Chat to Podcast — 对话转播客文稿

将你与 AI 助手的特定对话内容，自动整理成 Podcast 风格的文稿，确认后一键发布到 Halo 博客。

前置依赖

• 已安装 @halo-dev/cli：

  npm install -g @halo-dev/cli
  

• 已配置 Halo profile（如 blog-danke）并完成登录
• 已有 halo-blog skill 作为发布规范参考

工作流程

Step 1: 确定对话范围

询问用户要整理哪些对话内容。支持以下方式定位：

提取方法

方式 A：从当前 session 提取

直接读取当前会话的上下文或 memory/YYYY-MM-DD.md 中的当日记录。

方式 B：按日期筛选历史 session

# 列出最近 session 文件
ls -lt ~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl | head -20

# 按日期筛选
for f in ~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl; do
  ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('timestamp',''))" 2>/dev/null)
  echo "$ts $f"
done | grep "2026-04-15"

方式 C：按关键词搜索历史 session

for f in ~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl; do
  if python3 -m json.tool "$f" 2>/dev/null | grep -qi "Halo"; then
    echo "MATCH: $f"
  fi
done | head -10

找到目标 session 后，提取完整对话记录（不做条数限制）。

Step 1.5: 获取并更新播客序号

序号计数器文件：~/.openclaw/workspace/memory/podcast-counter.json

默认格式：

{
  "nextEpisode": 1,
  "lastGenerated": ""
}

操作规则：

1. 读取 podcast-counter.json 获取当前 nextEpisode 值
2. 将本期序号格式化为两位数字（如 05、12）
3. 文章标题格式固定为：「XX.」文章主标题
4. 发布成功后，将 nextEpisode 加 1，lastGenerated 更新为当天日期，写回文件

Step 2: 整理成 Podcast 文稿

将提取的对话内容加工为播客风格文稿。核心理念：不是整理会议纪要，而是还原一场真实的探索对话——有提问、有试探、有卡壳、有恍然大悟。

文稿结构：

# [播客标题]

> 📅 录制日期：YYYY-MM-DD  
> 🎙️ 主播：[用户名] & [AI助手名]  
> 📝 时长：约 X 分钟阅读  
> 🏷️ 标签：#话题1 #话题2

---

## 🎬 开场

[用对话体写开场，像播客主持人开场一样自然。]

**[用户名]**：[用一两句话抛出本期核心话题/问题/困惑，像是随口聊起]

**[AI助手名]**：[自然接话，表达兴趣或初步反应]

---

## 💬 正文

### [章节1标题 — 用疑问句或口语化短语]

**[用户名]**：[提出问题/想法/困惑——保留真实的思考痕迹]

**[AI助手名]**：[回应，但不是直接给答案。展现分析思路：
"我先想到的是..." → "但仔细一看..." → "所以其实..."]

**[用户名]**：[追问、质疑、或者补充新信息——体现对话的推进感]

**[AI助手名]**：[进一步展开，可以有修正之前观点的过程]

> 🤔 **[用户名]的思考**：[记录用户在这个环节的关键洞察或决策理由]

### [章节2标题]

**[用户名]**：[新的问题或话题转折——可以加入"等等，我突然想到..."]

**[AI助手名]**：[回应，保留探索过程中的不确定性]

**[用户名]**：[反馈、验证、或表达新理解]

**[AI助手名]**：[确认、补充、或给出最终建议]

> 💡 **转折点**：[记录"从不确定到想明白"的关键拐点]

---

## 🧵 复盘：我们是怎么想明白的

一开始我们以为 [初始假设/问题]...

聊着聊着发现 [转折点/新发现]...

最后得出的结论是 [最终洞察]...

**如果用一句话总结**：[一句精辟的总结]

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## 🎯 尾声

**[用户名]**：[用对话体收尾——这次聊下来最大的收获/下一步打算做什么]

**[AI助手名]**：[自然回应，可以带一点展望或调侃]

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*本文由 [AI助手名] 基于真实对话整理，经 [用户名] 确认发布。*

整理原则：

1. 保留思考链条：假设 → 验证 → 修正 → 结论
2. 保留不确定性：试错、犹豫都是真实感的来源
3. 对话感 > 结构感：宁可像两个人在聊天，也不要像在做汇报
4. 章节标题用问题或口语：用"这个方案靠谱吗？"代替"方案可行性分析"
5. 用户视角的思考：在关键节点插入用户的内心独白（🤔 标记）
6. 转折点高亮：每个章节标记"从不确定到想明白"的关键拐点（💡 标记）
7. 结尾用复盘叙事：用"一开始...后来...最终..."的叙事弧线回顾
8. 工具调用细节省略：不展示具体的 API 调用、代码执行过程，只保留结论和关键发现
9. 脱敏处理：去除敏感信息（token、密码、API key 等）

Step 3: 预览确认

将生成的文稿完整展示给用户，并发送封面图（如果已生成），询问：