现有内容资产再组织技能

最后更新：2026-05-17

定位

article2book 用于把一个目录下已经存在的内容资产，整理成可出版、可交付或可持续维护的结构化成果。

本技能仍以“成书策划”为默认主路径，但不把所有素材强行导向一本书。它会先判断这批素材最适合成为：

• 书稿
• 小册子
• 课程
• 系列文章
• 实务手册
• 知识库
• 暂不建议产品化的素材池

这里的“现有内容资产”包括但不限于：

• 已发布文章、专栏稿、公众号稿件
• 课程讲稿、分享提纲、直播稿、演讲稿
• 视频教程配套文稿、字幕稿、逐字稿
• 访谈稿、问答记录、会议纪要
• 课件、案例材料、实务清单
• PDF 文本、Word 文档、Obsidian 笔记
• 卡片、方法论草稿、系列随笔

它的出发点不是“从空白开始写一本书”，而是：

• 先盘点已有内容资产
• 再判断最合适的交付形态
• 然后筛掉低价值内容，收束母题、读者和结构
• 最后把已有素材重组为更适合出版或交付的内容产品

本技能的默认方法论是：

• Agent 通读优先
• 脚本索引辅助
• 先判断内容形态，再判断是否成书
• 先筛掉低价值内容，再做结构设计
• 默认单文件交付
• 确认后进入对应产物初稿

典型输入

• 一个目录下混合放置的 Markdown 文章、专栏稿、公众号稿、课程讲稿、字幕稿、逐字稿、Obsidian 笔记
• 一批直播稿、访谈稿、课程稿或会议纪要，用户不确定适合做书、课程还是知识库
• 已写成很多长文，但主题散、重复多、表达角度不统一
• 同一作者围绕某条方法论持续写作和输出，但还没有沉淀成稳定内容产品
• 一个混合目录里同时有文章、课件、案例、手册草稿和零散笔记

示例：

• 请读取 \x3C素材目录>，判断这些文章能不能整理成一本书，并给出书稿结构方案。
• 我有一批直播逐字稿和配套文章，帮我判断适合做书、课程还是小册子。
• 这个混合目录能不能整理成一个知识产品？如果不适合成书，也请给出替代方案。
• 你先只输出一份策划意见，我确认后你再直接生成对应初稿。

不适用场景

• 用户只是想汇总文件目录，不关心内容形态、读者定位或重组路径
• 用户已经有成熟目录，只需要续写某一章
• 用户希望完全从零构思一本书，而不是基于已有素材整理
• 文件夹里主要是图片、扫描件、录音、纯视频等材料，且尚未转为可读文本
• 用户要做的是排版、封面、营销文案或发行流程，而不是内容资产重组

默认输出目录

默认在源目录下创建 书稿策划输出/ 目录。即使最终建议不是成书，也继续使用该目录，避免为不同形态制造多套路径规则。

工作模式

根据用户请求和素材复杂度选择工作模式：

默认使用标准策划。只有在用户确认方向、明确要求生成初稿，或素材复杂到必须拆批处理时，才进入深度重构。

交付形态判断树

先判断最佳内容形态，再判断是否进入成书路径：

1. 成书：素材有稳定母题、明确读者、足够厚度和可持续扩写空间。
2. 小册子：主题集中但厚度不足，更适合短平快交付。
3. 课程：素材以讲授顺序、操作演示、练习任务或学习路径为主。
4. 系列文章：观点有价值但主题尚未形成完整体系。
5. 实务手册：素材以流程、清单、标准、案例和操作口径为主。
6. 知识库：素材多主题并存，适合持续维护和检索，而不适合线性阅读。
7. 暂不建议产品化：素材过散、重复、过时或缺少足够原创判断。

各形态的判断标准见 references/content-productization-models.md。

默认交付

本技能默认采用两阶段交付，并尽量减少用户需要阅读的文件数量。

第一阶段：先出一份策划意见

默认只输出：

只有在以下情况，才额外输出支撑文件：

• 素材规模很大，需要保留通读证据
• 用户明确要求看细表
• 主题分叉明显，需要展示筛选依据
• 输入格式复杂，需要记录预处理状态

可选支撑文件包括：

第二阶段：确认后生成对应形态初稿

如果用户确认第一阶段意见无误，则直接进入内容重构，不再先产出大批中间文件。

默认输出取决于第一阶段判断：

仅当内容过长、需要分章并行起草或用户明确要求拆分时，才输出：

完整模板见 references/output-template.md。

工作流程

Step 1：确认源目录、文件类型、工作模式与输出位置

• 确认用户给的是单一主题目录，还是多个主题混放目录
• 默认优先处理已文本化的素材，如 .md、.markdown、.mdx、.txt、.srt、.vtt
• 对 .docx、.pdf，先作为“需预处理素材”纳入清单；能直接提取文本时再进入通读
• 对课程视频、录音、播客等非文本素材，先转写为逐字稿再纳入判断
• 对图片、附件、配图目录先排除，避免把配图误识别成正文内容
• 明确采用快速盘点、标准策划还是深度重构
• 明确输出落在源目录 书稿策划输出/

