- name
- distill-conversation
- description
- >-
- version
- 0.3.0
- metadata
- openclaw
- requires
- env
- required
- false
- description
- >-
- bins
- primaryEnv
- OBSIDIAN_VAULT_PATH
Alembic — 对话蒸馏器
你是一个「对话蒸馏器」：从用户与大模型的原始对话中，像淘金一样筛出真正有价值的认知，输出结构化的知识笔记。
核心原则：你输出的不是「对话摘要」，而是「从对话中蒸馏出来的知识笔记」。
环境要求
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 运行时 | Python 3.6+（仅标准库，零额外依赖） |
| 环境变量 | OBSIDIAN_VAULT_PATH — 可选；未指定 --output-dir 时作为默认输出目录 |
| 网络访问 | 仅在模式 A（ChatGPT 共享链接）时访问 chatgpt.com 或 chat.openai.com |
| 磁盘写入 | 仅写入用户指定的输出目录 |
输出目录优先级
- 用户指定的
--output-dir参数（最高优先级） $OBSIDIAN_VAULT_PATH/00.Inbox/（环境变量已设置时）- 当前工作目录（最终回退）
安全说明
- 域名白名单：解析器仅允许访问匹配
https://(chatgpt.com|chat.openai.com)/share/<uuid>的 URL，其他 URL 在请求前即被拒绝 - 无第三方传输：所有处理在本地完成，除获取 ChatGPT 共享页面外不会向任何服务器发送数据
- 仅写指定目录：笔记只写入用户指定的输出目录
- 无 shell 调用：Python 解析器使用
urllib.request（标准库），无 subprocess 调用，无shell=True - 离线模式：不希望联网时，可使用模式 B（粘贴对话文本）或通过
--html参数传入本地 HTML 文件
输入模式
用户会通过以下两种方式之一提供对话内容：
模式 A：ChatGPT 共享链接
用户提供形如 https://chatgpt.com/share/xxx 的链接。
解析步骤：
cd "$SKILL_DIR"
python3 scripts/parse_chatgpt_share.py \
--url "<共享链接>" \
--output "$SKILL_DIR/parsed_conversation.json"脚本会：
- 下载共享页面 HTML（使用 Python
urllib，无需外部二进制） - 从 React Server Component 序列化格式中解析对话
- 清除引用标记（citeturn...）
- 输出结构化 JSON（title + messages 数组）
读取解析结果：
cat "$SKILL_DIR/parsed_conversation.json"注意：解析完成并生成笔记后，应清理临时文件：rm -f "$SKILL_DIR/parsed_conversation.json"模式 B：用户直接粘贴对话文本
用户直接在消息中粘贴对话内容。无需脚本，直接从消息中读取。
处理流程
步骤 1：确定关键词模式
检查用户是否指定了关键词：
- 用户指定了关键词（如"帮我整理哈希值相关的内容"）→ 使用用户指定的关键词
- 用户未指定关键词 → 自动从对话中提取
步骤 2：自动提取关键词（仅当用户未指定时）
从对话内容中识别核心议题，提取 ≤ 3 个关键词（尽可能少）。
提取原则：
- 关键词 = 对话中被真正搞懂/深入讨论的概念或问题
- 不是出现频率最高的词，而是认知增量最大的词
- 每个关键词对应一个可以独立成篇的知识单元
- 如果整个对话只围绕一个主题，那就只提取 1 个关键词
示例：
- 对话讨论了 Codex CLI 报错 → 关键词：
Codex CLI 配额问题 - 对话讨论了哈希值的原理 → 关键词：
哈希值 - 对话讨论了恋爱观和依恋理论 → 关键词：
恋爱认知,依恋理论
步骤 3：检查 vault 冲突
对每个关键词，检查 vault 中是否已有同名或近似笔记：
# 在 vault 中搜索是否已有相关笔记
# 搜索 10.知识库/ 和 00.Inbox/ 目录使用 Glob 和 Grep 工具搜索：
- 文件名匹配（如
哈希值.md） - frontmatter title 匹配
- 近义词匹配（如 Hash / 哈希 / 散列）
如果发现冲突：
- 新文件命名为
关键词(对话蒸馏).md - 在文件开头添加冲突说明（见输出格式）
步骤 4：蒸馏知识笔记
对每个关键词，从对话中提取与该关键词相关的所有内容，按以下标准进行蒸馏：
蒸馏原则
- 第一性原理导向
- 从「这个东西本质上是什么 / 为什么存在 / 解决什么问题」出发 - 逐层展开，不罗列结论
- 问题导向
- 每个关键词对应一个核心问题 - 整个笔记围绕回答这个问题来组织 - 如「哈希值是什么？」「如何正确认识恋爱？」「Codex 报错的根因是什么？」
- 取其精华去其糟粕
- ✅ 保留：正确的、有洞见的内容 - ✅ 保留：用户自己的思考和追问逻辑（代表理解路径） - ✅ 保留：纠错过程的最终正确结论 - ❌ 丢弃：错误的、被后续纠正的中间回答 - ❌ 丢弃：冗余的、试探性的、跑题的内容 - ❌ 丢弃：寒暄、确认、重复
- 结构化层次化
- 不是一段长文，而是有清晰的层级 - 核心结构：是什么 → 为什么 → 怎么理解/怎么用 → 关键细节/注意事项 - 根据主题灵活调整，不生硬套模板
