内容归档工具-免费版

智能内容快照工具,支持完整内容提取、语义标签与主动召回,适合个人用户。Use when 需要AI模型调用、智能对话、Agent编排、LLM应用时使用。不适用于需要100%确定性的关键决策。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互，无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用，减少二次加工成本。

核心功能: 本技能提供中文交互、化工作流场景等能力。

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。

输出: 返回核心规则的执行结果,包含操作状态和输出数据。

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

输出: 返回内容类型与提取规则的执行结果,包含操作状态和输出数据。

核心功能执行

用input_params参数进行配置。

输出: 返回核心功能执行的执行结果,包含操作状态和输出数据。

• 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。

bash

# 本技能的核心实现逻辑
# 请参考上方使用说明进行配置和调用
echo "implementation_ready"

归档后的文件内容:

---

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)

text

### 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
# 语义搜索(按含义而非关键词)
# 用户问:"我保存过关于定价的内容吗?"
# 工具搜索归档库,按语义匹配

# 用户问:"上个月那篇关于定价的文章"
# 工具模糊匹配时间 + 主题

# 用户问:"项目 Y 的所有资料"
# 工具按项目筛选

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

请参考上方使用说明进行配置和调用

result = "ready"

bash

# 归档时执行:
# 1. 提取完整内容(不只 URL)
# 2. 生成 2-3 行摘要
# 3. 识别关键引用/数据点
# 4. 询问"这是什么用的?" - 记录 WHY
# 5. 基于内容 + 历史分配语义标签

请参考上方使用说明进行配置和调用

result = "ready"

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

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。

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
2-3 行内容摘要...

## 关键要点
- 要点1
- 要点2

## 完整内容
完整原文...

请参考上方使用说明进行配置和调用

result = "ready"

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

请参考上方使用说明进行配置和调用

result = "ready"

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"

优选实践

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+execute(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

安全注意事项

风险类型	防范措施
API密钥泄露	通过环境变量配置，禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险	仅执行白名单命令，避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全	使用HTTPS协议，验证SSL证书有效性
敏感数据暴露	输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

核心功能

• 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

核心功能

• 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据