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BorjaGM1/kb-template

将所有者发送的内容(文本、链接、语音笔记转录、截图)转化为格式正确、链接完善、存放在正确知识库中的笔记。

kb-template 是什么?

这个技能专为 AI 助手(如 Claude Code 或 Cursor)设计,用于将用户发送的各种媒体内容自动转化为结构化的知识库笔记。它能处理文本、链接、语音转录、长线程(如 X/Twitter、论坛)以及截图/图片,并支持 OCR 和图像描述。技能的核心在于保持内容原子性:每个笔记对应一个独立想法,并根据需要拆分为多个笔记。它通过识别已有笔记避免重复,优先更新现有笔记而非新建。平台支持方面,它依赖 Git 进行版本管理和推送,利用 `ripgrep` 搜索已有笔记,并使用 Python 脚本进行 lint 检查。该技能还能根据 `AGENTS.md` 中的配置自动选择合适的知识库(vault),并为每个笔记生成合适的文件名、前面元数据(创建/更新时间、来源、标签)以及维基链接。它强调严谨性,要求不编造事实,对推断内容进行标注,并在提交前进行审查,确保笔记内容为英文、标签一致、链接完整。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/BorjaGM1/kb-template/tree/HEAD/skills/capture

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文档

捕获

  1. 从仓库根目录执行:git pull --rebase。
  2. 检查范围(参照 AGENTS.md):是否明确发送?是否属于排除主题?清除任何机密信息。
  3. 提取内容:
    • 文本: 直接使用,调整措辞,保持原意。
    • 链接: 抓取页面;记录标题、作者、日期、3-7 个关键要点,并在 source 中记录 URL。
    • 语音: 转录;保留所有者意图;删除填充词。
    • 长线程(X、论坛): 阅读完整回复文本,而非截断的片段,并且不止于第一页。对于巨量线程,覆盖实质性内容(作者回复、高信号回复)。在笔记中说明覆盖范围(例如“已阅读 40 条作者回复中的 40 条”)。
    • 截图/图片: 描述/OCR 相关文本;如果有用,将图片存储到 attachments/ 目录。
  4. 选择知识库(参照 AGENTS.md 中的表格)。如果不确定:默认知识库 Inbox/ + 向所有者提问。
  5. 搜索同一主题的现有笔记(rg -il "<关键词>" vaults/<v>)。优先更新现有笔记(更新 updated 字段),避免创建重复笔记。
  6. 如果是新笔记:每个想法对应一个原子笔记;如果输入涵盖多个想法则拆分为多个笔记。文件名遵循 AGENTS.md 规则;前面元数据包含 created/updated/source/tags;内容与标签为英文。
  7. 链接它:至少有一个 [[链接]] 指向相关笔记或 MOC(内容地图),并添加到相应的 MOC(或 Home.md)。未分类的放入 Inbox/。
  8. 绝不编造;对推断进行标注。
  9. 提交前审查: 将草稿笔记与相关/链接笔记以及知识库现有的标签(rg -h '^tags:' vaults/<v> | tr -d '[]' | tr ',' '\n' | sed 's/^ *//' | sort -u)并排再读一遍。检查并修正:
    • 正文和标签为英文。
    • 标签符合主题并与兄弟/链接笔记匹配。
    • 先复用现有标签,再创建新标签。
    • 维基链接和 MOC / Home.md 条目完整。
    • 无编造事实;已标注推断。
  10. python3 scripts/lint.py vaults/<v>;提交 capture(<v>): <标题>;立即推送。
  11. 简要回复所创建/更新的笔记。

Individual skills in this repo

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