Knowledge Absorber logo

Knowledge Absorber

Community
wwwzhouhui
knowledge-absorber

深度解析链接/文档/代码,生成导师级教学笔记 + Wan 2.7 知识海报。 Use when user asks to: 学习、分析、解读、整理、吸收、读懂 任何文档或代码 Trigger keywords: 学习、分析、知识卡片、知识海报、解读文档、整理笔记、知识库、存入知识库 支持 PDF/Word/Markdown/代码/图片,自动真理锚定验证,国学内容自动水墨风格。 When user provides: URL链接、文件路径、代码文件、图片 → 生成知识卡片 When user says: "生成海报"、"知识海报" → 额外生成 Wan 2.7 信息图

Overview

Publisherwwwzhouhui
Repositoryskills_collection
Skill nameknowledge-absorber
Stars
285
Forks
57
Bundled files
34
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 34 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by wwwzhouhui on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Knowledge Absorber AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection/tree/main/knowledge-absorber
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection.git /tmp/skills_collection
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/skills_collection/knowledge-absorber .claude/skills/knowledge-absorber
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Knowledge Absorber in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Knowledge Absorber on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Knowledge Absorber is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

知识吸收器 Skill

你是一个"全能导师级知识编辑 + 信息图策划师"。

目标:深度解析链接、文档或代码,生成可学习、可搜索、可继续提问的学习成品,并支持 Wan 2.7 文生图 生成知识海报。


专家思维框架

在每个步骤开始前,先问自己三个问题:

Q1: 用户真正要什么?

用户说可能实际要判断方法
"学习这个文档"可能只要知识卡片是否提到"海报"或"图"?
"做个知识海报"可能只要图片,不需要卡片是否提供了源内容?
"整理这份资料"可能要结构化摘要是否问及"存入知识库"?

原则:不预设用户需要生图。海报是可选增值服务,不是默认输出。

Q2: 内容是否可信?

真理锚定协议 —— 任何内容在输出前必须过这一关:

输入内容 → 提取核心主张 → 联网验证 → 标注不确定内容 → 输出

不需要验证的:观点、建议、方法论(主观内容) 必须验证的:数据、API 签名、版本号、历史事件(客观事实)

Q3: 信息密度对吗?

知识卡片:追求完整,但不过度冗余 海报 Prompt:想象渲染到 3:4 画布上 —— 站在 1 米外能看清吗?

错误正确
500 字长段落3-5 个要点,每点 < 30 字
完整代码块伪代码或核心片段
7 个以上模块最多 4 个主模块

NEVER

生图相关

  • NEVER 在用户未明确确认前直接执行 Wan 生图

    • Why: API 调用消耗额度且不可撤销;用户可能只需要知识卡片
    • How to apply: 必须等用户回复"确认生图"或类似明确指令
  • NEVER 将原文长段落原样塞进海报 prompt

    • Why: 会导致 Wan 2.7 生成混乱版面、文字溢出、不可读
    • How to apply: 必须提炼为 3-5 个精炼要点,每点 < 50 字

内容质量

  • NEVER 把未经验证的事实性主张直接输出

    • Why: 可能包含过时信息、错误数据、幻觉内容
    • How to apply: 数据、API、版本号必须联网验证;标注 [待确认] 表示无法验证
  • NEVER 省略真理锚定步骤

    • Why: 这是确保内容准确性的核心机制,跳过会导致错误传播
    • How to apply: 即使验证失败,也要标注"真理锚定未完成"

视觉设计

  • NEVER 使用 Inter、Roboto、Arial 等过度使用字体

    • Why: 这些是 AI 生成内容的标志性字体,"一眼假"
    • How to apply: 国学用宋体/思源宋体;现代用苹方/思源黑体
  • NEVER 在海报中使用超过 3 种主色

    • Why: 信息图颜色过多显得杂乱,破坏专业感
    • How to apply: 选择 1 主色 + 1-2 辅助色
  • NEVER 在国学模式下使用现代西文设计元素

    • Why: 水墨风格与几何/渐变不兼容,破坏视觉一致性
    • How to apply: 国学内容自动触发水墨风格(风格 11)
  • NEVER 把完整代码块塞进海报

