功能(命令): 新增公众号文章批量下载与文章分析命令

- 新增 arno-dl-wx:批量下载微信公众号文章,串行调度子智能体逐篇归档并自动生成分析报告
- 新增 arno-anl-article:对单篇文章进行批判性阅读,输出结构化分析报告
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2026-06-29 13:51:04 +08:00
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View File
@@ -0,0 +1,182 @@
---
name: arno-anl-article
description: 对单篇文章进行批判性阅读,提取事实与观点,输出结构化分析报告。在工作管理项目中,可用于深度理解行业动态、技术文章、政策法规等参考材料。触发词:分析文章、文章分析、深度阅读、提取观点、文章总结、批判性阅读。
argument-hint: <文章文件路径>
---
## 用户输入
```text
$ARGUMENTS
```
用户输入为**单篇**本地 Markdown 文件的路径(绝对路径)。
## 概述
对单篇文章进行批判性阅读和结构化分析,提取事实与观点,给出独立评价,输出独立的 `_分析.md` 文件。本技能聚焦于"提炼可迁移的认知增量",而非罗列文章内容。
方法论参照 Vivek Nair《How to be good at research》中"文献阅读能力"框架:
> 读书不要摘抄结论,核心拷问三个问题:作者的假设是什么?证据能否支撑结论?这个研究的边界和缺陷在哪里。
## 执行流程
### 第一步:读取文章
使用 Read 工具读取目标文章全文内容。
### 第二步:价值判断
快速评估文章的认知价值,决定分析深度:
| 判断维度 | 追问 | 高价值信号 |
|----------|------|-----------|
| 创新性 | 提供了什么"不知道的东西"? | 挑战共识、提出新框架、解释反常 |
| 可迁移性 | 结论能否跨场景复用? | 可操作的方法论或思维模型 |
| 论据质量 | 证据能否支撑结论? | 实验数据、工程验证、一手经验 |
| 边界意识 | 是否说明适用范围? | 明确指出局限性和前提假设 |
- **高价值**(≥2 项高价值信号)→ 深度分析,完整输出
- **中等价值**(1 项)→ 标准分析
- **低价值**(0 项)→ 简要摘要,仍产出分析文件但篇幅精简
### 第三步:批判性阅读
对文章内容进行三个核心追问:
1. **作者的假设前提是什么?** —— 建立在哪些未经证明的前提之上?如果前提不成立,结论是否仍有效?
2. **论据是否支撑结论?** —— 证据链条是否完整?是否存在逻辑跳跃或选择性举证?
3. **该研究的边界和缺陷在哪里?** —— 结论的适用范围是什么?哪些场景下结论可能失效?
### 第四步:知识分类
将文章观点归类:
| 类别 | 定义 | 输出标记 |
|------|------|---------|
| **共识** | 业界广泛认同的观点 | 标注"业界共识" |
| **争议** | 存在不同声音的方向 | 保留对立观点 |
| **未探索** | 作者指出的空白 | 标注为后续关注线索 |
| **范式突破** | 挑战现有框架的新思路 | **粗体突出** |
### 第五步:提取事实与观点
从文章中分离:
- **事实**:可验证的数据、事件、案例、实验结果
- **观点**:作者的判断、推论、建议、预测
- **金句**:可直接引用的精炼表达(2-5 句)
### 第六步:生成分析报告
分析报告保存为独立 Markdown 文件。
**文件名**`<原文文件名(不含.md>_分析.md`,保存在原文同一目录。
**模板**
```markdown
# 📊 文章分析:<文章标题>
> **原文**<原文文件名>
> **分析日期**<yyyy-MM-dd>
---
## 一、文章概要
| 属性 | 内容 |
|------|------|
| 标题 | <文章标题> |
| 来源 | <公众号名称> |
| 作者 | <作者名> |
| 发布日期 | <yyyy-MM-dd> |
| 价值评级 | ⭐⭐⭐ 高 / ⭐⭐ 中 / ⭐ 低 |
**一句话概要**:<用一句话概括文章真正想说什么>
---
## 二、事实提取
从文章中提取的可验证信息:
1. <事实 1>
2. <事实 2>
3. ...
> 如无可验证事实,标注"本文以观点输出为主,无可独立验证的事实陈述"。
---
## 三、观点提取
作者的核心论断和判断:
1. **<观点 1>** — <简要说明>
2. **<观点 2>** — <简要说明>
3. ...
