内容蒸馏器

从任何内容（电子书/链接/视频/文案）中蒸馏可复用方法论，并自动封装为体系化技能包。支持PDF/EPUB/TXT/MD电子书、小红书/抖音/B站/视频号等平台链接、本地视频、公众号文章、直接文案六种输入源。触发词：蒸馏、帮我蒸馏、提取方法论、把这本书变成技能、生成技能包、book to skills、从这门课程里提取、这个方法论归我了、帮我沉淀方法论。

技能造物主

从任何内容（电子书/链接/视频/文案）中蒸馏可复用方法论，自动封装为体系化技能包（方法论+参考资料+成功实例+失败实例+边界实例+局限性分析）。核心目标：把别人的书/课程/干货变成你自己的、有判断力的、可调用的技能包。

输入源识别（Step 0）

根据用户提供的输入类型，自动选择处理路径：

输入类型	识别信号	处理路径
电子书文件	文件后缀 .pdf / .epub / .txt / .md	路径 E：电子书拆解
平台链接	包含 xiaohongshu.com / douyin.com / bilibili.com / weixin.qq.com 等	路径 A：链接蒸馏
知识星球链接	包含 zsxq.com / wx.zsxq.com	路径 B：星球帖子蒸馏
本地视频文件	文件后缀 .mp4 / .mov / .avi	路径 C：视频蒸馏
直接文案	用户粘贴大段文字	路径 D：文案蒸馏
公众号文章	包含 mp.weixin.qq.com	路径 A：链接蒸馏

路径 E：电子书拆解（新增）

当输入是电子书文件时，执行以下流程：

E.1 格式识别与文本提取

格式	提取方式
PDF	python3 scripts/extract_pdf.py <input.pdf> <output.txt>
EPUB	python3 scripts/extract_epub.py <input.epub> <output.txt>
TXT / MD	直接读取

E.2 书籍结构分析

提取文本后，执行结构化分析：

1. 书籍元信息：书名、作者、主题领域、核心主张
2. 章节结构：目录层级（章→节→小节），每章核心主题
3. 核心概念清单：每个概念用 1-2 句话概括
4. 可落地方法论：识别书中明确的操作步骤、框架、checklist
5. 知识产品化信号：哪些内容可变成课程/星球帖/公众号文章
6. 技能拆分建议：建议生成几个 skill，每个的主题和边界

E.3 输出模式选择（用户确认）

text

请选择技能生成模式：

A) 📚 知识库式 — 生成1个综合知识库 skill，覆盖全书知识点
B) ⚡ 行动指南式 — 为每个可落地方法论生成独立 action skill
C) 🔀 混合式（推荐） — 1个知识库 skill + N个行动 skill

你选哪个？

E.4 生成技能包

根据用户选择，生成以下结构：

• 知识库 skill：{book-slug}-knowledge/（SKILL.md + references/ 含 overview/concepts/quotes/structure）
• 行动 skill：{book-slug}-{method-slug}/（SKILL.md + 步骤指南 + checklist）

E.5 安装与交付

• 所有生成的 skill 直接安装到 ~/.workbuddy/skills/
• 生成 技能索引.md 汇总所有技能
• 可选：打包为 zip 文件分发

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一、体系化技能包结构

每个蒸馏出的方法论技能，必须是一个完整的体系化包，而非单文件：

text

方法论-{名称}/
├── SKILL.md                          # 必需 — 方法论主文档（含前置条件区块）
├── references/                        # 必需 — 参考资料目录
│   ├── 原始内容存档.md                #   原始内容去噪后完整存档（含来源链接）
│   ├── 理论原理.md                    #   方法论为什么有效的深度解释
│   ├── 相关方法论对照.md              #   与同类方法论的对比分析（至少对比2个）
│   └── 局限性分析.md                #   盲区、失效场景、反对观点（区分真方法论和鸡汤的关键）
├── examples/                          # 必需 — 实例目录
│   ├── 实例-01-成功.md               #   完整成功案例（背景→输入→操作→结果→复盘，含数据）
│   ├── 实例-02-成功.md               #   第二个成功案例，来自不同场景
│   ├── 实例-03-失败.md               #   失败案例：用错了导致失败
│   └── 实例-04-边界.md               #   边界案例：做了一半发现不适用，中途切换
├── templates/                         # 可选 — 模板目录（如有固定格式输出则必需）
│   ├── 模板-01.md                     #   可直接复用的模板
│   └── 检查清单.md                    #   操作检查清单（checklist）
└── scripts/                           # 可选 — 脚本（如有可自动化步骤则必需）
    └── helper.py                      #   辅助脚本

