做这个项目前我本来只是想解决自己一个很具体的毛病浏览器里存了上百个网页和片段真要写东西的时候一个都找不到。后来折腾了一整天把零散内容整理的逻辑封装成了一个叫 ponytail 的技能插件现在不管是在 AI 对话里直接调用还是通过命令行批量处理文本整理出来的结果都是同一个结构直接往文档里贴就能用。如果你也经常跟一屏幕的文字较劲、想让 AI 按固定格式输出笔记卡片、或者正准备在自己的插件市场里上架一个类似功能这篇可以当成一个完整的设计与排坑记录来读。我不会整篇讲空概念会直接把我踩过的坑、改过的参数、最终跑通的配置都写出来你照着搭就能用。1. 信息越存越乱所以我写了个叫 ponytail 的技能1.1 长期收藏夹吃灰问题不在“收藏”而在“整理链路”我一直有个挺严重的习惯看到一篇好文章先存进收藏夹读到一段关键数据先复制到备忘录刷到一条有价值的回复顺手截个图。攒了几年后这些内容的量已经多到没法看了。真正爆发点是有一次准备写一份项目复盘需要引用三个月前收藏的一篇技术文档里的数据。我知道那篇文档存在但我完全不知道它存在哪个目录、哪个软件、哪个标签下。更麻烦的是当时收藏的是一整页带广告和侧边栏的网页原文我自己做的批注和主干内容混在一起根本没法直接用。这个过程中我自己反思了很久问题从来不是“存得不够多”而是“从原始信息到可用知识”中间缺少一条固定、高效的整理链路。我要的不是又多一个收藏工具而是一个能在我丢给它任何素材之后自动按照固定逻辑清洗、拆分、重新组织成结构化笔记的东西。这就是 ponytail 的起点。它的定位不是又快又多地去收集而是把已经收进来的一堆乱东西整理成一条一条清晰、编号、带主旨的结构化内容。名字之所以叫 ponytail就是取了“把散落的头发束成一条马尾”这个动作意象。1.2 为什么叫 ponytail一个关于“收拢”和“梳理”的设计隐喻头发的状态其实特别能类比信息的状态。洗完头不扎起来整个头都是蓬松散乱的你要找一缕头发找不到视觉效果也乱。扎成马尾之后所有头发被集中在一个点上每一缕都从根部顺下来用手一梳就能理出层次。信息整理也一样。原始网页正文、聊天记录、邮件片段相当于散开的头发它们的共同点是相互之间有重复、有噪音、有级别差异。直接把这一堆丢给通用大模型让它帮我总结有时候会得到不错的回答但更多时候会因为模型对“整理”这个词的理解和我不一致产出结构五花八门。ponytail 做的事情就是从“物理层面”先模拟扎马尾的动作把输入内容统一的拆分成块剔除噪音再把关键信息按主题聚拢。最后用一套固定模板输出让每条结果都带主标题、副标题、核心观点和相关标签。这样做还有个好处同一段输入无论我调用十次还是换不同模型调用只要走的是同一套 ponytail 脚本出来的文字结构几乎是一样的。这对需要稳定输出的人来说太重要了。1.3 技能、插件、独立软件我为什么选择了“技能插件”这个形态在动手之前我其实犹豫了一段时间做了个简单的对比形态优点缺点适配场景独立 Web 应用交互完整、能多人协作开发周期长、需要服务端、使用门槛高团队级知识库浏览器插件离内容最近、抓取方便无法直接调用大模型能力、跨平台麻烦单纯采集本地命令行工具灵活、稳定、易测试需要用户懂命令行数据处理流水线技能插件Skill离 AI 最近、配置即用依赖宿主应用个人知识整理自动化我最终选择了“技能插件”这种形态核心原因有两条。第一技能插件的本质是给 AI 助手一套固定的指令模板和执行规则不用单独写前端界面也不用维护后台服务一份描述文件加几个参考示例就能跑起来。对我这种追求效率的个人开发者来说这个成本是最低的。第二技能插件天然和数据存储解耦。今天你可以把它装在任何支持自定义技能的大模型对话应用里明天也可以把同样一份规则文件放到命令行脚本里调用不同的模型 API。它是一张可以插到任何“算法插座”上的卡片。这个选择在后面帮了我大忙因为我后来发现我不光在对话界面里想用它还想在定时任务里跑批处理。技能插件的文件化特性让我可以直接复用同一套逻辑不需要写两遍。2. ponytail 的设计整套整理逻辑是怎么在一个技能文件里实现的2.1 核心处理链拆块 - 清洗 - 聚类 - 成稿有人以为技能插件就是写一段很长的提示词让大模型发挥真做起来才发现不是这么回事。