1实现原理 · 为什么它能做到
站点条目『Tapestry Sources』在本 pin commit 无同名目录（仓库只有 7 个 skill：learn-this / article-extractor / youtube-transcript / ship-learn-next / scrum-sage / session-log / unblock-action），本报告按『下载文章、PDF、YouTube 字幕源材料』这一描述映射到内容获取总编排 learn-this，并以它实际调用的 article-extractor 与 youtube-transcript 作为下载实现取证。
README.md
| [Learn This](#0-learn-this-) | One command to extract content from any URL and turn it into an action plan. |
注：映射依据见 verification.second_pass 的两条记录（名为 tapestry-sources 的目录 unlocatable；映射到 learn-this 为 discrepancy 级说明）。learn-this 的 description 逐字覆盖三源：'Automatically detects content type (YouTube video, article, PDF) and processes accordingly.'
内容获取靠 URL 类型分派：YouTube 走 yt-dlp、文章走 readability/trafilatura、PDF 走 curl+pdftotext，检测与分派全部写成可直接执行的内联 bash。
learn-this/SKILL.md
elif [[ "$URL" =~ \.pdf$ ]] || curl -sI "$URL" | grep -iq "Content-Type: application/pdf"; then CONTENT_TYPE="pdf"
注：YouTube 判定用 'if [[ "$URL" =~ youtube\.com/watch || "$URL" =~ youtu\.be/ || "$URL" =~ youtube\.com/shorts ]]'，其余默认 article；PDF 还会发一次 HEAD 请求看 Content-Type。SKILL.md 内嵌完整 'Complete Tapestry Workflow Script'（#!/bin/bash, Usage: tapestry <URL>）供 agent 照抄执行。
YouTube 分支是 yt-dlp 抓自动字幕 + 内联 Python 去重清洗成纯文本的固定套路，并用视频标题命名输出文件。
learn-this/SKILL.md
yt-dlp --write-auto-sub --skip-download --sub-langs en --output "temp_transcript" "$URL"
注：紧随其后的内联脚本用 'seen = set()' 逐行过滤 WEBVTT/Kind/Language/'-->' 行并解 HTML 实体，输出 "${VIDEO_TITLE}.txt"，最后 'rm -f temp_transcript.en.vtt'。youtube-transcript/SKILL.md 是同一套流程的展开版（含手动字幕优先、Whisper 兜底、删除音频等）。
文章分支是三级降级链：reader（Mozilla Readability）→ trafilatura → curl + 内联 HTMLParser，缺工具时按 npm/pip 现场安装。
article-extractor/SKILL.md
### Option 1: reader (Recommended - Mozilla's Readability) ```bash command -v reader ```
注：安装命令在同文件：'npm install -g @mozilla/readability-cli' 与 'pip3 install trafilatura'；兜底是 'curl -s "URL" | python3 -c "…class ArticleExtractor(HTMLParser)…"'，跳过 script/style/nav/header/footer/aside/form。标题分别从 markdown 首行、trafilatura --json 的 title、或 <title> 正则取。
PDF 分支最简：curl -L 下载后用 pdftotext 抽取，缺 poppler 时不阻塞——保留 PDF 并提示安装命令。
learn-this/SKILL.md
echo "⚠️ pdftotext not found. PDF downloaded but not extracted." echo " Install with: brew install poppler"
注：抽取成功时会问是否保留原始 PDF（'echo "Keep original PDF? (y/n)"），否则 rm 掉；产物是 ${PDF_FILENAME%.pdf}.txt。
所有分支都以『标题转安全文件名 + 落到当前工作目录』收尾：清 / : ? " < > |、截断 80-100 字符再拼 .txt。
learn-this/SKILL.md
FILENAME=$(echo "$ARTICLE_TITLE" | tr '/' '-' | tr ':' '-' | tr '?' '' | tr '"' '' | cut -c 1-80 | sed 's/ *$//')
注：YouTube 分支对 VIDEO_TITLE 用同类清洗；article-extractor/SKILL.md 另有更完整的 tr 链与 '< 100 chars' 建议。
内容获取只是前半程：拿到 txt 后 learn-this 强制（'Always create an action plan'）调用 ship-learn-next 生成 5-rep 行动计划，交付『内容文件 + 计划文件』两份产物。
