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内容解析预处理工具。读取采集后的 JSONL、JSON 或 TXT 文本记录，执行轻量内容解析，输出带标题、段落结构和内容类型的统一解析记录文件。 当用户提到接入内容解析、采集后预处理、提取标题和段落、识别 plain/markdown/html 内容结构等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"内容解析"，只要任务涉及把已采集文本内容解析成统一结构，就应该使用此 skill。 不负责文件采集、表格抽取、内容清洗、质量校验、过滤筛选或格式转换。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/cas-bigdatalab/piflow --skill content-parser命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | content_parser |
| description | 内容解析预处理工具。读取采集后的 JSONL、JSON 或 TXT 文本记录，执行轻量内容解析，输出带标题、段落结构和内容类型的统一解析记录文件。 当用户提到接入内容解析、采集后预处理、提取标题和段落、识别 plain/markdown/html 内容结构等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"内容解析"，只要任务涉及把已采集文本内容解析成统一结构，就应该使用此 skill。 不负责文件采集、表格抽取、内容清洗、质量校验、过滤筛选或格式转换。 |
| name_zh | 接入内容解析预处理算子 |
| input_params | [{"name":"input","type":"string","required":true,"description":"输入文件路径，支持 jsonl/json/txt"},{"name":"output","type":"string","required":true,"description":"输出文件路径"},{"name":"parse_mode","type":"string","required":false,"default":"auto","description":"解析模式，支持 auto/plain/markdown/html"},{"name":"extract_title","type":"string","required":false,"default":"True","description":"是否提取标题"},{"name":"extract_paragraphs","type":"string","required":false,"default":"True","description":"是否提取段落列表"},{"name":"output_format","type":"string","required":false,"default":"jsonl","description":"输出格式，支持 jsonl/json/auto"}] |
| output_params | [{"name":"output","type":"jsonl_file","description":"解析后的结构化内容记录文件"}] |
| tag | 数据筛选 |
| publisher | COMMUNITY |
本 skill 用于读取采集后的文本记录，对 text 字段做轻量内容解析，识别 plain、markdown、html 内容类型，并输出标题、段落结构、字符数、词数等解析结果。
当用户请求以下任务时，应使用此 skill：
不适用于文件采集、表格抽取、内容清洗、质量校验、过滤筛选或格式转换；这些任务需要使用对应的采集、清洗、校验、过滤或转换 skill。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input | 输入文件路径，支持 jsonl/json/txt |
--output | 输出文件路径 |
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--parse_mode | 解析模式，支持 auto、plain、markdown、html | auto |
--extract_title | 是否提取标题 | True |
--extract_paragraphs | 是否提取段落列表 | True |
--output_format | 输出格式，支持 jsonl、json、auto | jsonl |
输入可以是 JSONL、JSON 或 TXT 文件。JSONL/JSON 中每条记录应包含 text 字段；TXT 文件会整体作为一条文本记录处理。
{"text": "# Research Note\n\nFirst paragraph..."}
{"text": "<html><title>Report</title><p>HTML paragraph.</p></html>"}
python scripts/run_content_parser.py \
--input ./content_records.jsonl \
--output ./content_parser_output.jsonl \
--parse_mode auto \
--extract_title \
--extract_paragraphs \
--output_format jsonl
python scripts/run_content_parser.py \
--input ./note.txt \
--output ./content_parser_output.json \
--parse_mode plain \
--output_format json
| 输入内容 | 参数效果 | 预期结果 |
|---|---|---|
| Markdown 标题和段落 | --parse_mode auto | content_type=markdown，提取标题和段落 |
| HTML title 和 p 标签 | --parse_mode auto | content_type=html，提取标题和段落 |
| 普通文本 | --parse_mode auto | content_type=plain，首个非空行作为标题 |
空 text 字段 | 任意模式 | 输出 _parsed.error，不崩溃 |
{"_parsed": {"raw_text": "# Research Note...", "content_type": "markdown", "title": "Research Note", "paragraphs": ["Research Note", "First paragraph..."], "paragraph_count": 2, "char_count": 42, "word_count": 5, "parsed_at": "2026-06-12 14:00:00"}, "text": "# Research Note..."}
使用仓库内 Python 环境运行；Windows bash 下建议加 PYTHONIOENCODING=utf-8 避免中文控制台编码问题。HTML 解析优先使用 beautifulsoup4，缺少依赖时脚本会退回正则清理。
parse_mode=auto 会根据内容特征识别 plain、markdown 或 html。text 或 text 为空时，输出 _parsed.error。