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互联网文章转化为 MD 文档 SOP

核心结论:按“信息提取 → 结构化排版 → 优化校验”三步执行,快速将互联网文章转化为规范、易读的 MD 格式笔记。

一、前期准备:工具与目标明确

  • 必备工具:浏览器(复制文章内容)、MD 编辑器(Typora/VS Code)、去格式工具(如微信读书复制/网页插件)、笔记分类标签(提前规划)。
  • 核心目标:剔除文章冗余信息,保留核心观点与有用内容,用 MD 格式清晰呈现逻辑。

二、第一步:核心信息提取(15 分钟/篇)

  • 提取重点:文章标题、核心论点、关键论据、数据/案例、实操方法(如有),忽略广告、无关插图、重复表述。
  • 具体操作:
    1. 复制原文:从网页直接复制文章内容,粘贴到临时文本框(如记事本)。
    2. 去格式清洗:删除原文中的广告链接、多余空行、格式标签(如<p>),用去格式工具快速清理杂乱排版。
    3. 提炼核心:按“标题 → 总论点 → 分论点 → 论据/数据 → 结论”的逻辑,筛选出关键内容,用短句标注每部分核心。

三、第二步:MD 格式结构化排版(10 分钟/篇)

  • 固定模板(直接套用):
    1. 一级标题(#):文章核心标题(可简化原文标题,突出关键信息)。
    2. 来源标注(>):原文作者 | 发布平台 | 原文链接(复制文章网页链接)。
    3. 二级标题(##):核心摘要(1-3 句话概括文章核心观点,提炼总论点)。
    4. 二级标题(##):分论点/关键要点(无序列表(-)或有序列表(1.2.3.)列出,每个分论点配 1-2 个核心论据/数据,关键术语加粗XXX)。
    5. 二级标题(##):实操方法(如有,按“步骤+说明”拆解,有序列表呈现,每步不超过 2 句话)。
    6. 二级标题(##):补充备注(适用场景、个人感悟、延伸思考,1-3 句话)。

四、第三步:内容优化与校验(5 分钟/篇)

  • 优化动作:简化冗长表述,调整逻辑顺序(确保分论点围绕总论点),合并重复信息,补充原文隐含的前提条件。
  • 校验要点:确保核心观点不偏离原文,数据/案例准确无误,链接可访问,无错别字和格式错误。

文章转化专用 MD 空白模板

markdown
# [文章核心标题(可简化原文标题,突出关键信息)]

> 来源:[原文作者] | 发布平台:[如微信公众号/知乎/博客等] | 原文链接:[文章网页链接]

## 核心摘要

[1-3 句话概括文章总论点/核心价值,提炼核心观点]

## 分论点/关键要点

- [分论点 1/关键要点 1,关键术语可加粗**XXX**,配 1-2 个核心论据/数据]
- [分论点 2/关键要点 2]
- [分论点 3/关键要点 3(按需增减,建议不超过 6 条)]

## 实操方法(如有)

1. [操作步骤 1,简洁说明核心动作,补充必要说明]
2. [操作步骤 2]
3. [操作步骤 3(按需增减,每步不超过 2 句话)]

## 补充备注

[适用场景、个人感悟、延伸思考或注意事项,1-3 句话即可]

示例

markdown
# 3 个高效阅读法:让你 1 小时吃透 1 本非虚构书

> 来源:李敖@高效学习指南 | 发布平台:微信公众号 | 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxx

## 核心摘要

通过“目标导向阅读法”“拆骨式阅读法”“输出倒逼输入阅读法”,可大幅提升非虚构类书籍的阅读效率,快速抓取核心知识并转化为自身能力,避免无效阅读。

## 分论点/关键要点

- **目标导向阅读法**:阅读前明确“解决什么问题”,带着 3 个具体问题翻开书籍,只聚焦与问题相关的章节,跳过无关内容。
- **拆骨式阅读法**:先看书籍目录搭建逻辑框架,再重点阅读序言、结论和每章首尾段,快速掌握作者核心论证思路。
- **输出倒逼输入阅读法**:阅读时随手记录关键观点,读完后用 300 字总结核心内容,或向他人复述,强化记忆与理解。
- 三种方法可组合使用,**非虚构书无需逐字阅读**,重点在于“提取有用信息”而非“读完所有内容”。

## 实操方法(如有)

1. 目标导向法:阅读前花 5 分钟列 3 个问题(如“如何提升职场汇报效率”),用荧光笔标注书中相关段落,只精读标注内容。
2. 拆骨式阅读法:先花 10 分钟通读目录,画出逻辑思维导图;再用 20 分钟读序言和结论,最后针对性阅读关键章节的核心段落。
3. 输出倒逼法:阅读时用便签记录关键数据/观点,读完后打开备忘录,用 15 分钟写 300 字总结,或找同事复述核心内容。

## 补充备注

- 适用于职场技能、科普、历史等非虚构类书籍,文学小说不建议使用。
- 首次使用可从短篇幅文章练习,熟练后再应用到整本书阅读中。

Released under the MIT License.