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从社交媒体、技术新闻和博客文章中提取核心资源,生成结构化 Markdown 条目并归档到指定文件夹。支持智能分类和多种输出样式。

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Updated 2/1/2026

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SKILL.md

Link Extractor

🎯 任务目标

从各种平台(社交媒体、技术新闻、博客)提取链接内容,生成结构化 Markdown 条目并归档到指定文件夹。

触发条件: 用户使用 link 命令或提供 weibo/twitter/x.com/reddit/HN 等平台链接。

💬 触发方式

基础用法

/link <URL>

从链接提取内容,自动分类并输出到当前位置。

指定归档路径

/link <URL> 归档到 <路径>

将提取的内容归档到指定文件夹路径。

示例:

# 提取并归档到当前位置
/link https://weibo.com/1648815335/Qn8iCfNyt

# 提取并归档到指定文件夹
/link https://cursor.com/cn/blog/agent-best-practices 归档到 ./docs/daily-links/

# 提取并归档到指定文件
/link https://github.com/pointfreeco/swift-composable-architecture 归档到 ./docs/daily-links/2026-01-16.md

批量提取

/link <URL1> <URL2> <URL3> 归档到 <路径>

示例:

/link https://sdk.vercel.ai https://ui.shadcn.com https://nextjs.org 归档到 ./docs/daily-links/

📋 操作步骤

1. 🔍 链接提取与分析

  • 识别平台类型
  • 提取核心信息:
    • 主链接优先级: GitHub 仓库 → 官方文档/主页 → 产品页面 → 技术文章 → 被强调链接
    • 社交媒体帖子: 优先提取被分享的资源
  • 过滤无关资源(统计、头像、广告)
  • 简短描述: ≤120 字符,突出核心价值

2. 🎯 智能分类

根据内容类型自动归类:

官方博客/技术文章  → 📘 Read This
开源项目/工具      → 🛠️ Tools
方法论/思考        → 🤓 Fav Finds 
教程/实验          → 🔧 Try This

详见 references/categories.md

3. 📝 选择输出样式

根据内容类型选择合适的样式:

  • GitHub 仓库 → GitHub Repo 样式
  • 官方博客 → 官方博客样式
  • 长文章(需深度分析) → 要点式摘要
  • 工具名称自解释 → 图标单行
  • 其他 → 概念式(两行)

样式详见:

4. 📦 生成并归档

  • 使用 Daily Links 模板 生成文档
  • 根据用户指定的路径归档:
    • 指定文件夹: 写入该文件夹的 YYYY-MM-DD.md 文件
    • 指定文件: 直接写入该文件
    • 未指定路径: 输出到当前位置或默认路径
  • 确保同一 URL 当日仅出现一次
  • 相关链接标注 3-5 个关键词

📚 资源索引

⚠️ 注意事项

  • 仅在需要时深入阅读参考文档
  • 保持描述简洁客观,突出核心价值
  • 确保链接有效性,避免 404
  • 归档路径不存在时会自动创建
  • 同一 URL 在同一文件中仅出现一次

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Requires askill CLI v1.0+

AI Quality Score

88/100Analyzed 2/13/2026

A highly structured and capable skill for extracting, classifying, and archiving web links. It features clear trigger commands, step-by-step processing logic, and robust handling of file paths. The use of emojis and distinct sections makes it very easy to read and follow.

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Metadata

Licenseunknown
Version-
Updated2/1/2026
Publishersusuyan

Tags

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