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name: 文章摘要
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description: 读取指定文章的 markdown 内容或链接，编写介绍和要点说明，格式与 知识/金鹏.md 中的文章列表一致
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## 核心原则（来自《How to be good at research》方法论）
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执行本命令时，始终遵循以下研究级质量标准：
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1. **区分信息与洞见**：不被动收纳信息，批判性阅读——追问作者的假设、论据、边界
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2. **区分工具与目标**：摘要的目标是"提炼可迁移的认知增量"，不是"罗列文章内容"
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3. **忠实原文**：不注入自己的观点，不选择性筛选结论迎合预设判断
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4. **延迟满足**：宁愿花时间写一个能串联多篇文章的深度摘要，不追求快速产出浅层概括
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## 用户输入
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```text
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$ARGUMENTS
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```
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用户可以提供：
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- 文章 URL（支持微信公众号、知乎、GitHub 等）
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- 本地 markdown 文件路径
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- 或直接粘贴的文章内容
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## 执行流程
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### 1. 读取文章内容
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- **URL**：使用 `mcp__web-reader__webReader` 或 `WebFetch` 获取文章内容
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- **本地文件**：使用 `Read` 工具读取
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- **GitHub 仓库**：使用 `mcp__zread__get_repo_structure` 了解项目结构
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### 2. 价值判断（选题能力）
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在深入分析之前，快速评估文章的认知价值，这决定后续处理的深度：
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| 判断维度 | 追问 | 高价值信号 | 低价值信号 |
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|----------|------|-----------|-----------|
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| 创新性 | 这篇文章提供了什么"不知道的东西"？ | 挑战现有共识、提出新框架、解释反常现象 | 汇总已知信息、无独立观点 |
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| 可迁移性 | 结论能否跨场景复用？ | 提炼出可操作的方法论或思维模型 | 纯案例堆砌、无抽象提炼 |
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| 论据质量 | 作者的证据能否支撑结论？ | 有实验数据、工程验证、一手经验 | 纯观点输出、无实证支撑 |
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| 边界意识 | 作者是否说明了结论的适用范围？ | 明确指出局限性和前提假设 | 绝对化断言、无边界说明 |
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- **高价值文章**（2 项以上高价值信号）→ 按体系内文章组处理，深度批判性阅读
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- **中等价值文章**（1 项高价值信号）→ 按独立文章处理，标准分析
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- **低价值文章**（无高价值信号）→ 简短摘要，不生成配图，不进入体系
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### 3. 批判性阅读（文献阅读能力）
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对文章进行深度分析，**不只是提取信息，而是追问**：
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#### 3a. 三个核心追问
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1. **作者的假设前提是什么？**——这篇文章建立在哪些未经证明的前提之上？如果前提不成立，结论是否仍然有效？
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2. **论据是否支撑结论？**——作者提供的证据链条是否完整？是否存在逻辑跳跃或选择性举证？
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3. **该研究的边界和缺陷在哪里？**——结论的适用范围是什么？作者是否明确指出了局限性？哪些场景下结论可能失效？
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#### 3b. 知识分类
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将文章观点归类到以下维度之一：
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| 类别 | 定义 | 摘要中的标记方式 |
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|------|------|-----------------|
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| **共识** | 业界已形成广泛认同的观点 | 用"业界共识"等表述说明 |
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| **争议** | 存在不同声音、尚无定论的方向 | 在要点中保留对立观点 |
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| **未探索方向** | 作者指出的空白或待解决问题 | 在要点末尾注明，作为后续关注线索 |
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| **范式突破** | 挑战现有框架的新思路 | 用**粗体**突出，作为核心命题优先考虑 |
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#### 3c. 提取关键要素
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在完成批判性追问和知识分类后，提取：标题和链接、来源/作者、核心论点、关键要点（3-8 个）、可引用金句。
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### 4. 草稿先行（学术写作能力）
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**写作不是收尾工作，而是梳理思路的工具。** 在编写正式摘要之前，先用 3-5 句话写一个"草稿摘要"：
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- 这篇文章**真正想说什么**？（一句话核心命题）
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- 它**为什么重要**？（跟现有认知有什么不同）
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- 它**跟已有文章有什么关系**？（呼应、补充还是挑战？）
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- 它**的局限是什么**？（什么场景下不适用）
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这个草稿**不进入最终输出**，目的是强迫自己在写正式摘要前理清逻辑。如果草稿写不清楚，说明对文章的理解还不够深——回到第 3 步重新阅读。
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### 5. 提取核心观点并构建体系
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**最关键的一步**，在编写具体内容之前完成：
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1. **提取核心命题**：基于批判性阅读和草稿的梳理，提炼一个能串联所有关联文章的核心命题，2-6 字（如"驾驭AI""智能体工程化"）。核心命题不应只是主题标签，而应体现文章的**独特认知贡献**
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2. **划分层级**：将关联文章按递进逻辑分层——总纲→实践层（团队/流程/产品）→战略层（组织）→根基层（文明/哲学），每层一个 2-3 字标签
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3. **排序**：体系内按层级递进排列，独立工具/项目放在最后
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4. **确定父条目**：为核心命题创建一个父条目——标题用核心命题，链接用首篇文章 URL，配一张代表图片和一句金句标签
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### 6. 自我批判检查点（学术沟通能力）
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在编写最终输出之前，用以下问题自查：
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- **核心命题是否精准？** 是否只是换了个说法重复文章标题，还是真正抓住了文章的独特认知贡献？
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- **关联是否真实？** 文章之间的"呼应""补充"关系是真实存在的，还是为了凑体系生造的联系？
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- **是否有偷换概念？** 是否把工具/技术细节当成了核心认知贡献？（区分工具与目标）
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- **金句是否可引用？** 加粗的句子如果单独拿出来，是否仍然有意义、有冲击力？
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- **遗漏了什么？** 文章中最反常识、最容易被忽略的细节是否被覆盖了？
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如果任何一项自查不通过，回到第 4 或第 5 步修正。
