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Summarize CLI

Summarize CLI

Use this skill to run
summarize
effectively in terminal workflows. Focus on practical usage and command execution, not broad project background.
使用本技能在终端工作流中高效运行
summarize
命令。 聚焦实际用法与命令执行,无需关注宽泛的项目背景。

Workflow

工作流程

  1. Confirm input type and desired output format.
  2. Run a minimal real command first (
    summarize "<input>"
    ).
  3. Select a model/provider and ensure matching API credentials.
  4. Add flags incrementally only after a baseline run succeeds.
  5. If it fails, re-run with
    --verbose
    or
    --json
    before changing multiple variables.
  1. 确认输入类型和期望的输出格式。
  2. 先运行最基础的实际命令(
    summarize "<input>"
    )。
  3. 选择模型/服务商并确保API凭证匹配。
  4. 仅在基础命令运行成功后,逐步添加参数。
  5. 若命令失败,在修改多个变量前,先添加
    --verbose
    --json
    参数重新运行。

Quick Patterns

常用命令示例

  • Summarize a URL:
    summarize "https://example.com"
  • Summarize a local file:
    summarize "/path/to/file.pdf"
  • Summarize piped input:
    cat notes.md | summarize -
  • Summarize YouTube/media URL:
    summarize "https://youtube.com/watch?v=..."
  • Force model/provider:
    summarize "https://example.com" --model openai/gpt-5-mini
  • Control length:
    summarize "https://example.com" --length long
  • Return diagnostics JSON:
    summarize "https://example.com" --json
  • Extract content without summarizing:
    summarize "https://example.com" --extract --format md
  • 总结URL:
    summarize "https://example.com"
  • 总结本地文件:
    summarize "/path/to/file.pdf"
  • 总结管道输入:
    cat notes.md | summarize -
  • 总结YouTube/媒体URL:
    summarize "https://youtube.com/watch?v=..."
  • 指定模型/服务商:
    summarize "https://example.com" --model openai/gpt-5-mini
  • 控制总结长度:
    summarize "https://example.com" --length long
  • 返回诊断JSON:
    summarize "https://example.com" --json
  • 提取内容不总结:
    summarize "https://example.com" --extract --format md

Configuration Rules

配置规则

  • Prefer explicit
    --model
    on task-critical runs.
  • Use
    ~/.summarize/config.json
    for stable defaults.
  • Remember precedence for model selection:
    1. --model
    2. SUMMARIZE_MODEL
    3. ~/.summarize/config.json
    4. built-in default (
      auto
      )
  • 对于关键任务的运行,优先显式指定
    --model
    参数。
  • 使用
    ~/.summarize/config.json
    设置稳定的默认配置。
  • 请记住模型选择的优先级:
    1. --model
      参数
    2. SUMMARIZE_MODEL
      环境变量
    3. ~/.summarize/config.json
      配置文件
    4. 内置默认值(
      auto

Troubleshooting Flow

故障排查流程

  1. Re-run with
    --verbose
    .
  2. Confirm API key matches the chosen provider/model.
  3. Switch to a known-good model (for example
    openai/gpt-5-mini
    or
    google/gemini-3-flash-preview
    ).
  4. For media or YouTube failures, verify external dependencies (
    yt-dlp
    ,
    ffmpeg
    , optionally
    tesseract
    ).
  5. Use
    --json
    to inspect extraction and metric fields.
  1. 添加
    --verbose
    参数重新运行命令。
  2. 确认API密钥与所选服务商/模型匹配。
  3. 切换至已知可用的模型(例如
    openai/gpt-5-mini
    google/gemini-3-flash-preview
    )。
  4. 若媒体或YouTube链接处理失败,检查外部依赖(
    yt-dlp
    ffmpeg
    ,可选
    tesseract
    )。
  5. 使用
    --json
    参数查看提取内容和指标字段。

Scope

适用范围

  • Prioritize how to run commands and fix concrete failures.
  • Do not include full repository-level documentation unless explicitly requested.
  • Use references/cli.md only for deeper flag/provider details.
  • 优先关注命令运行方式及具体故障修复。
  • 除非明确要求,否则不包含完整的仓库级文档。
  • 仅在需要深入了解参数/服务商细节时,参考references/cli.md

References

参考资料

Read references/cli.md for install commands, provider keys, advanced flags, and error-specific guidance.
如需安装命令、服务商密钥、高级参数及特定错误的解决指南,请阅读references/cli.md