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升级当前 wiki 页面质量一档（stub→basic→standard→featured→premium）。诊断页面当前指标缺口，执行对应补充操作（扩写散文、补充引用、加节）。当用户说 /enrich PAGE 或 /enrich PAGE 目标档 时触发。
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npx skills add https://github.com/OrangeViolin/high-school-physics-wiki --skill enrichيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
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逐章反思，一次只扫一章，发现章节中遗漏的实体页面和改进建议。项目路径见 local/config/chapter-scan.config.md。
Wiki 编委审稿：检查近期 butler 工作是否违反质量规范，输出分级违规报告，给出具体纠正建议。项目路径见 local/config/editor.config.md。
启动 Wiki 管家永续 loop。两队列系统（content/housekeeping）。每轮：W1队列选任务→W2执行→W3自评→记账，无需用户逐轮确认。每11轮discover+housekeeping-scan，每17轮执行ADM4-commit，每29轮W5反思，每37轮H17覆盖扫描。带 --auto 参数时忽略 fail 暂停 + 上下文将满时 ScheduleWakeup 自续。项目路径见 local/config.md。
| name | enrich |
| description | 升级当前 wiki 页面质量一档（stub→basic→standard→featured→premium）。诊断页面当前指标缺口，执行对应补充操作（扩写散文、补充引用、加节）。当用户说 /enrich PAGE 或 /enrich PAGE 目标档 时触发。 |
/enrich PAGE → 升一档（当前质量 → 下一档）
/enrich PAGE standard → 升至 standard
/enrich PAGE featured → 升至 featured
所有内容生成操作必须遵守 ref/散文质量强制规范.md：
——违反上述禁令会被 edit_page.py 代码级硬拦截（退出码 7/8），不可绕过。
| 档位 | 散文字数 | h2 节 | PN 引注 | blockquote | wikilink | 图/公式 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| stub | < 100 | 0 | 0 | 0 | 任意 | 否 |
| basic | 100–299 | ≥ 1 | ≤ 1 | 0 | 任意 | 否 |
| standard | ≥ 300 | ≥ 2 | ≥ 2 | 0 | ≥ 3 | 否 |
| featured | ≥ 600 | ≥ 3 | ≥ 5 | ≥ 1 | ≥ 5 | 否 |
| premium | ≥ 1200 | ≥ 5 | ≥ 10 | ≥ 3 | ≥ 10 | 是 |
指标定义：
## 数量> 格式原文引用段数image: 字段或正文含 KaTeX $...$读页面，统计：节数、散文字数、wikilink数、原文引用段数。与目标档门槛对比，列出缺口。
| 缺口 | 操作 |
|---|---|
| 节不足 | 按页面 type 添加标准节（见下方模板） |
| 散文不足 | 扩写叙述性内容（历史背景、技术细节、影响） |
| 原文引用不足 | 运行 corpus_search.py 查找相关段落，以 blockquote 引用 |
| wikilink不足 | 为人名/系统/概念添加 [[wikilink]] |
| 相关插图 | 检查是否已有 :::image 块或 frontmatter image: 字段；若无，按 PN 邻近从 images.json 查候选并嵌入（见下方插图步骤） |
操作优先级：先补原文引用（素材来源） → 再写散文 → 最后加节 → 检查插图。
# 检查页面是否已有图片
grep -E ":::image|^image:" <页面文件> && echo "已有图片" || echo "无图片"
# 若无图片，且 images.json 存在，按页面关键 PN 查候选图片（最多 3 张）
python3 -c "
import json, os, sys
f = 'docs/wiki/images.json'
if not os.path.exists(f): sys.exit(0)
pn = '$PN' # 页面最相关 PN，从 PN 引注中取第一个
imgs = json.load(open(f))
hits = [i for i in imgs if str(i.get('pn','')) == pn or str(i.get('chapter','')) == str(int(pn.split('.')[0]))][:3]
for img in hits:
print(img.get('path',''), img.get('caption',''))
" 2>/dev/null
嵌入格式（路径使用 images/ 前缀，RFC-memex-0044）：
:::image
src: images/<文件名>
alt: <图片说明>
:::
约束：每词条 1–3 张；只引用 docs/wiki/images/ 已有文件；无 images.json 或目录为空时自动跳过。
铁律：每句有据。enrich 扩写的每一句话都必须有原文依据：
corpus_search.py 收集相关段落引用方式：
（PN）（PN） 标注来源python3 wiki/scripts/butler/corpus_search.py "关键词" --max 5
禁止捏造：引用内容必须从 corpus_search.py 结果中复制，不得自行编写"原文"。
通过 edit_page.py --enrich 写入修改（Append-Only 原则）：
cat <<'CONTENT' | python3 wiki/scripts/edit_page.py SLUG - --summary "enrich: stub→basic" --author enrich --enrich
[完整页面内容]
CONTENT
确认 quality 已升至目标档。若未达到，检查哪个指标仍不足，继续补。
## 生平 — 出生/教育/职业经历## 主要贡献 — 对AI发展的核心贡献## 代表作品 — 重要论文/著作/系统## 历史评价 — 同时代和后世的评价## 相关人物 — 师承/合作/竞争关系## 背景与起源 — 提出的历史背景## 核心思想 — 基本原理## 发展历程 — 重要节点## 代表成果 — 关键系统/论文/人物## 影响与局限 — 对AI发展的影响和不足## 背景 — 时代背景## 经过 — 事件详情## 参与者 — 主要人物## 影响与意义 — 历史意义## 概述 — 是什么## 开发背景 — 为何开发## 技术原理 — 核心技术## 历史影响 — 对AI发展的意义## 基本内容 — 核心论点## 提出背景 — 历史语境## 技术实现 — 如何应用## 批评与争议 — 反对意见❌ 严禁万能破折号链式文风。 典型违规模式：
X 是一种重要技术——它能够处理大规模数据——同时保持高效运算——并在多个领域广泛应用——对AI发展产生了深远影响。
这种"A——B——C——D"的无限串联是最常见的 AI 生成腔，必须消灭。
修改方法：
—— 只在修辞性插入和真正的语气转折时使用