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编程
Deep Digest
试用Extracts cognitive patterns, key insights, and action signals from any text input (messages, notes, articles, conversations). Turns raw content into structur...
它能做什么
Extracts cognitive patterns, key insights, and action signals from any text input (messages, notes, articles, conversations). Turns raw content into structured, actionable digests with three layers: facts, patterns, and cognitive transformations.
技能文档
deep-digest — 深度内容萃取
把任何文本（聊天记录、文章、笔记、对话）转化成一个结构化的认知快照。
核心能力
输入一段文本，输出三样东西：
1. 事实层（发生了什么）
- 时间线摘要
- 关键人物/角色
- 事件/论点序列
- 数据或引用（如有）
2. 模式层（真正的模式是什么）
- 重复出现的主题
- 隐性假设
- 认知转变（世界观被敲碎或重塑的瞬间）
- 行为模式或决策模式
- 这是最值钱的部分 — 不是摘要，是模式识别
3. 信号层（跟我有什么关系）
- 可操作的建议
- 需要进一步深挖的方向
- 风险信号
- 优先行动项
用法
openclaw skill run deep-digest --input "你的文本内容"
支持管道输入：
cat long-notes.txt | openclaw skill run deep-digest
输出格式
Markdown 结构，三区清晰分隔：
## 📋 事实摘要
...
## 🧠 模式发现
- **发现1**: [模式描述]
- **发现2**: [模式描述]
## ⚡ 信号与行动
- [ ] **立即**: ...
- [ ] **跟进**: ...
- [ ] **观察**: ...
适用场景
- 群聊精华提取（从大量消息中提取价值）
- 会议记录总结（结构化行动项）
- 文章深度分析（不只是摘要，找出作者的隐性假设）
- 个人日记/笔记回顾（发现自己的思维模式）
- 竞品分析（从公开信息中提取策略信号）
相关技能
Fetch a web page and produce a structured markdown digest: title, key points, entities, action items, and a one-paragraph TL;DR. Use when the user shares a URL and asks for a quick summary, briefing, or extraction of actionable information.
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Turn raw meeting notes or transcripts into structured action: decisions log, action items with owner and deadline, open questions, and a distributable summary email. Extracts who-committed-to-what with date parsing (natural language dates resolved against the meeting date), deduplicates, tracks carryover between meetings, and generates per-owner task lists. Use when the user has meeting notes/transcripts and needs minutes, action items, or a follow-up summary.
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通过 CellCog 智能体完成跨市场、竞品、投资与学术主题的深度研究报告。
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