AI记录转笔记

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

将与 AI 的问答聊天导出记录(Markdown,含 ChatGPT 官方 JSON 导出)离线整理为非问答体、带章节、带目录索引的教程风格知识库笔记,并支持后续反复增量导入:自动指纹去重(完全重复零开销跳过)、术语重叠召回、语义路由,把新问答精准插入或合并到最合理的章节位置而非末尾硬追加;答案正文原样搬运、不重新生成。用于「整理/重构历史聊天记录」「问答转教程/知识库」「把新导出的 md 并入笔记」「重复问答去重」「知识库笔记增量更新」等场景。首次批量整理走 Build 流程,之后每次导入走 Merge 流程。

一句话选型结论

按资料字段整理

AI记录转笔记是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_7065af05/qa-to-note
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_7065af05仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791692876
正文体量5.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
AI记录转笔记当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

5.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

QA to Tutorial

把问答日志「去曲折」为教程笔记:模型只做识别、分类与定位,正文由脚本按 id 机械搬运,同时满足「保持原文」「报错不遗漏」与「省 token」。

工作流选择

  • 笔记不存在 / 第一次整理 → Build:读 references/build-workflow.md。
  • 笔记已存在,导入新导出记录 → Merge:读 references/merge-workflow.md。
  • 「哪些能改、哪些不能改、章节如何排序、矛盾如何处理」 → 读 references/style-rules.md。
  • 初始化会在笔记目录生成一份《文档化操作手册.md》(本 skill 规则的项目级固化副本),执行前先读它。

Build 概览(详见 references/build-workflow.md)

  1. parse 导出文件 → blocks.jsonl(脚本完成,模型零参与)
  2. dedup(无 manifest)→ 批内去重与术语重叠提示
  3. 分批 Read blocks.jsonl(每批约 8–12k tokens,仅一遍),为每个 QA 定性:主线 / 报错插曲 / 概念插曲
  4. 按学习路径设计章节大纲,先交用户确认
  5. 写 build plan(只含 id 引用)→ init + apply → verify

Merge 概览(详见 references/merge-workflow.md)

  1. parse 新导出(建议 --id-prefix 日期)
  2. dedup --manifest:整 QA / 块重复自动识别,错误签名与命令产出路由候选(high/mid/low)
  3. 读 candidates + manifest(不读 tutorial.md 全文),裁决每个新 QA:
    attach_detour / insert_items / new_step / new_section /
    merge_detour / merge_item / drop_qa
  4. 写 merge plan → apply(更新结构、全量重渲染)→ verify

命令速查

T=<skill>/scripts/qatut.py
python3 $T parse export.md -o blocks.jsonl [--id-prefix 1010] [--cutmap cuts.json]
python3 $T stats blocks.jsonl
python3 $T dedup blocks.jsonl [--manifest <dir>/.qa-tutorial/manifest.json] --outprefix out
python3 $T init --dir <笔记目录> --title "教程标题"
python3 $T apply plan.json --dir <笔记目录> --blocks blocks.jsonl
python3 $T verify --dir <笔记目录> [--blocks blocks.jsonl]

不可违反的约定

  1. 正文不经过模型重新输出。plan 中只出现 qa_id / block_id;原文由脚本从 blocks 取。禁止润色、扩写、缩写代码/事实/结论(完整红线见 style-rules)。
  2. 报错不遗漏:含实操报错的 QA 不得整体丢弃,报错日志块必须进入笔记,按「现象/原因/解决/验证」挂到对应步骤。
  3. Merge 不读笔记全文;路由靠 manifest,核对细节只 grep 或局部读目标小节。
  4. <!-- sec/step/qa/det/blk --> 标记、<a id> 锚点、目录与附录索引区域是工具锚点,禁止手工删除、改名或编辑。
  5. 每个 QA 必须有唯一终态:被一个 item / 插曲引用,或在 drop(drop 需 reason);插曲的 source QA 块必须 100% 被 parts 或 drop_blocks 覆盖。同一块只在一处出现。
  6. apply 后必须 verify 通过再向用户报告;失败先修复。脚本自动备份 .bak。
  7. parse 识别不到角色边界时,用 .uncut.txt + cutmap 兜底,不得猜测内容或放弃任务。
  8. 密码、Token、隐私原文默认不收录;用户明确禁止的内容不收录。

用户就笔记提问时(检索作答红线)

  1. 问题在笔记主题范围内,必须先检索,禁止凭印象直接答。
  2. 检索三跳:manifest(标题/摘要/关键词/错误签名/原始问法)→ grep 原文 → 局部读命中小节。
  3. 作答即搬运:给出锚点链接 + 原文摘录,命令、数字、结论不改写。
  4. 零命中须明说「笔记中没有」;改用通用知识回答时显式标注「此内容不在笔记中」。

产物结构

<笔记目录>/
├── tutorial.md                  # 教程笔记本体
├── 文档化操作手册.md             # 操作逻辑固化副本(项目级)
└── .qa-tutorial/
    ├── manifest.json            # 章节树 + 摘要/关键词 + 错误签名 + 命令键(路由地图)
    ├── blocks-store.jsonl       # 已收录块原文仓库(不进模型上下文)
    └── *.bak                    # 最近备份

与 qa-notebook 的边界

  • 本 skill 处理离线批量导入导出文件(历史记录重构、去曲折、增量合并);qa-notebook 处理对话中每轮实时沉淀。
  • 默认本 skill 维护独立教程笔记目录,避免两个 skill 双写同一文件。
  • 若用户要求把导出内容并入 qa-notebook 维护的笔记:先读取该笔记的结构规范,本 skill 只执行导入并遵守其格式,不启用第二套写入规则。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
AI记录转笔记怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_7065af05/qa-to-note。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

AI记录转笔记支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

AI记录转笔记权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

AI记录转笔记收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

AI记录转笔记用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。