Skill: xieyuantao7/zhihu-blog-generator (version 1.0.0)

--- name: zhihu-tech-blog-generator description: "知乎风格技术博客生成器 - 自动化生成高质量技术文章" --- # 知乎技术博客生成器 - Agent 工作指南 > 这是 Agent 的内部执行指南。README.md 是用户面向的使用说明。 ## 一、文件结构 ``` 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 ``` ## 二、会话目录结构 ``` 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 ``` ## 三、五步执行流程 ``` 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 ``` --- ## Step 1: 话题选择 ### 1.1 两种模式 | 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 | ### 1.2 获取热门技术话题 **信息源：** - GitHub Trending - Hacker News 热门 - 知乎热榜科技板块 - ArXiv 热门论文 - Twitter/X Tech 热门 **输出格式：** ```json { "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：** 1. 展示 5-8 个热门话题（标题 + 热度 + 简介） 2. 等待用户选择（输入序号或主题） 3. 记录选择到 `01_topic/user_selection.json` --- ## Step 2: 信息收集 ### 2.1 搜索渠道策略 | 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` | ### 2.2 信息收集深度 **对于每个话题，至少收集：** - 2-3 篇核心论文（如有） - 5-15 个优质技术博客/文章 - 2-3 个 GitHub 相关项目 - 1-2 个官方文档页面 ### 2.3 论文处理 **如果发现论文：** 1. 下载 PDF 到 `02_collected/papers/` 2. 提取关键信息： - 标题、作者、发表时间 - 核心贡献 - 关键图表（保存原图） - 实验结果 3. 保存解析结果到 `02_collected/papers/{论文名}_parsed.json` ### 2.4 内容保存规范 **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：** ```markdown --- 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 ``` --- ## Step 3: 博客初稿生成 ### 3.1 知乎技术博客风格特点 | 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 | ### 3.2 推荐文章结构 ```markdown # {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 - ... ``` ### 3.3 内容深度要求 | 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** | | ### 3.4 引用管理 **引用格式：** ```markdown 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 ``` --- ## Step 4: 反思优化 ### 4.1 检查清单（Checklist） #### 语言风格检查 | 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 | #### 内容丰富度检查 | 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 | #### 观点深度检查 | 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" | #### 结构逻辑检查 | 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 | ### 4.2 优化迭代 **第一轮：去AI味** - 搜索替换常见AI词汇 - 增加个人语气词 - 调整句式，长短结合 **第二轮：补深度** - 检查是否有量化数据 - 补充源码分析 - 增加对比案例 **第三轮：加观点** - 每个技术点加个人评价 - 结尾加独立见解 - 适度引发争议/讨论 **第四轮：调长度** - 目标：1000-5000字 - 太短则补充细节 - 太长则精简重复 ### 4.3 输出记录 保存优化记录到 `04_refined/refinement_notes.json`： ```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 } } ``` --- ## Step 5: 输出最终文档 ### 5.1 文件命名规范 ``` {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 ``` ### 5.2 输出路径 ``` D:\techinsight\reports\blog_{session_id}\05_output\ └── {最终文章}.md ``` ### 5.3 最终文档格式 ```markdown --- 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。 **推荐阅读：** - [相关文章1] - [相关文章2] ``` ### 5.4 图片处理 **如果使用论文原图：** 1. 保存到 `05_output/images/` 2. 文件名：`{论文缩写}_fig{编号}.png` 3. 文中引用：`![图1：描述](images/xxx.png)` --- ## 四、执行命令参考 ### 完整流程 ```bash node scripts/run_all.js --topic "Claude 4" --mode "specific" ``` ### 分步执行 ```bash # 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 ``` --- ## 五、质量评估标准 ### 5.1 发布前检查 - [ ] 标题吸引人，不是泛泛而谈 - [ ] 导语抓人，前3段不枯燥 - [ ] 字数在 1000-5000 之间 - [ ] 有至少 2 个数据/统计支撑 - [ ] 有至少 1 段源码分析 - [ ] 有架构图或流程图 - [ ] 有明确的个人观点 - [ ] 没有"值得注意的是"等AI高频词 - [ ] 引用来源已标注 - [ ] 段落长度适中（不超过5行） ### 5.2 知乎风格评分 | 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 | --- ## 六、最佳实践 1. **标题是第一生产力** - 花20%时间想标题 2. **开篇定生死** - 前3段必须抓人 3. **数据说话** - 用数字替代形容词 4. **源码为王** - 贴代码比讲概念有力 5. **观点即价值** - 技术文章的灵魂是个人见解 6. **图文并茂** - 一张图胜过千言万语 7. **适度口语化** - 像跟人聊天，不是写论文 8. **每步留痕** - 便于追溯和复盘 9. **迭代优化** - 好文章是改出来的 10. **保持更新** - 技术文章需要跟进行业动态


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