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Material Organizer
ASecurity批量资料整理助手 — 把一堆素材提炼成结构化文档,或对本地目录进行扫描归档。 UseWhen: 1. 需要批量整理多个链接、PDF、文档或图片 2. 需要提取要点、去重归类、按主题归档 3. 需要生成带目录和来源溯源的研究笔记 4. 用户提到"整理资料"、"资料归档"、"提炼要点"、"收藏夹整理"、"批量读取链接"、"生成研究笔记"、"帮我整理这些链接"、"把这些资料整理成文档"、"提取关键信息" 5. 用户提到"整理下载目录"、"整理文件夹"、"帮我归档文件"、"扫描目录"、"清理文件"、"文件分类"
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- Added September 8, 2026
Works with
Security analysis
100/100Pro scans all 6 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add infometa/workbuddyskills --skill material-organizer --agent claude-codeAre you the author of Material Organizer?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/infometa-material-organizer)---
name: material-organizer
version: 1.0.0
description: |
批量资料整理助手 — 把一堆素材提炼成结构化文档,或对本地目录进行扫描归档。
UseWhen:
1. 需要批量整理多个链接、PDF、文档或图片
2. 需要提取要点、去重归类、按主题归档
3. 需要生成带目录和来源溯源的研究笔记
4. 用户提到"整理资料"、"资料归档"、"提炼要点"、"收藏夹整理"、"批量读取链接"、"生成研究笔记"、"帮我整理这些链接"、"把这些资料整理成文档"、"提取关键信息"
5. 用户提到"整理下载目录"、"整理文件夹"、"帮我归档文件"、"扫描目录"、"清理文件"、"文件分类"
display_name: 资料整理
display_name_en: Material Organizer
description_zh: 批量资料整理工具,支持最多 30 项素材(URL/PDF/Word/图片/纯文本),自动提取要点、去重归类,输出带目录和来源溯源的结构化研究笔记,含关键词索引,支持保存为文件。
description_en: Batch material organizer that ingests up to 30 items (URLs, PDFs, Word docs, images, plain text), extracts key points, deduplicates, and outputs a structured research-note Markdown document with table of contents, source attribution, keyword index, and file export.
author: TPD
---
# 资料整理与结构化助手
两大模式:
- **内容整理模式**:批量导入链接 / PDF / 笔记 / 截图 → 提炼要点 + 分类归档 + 生成结构化研究笔记
- **目录整理模式**:扫描本地文件目录 → 分析分类 + 生成整理报告 + 可选执行归档
> 收藏夹塞满了却从没看?把资料链接发给我,帮你提炼出有用的东西。
---
## 何时触发
**触发(内容整理模式)**:用户提供 **2 项及以上**素材(URL / PDF / 文本片段 / 图片)并要求:
- 整理 / 归档 / 提炼 / 分类 / 生成笔记
- 批量读取链接 / 收藏夹整理
- 输出结构化文档 / 研究笔记 / Markdown 报告
**触发(目录整理模式)**:用户提到本地文件目录整理,如:
- 「帮我整理下载目录」「整理 ~/Downloads」「扫描这个文件夹」
- 「帮我归档文件」「清理文件夹」「文件分类」
- 用户提供一个本地路径并要求整理
**不触发**(转交其他 Skill):
- 单篇文章/论文精读 → `paper-quick-reader`
- 纯翻译需求(无整理意图)→ `academic-translation`
- 用户只提供 1 项素材且无分类需求 → 直接回答,无需启动本 Skill
- 用户要求生成知识框架/思维导图 → `knowledge-framework-builder`
---
## 输入规范
### 内容整理模式
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| 素材列表 | 最多 30 项/次;每项可为 URL / PDF / Word / 图片 / 纯文本片段 |
| 主题提示(可选) | 用户指定分类维度,如| 输出偏好(可选) | 详细 / 简洁 / 仅摘要;默认详细 |
| 保存文件(可选) | 是否将报告保存为 Markdown 文件;默认询问用户 |
---
## 核心工作流
---
### 🗂️ 目录整理模式工作流(4 步)
#### Step D0:扫描目录
收到目录路径后,**立即用 `list_dir` / `terminal ls` 扫描目录**,统计:
- 文件/目录总数、总大小
- 各文件类型分布
- 识别重复文件(带 ` 2`、` 3`、`(1)`、`(2)` 等编号)
- 识别空文件、`.part` 未完成下载
- 识别超大文件(>500MB)
扫描完成后,输出**目录概览**并向用户确认整理方案:
```
📊 已扫描 [路径],共 N 个文件/目录,总大小 X GB
发现以下主要类别:
1️⃣ [类别名](约 N 项)— 示例:skill-assistant、paper-reader...