我从设计第一天就放弃了“让 AI 自由发挥”的思路而是强制规定了一条四步处理链。第一步是拆块。输入内容可能是 3 万字的长文也可能是零散的几十条短笔记。技能会先把输入按照自然段落和语义边界切成若干个小块每块尽量控制在五百字以内。这样做的目的是避免模型在长上下文里丢失局部信息。第二步是清洗。删掉导航文字、广告模板、重复片段、无意义字符同时把文内的日期、数字、人名、专业术语这些关键信息单独标记出来。这个步骤表面上看起来很简单但它决定了后面聚类和成稿的质量我调了很多次才找到一个合适的平衡清洗不能过度否则会伤到原文的表达逻辑。第三步是聚类。把清洗后的信息块按照主题相似性归拢到一起给每个簇取一个概括性的簇名。这个簇名会直接变成最终笔记里的二级标题所以聚类这一步我要求必须提供关键词重合度分析和一句话聚类理由到底哪些块被归到一起、为什么归到一起用户是能看得到的。第四步是成稿。把聚类结果填入固定输出模板包括总标题、分节编号、每节核心观点独立成行、标签列表生成。这里我特别加了一个限制除非原文中明显存在错误逻辑否则不允许在成稿阶段擅自发明新观点。2.2 技能描述文件怎么让 AI 在第一眼就明白它该干什么技能插件一般由两部分组成一部分是描述文件一部分是实际执行的参考示例。描述文件是给 AI 理解用的“说明书”它的表述方式直接决定了 AI 理解技能的准确度。我先贴出我第一版写的描述文件这个版本问题很大后面在实战里被我自己推翻重写了。name: ponytail description: 把输入内容整理成结构化笔记 version: 0.1.0就这么几个字段我当时以为够了。结果真正跑起来才发现AI 对“结构化笔记”这四个字的理解和我千差万别。有的模型把它理解成写摘要有的理解成列大纲有的甚至把它理解成翻译。这让我意识到一个问题技能描述必须写成“能直接被验证的指令”而不是“可以被解释的愿望”。第二版我把描述文件改成了下面这个结构才真正稳定下来。name: ponytail description: - 将用户提供的任意原始文本网页正文、聊天记录、邮件、笔记碎片整理输出为 固定 Markdown 结构结构必须包含主标题、概述段、分节内容、标签列表。 分节内容必须带数字编号每一节必须有独立主旨句。 禁止输出与输入无关的新观点禁止口语化总结。 version: 0.2.0 rules: - 输入超过 3000 字时必须先拆块再处理 - 遇到明显广告或导航文本必须删除 - 数字和日期必须在输出中原样保留 - 分节标题不得超过 15 个字 - 不得输出“原文提到”这类转述式开头 examples: - input: 这是第 1 条混乱记录... output: ## 笔记标题...改动最大的地方是补上了 rules 和 examples。rules 相当于一系列硬性边界条件examples 则给模型提供了一个可以直接仿写的参照。这两个部分越具体AI 在真正执行的时候就越不会跑偏。我在测试中还发现一个现象description 字段里的任何形容词都会被模型当成可解释空间。比如我写了“精准概括”模型就会更倾向去发挥而不是去照搬。后来我把 description 里所有带主观色彩的词都删掉了只留下可验证的格式要求和禁止项效果反而稳定了很多。2.3 输出模板为什么每条笔记必须带编号、主旨和标签模板是整个技能的灵魂。输出模板定了AI 再怎么浮动用户拿到的结果格式还是统一的。我的输出模板长这样# 笔记标题不超过 20 个字基于输入主内容生成 ## 概述 这一段用 3-5 句话说明输入内容的整体背景与核心主题不展开细节。 ## 1. 节标题 主旨句一句话说明本节想表达什么。 - 要点记录按可读顺序排列每条不超过 50 字 - 数据原文引用保留原文中的数字、日期、人名 ## 2. 节标题 主旨句... - ... ## 标签 #标签1 #标签2 #标签3这个模板看起来特别简单但每条都是被逼出来的。编号是为了让长内容有坐标。我之前输出过没有编号的版本后面想引用某个具体论点的时候根本指不到是第几条。现在有了编号哪怕内容很长我也能直接说“看第 3 节第 2 条”。