详细的目录规范、各文件职责、实例写作规范、局限性分析规范见 references/蒸馏框架.md 第四章。

templates/ 和 scripts/ 的触发规则：

• 方法论涉及固定格式输出 → templates/ 必需
• 方法论涉及可自动化步骤 → scripts/ 必需
• 否则标记为「可选」，技能包中可不包含。

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二、核心工作流

Step 1：获取原始内容

根据用户提供的输入类型，选择获取方式（见上方 Step 0 输入源识别）：

输入类型	获取方式
电子书文件（PDF/EPUB/TXT/MD）	运行 scripts/extract_pdf.py 或 scripts/extract_epub.py，或直接读取
平台链接（小红书/抖音/B站/视频号/微博等）	调用「链接内容提取」技能，获取：标题、文案正文、视频文件、话题标签
知识星球帖子链接	调用知识星球 MCP 工具获取帖子正文
公众号文章链接	调用 WebFetch 抓取文章内容
本地视频文件	调用「视频文案提取」技能，提取语音文案
直接提供文案/文字	直接使用，跳过提取步骤

重要：内容提取阶段不要做蒸馏，先用已有技能把内容完整获取下来。

Step 2：内容预处理

获取到的原始内容需要做以下预处理：

1. 去噪：移除广告、导流信息、无关的个人故事
2. 分段：将长内容按主题分段，标注每段的核心意思
3. 标记信号：用 【方法】/【技巧】/【心法】/【踩坑】/【反对观点】 标记五层蒸馏模型中的对应内容
4. ⚠️ 关键：必须主动搜索评论区/弹幕/相关讨论，收集对这个方法的质疑和反对观点，这些是「局限性分析.md」的核心素材

Step 3：蒸馏方法论（核心步骤）

按五层蒸馏模型（见 references/蒸馏框架.md 第二章）逐层提取，重点在 Layer 3（方法论层）和 Layer 4（心法层）。

蒸馏输出格式（用于向用户展示，确认后再封装为技能包）：

markdown

## 🧪 蒸馏结果：{方法论名称}

> ⚠️ 前置条件：使用这个方法论之前，你需要已经具备 {XX能力/XX资源}。如果还没有，建议先做 {XX方法论}。

### 来源信息
- 原内容：{链接或标题}
- 作者/平台：{来源}
- 蒸馏时间：{日期}
- 蒸馏层级：Layer {N}（方法论层/心法层/元认知层）

### 适用场景
{什么时候用这个方法论}

### 核心原理（为什么有效）
{1-2句话说清楚底层逻辑}

### 操作步骤（怎么做）
1. {步骤1}
2. {步骤2}
3. {步骤3}
...

### 局限性预览
- 失效场景：{什么情况下这个方法会失效}
- 反对观点：{有谁质疑过这个方法，理由是什么}
（完整分析见封装后的 references/局限性分析.md）

### 实例预览
- 成功实例：{简要描述1个成功场景}
- 失败实例：{简要描述1个失败场景}
- 边界实例：{简要描述1个中途不适用的场景}

### 常见误区
- {误区1}：{正确做法}
- {误区2}：{正确做法}

### 适用边界
- ✅ 适用：{场景}
- ❌ 不适用：{场景}

### 相关方法论
- {相关技能名}：{关系说明}

Step 4：决策 — 是否创建体系化技能包

不是所有蒸馏结果都要创建独立技能包。按以下标准判断：

条件	创建体系化技能包	存入统一方法论库
完整SOP/框架（≥3步）	✅
单一技巧/话术（少于3步）		✅
跨场景可复用	✅
高度依赖特定平台/工具		✅（标注依赖）
心法/原则类（抽象但重要）	✅（知识型技能）
能写出具体成功实例（有数据）	✅
无法构造实例（太抽象）		✅

