Chat to Podcast
by @alex-shen1121
将与 AI 的对话内容整理成 Podcast 风格文稿，经用户确认后一键发布到 Halo 博客。 支持：指定话题/时间范围/关键词提取对话 → 自动整理成播客文稿（开场白、对话体、要点总结、结尾）→ 预览确认 → 发布 Halo。 当用户提到「整理成播客」「对话转文稿」「发布播客」「聊天内容发博客」「把我们的对话...
clawhub install chat-to-podcast📖 About This Skill
name: chat-to-podcast displayName: 对话转播客文稿 version: 1.0.0 description: > 将与 AI 的对话内容整理成 Podcast 风格文稿，经用户确认后一键发布到 Halo 博客。 支持：指定话题/时间范围/关键词提取对话 → 自动整理成播客文稿（开场白、对话体、要点总结、结尾）→ 预览确认 → 发布 Halo。 当用户提到「整理成播客」「对话转文稿」「发布播客」「聊天内容发博客」「把我们的对话整理成文章」 「对话整理成播客」「chat to podcast」「生成播客文稿」时触发。 metadata: openclaw: category: content-management requires: bins: ["halo"]
Chat to Podcast — 对话转播客文稿
将你与 AI 助手的特定对话内容，自动整理成 Podcast 风格的文稿，确认后一键发布到 Halo 博客。
前置依赖
@halo-dev/cli： npm install -g @halo-dev/cli
blog-danke）并完成登录halo-blog skill 作为发布规范参考工作流程
Step 1: 确定对话范围
询问用户要整理哪些对话内容。支持以下方式定位：
| 定位方式 | 示例 | 说明 | |---------|------|------| | 话题关键词 | "关于 Halo 配置变更的对话" | 从当前/历史 session 中搜索匹配内容 | | 时间范围 | "今天下午的对话"、"最近3天" | 按时间过滤 session 消息 | | 当前对话 | "刚才我们聊的"、"这段对话" | 从当前 session 上下文提取 | | 指定 session | "上一次关于 XX 的对话" | 从历史 session 日志中查找 |
#### 提取方法
方式 A：从当前 session 提取
直接读取当前会话的上下文或 memory/YYYY-MM-DD.md 中的当日记录。
方式 B：按日期筛选历史 session
# 列出最近 session 文件
ls -lt ~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl | head -20按日期筛选
for f in ~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl; do
ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('timestamp',''))" 2>/dev/null)
echo "$ts $f"
done | grep "2026-04-15"
方式 C：按关键词搜索历史 session
for f in ~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl; do
if python3 -m json.tool "$f" 2>/dev/null | grep -qi "Halo"; then
echo "MATCH: $f"
fi
done | head -10
找到目标 session 后，提取完整对话记录（不做条数限制）。
Step 1.5: 获取并更新播客序号
序号计数器文件：~/.openclaw/workspace/memory/podcast-counter.json
默认格式：
{
"nextEpisode": 1,
"lastGenerated": ""
}
操作规则：
1. 读取 podcast-counter.json 获取当前 nextEpisode 值
2. 将本期序号格式化为两位数字（如 05、12）
3. 文章标题格式固定为：「XX.」文章主标题
4. 发布成功后，将 nextEpisode 加 1，lastGenerated 更新为当天日期，写回文件
Step 2: 整理成 Podcast 文稿
将提取的对话内容加工为播客风格文稿。核心理念：不是整理会议纪要，而是还原一场真实的探索对话——有提问、有试探、有卡壳、有恍然大悟。
文稿结构：
# [播客标题]> 📅 录制日期：YYYY-MM-DD
> 🎙️ 主播：[用户名] & [AI助手名]
> 📝 时长：约 X 分钟阅读
> 🏷️ 标签：#话题1 #话题2
🎬 开场
[用对话体写开场，像播客主持人开场一样自然。]
[用户名]：[用一两句话抛出本期核心话题/问题/困惑，像是随口聊起]
[AI助手名]：[自然接话，表达兴趣或初步反应]
💬 正文
[章节1标题 — 用疑问句或口语化短语]
[用户名]：[提出问题/想法/困惑——保留真实的思考痕迹]
[AI助手名]：[回应，但不是直接给答案。展现分析思路：
"我先想到的是..." → "但仔细一看..." → "所以其实..."]
[用户名]：[追问、质疑、或者补充新信息——体现对话的推进感]
[AI助手名]：[进一步展开，可以有修正之前观点的过程]
> 🤔 [用户名]的思考：[记录用户在这个环节的关键洞察或决策理由]
[章节2标题]
[用户名]：[新的问题或话题转折——可以加入"等等，我突然想到..."]
[AI助手名]：[回应，保留探索过程中的不确定性]
[用户名]：[反馈、验证、或表达新理解]
[AI助手名]：[确认、补充、或给出最终建议]
> 💡 转折点：[记录"从不确定到想明白"的关键拐点]
🧵 复盘：我们是怎么想明白的
一开始我们以为 [初始假设/问题]...
