cangjie-skill Cómo utilizar: Convierta libros, vídeos y podcasts en habilidades de agente ejecutables

Presentamos cómo cangjie-skill sintetiza libros, subtítulos de videos y transcripciones de podcasts en habilidades de agente invocables, componibles y comprobables.

Muchas personas tienen una colección de libros, videos largos y podcasts, terminan con solo resúmenes y todavía no recuerdan qué método usar cuando se trata de hacer las cosas. El objetivo de cangjie-skill es convertir contenido de alto valor en habilidades que el agente pueda utilizar en escenarios específicos, en lugar de simplemente comprimirlo en una nota de lectura.

Dirección del proyecto: kangarooking/cangjie-skill

Respuesta rápida

Los materiales adecuados para la entrada incluyen:

  • Libros o capítulos completos;
  • Vídeos largos con subtítulos o texto transcrito;
  • Podcasts, entrevistas y transcripciones de cursos;
  • Artículos largos y colecciones de recursos metodológicamente densos.

Si el material solo tiene opiniones, noticias o expresiones emocionales, y no tiene métodos de operación verificables y transferibles, no es adecuado convertirlo por la fuerza en una habilidad.

¿Cuál es la diferencia entre este y un resumen normal?

Un resumen normal responde “¿Qué dice este contenido?” Skill también responde:

  1. Qué escenas deberían activarse;
  2. Qué pasos se deben seguir;
  3. En qué condiciones no se aplica;
  4. Se confunde fácilmente con cualquier método;
  5. Cómo utilizar las pruebas para demostrar que realmente funciona.

El proyecto adopta el proceso RIA-TV++, que incluye comprensión general, extracción paralela, triple verificación, construcción estructurada, vinculación entre habilidades, pruebas de estrés y entrega final.

¿Qué se generará con una conversión completa?

La salida típica no es un único SKILL.md, sino un conjunto de archivos:

Documentación Propósito
BOOK_OVERVIEW.md Estructura general y comprensión crítica
INDEX.md Mapa de habilidades e interrelaciones
DIGEST.md Esencia de artículos largos para lectores
GLOSSARY.md Glosario
*/SKILL.md Módulos de habilidades que se pueden activar de forma independiente
test-prompts.json Condiciones desencadenantes y pruebas de estrés

Esta estructura es adecuada para el mantenimiento posterior: al actualizar las materias primas, solo se pueden rehacer las habilidades afectadas en lugar de reescribir todo el resumen.

Flujo de trabajo recomendado

  1. Obtener primero el texto original, subtítulos o transcripción personal legalmente disponible;
  2. Limpiar anuncios, fragmentos repetidos y errores de transcripción;
  3. Identifique el problema real que desea resolver;
  4. Deje que Cangjie-skill extraiga los métodos candidatos;
  5. Suprimir el sentido común, los casos singulares y las opiniones no verificables;
  6. Agregar condiciones de activación y límites para las habilidades retenidas;
  7. Verifique con preguntas de prueba confusas.

Al procesar videos, primero se debe completar la extracción de subtítulos o la transcripción de voz antes de ingresar el texto sin formato. No permita que el Agente deduzca el párrafo completo sólo a partir del título y la introducción.

¿Qué contenido vale la pena destilar?

Una pieza de material es adecuada para convertirla en una Habilidad y normalmente tiene las siguientes características:

  • Contiene pasos que se pueden repetir;
  • Se dan condiciones aplicables y contraejemplos;
  • Los métodos se pueden migrar fuera del caso original;
  • El texto original está respaldado por múltiples pruebas;
  • Capaz de responder “cuándo usar” y “cuándo no usar”;
  • Puede diseñar pruebas para verificar resultados.

Las noticias puras, las reflexiones personales, las colecciones de historias y los artículos de opinión carentes de metodología son generalmente más adecuados para resúmenes o notas. Las habilidades forzadas generarán reglas de caparazón vacío que parecen formales pero que en realidad no pueden activarse.

Cómo organizar los materiales de entrada

Libros

Intente proporcionar texto bien estructurado y obtenido legalmente y conserve los títulos de los capítulos. Al escanear un PDF, primero debe realizar una verificación puntual de OCR y corregir los encabezados, notas al pie y saltos de línea; de lo contrario, el extractor tratará el ruido como texto.

Vídeo largo

Se da prioridad al uso de subtítulos oficiales; en caso de no existir subtítulos se realizará la transcripción fonética. Mantener marcas de tiempo ayuda a verificar la fuente y eliminar anuncios previos al video, transmisiones orales repetidas e interacciones no relacionadas con el tema.

Podcasts y entrevistas

Indique el hablante. Las metodologías solo pueden representar a un invitado individual y no deben atribuirse erróneamente al presentador ni al programa en su conjunto.

