archive-tool-free

内容归档工具,将外部内容保存为智能快照,兼容完整内容提取、语义标签、. 适用于需要archive tool相关能力的开发场景,包含结构化的工作流程和可复用的模板,帮助用户快速完成任务并保持代码质量. 适用于需要archive tool相关能力的开发场景,包含结构化的工作流程和配置指引. 该工具经过深度差异化处置,针对用户反馈和使用痛点进行了调优改进,提升了实用性和可操作性.

内容归档工具(免费版)

概述

本工具将外部内容保存为智能快照,捕获完整内容(而非仅链接),生成摘要与语义标签,支持语义搜索与主动召回。免费版面向个人用户,提供核心的归档、检索与召回能力.

与其他工具的定位差异

工具	做什么	与本工具的区别
本工具	保存外部内容为快照	捕获完整内容,永久保存
书签	仅保存 URL	本工具保存完整内容与元数据
记忆系统	Agent 上下文记忆	本工具是持久化归档
笔记应用	演进式笔记	本工具保存不可变快照
知识库	已处理的知识	本工具保存原始素材

核心能力

核心规则

1. 捕获完整内容,不只存链接:提取全文、生成摘要、记录关键引用.
2. 多类型支持:文章、视频、帖子、论文、图片、笔记.
3. 语义搜索:按含义而非关键词搜索.
4. 主动召回:工作时自动浮现相关已归档内容.
5. 不轻易删除:旧内容标记为"可能过时",不直接删除.

处理: 解析核心规则的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心规则的响应数据,包含状态码、结果和日志.

内容类型与提取规则

类型	提取内容
文章/网页	全文、作者、日期、关键引用
视频	标题、创作者、时长、提到的关键时间点
推文/帖子	全文、作者、上下文、媒体
PDF/论文	标题、作者、摘要、引用参考
图片	描述、来源、提供的上下文
想法/笔记	原始文本 + 时间戳 + 相关条目

处理: 解析内容类型与提取规则的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回内容类型与提取规则的响应数据,包含状态码、结果和日志.

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：智能内容快照工具、支持完整内容提取、语义标签与主动召、适合个人用户、内容归档工具、将外部内容保存为、智能快照、语义标签、语义搜索与主动召、捕获的不只是链接、而是完整内容与上、Use、when、SEO、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使、不适用于黑帽、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一:归档一篇文章

用户发现一篇有用的文章,希望完整保存以便日后查阅.

输入格式

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	内容归档工具-免费版处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

bash

# 在此执行相关操作
echo "操作完成"

归档后的文件内容:

markdown

---
type: article
url: https://example.com/pricing-strategy
archived: 2026-02-16
why: "SaaS 产品定价策略研究"
tags: [定价, saas, 策略]
project: my-project
---
# ...
## 摘要
本文探讨了 SaaS 产品的定价策略,包括价值定价、竞争定价与免费增值模式...
# ...
## 关键要点
- 价值定价优于成本定价
- 免费增值模式适合获客阶段
- 阶梯定价提升 ARPU
# ...
## 完整内容
(文章全文)

场景二:语义搜索归档内容

用户询问"我之前保存过关于定价的内容吗?"

bash

# 在此执行相关操作
echo "操作完成"

场景三:主动召回相关内容

用户正在研究某话题时,工具自动浮现相关归档内容.

text

用户正在研究"AI 智能体定价"...
# ...
工具主动提示:
"你在 3 个月前研究 SaaS 定价时保存过这篇文章,可能相关:
- [2026-02-16] SaaS 定价策略研究
- [2026-01-20] 免费增值模式分析"

快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

1. 初始化存储

bash

# 创建归档目录(首次使用)
mkdir -p ./archive/items ./archive/projects

存储结构:

text

./archive/
├── memory.md          # HOT 区:最近条目,不超过100行
├── index.md           # 主题/标签索引
├── items/             # 单个归档条目
├── projects/          # 按项目归集
└── history.md         # 搜索/访问历史

