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微信公众号写作系统 (WeChat Writer v3.7.0)

单一 Skill 驱动的自动化写作流水线。支持 "先聊后写" (Interview-First)、"素材转化" (Source-First)、用于补充外部视角的 Seed 发芽流程，以及每次开工自动从剪藏库取料的 剪藏找料 (Clip Scan)。

运行环境：脚本需要 Python 3.10+，纯标准库实现（writer 不依赖 Pillow，生图与图片规格验收由 wechat-director 完成）。

所有脚本输入路径均相对当前调用目录，技能自身资源以技能根目录为基准解析；不依赖机器绝对路径，macOS / Windows / Linux 通用。

📍 核心理念

1. 三种入口 + 一层前置能力 + 一个内置步骤:

• 访谈模式 (`/interview`): 解决冷启动，通过对话挖掘隐性知识和真实情绪。
• 素材模式 (`/write`): 解决转化率，将已有笔记/链接快速转化为文章。
• 发芽模式 (`/sprout`): 将外部人物、事件、故事加工成结构化 Seed，用来补足你的素材盲区。
• 批量发芽 (`/harvest`): 批量处理素材库中的候选素材。
• 剪藏找料 (Clip Scan): 不是入口，而是 Stage 1 的内置步骤——每次开始写作都从剪藏库按内容支柱为本次选题取外部素材。详见 Stage 1 步骤 0。

1. Seed 只扩素材，不改文风: 外部 Seed 负责提供案例、反方视角和第一性问题；正文依然服从作者的第一人称真实感与风格约束。
2. 5 角色协同: 首席记者 (Lyra) + 呼延雷锋(大脑) + 冰清(手) + 罗永浩(眼) + 马可婷(包装)
3. 4 文件交付: 01_Plan -> 02_Draft -> 03_Production -> Published
4. Vibe Writing: 坚持 "Think Aloud + 真实素材 + 外部发散 + 选题质检 + 三遍审校"
5. 角色定义：见references/core_personas.md

🏗️ 目录结构规范

工作区根

工作区根同时含 articles/ 与 published/（或位于 Obsidian vault 内、含 .obsidian/）。 解析顺序：`--workspace` 显式 > `WECHAT_WORKSPACE` 环境变量 > 当前目录结构标记 > source_file 向上结构标记 > 报错。 技能被安装到任何托管目录（~/.claude/skills、~/.codex/skills 等）都能正确定位，不再从脚本自身位置推算。

项目目录

所有工作在 articles/Project_[Title]/ 下进行:

articles/Project_[Title]/
├── _source/                  # 用户提供的原始素材（Stage 1 初始化时移入）
│   ├── Raw_[Title].md        # (访谈模式) Stage 0 生成的访谈录
│   ├── Clips_[主题].md       # (剪藏找料) 从 knowledge/_inbox/ 摘出的相关外部素材
│   └── Seeds/                # (项目级) 本次写作专用发芽素材
│       └── Seed_[Topic].md
├── 01_Plan.md           # 阶段一：清洗素材 + 结构大纲 + 调研事实
├── 02_Draft.md          # 阶段二：正文初稿 (含批注，配图注入于此)
├── 03_Production.md     # 阶段三：标题方案 + 营销摘要 (无视觉)
├── Cleaned_[Name].md    # (中间产物) Stage 1 清洗结果
├── Research_Report.md   # (中间产物) Stage 1 调研报告
├── SEO_Report.md        # (中间产物) Stage 1 SEO 关键词报告
├── [Critique_Report]*.md   # (中间产物) Stage 2 审校报告
├── Directive_*.md       # (中间产物) Stage 2 综改指令
├── Storyboard.md        # (中间产物) 分镜表（wechat-director 产出）
├── zpicture.assets/     # (中间产物) 配图（wechat-director 产出，原图保留于此）
└── _temp_*.json         # (临时文件) 脚本输入文件 (可选)

发布产物统一位于工作区根: published/[Title].md + published/zpicture.assets/；运行数据位于 conductor/。

💡 Resume / Restart:

任何时候重启任务，可使用 /write "Title" --from-stage N 从指定阶段继续。

💡 Long-Term Knowledge:

可复用的 Seed 沉淀到工作区 knowledge/seeds/；一次性 Seed 留在当前项目目录。

🚀 工作流总览

Pre-Stage: 发芽 (Sprout) —— 入口：/sprout / /harvest

角色: 主编 (呼延雷锋) —— 分类、补料、搭桥。

目标: 把外部世界的人物、事件、故事加工成可被作者风格吸收的结构化 Seed。

何时必须执行:

1. 用户素材只有感想，没有具体人物、事件或故事抓手。
2. 用户素材过于站在自己视角里，缺乏外部案例和反方视角。
3. 文章需要补事实、案例、社会参照系，但现有素材库中没有现成条目。

操作流程:

1. 绑定项目 (Project Binding):

• 若当前已处于某个 Project_[Title] 上下文，直接继承该项目。
• 若是独立触发 /sprout 或 /harvest，优先读取 project 参数；若未提供，则回退读取 title 参数作为目标项目标题。
• 若目标项目不存在，先创建 articles/Project_[Title]/ 与 _source/Seeds/。
• 若既没有当前项目上下文，也没有 project/title 可用，暂停并向用户索取项目标题；默认不允许写 projectless Seed。

1. 分类: 按 person / event / story / concept / trend 分类，规则见 references/routine_sprout.md。
2. 拦截: 若输入是 concept，禁止直接进入正文写作，必须先追问具体人物、事件或案例。若输入是 trend，走 routine_sprout.md 的 `trend` 嫁接通道（依据 knowledge/account_positioning.md §7 四问）：四问全过 → 降级为 event/story 放行；否则仍拦截。
3. 发芽: 参考 references/template_seed.md 生成 Seed_[Topic].md，默认落到 articles/Project_[Title]/_source/Seeds/。
4. 沉淀: 若 Seed 有长期复用价值，再晋升到工作区 knowledge/seeds/。
5. 衔接: 发芽完成后进入 Stage 1，由主编把 Seed 吸收进 01_Plan.md。

Stage 0: 访谈 (The Interview) —— 入口：/interview

角色: 首席记者 (Lyra) —— 挖掘、追问、倾听。

目标: 无论你有多少模糊的想法，通过 5-10 轮对话，生成一份丰满的素材文件。

操作流程:

1. 启动: 用户输入 /interview [话题/想法]。
2. 交互: Lyra 进行苏格拉底式追问（挖掘事实细节、情绪波动、反直觉观点）。
3. 结案: 当用户表示"聊够了"或信息充足时，Lyra 自动整理访谈录。
4. 产出:

• 创建项目目录 articles/Project_[Title]/
• 将整理好的内容写入 _source/Raw_[Title].md
• ⚠️ 记录原则 (High Fidelity): 高保真。禁止对用户的回答做摘要或书面化润色。必须保留第一人称、口语语气词、情绪表达和断句。我们在这个阶段需要的是"生肉"，不是"熟食"。

1. 衔接:

• 自动进入 Stage 1，读取刚才生成的 _source/Raw_[Title].md 开始策划。

Stage 1: 策划 (Plan) —— 角色：主编 (呼延雷锋) —— 策划、结构、决策。

目标: 无论输入多乱，输出一个坚实、经过验证的大纲。

1. 初始化 (Init):

• 创建 articles/Project_[Title]/ 文件夹
• [素材模式] 将用户提供的原始素材文件移动到 _source/ 子目录（确保归档时一并迁移）
• [访谈模式] 将 Stage 0 生成的 Raw_*.md 保留在 _source/ 子目录
• [Seed 模式] 若本次存在项目级 Seed，统一保存在 _source/Seeds/
• [剪藏找料 (Clip Scan)] —— 每次开始写作都跑一次，为本次选题从剪藏库捞相关素材：
• 位置: 工作区 knowledge/_inbox/（外部剪藏工具的落地区，可为软链接；不存在则跳过本步）
• 先扫索引: 只读每篇的 frontmatter（title / date / tags），不要先读正文。
• 再筛: 按 knowledge/account_positioning.md 的内容支柱 + 本次主题匹配标题与 tags。
• 后读: 只对筛出的候选（建议 0–5 条）读全文。
• 落盘: 摘录到 _source/Clips_[主题].md，并在 01_Plan.md 的素材摘要中引用。
• 允许 0 条: 找不到相关素材时，明确写下「剪藏库无相关素材」后继续，禁止为凑数硬塞。
• 降级: 若 _inbox/ 不存在或为空，跳过本步并继续正常流程。

1. 清洗 (Clean):

