learn-this

Tapestry：統合コンテンツ抽出＋アクションプランニング

これは、Tapestry のワークフロー全体を統括するマスタースキルです。

1. URL からコンテンツの種類を判定する
2. 適切なスキルを使ってコンテンツを抽出する
3. Ship-Learn-Next のアクションプランを自動的に作成する

このスキルを使うタイミング

ユーザーが次のような場合に有効化します。

• 「learn-this [URL]」または「learn this [URL]」と言う
• 「weave [URL]」と言う
• 「help me plan [URL]」と言う
• 「extract and plan [URL]」と言う
• 「make this actionable [URL]」と言う
• 「turn [URL] into a plan」と言う
• URL を提示して「これから学び、実装したい」と依頼する
• Tapestry のワークフロー全体（抽出 → 計画）を利用したい

注目するキーワード：learn-this、learn this、weave、plan、actionable、extract and plan、make a plan、turn into action

仕組み

ワークフロー全体：

1. URL の種類を判定する（YouTube、記事、PDF）
2. 適切なスキルを使ってコンテンツを抽出する：
   • YouTube → youtube-transcript スキル
   • 記事 → article-extractor スキル
   • PDF → ダウンロードしてテキストを抽出
3. ship-learn-next スキルを使ってアクションプランを作成する
4. コンテンツファイルとプランファイルの両方を保存する
5. ユーザーに概要を提示する

URL の判定ロジック

YouTube 動画

判定するパターン：

• youtube.com/watch?v=
• youtu.be/
• youtube.com/shorts/
• m.youtube.com/watch?v=

アクション： youtube-transcript スキルを使います

Web 記事／ブログ記事

判定するパターン：

• http:// または https://
• YouTube ではない、PDF ではない
• 一般的なドメイン：medium.com、substack.com、dev.to など
• あらゆる HTML ページ

アクション： article-extractor スキルを使います

PDF ドキュメント

判定するパターン：

• URL が .pdf で終わる
• URL が Content-Type: application/pdf を返す

アクション： ダウンロードしてテキストを抽出します

その他のコンテンツ

フォールバック：

• article-extractor を試します（ほとんどの HTML に対応）
• 失敗した場合は、未対応の種類であることをユーザーに伝えます

ステップごとのワークフロー

ステップ 1：コンテンツの種類を判定

URL="$1"

# Check for YouTube
if [[ "$URL" =~ youtube\.com/watch || "$URL" =~ youtu\.be/ || "$URL" =~ youtube\.com/shorts ]]; then
    CONTENT_TYPE="youtube"

# Check for PDF
elif [[ "$URL" =~ \.pdf$ ]]; then
    CONTENT_TYPE="pdf"

# Check if URL returns PDF
elif curl -sI "$URL" | grep -i "Content-Type: application/pdf" > /dev/null; then
    CONTENT_TYPE="pdf"

# Default to article
else
    CONTENT_TYPE="article"
fi

echo "📍 Detected: $CONTENT_TYPE"

ステップ 2：コンテンツを抽出（種類別）

YouTube 動画

# Use youtube-transcript skill workflow
echo "📺 Extracting YouTube transcript..."

# 1. Check for yt-dlp
if ! command -v yt-dlp &> /dev/null; then
    echo "Installing yt-dlp..."
    brew install yt-dlp
fi

# 2. Get video title
VIDEO_TITLE=$(yt-dlp --print "%(title)s" "$URL" | tr '/' '_' | tr ':' '-' | tr '?' '' | tr '"' '')

# 3. Download transcript
yt-dlp --write-auto-sub --skip-download --sub-langs en --output "temp_transcript" "$URL"

# 4. Convert to clean text (deduplicate)
python3 -c "
import sys, re
seen = set()
vtt_file = 'temp_transcript.en.vtt'
try:
    with open(vtt_file, 'r') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            if line and not line.startswith('WEBVTT') and not line.startswith('Kind:') and not line.startswith('Language:') and '-->' not in line:
                clean = re.sub('<[^>]*>', '', line)
                clean = clean.replace('&amp;', '&').replace('&gt;', '>').replace('&lt;', '<')
                if clean and clean not in seen:
                    print(clean)
                    seen.add(clean)
except FileNotFoundError:
    print('Error: Could not find transcript file', file=sys.stderr)
    sys.exit(1)
" > "${VIDEO_TITLE}.txt"

# 5. Cleanup
rm -f temp_transcript.en.vtt

CONTENT_FILE="${VIDEO_TITLE}.txt"
echo "✓ Saved transcript: $CONTENT_FILE"

記事／ブログ記事

# Use article-extractor skill workflow
echo "📄 Extracting article content..."

# 1. Check for extraction tools
if command -v reader &> /dev/null; then
    TOOL="reader"
elif command -v trafilatura &> /dev/null; then
    TOOL="trafilatura"
else
    TOOL="fallback"
fi

echo "Using: $TOOL"

