name: content-collector version: 2.0.0 description: > 個人內容收藏與知識管理系統。收藏、整理、檢索、二創。 Use when: (1) 使用者說"收藏"/"存一下"/"記錄下來"/"save"/"bookmark"/"clip", (2) 使用者要求搜尋之前收藏的內容, (3) 使用者要求基於收藏內容生成社交媒體文案(二創), (4) 使用者提到"之前看過一個..."/"上次收藏的..."等回憶性檢索。 已支援來源:部落格、X/Twitter、網頁、B站/YouTube/抖音/小紅書影片。 NOT for: 純個人筆記(直接寫檔案)、長文寫作(用 internal-comms/docx)、 公眾號釋出(用 wemp-ops)、小紅書釋出(用 xiaohongshu-ops)。

Content Collector - 個人內容收藏系統

收藏好內容 → 結構化整理 → 關鍵詞檢索 → 二次創作

資料位置

• 主儲存: <WORKSPACE>/collections/（articles/ tweets/ videos/ wechat/ ideas/）
• Obsidian 同步: <YOUR_OBSIDIAN_VAULT>/收藏/（每次收藏同時寫入）
• 索引: collections/index.md + collections/tags.md（自動維護）

收藏工作流

Step 0: 去重（每次必做）

有 URL 時: obsidian search query="<domain/path>" total（去掉 https:// 字首）或 grep -rl "<url>" collections/ 返回 > 0 → 已收藏，終止。返回 0 → 繼續。

Step 1: URL 路由

按 URL 匹配處理路徑。詳見 references/url-routing-and-site-specs.md。

Step 2: 內容提取

文章/網頁: 1. supadata_fetch.py web <url>（降級: web_fetch） 2. Schema.org 提取 — 詳見 references/schema-extraction-spec.md 3. 插圖提取+下載（必做）— 詳見 references/image-extraction-spec.md 4. 主題關鍵詞提取 — 詳見 references/theme-extraction-spec.md

影片: 1. 後設資料: supadata_fetch.py metadata <url> 或 bilibili_extract.py <url> 2. 轉錄: bash scripts/video_transcribe.sh <url>（自動檢測平臺和字幕源） 3. 精彩片段提取(≥10min) — 詳見 references/highlight-extraction-spec.md 4. 主題關鍵詞提取

推文/短內容: 直接提取文本+互動資料

Step 3: 寫檔案

1. 生成 collections/{category}/YYYY-MM-DD-slug.md（格式見下方 Schema）
2. 內容概覽圖(>1000字文章) — 詳見 references/content-overview-spec.md
3. 同步到 Obsidian — 詳見 references/obsidian-integration.md
4. obsidian daily:append content="- 📌 收藏了 [[{標題}]]({source})| {一句話摘要}"
5. 更新 index.md + tags.md

Step 3.5: 微信圖片快取（wechat 類必做）

如果 URL 是微信公眾號（mp.weixin.qq.com），寫完收藏檔案後執行： bash scripts/cache-wechat-images.sh <剛寫入的收藏檔案> 下載微信 CDN 圖片到本地 collections/images/<slug>/，防止圖片過期 404。

Step 4: 關聯匹配

執行 bash scripts/post-collect.sh <剛寫入的收藏檔案> 指令碼自動匹配活躍專案和相關收藏，更新 frontmatter 的 related_projects。 如有相關收藏，在回覆中附帶提及。 仍需手動匹配 collections/topics/topic-pool.md → 追加到 temp/handoffs/collector-to-writing.md

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寫檔案前自檢

每次寫 collections/ 檔案前，確認以下步驟已完成。缺項標註 incomplete: true，不允許靜默跳過。

• 去重 ✓ → 內容提取 ✓ → 插圖(文章類,必做) ✓ → 主題關鍵詞 ✓ → 寫檔案 ✓ → Obsidian同步 ✓ → Daily Note ✓
• 寫 tags 前執行 bash scripts/normalize-tags.sh <tag1> <tag2> ... 檢查是否有已有近似 tag，優先複用已有 tag 名稱

儲存 Schema

檔案命名: YYYY-MM-DD-slug.md

---
title: ""
source: ""
url: ""
author: ""
date_published: ""
date_collected: ""
tags: []
category: "articles|tweets|videos|wechat|ideas"
language: "zh|en"
summary: ""
themes: []              # 5-7 個概念切面
schema_type: ""         # Schema.org @type（可選）
schema_data: {}         # ≤10 key-value（可選）
incomplete: false
# 影片專屬
duration: ""
platform: ""
bvid: ""
stats: {}
subtitle_source: ""     # native_cc|whisper
highlights: []          # 精彩片段
related_projects: []
---

內容結構

• 內容概覽（Mermaid，>1000字觸發）
• 核心觀點（3-7個要點）
• 精彩片段（影片≥10min）
• 要點摘錄（blockquote 金句）
• 熱門評論精選（影片類）
• 我的筆記
• 原文摘要（200-500字）

英文內容

預設 storytelling 翻譯風格。術語參照 <WORKSPACE>/references/glossary-ai-zh.md，首次出現 中文(English) 格式。

檢索

1. 標籤: tags.md
2. 全文: grep -ril "keyword" collections/
3. 返回匹配列表 + 摘要

二創

按選題從收藏庫篩選素材，交給 xiaohongshu-ops 或 wemp-ops 處理。本 skill 只負責供料。

工具指令碼

🔴 Final: 機械驗證（不可跳過）

通知使用者前執行：

bash scripts/skill-verify.sh content-collector <collections-file-path>
# 例: bash scripts/skill-verify.sh content-collector collections/wechat/2026-04-23-xxx.md

• ✅ ALL PASSED → 回覆使用者收藏結果
• ❌ FAILED → 按輸出補齊缺失項（Obsidian 同步/插圖/index.md 等），重新驗證直到通過

絕不在驗證未通過時回覆使用者"已完成"。

收藏結果通知

• 成功: 📌 已收藏:<標題>\n核心:<一句話摘要>\n標籤:<3-5個標籤>
• 重複: 📌 已存在:<標題>(之前已收藏過)
• 失敗: ❌ 收藏失敗:<URL>\n原因:<失敗原因>

下一步建議（條件觸發）

這個 Skill 質量相當不錯，收藏功能覆蓋了網頁、影片、公眾號等多個來源，處理流程很規範，還會自動提取圖片和影片精華片段。評測顯示用了它比不用效果好很多。但有個隱患：說明文件裡提到的一些指令碼工具在包裡面找不到，可能導致部分功能用不了。整體推薦使用，建議等開發者補齊缺失的指令碼後再上手。