learn-this/SKILL.md
**IMPORTANT**: Always create an action plan after extracting content.
注：对应 skills 表里 learn-this 的定位是 'The unified workflow that orchestrates everything'（README）；本条目的『下载源材料』能力即 SKILL.md 的 Step 1-2。
2核心能力
01按 URL 自动识别内容类型（YouTube / 文章 / PDF）并分派对应抓取路径
02下载 YouTube 字幕并清洗去重为可读纯文本（转写文件按视频标题命名）
03无字幕视频的兜底转写：先报音频体积并等用户确认，再下载音频交 Whisper 转写
04从任意文章页提取正文（三级工具降级，含无依赖的内联 HTML 解析兜底）
05下载 PDF 并用 pdftotext 抽取文本（可选保留原文件）
06文件名工程：从标题生成跨平台安全、长度受限的 .txt 文件名
07依赖缺失时自动安装（brew / apt / pip / npm 四条路径）
08将抓取结果转交下游（ship-learn-next 生成 5-rep 行动计划），形成『取源 → 成计划』的单一入口
3外部依赖
| 类型 | 依赖 |
|---|---|
| cli | yt-dlp（字幕/元数据/音频下载） |
| cli | reader（@mozilla/readability-cli 或 reader-cli，文章提取首选） |
| cli | trafilatura（Python 文章提取备选） |
| cli | curl（PDF 下载与文章兜底抓取） |
| cli | pdftotext（poppler，PDF 取文） |
| cli | whisper（openai-whisper，仅在完全无字幕时使用） |
| cli | python3（VTT 去重清洗与 HTML 兜底解析的内联脚本） |
| network | YouTube（经 yt-dlp 取字幕/元数据/音频） |
| network | 目标网页（用户给的任意 URL：HEAD 探测、curl 抓 HTML、reader/trafilatura 拉正文） |
| network | 包管理器源（Homebrew / apt / PyPI / npm registry）——依赖自动安装路径上的网络出口 |
4风险提醒 风险提醒：黄色 · 留意使用
风险提醒：黄色 · 留意使用
- 抓取内容直通下游模型 — 网页正文与字幕是不可信外部文本，落盘后作为 'learn-this' 完整流程的输入交给模型改写；恶意页面/字幕可植入指令影响产出，skill 无任何来源标注或内容消毒步骤。
- 任意 URL 抓取与命令拼接 — URL 直接进入 curl/reader/trafilatura/yt-dlp 命令行（普遍有双引号但无 scheme 白名单与格式校验），内联 python 片段中还把文件名变量拼进 'open(...)'；理论上可被带引号/换行的输入破坏脚本结构（本机自用场景风险有限）。
- 运行时安装第三方软件（含 sudo） — 缺依赖时按 SKILL.md 直接执行 brew/apt/pip/npm 安装命令，Linux 路径需要 sudo；供应链与权限面由用户环境决定，skill 不做校验也不锁定版本。
- 版权与站点条款 — 抓取文章正文、YouTube 字幕，必要时下载音频转写，属批量取用他人内容的场景；README/SKILL.md 未涉及版权、robots.txt 或平台条款，使用者需自行判断。
- 无质量校验 — 抓取失败与『抓到的是导航/广告垃圾』在提示词层无法区分（兜底 HTMLParser 明确 'less reliable'），落盘前只做字符清洗与去重，不做内容完整性检查。
风险提醒：黄色，留意使用。按统一分档：本 skill（内容取源路径）不做任何凭证/账号读取，外发对象可预期——YouTube 公开字幕、用户自己给的 URL、官方包管理器源，属『常规网络调用 + 本地读写』；但它确实会执行下载型 CLI（yt-dlp/curl/reader/trafilatura）、把远端内容落盘，并在缺依赖时用 brew/apt/pip/npm 现场安装（含 sudo），因此高于纯本地档（蓝）而不到橙——橙档的触发条件（凭证/cookie 读取、或依赖第三方插件镜像）在此不成立（Whisper 为可选本地模型、无镜像/无代理）。主要注意点为任意 URL 抓取 + 自动安装 + 抓取内容作为下游模型输入。
5第二遍独立确认
- [unlocatable] 任务表 name_slug=tapestry-sources 对应的 skill 目录 — git ls-tree -r HEAD 列名：LICENSE、README.md、article-extractor/SKILL.md、install.sh、learn-this/SKILL.md、scrum-sage/SKILL.md、session-log/SKILL.md、ship-learn-next/SKILL.md、unblock-action/SKILL.md、youtube-transcript/SKILL.md——无 tapestry-sources 或任何 sources 命名的目录/SKILL.md；pool.json 侧该条目 path="{空}"、来源为 awesome-skills.com 的 repo 级摘要。按任务书规则记为 unlocatable，不硬造目录。
