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织锦技能Skill tapestry

此技能用于自动检测URL类型（如YouTube视频、文章、PDF），提取内容并创建Ship-Learn-Next行动规划，将学习内容转化为可执行的行动计划。关键词：内容提取，行动规划，AI辅助学习，自动化工作流，学习转化。

AI应用 0 次安装 0 次浏览 更新于 3/16/2026

名称: tapestry 描述: 统一内容提取和行动规划。当用户说“tapestry <URL>”、“weave <URL>”、“help me plan <URL>”、“extract and plan <URL>”、“make this actionable <URL>”或类似短语，表示他们想要提取内容并创建行动规划时使用。自动检测内容类型（YouTube视频、文章、PDF）并进行相应处理。 允许工具:

  • Bash
  • Read
  • Write

Tapestry: 统一内容提取 + 行动规划

这是主技能，协调整个Tapestry工作流：

  1. 从URL检测内容类型
  2. 使用适当技能提取内容
  3. 自动创建Ship-Learn-Next行动规划

何时使用此技能

在用户以下情况时激活：

  • 说“tapestry [URL]”
  • 说“weave [URL]”
  • 说“help me plan [URL]”
  • 说“extract and plan [URL]”
  • 说“make this actionable [URL]”
  • 说“turn [URL] into a plan”
  • 提供URL并要求“从这学习和实施”
  • 想要完整的Tapestry工作流（提取 → 规划）

关键词注意：tapestry, weave, plan, actionable, extract and plan, make a plan, turn into action

如何工作

完整工作流：

  1. 检测URL类型（YouTube、文章、PDF）
  2. 提取内容使用适当技能：
    • YouTube → youtube-transcript技能
    • 文章 → article-extractor技能
    • PDF → 下载并提取文本
  3. 创建行动规划使用ship-learn-next技能
  4. 保存两者内容文件和规划文件
  5. 向用户呈现摘要

URL检测逻辑

YouTube视频

检测模式：

  • youtube.com/watch?v=
  • youtu.be/
  • youtube.com/shorts/
  • m.youtube.com/watch?v=

操作： 使用youtube-transcript技能

网络文章/博客帖子

检测模式：

  • http:// 或 https://
  • 非YouTube、非PDF
  • 常见域名：medium.com, substack.com, dev.to等
  • 任何HTML页面

操作： 使用article-extractor技能

PDF文档

检测模式：

  • URL以.pdf结尾
  • URL返回Content-Type: application/pdf

操作： 下载并提取文本

其他内容

回退：

  • 尝试article-extractor（适用于大多数HTML）
  • 如果失败，通知用户不支持的类型

逐步工作流

步骤1：检测内容类型

URL="$1"

# 检查YouTube
if [[ "$URL" =~ youtube\.com/watch || "$URL" =~ youtu\.be/ || "$URL" =~ youtube\.com/shorts ]]; then
    CONTENT_TYPE="youtube"

# 检查PDF
elif [[ "$URL" =~ \.pdf$ ]]; then
    CONTENT_TYPE="pdf"

# 检查URL是否返回PDF
elif curl -sI "$URL" | grep -i "Content-Type: application/pdf" > /dev/null; then
    CONTENT_TYPE="pdf"

# 默认为文章
else
    CONTENT_TYPE="article"
fi

echo "📍 检测到： $CONTENT_TYPE"

步骤2：按类型提取内容

YouTube视频

# 使用youtube-transcript技能工作流
echo "📺 提取YouTube字幕..."

# 1. 检查yt-dlp
if ! command -v yt-dlp &> /dev/null; then
    echo "安装yt-dlp..."
    brew install yt-dlp
fi

# 2. 获取视频标题
VIDEO_TITLE=$(yt-dlp --print "%(title)s" "$URL" | tr '/' '_' | tr ':' '-' | tr '?' '' | tr '"' '')

# 3. 下载字幕
yt-dlp --write-auto-sub --skip-download --sub-langs en --output "temp_transcript" "$URL"

# 4. 转换为干净文本（去重）
python3 -c "
import sys, re
seen = set()
vtt_file = 'temp_transcript.en.vtt'
try:
    with open(vtt_file, 'r') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            if line and not line.startswith('WEBVTT') and not line.startswith('Kind:') and not line.startswith('Language:') and '-->' not in line:
                clean = re.sub('<[^>]*>', '', line)
                clean = clean.replace('&amp;', '&').replace('&gt;', '>').replace('&lt;', '<')
                if clean and clean not in seen:
                    print(clean)
                    seen.add(clean)
except FileNotFoundError:
    print('错误：未找到字幕文件', file=sys.stderr)
    sys.exit(1)
" > "${VIDEO_TITLE}.txt"

# 5. 清理
rm -f temp_transcript.en.vtt

CONTENT_FILE="${VIDEO_TITLE}.txt"
echo "✓ 保存字幕： $CONTENT_FILE"

