Article Fetcher（文章抓取+Notion/Obsidian知识库存档）
抓取多平台文章，智能处理并一键存档到知识库
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Article Fetcher（文章抓取+Notion/Obsidian知识库存档）。 它的用途是：抓取多平台文章，智能处理并一键存档到知识库 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/article-fetcher-文章抓取-notion-obsidian知识库存档-x-5/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘帮我抓取这篇知乎文章 https://zhihu.com/question/xxx/answer/xxx，提取关键词，并保存到我的Obsidian知识库。’，它会自动执行抓取、上传图片、提取关键词，并在你的Obsidian库中生成一个格式良好的Markdown文件，包含原文、图片外链和关键词标签。
介绍
该技能旨在解决信息碎片化时代，用户难以高效收集、整理和归档网络优质内容的痛点。它能够自动抓取微信公众号、小红书、豆瓣、知乎等主流平台的文章，解决了手动复制粘贴效率低下、格式错乱、图片失效等问题。
使用时，用户只需提供文章链接，该技能便会自动抓取内容，将文中的图片上传至用户配置的OSS对象存储，避免本地依赖。随后，它会利用LLM智能提取文章关键词，并最终将结构化的内容（含标题、正文、关键词、图片外链）一键保存到Obsidian本地知识库或Notion中，形成个人知识资产。
它非常适合内容创作者、学术研究者、高校学生、产品经理等需要持续输入和整理信息的知识工作者。无论是为了写作积累素材、研究追踪行业动态，还是构建个人学习体系，都能显著提升效率。
使用前，用户需要预先配置好OSS（如阿里云、腾讯云COS）的访问密钥，并在Obsidian中安装或配置好对应的插件（如用于接收内容的模板）。对于Notion用户，则需要准备好集成令牌（Token）和数据库ID。首次使用建议从单个平台链接开始测试，确保各环节配置正确。
核心特点
核心区别在于集成了图片自动上传OSS功能，确保存档内容的长期可访问性，并利用LLM进行关键词智能提取，而非简单保存原文，提升了归档内容的可检索性和知识密度。
注意事项
不适合需要实时同步或抓取动态加载内容（如需要登录才能查看的私密内容）的场景。
常见问题
支持抓取需要登录才能看的文章吗？
不支持，目前仅支持抓取公开可访问的文章内容。
存档到Obsidian和Notion可以同时进行吗？
通常需要分别配置，技能一般提供目标选项，一次处理只能输出到一个指定目标。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/article-fetcher-文章抓取-notion-obsidian知识库存档-x-5/raw/index.md 读取 Article Fetcher（文章抓取+Notion/Obsidian知识库存档） 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/article-fetcher-文章抓取-notion-obsidian知识库存档-x-5/raw/index.md（查看排版版本）