核心用法
Article Summarizer 是一款专注于网页内容智能提取与摘要生成的工具。其核心设计采用"轻量优先、逐级回退"的策略：首先尝试 web_fetch 快速抓取完整内容，若遇动态渲染、登录墙或内容不完整等情况，则自动降级至交互式浏览器模式，通过滚动、展开隐藏区块、关闭弹窗等操作获取完整文本。
该技能特别适用于长文章、社交媒体帖文及评论区分析场景，能够根据源内容长度自动调整摘要密度，支持单句概览、核心要点、争议观点等多层输出结构。
显著优点
- 可靠性设计：多级回退机制（web_fetch → r.jina.ai 镜像 → 浏览器交互）大幅提升内容获取成功率
- 完整性保障：强制校验标题、正文、评论区可见性，避免"半截摘要"
- 场景适配：区分长文摘要与短社媒帖文处理逻辑，评论区可提取主流观点与争议焦点
- 语言智能：自动匹配用户语言或源内容主导语言
- 诚实边界：明确标注付费墙、登录限制等导致的不可访问内容，绝不臆测
潜在局限
- 浏览器回退成本：复杂动态页面需交互操作时，响应延迟显著增加
- 人机验证瓶颈：遇到 CAPTCHA 等强验证机制时只能上报阻断，无法自主突破
- 社交内容时效性：实时性极强的信息流可能存在抓取时滞
- 评论区代表性：可见评论未必能代表整体舆论倾向
适合人群
研究人员、资讯编辑、投资者、知识管理者及任何需要快速消化大量网络信息的专业人士。
常规风险
- 部分网站 robots.txt 或 TOS 限制可能引发合规争议
- 登录态内容存在隐私泄露隐患（技能明确建议不猜测此类内容）
- 过度依赖摘要可能导致对原文语境的误读