2️⃣ [类别名](约 N 项)— 示例:合同、简历、大纲...
...
🤔 你希望我如何整理?请告诉我:
1. 整理方式:
📄 仅生成整理报告(推荐)— 不移动文件,生成分类报告 + 清理建议
📁 生成整理脚本 — 生成 shell 脚本,你审核后执行
🗂️ 直接整理 — 我帮你直接移动文件到分类目录
2. 分类维度:
🏷️ 按主题(技能、工作、个人、工具等)
📂 按文件类型(文档、代码、图片、视频、压缩包等)
📅 按时间(按年份/月份归档)
3. 是否提供清理建议:
✅ 是(标记重复文件、空文件、超大文件,默认)
❌ 否
4. 报告格式:
📝 Markdown 文档(默认)
🌐 HTML 报告(含目录导航 + 分类高亮,浏览器直接查看)
📦 两者都要(MD + HTML)
📊 Excel 表格
```
#### Step D1:制定整理方案
根据用户选择,制定分类方案:
- **按主题**:根据文件名/内容语义自动聚类,识别项目、工具、个人文档等
- **按文件类型**:文档/代码/图片/视频/压缩包/安装包等
- **按时间**:按文件修改时间归入年份/月份目录
若目录已有分类文件夹(如 `01-文档`、`02-图片`),优先沿用已有结构,新增补充分类。
#### Step D2:生成整理报告
输出标准「目录整理报告」,格式见 [references/output-schema.md](references/output-schema.md) 的目录整理模板。
报告必须包含:
- 📊 统计总览(文件数、大小、类别分布)
- 🗂️ 主题分类详情(每类含代表性文件示例)
- 🧹 清理建议(按优先级分级:🔴 高 / 🟡 中 / 🟢 低)
- ⚠️ 需确认的重要文件(证书、合同、毕业证等)
- 📋 建议的目录结构
- 🎯 下一步行动计划(分阶段)
**按 Step D0 中用户选择的报告格式生成文件**:
- 选「仅 Markdown」→ 生成 `organize-report-{YYYYMMDD}.md`
- 选「仅 HTML」→ 生成 `organize-report-{YYYYMMDD}.html`(含目录导航 + 分类高亮)
- 选「两者都要」(默认)→ 同时生成 `.md` 和 `.html` 两份
- 选「Excel 表格」→ 生成 `organize-report-{YYYYMMDD}.xlsx`
#### Step D3:执行整理(按用户选择)
- **仅报告**:保存报告文件,附上后续操作菜单
- **生成脚本**:生成 `organize.sh`,包含 `mkdir` + `mv` 命令,用户审核后执行
- **直接整理**:逐步执行 `mv` 命令,每步播报进度,完成后输出结果汇总
**执行完成后**,附上交互菜单:
```
✅ 整理完成!
📄 报告已保存至:[文件路径]
您可以继续:
[A] 对某个子目录深入整理
[B] 生成自动化清理脚本(删除重复/空文件)
[C] 按新维度重新分类
[D] 导出为 Excel 表格
```
---
### 📚 内容整理模式工作流(6 步)
#### Step 0:需求确认(首次交互必做)
收到素材后,**先向用户确认以下信息**(若用户已在消息中明确说明则跳过对应项):
```
📋 已收到 N 项素材,开始整理前请确认:
1. 分类方式:希望按什么维度分类?
- 🏷️ 自动聚类(默认,AI 根据内容自动分组)
- 📅 按时间线
- 🔧 按技术栈 / 主题
- 📌 按重要程度
- 其他(请说明)
2. 输出详细程度:
- 📄 详细(含核心观点 + 摘录 + 标签,默认)
- 📝 简洁(仅标题 + 核心观点)
- 📋 仅摘要(每条一句话)
3. 报告格式:
- 📝 仅 Markdown(.md,默认)
- 🌐 仅 HTML(含目录导航 + 标签高亮,浏览器直接查看)
- 📦 两者都要(MD + HTML)
4. 是否保存为文件?(默认:是,保存到当前目录)
如无特殊要求,直接回复「开始」即可按默认设置处理。
```
- **≤5 项素材**:可跳过确认,直接按默认设置处理,处理前简短说明
- **6-30 项素材**:必须等待用户确认(或用户已明确授权则直接开始)
- **用户回复「开始」或「默认」**:按默认设置立即处理
#### Step 1:素材清单确认与分批规划
确认需求后,输出清单预览并制定处理计划:
```
📋 已接收 N 项素材,处理计划如下:
- [1] URL: https://...
