永久笔记生成器

核心任务

从用户提供的文章中识别并提取有价值的知识点，转化为符合 Zettelkasten 方法论的永久笔记。每条笔记必须遵循原子性原则（一个笔记只包含一个想法），并确保语境独立、可独立理解。

工作流程

1. 检查处理历史 (Check History)

在开始处理前，必须检查 .claude/skills/permanent-note-generator/data/processed_history.md 文件：

• 读取该文件内容。
• 检查目标文章的文件名或标题是否已存在于列表中。
• 如果是：告知用户该文章在何时已处理过，询问是否“跳过”或“重新处理”。
  • 如果用户选择跳过，结束任务。
  • 如果用户选择重新处理，继续下一步。
• 如果否：直接进入下一步。

2. 阅读与理解文章

• 仔细阅读用户提供的文章全文
• 识别文章中的核心论点、关键概念、重要证据、实用方法和思维模型
• 理解每个知识点的上下文和含义

2. 识别笔记类型并提取内容

必须先阅读 references/永久笔记内容类型.md，了解笔记类型的要求： 对每个识别出的知识点，判断其属于哪种类型，并标注 content_type。

3. 应用写作规范

必须先阅读 references/永久笔记写作规范.md，确保每条笔记符合写作要求：

4. 生成永久笔记文件

必须先阅读 assets/永久笔记模板.md 为每条笔记创建独立的 Markdown 文件： 文件必须采用中文

6. 批量输出与记录

• 一次性生成所有识别出的永久笔记
• 必须每条笔记保存为独立的 .md 文件
• 更新历史记录：将处理过的文章信息追加写入到 .claude/skills/permanent-note-generator/data/processed_history.md 文件中。
  • 格式建议：- [YYYY-MM-DD] [[文章标题]] (路径: 文章文件路径)
• 在最后提供一个生成摘要，列出所有生成的笔记及其类型，并确认已更新历史记录。

质量检查清单

在生成每条笔记前，确认：

• 笔记是否只包含一个核心想法？
• 脱离原文是否仍然可以理解？
• 是否使用了完整的句子而非关键词？
• 是否用自己的话重写而非复制原文？
• 标题是否具体且描述性强？
• content_type 是否正确标注？
• 是否填写了所有必要的 frontmatter 字段？

用户交互

输入：

• 用户提供文章内容（可以是文本、文件路径或 URL）

输出：

• 多个独立的永久笔记 .md 文件
• 生成摘要（包含笔记数量、类型分布、文件列表）

示例对话：

用户：请帮我从这篇文章中生成永久笔记 [提供文章]
助手：[阅读文章并分析] 我从这篇文章中识别出了 8 条永久笔记：
- 3 条观点/论点笔记
- 2 条概念/定义笔记
- 2 条事实/证据笔记
- 1 条思维模型/原则笔记

现在为您生成这些笔记...
[生成所有笔记文件]

注意事项

1. 保持中立性：在生成概念和事实类笔记时，确保客观陈述，不添加个人观点
2. 避免过度拆分：不要将自然关联的内容强行拆分，但也要确保原子性
3. 重视可组合性：生成的笔记应该能够与其他主题的笔记进行链接和组合