用途：将 YouTube 视频、X/Twitter 推文、网页文章、PDF 文档整理为单一 markdown 文件，并围绕内容进行测验优先的学习流程。
主要能力：按输入自动检测内容类型；由 Task Agent 处理长文本，主会话只读取精简 md，降低上下文负担；YouTube 通过 yt-dlp 提取字幕并去除编号、时间戳与 HTML 标签；X/Twitter 通过 fetch-tweet 脚本直接提取，命令为 python3 .claude/skills/fetch-tweet/scripts/fetch_tweet.py "{URL}" --json；网页使用 claude-in-chrome 获取正文；PDF 使用 Read 工具。结果保存到 research/digests/ 下对应目录，包含核心摘要、主要洞察、关键词网络研究和净化原文。
学习流程：固定 Quiz-First，不提供模式选择。先做 3 题 Pre-Quiz 制造信息缺口，再按用户选择提供错题相关片段、3 个核心洞察、完整摘要或直接进入正式测验；随后进行 9 题正式测验（分三阶段并即时反馈），再进入 Elaborative Interrogation、Foundation Expansion、与历史摘要的关联，最后把测验结果回写文档。
适用场景：适合希望从视频、推文、网页、PDF 中高效提炼要点并进行主动回忆、深度理解与知识连接的用户。
限制：官方资料未说明收费、价格、支持平台或具体效果保证；流程依赖 Task Agent、yt-dlp、claude-in-chrome、Read 等环境和工具；网页资料要求始终使用 claude-in-chrome，禁止使用 WebFetch；字幕语言有优先级顺序；用户请求“只摘要、不要测验”时仍会先建议完成测验。