- [2] PDF: xxx.pdf
- [3] 文本片段: "..."
...
分类方式:[用户选择 / 自动聚类]
输出详细度:[详细 / 简洁 / 仅摘要]
处理计划:分 K 批(每批 8-10 项)→ 预计输出 X 个主题分类。
```
- 每批 **8-10 项**处理,防止 context 溢出,批次间汇总后继续
- 素材超过 30 项:提示用户分批提交,建议按主题拆分
**批次进度播报**:每完成一批后输出进度行:
```
✅ 第 K/N 批处理完成(已处理 M 项,剩余 R 项)→ 继续处理下一批...
```
#### Step 2:逐项内容读取与提炼
对每项素材执行(**必做项**优先,**可选项**视内容质量决定是否执行):
**必做(每项都要执行)**:
1. **读取内容**:URL 用 `web_fetch` 抓取正文;PDF/Word 用 `read_file` 提取文本;图片 OCR 识别文字;纯文本直接处理
2. **提炼要点**:提取核心观点(≤5条)、关键数据/引用、作者/来源信息
3. **记录溯源**:保留原始来源链接/文件名
**可选(内容足够丰富时执行)**:
4. **证据分级**:每条核心观点标注可信度 `🟢 High` / `🟡 Medium` / `🔴 Low`
5. **注解分类**:识别内容中的 `❓Question` / `✅ TODO` / `💡 Idea` / `⚡ Disagreement`
6. **打标签**:自动生成 2-4 个主题标签(如 `#AI` `#效率工具` `#研究方法`)
7. **场景化适配**:根据资料类型调整提炼结构:
- **学术类**:摘要 → 方法 → 结论 → 局限性
- **技术类**:功能 → 使用场景 → 优缺点 → 替代方案
- **新闻/资讯类**:事件 → 影响 → 各方观点 → 后续关注点
- **工具/产品类**:核心功能 → 目标用户 → 定价 → 竞品对比
> ⚠️ **防幻觉约束**(强制执行):
> - 所有核心观点必须来自原文,**不得补充、推断或编造**原文未提及的内容
> - 关键摘录必须是**原文逐字引用**,不得改写或意译,用 `>` 引用块标注
> - 若原文信息不足,宁可标注 `⚠️ 信息不足` 留空,不得用猜测填充
> - 数字、百分比、日期等数据必须与原文完全一致,不得估算
> - 所有数据必须来自 `web_fetch` / `read_file` 的真实内容,**严禁编造数据**
详细提炼规则见 [references/extraction-rules.md](references/extraction-rules.md)。
#### Step 3:去重、合并与矛盾检测
满足以下**任一条件**即触发去重合并:
- 内容相似度 > 70%(核心观点高度重叠)
- 来源完全相同(同一 URL 被提交多次)
- 标题相同/近似(编辑距离 < 3,同一文章不同版本)
合并规则:
- **跨源合并**:合并为一条,保留所有来源,在条目末尾添加 `🔀 已与条目 #N 合并(相似度 XX%)`(独立成行)
- **矛盾检测**:同一主题下观点相反的条目,标注 `⚡ 观点对立` 并列保留,不强制合并
- **不合并情况**:来源观点相反 / 时间跨度 > 2 年 / 用户明确要求保留所有条目
去重策略见 [references/dedup-strategy.md](references/dedup-strategy.md)。
#### Step 4:主题分类归档
- 若用户指定分类维度,按指定维度分组
- 若未指定,自动聚类(按内容相似性 + 标签)
- 每个主题生成小标题 + 条目数量统计
- 无法归类的条目放入「📥 收件筐」并说明原因
分类规则见 [references/classification-rules.md](references/classification-rules.md)。
#### Step 5:生成结构化文档
输出标准「研究笔记」Markdown,格式见 [references/output-schema.md](references/output-schema.md)。
文档末尾附加**关键词索引**(来自 qclaw doc-organizer 最佳实践):
```markdown
---
## 🔑 关键词索引
| 关键词 | 出现条目 | 频次 |
|--------|---------|------|
| #AI | #1, #3, #4 | 3 |
| #效率工具 | #1, #2 | 2 |
| ... | ... | ... |
```
#### Step 6:保存文件并交付
**文件保存**(强制执行,除非用户明确拒绝):
- 默认文件名前缀:`research-notes-{主题}-{YYYYMMDD}`
- 默认保存路径:当前工作目录
- 同时生成关键词索引文件:`keyword-index-{主题}-{YYYYMMDD}.md`
**按 Step 0 中用户选择的报告格式生成文件**:
- 选「仅 MD」→ 生成 `research-notes-{主题}-{YYYYMMDD}.md`
- 选「仅 HTML」→ 生成 `research-notes-{主题}-{YYYYMMDD}.html`(含目录导航 + 标签高亮 + 关键词索引)
- 选「两者都要」(默认)→ 同时生成 `.md` 和 `.html` 两份文件
**输出完成后**,附上交互菜单:
```
📎 研究笔记已生成!
