Skills Agentes

Article Enrichment

Transforma volcados de texto crudo de artículos en el brain en páginas estructuradas con resumen ejecutivo, citas textuales, insights clave, por qué importa y referencias cruzadas.

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28.9k

en todo el repo

Actividad
43

0–100, la ruta de este skill

Actualizado
hace 3 meses

último commit aquí

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56 tok en reposo

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2 archivos

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Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add garrytan/gbrain --skill article-enrichment --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Reescribe páginas de artículos que son un volcado de texto crudo en páginas estructuradas con resumen ejecutivo, citas textuales y por qué importa
  • Añade secciones Executive Summary, Quotable Lines, Key Insights, Why It Matters y See Also
  • Preserva el contenido original crudo dentro de un bloque <details> colapsado
  • Añade back-links de vuelta desde páginas de personas/empresas mencionadas

Úsalo cuando

  • Llega una página de artículo nueva al brain vía media-ingest con needs_enrichment: true
  • Una página existente es un muro de texto bajo un encabezado ## Content sin síntesis
  • El usuario dice que una página del brain es inútil, aburrida o un volcado
  • Un eval de calidad del brain (LLM-judge) falla en citabilidad o accionabilidad de una página de artículo

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Enriquece este artículo del brain
    • Haz un batch enrich de los artículos pendientes
    • Este brain page es un dump, mejóralo
    • Enrich pass sobre las páginas con needs_enrichment

    SKILL.md

    En inglés

    article-enrichment — From Raw Dumps to Useful Brain Pages

    Convention: see conventions/quality.md for citation rules, verbatim-quote requirements, and back-link enforcement.

    Convention: see _brain-filing-rules.md for filing rules. Article pages live under media/articles/ for raw ingest; personalized one-of-one synthesis output uses the sanctioned media/articles/<slug>-personalized.md exception.

    What this does

    Takes an article brain page that's a wall of raw extracted text and rewrites it as a structured page with:

    • Executive Summary — 2-3 sentences, the ONE thing worth remembering
    • Why It Matters — connects to the user's specific projects + interests (read from brain context, not assumed)
    • Quotable Lines — 3-5 VERBATIM quotes worth referencing in essays
    • Key Insights — actual insights, not topic labels
    • Surprising or Counterintuitive — what makes this content unique
    • See Also — standard markdown links to related brain pages

    Raw source content is preserved in a collapsed <details> section so the original is never lost.

    When to invoke

    • New article page lands in the brain via media-ingest with needs_enrichment: true
    • Existing article page is a wall of text under a ## Content header with no synthesis
    • User says a brain page is useless, boring, or a dump
    • An LLM-judge brain-quality eval fails on quotability or actionability for an article page

    The pipeline

    1. READ      → Open the article brain page; parse frontmatter + body.
    2. SCAN      → Look for ## Content (raw dump) and absence of ## Executive Summary.
    3. CONTEXT   → gbrain query the article's key entities to ground "Why It Matters".
    4. ENRICH    → Sonnet (default) or Opus (for high-value content) restructures.
    5. WRITE     → Replace ## Content with the structured sections; preserve raw
                   source in <details>; clear needs_enrichment in frontmatter.
    6. CROSS-LINK→ Add back-links from referenced people/companies pages
                   (Iron Law per conventions/quality.md).
    

    Invocation

    The skill itself is markdown instructions to the agent. It does NOT ship a deterministic CLI command in v0.25.1. The agent uses gbrain's existing operations:

    # 1. Find candidate pages
    gbrain query "needs_enrichment: true type:article" --limit 50
    
    # 2. For each candidate, read the page
    gbrain get media/articles/<slug>
    
    # 3. Enrich via the agent's LLM (Sonnet by default; Opus for high-value)
    #    The agent reads the raw content + brain context + writes the structured page.
    
    # 4. Write the enriched page
    #    Use the put_page operation with the new structured markdown body.
    
    # 5. Cross-link entities
    #    For every person/company mentioned, add a timeline back-link.
    

    Quality bar

    An enriched page passes if it has:

    • ## Executive Summary (2-3 sentences)
    • ## Quotable Lines with ≥3 verbatim quotes (literal quotes, not paraphrase)
    • ## Key Insights with ≥3 bullets (insights, not topic labels)
    • ## Why It Matters connecting to specific brain context (not generic)
    • ## See Also with standard markdown links (NOT [[wiki-links]])
    • <details> block preserving the raw source content

    Model selection

    Model Use when Quote accuracy
    Sonnet (default) Bulk enrichment, most articles Good — occasionally paraphrases
    Opus High-value content, original-thinking pieces, longreads Excellent — respects "verbatim" instruction

    Rule: for bulk enrichment, do a Sonnet draft pass and spot-check 5 with the LLM-judge brain-quality eval. If quotes are paraphrased, switch to Opus for that batch.

