| name | podcast-extractor |
| description | 从播客文字稿、音频转文字、访谈记录、会议纪要、节目笔记等长文本中提取结构化洞察，输出精美的单文件 HTML 页面（可本地直接打开）。当用户提供播客/访谈/音频的文字稿，或要求分析/总结/提取 podcast transcript、interview notes、audio summary、长内容总结、信息提取、内容结构化时，ALWAYS 调用此技能。即使未明确提及'播客'，只要涉及音频/访谈/会议文字稿的分析都应调用。支持 HTML（默认）和 Markdown（备选）两种输出格式。 |
| version | 1.1.0 |
播客内容提取器
用途
将原始播客文字稿转换为结构化、全面的知识提取，输出为精美的单文件 HTML 页面。消除填充内容、停顿和口语噪音，同时不遗漏任何有价值的信息。
调用时机
- 用户粘贴播客文字稿并要求分析/总结/提取
- 用户要求从播客内容中提取洞察、要点或结构化笔记
- 用户提及播客文字稿、节目笔记或音频转文字
- 用户想要"抓住要点"或"提取价值"
- 用户明确要求输出为 Markdown 格式（此时使用备选格式）
输出格式选择
本技能支持两种输出格式：
- HTML（默认）：生成完整的、可本地打开的单文件 HTML 页面，包含内嵌 CSS 样式。这是默认且推荐的输出格式。
- Markdown（备选）：当用户明确要求"Markdown格式"、"文本格式"、"md文件"等时使用。
提取框架
1. 元信息
提取并格式化：播客名称 / 期数、发布日期、主持人 / 嘉宾、时长、主题标签 / 分类。
2. 内容摘要
- 一句话总结：用1-2句话概括核心主题
- 核心论点：3-5个最重要的观点
- 适合人群：哪些听众最能从这期内容中受益
3. 结构化内容提取
对每个主要话题段落，提取以下维度：
| 维度 | 提取内容 |
|---|
| 核心观点 | 观点 + 论据 + 结论；确定性程度：[已确认 / 推测 / 有争议] |
| 关键数据与事实 | 具体数字、百分比、统计数据、时间线、引用来源 |
| 案例与故事 | 个人经历、企业/项目案例、历史案例、核心启示 |
| 方法论与框架 | 思维模型、决策流程、工具推荐、可复用操作流程 |
| 引用与推荐 | 书籍、文章、播客/视频、专家/机构、金句/原话摘录 |
| 可执行建议 | 立即行动、需思考的问题、实践方法；优先级：[高 / 中 / 低] |
| 争议与不同观点 | 反对意见、行业争议、需批判审视的观点、开放性问题 |
| 时间戳映射 | 关键话题在音频中的大致位置，方便回溯原声 |
输出模板
HTML 模板（默认）
当用户未指定格式或要求 HTML 时，ALWAYS 使用此模板。
步骤：
- 读取
references/html-template.md 获取完整 HTML 模板（含 CSS 样式和 HTML 结构）
- 读取
references/examples.md 了解预期输出质量和格式
- 读取
references/transcript-filtering.md 应用口语噪音过滤规则
- 将模板中的
{{占位符}} 替换为实际提取的内容
- 确保替换所有占位符，不保留任何
{{...}} 形式的文本
- 生成完整的单文件 HTML，无外部依赖，可直接本地打开
- 读取
references/quality-check.md 进行输出质量检查
占位符说明：
- 所有占位符以
{{NAME}} 形式出现
- 可重复区块（如多个话题、多个观点）根据实际数量复制扩展
- 无内容时保留区块显示"[无相关内容]"或删除该区块
Markdown 模板（备选）
当用户明确要求 Markdown 格式时：
- 读取
references/markdown-template.md 获取 Markdown 模板
- 将
[占位符] 替换为实际提取的内容
- 保持 Markdown 语法规范
提取原则
- 完整性：不遗漏任何实质性信息，即使是看似次要的细节
- 准确性：忠实于原文，不添加个人解读，区分事实与观点
- 结构化：用层级大纲组织信息，便于快速浏览和定位
- 可行动性：明确标注可以转化为行动的建议
- 可追溯性：保留关键引用和时间戳，方便回溯原声
工作流程
- 接收用户提供的播客文字稿
- 判断用户要求的输出格式（HTML 默认，Markdown 需明确要求）
- 读取对应模板文件（
references/html-template.md 或 references/markdown-template.md）
- 读取
references/examples.md 了解预期输出质量
- 读取
references/transcript-filtering.md 过滤口语噪音
- 系统化应用提取框架，将内容填入模板
- 读取
references/quality-check.md 进行质量检查
- 在末尾包含验证清单
验证清单