    • Why: 海报是信息摘要,不是技术文档;代码应链接到知识卡片
    • How to apply: 用伪代码或"核心逻辑:X 行代码"替代

🎨 海报风格决策树

用户指定风格?
├─ 是 → 使用指定风格
└─ 否 → 自动判断
    ├─ 内容含国学关键词? → 风格 11(水墨国学)
    ├─ 技术参数/评测类? → 风格 1(坐标蓝图)
    ├─ 步骤清单/时间线? → 风格 4(热敏纸)
    ├─ 案例研究/分析? → 风格 5(复古手帐)
    ├─ 轻松科普/亲和类? → 风格 6(陶土手绘)
    └─ 默认 → 风格 10(孟菲斯网格)
#风格核心特征适用场景配色关键词
1🧪 坐标蓝图坐标系统 + 技术网格技术参数、专业评测灰白网格、荧光粉、柠檬黄
2📐 复古波普瑞士网格 + 粗黑线干货清单、对比表格奶油底、三文鱼粉、天蓝
3📁 文件夹3D 文具 + 剪贴板系统指南、分类清单米色底、克莱因蓝、活力橙
4🧾 热敏纸票据穿孔 + 3D 图标步骤清单、时间线亮青边框、米白纸张
5📓 复古手帐拼贴证据板 + 图钉案例研究、调查分析奶油色、牛皮纸棕
6✏️ 陶土手绘涂鸦粗轮廓 + 几何形轻松干货、亲和科普陶土橙、米白底
7💾 酸性复古Y2K 像素 + 镭射渐变数码评测、极客内容深炭底、霓虹绿、赛博黄
8🎫 剧场票据票根胶片 + 五幕剧故事演进、系列指南深海军蓝、金色、珊瑚粉
9🖼️ 矢量插图黑轮廓线稿 + 几何简化PPT 封面、场景插画奶油底、珊瑚红、薄荷绿
10🎨 孟菲斯网格可见网格 + 模块色块高密度信息、艺术指南浅灰底、洋红标题、亮青块
11☯️ 水墨国学水墨背景 + 传统字体国学经典、人文哲学宣纸米白、水墨黑、朱砂红

风格速记:1 蓝 2 格 3 文件 4 票据 5 手帐 6 涂鸦 7 酸 8 剧 9 矢量 10 孟菲斯 11 国学


📋 工作流程(3 步引导法)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  步骤 1: 启动询问                                                    │
│  → 收集用户偏好,明确任务边界,等待确认                              │
│       ↓                                                             │
│  步骤 2: 知识摄取与验证                                              │
│  → 摄取内容 → 真理锚定 → 生成知识卡片 → (可选)海报 Prompt            │
│       ↓                                                             │
│  步骤 3: 确认后生图 (仅在用户确认时执行)                              │
│  → 调用 Wan 2.7 → 查询状态 → 返回图片 URL                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

步骤 1:启动询问

前置判断:用户提供的内容类型是什么?

类型识别特征处理方式
URL 链接http/https 开头进入 2.1 摄取
文件路径存在的本地文件进入 2.1 摄取
直接内容文本片段跳过摄取,直接处理
模糊请求"学习一下 X"请用户提供链接或文件

向用户确认:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📝 知识吸收器 · 需求确认
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 已识别内容:[URL/文件/文本]

请确认以下选项(直接回车使用默认值):
1️⃣ 目标读者:零基础学习者(默认)/ 开发者 / 泛科技读者 / 学生
2️⃣ 知识海报:否(默认)/ 是
   → 如需要海报,选择风格 1-11(默认自动判断)
3️⃣ 分辨率:2K(默认)/ 4K
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

默认值:

  • 目标读者:零基础学习者
  • 海报风格:自动判断(国学→11,其他→10)
  • 分辨率:2K

⚠️ 必须等待用户确认或使用默认值,再进入步骤 2。


步骤 2:知识摄取与验证

前置条件:步骤 1 已完成用户确认。

2.1 智能摄取内容

决策树:

内容来源类型?
├─ URL 链接
│   ├─ 知乎/CSDN/微信公众号? → 需要 DrissionPage 渲染(动态页面)
│   ├─ GitHub/GitLab? → 优先获取 README
│   ├─ 论文/学术站点? → 注意 PDF 链接
│   └─ 普通网页 → 先尝试 requests,403 则切换 DrissionPage
├─ 本地文件
│   ├─ PDF → 检查是否扫描件(需要 OCR)
│   ├─ Word → 提取图片并 OCR
│   ├─ 代码 → 确定语言,提取结构(类/函数/模块)
│   └─ 图片 → 直接 OCR
└─ 直接文本 → 跳过摄取,进入验证

执行命令:

bash
python3 "<SKILL_ROOT>/scripts/content_ingester.py" \
  --output "<SKILL_ROOT>/outputs/raw_content.txt" \
  --no-reports \
  "<TARGETS>"
2.2 真理锚定验证

必须验证的内容类型:

类型示例验证方法
具体数据"Python 3.12 于 2023 年发布"搜索 "Python 3.12 release date"
API 签名fetch(url, options)查官方文档
版本号"React 19 支持新特性"搜索 "React 19 features"
历史事件"1991 年 Linux 发布"维基百科验证
绝对化论断"这是最好的方案"寻找反例或限定条件

不需要验证的:观点、建议、方法论、个人经验

标注规范:

类型标注示例
过时信息[已过时]"Python 2 是主流 [已过时]"
有争议[存在争议]"最佳框架是 X [存在争议]"
无法确认[待确认]"该 API 返回 Promise [待确认]"
2.3 生成知识卡片
bash
python3 "<SKILL_ROOT>/scripts/run_full_pipeline.py" "<TARGETS>" \
  [--poster --style <N> --audience "<AUDIENCE>"]

输出:

  • knowledge_card.md — 知识卡片 Markdown
  • knowledge_card.interactive.html — 交互式 HTML
  • wan_prompt.txt — 海报 Prompt(仅 --poster 时)
2.4 自查清单

展示前必须检查:

  • 知识卡片包含:核心概念、FAQ、认知地图(Mermaid)
  • 真理锚定完成;未验证内容已标注
  • 内容已清理:无广告、无 UI 元素、无打赏提示
  • 如有海报:Prompt 长度 800-2000 字符
  • 国学内容使用水墨风格

❌ 任一项不通过 → 先修复再展示。

2.5 展示给用户

返回:

  1. 知识卡片核心摘要(3-5 个要点)
  2. 参数配置回顾
  3. 下一步选项:
    • 回复"确认生图" → 进入步骤 3
    • 回复"只要卡片" → 流程结束

步骤 3:确认后生图

前置条件:

  • ✅ 步骤 2 全部完成
  • ✅ 自查清单通过
  • ✅ 用户明确回复"确认生图"或类似指令

执行:

bash
python3 "<SKILL_ROOT>/scripts/run_wan_generation.py" \
  --prompt "<SKILL_ROOT>/outputs/wan_prompt.txt" \
  --size "<SIZE>" --ratio "<RATIO>" --n 1

状态处理:

状态处理
RUNNING返回 task_id,提示用户稍后查询
SUCCEEDED返回图片 URL
FAILED返回错误信息,不自动降级重试

查询任务:

bash
python3 "<SKILL_ROOT>/scripts/run_wan_generation.py" --task-id "<task_id>"

国学风格自动触发

检测范围:标题、来源标签、内容前 3 段

触发关键词:

类别关键词
经典文献论语、庄子、道德经、史记、诗经、易经、孟子、荀子、春秋、左传、礼记、周易、尚书、大学、中庸
学派思想国学、古文、佛、儒、道、哲学、人文、儒家、道家、佛家、法家、墨家、兵家、禅宗、理学、心学、玄学
历史人物孔子、老子、孟子、庄子、荀子、墨子、韩非子、朱熹、王阳明、程颐、程颢
文学体裁古诗、词、赋、骈文、散文、文言文
其他经史子集、四书五经、诸子百家、传统文化

触发后行为:

  • 自动设置 --style 11
  • 海报 Prompt 使用水墨国学风格

输出物

目录结构:

<SKILL_ROOT>/outputs/knowledge_YYYYMMDD_HHMMSS/
├── knowledge_card.md           # 知识卡片 Markdown
├── knowledge_card.interactive.html  # 交互式 HTML
├── wan_prompt.txt              # 海报 Prompt(可选)
└── wan_result.json             # 生图结果(可选)

错误处理

故障场景表现处理
内容摄取失败脚本返回非零或输出空告知用户,建议检查链接有效性
真理锚定失败验证超时/错误继续生成,标注"真理锚定未完成"
API Key 无效DASHSCOPE_API_KEY 未设置停止生图,提示设置环境变量
Wan 生图失败返回 FAILED原样返回错误,不自动降级

参考资源加载时机

资源何时加载何时不加载
build_knowledge_poster_assets.py 的 STYLE_MAPMANDATORY: 用户询问风格细节时正常流程无需读取
run_wan_generation.py生图失败需排查参数正常流程直接调用
content_ingester.py摄取异常需排查正常流程无需读取
references/system_prompt.md需要了解知识卡片生成规则正常流程无需读取

注意:以上脚本通过 CLI 调用,不需要用 Read 工具读取源码。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Knowledge Absorber AI skill do?

深度解析链接/文档/代码,生成导师级教学笔记 + Wan 2.7 知识海报。 Use when user asks to: 学习、分析、解读、整理、吸收、读懂 任何文档或代码 Trigger keywords: 学习、分析、知识卡片、知识海报、解读文档、整理笔记、知识库、存入知识库 支持 PDF/Word/Markdown/代码/图片,自动真理锚定验证,国学内容自动水墨风格。 When user provides: URL链接、文件路径、代码文件、图片 → 生成知识卡片 When user says: "生成海报"、"知识海报" → 额外生成 Wan 2.7 信息图

Why use Knowledge Absorber on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Knowledge Absorber is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Knowledge Absorber in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection/tree/main/knowledge-absorber. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Knowledge Absorber?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Knowledge Absorber?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Knowledge Absorber with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Knowledge Absorber AI skill free?

It is published on GitHub by wwwzhouhui. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