tech/.claude/commands/arno-dl-wx.md

name, description, argument-hint

name	description	argument-hint
arno-dl-wx	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。	<链接列表>

用户输入

$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：

# <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

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：

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：

# 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

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）

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

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

## 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 ，。！？；：""''、【】《》—…、 及 / \ : * ? " < > |）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 或 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）