技能介绍

解决什么问题

在 X/Twitter 上，每天都有大量包含深度见解的技术分享和知识型视频。然而，平台自身的交互设计并不支持高效的笔记沉淀，手动整理不仅耗时，还容易遗漏核心逻辑。当你想要复习这些碎片化知识时，往往只能重新翻看视频。这个技能旨在将公开的 X/Twitter 视频帖子转化为结构化的学习材料，解决知识提取与复习管理的难题。

核心能力与工作流

该技能通过调用 scripts/generate.js 脚本获取视频的媒体摘要与字幕，随后进行深度的知识梳理。

输入校验：仅接受公开的 HTTP(S) 视频链接，自动拒绝账号主页、搜索页、私有链接及包含凭据的 URL。
执行与验证：通过 --json 和独立的 --output-dir 参数运行脚本，每个链接仅请求一次。只有当 success 为 true 且摘要或字幕非空时，才会进入分析阶段。
结构化输出：生成包含学习目标、知识大纲、核心概念、案例与方法、复习问题和行动清单的 Markdown 笔记。
可复核性：所有原始分析结果均会完整保存在 media-analysis.json 中，便于后续核对。

适用边界与注意事项

在使用此技能时，请务必注意以下限制与原则：

专注知识管理：仅适用于知识型视频的学习整理，请勿将其用于娱乐内容营销拆解、生成逐字字幕或获取互动数据（如点赞、评论数）。
访问依赖：视频内容必须处于公开可访问状态，若服务端无法读取，技能将直接报告失败。
事实与推断分离：在生成笔记时，技能会严格区分视频中的原始陈述、客观事实与基于内容的推断，绝不虚构说话人、时间戳、引文或指标。
密钥安全：需要配置 UNITYCLAW_KEY 或通过 --api-key 传入密钥。在任何情况下，真实密钥都不会被回显、记录或写入结果文件中。