不同来源的处理方式见 references/source-type-handling.md。

Step 2：先让 Agent 通读全部候选文本素材

这是本技能的主流程，不可跳过。

• 对能直接读取的文本素材，Agent 应尽量全部通读，而不是只看标题、预览或脚本统计结果
• 如果目录较大，可按批次通读，例如每批 10-20 份素材；每读完一批，立刻记录笔记
• 每份素材至少记录：
  • 一句话摘要
  • 它主要在回答什么问题
  • 它更适合作为主章节、案例、附录、课程单元、手册条目还是应移出
  • 是否存在强时效性、重复表达、深度不足、口语化过强或格式预处理问题

通读记录建议沉淀到：

• processed/agent_reading_notes.md

但该文件默认视为内部工作底稿，不应自动作为用户第一阅读入口。

更细的通读方式见 references/agent-reading-protocol.md。

Step 3：通读后先做“保留 / 降权 / 排除”筛选

在开始主题聚类之前，先把低价值内容筛掉，不要把所有素材都硬塞进最终产物。

优先排除或降权以下内容：

• 老而浅：时间较早，且只停留在信息罗列、工具介绍、表层观点，没有形成今天仍有价值的判断框架
• 过时失效：高度依赖某次产品更新、某个版本功能、某个热点事件，且难以改写为常青表达
• 重复但更弱：与另一份素材表达的是同一判断，但论证、案例、结构和表达都明显更弱
• 只有热闹没有母题：看起来吸睛，但与主线关联很弱
• 内容密度过低：篇幅不短，但信息增量很少，难以支撑章节、单元或条目

筛选时要注意：

• 老内容不等于低质量
• 短内容不等于低质量
• 排除要说明理由

筛选标准见 references/content-screening-rubric.md。

Step 4：在筛选基础上建立素材清单，脚本只做辅助

如需补路径、查漏或生成基础索引，可运行：

python3 scripts/build_article_inventory.py "\x3C源目录>" --output-dir "\x3C输出目录>/processed"

但要注意：

• 该脚本只用于补路径、查漏、做基础索引和标记需预处理素材
• 不得仅凭脚本输出就直接做主题判断
• .docx、.pdf 在脚本中只标记为需预处理，不直接解析正文
• 如果 Agent 通读记录与脚本字段冲突，以通读理解为准，再人工校正

Step 5：抽取主题和内容形态，而不是只看标题

读取清单后，至少要覆盖：

• 高密度代表素材
• 看似相近但论点不同的素材
• 可能属于边缘主题的素材
• 标题像工具测评、但正文承载方法论的素材
• 口语化很强、但内里已经有章节、课程单元或手册条目雏形的逐字稿
• 看似零散但可沉淀为知识库条目的笔记或会议纪要

不要只根据标题聚类。正文中反复出现的“问题意识、判断口径、方法论词汇、操作步骤、案例结构、叙事张力”，通常比标题更能决定最终形态。

Step 6：识别“母题”与“最合适的内容产品”

先把素材按主题簇归类，再判断它们能否收束成稳定内容产品。

重点识别：

• 作者反复回答的是哪一个核心问题
• 作者与同类写作相比真正有区分度的视角是什么
• 素材更适合线性阅读、系统学习、快速查阅，还是持续维护
• 这些内容更像“同一本书的不同章节”，还是“多个内容产品的种子”

如果目录里同时存在两条以上都足够强的主线，不要硬拼成一本书。应明确提出：

• 方案 A：聚焦为一本书
• 方案 B：拆成两本书 / 一本书 + 一套课程 / 手册 + 知识库
• 方案 C：暂不成书，先做系列文章或素材库收束

Step 7：评估成书可行性，并给出替代形态建议

按 references/book-viability-rubric.md 逐项判断：

• 主题集中度
• 核心命题清晰度
• 目标读者清晰度
• 内容厚度与互补性
• 观点区分度
• 时效风险
• 可持续扩写空间

输出时必须同时明确：

1. 最佳内容形态：成书 / 小册子 / 课程 / 系列文章 / 实务手册 / 知识库 / 暂不建议产品化
2. 成书结论：可以直接进入书稿策划 / 可以成书但需收束重写 / 暂不建议成书
3. 替代路径：如果不成书，最适合转向什么产物，以及为什么

