Content Collector Skill

---
name: content-collector
description: Automatically collect and archive content from shared links in group chats. When a user shares a link (WeChat articles, Feishu docs, web pages, etc.) in any group chat and asks to archive/collect/save it, this skill triggers to fetch the content, create a Feishu document, and update the knowledge base table. Use when: (1) User shares a link and asks to "收录/转存/保存" content, (2) Need to archive web content to Feishu docs, (3) Building a personal knowledge base from shared links, (4) Organizing learning materials from various sources.
---

# Content Collector - 链接内容自动收录技能

## Overview

This skill enables automatic collection and archiving of content from shared links into a structured knowledge base.

**Core Workflow:**
```
Detect Link → Fetch Content → Create Feishu Doc → Update Table
```

## When to Use

### 模式1：主动触发（显式关键词）
当用户消息包含以下**触发词**时，立即执行收录：
- "收录" / "转存" / "保存" / "存档" / "存一下" / "归档" / "备份" / "收藏"
- "存到知识库" / "加入知识库" / "转飞书"

**示例：**
- "这个链接收录一下"
- "存到知识库"
- "转存这篇教程"

### 模式2：静默收录（自动检测）
在**群聊场景**中，自动检测以下链接并静默收录：
- 飞书文档/表格/Wiki（feishu.cn）
- 微信公众号文章（mp.weixin.qq.com）
- 技术博客/教程站点
- 知识分享类链接

**静默收录条件：**
1. 消息来自群聊（非私聊）
2. 消息包含可识别的知识类链接
3. 用户没有明确拒绝的意图

**两种模式优先级：**
```
检测到主动触发词 → 立即收录（显式模式）
未检测到触发词但检测到链接 → 静默收录（隐式模式）
```

## Supported Link Types

| Type | Example | Fetch Method |
|------|---------|--------------|
| WeChat Article | `https://mp.weixin.qq.com/s/xxx` | kimi_fetch |
| Feishu Doc | `https://xxx.feishu.cn/docx/xxx` | feishu_fetch_doc |
| Feishu Wiki | `https://xxx.feishu.cn/wiki/xxx` | feishu_fetch_doc |
| Web Page | General URLs | kimi_fetch / web_fetch |

## Global Availability (全局可用配置)

**生效范围：所有用户、所有群聊**

本技能已配置为全局可用，支持以下对象：

| 对象类型 | 支持状态 | 说明 |
|---------|---------|------|
| **所有用户** | ✅ 可用 | 任何用户分享的链接均可被收录 |
| **所有群聊** | ✅ 可用 | 支持技能中心群、养虾群、学习群等所有群组 |
| **私聊消息** | ✅ 可用 | 用户私信分享链接也可触发收录 |
| **多渠道** | ✅ 可用 | 飞书、其他渠道统一支持 |

**权限说明：**
- 任何用户均可触发收录（无需管理员权限）
- 收录的文档统一存储到指定的知识库目录
- 所有用户均可查看已收录的文档

---

## Installation & Permission Check (安装与权限检查)

在正式使用本技能前，系统必须自动或引导用户完成以下权限校验，以确保流程不中断：

### 1. 飞书权限清单
| 权限项 | 验证工具 | 目的 |
|-------|---------|------|
| **OAuth 授权** | `feishu_oauth` | 获取操作飞书文档和表格的用户凭证 |
| **知识库写入权限** | `feishu_create_doc` | 确保能在指定的 Space ID 下创建节点 |
| **多维表格编辑权限** | `feishu_bitable_app_table_record` | 确保能向指定的 app_token 写入记录 |
| **图片上传权限** | `feishu_im_bot_upload` | 允许将本地图片同步至飞书素材库 |

### 2. 预检流程 (Pre-flight Check)
每次“安装”或配置更新后，执行以下检查：
1. **验证 Space ID 可访问性**：尝试在指定目录下获取节点列表。
2. **验证 Table 结构**：检查 `关键词`、`原链接` 等必需字段是否存在。
3. **静默测试**：如果权限不足，立即通过 `feishu_oauth` 弹出授权引导，而非在执行收录时报错。

---

## Configuration

Before using, ensure these are configured in MEMORY.md:

```markdown
## Content Collector Config
- **Knowledge Base Table**: `[Your Bitable App Token]` (Bitable app_token)
- **Table URL**: [Your Bitable Table URL]
- **Default Table ID**: `[Your Table ID]` (will auto-detect if available)
- **Knowledge Base Space ID**: `[Your Space ID]` (所有文档创建在此知识库下)
- **Knowledge Base URL**: [Your Knowledge Base Homepage URL]
- **Content Categories**: 技术教程, 实战案例, 产品文档, 学习笔记
- **Global Access**: 所有用户可用，所有群聊可用
```

**Note**: 
1. This skill updates ONLY the configured knowledge base table. Do not create or update any other tables.
2. **All created documents must be saved under the designated Knowledge Base** using wiki_node parameter.
3. **Global Access**: 所有用户、所有群聊均可使用本技能，收录的文档对全员可见。

---

## 📚 知识库文档存储规则（必遵守）

所有收录的文档必须按照以下规则分类存储到知识库对应目录：

### 知识库目录结构

请参考各项目或团队定义的知识库标准目录结构进行存储。收录的文档通常存放在“素材”或“归档”类目录下。

### 文档分类映射规则

| 内容分类 | 存储目录 (wiki_node) | 命名前缀 | 示例 |
|----------|---------------------|----------|------|
| 技术教程 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 📖 | 📖 [标题] |
| 实战案例 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 🛠️ | 🛠️ [标题] |
| 产品文档 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 📄 | 📄 [标题] |
| 学习笔记 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 💡 | 💡 [标题] |
| 热点资讯 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 🔥 | 🔥 [标题] |
| 设计技能 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 🎨 | 🎨 [标题] |
| 工具推荐 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 🔧 | 🔧 [标题] |
| 训练营 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` (内容文档) | 🎓 | 🎓 [标题] |

