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zhilinYu/lobe-skills (Sammlung von Lesezeichen-Link-Managern)

🤖 LobeHub Agent Skills Collection - Intelligenter Lesezeichen-Manager für LobeHub-Agenten

Was ist lobe-skills (Sammlung von Lesezeichen-Link-Managern)?

Die Fähigkeit 'Lesezeichen-Link-Manager' (Teil der LobeHub Agent Skills Sammlung) ermöglicht es KI-Agenten, Links von verschiedenen Plattformen intelligent zu analysieren, zu archivieren und strukturiert in lokalen Dokumenten oder Tencent IMA Wissensdatenbanken zu speichern. Sie unterstützt eine breite Palette chinesischer Plattformen (wie Toutiao, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, WeChat Official Accounts, Douyin, Kuaishou) sowie internationale Plattformen (YouTube, X/Twitter). Der Kernprozess umfasst das Erkennen der Quelle, das Abrufen des Seiteninhalts, das Extrahieren von Schlüsselinformationen (Titel, Autor, Zusammenfassung, Schlagpunkte usw.) und das Speichern in einem standardisierten Markdown-Format. Optional kann der Inhalt über einen MCP-Dienst mit Tencent IMA synchronisiert werden. Diese Fähigkeit eignet sich für Entwickler, die eine personalisierte Wissensdatenbank aufbauen oder Lesezeichen mit KI-Unterstützung verwalten möchten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add zhilinYu/lobe-skills
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Dokumentation

Lesezeichen-Link-Manager Skill

Übersicht

Dies ist ein intelligentes Lesezeichen-Link-Verwaltungstool, das automatisch die Quellplattform identifiziert, den Inhalt analysiert und in lokalen Dokumenten oder der Tencent IMA Wissensdatenbank speichert.

Unterstützte Quellplattformen

🇨🇳 Inländische Plattformen (China)

  • Toutiao / Jinri Toutiao
  • Xiaohongshu
  • Bilibili
  • Zhihu
  • WeChat Official Accounts
  • Douyin
  • Kuaishou

🌍 Internationale Plattformen

  • YouTube
  • X (Twitter)

Allgemein

  • Andere Weblinks

Plattformerfassungsregeln

PlattformDomain-/ LinkmerkmalInhaltstyp
Douyindouyin.com, v.douyin.comKurzvideos, Bilder-Text-Beiträge
Kuaishoukuaishou.com, v.kuaishou.comKurzvideos, Livestreams
YouTubeyoutube.com, youtu.beVideos, Kurzfilme
X/Twitterx.com, twitter.comTweets, Beiträge, Threads
Xiaohongshuxiaohongshu.com, xhslink.comBilder-Text-Notizen, Videos
Bilibilibilibili.com, b23.tvVideos, Kolumnen, Dynamiken
Zhihuzhihu.com, zhuanlan.zhihu.comFragen-Antworten, Artikel
Toutiaotoutiao.comArtikel, Videos
WeChat Official Accountmp.weixin.qq.comArtikel

Arbeitsablauf

1. Link-Analyse-Prozess

Wenn ein Benutzer einen Lesezeichen-Link sendet:

  1. Quellenerkennung: Automatische Erkennung der Plattform des Links (unterstützt Kurzlink-Erweiterung)
  2. Inhaltsabruf: Verwenden des Web Browsing-Tools zum Abrufen des Seiteninhalts
  3. Informations Extraktion:
    • Titel
    • Autor/Quelle
    • Veröffentlichungsdatum
    • Kernzusammenfassung (2-3 Sätze)
    • Wichtige Punkte (3-5)
    • Handlungsschritte/Impulse (falls vorhanden)
    • Video-Plattformen: Zusätzlich Extraktion von Videolänge, Aufrufzahlen, wichtigen Zeitstempeln
    • Soziale Medien: Zusätzlich Extraktion von Likes, Shares, beliebten Kommentaren
  4. Strukturierte Speicherung: Speichern im Standardformat

2. Speicherziele

Lokale Speicherung (Standard)

  • Erstellen von strukturierten Markdown-Notizen über Agent Documents
  • Automatische Sortierung nach Datum
  • Unterstützt Tag-Klassifizierung

IMA Wissensdatenbank-Synchronisation (Optional)

Wenn der Benutzer „In IMA speichern“ oder „In der Wissensdatenbank speichern“ anfordert:

  1. Aufruf des lokalen IMA MCP-Dienstes
  2. Synchronisieren des Inhalts mit der Tencent IMA Wissensdatenbank

Inhaltsformat-Spezifikationen

Allgemeines Format (Artikel/Bilder-Text)

# {Artikelüberschrift}
- **Quelle**: {Plattformname}
- **Link**: {Original-URL}
- **Autor**: {Autorname}
- **Speicherdatum**: {YYYY-MM-DD}
- **Tags**: {Tag1, Tag2, ...}

## Kernzusammenfassung
{2-3 Sätze Zusammenfassung des Kerninhalts}

## Wichtige Punkte
- {Punkt 1}
- {Punkt 2}
- {Punkt 3}

## Handlungsschritte / Impulse
- {Erforderliche Folgeaktionen, falls vorhanden}

Video-Format (YouTube/Douyin/Bilibili)

# {Videotitel}
- **Quelle**: {Plattformname}
- **Link**: {Original-URL}
- **Autor/UP**: {Erstellername}
- **Länge**: {Videolänge}
- **Aufrufe**: {Anzahl der Aufrufe}
- **Speicherdatum**: {YYYY-MM-DD}
- **Tags**: {Tag1, Tag2, ...}

