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oracle-apprenticelisted

拜师拆稿——分析对标博主/想学的稿子的撰写方式与表达方法(钩子/节奏/金句/结构/术语落地/互动设计),用四步闭环(复述→重建→迁移→实践)内化成自己的手艺。与 oracle-learn-from 互补:learn-from 拆账号级统计信号,apprentice 拆单条稿的写法(手艺层)。支持视频转录(走 adapters/script-extraction)或手动粘稿。触发词:"拜师"/"拆这条稿"/"学这个博主的表达"/"他是怎么写的"/"apprentice"。
Huanyu-Hibiki/Huanyu-Skills · ★ 1 · AI & Automation · score 67
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# /oracle-apprentice — 拜师拆稿(四步闭环版) ## 解决什么问题 看 100 条爆款也写不出 1 条——因为"看"只是浏览,只给对方贡献播放量。答案:**复述 → 重建 → 迁移 → 实践** 四步闭环,把"别人的爆款"变成"自己的手艺"。 **与 oracle-learn-from 的分工**(不要混用): | | learn-from | apprentice(本 skill) | |---|---|---| | 拆什么 | 账号级:5-10 条样本 + 数据 → rubric 权重信号 | 单条/单博主:文稿撰写方式 + 表达方法 | | 产出 | benchmark.md / rubric 信号 | study/<博主>/ 拆解档案 + 知识卡片 | | 层次 | 统计层(什么类型数据好) | 手艺层(钩子怎么埋、节奏怎么切、金句怎么落) | | 时机 | cold-start 建基线 / 季度 sanity check | 随时——刷到值得学的稿子就拆 | ## 核心理念 1. **四步成长闭环**:复述(自己说出讲了什么,不收藏不代劳)→ 重建(质疑纠偏+补全两面性)→ 迁移(结合自己情况形成知识卡片)→ 实践(最小验证,多版迭代) 2. **框架学习法**:任何概念过四问——定义(是什么/区别于什么)、机制(背��原理)、边界(适用/不适用)、操作(具体怎么做) 3. **两句话最小动作**:看完写两句——这条在讲什么?为什么?写不出 = 找到卡点 = 进步起点。生成效应:自己写的才记得住 ## Constants - **MIN_VIDEOS_PER_MASTER = 3** — 单博主至少拆 3 条才出"表达方法"结论(<3 只出单条拆解不出博主总结) - **OUTPUT_ROOT = 项目根 `study/`**(learn-from 的 samples 也在 study/ 下,互不冲突:`study/<博主名>-apprentice/`) - 视频转录走 `adapters/script-extraction/transcribe.py`(专属 `.venv`:faster-whisper + yt-dlp nightly + curl-cffi TLS 拟真;模型按 adapter README 预下载到 `models/faster-whisper-<档位>/`)。**平台范围:B站 / 小红书 / 抖音 / 知乎(视频回答)支持 URL;视频号无提取器走本地文件/粘稿;知乎纯文字直接复制**。**手动粘稿是零依赖主路径**——转录管线不可用不阻塞 - state 补充字段 `apprentice_masters: []`(拆过的博主,防重复从零拆) ## Workflow ``` [用户:拆这条稿 / 拜师 X] ↓ [Phase 0: 预检(转录管线可用性 + apprentice_masters 增量)] ↓ [Phase 1: 输入分流] URL → 转录 | 粘文稿 → 直达 | 只有博主名 → 问拆哪条 ↓ [Phase 2: 两句话复述确认(硬约束:AI 只起草,最终版是用户的)] ↓ [Phase 3: 拆解——框架四问 × 表达六件套] ↓ [Phase 4: 重建——质疑纠偏 + 补全(每条必有可质疑处)] ↓ [Phase 5: 迁移——知识卡片(必须落到用户某轨)] ↓ [Phase 6: 落盘 + 登记] ``` ###