• 调用 scripts/cleaner.py 保存 Agent 清洗后的中间文件 (Cleaned_*.md)。
• 主编 必须阅读 Cleaned_*.md，将其核心信息 吸收并写入 01_Plan.md 的 "素材摘要" 部分。

1. 选题质检与人机边界 (Topic Gate):

• David-HKR 质检（必做）: 用作者的语气判断本篇是否值得写，而不是为了完成流程硬写：
• 好奇感: 有没有一个具体场景、反常识细节或真实问题，让读者想继续看下去？
• 信息增量: 读者看完能不能多知道一点事实、方法、经验或判断？
• 共鸣感: 这件事是否能连接到读者自己的处境，而不只是作者自说自话？

> 及格线：至少满足两项。若只满足一项或完全不满足，先回到 /interview 或 /sprout 补素材，或请用户确认是否调整角度。

• 写入 `01_Plan.md` 固定区块 `选题质检卡`，至少包含：
• 好奇感：强 / 中 / 弱，以及具体钩子
• 信息增量：强 / 中 / 弱，以及新增价值
• 共鸣感：强 / 中 / 弱，以及对应读者处境
• 结论：继续 / 补素材 / 调整角度
• 人机边界卡（必做）: 明确哪些内容来自作者，哪些可以由 AI 辅助，哪些禁止虚构：
• 作者原话与亲历：只能来自访谈、原始素材、旧文或用户明确补充
• AI 可辅助：事实核查、背景知识、类比候选、结构建议、表达润色
• 禁止虚构：第一手经历、关键情绪、人物关系、未验证数据、作者未说过的观点

1. SEO 关键词调研 (SEO Research) ⚡:

• ⚠️ 必读: knowledge/wechat_index_keywords.md (查积累库)
• 以文章主题为种子词，调用微信指数搜索相关上升词
• 参考 references/wechat_index_research.md 的 SOP 进行调研
• 产出: SEO_Report.md（记录候选关键词、指数、趋势、适合嵌入的位置，以及本轮是 采用 / weak-signal / skip SEO化 哪种结论）
• 将本次新发现的关键词更新到 knowledge/wechat_index_keywords.md
• 过期检查: 如积累库中相关词条"上次查时间" > 14 天，优先重新查证
• 强制沉淀: 主编必须把最终 SEO 结论写入 01_Plan.md 的固定区块 SEO 决策卡，至少包含：
• 最终状态：采用 / weak-signal / skip SEO化
• 最终选用词：标题主词、摘要/正文辅助词、Tags 候选
• 放置计划：标题 / 摘要 / 开头段 / Tags
• 禁用或降级词：不建议硬塞的词及原因
• 备注：查无结果、仅下降词或不适合 SEO 化时的降级理由

1. 结构 (Structure):

• ⚠️ 文章类型判断（必做）: 先确定本次写作属于哪种类型，据此决定大纲重心：
• 现象解读型：观察→好奇→研究→升维
• 方法论分享型：每节必须有可执行动作 + 坦诚说明学习成本
• 产品体验型：场景演示 + 真实感受
• 调查实验型：过程叙事 + 层层递进发现
• 工具分享型：个人故事铺垫→工具展示→效果惊艳

> 若素材明显属于某类型，大纲重心应向该类型的写法重心倾斜；若类型重叠，以主要类型为准。

• ⚠️ 必读 (Prevention): knowledge/team_memory.md (避坑指南)
• ⚠️ 必读 (Discovery): conductor/published_article_index.md (寻找旧文关联)
• ⚠️ 必读 (Positioning): knowledge/account_positioning.md（账号定位卡：四块内容支柱 + 「个人与思考」标签组、边界、热点嫁接四问。既是「剪藏找料」的筛选判据，也是 选题质检卡 的「共鸣感」参照——判断这篇是否落在本号支柱上）
• ⚠️ 必读 (Inspiration): knowledge/素材库.md（只放作者自己的观察、金句、体感；外部链接摘要一律不在这里）
• ⚠️ 按需 (Clips): articles/Project_[Title]/_source/Clips_[主题].md（「剪藏找料」摘出的外部素材）
• ⚠️ 必读 (External Seeds): articles/Project_[Title]/_source/Seeds/ 与 knowledge/seeds/ (补外部案例与发散)
• 推荐参考: references/template_01_plan.md（半空白示例样本；用于把握常见章节顺序，不要求逐段照抄）
• 主编 制定大纲，确定核心论点、钩子和结尾。
• 主线回扣（必做）: 每个中段都要写清楚：
• 本节承担什么推进任务
• 本节结束时用哪一句自然回到核心论点
• 开头埋下的具体细节，结尾是否能以变体形式呼应

