Community寫作與編輯github.com

iamshadmirza/to-onepager

將 Cursor 對話提煉為一頁摘要,並發佈到使用者設定的目標(本機、Google 文件或 Confluence)。

to-onepager 是什麼?

這是一個 AI 代理技能,旨在將開發者與 AI 助手(如 Cursor)的冗長對話,自動壓縮成結構化、可讀性高的「一頁摘要」(one-pager)。它支援三種發佈目的地:本機 Markdown 檔案、Google Docs 或 Confluence,並透過本機的 `config.md` 檔案管理設定。此技能會先「挖掘」對話中的關鍵意圖(實證性研究發現或提案)、「路由」至對應的模板,再「提煉」成包含結論、證據與行動建議的簡潔頁面,最後進行嚴格的「品質控管」以確保內容精準無冗贅。特別適合需要從大量 AI 協作記錄中快速提取可交付成果的工程師或研究團隊。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/iamshadmirza/to-onepager/tree/main

Installed? Explore more 寫作與編輯 skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

將對話轉換為一頁摘要:一個主張、有根據的證據、易於閱讀和遵循、以及已設定的發佈目的地。

輸入: 提供的逐字稿路徑/貼上內容;否則為當前對話。setup / reconfigure → 即使 config.md 已存在也執行設定。

配置: config.md 位於此 SKILL.md 旁(安裝目錄的本機)。格式:config.example.md。

頁面類型(有效類型): research-finding | proposal。不明確時優先選擇 research-finding。如果兩者都符合,只問一次。在擬稿前宣布選擇。

步驟

0. 設定

如果 config.md 遺失或用戶要求重新配置:

  1. 詢問目的地:local | google-docs | confluence(只能選一個)。
  2. 收集該目的地所需的欄位(請參閱 config.example.md)。Confluence 需要 confluence_folder_url。
  3. 在此技能目錄中寫入 config.md。
  4. 告知用戶此設定將適用於所有未來執行;說 setup 以變更設定。

完成條件: 存在有效的 config.md,且包含已知的 destination。除非也請求了產生一頁摘要,否則僅設定模式的執行到此為止。

1. 挖掘

讀取完整輸入。僅供工作筆記使用(不向用戶顯示):

  • 會議意圖:經驗性主張 vs 決策賭注
  • 整個會議服務於哪個問題或難題
  • 已測試的假設(先列出修正/已改變的內容)
  • 有根據的事實(有來源)vs 無來源的主張(中等信心)
  • 方法、限制、未解決的問題、下一步行動(產品/研究決策,非本機操作手冊)

如果意圖傾向 research-finding,也需捕捉:

  • 帶有計數的解釋機制(主導訊號、FP 模式、反事實)
  • 用戶強調的發現(「把這個放在主要發現中」)
  • 實驗? 如果會議比較了 N 個條件下的相同衡量指標(帽蓋、模式、範圍、配置、A/B 組),請列出每個條件以及決定性的表格(記分卡、差距組成、相等性檢查)。標記 fill: experiment。

如果意圖傾向 proposal,也需捕捉:

  • 問題 / 誰受到影響、推薦的賭注、為何現在、方法、替代方案(有來源時提供)、風險
  • 會議中討論的近期下一步行動

完成條件: 已捕捉意圖訊號、修正、有來源的事實以及分支特定的筆記。尚不解釋。

2. 路由

從以下類別中精確選擇一種頁面類型。宣布:Page type: …。

頁面類型使用時機當以下情況優先選擇另一種
research-finding證據回答了「什麼是真的?」會議主要是賭注,幾乎沒有新證據
proposal會議建構了一個賭注(問題、路徑、原因、方法)會議是純粹的衡量,沒有建議的改變

保留驗證和架構供後續處理;如果會議僅包含這些形狀,請詢問哪種即時類型最接近,或停止。

完成條件: 已選擇並宣布一種頁面類型。

3. 提煉

載入所路由類型的範本(上下文指標 — 僅讀取該檔案):