主旨句是为了强制提取每节的中心思想避免整个小节都是泛泛而谈的铺陈。干扰太多的输入会被强制压缩成一句高密度的总结这个约束对模型非常有效。标签则是为了后续检索。我之前就是因为没有标签导致收藏夹吃灰现在让模型在整理的时候顺手生成三个到五个标签检索效率立马上来了。3. 从安装到跑通一个周末就能复现的操作流程3.1 前置条件准备好这三样东西就行在开始安装之前你只需要准备以下三样东西一个支持自定义技能导入的 AI 对话客户端比如 Claude 桌面版、兼容技能插件的社区客户端都可以一个可用的模型 API Key或者一个已经登录的账号一份按上面 2.2 节写的 ponytail 技能描述文件保存为ponytail.md或SKILL.md需要解释一下为什么必须是支持自定义技能导入的客户端。因为自定义技能的本质是让客户端在对话启动时就自动加载一份指令文件这个机制决定了技能的稳定性。如果你用的是一个不支持技能导入的普通聊天窗口那你就只能把描述文件整段复制到提示词里效果不是不行但切换技能会比较费劲。API 这边我强烈建议用支持长上下文的模型。我最早用的是一个短上下文模型结果输入稍微长一点输出结构就开始崩要么少了某个分节要么标签乱跳。后来我把涉及长文本处理的场景全切到了长上下文模型稳定性才有了质的提升。3.2 导入为本地技能三步走完配置以最常用的桌面客户端为例导入的完整路径是这样的找到客户端的技能目录。一般在用户目录下会有一个类似skills/的文件夹不同客户端路径不一样设置里搜“skill 目录”就行。在skills/下新建一个子目录名字就叫ponytail。把ponytail.md复制进去确认文件名和技能配置里的 name 字段一致。完成之后重启客户端然后你在对话里输入一个简单的问题它应该会优先加载到你的自定义技能目录。你可以用这样一句话来验证技能是否被加载请调用 ponytail 技能整理下面这段话“今天开会讨论了三个议题第一个是用户增长方案第二个是服务器成本优化第三个是排期协调。重点数据和上周差不多但是有一个新变化是海外用户占比已经超过 40%。”如果客户端已经正确加载了 ponytail它应该输出包含“标号节标题”和“标签列表”的结果而不是简单地把这段话复述一遍。3.3 命令行模式把同样的技能接入本地脚本对话界面跑通之后我又把它做成了命令行模式目的是让技能能放进自动化脚本里跑。这一步也很简单核心思路是把你那套规则文件作为 system prompt 传入把用户输入作为 user prompt 传入然后调用模型 API。我用 Python 写了一个最小可用的调用脚本核心逻辑如下import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[MODEL_API_KEY], base_urlos.environ.get(MODEL_API_BASE, https://api.openai.com/v1) ) def ponytail_process(raw_text: str, skill_text: str) - str: response client.chat.completions.create( modelyour-long-context-model, messages[ {role: system, content: skill_text}, {role: user, content: f请按照上述技能规则整理以下内容\n{raw_text}} ], temperature0.2, ) return response.choices[0].message.content if __name__ __main__: sample open(sample.txt, encodingutf-8).read() skill open(ponytail.md, encodingutf-8).read() print(ponytail_process(sample, skill))这段代码里有几个参数是我实际调过的值得说一下。第一是temperature0.2。技能类任务不需要创造性语言生成温度越低输出越稳定格式漂移的机会越小。