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### 7. 生成文章配图
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摘要编写完成后，**必须**调用即梦 AI（Dreamina）为父条目或独立文章生成配图。
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**两图体系**：
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| 图片 | 尺寸 | 用途 | 文件命名 | 在摘要中的位置 |
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|------|------|------|---------|---------------|
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| **文章题图** | 16:9 横版 ≥2K，显示宽度 ≤1000px | 文章详情页展开查看 | `YYYYMMDD-NNN.png` | 第二行（金句标签上方） |
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| **列表标题图** | 160×90 像素 | 文章列表中作为条目缩略图展示 | `YYYYMMDD-NNN-thumb.png` | 第一行（紧接标题链接之后） |
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列表标题图由大图裁切生成（不单独调用即梦），确保两图视觉一致。
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#### 7a. 构建生成提示词
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从文章分析结果中提取以下元素构建文生图提示词：
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- **核心命题**（2-6 字）作为画面主题
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- **关键要点**（3-5 个核心概念）转化为视觉元素
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- **文章调性**决定视觉风格：
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| 文章类型 | 风格建议 |
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|---------|---------|
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| AI/技术类 | 深蓝科技色调，光晕效果，扁平化商务风 |
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| 商业/战略类 | 暖色商务色调，简约现代，数据可视化元素 |
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| 人文/哲学类 | 柔和暖色调，抽象意境，留白设计 |
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提示词模板（16:9 横版，适合文章题图）：
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```
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一张关于"{核心命题}"的主题配图，{关键概念转化成的视觉元素}。{风格要求}。适合作为技术文章的题图，简洁有力。
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```
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> 只需生成一张 16:9 大图，160×90 列表标题图在步骤 7d 从大图裁切得到。
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#### 7b. 调用即梦生成大图
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使用 `Skill` 工具调用 `arno-dreamina` 技能，传入提示词和下载路径：
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```
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Skill: arno-dreamina
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Args: 生成一张16:9横版文章配图，提示词：{构建的提示词}。下载到 知识/金鹏/{YYYYMMDD}/{YYYYMMDD}-{NNN}.png
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```
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#### 7c. 确认大图与占位一致
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下载完成后确认：
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- 图片本地路径与摘要中 `` 占位一致
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- 日期与文章日期匹配
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- 父条目配图用 `-001`，子文章按序编号
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#### 7d. 生成列表标题图（160×90）
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从大图裁切生成 160×90 像素的**列表标题图**，用于在文章列表中展示。
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```bash
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convert "<大图路径>" -resize 160x90^ -gravity center -extent 160x90 "<同目录>/<YYYYMMDD>-<NNN>-thumb.png"
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```
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参数说明：
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- `-resize 160x90^`：按 160×90 等比缩放，`^` 确保填满目标尺寸
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- `-gravity center -extent 160x90`：居中裁切到精确 160×90
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- 输出文件命名：大图 `YYYYMMDD-NNN.png` → 缩略图 `YYYYMMDD-NNN-thumb.png`
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确认 `convert`（ImageMagick）可用；若不可用则改用 `ffmpeg`：
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```bash
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ffmpeg -i "<大图路径>" -vf "scale=160:90:force_original_aspect_ratio=increase,crop=160:90" "<缩略图路径>" -y
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```
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若两者均不可用，回退到 Python Pillow：
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```python
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from PIL import Image
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img = Image.open("<大图路径>")
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w, h = img.size
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target = 160/90
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if w/h > target:
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nw = int(h * target); img = img.crop(((w-nw)//2, 0, (w+nw)//2, h))
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else:
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nh = int(w / target); img = img.crop((0, (h-nh)//2, w, (h+nh)//2))
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img.resize((160, 90), Image.LANCZOS).save("<缩略图路径>")
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```
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### 8. 输出格式
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#### 8a. 体系内文章组（有关联的文章，用父条目分组）
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```markdown
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- [核心命题](首篇文章URL)
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-  ← 列表标题图（160×90）
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-  ← 文章题图（16:9 大图，width=1000）
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- 金句标签（核心命题的精髓表达，一句话）
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- 层级标签： [文章标题](子文章URL)
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- 定位描述——用一句话说明本文在体系中的位置，**粗体**突出关键词
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- 来源名称
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- 具体要点一
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- 具体要点二
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- **关键洞察或金句（加粗）**
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- 层级标签： [下一个文章标题](URL)
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||
- 来源名称
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- 定位描述——承上启下，用"这与XX呼应""与XX一样"等词语串联
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- 具体要点...