## Videobeschreibung
{Videobeschreibung oder Kurzfassung}

## Kerninhalt
- {Punkt 1}
- {Punkt 2}
- {Punkt 3}

## Wichtige Zeitstempel
- 00:00 - {Kapitelbeschreibung}
- 05:30 - {Wichtiger Ausschnitt}

## Handlungsschritte / Impulse
- {Erforderliche Folgeaktionen, falls vorhanden}

Format für Soziale Medien (X/Tweets)

# {Tweet-/Beitragstitel oder -anfang}
- **Quelle**: X (Twitter)
- **Link**: {Original-URL}
- **Autor**: {@Benutzername}
- **Veröffentlichungszeit**: {Veröffentlichungszeit}
- **Interaktionsdaten**: ❤️ {Likes} | 🔁 {Retweets} | 💬 {Kommentare}
- **Speicherdatum**: {YYYY-MM-DD}
- **Tags**: {Tag1, Tag2, ...}

## Inhaltszusammenfassung
{Kerninhalt des Tweets}

## Thread-Erweiterung (falls vorhanden)
1. {Erster Tweet}
2. {Zweiter Tweet}
3. {Dritter Tweet}

## Beliebte Kommentare
- @{Benutzer1}: {Kommentarinhalt}
- @{Benutzer2}: {Kommentarinhalt}

## Handlungsschritte / Impulse
- {Erforderliche Folgeaktionen, falls vorhanden}

Verwendung

Methode 1: Direktes Senden eines Links

Benutzer: https://www.youtube.com/watch?v=xxx
KI: Automatische Analyse und Speicherung, Rückgabe einer Zusammenfassung

Methode 2: Angabe des Speicherorts

Benutzer: Speichere dieses Douyin-Video in IMA: https://v.douyin.com/xxx
KI: Analyse und Synchronisation in die IMA Wissensdatenbank

Methode 3: Stapelverarbeitung

Benutzer: Hilf mir, diese Lesezeichen-Links zu organisieren:
- https://youtube.com/watch?v=xxx
- https://x.com/user/status/123
- https://v.kuaishou.com/xxx
KI: Einzelne Analyse und einheitliche Speicherung

Methode 4: Nach Plattform filtern

Benutzer: Zeig mir meine gespeicherten YouTube-Videos
KI: Filter und Anzeige aller YouTube-bezogenen Lesezeichen

IMA MCP Konfiguration

Voraussetzungen

  1. IMA MCP-Dienst installiert
  2. Cookie-Authentifizierung konfiguriert

Dienstverwaltungsbefehle

# MCP-Dienst starten
cd /pfad/zu/tencent_ima_mcp && uv run python ima_mcp_server.py

# Link direkt in IMA speichern
cd /pfad/zu/tencent_ima_mcp && uv run python ima_add.py <URL> \
  --title "Titel" \
  --content "Inhalt" \
  --tags "Tag1,Tag2"

# Verbindung testen
cd /pfad/zu/tencent_ima_mcp && uv run python test_connection.py

Erweiterte Funktionen

1. Intelligente Tag-Empfehlung

Automatische Empfehlung relevanter Tags basierend auf dem Inhalt, z. B.:

  • Technologie: #Frontend #Backend #KI #Programmierung
  • Leben: #Essen #Reisen #Gesundheit
  • Lernen: #Tutorial #Kurs #Bücher
  • Video: #Tutorial #Vlog #Unboxing #Review
  • Sozial: #Trend #Meinung #Diskussion

2. Inhalts-Deduplizierung

Erkennung doppelter Links, um mehrfaches Speichern zu vermeiden.

3. Regelmäßige Überprüfung

Unterstützt Filterung nach Zeit, Tags und Plattform für eine einfache Überprüfung.

4. Plattformübergreifende Suche

Benutzer: Suche nach gespeicherten Inhalten zum Thema „KI-Bildgenerierung“
KI: Suche in allen Plattformen und Anzeige der relevanten Inhalte

5. Lesezeichen-Statistik

Benutzer: Meine Lesezeichen-Statistiken
KI: Anzeige der Anzahl der Lesezeichen pro Plattform, Tag-Verteilung usw.

Hinweise

  1. Datenschutz: Keine Speicherung von privaten Inhalten, für die ein Login erforderlich ist
  2. Urheberrechtsrespekt: Nur Speicherung von Zusammenfassungen und Hauptpunkten, keine vollständige Kopie
  3. Speicherbegrenzung: Regelmäßige Bereinigung abgelaufener oder nutzloser Lesezeichen
  4. Videoinhalte: Abhängig von öffentlich zugänglichen Informationen der Plattform; kostenpflichtige/Mitglieder-Inhalte können nicht extrahiert werden
  5. Soziale Medien: X/Twitter kann möglicherweise ein Login für den vollständigen Inhalt erfordern

Erweiterungsmöglichkeiten

Die Fähigkeit kann erweitert werden durch:

  1. Hinzufügen von Analyse-Regeln für weitere Quellplattformen
  2. Integration anderer Wissensmanagement-Tools (z. B. Notion, Obsidian)
  3. Erhöhung der KI-Zusammenfassungstiefe (z. B. Erstellung von Mindmaps)
  4. Unterstützung von Text-Extraktion aus Audio-/Video-Inhalten
  5. Automatische Synchronisation mit mehreren Wissensdatenbanken

Letzte Aktualisierung: 2026-06-18 Version: 1.1.0 - Unterstützung für Douyin, Kuaishou, YouTube, X hinzugefügt

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