文章/博客帖子

# 使用article-extractor技能工作流
echo "📄 提取文章内容..."

# 1. 检查提取工具
if command -v reader &> /dev/null; then
    TOOL="reader"
elif command -v trafilatura &> /dev/null; then
    TOOL="trafilatura"
else
    TOOL="fallback"
fi

echo "使用： $TOOL"

# 2. 基于工具提取
case $TOOL in
    reader)
        reader "$URL" > temp_article.txt
        ARTICLE_TITLE=$(head -n 1 temp_article.txt | sed 's/^# //')
        ;;

    trafilatura)
        METADATA=$(trafilatura --URL "$URL" --json)
        ARTICLE_TITLE=$(echo "$METADATA" | python3 -c "import json, sys; print(json.load(sys.stdin).get('title', '文章'))")
        trafilatura --URL "$URL" --output-format txt --no-comments > temp_article.txt
        ;;

    fallback)
        ARTICLE_TITLE=$(curl -s "$URL" | grep -oP '<title>\K[^<]+' | head -n 1)
        ARTICLE_TITLE=${ARTICLE_TITLE%% - *}
        curl -s "$URL" | python3 -c "
from html.parser import HTMLParser
import sys

class ArticleExtractor(HTMLParser):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.content = []
        self.skip_tags = {'script', 'style', 'nav', 'header', 'footer', 'aside', 'form'}
        self.in_content = False

    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        if tag not in self.skip_tags and tag in {'p', 'article', 'main'}:
            self.in_content = True

    def handle_data(self, data):
        if self.in_content and data.strip():
            self.content.append(data.strip())

    def get_content(self):
        return '

'.join(self.content)

parser = ArticleExtractor()
parser.feed(sys.stdin.read())
print(parser.get_content())
" > temp_article.txt
        ;;
esac

# 3. 清理文件名
FILENAME=$(echo "$ARTICLE_TITLE" | tr '/' '-' | tr ':' '-' | tr '?' '' | tr '"' '' | cut -c 1-80 | sed 's/ *$//')
CONTENT_FILE="${FILENAME}.txt"
mv temp_article.txt "$CONTENT_FILE"

echo "✓ 保存文章： $CONTENT_FILE"

PDF文档

# 下载并提取PDF
echo "📑 下载PDF..."

# 1. 下载PDF
PDF_FILENAME=$(basename "$URL")
curl -L -o "$PDF_FILENAME" "$URL"

# 2. 使用pdftotext提取文本（如果可用）
if command -v pdftotext &> /dev/null; then
    pdftotext "$PDF_FILENAME" temp_pdf.txt
    CONTENT_FILE="${PDF_FILENAME%.pdf}.txt"
    mv temp_pdf.txt "$CONTENT_FILE"
    echo "✓ 从PDF提取文本： $CONTENT_FILE"

    # 可选保留PDF
    echo "保留原始PDF？（y/n）"
    read -r KEEP_PDF
    if [[ ! "$KEEP_PDF" =~ ^[Yy]$ ]]; then
        rm "$PDF_FILENAME"
    fi
else
    # 无pdftotext可用
    echo "⚠️ 未找到pdftotext。已下载PDF但未提取。"
    echo "   安装命令：brew install poppler"
    CONTENT_FILE="$PDF_FILENAME"
fi

步骤3：创建Ship-Learn-Next行动规划

重要：提取内容后总是创建行动规划。

# 读取提取的内容
CONTENT_FILE="[来自前一步]"

# 调用ship-learn-next技能逻辑：
# 1. 读取内容文件
# 2. 提取核心可操作课程
# 3. 创建5-rep渐进规划
# 4. 保存为：Ship-Learn-Next Plan - [任务标题].md

# 参见ship-learn-next/SKILL.md获取完整详情

规划创建关键点：

  • 提取可操作课程（不仅仅是摘要）
  • 定义具体的4-8周任务
  • 创建Rep 1（本周可交付）
  • 设计Reps 2-5（渐进迭代）
  • 保存规划到markdown文件
  • 使用格式：Ship-Learn-Next Plan - [简短任务标题].md

步骤4：呈现结果

向用户展示：

✅ Tapestry工作流完成！

📥 内容已提取：
   ✓ [内容类型]：[标题]
   ✓ 保存到：[filename.txt]
   ✓ [X] 词提取

📋 行动规划已创建：
   ✓ 任务：[任务标题]
   ✓ 保存到：Ship-Learn-Next Plan - [标题].md

🎯 您的任务：[一行摘要]

📍 Rep 1（本周）：[Rep 1目标]

您何时交付Rep 1？

完整Tapestry工作流脚本

#!/bin/bash

# Tapestry：提取内容 + 创建行动规划
# 用法：tapestry <URL>

URL="$1"

if [ -z "$URL" ]; then
    echo "用法：tapestry <URL>"
    exit 1
fi

echo "🧵 Tapestry工作流启动..."
echo "URL： $URL"
echo ""

