核心提炼器

技能简介

Core Refinery 是一款本地运行的知识提炼工具，用于从3个及以上独立来源中识别贯穿始终的核心思想——即在不同表达中依然成立的不变原则。

业务背景

Core Refinery 帮助业务人员从海量碎片化信息中抓准'万变不离其宗'的关键原则。当您面对多份行业报告、竞品分析或专家观点时，它能自动比对3个以上独立来源，筛除片面之词和噪音，锁定经多方验证的核心洞察，让决策建立在更可靠的共识之上，而非单一信源。

落地案例：某产品经理需制定2024年战略，手头有5份券商研报、3场高管访谈纪要及2份用户研究报告。将材料输入Core Refinery后，系统自动提取各方观点中的原则性陈述，识别出'降本增效优先于规模扩张'在4个来源中出现，标记为高置信度黄金标准候选；而仅出现1-2次的观点被归入领域参考或过滤。最终输出一份结构化摘要，明确核心共识与待验证假设，大幅缩短研判时间。

能做什么

• 分析多源文本，提取各来源中的原则性陈述
• 识别在3个及以上来源中出现的不变原则（Invariant）
• 标记高置信度的”黄金标准候选”（Golden Master Candidate）
• 区分领域特定原则（N=2）与噪声（N=1）
• 输出结构化合成报告，含压缩率统计

使用说明

安装指令：该技能为本地运行组件，无需外部安装。请通过支持 skill 调用的客户端加载 core-refinery 技能包。

使用步骤：

1. 准备3个及以上独立来源的文本或已提取的原则列表
2. 调用技能并传入来源内容，格式支持原始文本或 essence-distiller/pbe-extractor 的输出
3. 技能自动执行：收集全部原则 → 寻找跨源线索 → 一致性检验 → 分类标记（N≥3/N=2/N=1）→ 识别黄金标准候选
4. 查看输出报告，获取不变原则列表、置信度评估及后续建议

最佳实践：来源数量建议4-6个；超过7-8个时收益递减。确保来源相互独立，避免同一观点的多次引用。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 黄金标准候选仅为高置信度模式，不代表绝对真理，需用户自行判断
• 少于3个来源无法触发不变原则识别，请改用 pattern-finder 处理双源对比
• 跨领域混合（如烹饪与编程）会导致合成效果下降
• 技能仅作本地分析，不传输数据至外部服务，但用户仍需注意输入内容的敏感性

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/leegitw/core-refinery/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源技能文档