# 2. Extract based on tool
case $TOOL in
    reader)
        reader "$URL" > temp_article.txt
        ARTICLE_TITLE=$(head -n 1 temp_article.txt | sed 's/^# //')
        ;;

    trafilatura)
        METADATA=$(trafilatura --URL "$URL" --json)
        ARTICLE_TITLE=$(echo "$METADATA" | python3 -c "import json, sys; print(json.load(sys.stdin).get('title', 'Article'))")
        trafilatura --URL "$URL" --output-format txt --no-comments > temp_article.txt
        ;;

    fallback)
        ARTICLE_TITLE=$(curl -s "$URL" | grep -oP '<title>\K[^<]+' | head -n 1)
        ARTICLE_TITLE=${ARTICLE_TITLE%% - *}
        curl -s "$URL" | python3 -c "
from html.parser import HTMLParser
import sys

class ArticleExtractor(HTMLParser):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.content = []
        self.skip_tags = {'script', 'style', 'nav', 'header', 'footer', 'aside', 'form'}
        self.in_content = False

    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        if tag not in self.skip_tags and tag in {'p', 'article', 'main'}:
            self.in_content = True

    def handle_data(self, data):
        if self.in_content and data.strip():
            self.content.append(data.strip())

    def get_content(self):
        return '\n\n'.join(self.content)

parser = ArticleExtractor()
parser.feed(sys.stdin.read())
print(parser.get_content())
" > temp_article.txt
        ;;
esac

# 3. Clean filename
FILENAME=$(echo "$ARTICLE_TITLE" | tr '/' '-' | tr ':' '-' | tr '?' '' | tr '"' '' | cut -c 1-80 | sed 's/ *$//')
CONTENT_FILE="${FILENAME}.txt"
mv temp_article.txt "$CONTENT_FILE"

echo "✓ Saved article: $CONTENT_FILE"

PDF ドキュメント

# Download and extract PDF
echo "📑 Downloading PDF..."

# 1. Download PDF
PDF_FILENAME=$(basename "$URL")
curl -L -o "$PDF_FILENAME" "$URL"

# 2. Extract text using pdftotext (if available)
if command -v pdftotext &> /dev/null; then
    pdftotext "$PDF_FILENAME" temp_pdf.txt
    CONTENT_FILE="${PDF_FILENAME%.pdf}.txt"
    mv temp_pdf.txt "$CONTENT_FILE"
    echo "✓ Extracted text from PDF: $CONTENT_FILE"

    # Optionally keep PDF
    echo "Keep original PDF? (y/n)"
    read -r KEEP_PDF
    if [[ ! "$KEEP_PDF" =~ ^[Yy]$ ]]; then
        rm "$PDF_FILENAME"
    fi
else
    # No pdftotext available
    echo "⚠️  pdftotext not found. PDF downloaded but not extracted."
    echo "   Install with: brew install poppler"
    CONTENT_FILE="$PDF_FILENAME"
fi

ステップ 3：Ship-Learn-Next のアクションプランを作成

重要：コンテンツを抽出した後は、必ずアクションプランを作成します。

# Read the extracted content
CONTENT_FILE="[from previous step]"

# Invoke ship-learn-next skill logic:
# 1. Read the content file
# 2. Extract core actionable lessons
# 3. Create 5-rep progression plan
# 4. Save as: Ship-Learn-Next Plan - [Quest Title].md

# See ship-learn-next/SKILL.md for full details

プラン作成の要点：

• 実行可能な学びを抽出する（単なる要約にしない）
• 具体的な 4〜8 週間のクエストを定義する
• 今週中に出荷可能な Rep 1 を作成する
• 段階的に進める Rep 2〜5 を設計する
• プランを Markdown ファイルに保存する
• 次の形式を使う：Ship-Learn-Next Plan - [Brief Quest Title].md

ステップ 4：結果を提示

ユーザーに次の内容を表示します。

✅ Tapestry Workflow Complete!

📥 Content Extracted:
   ✓ [Content type]: [Title]
   ✓ Saved to: [filename.txt]
   ✓ [X] words extracted

📋 Action Plan Created:
   ✓ Quest: [Quest title]
   ✓ Saved to: Ship-Learn-Next Plan - [Title].md

🎯 Your Quest: [One-line summary]

📍 Rep 1 (This Week): [Rep 1 goal]

When will you ship Rep 1?

