> 这是 Agent 的内部执行指南。README.md 是用户面向的使用说明。
skill/
├── SKILL.md ← Agent 工作指南（本文档）
├── README.md ← 用户使用说明
├── lib/
│ ├── config.js # 配置（路径、样式、规则）
│ ├── logger.js # 日志记录工具
│ ├── file_utils.js # 文件操作工具
│ ├── search_utils.js # 搜索工具封装
│ └── paper_parser.js # 论文解析工具
└── scripts/
├── 01_topic_selector.js # Step 1: 话题选择（热门/指定主题）
├── 02_info_collector.js # Step 2: 信息收集（网页、论文、代码）
├── 03_blog_generator.js # Step 3: 博客初稿生成
├── 04_refine_blog.js # Step 4: 反思优化（语言、深度、长度）
├── 05_output_md.js # Step 5: 输出最终MD文档
└── run_all.js # 一键执行完整流程
D:\techinsight\reports\blog_{session_id}\
├── 01_topic/ # Step 1 输出
│ ├── topic_info.json # 话题信息（标题、关键词、热度）
│ └── user_selection.json # 用户选择记录
├── 02_collected/ # Step 2 输出
│ ├── web_pages/ # 网页内容 (.md)
│ ├── papers/ # 论文PDF及解析结果
│ └── code_snippets/ # 代码片段
├── 03_draft/ # Step 3 输出
│ ├── outline.json # 文章大纲
│ ├── blog_draft.md # 初稿
│ └── references.json # 引用来源
├── 04_refined/ # Step 4 输出
│ ├── refinement_notes.json # 优化记录
│ └── blog_refined.md # 优化稿
└── 05_output/ # Step 5 输出
└── {标题}_{日期}.md # 最终文章
① 话题选择 → ② 信息收集 → ③ 初稿生成 → ④ 反思优化 → ⑤ 输出文档
| 模式 | 触发条件 | 执行方式 |
|------|----------|----------|
| 指定主题 | 用户提供具体主题 | 直接使用，进入 Step 2 |
| 热门话题 | 用户要求获取热门话题 | 获取热门技术话题列表，让用户选择 |
信息源：
输出格式：
{
"topics": [
{
"id": 1,
"title": "Claude 4 发布：自主编程能力突破",
"source": "GitHub/HackerNews/知乎",
"hot_score": 95,
"keywords": ["Claude", "AI编程", "Agent"],
"brief": "一句话简介"
}
],
"timestamp": "2026-04-08T10:00:00Z"
}
交互流程：
01_topic/user_selection.json
| 渠道 | 用途 | 搜索语法 |
|------|------|----------|
| ArXiv | 学术论文 | "[主题]" site:arxiv.org |
| GitHub | 开源项目、代码实现 | "[主题]" site:github.com |
| Hacker News | 技术讨论、观点 | "[主题]" site:news.ycombinator.com |
| Stack Overflow | 实战问题 | "[主题]" site:stackoverflow.com |
| 知乎 | 中文分析、深度解读 | "[主题]" site:zhihu.com |
| 技术博客 | 最佳实践 | "[主题]" blog/tutorial |
| 官方文档 | 权威信息 | "[主题]" documentation |
对于每个话题，至少收集：
如果发现论文：
02_collected/papers/
02_collected/papers/{论文名}_parsed.json
网页内容：
02_collected/web_pages/
├── 001_github_{项目名}.md
├── 002_zhihu_{文章标题}.md
├── 003_blog_{来源}_{标题}.md
└── ...
每篇文章保存格式：
---
title: "文章标题"
source: "来源URL"
author: "作者"
date: "发布日期"
type: "github/zhihu/blog/paper"
---
# 正文内容
...
## 关键引用
- 重要观点1
- 重要观点2
| 特点 | 说明 | 实现方式 |
|------|------|----------|
| 标题党但不过分 | 吸引人点击，但有实质内容 | 使用数字、对比、悬念，但基于真实技术 |
| 开篇抓人 | 前3段决定阅读率 | 用场景、问题、数据开场 |
| 结构清晰 | 小标题分层，便于阅读 | 2-3级标题，每段不超过5行 |
| 图文并茂 | 代码、图表、示意图 | 论文原图、架构图、流程图 |
| 观点鲜明 | 不只是搬运，有独立见解 | 分析优缺点，给出判断 |
| 结尾有力 | 总结 + 引发思考 | 技术趋势、个人看法 |
# {标题：新颖、有观点、吸引人}
> 导语：1-2段，用场景/问题/数据引入主题，100-200字
## 一、背景：为什么会出现这项技术？
- 痛点分析
- 现有方案的不足
- 技术发展的必然性
## 二、核心原理：它是如何工作的？
- 架构图/流程图
- 关键机制详解（2-3个核心点）
- 与其他方案的对比
## 三、深入细节：源码级解读
- 关键代码片段分析
- 设计模式应用
- 性能优化点
## 四、实战应用：如何落地？
- 使用场景
- 最佳实践
- 踩坑经验
## 五、思考与展望
- 技术优势与局限
- 未来发展方向
- 个人见解
---
**参考来源：**
- [1] 论文/文章链接
- [2] GitHub 项目
- ...