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```
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**规则**：
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- 父条目缩进 0，子文章标题行缩进 4 空格，子文章内容缩进 8 空格
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- **层级标签在子文章标题前面**：`层级标签： [文章标题](URL)`，如 `总纲： [驾驭AI：...](url)`、`团队层： [角色分工：...](url)`
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- 子文章标题：`动作名词：具体内容`，不超过 20 字
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- 来源行只写平台/作者名（如 `腾讯云`、`极客鑫`），**不在此处加层级标签**
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- 总纲的定位描述放在来源之前（因为它是全组的总起），其他子文章的定位描述放在来源之后
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- 定位描述承上启下，用关联词串联上下文
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#### 8b. 独立文章（不属任何体系的工具项目或单篇文章）
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```markdown
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- [文章标题](URL)
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-  ← 列表标题图（160×90）
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-  ← 文章题图（16:9 大图，width=1000）
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- 来源名称
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- 一句话核心摘要
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- 补充要点
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```
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**规则**：
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- 缩进 4 空格，不加层级标签
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- GitHub 项目：简要说明用途、技术亮点
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### 标题命名
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| 类型 | 格式 | 示例 |
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| 父条目 | 核心命题，2-6 字 | `驾驭AI` |
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| 体系内子文章 | `动作名词：具体内容`，≤20 字 | `角色分工：gstack 的虚拟工程团队` |
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| 独立文章 | 简洁直白，≤15 字 | `实时数字人` |
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### 描述编写
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1. **粗体**用于：核心命题、关键洞察、金句、颠覆性结论、范式突破
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2. 每条要点控制在 1-2 行
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3. 忠实原文观点，区分"作者的结论"和"我们的推断"
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4. 子文章定位描述必须说明该文在体系中的位置，并与前文建立**真实的**关联（不为了体系完整而生造联系）
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5. 对"争议"类观点保留对立声音，不一边倒呈现
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### 注意事项
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- **两图顺序固定**：列表标题图（160×90，`-thumb.png`）在前，文章题图（16:9 大图，`.png`，显示宽度 ≤1000px）在后——渲染列表时优先展示小图，展开详情时展示大图
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- 列表标题图 160×90 像素，由大图裁切生成（不单独调用即梦），确保两图视觉一致
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- 父条目和独立文章均需生成大图 + 列表标题图；体系内子文章不单独生成配图
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- 图片日期与文章日期一致，父条目配图用 `-001`，按文章出现顺序递增
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- 多个相关链接（GitHub、官网等）用缩进放在描述最后
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## 执行后复盘（标准化复盘流程）
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每次执行本命令后，必须按以下结构化流程复盘。参照"实验迭代能力"的标准化原则——无论成功还是失败，都固定记录核心变量。
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### 1. 记录执行变量
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| 变量 | 说明 |
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|------|------|
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| 输入类型 | URL / 本地文件 / 粘贴内容 / GitHub 仓库 |
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| 价值判断 | 高 / 中 / 低，判断依据 |
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| 文章数量 | 单篇 / 多篇关联 / 独立 |
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| 是否形成体系 | 是 / 否，原因 |
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### 2. 分析执行过程
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分析本次执行过程的优点和缺点：
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- **优点**：哪些步骤/设计执行顺畅、达到预期效果？
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- **缺点**：哪些步骤/设计存在问题或可改进之处？
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- **反常识发现**：执行中是否有预期之外的情况？例如预期能形成体系的文章实际关联薄弱，或被判断为低价值的文章实际有意外亮点？
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### 3. 评估是否需要更新命令
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基于上述分析，判断当前命令是否需要更新。如果执行顺利无问题，注明"当前命令无需更新"。
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### 4. 如需更新，提出建议并由人类确认
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如果发现需要改进的地方，给出具体的更新方案（修改内容、位置、原因），由人类用户确认后再执行对命令文件的修改。
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> **原则**：可改可不改的不改；只提出对执行质量有实质影响的更新建议。
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