决策输出：向用户展示蒸馏结果，并说明「建议创建体系化技能包」或「建议存入方法论库」，等待用户确认。

Step 5：创建体系化技能包（用户确认后）

这是最关键的步骤。用户确认后，一次性创建完整的技能包目录和所有文件。

5.1 创建目录结构

bash

mkdir -p ~/.workbuddy/skills/方法论-{名称}/{references,examples}
# 如有模板/脚本需求，再创建：
mkdir -p ~/.workbuddy/skills/方法论-{名称}/{templates,scripts}

5.2 逐一创建文件（每个文件都要有实质内容）

文件1：SKILL.md（方法论主文档）

• YAML frontmatter：name（hyphen-case）、description（含触发词）、agent_created: true
• 开头必须包含 > ⚠️ 前置条件 区块（见 references/蒸馏框架.md 第4.3节）
• 方法论名称、适用场景、核心原理、操作步骤、常见误区、适用边界
• 照着这个文件就能直接执行，不需要看其他文件

文件2：references/原始内容存档.md

• 去噪后的原始内容完整存档
• 包含来源链接、作者信息、获取时间
• 保留方法论相关的所有上下文

文件3：references/理论原理.md

• 方法论为什么有效的深度解释
• 引用相关理论（心理学/经济学/管理学等）
• 不只是说「有效」，要说清「为什么有效」

文件4：references/相关方法论对照.md

• 至少对比2个同类方法论
• 对比维度：操作复杂度、适用场景、效果差异、学习成本
• 输出对比表格

文件5：references/局限性分析.md ⭐ 新增，重要

• 失效场景：至少写2个这个方法论会失效的场景
• 盲区：这个方法论的隐含假设是什么
• 反对观点：原作者自己提到的局限 + 评论区/弹幕里的质疑（Step 2 第4步收集的内容必须写入这里）
• 前置依赖：用这个方法论之前必须先具备什么
• 写作规范见 references/蒸馏框架.md 第4.5节

文件6：examples/实例-01-成功.md

• 完整成功案例：前置状态→输入→操作过程（按步骤）→结果（含数据）→复盘
• 必须有具体数字/效果，不能泛泛而谈
• 写作规范见 references/蒸馏框架.md 第4.4节

文件7：examples/实例-02-成功.md

• 第二个成功案例，来自不同场景
• 展示方法论的跨场景适用性

文件8：examples/实例-03-失败.md

• 失败案例：错误场景→错误操作→失败结果→错误分析→教训
• 帮助理解适用边界。

文件9：examples/实例-04-边界.md ⭐ 新增，重要

• 边界案例：做到哪一步时意识到这个方法不适用，中途切换
• 教会用户在「做事的过程中」感知到边界，而不是事后复盘才知道
• 写作规范见 references/蒸馏框架.md 第4.4节。

文件10+（可选）：templates/模板-01.md、templates/检查清单.md

• 如果方法论涉及固定格式输出，提供可直接复用的模板
• 如果方法论有多个检查点，提供 checklist。

5.3 技能命名规则

• 目录名：方法论-{简短中文名}，如 方法论-选题三问法、方法论-批处理工作法
• YAML name 字段：methodology-{english-name}（hyphen-case），如 methodology-topic-three-questions
• description 必须包含触发词。

Step 6：更新方法论索引

每创建一个新方法论技能包，同步更新 references/方法论索引.md：

markdown

| 技能名 | 分类代码 | 适用场景 | 创建日期 | 来源 | 文件数 |
|---------|---------|---------|---------|------|--------|
| 方法论-选题三问法 | CC | 内容选题 | 2026-06-20 | 蒸馏自XXX | 9 |

Step 7：质量检查

创建完成后，逐项检查体系化完整性（见 references/蒸馏框架.md 第五章）：

• SKILL.md 可独立执行，不需要看其他文件
• SKILL.md 开头有 > ⚠️ 前置条件 区块
• references/ 至少4个文件（原始存档+理论原理+对照分析+局限性分析）
• examples/ 至少4个文件（2成功+1失败+1边界）
• 成功实例包含具体数据/效果
• 失败实例和边界实例帮助理解边界
• 局限性分析包含反对观点（来自评论区/弹幕）
• 原始内容已存档可追溯