為便於閱讀填入該主幹:一個從頭開始閱讀的人應能在數秒內掌握主張,並跟隨每個章節的單一脈絡。

research-finding 填入路徑

  • 預設: 假設 → 結果 → 主要發現(範本預設主幹)。
  • 實驗(當挖掘步驟標記了 fill: experiment 時):使用範本實驗主幹。宣布:Fill path: experiment。
    • 發現階梯: 堆疊的項目符號(每個條件一個結論)加上可選的底線;不要將 N 個條件塞入一個超長句子。
    • 條件前的背景(可選): 在 Answer 之後,一個簡短的區塊,解釋比較的各方以及任何容易混淆的術語(例如類型與實例計數),以避免誤讀表格。僅在 Question 不夠用時使用。優先使用簡單的標題如 如何閱讀;不需要時省略。不要發明強制性的章節名稱。
    • 條件章節: 每個條件一個頂層章節;每個包含結論接著分析。以公平性或結果命名章節(例如「公平 A/B:已移除帽蓋」),而不僅僅是原始旋鈕(「MaxMessages = 100」)。將可分享的證據放入分析中(記分卡和/或相同結論 / 差距組成表格)。
    • 重複驗證: 嵌套在決定性/公平的條件下(例如多會話檢查);不要只為了重複而添加頂層條件章節。
    • 不要將 N 個條件的實驗扁平化為假設 → 結果 → 主要發現。

可讀性(每個頁面)

  • 以具體事物開頭: 標題和 Finding 以數字、結論或賭注開頭。上下文隨後;它不開啟頁面。對於實驗,Finding 可能以項目符號階梯承載賭注;如果 Finding 包含數字,標題可以命名比較。
  • 範例後解釋: 在結果、主要發現、分析和方法中,先陳述衡量結果或選擇的路徑,然後必要時提供一行簡短的上下文。
  • 每個章節一個職責: 每個標題只做一件事。如果一個章節在論證兩件事,請分割或刪減。
  • Answer 讓從頭開始閱讀的人可以在不在乎頁面類型的情況下使用:Finding(TLDR)/ 信心 / 所以呢
  • 標題是主張(當逐字稿有測量數字時包含該數字;實驗可以將數字放在 Finding 中)
  • 建議:僅限會議中討論的行動。如果會議僅回答了一個問題(封閉式研究,無產品賭注),請寫無(或「研究完成;無後續動作」)— 不要發明下一步、文件待辦事項、審閱者作業或「~1 週」計劃。
  • 頁首:擁有者、深入了解
  • 包含審閱章節

擁有者:確認一個真人。對於 Confluence 目的地,發佈時使用 Atlassian 提及(publish.md)。否則使用顯示名稱。如果未知則詢問;只有暫緩時才使用 TBD。

完成條件: 已填入路由主幹(預設或實驗);頁首元素完整;擁有者已確認或明確標示 TBD;標題和 Finding 以具體主張開頭。

4. 品質控管

檢查並編輯直到每一項檢查都通過。此步驟是品質的唯一真實來源(範本不會重述這些規則)。

每個頁面

  • 每個事實性儲存格/項目符號都能追溯到逐字稿
  • 沒有未經測量的量級
  • 從頭開始閱讀者的 Answer 無需閱讀頁面類型即可理解;Finding 是 TLDR 並以具體主張開頭(實驗 Finding 可以是項目符號階梯)
  • 標題以主張開頭(不是主題或軟性標題);如果 Finding 承載賭注/數字,實驗可以在標題中命名比較
  • 內文與路由的頁面類型相符(無混合主幹)
  • 每個章節一個職責;沒有既解釋又建議的章節
  • 頁首元素完整(擁有者、深入了解)
  • 深入了解 / 建議保持無關本機操作手冊的雜亂
  • 信心與證據相符;當有測量數字時,標題與數字相符(對於實驗階梯,則為 Finding 相符)
  • 一頁預算: 約 600 字的散文;如果超過,刪減最不重要的想法(不要縮小字體或塞入附錄)。例外: 實驗的決定性表格(記分卡、差距組成、相等性檢查)不會為了達到預算而被刪減;改為縮短它們周圍的項目符號。
  • Answer + 建議的樸實通過: 主動語態、簡短詞彙、刪除不必要的詞彙和術語
  • 無模板橋接: 刪除諸如「在當今環境中」、「遊戲規則改變者」、「這就是為什麼這很重要」或僅為提高參與度而添加的結尾問題等短語
  • 無軟性總結: 建議不重新表述 Finding
  • 無發明的後續動作: 僅在逐字稿中討論過的情況下才包含下一步;否則建議為無 / 研究完成
  • 每個章節都增加新內容; 刪除僅重述先前章節的填充內容

相關技能