📄 已保存至:research-notes-{主题}-{YYYYMMDD}.md
🌐 HTML 版本:research-notes-{主题}-{YYYYMMDD}.html
🔑 关键词索引:keyword-index-{主题}-{YYYYMMDD}.md
您可以继续:
[A] 重新保存到指定路径
[B] 按新维度重新分类(请告诉我分类方式)
[C] 深入精读某条目(请告诉我条目编号)
[D] 补充更多素材(继续追加)
[E] 生成知识框架图(调用 knowledge-framework-builder)
```
---
## 输出结构
完整格式规范见 [references/output-schema.md](references/output-schema.md)。
节点顺序(固定):
1. `📊 提炼总览`(统计表 + 分类目录)
2. `✅ 可操作项汇总`(Action Items,无则省略)
3. 各主题分类节(含条目详情 + 证据分级)
4. `📥 收件筐`(无法归类的条目,无则省略)
5. `📌 跨主题关键洞察`
6. `⚡ 观点矛盾记录`(无则省略)
7. `⚠️ 处理异常记录`(无则省略)
8. `🔑 关键词索引`
---
## 场景化适配
根据资料主题自动调整整理结构:
| 资料类型 | 提炼重点 | 分类维度建议 |
|---------|---------|------------|
| 学术论文 / 研究报告 | 摘要→方法→结论→局限性 | 按研究方向 / 方法论 |
| 技术文档 / 教程 | 功能→使用场景→优缺点 | 按技术栈 / 难度 |
| 新闻 / 资讯 | 事件→影响→各方观点 | 按时间线 / 话题 |
| 工具 / 产品评测 | 核心功能→定价→竞品 | 按使用场景 / 类别 |
| 混合类型 | 按内容实质路由 | 自动聚类(默认) |
---
## 异常处理
| 情况 | 处理策略 |
|------|---------|
| URL 无法访问 | 标注 `⚠️ 无法读取`,跳过,继续处理其他条目 |
| 网络超时(>15s)| 重试 1 次;仍失败则标注 `⚠️ 超时`,记录 URL,继续处理其余条目 |
| PDF 加密/损坏 | 标注 `⚠️ 文件异常`,提示用户重新上传 |
| 图片文字不清晰 | 尽力 OCR,标注置信度低的内容 |
| 内容为空/极短(<50字)| 标注 `⚠️ 内容不足`,仅保留来源信息,放入收件筐 |
| 需要登录/付费墙 | 标注 `⚠️ 需登录/访问受限`,跳过,记录 URL |
| 超过 30 项 | 提示分批:「您提交了 N 项素材,超过单次上限(30项)。建议按主题拆分:第一批发送前 30 项,处理完成后再发送剩余 N-30 项;或按主题分组,每组不超过 30 项分批提交。」 |
---
## 不在范围
- 单篇论文深度精读 → 用 `paper-quick-reader`
- 学术翻译 → 用 `academic-translation`
- 知识框架/思维导图 → 用 `knowledge-framework-builder`
- 简历整理 → 用 `resume-assistant`
- 实时网络搜索(本 Skill 只处理用户提供的素材,不主动搜索)
Files in this skill
- SKILL.md
- assets/example-output.md
- references/classification-rules.md
- references/dedup-strategy.md
- references/extraction-rules.md
- references/output-schema.md
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