- [discrepancy] 映射决定：以 learn-this 作为本条目主体 — 站点摘要『Download sources from articles, PDFs, and YouTube video transcripts』与 learn-this frontmatter description 的三源检测（'Automatically detects content type (YouTube video, article, PDF)'）逐项对应，仓库内没有第二个覆盖三源的入口（article-extractor 只做文章、youtube-transcript 只做视频）。故 skill.path 记为 learn-this，报告显式说明这是映射而非同名命中；如需严格一一对应，本条目应在站点侧标注为 repo 级条目。
- [ok] 文章三级降级链真实存在 — article-extractor/SKILL.md '## Extraction Methods' 依次 Method 1 reader、Method 2 trafilatura、Method 3 兜底 curl + 内联 HTMLParser；'## Complete Workflow' 用 if command -v reader / elif command -v trafilatura / else 分支实现，与 learn-this Step 2 的 case 一致。
- [ok] YouTube 三段策略与确认门 — youtube-transcript/SKILL.md 明列 Option 1 --write-sub、Option 2 --write-auto-sub、Option 3 Whisper（'**ONLY use this if both manual and auto-generated subtitles are unavailable.**'），且 Whisper 前有体积展示+等待确认、安装前再次等待确认、转写后询问是否删除音频——确认门原文均在。
- [ok] PDF 分支的 pdftotext 与降级 — learn-this Step 2 PDF 段：curl -L 下载 → if command -v pdftotext → pdftotext 取文并可选删 PDF；否则打印 'pdftotext not found' 与 brew/apt 安装提示并保留 PDF 作为产物。
- [ok] 无凭证读取（重要：决定档位） — 对 learn-this/article-extractor/youtube-transcript/install.sh/README 扫描 .env|API_KEY|token|secret|cookie|login 无命中；yt-dlp 未使用 --cookies-from-browser，Whisper 为本地模型，无任何账号依赖。故 credential_reads 为空、档位落黄而非橙。
- [ok] 文件名清洗与写盘范围 — 清洗链在 learn-this（article 行）与 article-extractor（tr '/' '-' / tr ':' '-' / cut -c 1-80|100）均存在；产物写当前目录，中间文件 rm；install.sh 只写 $HOME/.claude/skills（SOURCE 目录为脚本自身所在目录）。
- [ok] 安装命令是否需要提权 — youtube-transcript/SKILL.md 的 Linux 路径为 'sudo apt update && sudo apt install -y yt-dlp'（需要 sudo）；macOS/pip/npm 路径无需提权。已如实写入 scripts_executed 与 external_deps。
6结论
适合：适合：想把自己正在看的文章/论文 PDF/技术视频一键转成可读文本（并顺带生成行动计划）的知识工作者；愿意在本地装 yt-dlp/trafilatura/poppler 等工具的开发者；需要跨宿主（Claude Code 等）搬同一套取源流程的用户（纯文本 skill，无运行时依赖）。
不适合：不适合：需要凭证/登录态才能访问的内容（付费墙、私有仓库、需 cookie 的站点——skill 无登录能力，article-extractor 明确写 'Paywall or login required → Cannot extract'）；不愿让 agent 在本机安装软件或执行 sudo 的环境；对内容出处与合规有硬要求的团队（无来源标注、无版权处理）；以及期望精确字幕（Whisper base 模型精度、yt-dlp 自动字幕质量有限）或需要批量/大规模抓取的场景。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 tapestry-sources.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent1da7c419a2dedca5…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库michalparkola / michalparkola/tapestry-skills
原始 GitHubmichalparkola/tapestry-skills ↗
Stars543
最近推送2026-03-11
本 skill commit
80e1dc56df许可MIT（仓库根 LICENSE 文件；GitHub API spdx=MIT）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
本站镜像与 GitHub 原始是不同来源：本站锁定 commit 快照经 /r2 分发；GitHub 为实时上游，内容可能已更新。