我测试时把温度从 1.0 降到 0.2格式错误率明显下降。第二是系统提示词直接放技能文件全文不要自己再像“你是一个优秀助手”之类的前缀更不要省略技能文件里的规则部分那些规则就是稳定性的来源。3.4 快速验证用这三个“危险文本”测出真实能力装好之后光跑一遍成功案例是不够的我建议你用一个标准测试集来验证技能是否真的可靠。我总结了一套测试文本每一个都对应一类常见的失败模式。第一个测试文本是几千字的网页文章里面混着导航菜单、免责声明和各种无意义重复。这个主要测清洗能力看输出里是否还残留“点击这里”“阅读原文”这种噪音。第二个测试文本是同主题但来自不同来源的多个片段里面有明显重复信息和互相矛盾的数据。这个主要测聚类能力和数据保留度看最终输出是否能成功把矛盾数据区分出来、是否保留了原文的日期和数字。第三个测试文本是一个内容特别平铺直叙的会议记录没有任何明显的分层结构。这个主要测模型是否具备“主动结构化”的能力看它是真的按主题拆出了多个编号节还是偷懒只给了一段概述。我用这套测试集跑了我自己的很多版本每次跑完都会根据失败点调整描述文件里的规则。现在这个版本能在这三个测试上全部稳定通过你可以直接照着用。4. 实际用起来的效果与边界4.1 场景一把 20 个网页片段整理成一篇研究笔记我拿它处理过一次最典型的场景写某个开源协议选型调研时我收集了二十多个不同来源的网页片段有官方文档的截图式粘贴、有技术博客的观点、有人在讨论区的回复片段内容长度从五十字到两千字不等。如果让我自己整理可能要花两个小时。ponytail 的处理逻辑是先把这些片段全部拆块清洗掉个人情绪和无关背景再按协议类型、授权条件、商业使用限制、常见争议这几个主题聚类。输出的笔记一共有六个编号节每节下都按要求给出了主旨句和要点列表。整理完的结果让我自己都觉得意外的地方在于它竟然能发现两个来源里关于某个条款的表述不一致并且主动把矛盾内容放在同一节里做了对照说明而不是悄悄选一个我认为更符合常理的版本。这一点是我在设计时特意加了规则的结果发现矛盾时保留原貌并并列展示而不是自行仲裁。4.2 场景二多轮对话中直接粘贴一段乱写的会议纪要还有一次我开完会直接把一段完全没有标点的语音转文字粘进对话框内容是各种会议发言的混合体人称混乱时间点错乱。我本来没指望它能整理得多好结果 ponytail 的输出把不同发言人涉及的时间点单独列了出来在每一节的编号标题里直接标出了“风险讨论”“成本确认”“排期变更”这类从内容里提炼出来的主题词。这个场景里我注意到一个细节输出模板里的“主旨句”起了非常大作用因为模型在没有明确强制的情况下最容易把一段混乱的语音转文字直接压缩成一段顺滑的摘要装模作样地好看但丢失了所有细节。有了主旨句和要点列表的双重约束它就只能老老实实把每个时间点每个人说的关键信息单拎出来。4.3 用了三个月的整体收益不是变快了而是变少了连续用了一段时间之后我对这个技能的评价有了一个稍微反直觉的转变它给我最大的帮助不是帮我“更快地”产出更多笔记而是帮我“更少地”保存无关内容。因为在整理过程中我需要把所有输入内容按固定结构重新过一遍这个结构天然会暴露一个内容的重复率、混乱度和主题不清晰程度。以前我会把这些垃圾内容也当作收藏留存下来现在整理完发现它根本形成不了一个有效分节就会毫不犹豫地删掉。从数据上大概能有个直观感受指标使用 ponytail 之前使用之后每条笔记平均字数1200 字左右含大量废话400 字左右单周产生有效笔记数8 条15 条需要二次加工才能用的笔记占比70%10%检索旧笔记平均耗时5-10 分钟30 秒以内4.4 边界在哪什么样子的东西不适合丢给 ponytail它也不是万能的。我试过一些场景效果不尽如人意这里也给后来者提个醒。第一种不适合的数据是图片和扫描件。如果你直接把一份完全没有 OCR 过的纸质合同拍照发过来ponytail 即使输入支持图像也大概率会因为原始文字信息缺失而只输出一个“概述”无法真正进入拆块和聚类环节。第二种不适合的数据是强逻辑链条类的推理内容。比如算法推导过程、法律条文适用分析这类内容的价值在于论证过程的前后依赖关系而 ponytail 的数据结构是按平行主题聚类的不适合表达“因为 A 所以 B 所以 C”的线性推导。