2. 归档内容

bash

# 在此执行相关操作
echo "操作完成"

3. 搜索归档

bash

# 语义搜索
archive search "定价策略"
# ...
# 按项目筛选
archive search --project my-project
# ...
# 按时间范围
archive search --from 2026-01 --to 2026-03

响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

示例

归档条目结构

每个归档条目以 Markdown 文件存储:

text

items/{date}_{slug}.md
---
type: article                    # 类型: article|video|post|paper|image|note
url: original-url                # 原始 URL
archived: 2026-02-16             # 归档日期
why: "研究用途说明"               # 为什么归档
tags: [标签1, 标签2]             # 语义标签
project: my-project              # 所属项目
---
# ...
## 摘要(续1)
2-3 行内容摘要...
# ...
## 关键要点(续1)
- 要点1
- 要点2
# ...
## 完整内容(续1)
完整原文...

索引文件(index.md)

markdown

# 归档索引
# ...
## 最近添加
- [SaaS 定价策略](items/2026-02-16-pricing-strategy.md) - 定价,saas,策略
- [AI 智能体调研](items/2026-02-15-ai-agent-research.md) - ai,agent,调研
# ...
## 按标签
### #定价
- [免费增值模式](items/2026-01-20-freemium.md)
# ...
### #ai
# ...
## 按项目
### my-project

主动召回规则

text

当用户研究某话题时:
1. 检查归档库是否有相关条目
2. 仅在真正相关时浮现(每次最多 1-2 条)
3. 附带上下文:"你 3 个月前研究 X 时保存了这条"

优秀实践

归档纪律

1. 捕获完整内容:不只存链接,提取全文避免链接失效.
2. 记录为什么:每次归档记录"为什么存"(用途),便于后续判断相关性.
3. 生成摘要:2-3 行摘要帮助快速判断内容价值.
4. 语义标签:基于内容与历史分配标签,不依赖精确关键词.

搜索技巧

1. 用语义搜索:不必记忆精确关键词,用概念性查询.
2. 模糊时间匹配:"上个月那篇文章"也能找到.
3. 按项目筛选:多项目并行时按 project 筛选.
4. 按元数据搜索:支持按作者、类型、标签等元数据筛选.

维护规范

1. 不轻易删除:旧内容标记"可能过时",保留历史.
2. 合并重复:发现重复时合并,保留两个 URL.
3. 项目关闭归冷存:项目结束后归档到冷存储,不删除.
4. 定期整理索引:大量归档后重建 index.md.

常见问题

Q1: 归档时为什么要问"这是什么用的?"

记录"为什么"归档(用途)能帮助后续判断相关性。当你研究定价时,工具能优先浮现"用于定价研究"的条目,而非所有含"价格"的条目.

Q2: 链接失效了怎么办?

本工具捕获完整内容,即使原始链接失效,归档中仍保留全文、摘要与关键引用,不会丢失信息.

Q3: 语义搜索与关键词搜索有何不同?

语义搜索按"含义"匹配,如搜索"提升团队效率"能找到标题为"组织效能优化"的条目,即使没有完全匹配的关键词.

Q4: 主动召回会不会打扰?

不会。工具仅在内容"真正相关"时浮现,每次会话最多 1-2 条,并附带上下文说明("你 3 个月前研究 X 时保存了这条").

已知限制

免费版提供核心归档与检索能力,适合个人用户。如需团队共享归档、自动摘要生成、归档版本控制、API 访问等高阶能力,请升级至专业版.

Q6: 如何备份归档库?

归档库是纯 Markdown 文件,直接备份目录或纳入 Git 管理即可:

bash

cd ./archive && git add . && git commit -m "归档更新"

依赖说明

运行环境

• Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
Markdown 编辑器	可选	可选	Obsidian / VS Code 等
Git	版本控制	推荐	系统包管理器(备份归档)
LLM API	API	必需	由Agent内置LLM提供

API Key 配置

• 本 Skill 基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)

可用性分类

• 分类: MD+EXEC模式纯Markdown指令,部分功能需exec命令行执行)
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "内容归档工具-免费版处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "archive"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}