LifeOS Fabric 提示词模式解析extract_recommendations 推荐提取器的设计与实战【免费下载链接】LifeOS⛰️ The Life Operating System — an intent engineering platform that moves you from your current state to your ideal state, in life and work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/LifeOSextract_recommendations是 LifeOS 内置的 Fabric 提示词模式Prompt Pattern之一用于把任意内容中显式给出或自然蕴含的推荐建议抽取成一条简洁、可执行的行动清单。本文以该模式的核心文件 system.md 为主体结合 LifeOS 中原生执行机制SKILL.md、ExecutePattern.md以及同族提取模式的横向对比逐段拆解其设计意图与约束并给出可直接落地的调用方式与输出规范。读完本文你将理解该模式为何把输出硬性限制为至多 20 条、每条不超过 16 词也能在 LifeOS 中按工作流正确触发它。一、模式定位它解决什么问题Fabric 模式的家族目标是把散落在各处的好提示词沉淀为可复用、可命名、可版本化的独立文件。LifeOS 将 240 个这类模式随技能包存放于 Patterns 目录每个模式就是一个目录内含定义AI 应当是谁、做什么、怎么输出的system.md。Fabric 技能说明 明确其执行方式是原生执行——LifeOS 直接读取模式文件、把其中的指令作为提示词应用无需往返调用外部 CLI。在全部提取Extraction类模式中extract_recommendations的定位非常聚焦只输出推荐建议这一种产物。与其同族的模式各司其职——extract_wisdom产出 IDEAS / INSIGHTS / QUOTES / HABITS 等多段式结果extract_main_idea只抽核心观点extract_primary_problem/extract_primary_solution只抽问题与解法——而extract_recommendations专门回答一个问题这份内容里值得我立刻去做的、具体可执行的建议有哪些模式目录说明 对它的概括是一句话从给定内容中提取简洁、实用的推荐以项目符号列表输出。二、模式文件逐段拆解extract_recommendations的system.md全文极短但结构完整遵循 Fabric 模式的标准骨架该骨架在 official_pattern_template 中有更详细的模板形态。逐段拆解如下。2.1 IDENTITY and PURPOSE定义谁在做You are an expert interpreter of the recommendations present within a piece of content.模式将模型的身份锚定为内容中推荐建议的专家解读器。这一身份声明的关键不是空泛的你是一个专家而是把任务边界钉死模型只负责识别与解读recommendations推荐/建议不负责总结全文、不负责评价内容质量、不负责联想发散。身份声明是后续所有输出约束的合法性来源。2.2 Steps唯一的处理步骤Take the input given and extract the concise, practical recommendations that are either explicitly made in the content, or that naturally flow from it.这一步界定了提取的两类来源显式推荐explicitly made内容中直接说我建议你……你应该……强烈推荐……这类句子自然推导naturally flow from it内容没有明说但由论据、案例、结论自然推出的行动指向。关键词是concise, practical——既要精炼又要可执行。这决定了输出不是复述观点而是把观点翻译成行动建议。与 extract_article_wisdom 相比后者把 RECOMMENDATIONS 作为六大输出段之一要求 1530 条而本模式是单任务聚焦唯一产出就是推荐清单。2.3 OUTPUT INSTRUCTIONS全部硬约束原文档的输出指令只有两条却是整个模式的灵魂输出项目符号列表最多 20 条推荐每条推荐不超过 16 个单词。这两条约束共同塑造了产物的形态数量有上限、单条有长度上限。与同族模式对比可见设计差异模式推荐条数单条字数上限其他输出段extract_recommendations≤ 20≤ 16 词无纯推荐清单extract_article_wisdom1530未显式规定整段约束 ≥10 条SUMMARY / IDEAS / QUOTES / FACTS / REFERENCESextract_book_recommendations50100至少 20≤ 20 词无可以看出面向一篇文章/一段内容的轻量提取本模式倾向于严格控制输出体积便于直接消费而面向一整本书的重型提取extract_book_recommendations则允许 50100 条的高密度输出。这提示了一个使用原则输入粒度和输出配额应当匹配长内容如整本书、长篇报告更适合调用extract_book_recommendations普通文章、播客、访谈则用本模式。2.4 OUTPUT EXAMPLE格式即协议- Recommendation 1 - Recommendation 2 - Recommendation 3输出必须是无序列表bulleted list而非编号列表条目以行动建议的口吻书写而不是抽象观点。