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三、输入处理策略

场景 A：用户给链接

text

用户：帮我蒸馏这个 https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx

AI 操作流程：
1. 调用「链接内容提取」技能，传入链接
2. 获取：标题、文案、视频（如有）、标签
3. 进入 Step 2 内容预处理（含搜索评论区）
4. 进入 Step 3 蒸馏

场景 B：用户给视频文件

text

用户：帮我蒸馏这个视频 /path/to/video.mp4

AI 操作流程：
1. 调用「视频文案提取」技能，转录视频文案
2. 得到 .txt 文案文件
3. 读取文案，进入 Step 2

场景 C：用户直接给文案

text

用户：帮我蒸馏这个方法论：【粘贴大段文字】

AI 操作流程：
1. 直接使用用户提供的文案
2. 进入 Step 2 内容预处理
3. 进入 Step 3 蒸馏

场景 D：用户给电子书文件

text

用户：帮我把这本书 /path/to/book.pdf 拆解成技能
     或：把这本《原子习惯》（epub）变成行动技能包

AI 操作流程：
1. 识别文件格式（pdf/epub/txt/md）
2. 运行对应的提取脚本或直接读取
3. 执行书籍结构分析（Step 0 路径E.2）
4. 展示分析报告，让用户选择输出模式 A/B/C
5. 根据用户选择生成技能包并安装

场景 E（原场景D）：用户给公众号文章链接

text

用户：帮我从这篇文章提取方法论 https://mp.weixin.qq.com/s/xxx

AI 操作流程：
1. 用 WebFetch 工具抓取文章内容
2. 得到完整 Markdown 正文
3. 进入 Step 2

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四、蒸馏质量检查清单

在输出蒸馏结果前，逐项检查：

• 方法论是否可以在不回看原文的情况下独立使用？
• 操作步骤是否具体到「照着做」的程度？
• 是否包含了「为什么有效」的原理说明？
• 是否标注了适用边界（什么时候用/什么时候不用）？
• 是否去除了原作者的个人故事和无关案例（保留作为示例除外）？
• 如果原内容有矛盾或不完整，是否标注了「待验证」？
• 是否主动收集了反对观点并写入局限性分析？ ← 新增，重要

封装技能包时额外检查：

• references/ 目录至少4个文件（含局限性分析.md）？
• examples/ 目录至少4个文件（2成功+1失败+1边界）？
• SKILL.md 开头有前置条件区块？
• 成功实例有具体数据？
• 失败实例和边界实例有错误分析？
• 局限性分析包含评论区/弹幕的反对观点？

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五、与现有技能的关系

现有技能	与本技能的关系
链接内容提取	上游 — 提供原始内容
视频文案提取	上游 — 提供视频文案
skill-creator	下游 — 创建方法论技能包的底层工具
知识产品化探测器	平行 — 探测可产品化信号，本技能执行蒸馏
对话内容资产挖掘	平行 — 从对话挖掘，本技能从外部内容蒸馏
自媒体方法论	下游归档 — 蒸馏出的自媒体相关方法论同步更新到此技能

六、与 book-to-skills 的合并说明

本技能 v2.0 已合并原 book-to-skills 的全部功能：

• 新增：PDF/EPUB/TXT/MD 电子书文本提取（scripts/extract_pdf.py、extract_epub.py）
• 新增：书籍结构分析（章节拆解、核心概念提取、方法论识别）
• 新增：三种输出模式（知识库式 / 行动指南式 / 混合式）
• 新增：批量技能包生成（一本书 → 多个 skill）
• 保留：五层蒸馏模型、体系化技能包结构、局限性分析规范

原 book-to-skills skill 已不再需要，所有电子书处理走「技能造物主」统一入口。

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八、电子书拆解完整示例

text

输入：电子书 ~/Desktop/原子习惯.epub

Step 0：识别格式为 EPUB → 路径 E
Step E.1：运行 scripts/extract_epub.py → 得到 22 万字符纯文本
Step E.2：书籍分析 →
    📖 元信息：Atomic Habits / James Clear / 习惯养成 / 微小改变累积大结果
    📑 章节结构：20章，4大定律体系
    🧠 核心概念：习惯四步循环、1%进步法则、身份认同驱动习惯、环境设计、习惯堆叠...
    🔧 方法论：习惯堆叠法（2步）、环境设计法（4步）、两分钟规则（1步）、诱惑捆绑（2步）...
    💡 知识产品化信号：习惯养成系列课程、星球帖「习惯堆叠实操」、公众号「1%进步法则」
    🎯 建议生成 7 个 skill：1知识库 + 6行动指南