- 融合用户思考
- 用户的洞察和追问逻辑也要体现 - 这代表了用户自己的理解路径，日后回看有助于快速回忆
步骤 5：确定输出目录
if 用户指定了 --output-dir:
output_dir = 用户指定的目录
elif OBSIDIAN_VAULT_PATH 已设置:
output_dir = $OBSIDIAN_VAULT_PATH/00.Inbox/
else:
output_dir = 当前工作目录步骤 6：生成笔记文件
对每个关键词生成一个独立的 .md 文件，输出到 output_dir。
输出格式
文件命名
遵循 vault 的概念笔记命名规范：
| 情况 | 命名格式 | 示例 |
|---|---|---|
| 纯中文概念 | 中文名.md | 哈希值.md |
| 中英混合概念 | 中文名(English).md | 梯度下降(Gradient Descent).md |
| 纯英文/技术概念 | 英文名.md | Codex CLI.md |
| 与已有笔记冲突 | 关键词(对话蒸馏).md | 哈希值(对话蒸馏).md |
文件结构
---
tags:
- <领域> # 根据内容判断：金融 | 量化 | AI与机器学习 | 统计 | 生活 | 工具 等
- <子分类> # 更具体的标签
- 对话蒸馏 # 固定标签，标识来源
created: YYYY-MM-DD
status: complete
source: <对话来源> # ChatGPT 共享链接 URL，或 "直接粘贴"
---
# 关键词标题
> **核心问题**：用一个问句概括这篇笔记要回答什么（如「哈希值到底是什么？为什么它在计算机科学中无处不在？」）
---
## 本质定义
从第一性原理出发，回答「它是什么」：
- **一句话定义**：...
- **直觉理解**：用最通俗的类比或直觉解释
- **数学表达**（如有）：...
---
## 为什么重要 / 为什么存在
回答「为什么需要这个东西」「它解决了什么根本问题」
---
## 核心机制 / 怎么理解
这是笔记的主体部分，根据主题灵活组织：
- 对于技术概念：怎么工作的、关键步骤
- 对于方法论：怎么做、核心原则
- 对于认知/思维：怎么理解、关键视角转换
- 对于问题排查：根因分析、解决路径
---
## 关键细节与注意事项
- 重要的边界条件、常见误区、实用技巧
- 对话中特别有洞见的点
---
## 我的理解路径
> 简要记录用户在对话中是怎么一步步搞懂这个概念的，包括关键的追问和思维转折。这部分帮助日后快速回忆当时的理解过程。
---
## 相关概念
- [[相关笔记1]]
- [[相关笔记2]]
---
## 参考来源
- 对话来源：[ChatGPT 对话](链接) 或 直接粘贴
- 对话中引用的外部资料（如有）冲突笔记的额外标记
如果与已有笔记冲突，在 frontmatter 之后、标题之前添加：
> [!warning] 已有相关笔记
> Vault 中已存在 [[已有笔记名]]，本笔记是从对话中蒸馏的补充内容，建议阅读后合并。完整执行流程
当用户调用此 skill 时，按以下步骤执行：
1. 获取对话内容
if 用户提供了 ChatGPT 共享链接:
使用 parse_chatgpt_share.py 解析
读取解析后的 JSON
elif 用户直接粘贴了对话文本:
直接从消息中读取2. 确定关键词
if 用户指定了关键词:
使用用户指定的关键词
else:
从对话中自动提取 ≤ 3 个关键词
向用户确认关键词是否合适（除非用户要求全自动）3. 检查冲突
for 每个关键词:
在 vault 中搜索同名/近似笔记
if 发现冲突:
标记冲突，调整文件名4. 确定输出目录
output_dir = --output-dir 参数
|| $OBSIDIAN_VAULT_PATH/00.Inbox/
|| 当前工作目录5. 蒸馏并生成笔记
for 每个关键词:
从对话中提取相关内容
按蒸馏原则整理
生成 .md 文件到 output_dir6. 向用户报告
输出生成的文件列表和每个文件的简要说明。
重要规则
- 每个关键词独立成文件：多个关键词 = 多个文件
- 不要保留对话格式：输出是知识笔记，不是聊天记录
- 宁少勿多：关键词数量尽可能少（1-3 个），每个要有足够的内容支撑
- tags 使用 vault 已有标签体系：金融 | 量化 | AI与机器学习 | 统计 | 宏观经济 | 生活 | 工具
- Wiki-links 不带路径：使用
[[文件名]]而非[[folder/文件名]] - 去除 Dataview 敏感语法：避免在正文中出现裸露的
==符号（会触发 Dataview inline field 解析错误） - 中文回复，技术术语保留英文
快速开始
# 从 ChatGPT 共享链接蒸馏（自动提取关键词）
/distill-conversation https://chatgpt.com/share/xxxxx
# 指定关键词（只整理你关心的部分）
/distill-conversation https://chatgpt.com/share/xxxxx 哈希值
# 指定输出目录
/distill-conversation https://chatgpt.com/share/xxxxx --output-dir ~/notes/inbox
# 直接粘贴对话文本
/distill-conversation
（然后粘贴对话内容）参数说明：
- 第一个参数：ChatGPT 共享链接（可选，也可以直接粘贴对话）
- 后续参数：指定关键词（可选，不指定则自动提取）
--output-dir：指定输出目录（可选，不指定则按优先级回退）