项目 Skills 使用指南

本仓库的核心 skill。将一个网站的全部页面归档为 Obsidian Flavored Markdown（含 YAML frontmatter、整页截图、下载的图片资产），从 sitemap.xml 自动发现 URL，5 页一批并行抓取，并维护 sitemap.md 进度表（✅/⬜）。仓库中 websites/ 下的 7 个站点归档均由它产出。

触发词

工作流

1. 发现 URL — curl sitemap.xml 提取全部链接，过滤标准排除项（/privacy、/terms、/videos/*、/en/*）。
2. 生成 sitemap.md — 按板块分组的状态表，⬜ 待抓 / ✅ 完成。
3. 并行抓取 — 两段管线：scrape-page.js（Puppeteer 渲染 → JSON）→ gen-md.js（JSON → Obsidian MD），5 页一批，批间自动续跑并打印进度条。
4. 回写状态 — 全部完成后将 sitemap.md 中的 ⬜ 更新为 ✅。

单页命令

node .claude/skills/scrape-static-website/scripts/scrape-page.js \
  "<url>" "<project-root>" 2>/dev/null \
  | node .claude/skills/scrape-static-website/scripts/gen-md.js "<project-root>"

给它一张页面截图 + URL，它把 mkbayarea.com 的任意页面转成两个文件：类型化的 TypeScript 数据文件（全部文案作为常量，品牌名替换为 [Brand Name] 占位符）+ 复刻视觉布局的 React TSX 组件。服务于 react-app/app/site-mkbayarea/ 的 React Router v7 重建。

触发词

工作流

1. 解析输入 — 从 URL 推导 slug，定位本地 HTML 源：websites/mkbayarea.com/html/<category>/<slug>.html。
2. 双源提取 — 并行解析 HTML 文本结构与截图视觉版式，交叉校验（不一致时以 HTML 为准）。
3. 映射类型 — 按视觉模式对照表映射到 HeroData / Stat[] / Step[] / Faq[] / CtaData 等共享类型。
4. 写数据文件 — lib/<category>/<slug-leaf>.ts，中文文案逐字保留、不截断。
5. 写组件 — components/<category>/<Name>Page.tsx，复用 components/shared/sections.tsx 的共享原语（PageHero、StatBand、FaqSection…），CSS 只用 mk-* 类名。
6. 汇报 — 文件路径、各节数量、HTML 与截图的差异、需要补进 globals.css 的新类。

Cindy 用 content-editor 网页应用编辑页面文案后，会产出 react-app/content-edits/*.md（每个 URL 一个文件，每个可编辑字段带 <!-- field.path | 标签 --> 锚点）。此 skill 将这些改动 diff 后批量回写到真正的站点源码。

触发词

工作流

1. 枚举 — 找出所有 status: pending 的编辑文件并报给用户。
2. 解析 — 读 frontmatter（data_file / kind / slug / family），按锚点切出 { path, value } 对。
3. 回写 — 按 kind 分三路：
   · ts → 按点路径（如 faqs[2].answer）在数据文件里精确字符串替换，只改变化了的字段；
   · mdx → body 锚点整体写入 content/knowledge/<slug>.mdx，meta 字段回写 lib/knowledge/meta.ts；
   · tsx → 按索引锚点（text[0]…）替换路由文件中第 i 个中文字符串字面量。
4. 验证 — pnpm --filter site-mkbayarea typecheck，修好自己弄坏的东西。
5. 标记 + 汇报 — frontmatter 改为 status: applied，报告每个文件改了几处、哪些需要人工裁决。

以 mkbayarea.com + jingxuehomes.com 为模板，为新经纪人从零生成完整中文网站内容包：结构化 Markdown 页面目录（买房/卖房/市场行情/学区指南/知识库/案例库）、可视化 sitemap.html、design-system.html。8 步流程，每步与客户确认后再继续（步骤门控）。

触发词

八步流程

把一个视频源（单视频、播放列表或整个频道——任何 yt-dlp 支持的网站）抓取并转录为带 YAML frontmatter 的 Obsidian 中文笔记库。中文内容用本地 FunASR（paraformer-zh）而非 Whisper。幂等设计：已有音频/字幕/笔记自动跳过，可放心重跑做增量更新。仓库中的湾区房产视频库（Kevin Mo / Marie Wang 频道转录）即由它产出。

触发词

三种模式

调用前需确认的参数

1. --source-url — 视频/播放列表/频道链接（单视频与频道走同一套命令，无需预判类型）
2. --source-name — 本地文件夹名（英文+下划线）
3. --project-dir — 项目根目录，脚本在其下建 Vault/ 和 RawMedia/
4. --source-display — frontmatter 展示的来源名（transcribe/all 需要）

python3 .claude/skills/chanscribe/scripts/01_fetch_source.py \
  --source-url "https://www.youtube.com/@xxx/videos" \
  --source-name "XXX_Channel" \
  --project-dir "/path/to/project"

Cindy Wang 湾区房产团队专属的长视频主脚本写作工具。为面向旧金山/硅谷科技高收入中文家庭（RSU 重仓、买房/换房/置换）的 10–13 分钟知识型视频产出完整脚本。核心定位：只讲数据不讲故事、专业靠谱、软性转化。动笔前先通读范例 references/example-sell-stock-script.md，结构、语气、颗粒度一比一对齐。

触发词

工作流

1. 解析 Campaign Brief — 提取 5 个内容主题（对应 5 个 Part）、Freebie 名称与扣词；第三方品牌统一归到 Cindy Wang 团队；无 brief 先确认选题/人群/Freebie/扣词。
2. 数据核实（不可跳过） — 所有关键数字先 web search 核实：税务 → IRS/加州 FTB/EDD；房价 → MLSListings/C.A.R./Redfin；利率 → Freddie Mac PMMS；每个数字记录「数值 + 机构 + 日期 + URL」。
3. 按固定结构写作 — 六大部分：①标题与封面（三选一）②主脚本（反直觉数据开场 Hook + 5 Part 正文 + 🔸4 处软广位 + 复盘 CTA）③5 条短视频拆条规划表 ④Freebie 大纲 ⑤数据来源清单（含链接）⑥团队运营标签。

Cindy Wang 团队专属的竖屏短视频切条文案工具。产出 60–90 秒竖屏逐字稿，通常一组 5 条，配合一支长视频主片构成一个 campaign 的内容矩阵。两份范例（动笔前通读、格式一比一对齐）：references/example-cruel-truths-clips.md（市场分析向）与 references/example-sell-stock-clips.md（税务规划向）。

触发词

单条逐字稿结构（时间戳分段）

1. 0–3 秒 钩子 — 屏幕大字（挑衅句/反差等式）+ 口播直接制造冲突，禁止「大家好我是 XX」开场。
2. 3–25 秒 展开 — 2~4 个加粗数字，每个带 > 【字幕：来源 机构，日期】 引用块。
3. 25–50 秒 干货核心 — 机制解释或编号实操步骤。
4. 45–70 秒 案例/反转 — 代价故事（⚠️发布前替换真实案例）或视角反转。
5. 结尾 金句 + CTA — 可复用金句 → 「我是 Cindy Wang + 定位句」→ 单一 CTA。

漏斗分工（一组 5 条必须覆盖）