# 步骤1：检测内容类型
if [[ "$URL" =~ youtube\.com/watch || "$URL" =~ youtu\.be/ || "$URL" =~ youtube\.com/shorts ]]; then
    CONTENT_TYPE="youtube"
elif [[ "$URL" =~ \.pdf$ ]] || curl -sI "$URL" | grep -iq "Content-Type: application/pdf"; then
    CONTENT_TYPE="pdf"
else
    CONTENT_TYPE="article"
fi

echo "📍 检测到： $CONTENT_TYPE"
echo ""

# 步骤2：提取内容
case $CONTENT_TYPE in
    youtube)
        echo "📺 提取YouTube字幕..."
        # [来自上面的YouTube提取代码]
        ;;

    article)
        echo "📄 提取文章..."
        # [来自上面的文章提取代码]
        ;;

    pdf)
        echo "📑 下载PDF..."
        # [来自上面的PDF提取代码]
        ;;
esac

echo ""

# 步骤3：创建行动规划
echo "🚀 创建Ship-Learn-Next行动规划..."
# [使用ship-learn-next技能的规划创建]

echo ""
echo "✅ Tapestry工作流完成！"
echo ""
echo "📥 内容： $CONTENT_FILE"
echo "📋 规划： Ship-Learn-Next Plan - [标题].md"
echo ""
echo "🎯 下一步：查看您的行动规划并交付Rep 1！"

错误处理

常见问题：

1. 不支持URL类型

  • 尝试文章提取作为回退
  • 如果失败：“无法从此URL类型提取内容”

2. 未提取内容

  • 检查URL是否可访问
  • 尝试替代提取方法
  • 通知用户：“提取失败。URL可能需要认证。”

3. 工具未安装

  • 可能时自动安装（yt-dlp、reader、trafilatura）
  • 如果自动安装失败，提供安装说明
  • 回退方法可用时使用

4. 空或无效内容

  • 创建规划前验证文件有内容
  • 如果提取失败，不创建规划
  • 规划前向用户显示预览

最佳实践

  • ✅ 总是显示检测结果（“📍 检测到： youtube”）
  • ✅ 为每个步骤显示进度
  • ✅ 保存内容文件和规划文件
  • ✅ 显示提取内容的预览（前10行）
  • ✅ 自动创建规划（不问）
  • ✅ 结束时呈现清晰摘要
  • ✅ 询问承诺问题：“您何时交付Rep 1？”

使用示例

示例1：YouTube视频（使用“tapestry”）

用户：tapestry https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ

Claude：
🧵 Tapestry工作流启动...
📍 检测到：youtube
📺 提取YouTube字幕...
✓ 保存字幕：Never Gonna Give You Up.txt

🚀 创建行动规划...
✓ 任务：掌握视频制作
✓ 保存规划：Ship-Learn-Next Plan - 掌握视频制作.md

✅ 完成！您何时交付Rep 1？

示例2：文章（使用“weave”）

用户：weave https://example.com/how-to-build-saas

Claude：
🧵 Tapestry工作流启动...
📍 检测到：article
📄 提取文章...
✓ 使用reader（Mozilla Readability）
✓ 保存文章：How to Build a SaaS.txt

🚀 创建行动规划...
✓ 任务：构建SaaS MVP
✓ 保存规划：Ship-Learn-Next Plan - 构建SaaS MVP.md

✅ 完成！您何时交付Rep 1？

示例3：PDF（使用“help me plan”）

用户：help me plan https://example.com/research-paper.pdf

Claude：
🧵 Tapestry工作流启动...
📍 检测到：pdf
📑 下载PDF...
✓ 下载：research-paper.pdf
✓ 提取文本：research-paper.txt

🚀 创建行动规划...
✓ 任务：应用研究成果
✓ 保存规划：Ship-Learn-Next Plan - 应用研究成果.md

✅ 完成！您何时交付Rep 1？

依赖项

此技能协调其他技能，需要：

对于YouTube：

  • yt-dlp（自动安装）
  • Python 3（用于去重）

对于文章：

  • reader（npm）或 trafilatura（pip）
  • 如果都不可用，回退到基本curl

对于PDFs：

  • curl（内置）
  • pdftotext（可选 - 来自poppler包）
    • 安装：brew install poppler（macOS）
    • 安装：apt install poppler-utils（Linux）

对于规划：

  • 无额外需求（使用内置工具）

哲学

Tapestry将学习内容编织成行动。

统一工作流确保您从不只是消费内容 - 您总是创建一个实施规划。这将被动学习转化为主动构建。

提取 → 规划 → 交付 → 学习 → 下一步。

这就是Tapestry的方式。