---
## 四、批判性分析
### 4.1 作者假设前提
<作者立论建立在哪些假设之上?>
### 4.2 论据与逻辑
<证据是否支撑结论?逻辑链条是否完整?>
### 4.3 边界与局限
<结论适用范围?哪些场景不适用?作者是否明确指出?>
---
## 五、知识分类
| 观点 | 分类 | 说明 |
|------|------|------|
| <观点简述> | 共识 / 争议 / 未探索 / **范式突破** | <分类理由> |
---
## 六、可引用金句
> "<金句 1>"
> "<金句 2>"
---
## 七、总体评价
**亮点**
- <优点 1>
- <优点 2>
**不足**
- <不足 1>
**适用场景**:<结论适用于什么场景、什么人群>
**关联建议**:<可进一步阅读的方向或文章>
```
### 模板规则
1. 每个章节必须填写,不可省略
2. 低价值文章可精简"批判性分析"和"知识分类"章节
3. 观点提取必须忠实原文,区分"作者的结论"和"分析者的推断"
4. 金句必须来自原文,不可改写
5. 文件名中如有特殊字符,沿用原文的文件名安全规则(`_` 替换)
## 关键指令
1. **忠实原文**:不注入自己的观点,不选择性筛选结论
2. **区分事实与观点**:事实可验证,观点是判断
3. **批判性阅读**:不止于摘抄,追问假设、证据、边界
4. **独立输出**:分析报告保存为独立的 `_分析.md` 文件,不修改原文
5. **简洁有力**:每条要点控制在 1-3 行,金句直接引用
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View File
@@ -0,0 +1,275 @@
---
name: arno-dl-wx
description: 批量下载微信公众号文章全文,以发布日期为前缀保存为 Markdown 文件到 `资料/文章/` 目录,逐篇自动调用 `arno-anl-article` 生成批判性分析报告,最后验证内容完整性。在工作管理项目中,可用于收集行业动态、技术文章、政策法规等公众号文章作为参考材料。触发词:下载公众号文章、批量获取微信公众号、微信文章下载、公众号全文保存、wx批量下载、行业文章下载、公众号归档。
argument-hint: <链接列表>
---
## 用户输入
```text
$ARGUMENTS
```
用户输入为一批微信公众号文章链接(每行一个或多个),以及可选的目标保存目录。若未指定目标目录,默认保存到 `资料/文章/` 目录。
链接格式:`https://mp.weixin.qq.com/s/<文章ID>`
## 概述
批量获取微信公众号文章全文内容,以主智能体-子智能体协作模式,依次逐个下载每篇文章,保存为 `yyyy-MM-dd_文章标题.md` 格式的 Markdown 文件(以文章发布日期为前缀),最后验证全部内容的完整性和章节连贯性。
## 标准输出模板
每篇保存的文章 MUST 遵循以下统一格式:
```markdown
# <文章标题>
> **来源**<公众号名称>
> **作者**<作者名>
> **发布日期**<yyyy-MM-dd>
> **原文链接**<URL>
---
<文章正文内容,保留原始 Markdown 格式>
```
### 模板字段说明
| 字段 | 提取来源 | 缺省值 |
|------|----------|--------|
| `文章标题` | 文章正文最大号文字或首行加粗文字 | 无(必填) |
| `公众号名称` | web-reader 返回的 `og:site_name` 或文章顶部公众号名称 | `微信公众平台` |
| `作者名` | web-reader 返回的 `author` / `og:article:author` 元数据,或文章开头署名 | `未知` |
| `发布日期` | 页面 `create_time` 时间戳转换,或文章顶部日期标注 | 当前日期 |
| `原文链接` | 用户提供的链接 | 无(必填) |
| `文章正文` | web-reader 返回的正文内容,保留原始段落、标题、加粗、列表等格式 | — |
### 模板规则
1. 元数据块使用 `>` 块引用格式,字段间用两个空格 ` ` 换行(Markdown 软换行)
2. 元数据与正文之间用 `---` 分隔线隔开
3. 正文保留原始 Markdown 格式不变
4. 正文中如有图片链接(`![Image]` 格式),保留不删除
## 适用场景
- 批量下载系列连载文章(如书籍章节、课程讲义)
- 保存微信公众号专栏的全部文章
- 归档公众号内容以供离线阅读或二次处理
- **家庭管理场景**:收集家庭教育方法、健康养生知识、理财技巧、家庭关系建设等公众号文章,作为家庭参考资料的积累
## 架构模式
采用 **主智能体 → 子智能体串行调度** 模式:
```
主智能体(协调者)
├─ 子智能体 #1 → 获取文章 1 → 保存 → 关闭
│ └─ 主智能体 → 调用 arno-anl-article 分析文章 1
├─ 子智能体 #2 → 获取文章 2 → 保存 → 关闭
│ └─ 主智能体 → 调用 arno-anl-article 分析文章 2
├─ ...
