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将一万部电影做成星图 - 小红书

页首只保留导读，完整正文和结构化内容继续在下方展开。

Day2026-03-26 Time17:54 SenderLily Topics产品与站点 / 小红书 Entities0 ModeStructure + Text SourceArchive Complete
跳到思维导图 跳到正文 全局思维导图 全局关系图 打开原始来源
Mind Map

思维导图

这里不再用摘要卡片伪装脑图，而是直接用经典 mindmap 组件来展示结构。点击分支会跳到正文。

点击节点会定位到正文，方便一边看脑图一边回看原文。

Summary

摘要与结构化提炼

先给出实体、规范标签、动作与洞见，再往下看原始摘要和正文，避免整页只剩一大段文章。

摘要预览

将一万部电影做成星图 - 小红书
将一万部电影做成星图 用vibe coding做了一个方便过年... http://xhslink.com/o/25GFfZCSiRc
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resolved_url: https://www.xiaohongshu.com/explore/698c9a1a000000001b01653b?app_platform=ios&app_version=9.22.1&share_from_user_hidden=true&xsec_source=app_share&type=video&xsec_t…

实体抽取

当前还没有稳定实体，后续可继续补强规则。

来源层已降噪：Xiaohongshu

可执行动作

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body score 1

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body score 1

xhs_capture_status: success

关键洞见

body score 1

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body score 1

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body score 1

app_platform=ios&app_version=9.22.1&share_fr...

优先级分层

Priority High Priority

当前还没有明确高优先级信号。

Priority Medium Priority

当前还没有稳定中优先级信号。

Priority Background

当前还没有额外背景层信息。

和你当前阶段的相关性

历史记忆 score 4

xhs_capture_status: success

Normalized Tags

规范标签与同类归并

把 topic / semantic / source / entity 放到分组标签里，后面做筛选、聚类和同类合并时会更稳。

Normalized Topics
产品与站点小红书
Normalized Provenance
Xiaohongshu
Normalized Channels
小红书
Normalized Sources
小红书分享feishu_minute
Local Relation

这条录音的局部关系图

不用先跳到全局图。这里先把当前 capture 连到的 Topic / Entity / Day，以及共享这些节点的其他记录显出来。

View
Layout
来源
聚焦
Topic Entity Capture Signal Day capture -> topic / entity / signal / day

单击右侧看详情；双击节点开浮层。这里只展示和当前录音直接相关的局部网络。

Body

正文

这里展示的是 archive 里保存的正文全文，方便你后续做复盘、写作、提炼、回听或重新归类。

将一万部电影做成星图 - 小红书
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xhs_capture_status: success