    Link convention

    All cross-references use standard markdown links: [Title](relative/path.md). NEVER use [[wiki-links]] — they don't render on GitHub.

    Anti-Patterns

    • ❌ Paraphrasing quotes ("the author argues that…"). Quotes are verbatim or they're not quotes.
    • ❌ Generic "Why It Matters" ("this is important because innovation"). Tie to specific brain context or remove the section.
    • ❌ Inventing topic labels and calling them insights. An insight is a thing the article says that you didn't already know.
    • ❌ Discarding the raw source. Always wrap it in <details>.
    • ❌ Re-enriching non-idempotently — check the needs_enrichment flag in frontmatter; skip if already false.

    Related skills

    • skills/media-ingest/SKILL.md — creates the raw article pages this skill enriches
    • skills/idea-ingest/SKILL.md — link/article ingestion with author people-page enforcement
    • skills/conventions/quality.md — citation + back-link rules

    Contract

    This skill guarantees:

    • Routing matches the canonical triggers in the frontmatter.
    • Output written under the directories listed in writes_to: (when applicable).
    • Conventions referenced (quality.md, brain-first.md, _brain-filing-rules.md) are followed.
    • Privacy contract preserved: no real names, no fork-specific filesystem path literals, no upstream-fork references.

    The full behavior contract is documented in the body sections above; this section exists for the conformance test.

    Output Format

    The skill's output shape is documented inline in the body sections above (see "Output", "Brain page format", or equivalent). The literal section header here exists for the conformance test (test/skills-conformance.test.ts).

    Reproducido de garrytan/gbrain bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere gbrain configurado con páginas de artículos bajo media/articles/ y las convenciones quality.md y _brain-filing-rules.md.

    Detalles

    Creador
    garrytan
    Categoría
    Productividad
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Incluye scripts o referencias
    Repositorio
    garrytan/gbrain
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

    Más de garrytan/gbrain

    Este repo incluye 75 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.

    Setup

    28.9k

    Configura GBrain con auto-aprovisionamiento de Supabase o PGLite, inyección en AGENTS.md y primera importación.

    Costo de contexto al activarse
    7.4k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    bases de datos

    Chequeos de salud del brain: aplicación de back-links, auditoría de citas, validación de filing, detección de info obsoleta, páginas huérfanas y benchmarks.

    Costo de contexto al activarse
    5k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    productividad

    Migra un brain de gbrain-base a la taxonomía de 14 tipos canónicos de gbrain-base-v2 usando gbrain onboard --check y el handler Minion unify-types.

    Costo de contexto al activarse
    3.2k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 5 días
    bases de datos

    Cuándo y qué recuperar: abre la página del brain de una entidad relevante antes de responder desde memoria.

    Costo de contexto al activarse
    740 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 1 hora
    productividad

    Operaciones del brain: búsqueda primero, ciclo leer-enriquecer-escribir, atribución de fuentes, enriquecimiento ambiental y back-linking. Leer antes de cualquier interacción con el brain.

    Costo de contexto al activarse
    2.6k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 3 días
    productividad

    Importa exports de ChatGPT, Claude y Perplexity y transcripciones de sesiones como páginas fechadas en conversations/, valida y extrae hechos, y mantiene el archivo sin huecos con detección y backfill.

    Costo de contexto al activarse
    5k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 4 días
    productividad

    Skills relacionados

    Archivista universal para archivos personales (Dropbox/B2/Gmail-takeout/disco local). Filtra contenido de alto valor y lo muestra de forma interactiva; exige un allow-list scan_paths explícito en gbrain.yml.

    Costo de contexto al activarse
    2.7k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 3 meses
    productividad

    Filtro de calidad previo a la escritura para todo lo que entra al brain: nada de cp/mv en crudo. Resuelve entidades con nombre por registro y aplica el árbol de decisión de dedup leyendo el primer resultado.

    Costo de contexto al activarse
    3.7k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 9 días
    productividad

    Operaciones del brain: búsqueda primero, ciclo leer-enriquecer-escribir, atribución de fuentes, enriquecimiento ambiental y back-linking. Leer antes de cualquier interacción con el brain.

    Costo de contexto al activarse
    2.6k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 3 días
    productividad