Step E.3：用户选择模式 C（混合式）

Step E.4：生成 7 个技能包：
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-knowledge/     ← 知识库（全书概念+金句+章节）
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-stacking/      ← 行动指南（习惯堆叠法）
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-environment/   ← 行动指南（环境设计法）
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-2min-rule/     ← 行动指南（两分钟规则）
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-identity/      ← 行动指南（身份认同法）
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-tracking/      ← 行动指南（习惯追踪法）
    ~/.workbuddy/skills/atomic-habits-bundling/      ← 行动指南（诱惑捆绑法）

Step E.5：全部安装到本地 + 生成 技能索引.md

输出：向用户展示分析报告 + 技能索引 + 触发词说明

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text

输入：小红书链接 https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx
     标题：「我是怎么做到日更3条内容还不累的」

Step 1：「链接内容提取」→ 得到文案正文
Step 2：预处理 → 标记【方法】批处理、【技巧】模板库、【心法】80分主义
        → 搜索评论区 → 发现有人质疑「批处理会降低质量」
        → 记录为局限性分析的素材
Step 3：蒸馏 → 得到「内容批处理工作法」
        前置条件：需要已经有内容模板库，否则第一次还是要从头做
        适用场景：需要高频产出的自媒体人
        核心原理：把内容生产从「每次从头做」变成「批量决策+批量执行」
        操作步骤：1. 每周一次性定选题 2. 一次性拍/剪所有视频 3. 统一写文案 4. 统一发布
        局限性预览：质量敏感型内容不适合批处理；新手没有模板库时批处理反而更慢
Step 4：决策 → 完整SOP，≥3步，跨场景可复用 → 创建体系化技能包
Step 5：创建完整技能包（9个文件）：
        ~/.workbuddy/skills/方法论-内容批处理法/
        ├── SKILL.md                        ← 方法论主文档（含前置条件区块）
        ├── references/
        │   ├── 原始内容存档.md             ← 小红书原文存档
        │   ├── 理论原理.md                 ← 批处理理论+认知负荷理论
        │   ├── 相关方法论对照.md           ← vs 番茄工作法 vs 看板法
        │   └── 局限性分析.md               ← 失效场景+盲区+评论区反对观点 ← 新增
        ├── examples/
        │   ├── 实例-01-成功.md              ← 桂皮AI实战号日更3条的实操记录
        │   ├── 实例-02-成功.md              ← 创业笔记号周更2条的实操记录
        │   ├── 实例-03-失败.md              ← 没做选题批量决策导致日更失败
        │   └── 实例-04-边界.md              ← 做深度长文时发现不适用，切换为单篇精细生产 ← 新增
        └── templates/
            └── 选题批量决策表.md            ← 可直接复用的选题表模板
Step 6：更新方法论索引
Step 7：质量检查 → 9个文件全部有实质内容，局限性分析含评论区观点 ✅

输出：向用户展示蒸馏结果 + 技能包目录树 + 触发词说明

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📝 版本迭代记录

版本	日期	更新内容摘要	操作人
v1.0	2026-06-20	创建技能，定义五层蒸馏模型和完整工作流	Kyle
v1.1	2026-06-20	升级为体系化技能包：新增目录结构规范（references+examples+templates）、最佳实例写作规范、反面案例规范、质量检查升级	Kyle
v1.2	2026-06-20	体系化结构优化：①新增 references/局限性分析.md（失效场景+盲区+反对观点）②examples/改名（成功/失败/边界）③SKILL.md强制前置条件区块 ④Step 2新增主动收集反对观点 ⑤实例命名统一为「实例-{序号}-{类型}.md」	Kyle
v2.0	2026-06-22	🔥 合并 book-to-skills：①新增电子书输入源（PDF/EPUB/TXT/MD）②新增书籍结构分析流程 ③新增三种输出模式（知识库/行动指南/混合）④新增 extract_pdf.py 和 extract_epub.py 脚本 ⑤新增电子书拆解完整示例 ⑥更名为「技能造物主」	Kyle