永久笔记生成器
核心任务
从用户提供的文章中识别并提取有价值的知识点,转化为符合 Zettelkasten 方法论的永久笔记。每条笔记必须遵循原子性原则(一个笔记只包含一个想法),并确保语境独立、可独立理解。
工作流程
1. 检查处理历史 (Check History)
在开始处理前,必须检查 .claude/skills/permanent-note-generator/data/processed_history.md 文件:
- •读取该文件内容。
- •检查目标文章的文件名或标题是否已存在于列表中。
- •如果是:告知用户该文章在何时已处理过,询问是否“跳过”或“重新处理”。
- •如果用户选择跳过,结束任务。
- •如果用户选择重新处理,继续下一步。
- •如果否:直接进入下一步。
2. 阅读与理解文章
- •仔细阅读用户提供的文章全文
- •识别文章中的核心论点、关键概念、重要证据、实用方法和思维模型
- •理解每个知识点的上下文和含义
2. 识别笔记类型并提取内容
必须先阅读 references/永久笔记内容类型.md,了解笔记类型的要求:
对每个识别出的知识点,判断其属于哪种类型,并标注 content_type。
3. 应用写作规范
必须先阅读 references/永久笔记写作规范.md,确保每条笔记符合写作要求:
4. 生成永久笔记文件
必须先阅读 assets/永久笔记模板.md 为每条笔记创建独立的 Markdown 文件:
文件必须采用中文
6. 批量输出与记录
- •一次性生成所有识别出的永久笔记
- •必须每条笔记保存为独立的 .md 文件
- •更新历史记录:将处理过的文章信息追加写入到
.claude/skills/permanent-note-generator/data/processed_history.md文件中。- •格式建议:
- [YYYY-MM-DD] [[文章标题]] (路径: 文章文件路径)
- •格式建议:
- •在最后提供一个生成摘要,列出所有生成的笔记及其类型,并确认已更新历史记录。
质量检查清单
在生成每条笔记前,确认:
- • 笔记是否只包含一个核心想法?
- • 脱离原文是否仍然可以理解?
- • 是否使用了完整的句子而非关键词?
- • 是否用自己的话重写而非复制原文?
- • 标题是否具体且描述性强?
- • content_type 是否正确标注?
- • 是否填写了所有必要的 frontmatter 字段?
用户交互
输入:
- •用户提供文章内容(可以是文本、文件路径或 URL)
输出:
- •多个独立的永久笔记 .md 文件
- •生成摘要(包含笔记数量、类型分布、文件列表)
示例对话:
code
用户:请帮我从这篇文章中生成永久笔记 [提供文章] 助手:[阅读文章并分析] 我从这篇文章中识别出了 8 条永久笔记: - 3 条观点/论点笔记 - 2 条概念/定义笔记 - 2 条事实/证据笔记 - 1 条思维模型/原则笔记 现在为您生成这些笔记... [生成所有笔记文件]
注意事项
- •保持中立性:在生成概念和事实类笔记时,确保客观陈述,不添加个人观点
- •避免过度拆分:不要将自然关联的内容强行拆分,但也要确保原子性
- •重视可组合性:生成的笔记应该能够与其他主题的笔记进行链接和组合