Long Audio To Obsidian

Long Audio to Obsidian Archiver

此技能将散乱的语音转写项目文件整理成结构清晰的 Markdown 文档，便于在 Obsidian 等知识库中归档。

它采用 "Agent 规划 + 脚本执行" 的模式：

1. Agent (你)：负责理解目录结构、识别文件类型、对分段文件进行逻辑排序（例如按行号 1-200, 201-400），并生成合并计划。
2. Script：负责根据你的计划，机械地读取文件并生成 Markdown。

使用场景

当用户要求将一个包含多个原始音频、数十个转写分段、以及各种说明文档的目录“整理归档”时使用。

工作流 (Workflow)

1. 调查与分析 (Survey & Analyze)

首先，使用 list_directory (必要时配合 glob) 扫描目标项目目录。 你需要回答以下问题：

• 哪些是原始录音文本？（通常在 1-原始文件 或类似目录）
• 哪些是最终输出的分段脚本？（通常在 5-最终输出，文件名包含行号如 _1-200）
  • 关键任务：你需要根据文件名中的数字对它们进行正确排序。
• 哪些是项目元数据？（日志、术语表、背景要求等）
• 哪些是衍生知识/问答？（5-最终输出 中非分段的 Markdown 文件）

2. 生成合并配置 (Generate Configuration)

基于你的分析，构建一个 JSON 配置文件。不要直接输出给用户，而是准备写入临时文件。

JSON 结构定义：

jsonCopy code
{
  "output_dir": "目标项目路径/obsidian_archive",
  "tasks": [
    {
      "filename": "1-原始录音汇总.md",
      "title": "原始录音汇总",
      "sections": [
        {
          "title": "文件1.txt",
          "path": "绝对路径或相对路径/文件1.txt",
          "syntax": "text"
        }
      ]
    },
    {
      "filename": "2-最终输出脚本汇总.md",
      "title": "最终输出脚本汇总",
      "sections": [
        {
          "title": "Part 1 (1-200)",
          "path": "路径/output_1-200.txt",
          "syntax": "text"
        },
        {
          "title": "Part 2 (201-400)",
          "path": "路径/output_201-400.txt",
          "syntax": "text"
        }
        // Agent 必须确保这里的顺序是正确的！
      ]
    }
    // ... 继续为“整理要求汇总”和“知识整理汇总”创建任务
  ]
}

3. 执行合并 (Execute)

1. 使用 write_file 将 JSON 配置保存为临时文件，例如 merge_plan.json。

2. 调用脚本执行合并：

   bashCopy code
   python3 .gemini/skills/long-audio-to-obsidian/scripts/doc_merger.py merge_plan.json
   

   (注意：请根据实际安装位置调整脚本路径)

3. 检查脚本输出，确认生成成功。

4. 删除临时文件 merge_plan.json。

4. 优化命名与生成索引 (Rename & Index)

脚本生成的只是标准文件名的中间产物。为了方便 Obsidian 使用，你需要进行最后一步的人工智能优化：

1. 确定项目标题：根据原始目录名或核心文件名，提取一个清晰的项目标题（例如 2024-01-01 会议转写 - 项目 A）。
2. 重命名文件：使用 run_shell_command 的 mv 命令，将 obsidian_archive 中的标准文件重命名为带前缀的格式。
   • 1-原始录音汇总.md -> {标题} 1 原始录音汇总.md
   • 2-最终输出脚本汇总.md -> {标题} 2 最终输出脚本汇总.md
   • ...以此类推。
3. 生成索引页：
   • 创建一个名为 {标题}.md 的新文件。
   • 内容应包含指向上述所有文件的 Obsidian WikiLinks ([[文件名]])。
   • 如果有关联的外部产品文档（未合并进来的），也可以在此处添加链接。

索引页内容示例：

markdownCopy code
相关文档:

[[2024-01-01 会议转写 - 项目 A 1 原始录音汇总]]

[[2024-01-01 会议转写 - 项目 A 2 最终输出脚本汇总]]

...

归档标准 (Archiving Standards)

请按照以下四个维度组织输出文件（对应 JSON 中的 4 个 task）：

1. 原始录音汇总：包含所有原始录音文本。
2. 最终输出脚本汇总：包含所有经过校对、合并后的分段文本。顺序至关重要。
3. 整理要求与日志汇总：
   • 工作日志 (0-工作日志.md)
   • 校对术语表 (3-校对和术语表.md)
   • 分段主题 (4-分段主题.md)
   • 所有背景要求文件 (2-要求和信息/*)
4. 知识整理汇总：
   • 包含所有衍生生成的知识文件（如 问题和回答-xxx.md）。

注意事项

• 路径处理：JSON 中的 path 推荐使用绝对路径，或者相对于执行 doc_merger.py 时的相对路径。
• 容错：如果某个预期的目录不存在（例如没有“知识整理”文件），则不要在 JSON 中包含对应的 task，或者创建一个空的 task。
• 排序：脚本不会自动排序。必须由 Agent 在生成 JSON 时完成所有文件的逻辑排序。