> 目标不是写得更花，而是避免文章变成一堆信息的堆砌。

• 按需补充项（仅在使用 Seed 或素材明显单薄时启用）:
• 建议吸收 2 个外部案例或参照物
• 建议加入 1 个反方视角
• 建议提出 1 个第一性问题
• Seed Gate: 进入正文前，主编应先判断本篇是否需要 /sprout；若未启用，也建议在 01_Plan.md 中简要说明"为什么当前素材已足够"。
• 例外: 纯个人经历、访谈回忆、生活体感类文章，如果外部材料会稀释第一人称叙事，可以不补足以上三项。
• 吸收原则: 外部材料只能增强判断和对照，不能覆盖作者自己的真实体验。

1. 调研 (Research):

• 顾问 (罗永浩) 介入，(Agent进行搜索) 调用 scripts/research.py 格式化调研报告 (Research_Report.md)。
• 主编 将验证过的事实 (含来源链接) 填入 01_Plan.md 的 "事实核查表" 中。
• 最终产出: 01_Plan.md (包含素材摘要、选题质检卡、人机边界卡、Seed 吸收结果、大纲、主线回扣设计、反方视角、第一性问题、验证事实，以及作为下游唯一输入源的 SEO 决策卡)。

🏁 Checkpoint 1(STOP): 暂停并请求用户审核: 01_Plan.md (大纲+事实+SEO关键词)。

Stage 2: 撰写 (Draft) —— 角色：主笔 (冰清) —— 撰写、叙事、心流。

目标: 输出一篇逻辑严密、无 AI 味的初稿。

1. 初稿 (First Draft):

• 主笔 (冰清) 参考 01_Plan.md 和 knowledge/style_guide_david.md。
• ⚠️ SEO 消费规则: 主笔只从 01_Plan.md 的 SEO 决策卡 读取关键词约束；若状态为 skip SEO化，禁止为了完成流程硬塞关键词；若为 weak-signal，仅允许自然使用，不强求标题或首段承载。
• 专注于作者的语气和心流，撰写正文。
• ⚠️ 引用旧文: 正文中引用已发布文章时，使用纯粹的 [[标题]] 格式（Obsidian 会自动解析）。
• 🖼️ 视觉重命名: 若引用素材中有图片，必须将所有类似 ![Gemini_...|400](url) 的乱码/默认文件名重命名为切题的 ![中文描述|400](url)。即：必须保留原有的尺寸参数（如 |400），仅修改前面的文件名部分。
• 产出: 02_Draft.md (v1)。

1. 审校 (Critique):

• 顾问 (罗永浩) 调用 scripts/review_toolkit.py (Critique模式) 生成体检报告 ([Critique_Report]*.md)。
• ⚠️ 强制参考: knowledge/ai_smell_guide.md (Anti-AI Checklist)。
• ⚠️ 四层审校: 必须覆盖 L1 硬规则、L2 风格一致性、L3 内容成立度、L4 老友感终审；其中 L3/L4 不通过时，即使 L1/L2 全绿，也不得判定为 Pass。
• ⚠️ 方法论文章的额外检查项: 当文章类型为「方法论分享型」时（如「怎么创建 Skill」「写作工作流拆解」），L3 内容成立度审查必须包含：

1. 数字与时间线核查：所有数字（十几个、几十轮、v0.1→v3.5.1 等）和时间锚点（一年前、半年前）必须对照 Raw_*.md 原始素材或用户明确补充核实。禁止让 AI 直接编造数字。
2. 破折号扫描：全篇破折号 —— 数量应为 0（全改成逗号或分句）。这是最常见的 AI 味暴露点。
3. 「不是X是Y」句式扫描：检测并替换所有「不是...是...」「不是说...是...」反转句式，改为更自然的「是...不...」或口语化表达。

• ⚠️ 中间产物落盘: 必须先写入文件，再在对话中汇报摘要。禁止跳过文件直接输出。
• ⛔ 审校完成后，不要直接修改文章，必须进入步骤 3 综改。

1. 综改 (Refine) ⚠️ 不可跳过:

• 主编 (呼延雷锋) 调用 scripts/review_toolkit.py (Directive模式) 生成综改指令 (Directive_*.md)。
• ⚠️ 中间产物落盘: 必须先写入文件，再在对话中汇报摘要。禁止跳过文件直接输出。
• 主笔 (冰清) 根据指令执行修改。
• 产出: 02_Draft.md (v2)。

🏁 Checkpoint 2 (STOP): 暂停并请求用户审核 02_Draft.md (正文内容)。如需配图，文本定稿后转 /draw。

L4 老友感终审（请在审核时同步完成）：

读完全文，感觉是一个真实的人在认真聊一件打动他的事，还是一个 AI 在输出信息？

- 如果任何段落让你觉得"这段 AI 味太重了"，指出具体段落。

- 重点关注：情绪表达是否像体感记忆（"我当时就愣住了"）而非知识性描述；有没有理中客的中立感；有没有只有 AI 才能编出来的案例细节。

Stage 3: 制作 (Production) —— 角色：制作人 (马可婷) —— 包装、传播、归档。

目标: 赋予文章传播力（标题、包装）。

1. 定题 (Title):

• 主编 (呼延雷锋) 生成 4 个标题方案：
• SEO 关键词型（优先从 01_Plan.md 的 SEO 决策卡 中选择已批准的词嵌入）
• 情绪共鸣型（不卖焦虑）
• 问题共鸣型
• 反常识型
• 同时生成 `slug`（英文短链，用于 URL）

1. 包装与 Frontmatter (Marketing & Frontmatter):

• 制作人 (马可婷) 撰写摘要 (Excerpt)、转发语、挑选 Tags 并生成标准 Frontmatter。
• Frontmatter 生成规则:

1. 包含 title, date (YYYY-MM-DD), slug, excerpt (50-100字), tags, cover, status: published。
2. Tags 官方白名单规则: tags 必须从以下 36 个官方白名单中挑选 2-4 个，严禁自行创造标签：

• 知识管理类: Obsidian, Obsidian入门, 知识管理, Obsidian插件, 笔记同步, Web剪藏
• AI与智能体: AI Agent, AI模型, Claude Code, Codex, WorkBuddy, OpenClaw, 提示词工程, MCP
• 效率与工具: 效率工具, 自动化, 苹果生态, 终端命令行, Raycast, Typeless, 任务管理
• 编程与开源: 编程开发, AI编程, 开源
• 创作与发布: 内容创作, 微信公众号, WeChat Converter, 多平台分发, 排版与导出
• 运维与建站: 服务器运维, SEO与数据分析
• 个人与思考: 生活随笔, 个人成长, 职场思考, 复盘与踩坑, 副业与出海

1. 摘要规范: Excerpt 控制在 50-100 字（兼顾个人主页列表页展示与微信后台限制，微信硬上限 120 字）。在 Stage 3 产出时完成控制，禁止依赖 Stage 4 脚本截断。
2. ⚠️ SEO 消费规则: Excerpt 与 Tags 必须先读取 01_Plan.md 的 SEO 决策卡；若状态为 skip SEO化，以自然表达优先；若为 weak-signal，仅轻量吸收相关词，且所选 Tag 必须落在 36 个白名单内，不得堆砌。
3. Obsidian 专题页规则:

• 如果文章主题和 Obsidian 明确相关，Frontmatter 的 tags 必须包含 Obsidian。
• 若文章适合按学习路径收录到 Obsidian 专题教程中，请额外添加 obsidianSection 字段，取值范围必须为以下 8 个之一：

first-steps | basics | plugins-automation | advanced-organization | ai-workflow | collecting | sync-backup | publishing（阶段含义见 references/io_schema.md）。

• 如果文章属于系统教程系列，最终标题必须使用 Obsidian 入门70：文章标题 这种格式，入门 和数字中间不要空格。随笔或独立工具评测等非编号文章不得强行编号。

1. 视觉 (Visual):

• Handoff: 文本定稿后，请提示用户运行 /draw 进行配图。

🏁 Checkpoint 3: 审核 03_Production.md (标题/摘要)。

Stage 4: 归档 (Archive) —— 角色：制作人 (马可婷) —— 包装、传播、归档。

目标: 发布准备完成，并沉淀团队记忆。