/content-collector-skill

name: content-collector
description: >
  Collect social media content (X/Twitter, WeChat, Jike, Reddit, etc.) into Feishu bitable.
  **Use this skill whenever the user shares a link from any social platform, sends a screenshot,
  or mentions "收藏", "保存", "collect", "save this article".** Even if they don't explicitly
  ask to collect, trigger this skill proactively.

Content Collector

Auto-collect social media content → AI summarize → Save to Feishu bitable.

Quick Reference

| Trigger | Action | |---------|--------| | X/Twitter link | `x-tweet-fetcher` skill | | WeChat article | `web-content-fetcher` (Scrapling) | | Other platforms | `defuddle` → fallback to `baoyu-url-to-markdown` | | Screenshot | OCR → extract URL → collect |

Workflow

Link/Screenshot → Platform Detect → Dedupe → Extract → Summarize → Save to Bitable

Step 1: Platform Detection

python3 scripts/extract_content.py "<url>"

Returns: `platform_id`, `skill` to use, `fallback_skills`, CSS `selectors`.

See `references/platforms.md` for full platform mapping.

Step 2: Deduplication

python3 scripts/deduplicate.py "<url>"           # Check if exists
python3 scripts/deduplicate.py --add "<url>"     # Add to cache after saving

Step 3: Extract Content

Call the skill returned by Step 1:

• **X/Twitter**: Use `x-tweet-fetcher` skill
• **WeChat**: Use `web-content-fetcher` skill (Scrapling)
• **Others**: Use `defuddle` skill

Step 4: AI Summarize + 独立标签生成（v2.0）

> **2026-03-21 更新**：采用独立生成模式，不再依赖历史标签池

**核心原则**：

• **独立生成**：只根据当前文章内容生成标签，不参考历史标签
• **固定结构**：对象(2) + 场景(1) + 类型(1) + 方法(1) = 5个标签
• **格式规范**：英文小写+中线连接，中文简洁短语

---

4.1 提取文章内容

从 Step 3 获取的文章内容（标题、正文、来源等）

---

4.2 调用模型生成 5 个标签

**Prompt 模板**：

请阅读以下内容，并严格按照"对象、场景、类型、方法"四类标签体系输出 5 个标签。

【标签体系】
- 对象（2个）：内容涉及的核心主体/技术/工具，如 openclaude、agent、mcp、prompt、浏览器自动化、记忆系统、量化交易、学习资源、实战案例、产品思考
- 场景（1个）：内容应用的实际场景/用途，如 投资分析、自动化测试、知识管理、代码生成
- 类型（1个）：内容的表现形式，如 技术教程、实战案例、产品分析、工具推荐、观点分享
- 方法（1个）：内容涉及的方法论/技巧，如 工作流、评测、prompt优化、架构设计

【规则】
1. 对象 2 个，场景 1 个，类型 1 个，方法 1 个，共 5 个
2. 不参考历史标签，只根据当前文章内容生成
3. 英文标签小写，多个单词用 `-` 连接（如 claude-code）
4. 中文标签使用简洁固定短语（如 投资分析、技术教程）
5. 不输出空泛标签，如 AI、工具、技术、效率
6. 只输出 JSON，不输出解释

【输出格式】
{
  "tags": {
    "对象": ["标签1", "标签2"],
    "场景": ["标签3"],
    "类型": ["标签4"],
    "方法": ["标签5"]
  }
}

【内容】
{文章内容}

---

4.3 标签规范化

对模型输出的标签进行规范化处理：

def normalize_tag(tag):
    # 1. 去掉首尾空格
    tag = tag.strip()
    
    # 2. 英文转小写
    tag = tag.lower()
    
    # 3. 英文多个单词用 `-` 连接
    # 如 "Claude Code" -> "claude-code"
    if ' ' in tag and tag.replace(' ', '').isalpha():
        tag = '-'.join(tag.split())
    
    # 4. 去重（同一类别内）
    return tag

---

4.4 标签校验

校验规范化后的标签结构：

def validate_tags(tags):
    """
    校验规则：
    - 对象恰好 2 个
    - 场景恰好 1 个
    - 类型恰好 1 个
    - 方法恰好 1 个
    - 总数恰好 5 个
    - 标签无重复（跨类别也检查）
    """
    errors = []
    