| 章节 | 字数要求 | 内容要求 |
|------|----------|----------|
| 导语 | 100-200字 | 抓人眼球，交代背景 |
| 背景 | 300-500字 | 有数据支撑，讲清楚为什么 |
| 核心原理 | 800-1500字 | 架构图 + 2-3个技术点详解 |
| 深入细节 | 600-1000字 | 代码/算法层面分析 |
| 实战应用 | 400-800字 | 具体场景，有案例 |
| 思考展望 | 300-500字 | 有独立观点，引发讨论 |
| 总计 | 2500-4500字 | |
引用格式：
正文内容[^1]，引用来源[^2]。
[^1]: [论文标题](链接) - 作者，年份
[^2]: [文章标题](链接) - 来源
| 检查项 | 问题示例 | 优化方向 |
|--------|----------|----------|
| 去AI味 | "值得注意的是"、"不可否认的是" | 换成"我发现"、"坦白说" |
| 口语化 | 过于书面 | 适当用"咱们"、"说实话" |
| 生动表达 | "性能很好" | "性能吊打上一代"（适度） |
| 技术黑话 | 堆砌术语 | 术语首次出现加解释 |
| 检查项 | 问题示例 | 优化方向 |
|--------|----------|----------|
| 有数据 | "性能提升很大" | "性能提升 40%，延迟降低 50ms" |
| 有案例 | "很多公司使用" | "Netflix、Uber 都在用，规模..." |
| 有对比 | "比其他方案好" | "对比 X 方案，在 Y 场景下 Z 优势" |
| 有源码 | 只讲概念 | 贴关键代码，逐行解读 |
| 有图表 | 纯文字堆砌 | 加架构图、流程图、论文原图 |
| 检查项 | 问题示例 | 优化方向 |
|--------|----------|----------|
| 有判断 | "各有优劣" | "我认为在 X 场景选 Y 更好，因为..." |
| 有洞察 | 表面描述 | 分析设计决策背后的权衡 |
| 有预测 | 只讲现在 | 预判技术发展趋势 |
| 有个人色彩 | 像官方文档 | 加入"我的理解是"、"个人经验" |
| 检查项 | 标准 |
|--------|------|
| 标题吸引人 | 一看就想点 |
| 导语抓人 | 前3段不枯燥 |
| 层次分明 | 小标题清晰，逻辑递进 |
| 段落适中 | 每段不超过5行 |
| 过渡自然 | 段落间有衔接 |
第一轮：去AI味
第二轮：补深度
第三轮：加观点
第四轮：调长度
保存优化记录到 04_refined/refinement_notes.json：
{
"original_length": 2300,
"refined_length": 3800,
"iterations": [
{
"round": 1,
"focus": "去AI味",
"changes": ["替换'值得注意的是'等词汇", ...]
}
],
"quality_score": {
"depth": 8,
"readability": 9,
"originality": 7
}
}
{年份}{月份}{日期}_{主题关键词}_{标题关键词}.md
示例：
20260408_AI_Claude4自主编程深度解析.md
20260408_K8s_从源码看K8s调度器演进.md
D:\techinsight\reports\blog_{session_id}\05_output\
└── {最终文章}.md
---
title: "文章标题"
date: "2026-04-08"
topic: "技术主题"
word_count: 3500
keywords: ["关键词1", "关键词2"]
sources:
- type: "paper"
title: "论文标题"
url: "..."
- type: "github"
title: "项目名"
url: "..."
images:
- path: "images/fig1.png"
source: "论文原图"
---
# 文章标题
> 作者：AI技术博主
> 日期：2026-04-08
正文内容...
---
**关于作者：**
专注AI/云计算/后端技术，喜欢用代码说话。
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如果使用论文原图：
05_output/images/
{论文缩写}_fig{编号}.png
!图1：描述
node scripts/run_all.js --topic "Claude 4" --mode "specific"
# Step 1: 话题选择
node scripts/01_topic_selector.js --mode "hot"
# Step 2: 信息收集（基于 Step 1 结果）
node scripts/02_info_collector.js --topic-id 1
# Step 3: 生成初稿
node scripts/03_blog_generator.js
# Step 4: 反思优化
node scripts/04_refine_blog.js
# Step 5: 输出文档
node scripts/05_output_md.js
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|------|------|----------|
| 标题吸引力 | 15% | 一看就想点 |
| 开篇抓人 | 15% | 前3段决定阅读率 |
| 技术深度 | 25% | 有源码、有原理、有数据 |
| 观点鲜明 | 20% | 不只是搬运，有判断 |
| 可读性 | 15% | 结构清晰，图文并茂 |
| 结尾有力 | 10% | 引发思考或讨论 |
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