Tapestry ワークフロー全体のスクリプト

#!/bin/bash

# Tapestry: Extract content + create action plan
# Usage: tapestry <URL>

URL="$1"

if [ -z "$URL" ]; then
    echo "Usage: tapestry <URL>"
    exit 1
fi

echo "🧵 Tapestry Workflow Starting..."
echo "URL: $URL"
echo ""

# Step 1: Detect content type
if [[ "$URL" =~ youtube\.com/watch || "$URL" =~ youtu\.be/ || "$URL" =~ youtube\.com/shorts ]]; then
    CONTENT_TYPE="youtube"
elif [[ "$URL" =~ \.pdf$ ]] || curl -sI "$URL" | grep -iq "Content-Type: application/pdf"; then
    CONTENT_TYPE="pdf"
else
    CONTENT_TYPE="article"
fi

echo "📍 Detected: $CONTENT_TYPE"
echo ""

# Step 2: Extract content
case $CONTENT_TYPE in
    youtube)
        echo "📺 Extracting YouTube transcript..."
        # [YouTube extraction code from above]
        ;;

    article)
        echo "📄 Extracting article..."
        # [Article extraction code from above]
        ;;

    pdf)
        echo "📑 Downloading PDF..."
        # [PDF extraction code from above]
        ;;
esac

echo ""

# Step 3: Create action plan
echo "🚀 Creating Ship-Learn-Next action plan..."
# [Plan creation using ship-learn-next skill]

echo ""
echo "✅ Tapestry Workflow Complete!"
echo ""
echo "📥 Content: $CONTENT_FILE"
echo "📋 Plan: Ship-Learn-Next Plan - [title].md"
echo ""
echo "🎯 Next: Review your action plan and ship Rep 1!"

エラー処理

よくある問題：

1. 未対応の URL の種類

• フォールバックとして記事の抽出を試す
• 失敗した場合：「この URL の種類からコンテンツを抽出できませんでした」

2. コンテンツを抽出できない

• URL にアクセスできるか確認する
• 別の抽出方法を試す
• ユーザーに伝える：「抽出に失敗しました。URL へのアクセスに認証が必要な可能性があります。」

3. ツールがインストールされていない

• 可能であれば自動インストールする（yt-dlp、reader、trafilatura）
• 自動インストールに失敗した場合は、インストール手順を案内する
• 利用可能な場合はフォールバック方法を使う

4. コンテンツが空、または無効

• プランを作成する前に、ファイルにコンテンツがあることを確認する
• 抽出に失敗した場合はプランを作成しない
• 計画を立てる前に、ユーザーにプレビューを表示する

ベストプラクティス

• ✅ 判定結果を常に表示する（「📍 判定：youtube」）
• ✅ 各ステップの進捗を表示する
• ✅ コンテンツファイルとプランファイルの両方を保存する
• ✅ 抽出したコンテンツのプレビュー（最初の 10 行）を表示する
• ✅ プランを自動作成する（確認を求めない）
• ✅ 最後に分かりやすい概要を提示する
• ✅ コミットメントを促す質問をする：「Rep 1 はいつ出荷しますか？」

使用例

例 1：YouTube 動画（「learn-this」を使用）

User: learn-this https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ

Claude:
🧵 Tapestry Workflow Starting...
📍 Detected: youtube
📺 Extracting YouTube transcript...
✓ Saved transcript: Never Gonna Give You Up.txt

🚀 Creating action plan...
✓ Quest: Master Video Production
✓ Saved plan: Ship-Learn-Next Plan - Master Video Production.md

✅ Complete! When will you ship Rep 1?

例 2：記事（「weave」を使用）

User: weave https://example.com/how-to-build-saas

Claude:
🧵 Tapestry Workflow Starting...
📍 Detected: article
📄 Extracting article...
✓ Using reader (Mozilla Readability)
✓ Saved article: How to Build a SaaS.txt

🚀 Creating action plan...
✓ Quest: Build a SaaS MVP
✓ Saved plan: Ship-Learn-Next Plan - Build a SaaS MVP.md

✅ Complete! When will you ship Rep 1?

例 3：PDF（「help me plan」を使用）

User: help me plan https://example.com/research-paper.pdf

Claude:
🧵 Tapestry Workflow Starting...
📍 Detected: pdf
📑 Downloading PDF...
✓ Downloaded: research-paper.pdf
✓ Extracted text: research-paper.txt

🚀 Creating action plan...
✓ Quest: Apply Research Findings
✓ Saved plan: Ship-Learn-Next Plan - Apply Research Findings.md

✅ Complete! When will you ship Rep 1?

依存関係

このスキルはほかのスキルを連携させるため、次のものが必要です。

YouTube 用：

• yt-dlp（自動インストール）
• Python 3（重複排除用）

記事用：

• reader（npm）または trafilatura（pip）
• どちらも利用できない場合は、基本的な curl にフォールバックします

PDF 用：

• curl（組み込み）
• pdftotext（任意。poppler パッケージに含まれています）
  • インストール：brew install poppler（macOS）
  • インストール：apt install poppler-utils（Linux）

計画用：

• 追加の要件はありません（組み込みツールを使用します）

哲学

Tapestry は学習コンテンツを行動へと織り込みます。

統一されたワークフローにより、コンテンツをただ消費するだけで終わらず、必ず実装計画を作成できます。これにより、受け身の学習が能動的な構築へと変わります。

抽出 → 計画 → リリース → 学習 → 次へ。

それが Tapestry のやり方です。