### 文档命名规范

```
[Emoji前缀] [原标题] | 收录日期

示例：
📖 OpenClaw保姆级教程 | 2026-03-08
🛠️ 火山方舟自动化报表案例 | 2026-03-08
🔥 GPT-5.4发布解读 | 2026-03-08
```

### 文档模板

```markdown
# [Emoji] [原标题]

> 📌 **元信息**
> - 来源：[原始来源]
> - 原文链接：[原始URL]
> - 收录时间：YYYY-MM-DD
> - 内容分类：[技术教程/实战案例/产品文档/学习笔记/热点资讯/设计技能/工具推荐/训练营]
> - 关键词：[关键词1, 关键词2, 关键词3]

---

## 📋 核心要点

[3-5条核心内容摘要]

---

## 📝 正文内容

[完整的转存内容]

---

## 🔗 相关链接

- 原文链接：[原始URL]
- 知识库索引：[素材池文档索引链接]

---

📚 **收录时间**：YYYY-MM-DD  
🏷️ **分类**：[分类名]  
🔖 **关键词**：[关键词]
```

### 自动更新素材索引

每次收录完成后，必须：

1. **更新多维表格** - 添加新记录到素材池表格
2. **更新素材索引文档** - 在「📚 内容素材池文档索引」中添加条目
3. **更新分类统计** - 更新各分类的文档数量和占比

---

## Workflow

### Step 1: Detect and Parse Link

Extract URL from user message using regex or direct extraction.

### Step 2: Fetch Content

Choose appropriate fetch method based on URL pattern:

**For WeChat articles:**
```python
kimi_fetch(url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxx")
```

**For Feishu docs:**
```python
feishu_fetch_doc(doc_id="https://xxx.feishu.cn/docx/xxx")
```

**For general web pages:**
```python
kimi_fetch(url="https://example.com/article")
# or
web_fetch(url="https://example.com/article")
```

### Step 3: Analyze and Categorize

**智能分类判断：**
根据内容特征自动判断分类：

| 判断依据 | 分类 |
|----------|------|
| 包含"安装/配置/部署/教程"等词 | 📖 技术教程 |
| 包含"案例/实战/项目/演示"等词 | 🛠️ 实战案例 |
| 包含"安全/公告/版本/功能"等词 | 📄 产品文档 |
| 包含"学习/成长/指南/笔记"等词 | 💡 学习笔记 |
| 包含"发布/新功能/热点"等词 | 🔥 热点资讯 |
| 包含"设计/Prompt/美学"等词 | 🎨 设计技能 |
| 包含"工具/CLI/插件"等词 | 🔧 工具推荐 |
| 包含"训练营/课程/教学"等词 | 🎓 训练营 |

### Step 4: Process Images (图片处理)

When content contains images, download and upload them to Feishu:

**Image Processing Workflow:**
```python
# 1. Extract image URLs from markdown
import re
image_urls = re.findall(r'!\[.*?\]\((https?://[^\)]+)\)', markdown_content)

# 2. Download and upload each image
for img_url in image_urls:
    try:
        # Download image
        local_path = f"/tmp/img_{hash(img_url)}.jpg"
        download_image(img_url, local_path)
        
        # Upload to Feishu
        upload_result = feishu_im_bot_upload(
            action="upload_image",
            file_path=local_path
        )
        
        # Replace URL in markdown
        new_url = upload_result.get("image_key") or img_url
        markdown_content = markdown_content.replace(img_url, new_url)
        
    except Exception as e:
        # Keep original URL if upload fails
        print(f"Failed to process image {img_url}: {e}")
        continue
```

**Fallback Strategy:**
- If image upload fails, keep original URL
- Add warning note in document
- Include original source link for reference

### Step 5: Create Feishu Document (按知识库规则存储)

Convert processed markdown to Feishu document with proper organization:

```python
# 1. 确定分类和参数
content_category = classify_content(markdown_content)  # 📖/🛠️/📄/💡/🔥/🎨/🔧/🎓
emoji_prefix = get_emoji_prefix(content_category)  # 根据分类获取emoji
wiki_node = get_wiki_node_by_category(content_category)  # 获取存储目录

# 2. 生成文档标题
doc_title = f"{emoji_prefix} {original_title} | {today_date}"

# 3. 生成文档内容（使用标准模板）
doc_content = f"""# {emoji_prefix} {original_title}

> 📌 **元信息**
> - 来源：{source_name}
> - 原文链接：{original_url}
> - 收录时间：{today_date}
> - 内容分类：{content_category}
> - 关键词：{keywords}

---

## 📋 核心要点

{extract_key_points(markdown_content, 5)}

---

## 📝 正文内容

{processed_markdown_content}

---

## 🔗 相关链接

- 原文链接：{original_url}
- 知识库索引：[Your Index Document URL]

---

📅 **收录时间**：{today_date}  
🏷️ **分类**：{content_category}  
🔖 **关键词**：{keywords}
"""

# 4. 创建文档到知识库对应目录
feishu_create_doc(
    title=doc_title,
    markdown=doc_content,
    wiki_node=wiki_node  # 必须指定存储目录
)
```

**存储目录映射：**
| 分类 | wiki_node | 目录名 |
|------|-----------|--------|
| 所有素材 | `F9pFw9dxTiXmpsk5bNlco704nag` | 04-内容素材 |

**IMPORTANT**: 
1. All documents MUST be created under the designated Knowledge Base using wiki_node parameter.
2. Documents must follow t