图文笔记
读取正文、作者与图片列表，逐图 OCR，保留图片顺序和无法确认的片段。
- 正文与来源信息
- 逐图文字识别
- 图片与条目 N / N 验收
PUBLIC DEMO · 只读运行
让一条链接，长成
一份完整知识。
不只给你一句总结。Knowledge Curator 会先识别图文或视频，再选择逐图 OCR 或音频转写，并把原文、处理过程和完整性校验一起交付。
CASE / 001
READY
小红书图文 · 4 张图片
把简历喂给 AI，
挖掘潜在的搞钱能力
7/7
内容完整
Evidence first
Read-only
Traceable
不是“看起来完整”
而是逐项验收完整。
链接解析
→类型识别
→图文 OCR / 视频转写
→完整性闸门
→结构化交付
00 / SKILL ROUTER
同一个入口，
自动选择处理路线。
Skill 接收小红书链接后，先读取页面与元数据，判断笔记类型，再调用对应工具链。下面展示的是这个小红书处理 Skill 的两条完整路线，而不只是本次案例。
INPUT
小红书链接
解析页面 · 识别内容类型
视频笔记
读取视频元数据与媒体资源，提取音轨并进行语音转写，保留时序和无法确认的内容。
- 正文与来源信息
- 音频提取与语音转写
- 媒体与转写完整性检查
SHARED GATE
来源分层 → 完整性验收 → 结构化交付
失败或缺项必须标记为部分完成，不用推测补齐
本页固定示例是一条四图笔记，因此下面实际回放的是 Route A · 图文路线。
01 / LIVE RUN
一次运行，
从输入看到结果。
这是图文路线的固定成功样例。它复现 Agent 的真实交付结构，但不会请求平台页面，也不会保存任何输入；视频路线见上方能力分流图。
CURATOR / RUN CONSOLE
等待运行
INPUT
只读
xiaohongshu.com / 6a8beceb…
-
01
识别内容形态图文笔记 · 4 张图片待运行
-
02
保留来源证据正文、作者、双平台互动数据待运行
-
03
逐图视觉识别4 / 4 图片 OCR待运行
-
04
执行完整性闸门标题与正文逐项配对待运行
-
05
生成结构化结果7 / 7 Prompt 可追溯待运行
查看本次 fallback 过程
yt-dlp metadata 未发现视频格式 → 使用移动端 HTML fallback → 识别 4 张图片地址 → 逐图 OCR。这里展示的是处理方法，不是 Skill 内置的固定脚本。
预计演示时间 3 秒
02 / METHOD
不是更快地总结。
是更认真地完成。
证据先行
先保留正文、媒体与来源信息，再开始分析。结果始终能回到原始证据。
按类型分流
图文逐图 OCR；视频提取音频并转写。两条路线都保留顺序和无法确认的地方。
完整性验收
预期 7 条，就必须交付 7 条。只有标题没有正文，仍然算未完成。
结构化交付
分开原作者与转载者、原平台与二次传播数据，让后续复用不丢语境。
03 / SAFETY
只读不是一句提示。
是这次 Demo 的运行边界。
公开页面只播放内置样例，不连接云端 Agent，不上传你输入的链接，也没有任何删除入口。
01可以做
运行固定案例、查看处理步骤、展开完整输出
02不会做
抓取自定义链接、保存表单输入、写入 Wiki
03绝不做
删除文件、清空目录、修改共享知识库
04 / HOW TO USE
三步看懂这个 Demo。
- 1
保留样例链接公开版只运行这一条经过核对的案例。
- 2
点击开始处理观察每一步如何从等待变成已验证。
- 3
检查 7/7 结果输入、过程和输出一起构成成功记录。
当前 Demo 有什么限制？
这是产品行为演示，不是线上抓取服务。自定义链接不会发送到服务器；登录受限、已删除或平台结构变化的内容也不在本 Demo 的覆盖范围内。
真实 Skill 支持图文和视频分流；本页为了提供稳定、可重复的运行记录，只回放一条四图笔记，不代表 Skill 仅支持图片。
案例里的“每周少于 5 小时”和“月增收 1,000–3,000 欧元”是原帖假设，不是本产品作出的收入承诺。
实际 Agent 的提取结果仍需接受完整性检查。只要缺失一项，就必须标记为部分完成并重试缺失区段。
A SMALL AGENT WITH A STRICT STANDARD.