└─ 子智能体 #N → 获取文章 N → 保存 → 关闭
└─ 主智能体 → 调用 arno-anl-article 分析文章 N
└─ 主智能体验证全部文章完整性
```
### 为什么串行而非并行
1. 微信公众号有反爬机制,并发请求容易触发限流
2. 子智能体之间无共享状态依赖,但需要确保编号连续不混乱
3. 串行执行方便追踪进度、定位问题
## 执行流程
### 第一步:初始化
1. 解析用户提供的链接列表,确认总链接数 N
2. 确认目标目录存在,不存在则创建
3. 告知用户共 N 篇文章待下载
```bash
mkdir -p "<目标目录>"
```
### 第二步:串行调度子智能体
对每个链接依次执行:
**启动子智能体**,传入以下任务指令:
```text
你的任务是获取以下微信公众号文章的完整内容并保存。
**链接**: `<文章URL>`
**序号**: <当前序号>/<总文章数N>
**目标目录**: `<目标目录>`
**执行步骤**:
1. 使用 mcp__web-reader__webReader 工具获取该链接的完整文章内容。
- 微信公众号文章 WebFetch 通常无法访问,直接使用 web-reader。
- 如果内容被截断,尝试调整参数或分段获取。
2. 从获取的内容中提取文章元数据:
- **标题**:文章中最大号的文字或第一行加粗文字
- **发布日期**:优先从页面 HTML 中的 `create_time` Unix 时间戳转换(`date -d @<timestamp> '+%Y-%m-%d'`),其次从文章顶部日期标注提取;如都无法获取,使用当前日期
- **公众号名称**:从 `og:site_name` 元数据或文章顶部公众号名称提取,缺省为 `微信公众平台`
- **作者名**:从 `author` / `og:article:author` 元数据或文章开头署名提取,缺省为 `未知`
3. 将完整文章内容按照**标准输出模板**保存为 Markdown 文件:
- 文件名格式:`yyyy-MM-dd_文章标题.md`(日期为该文章发布日期)
- 文件名中空格和特殊字符(包括中文标点如 `,。!?;:""''、【】《》—…、` 及英文标点 `/ \ : * ? " < > |`)全部替换为 `_`
- 多个连续 `_` 合并为一个,末尾 `_` 去除
- 保存路径:`<目标目录>/yyyy-MM-dd_文章标题.md`
- **严格遵循标准输出模板**:
```
# <文章标题>
> **来源**<公众号名称>
> **作者**<作者名>
> **发布日期**<yyyy-MM-dd>
> **原文链接**<文章URL>
---
<文章正文内容>
```
- 元数据块使用 `>` 块引用,字段间用两个空格换行
- 元数据与正文之间用 `---` 分隔线隔开
- 正文保留原始格式(段落、标题层级、加粗、列表等),图片链接保留不删除
4. 检查保存的文件内容字数,与原文内容字数进行比对。
- 使用 `wc -c` 或字符计数工具
- 差异应在 1% 以内(允许 Markdown 格式化标记带来的微小差异)
- 如果差异过大,说明内容可能被截断,需重新获取
5. 完成后向主智能体报告:
- 文章标题、作者、公众号、发布日期
- 保存的文件名
- 原文字数 vs 保存字数
- 是否完整获取
```
**关键约束**
- **每次只启动 1 个子智能体**,等待其完成后才启动下一个
- 子智能体使用 `general-purpose` 类型
- 子智能体完成后自动关闭,不保留上下文
### 第三步:逐篇分析
每篇文章下载完成后(子智能体报告后),**立即**调用 `arno-anl-article` 技能对该文章进行批判性分析:
```bash
# 使用 Skill 工具调用
Skill: arno-anl-article
Args: <目标目录>/<刚下载的文章文件名>.md
```
**分析产物**
- 分析报告保存为 `<文章文件名(不含.md>_分析.md`,与原文在同一目录
- 分析报告是独立文件,**不修改、不覆盖**原文
**关键约束**
- **分析必须在下一篇下载之前完成**,保持串行节奏
- 分析报告字数应与原文篇幅匹配(长文深度分析,短文简要分析)
- 分析报告文件名中的特殊字符与原文使用相同的 `_` 替换规则
### 第四步:验证全部文章
所有 N 篇文章下载并分析完成后,执行完整性检查:
1. **文件清单检查**:确认目录下有 N 个文件,数量正确无缺漏
```bash
ls -1 "<目标目录>"/*.md
```
2. **文件大小检查**:确认每个文件非空,大小合理(微信公众号文章通常 3,000~15,000 字符)
```bash
wc -c "<目标目录>"/*.md
```
3. **首尾内容检查**:读取每篇文章的开头和结尾,验证:
- 文章有明确的标题
- 文章有自然的结尾(不是被截断的半句话)
- 如果文章是系列连载,检查相邻文章的章节衔接是否连贯
```bash
for f in "<目标目录>"/*.md; do
echo "=== $(basename "$f") ==="
head -2 "$f"
echo "..."