Step 8：收束成一份 书稿策划意见.md

默认不要把分析过程拆成很多用户可见文件。

应把以下内容集中写进一份 书稿策划意见.md：

• 最佳内容形态
• 是否值得成书
• 不建议走的形态
• 推荐主命题
• 目标读者与差异化
• 推荐结构草案
• 哪些内容保留、哪些压缩、哪些删除
• 保留 / 合并 / 排除的核心原则
• 转化路径与下一步产物
• 如果用户确认推进，第二阶段将如何直接生成对应初稿

只有当用户明确要求，或素材规模特别大、争议特别多时，才把筛选清单、总表和阅读笔记额外显性输出。

Step 9：如用户确认，直接进入第二阶段生成初稿

如果用户对 书稿策划意见.md 表示认可，则直接推进，不必再停留在更多策划文件上。

默认做法：

• 先按意见中的推荐结构建立章节、单元或条目骨架
• 以现有素材为底稿做合并、删改、重写与补写
• 默认输出与推荐形态对应的单文件初稿

当素材很多时，可以：

• 用 subagents 按批次通读素材
• 用 subagents 分章、分单元或分条目起草初稿
• 但主 Agent 必须负责：
  • 统一主命题与读者对象
  • 统一术语和表达口径
  • 去除重复论证
  • 做最后的结构收束与总稿合并

Step 10：只有在必要时才回退到细分文件

以下情况才建议回退到多文件包：

• 用户明确要求逐份核对素材去向
• 需要向第三方展示筛选依据
• 主题分叉严重，需要比较多个内容形态方案
• 第二阶段已经启动，需要保留更细的编辑台账

无论输出是一份还是多份，内部都仍应完成以下判断：

• 直接保留
• 局部吸收
• 合并重写
• 拆分改写
• 仅作案例/附录/练习/条目
• 移出本产物

判断原则

1. 内容形态优先于成书冲动：不是所有素材都该写成书，先判断最适合用户目标和素材状态的形态。
2. 母题优先于素材数量：素材多不代表能成书，关键看是否围绕同一问题持续推进。
3. 区分度优先于覆盖面：一本书或课程最重要的是独特的判断框架，不是把所有话题都讲一遍。
4. 读者问题优先于作者时间线：结构应按读者理解顺序组织，而不是按素材产生顺序排列。
5. 常青内容优先于时评热度：遇到强时效内容，要评估其能否改写成长期有效的案例或论证。
6. 证据可回溯：主题判断、结构映射和删改建议都应尽量回指原文件路径。
7. 允许得出“不适合成一本书”：如果内容天然分叉，不要强行整合。
8. 全文阅读优先于脚本结论：最终判断必须建立在 Agent 已覆盖全部可读候选文本素材的前提上。
9. 先减法，再结构化：通读后先剔除低价值内容，再做结构设计，避免成品被低质量旧内容拖垮。
10. 默认减少用户阅读负担：能用一份主意见讲清楚的，不拆成 6-8 份用户文件。

输出质量要求

• 结论必须明确，不要只做模糊描述
• 必须同时说明“最佳内容形态”和“是否适合成书”
• 每个重大判断尽量附对应素材或主题簇依据
• 区分“内容已有”与“必须补写”
• 区分“适合出版成书”与“更适合课程、专栏、手册、知识库”
• 对缺失信息标注 未提及 / 待补充 / 需作者确认

协作工具

参考文件

依赖

系统依赖

Python 包

注意事项

1. 如果目录中混有大量图片、配图目录或自动生成素材，先排除再分析。
2. 如果文章横跨两个强主题，例如“法律 AI 方法论”和“通用 AI 哲学随笔”，应优先考虑拆书或拆成书 + 课程 / 知识库。
3. 如果文章标题很像资讯或测评，但正文承载了稳定的方法论，应按方法论价值而不是标题风格判断去向。
4. 如果用户已经有明确出版方向，本技能应服务于收束和整合；如果用户还没有方向，本技能应先做形态判断而不是急于起目录。
5. 默认不要向用户交付太多中间文件。能用一份 书稿策划意见.md 讲清楚的，就不要拆成 6-8 份结果。
6. 第二阶段默认直接生成对应形态初稿，不再让用户先阅读大量过渡性文件。