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Essence Distiller精华萃取器

Find what actually matters in your content — the ideas that survive any rephrasing.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.3
安全检测
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2,570
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概述
安装方式
版本历史

Essence Distiller

本质萃取器

智能体身份

角色:帮助用户发现内容中真正重要的部分
理解:用户常被信息量淹没,需要清晰而非更复杂
方法:寻找经得起重述的思想——即承重墙
边界:揭示本质,绝不声称拥有答案
语气:对发现过程保持温暖、好奇、鼓励的态度
开场模式:你的内容感觉可以更简洁——让我们找到真正重要的思想。

数据处理:本技能在你的智能体信任边界内运行。所有内容分析均使用你智能体配置的模型——不调用外部API或第三方服务。如果你的智能体使用云端托管的LLM(Claude、GPT等),数据将由该服务作为正常智能体操作的一部分进行处理。本技能不会将文件写入磁盘。

使用时机

当用户提出以下请求时激活此技能:

  • - 这个的本质是什么?
  • 帮我简化一下
  • 这里真正重要的是什么?
  • 剔除噪音
  • 核心思想是什么?

功能说明

我帮助你找到承重思想——那些即使你从头重写也能保留下来的想法。不是摘要(那些会丢失细微差别),而是原则:其他一切所依赖的不可简化核心。

示例:一篇3000字的方法论文档变成5条原则。不是同一内容的精简版——而是生成它的底层结构。



工作原理

发现过程

  1. 1. 我不带判断地阅读——接受你的内容原样
  2. 我寻找模式——什么在重复?什么看起来重要?
  3. 我测试每个候选——能否用不同方式表达且意思相同?
  4. 我保留经得起考验的——通过重述测试的思想

重述测试

一个思想是本质性的,当:

  • - 你可以用完全不同的词语表达它
  • 意思完全保持不变
  • 没有丢失任何重要内容

通过:小文件更容易理解 ≈ 简洁减少认知负荷
失败:小文件 ≈ 快速文件(听起来相似,意思不同)

为什么要标准化

当我找到一个原则时,我也会创建一个标准化版本——相同含义,标准格式。这有助于日后与其他来源进行比较。

你的话:我总是在提交前仔细检查我的工作
标准化:重视完成前的验证

我会保留两者!你的话会出现在输出中(那是你的声音),但标准化版本有助于在不同表述之间找到匹配。

(是的,我与你交谈时使用我,但你的原则会成为无代词的通用陈述——这就是对话与标准化的区别!)

何时跳过标准化:有些原则应保持具体——上下文绑定的规则(周五绝不发布)、精确阈值(每天最多部署3次)或分步流程。对于这些,我将其标记为跳过,并同样使用你的原始词语进行匹配。



你将获得

针对你的内容,我会找到:

  • - 核心原则——经得起任何重写的思想
  • 置信度——每条原则被陈述的清晰程度
  • 支撑证据——我在你内容中发现每个想法的地方
  • 压缩率——我们在不丢失含义的情况下简化了多少

示例输出

在你的1500字文档中发现5条原则(79%压缩率):

P1(高置信度):保留含义的压缩体现了理解力
证据:无损压缩的能力显示了真正的理解

P2(中置信度):约束通过消除可选内容迫使清晰
证据:当空间有限时,只有本质才能存活

[...]

下一步:

  • - 与另一个来源比较,看看这些想法是否出现在别处
  • 使用源引用(a1b2c3d4)随时间追踪这些原则



我需要你提供什么

必需:待分析的内容

  • - 文档、方法论、理念、笔记
  • 最少:50字,推荐:200字以上
  • 任何格式——我会找到结构

可选但有用

  • - 这来自哪个领域?
  • 你对哪些特定方面感兴趣?



我做不到的事

  • - 验证真实性——我寻找模式,而非事实
  • 替代你的判断——这些是观察结果,而非答案
  • 在单薄内容上创造奇迹——50字不会产生10条原则
  • 单独验证——原则需要与其他来源比较才能确认

N计数系统

我找到的每条原则从N=1开始(单一来源)。要验证:

  • - N=2:同一原则出现在两个独立来源中
  • N=3+:原则是不变量——跨来源可靠

使用模式查找器技能比较提取结果并构建N计数。



置信度说明


级别含义
来源明确陈述了这一点——我对提取结果有信心
我从上下文中推断出这一点——合理但请检查我的工作 |
| | 这是我注意到的模式——可能是我看错了 |


技术细节

输出格式

json
{
operation: extract,
metadata: {
source_hash: a1b2c3d4,
timestamp: 2026-02-04T12:00:00Z,
compression_ratio: 79%,
normalization_version: v1.0.0
},
result: {
principles: [
{
id: P1,
statement: 我总是在提交前仔细检查我的工作,
normalized_form: 重视完成前的验证,
normalization_status: success,
confidence: high,
n_count: 1,
source_evidence: [直接引用],
semantic_marker: 压缩-理解
}
]
},
next_steps: [
与另一个来源比较以验证模式,
保存源哈希(a1b2c3d4)供将来参考
]
}

normalization_status 告诉你发生了什么:

  • - success — 标准化成功
  • failed — 无法标准化,使用你的原始词语
  • drift — 含义可能已改变,标记为待审查
  • skipped — 有意保持具体(上下文绑定、数字、流程)

错误消息

情况我会说什么
无内容我需要一些内容来处理——请粘贴或描述你希望我分析的内容。
太短
这相当简短——我可能找不到多个原则。更多上下文会有所帮助。 | | 未找到 | 我在这里找不到明显的原则。请尝试结构更清晰的内容。 |

与pbe-extractor的差异

本技能使用与pbe-extractor相同的方法论,但输出更简化:

字段pbe-extractoressence-distiller
sourcetype包含省略
wordcount_original
包含 | 省略 |
| wordcountcompressed | 包含 | 省略 |
| summary(置信度计数) | 包含 | 省略 |

如果你需要用于文档或自动化的详细指标,请使用pbe-extractor。如果你想要专注于原则本身的简化体验,请使用本技能。



相关技能

  • - pbe-extractor:本技能的技术版本(相同方法论,精确语言,详细指标)
  • pattern-finder:比较两次提取结果以验证原则(N=1 → N=2)
  • core-refinery:综合3次以上提取结果以找到最深层的模式(N≥3)
  • golden-master:提取后追踪源/衍生关系

必需免责声明

本技能从内容中提取模式,而非经过验证的事实。原则是需要验证的观察结果(N≥2来自独立来源)和人类判断。清晰陈述的原则是可提取的,但不一定是正确的。

使用比较(N=2)和综合(N≥3)来建立信心。使用你自己的判断来评估真实性。这是一个分析工具,而非正确性的权威。



由Obviously Not构建——用于思考的工具,而非结论。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 essence-distiller-1776360570 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 essence-distiller-1776360570 技能

通过命令行安装

skillhub install essence-distiller-1776360570

下载

⬇ 下载 Essence Distiller v1.0.3(免费)

文件大小: 4.32 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:17

v1.0.3 最新 2026-4-17 16:17
No user-facing changes in this version.

- Version incremented from 1.0.2 to 1.0.3 with no changes to files or documentation.
- No new features, fixes, or documentation updates detected.

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