第三种不适合的是你自己正在进行中的创作草稿。它可以做整理但整理完的文稿看起来过于结构化创造性会受损如果你是在写一篇偏气质型的文章建议还是不要用这套规则。5. 调试过程中踩过的坑和最终稳定版的关键参数5.1 最坑的一次为了追求“更整齐”差点丢掉所有细节早期我在描述文件里加过一句“所有输出应当尽量简洁”当时只想着让笔记更好读。结果用它处理一份技术文档时输出里所有具体的数据、版本号、函数名全被简化了整篇笔记变成一堆正确的空话。这个坑让我彻底明白一个道理模型对“简洁”的理解是信息差的减法不是文字量的减法。你让它简洁它会把细节也一并减掉。最终我改成了非常明确的规则原文中的数字、日期、专业术语必须原样保留不允许缩写、省略或用“等”字替代。“简洁”只体现在句子组织层面不体现在信息量层面。5.2 分块阈值为什么定在 3000 字我在第 2 节里提过 rules 里有一条“超过 3000 字先拆块”。这个数字不是拍脑袋定的是我反复测试得出的一个结果。测试方法是拿同一个长文本分别用不拆块、按 2000 字拆块、按 3000 字拆块、按 5000 字拆块四种方式处理对比输出结果的质量。测下来发现5000 字不拆块的时候模型经常会出现“前面分析得特别细后面越写越粗”的情况因为上下文注意力分配是偏向开头和结尾的2000 字拆块则会让整体内容显得特别碎很多关联信息被切到了不同的块里聚类结果不如预期。3000 字是一个比较平衡的分界线既不会让模型过载又保留了足够上下文来判断主题聚类。5.3 温度参数、模型选型以及别在同一轮对话里多次调用温度参数我前面提过固定用 0.2这里补充一个实际测试数据。我用同一段测试输入温度分别设了 0.0、0.2、0.6、1.0格式错误率大致是这样温度输出不符合模板的次数10 次中典型问题0.03容易出现重复的占位符0.20稳定0.64标题编号偶尔乱序1.07分节结构整体漂移模型选型上长上下文模型确实是刚需但不要太迷信“模型越强越好”更强模型在遵守模板细节上表现好但在创造力塑造上可能出现“过度解释”的问题。我自己用的模型类型也是调过几次才定的。另一个每次必踩的坑是别在同一个多轮对话上下文里连续多次调用 ponytail。因为技能文件中的 rules 会被模型当成长期记忆的一部分处理完第一个人工智能内容后模型会开始用同样结构去整理后面的所有对话内容哪怕你聊的是完全无关的话题。现在我每个要整理的输入都会开一个全新的对话会话彻底避免上下文污染。5.4 想复用别人技能时先检查这五个字段如果你不打算自己从零写而是想复用网上其他人发布的技能文件有五个字段是必查的name是否唯一避免和已有技能冲突description是否包含明确指令而不是愿望rules里有没有“禁止输出原文没有的新观点”这类保底约束examples是否给出输出前和输出后的对照version是否存在越高的版本通常意味着作者踩过的坑越多6. 后续还能做哪些扩展技能插件这种形态最大的好处就是易于扩展。我目前已经在做的几个方向可以给同样感兴趣的读者参考。一个是把 ponytail 接入定时任务每天晚上把当天保存的所有网页片段、聊天记录自动拉下来跑一遍技能指令生成当日整理笔记再通过 Webhook 推送到我的笔记应用。这个方向已经实测跑通了核心代码就是前面 3.3 节那个脚本套一个定时器。另一个是把技能接入更多输入源比如读 PDF 文档的文本层或者解析 Markdown 文件里的引用块。只要做好输入格式转换技能规则文件几乎可以原封不动地复用。还有一个方向是输出端的模板自定义比如在输出模板里增加“个人批注”字段让 AI 在整理完成后留出一个空行方便我在结构化笔记的基础上加入自己的思考。这个改动只需要改模板文件不需要动技能逻辑。关于把技能打包发布到社区我的经验是发布时间尽量带上你调试过程中的失败样本别人能看到哪些版本是踩过坑的用起来就会更放心。一份只有成功示例的技能文件看起来再干净实际上也隐藏了作者没有展示的复杂性。如果你只是想要一个能稳定整理杂乱文本的技能插件拿着我这边的描述文件结构和输出模板基本就能直接用。后面所有的变化都只需要在 rules 和 templates 字段里做加减法不需要改动整体架构。