决什么问题

课程录播、播客 ASR、截图 OCR 或公众号长文，原文往往冗长、结构松散，还混着口语和重复。若直接归档，日后检索和串联概念都很费劲。本技能把「萃取」当成可重复的工程规范：在不篡改立场与数据的前提下，输出统一版式的精炼 Markdown，方便入库、做目录和跨笔记关联。

技能如何工作

代理按 SKILL.md 中的正文结构标准处理原文，典型流程包括：

• 从 title 生成文件级 H1，content 从 关键要点（> 引用，4～6 条）和 ## 大纲 起笔，避免重复主标题
• 正文用 ## → ### → #### 分层，按总分总归并主题；案例保留率 ≥90%，【金句】原文照录
• 在正文最后一节之后，用连续编号追加「知识提炼」与「关联笔记」（序号 = 末节 +1 / +2），文末附【核心关键词】
• 可选对接 knowledge_cleaner.py 管道，或独立读原文后写入目标目录；文件名与 YAML frontmatter 有固定约定

萃取结束可对照文档内的质量检查清单（编号、大纲、案例与 frontmatter 等）做验收。

适用边界与注意点

• 输出是事实性知识总结，规范明确禁止写入个人感悟或网络热词
• 过度删减案例、弱化叙事或跳过标题层级，都会被视为不合格萃取
• 关联笔记需你方已有笔记体系或命名习惯，技能只负责按模板标注，不会自动发现外部知识库