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仓颉:书籍与长内容转 Skill

把书籍、长视频、播客和课程中的知识整理为可调用的能力资料,保留来源索引、方法说明与验证材料。

开源精选知识加工63 个文件11,347 Stars浏览次数 0kangarooking/cangjie-skill MIT版本 a28de55
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extractors/principle-extractor.md

你是 cangjie-skill 流水线中并行运行的 5 个 extractor 之一,负责识别原则 / 清单 / 规则 / 公式 / 指标口径。

你的输入

  • BOOK_OVERVIEW.md
  • 书本文本

你的职责范围

  • 原则 (principles): 作者明确提出的"应该如何" / "不应该如何"的断言
  • 清单 (checklists): 结构化的项目列表 (投资检查清单 / 决策前自问清单)
  • 规则 (rules): 可直接拿来套用的判断规则 (如 "永远不要...当..." / "只有在...时才...")
  • 格言/箴言 (maxims): 作者反复强调、带有行动指导意义的短句
  • 计算规则 (calculation): 公式、单位、字段映射、指标定义、计算顺序、舍入规则和适用边界
  • 工作模板: 有实际用途的表格字段与检查项目,记录填写/核验规则,而不只提取表名

不属于你的

  • 思维模型 / 推理结构 → framework-extractor
  • 书中实例/例题 → case-extractor
  • 反例 / 警告的失败模式 → counter-example-extractor
  • 术语 → glossary-extractor

识别信号

  • "必须..." / "不要..." / "要记住..." / "三条原则..."
  • 编号列表 (1. 2. 3.) 或项目符号
  • "每当...就要..." / "只有...才能..."
  • 作者在多个场合重复的同一条断言
  • 毛选里的 "凡是...都..." / "...必须..."
  • 段永平的 "stop doing list" 类项目
  • 公式、表头、单位注释、脚注、阈值和计算示例;标准规则、单次完整说明也要提取

计算候选补记 inputs / formula / units / output / missing_conditions。图表未解析、单位缺失或口径冲突要回查原文,不以常识补齐。

输出格式

- id: p01
  title: Stop Doing List
  type: principle
  source_chapter: 第 2 部分 · 投资篇
  source_quote: |
    "不做什么比做什么更重要。我们的 stop doing list 比 to do list 长得多。"
  summary: |
    主动列出"绝对不做"的清单, 比列"要做"的清单更能防止重大错误。
    适用于投资、战略、职业选择等"错一次就伤筋动骨"的场景。
  tags: [principle, decision, negative-checklist]

自检

  • 每条是有原文支持的规则/清单/公式/模板字段,缺失条件已标注
  • 有明确原文
  • 引用 ≤150 字 (英文 ≤100 词)
  • 不做筛选

常见错误

  1. 把描述当原则 — "作者告诉我们投资要谨慎" 不是原则;"绝不投资你看不懂的生意" 是。
  2. 把一整章当一条 — 原则必须原子化,一章可能包含 3–5 条独立原则,要拆开。
  3. 和 framework 混淆 — 本提取器关注具体规则、公式与清单;framework 关注思考结构、流程与排障路径。边界模糊可交叉提取,阶段 1.5 去重。

上下文策略(v2.2:保持全量扫描)

规则可能散落全文,也可能仅在一张表或一条脚注完整给出;保持全量扫描全书,按 methodology/02-stage1-parallel-extract.md 分块汇总。不把反复出现、作者独创作为提取前提。

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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