聊着聊着发现 [转折点/新发现]...
最后得出的结论是 [最终洞察]...
如果用一句话总结：[一句精辟的总结]
🎯 尾声
[用户名]：[用对话体收尾——这次聊下来最大的收获/下一步打算做什么]
[AI助手名]：[自然回应，可以带一点展望或调侃]
*本文由 [AI助手名] 基于真实对话整理，经 [用户名] 确认发布。*
整理原则： 1. 保留思考链条：假设 → 验证 → 修正 → 结论 2. 保留不确定性：试错、犹豫都是真实感的来源 3. 对话感 > 结构感：宁可像两个人在聊天，也不要像在做汇报 4. 章节标题用问题或口语：用"这个方案靠谱吗？"代替"方案可行性分析" 5. 用户视角的思考：在关键节点插入用户的内心独白（🤔 标记） 6. 转折点高亮：每个章节标记"从不确定到想明白"的关键拐点（💡 标记） 7. 结尾用复盘叙事：用"一开始...后来...最终..."的叙事弧线回顾 8. 工具调用细节省略：不展示具体的 API 调用、代码执行过程，只保留结论和关键发现 9. 脱敏处理：去除敏感信息（token、密码、API key 等）
Step 3: 预览确认
将生成的文稿完整展示给用户，并发送封面图（如果已生成），询问：
> 播客文稿已整理完毕，请确认： > 1. ✅ 内容准确，直接发布到 Halo 博客 > 2. ✏️ 需要修改（请告诉我哪里需要调整） > 3. ❌ 放弃发布
如果用户要求修改，按反馈调整后再次确认，直到用户满意。
Step 4: 生成头图与封面图（3 分钟超时）
头图和封面图是两个不同的东西：
cover 字段，用于列表/卡片缩略图展示#### 头图
1. 提取全文主题：综合文稿标题、开场和各章节内容，提炼出一个能概括全文场景的画面描述
2. 生成 prompt：风格固定为「吉卜力（Studio Ghibli）卡通风格」——手绘质感、柔和光影、温暖色调、画面富有故事感和治愈感，横版 16:9
3. 调用方式：使用 image_generate 生成
4. 插入位置：文章正文最顶部，在 ## 🎬 开场 之前
5. Markdown 语法：必须使用 ，禁止写 !头图 或任何带 alt 文本的语法，否则 Halo 会显示图片标题
Prompt 必须包含：
#### 封面图
头图生成后，另外生成一张封面图，用于 Halo 文章封面（cover）。
cover，不在正文中显示#### 超时处理
coverStep 5: 发布到 Halo 博客
用户确认后，按 halo-blog skill 的发布规范执行：
1. Markdown → HTML
- 去掉 front matter，正文用 npx marked 转成 HTML
- 失败则降级为 halo post import-markdown --file article.md --force
2. 创建文章
halo post create \
--profile blog-danke \
--name \
--title <标题> \
--slug \
--content \
--raw-type html \
--publish true
3. 设置头图、封面、分类、标签
- 头图：插入到正文 HTML 最顶部（Markdown 语法为 ）
- 封面图：上传并设置为 Halo 文章 cover
- 分类：优先使用已有分类（如"日常"），没有合适的再新建
- 标签：根据文章主题自行补充（如"碎碎念"、"AI"、"Halo"等）
4. AI 生成声明（必选） 所有由 AI 生成的播客文稿，必须添加 AI 生成声明。 Halo 后台实际读取的是这两个字段：
halo post export-json --output /tmp/post.json
python3 -c "
import json
with open('/tmp/post.json', 'r') as f:
d = json.load(f)
d['post']['metadata']['annotations']['ai_generated'] = 'true'
d['post']['metadata']['annotations']['ai_generated_desc'] = '本文内容由 AI 辅助生成，已经人工审核和编辑。'
with open('/tmp/post.json', 'w') as f:
json.dump(d, f, ensure_ascii=False)
"
halo post import-json --file /tmp/post.json --force
⚠️ 注意：import-json 会将文章状态重置为 DRAFT（未发布），导入后必须重新执行 halo post update 。
5. 可见性检查
halo post update --visible PUBLIC
halo post update --publish true
5. 更新播客序号
发布成功后，立即更新 ~/.openclaw/workspace/memory/podcast-counter.json：
- nextEpisode = nextEpisode + 1
- lastGenerated = 当天日期（YYYY-MM-DD）
发布成功后，返回完整反馈：
> ✅ 播客文稿已发布到 Halo 博客！
> 📄 文章链接：https://blog.codingshen.top/archives/
文稿风格指南
语气风格
对话感技巧
标题命名
🎙️ [引发好奇的短句]🎙️ 工单能不能自己变聪明？— 我和 AI 折腾了一天配置自动化
- 🎙️ 从"查不到数据"到"原来是这么回事" — 一次排查的完整探索
- 🎙️ 这个权限为什么总是报错？— 踩坑三小时的真实记录