tail -3 "$f"
echo ""
done
```
4. **连贯性检查**(可选,适用于系列连载):
- 前一章的结尾是否自然引出下一章
- 章节编号是否连续(第1章 → 第2章 → …)
- 是否有内容重复或遗漏
### 第五步:修复遗漏(如有)
如果验证发现以下问题:
| 问题类型 | 处理方式 |
|----------|----------|
| 文件缺失(某文件不存在) | 重新分配子智能体下载该链接 |
| 内容截断(字数明显偏少) | 重新分配子智能体下载该链接 |
| 内容异常(乱码、空内容) | 尝试不同工具重新获取 |
| 日期错误(文件名日期与实际不符) | 调整文件名中的日期 |
**原则**:不手动修复内容,只重新下载。
### 第六步:输出汇总
```markdown
## 下载完成
- 目标目录: <目录路径>
- 文章总数: N 篇
- 总大小: XXXX 字节
- 完整率: N/N (100%)
| 序号 | 发布日期 | 文章标题 | 字符数 | 下载 | 分析 |
|------|----------|----------|--------|------|------|
| 1 | 2026-06-29 | XXX | X,XXX | ✅ | ✅ |
| 2 | 2026-06-29 | XXX | X,XXX | ✅ | ✅ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
```
## 关键指令
1. **串行调度**:每次只运行 1 个子智能体,等待完成后再启动下一个
2. **使用 web-reader**:微信公众号文章 WebFetch 通常无法访问,直接使用 `mcp__web-reader__webReader`
3. **日期命名**:文件名以文章发布日期 `yyyy-MM-dd` 为前缀,后接下划线 + 文章标题
4. **文件名安全**:空格和特殊字符(中英文标点如 `,。!?;:""''、【】《》—…、``/ \ : * ? " < > |`)全部替换为 `_`,多个连续 `_` 合并为一个
5. **标准模板**:每篇文章 MUST 严格遵循标准输出模板,含来源、作者、发布日期、原文链接四个元数据字段
6. **字数比对**:每个子智能体必须比对原文字数与保存字数,发现差异 >1% 需重试
7. **不修改原文**:保存时只添加模板元数据头部(标题、元数据块、分隔线),不改动正文内容
8. **逐篇分析**:每篇下载完成后立即调用 `arno-anl-article` 生成独立分析报告,分析完成后才启动下一篇下载
9. **验证优先**:全部下载和分析完成后必须执行第四步验证,不可跳过
10. **遇错重下**:发现问题不手动修复,重新分配子智能体下载
## 已知陷阱
- **WebFetch 不可用**`WebFetch` 工具对 `mp.weixin.qq.com` 域名通常返回错误或被屏蔽内容,**必须使用 `mcp__web-reader__webReader`** 替代
- **内容截断**:极长文章(>15,000 字符)可能被 web-reader 截断,如遇此情况可尝试调整 `return_format``content_size` 参数
- **反爬限流**:短时间内大量请求可能触发微信反爬,串行执行天然规避此问题;若单篇文章也失败,等待 5-10 秒后重试
- **标题特殊字符**:文章标题可能含 `/`(如"无代码/低代码")及各种中英文标点,文件名中必须替换为 `_`
- **URL 有效期**:微信公众号文章链接通常长期有效,但部分文章可能被删除或转为仅关注可见
- **图片丢失**web-reader 返回的 Markdown 可能不含文章中的图片,如需保留图片需另行处理
## 与项目现有工具的配合
本技能聚焦于微信公众号文章的获取和归档。获取完成后,可配合以下项目技能进一步处理:
| 后续操作 | 使用技能 |
|----------|----------|
| 文章批判性分析 | `arno-anl-article`(下载后自动调用) |