Conjunto de datos

Registre el título, autor, fecha y permiso de cada fuente. El contenido de múltiples fuentes requiere especialmente distinguir entre conclusiones compartidas y puntos de vista contradictorios.

RIA-TV++ explicación detallada de siete etapas

1. Comprensión general del contenido

Primero haga el desmontaje de cuatro pasos de estructura, explicación, crítica y aplicación para generar BOOK_OVERVIEW.md. Este paso no es una competencia sumaria, sino más bien establecer el contexto global requerido para la extracción posterior.

2. Extracción paralela

Busque marcos, principios, ejemplos, contraejemplos y terminología, respectivamente. Múltiples perspectivas pueden reducir el problema de extraer sólo oraciones llamativas e ignorar las condiciones límite.

3. Triple verificación

Como mínimo, los métodos candidatos deben estar respaldados por múltiples fuentes independientes, tener poder predictivo y no ser de conocimiento común. Es normal que aquí se elimine un gran número de candidatos.

4. Construcción RIA ++

Mantenga la base del texto original, explíquelo con sus propias palabras y complemente los casos del libro, los escenarios desencadenantes futuros, los pasos de implementación y los límites aplicables. Una Habilidad válida debe tener tanto Prácticas como Restricciones.

5. Enlace a Zettelkasten

Establecer dependencias, comparaciones y relaciones de combinación entre Skills para generar INDEX.md. De lo contrario, docenas de habilidades huérfanas se convertirán en otras de las favoritas.

6. Pruebas de estrés

Diseñe preguntas normales, preguntas de límites y preguntas de cebo. Las pruebas no sólo deben demostrar que la habilidad se activará, sino también que no se activará accidentalmente cuando no sea aplicable.

7. Entrega e instalación

Genere DIGEST.md, glosario, módulo de habilidades y archivos de prueba, y luego instálelos en el directorio de habilidades del Agente. Los derechos de autor, el rango de activación y los permisos de secuencias de comandos aún deben revisarse manualmente antes de la instalación.

¿Qué debe contener un buen SKILL.md?

Al menos debería decir:

  1. Nombre y objetivo de la habilidad;
  2. Condiciones de activación claras;
  3. Escenarios que no deberían desencadenarse;
  4. Requisitos de insumos;
  5. Pasos ejecutables;
  6. Juicio y condiciones de detención;
  7. Formato de salida;
  8. Fuente y límites;
  9. Ejemplos de prueba.

Si una habilidad solo tiene una palabra de aviso “Analice cuidadosamente y dé sugerencias”, sigue siendo una palabra de aviso general y no es un módulo de ejecución confiable.

Cómo diseñar preguntas de prueba

Gatillo hacia adelante

Proporcione escenarios típicos aplicables y verifique si el Agente los reconoce correctamente y los ejecuta de acuerdo con los pasos.

Disparador negativo

Proporcione tareas que tengan palabras clave similares en la superficie pero que en realidad no sean aplicables y confirme que la habilidad no prevalecerá sobre otros métodos.

Condiciones de contorno

Elimine entradas críticas, cree evidencia insuficiente o entre en conflicto con los objetivos, y verifique si el Agente se detendrá y solicitará información complementaria.

Confusión entre habilidades

Haga que ambos métodos relevantes parezcan estar disponibles y verifique que el Agente pueda interpretar el orden de selección y combinación.

test-prompts.json Los desencadenantes esperados, los rechazos esperados y los puntos de aceptación deben registrarse en lugar de simplemente guardar algunas preguntas de demostración.

Revisar antes de la instalación en el Agente

Las habilidades generadas a partir de libros y vídeos también pueden contener guiones o enlaces externos. Verifique antes de la instalación:-Si se cita una gran sección de contenido protegido por derechos de autor;

  • Si se debe incluir la privacidad personal en el ejemplo;
  • Si es necesario leer un directorio demasiado amplio;
  • Si se cargarán materiales originales;
  • Si la descripción del desencadenante cubrirá tareas no relacionadas;
  • Si existe atribución de autor no verificable;
  • Prueba de inclusión de rutas fallidas.

Gestión de versiones y actualizaciones.

Cuando se actualiza el material fuente, se corrigen los subtítulos o la metodología se anula por nueva evidencia, es necesario saber qué habilidades se ven afectadas. Se recomienda guardar las ubicaciones y versiones de origen en cada módulo y mantener las dependencias en INDEX.md.

No reescriba silenciosamente habilidades que ya se utilizan para las decisiones de producción. Las actualizaciones importantes deben documentar los cambios, los motivos y los resultados de las nuevas pruebas.

