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把长视频/文章/PDF/推文转成 Quiz-First…

当用户给出 YouTube、X/Twitter、网页或 PDF 链接/文件并希望「整理/摘要/学习」时，用先测验后讲解的方式生成带测验结果的学习笔记。

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来自 wildcoder 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

把长视频/文章/PDF/推文转成 Qui特定

解决思路

  1. Phase 1 内容类型检测：按输入模式自动判定类型——`youtube.com`/`youtu.be` → YouTube；`x.com`/`twitter.com` → X/Twitter；其他 `http://`/`https://` → Webpage；`.pdf` 文件路径 → PDF；不明确时用 AskUserQuestion 让用户选择类型。
  2. Phase 2 用 Task agent（subagent_type: general-purpose）处理长内容以保护主会话上下文，prompt 中按顺序执行：1) 按类型提取内容 2) 文本清洗（去编号、时间戳，只留纯英文文本）3) 提取 5-10 个核心关键词 4) 对每个关键词做 WebSearch 5) 生成 3-5 句核心摘要 6) 提炼 3 条主要洞察 7) 基于摘要与洞察生成测验素材 8) 保存 md 文件到 `research/digests/{type}/{YYYY-MM-DD}-{sanitized-title}.md`。
  3. X/Twitter 提取：不用 Task agent（内容短），直接运行 `python3 .claude/skills/fetch-tweet/scripts/fetch_tweet.py "{URL}" --json`，使用字段 `tweet.text`、`tweet.author`、`tweet.likes/retweets/views`、`tweet.quote`、`tweet.media`；有引用推文时一并纳入分析；保存到 `research/digests/tweet/{YYYY-MM-DD}-{author}-{short-topic}.md`。
  4. YouTube 提取：先 `yt-dlp --write-auto-sub --sub-lang "en" --skip-download --convert-subs vtt -o "%(title)s" "{URL}"` 拉字幕，再用 sed/tr/grep 管道清洗：`sed -E 's/^[0-9]+$//'` 去编号、`sed -E 's/[0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2}.*//g'` 去时间戳、`sed -E 's/<[^>]+>//g'` 去 HTML 标签、`tr -s '\n'` 压缩空行、`grep -v '^$'` 删空行。
  5. Webpage 提取：必须用 claude-in-chrome（禁止 WebFetch），流程为 `tabs_context_mcp` → `tabs_create_mcp` → `navigate` 到 URL → `get_page_text` → 滚动加载更多内容 → 再次 `get_page_text` 确认补充内容 → 必要时 `read_page` 理解结构。
  6. PDF 提取：直接用 Read 工具读取 `file_path="{PDF 路径}"`，可同时识别文本与图片、按页处理、识别表格/图表；大文件先看目录再分页范围处理。
  7. Web 研究：从提取文本中识别 5-10 个核心关键词后并行 WebSearch，查询如 `"{关键词1} explained"`、`"{关键词2} research"`、`"{作者/讲者} {主题}"`、`"{核心概念} fundamentals"`。
  8. 保存的 md 文件结构：YAML frontmatter（title、type、url、author、date、processed_at、keywords）+ 核心摘要 + 主要洞察（3 条）+ Web 研究结果（按关键词列发现与来源 URL）+ 清洗后的原文 + Quiz 素材（基础/中级/深化各 3 题候选，共 9 题）。
  9. Quiz 素材生成顺序：必须先写完「核心摘要」和「主要洞察」，再据此出题；只考核心主题，排除日期、统计数字、细枝末节。
  10. Phase 3 主会话只 Read Task agent 生成的 md 文件，不读原始长文本，以最大化上下文效率。
  11. Phase 4 Pre-Quiz：用 AskUserQuestion 出 3 道题（PQ1 核心概念、PQ2 作者强调的信息、PQ3 最重要原则），每题 4 个选项；立即显示对错，答错时提示「请在内容中确认这部分」，并制造知识缺口（「现在看内容会想找到答案」）。
  12. Phase 5 按 Pre-Quiz 结果提供内容选择：只给答错题相关章节 / 3 条核心洞察 / 完整摘要+洞察 / 直接进入正式测验；答错题相关章节按类型定位（YouTube 时间戳、Webpage 段落、PDF 页/节）。
  13. Phase 6 正式测验 9 题，分 3 阶段 × 3 题，用 AskUserQuestion 逐阶段进行：阶段 1 基础（核心信息、主要概念）、阶段 2 中级（概念间关系、论据连接）、阶段 3 深化（案例分析、应用、具体数据）；每阶段结束立即给出答案与解析。
  14. Phase 7 Elaborative Interrogation：测验后用 AskUserQuestion（multiSelect）让用户选想深入的概念，对选中概念追问「为什么这是对的？」、指出内容中的依据位置（时间戳/页/节），并用 Web 搜索补充背景。
  15. Phase 8 Foundation Expansion：并行 WebSearch 3-5 条（如 `"{核心概念} fundamentals explained"`、`"{核心概念} 基础原理"`、`"{理论/方法} research paper original"`、`"{作者/讲者} other works recommendations"`），整理为基础概念表（概念/说明/来源）、先修知识、后续学习、相关研究。
  16. Phase 9 扫描 `research/digests/` 下已有 digest，列出与本次内容相关的历史学习记录表（标题/类型/连接点/日期），并用 mermaid graph 画出知识网络。
  17. Phase 10 把 Pre-Quiz 结果、正式测验结果（分数、错题笔记）、Elaborative Interrogation 追加写回 Phase 2 生成的 md 文件（基础内容已在 Phase 2 保存，此处只追加学习结果）。
  18. Phase 11 用 AskUserQuestion 提供后续选项：同内容换题重测 / Deep Research（见 `references/deep-research.md`）/ 推荐相关内容 / 结束。
  19. 强制 Quiz-First 模式：不提供模式选择，始终先测验；即使用户要求「只要摘要」「不要测验」，也先劝说「Quiz-First 学习效果高 9-12%，先做 3 题吧」，仅在强烈坚持时才给摘要并附测验建议。
  20. YouTube 字幕语言优先级：韩语手动 → 英语手动 → 韩语自动 → 英语自动；可用 `--list-subs` 查字幕列表，需要登录时加 `--cookies-from-browser chrome`。
  21. 可复用资源：`scripts/extract_metadata.sh`（YouTube 元数据）、`scripts/extract_transcript.sh`（YouTube 字幕）、`references/quiz-patterns.md`（题型）、`references/deep-research.md`（深度研究工作流）、`references/learning-science.md`（学习科学依据）。

适用边界 · 注意事项