这一格式约定与 ExecutePattern 工作流 中返回模式规定的结构化输出的要求一致——模式文件的 OUTPUT INSTRUCTIONS 就是 Agent 必须遵守的输出协议。2.5 INPUT 占位符文件末尾的INPUT:是占位符运行时由用户提供的内容替换。在 LifeOS 中输入可以是直接粘贴的文本、待抓取的 URL原生抓取失败时由fabric -u兜底、或 YouTube 链接由fabric -y提取字幕后再送入模式。三、在 LifeOS 中如何触发与执行extract_recommendations归属于 Extraction提取类共有 30 个成员。在 LifeOS 中有两种执行路径3.1 原生执行首选LifeOS 的 Fabric 技能采用原生模式执行SKILL.md 描述的执行链路为User Request → Pattern Selection → Read system.md → Apply → Return Results具体到本模式用户表达意图如把这篇访谈里的建议提取出来或直接点名模式use extract_recommendationsAgent 依据 ExecutePattern 工作流 的模式选择决策树将意图映射到extract_recommendations读取 Patterns/extract_recommendations/system.md把其中的 IDENTITY / STEPS / OUTPUT INSTRUCTIONS 作为系统指令直接应用对输入内容执行提取返回符合输出协议的推荐清单。整个流程不产生外部 CLI 依赖模式文件即提示词本身。3.2 需要 fabric CLI 的特殊情况ExecutePattern 工作流 明确仅两类情况走 CLI# YouTube 字幕提取不要直接抓取 YouTube 页面 fabric -y YOUTUBE_URL -p extract_recommendations # 原生 URL 抓取失败如 CAPTCHA、访问拦截时兜底 fabric -u URL -p extract_recommendations其余场景一律原生执行这也是该技能刻意设计的低延迟、少依赖路径。四、输出质量要点与边界4.1 为什么是≤20 条与≤16 词从模式设计看这两条约束服务于可消费性20 条以内是行动清单而非摘要报告16 词以内强制每条建议聚焦单一动作。输出要求每条以指导性建议instructive advice而非抽象想法abstract ideas呈现例如应写每周固定 30 分钟复盘上周目标而不是时间管理很重要。结合 ExecutePattern 工作流 的说明模式输出被设计为结构化、可被后续流程直接消费的格式紧凑的推荐清单正适合作为待办、决策输入或知识沉淀的中间产物。4.2 模式名必须精确SKILL.md 的 Gotchas 一节特别提醒模式名是精确匹配的extract_recommendations不能写成extractrecommendations不确定时可用fabric --list核对。在 LifeOS 原生执行路径中模式名即目录名命名不匹配将导致读取失败。4.3 长内容的处理如果输入内容过长可能超出模式的上下文处理能力。SKILL.md 给出的建议是先对内容分块chunk或先用summarize类模式压缩再送入提取类模式。这一点对本模式尤其重要——≤20 条的配额意味着它对超长输入天然会做高度压缩先摘要后提取能得到更聚焦的结果。4.4 空 user.md 的含义模式目录下存在一个空的 user.md。在 Fabric 模式体系中user.md用于定义用户侧的补充输入要求此处为空从文件结构看意味着本模式无需额外的用户输入规范直接接受任意内容即可。这与同族模式如analyze_paper、extract_references等带非空user.md的模式形成对比后者通常对输入类型如论文、URL有专门约束。五、典型使用场景结合 LifeOS 的意图工程定位从当前状态迈向理想状态extract_recommendations最常见的落地场景包括文章/新闻阅读把一篇方法论文章的可行建议压缩成可立即执行的清单访谈与播客把嘉宾散落在对话中的经验建议统一提炼供后续行动参考会议/汇报材料从长篇材料中抽出决策建议作为行动项输入与知识沉淀流程衔接在 LifeOS 中摘要类模式可触发知识摄取harvest副作用把笔记落盘见 ExecutePattern 工作流 的 Step 4b提取出的推荐清单同样可先经摘要类模式处理后进入该链路实现聊天中出清单、磁盘上留笔记的双产出。六、小结extract_recommendations是一个典型的小而专的 Fabric 模式身份声明收窄任务边界单步处理明确提取来源显式建议 自然推导两条输出硬约束≤20 条、每条 ≤16 词保证产物可直接执行、直接消费。在 LifeOS 中它作为 240 模式之一随 Patterns 目录分发默认走原生执行路径仅在 YouTube 字幕与 URL 兜底场景下依赖 fabric CLI。理解它的设计约束配额、字数、格式协议是与 extract_article_wisdom多段式提取和 extract_book_recommendations重型书摘正确分工选型的前提短内容求快、求精简用本模式长内容求全、求密度用重载模式。【免费下载链接】LifeOS⛰️ The Life Operating System — an intent engineering platform that moves you from your current state to your ideal state, in life and work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/LifeOS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考