jiabai Insight Extractor — 长文本观点提炼
输入
接受任何长文本：
- 直播/会议转写稿（video-to-text 输出的
.txt） - 播客文字版
- 长文章、研报
- 任意需要提炼的文本素材
参考资料
处理直播、会议、播客这类长转写稿时，先读取 references/extraction-guide.md。它提供观点价值、金句筛选、争议点分析和话题分段的判断标准。
提炼流程
Step 1: 通读全文，建立框架
快速扫描全文，识别：
- 参与者：有几位说话人？各自角色/立场是什么？
- 话题边界：讨论了哪几个大的话题？大约在什么时间段？
- 情绪/态度变化：哪些地方有争论、兴奋、犹豫？
Step 2: 按话题分段提炼
对每个话题段落，提取：
核心论点 (Key Arguments)
- 每位说话人的核心主张是什么？
- 用一句话概括每个论点
- 标注论据类型：经验/数据/类比/假设
金句 (Quotable Quotes)
- 原话引用，保留口语感
- 优先选：有画面感的、反直觉的、能引发讨论的
- 标注说话人和大致时间戳
争议点 (Debates & Tensions)
- 哪些观点有分歧？
- 双方各自的理由是什么？
- 最终是否达成共识？
行动项 (Action Items)
- 提到了哪些具体的下一步？
- 谁负责？什么时间？
Step 3: 输出结构化摘要
输出格式（Markdown）：
# 观点摘要：<标题>
## 元信息
- 来源：<文件路径或名称>
- 时长/字数：<>
- 参与者：<说话人列表及角色>
- 日期：<>
## 话题概览
1. <话题1名称> — 一句话总结
2. <话题2名称> — 一句话总结
...
## 详细观点
### 话题1：<名称>
**核心论点：**
- [说话人A] <论点> — <论据类型>
- [说话人B] <论点>
**金句：**
> "原话引用" — 说话人, [MM:SS]
**争议：**
- <分歧描述>
---
（重复每个话题）
## 行动项
- [ ] <具体事项> — 负责人, 时间
## 整体洞察
- <3-5 条跨话题的高层洞察>
- <这些讨论对行业/团队/读者意味着什么>
Step 4: 存档
保存到 workspace/insights/ 目录：
- 命名：
<来源简称>-insights.md（如直播0226-insights.md）
提炼原则
- 保留原味：金句用原话，不美化不总结。口语的力量在于真实。
- 区分事实和观点：某人说"我觉得 X 会取代 Y"是观点，不是事实。
- 抓冲突和转折：观点一致的地方一笔带过，有争论的地方展开。
- 不补脑：文本里没说的，不要推断。不确定的标注"待确认"。
- 聚焦可行动：优先提炼能变成文章、决策、行动的内容。
长文本处理策略
- < 30K 字：一次性读取，直接提炼
- 30K - 100K 字：分 3-5 段读取，逐段提炼后汇总
- > 100K 字：先用 grep/搜索定位关键段落，重点提炼
与其他 Skill 的衔接
- 上游：
video-to-text（提供转写稿） - 下游：
article-forge（消费观点摘要，生成文章） - 观点摘要的
## 详细观点和## 整体洞察是 article-forge 的主要输入