Modos de falla comunes

Rendimiento fallido Razones Métodos de mejora
Hay muchas habilidades pero todas son similares No hay controles estrictos después de la extracción Fusionar candidatos sinónimos y realizar una triple verificación
Sólo resumen sin acciones Sin campo de ejecución Pasos suplementarios, condiciones de entrada y parada
Disparador en todas partes La descripción es demasiado amplia Añadir condiciones negativas y pruebas señuelo
Parece autorizado pero no tiene fuente Ubicación de la citación perdida Capítulos preservados, marcas de tiempo y evidencia
Errores del texto original amplificados Sin etapa de crítica Agregar pruebas y limitaciones contradictorias
No se puede publicar públicamente Demasiado contenido copiado Se cambió al método de extracción y citas breves necesarias

Preguntas frecuentes

¿Puedo publicar el libro completo directamente como una habilidad?

Hay derechos de autor y licencias a considerar. El estudio privado y la distribución pública son dos cosas diferentes. Los repositorios públicos deben conservar la extracción metodológica y las citas breves necesarias para evitar copiar grandes secciones del texto original protegido por derechos de autor.

¿Por qué se generan muchas Habilidades, pero ninguna es útil?

Por lo general, el control no es lo suficientemente estricto. No vale la pena convertir todos los capítulos en una habilidad. Priorice los pocos métodos que se pueden transferir entre escenarios y tenga pasos y límites claros.

¿Cuánto tiempo de material se debe procesar a la vez?

Depende del contexto del modelo, la calidad y la estructura del texto. Los materiales extralargos deben procesarse según los capítulos manteniendo la visión general; No se pueden simplemente cortar en pedazos y dejarlos en la oscuridad.

¿Se pueden combinar métodos de varios autores en una sola habilidad?

Sí, pero deben tenerse en cuenta los puntos en común, los conflictos y las pruebas respectivas. No promedies a la fuerza métodos contradictorios hasta convertirlos en un principio vacío.

¿Se puede utilizar directamente la habilidad generada para decisiones importantes?

No debe utilizarse sin verificación. El contenido de alto riesgo, como el de inversión, médico, legal y de seguridad, requiere revisión profesional, información actualizada y límites claros de responsabilidad.

Ejemplo práctico de cómo crear Skill a partir de un vídeo.

Supongamos que el aporte es una entrevista de dos horas sobre “Cómo revisar el fracaso de un proyecto”. En lugar de pedir directamente que genere diez habilidades, puedes manejarlo así:

  1. Obtener subtítulos y conservar marcas de tiempo y hablantes;
  2. Eliminar anuncios y saludos repetidos;
  3. Primero generar la estructura de la entrevista y los argumentos principales;
  4. Extraiga candidatos como “clasificación de fallas”, “recopilación de pruebas” y “revisión de acciones”;
  5. Verificar si cada candidato tiene múltiples referencias en la entrevista;
  6. Reducir la experiencia de un solo personaje a un caso y no tratarla como una regla universal;
  7. Complementar la escala del proyecto aplicable y las condiciones de parada para cada método;
  8. Diseñe preguntas confusas como “Informe semanal general”, “Revisión de accidentes” y “Desempeño de los empleados”;
  9. Conserve únicamente módulos que puedan distinguir escenas correctamente;
  10. Generar índice, resumen y ubicación de origen.

Podrías terminar con sólo tres Habilidades sólidas, lo cual es más útil que quince palabras clave que carecen de límites.

Nivel de calidad antes de la entrega

Cada candidato puede ser evaluado en una escala de 0 a 2:

Dimensiones 0 puntos 1 punto 2 puntos
Evidencia Sin ubicación Base única Base independiente múltiple
Ejecutabilidad Sólo vistas Algunos pasos Entradas, pasos, condiciones de parada completas
Migración Sólo aplicable al caso original Escenarios similares disponibles Verificable en múltiples escenarios
Límites Sin especificar Restricciones simples Contraejemplos y condiciones incapacitantes claros
Prueba Ninguno Sólo preguntas positivas Gama completa de preguntas positivas, negativas y confusas

Los candidatos con puntuaciones bajas deberían ser retirados o eliminados; Los estándares no deben reducirse para mantener los números.

Cómo distanciarse del punto de vista del autor original

Las habilidades deben distinguir claramente entre “afirmación del autor original”, “interpretación del extractor” y “operación verificable”. Para los métodos que son controvertidos o tienen antecedentes históricos obvios, el tiempo de origen y la evidencia en contra deben indicarse en el límite. El agente no debe agrupar las opiniones de un libro en hechos universales.

Resumen

cangjie-skill es adecuado para transformar contenido “leído pero no utilizado” en el flujo de trabajo del Agente. La clave de la calidad no es la cantidad generada, sino la fuente completa, una verificación estricta, desencadenantes claros y el coraje de eliminar las habilidades candidatas que no tienen valor independiente.