    # 检查各类别数量
    if len(tags.get("对象", [])) != 2:
        errors.append(f"对象需要 2 个，当前 {len(tags.get('对象', []))} 个")
    if len(tags.get("场景", [])) != 1:
        errors.append(f"场景需要 1 个，当前 {len(tags.get('场景', []))} 个")
    if len(tags.get("类型", [])) != 1:
        errors.append(f"类型需要 1 个，当前 {len(tags.get('类型', []))} 个")
    if len(tags.get("方法", [])) != 1:
        errors.append(f"方法需要 1 个，当前 {len(tags.get('方法', []))} 个")
    
    # 检查总数
    total = sum(len(v) for v in tags.values())
    if total != 5:
        errors.append(f"标签总数需要 5 个，当前 {total} 个")
    
    # 检查重复（跨类别）
    all_tags = []
    for v in tags.values():
        all_tags.extend(v)
    if len(all_tags) != len(set(all_tags)):
        errors.append("存在重复标签")
    
    return errors

**重试机制**：如果校验失败，允许模型重试一次

---

4.5 写入飞书

将最终 5 个标签写入飞书多维表格（扁平化为字符串数组）：

feishu_bitable_app_table_record(
  action="create",
  app_token="ND8ObCuSya5Dv3sREZYc03Ilngh",
  table_id="tblaHDM5kjtikIl9",
  fields={
    "标签": ["openclaude", "agent", "投资分析", "实战案例", "工作流"]
  }
)

---

完整流程（v2.0）

1. 提取文章内容（Step 3）
      ↓
2. 调用模型生成 5 个标签（固定结构）
      ↓
3. 规范化标签（小写、去空格、连字符）
      ↓
4. 校验标签结构（对象2 + 场景1 + 类型1 + 方法1）
      ↓
5. 写入飞书

---

4.6 标签体系参考（仅供模型参考，不参与匹配）

| 类别 | 标签示例 | |------|----------| | 对象 | openclaude, agent, mcp, prompt, 浏览器自动化, 记忆系统, 量化交易, claude-code, 工作流, 评测 | | 场景 | 投资分析, 自动化测试, 知识管理, 代码生成, 数据处理, 对话系统, 内容创作 | | 类型 | 技术教程, 实战案例, 产品分析, 工具推荐, 观点分享, 行业洞察 | | 方法 | 工作流, 评测, prompt优化, 架构设计, 性能优化, 安全加固 |

**注意**：本方案不再使用历史标签池、不做模糊匹配、语义近似匹配或旧标签吸附

• [ ] 数量 ≤ 5
• [ ] 使用了已有池中的标签或已自动创建

Step 5: Save to Feishu Bitable

**Required fields**:

• `标题` - 文章标题
• `来源` - 来源平台（X/Twitter, 微信公众号等）
• `分类` - 内容分类（🔧工具推荐/📖技术教程/🛠️实战案例/💡产品想法）
• `摘要内容` - AI生成的内容摘要
• `原文链接` - 原始URL（URL类型）
• `原文文件` - 飞书云空间文件链接（URL类型）
• `标签` - 5个标签数组

**Complete flow (v2.2 - 强制脚本方案)**:

> ⚠️ **重要**: 必须通过 `save_to_bitable.py` 脚本写入，禁止直接调用 `feishu_bitable_app_table_record`

1. **Extract content** using platform-specific skill (x-tweet-fetcher, web-content-fetcher, etc.) 2. **Generate summary** - AI summarize the content 3. **Generate tags** - 5 tags (对象2 + 场景1 + 类型1 + 方法1) 4. **Save as local `.md` file** - Full content preserved to `/tmp/content.md` 5. **强制使用脚本写入** - 禁止直接调用工具:

   python3 scripts/save_to_bitable.py \
       --title "文章标题" \
       --source "X/Twitter" \
       --category "🛠️实战案例" \
       --url "https://x.com/i/status/..." \
       --content-file /tmp/content.md

**脚本会自动完成**:

• 上传文件到飞书云空间
• 获取真实 file_token
• 写入「原文文件」字段（只有上传成功时才写入）
• 写入「原文链接」字段
• 返回记录 ID

6. **Update dedupe cache**

   python3 scripts/deduplicate.py --add "<url>"

**🚫 禁止行为**:

• 禁止直接调用 `feishu_bitable_app_table_record` 写入「原文文件」
• 禁止使用占位符 URL (`http://查看完整内容`, `http://推文链接` 等)
• 禁止在未上传文件时假设文件链接

**✅ 强制检查**:

• 脚本会验证文件上传状态
• 只有 `upload_success=True` 时才写入「原文文件」
• 上传失败会报错，不会写入虚假数据

**Important**: Always save BOTH `原文链接` (original URL) and `原文文件` (Feishu Drive backup). This ensures content remains accessible even if the original link becomes unavailable.

**Changelog v2.2 (202