Treat $ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.
When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files.
Use shared project tools from tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.
Before starting research, run the date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.
Preserve the research quality rules from AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.

微信公众号文章：作者-编辑-读者三Agent协作

对 $ARGUMENTS 进行深度研究，产出一篇可直接发布的微信公众号文章。三个Agent各司其职：作者写深度初稿，编辑精修结构和表达，读者从目标受众视角审读。

支持输入格式：主题描述，例如：大模型OPD技术解读、Qwen3技术报告解读、为什么巴菲特不买科技股

设计理念

一篇好的公众号文章需要同时满足三个维度：

深度——对得起花时间读完的人（作者负责）
可读性——结构清晰、节奏好、不劝退（编辑负责）
真的能看懂——目标读者不会在中途放弃（读者负责）

单人写作容易"自嗨"——写的人觉得清楚，读的人看不懂。三Agent协作的本质是强制引入外部视角。

阶段一：研究与素材收集

第一步：明确文章定位

在开始写作之前，先确认以下信息（如用户未指定则主动询问）：

维度	需要确认	默认值
目标读者	技术背景程度	有点技术背景但非该领域专家
文章深度	科普/中深度/硬核	中深度（有公式但要解释清楚）
文章长度	字数范围	3000-4000字
是否需要下载原始论文/资料	需要PDF/配图	是
写作风格	正式/对话式/犀利	对话式（像写给聪明的朋友）

第二步：深度研究

使用 Agent 工具并行启动2-3个研究Agent，收集足够的素材：

研究Agent A：核心内容研究

如果是论文解读：下载论文PDF、提取核心贡献、关键图表、实验结果
如果是技术主题：搜索最新进展、关键论文、技术细节
如果是商业/投资主题：搜索最新数据、行业报告、竞争格局

研究Agent B：行业背景与应用

搜索该技术/主题的行业落地情况
哪些公司在用？效果如何？
最新的发展趋势和里程碑事件

研究Agent C（可选）：竞品/对比研究

同类方法/产品的对比
历史发展脉络
未来演进方向

第三步：整理素材框架

研究Agent全部完成后，整理出：

核心论点（一句话概括文章要传达的核心信息）
关键数据（3-5个最有冲击力的数据点）
配图清单（需要哪些图，来源是什么）
文章大纲（6-8个章节的标题和核心内容）

阶段二：作者Agent写初稿

使用 Agent 工具启动作者Agent，给出详细的写作指令。

作者Agent的Prompt模板

你是一位深度技术写作者（Author Agent），需要写一篇微信公众号文章。

## 目标读者
{根据第一步确认的读者画像}

## 写作风格要求
- 纯中文表达，避免中英文夹杂（技术术语首次出现时给英文，后续用中文）
- 像写给聪明的朋友看的技术科普，不是学术论文翻译
- 用类比帮助理解，但类比要贴切、不俗套
- 关键公式/数据要有，但每个都要用大白话解释
- 不用emoji
- 段落不超过4行（公众号阅读环境）

## 核心内容
{整理好的素材、数据、论点}

## 文章结构要求
1. **开头（前3段）**：必须有强钩子——用数据冲击力或反直觉的结论开场，不要用温和的类比开场
2. **背景**：为什么这件事重要？解决什么问题？
3. **核心内容（2-3节）**：技术深度在这里体现，但每个技术点都要有"大白话翻译"
4. **实证/案例**：用数据和案例说话，不要空谈
5. **行业影响/展望**：这件事对行业意味着什么
6. **结尾**：一句有传播力的判断收束，适合被截图转发

## 配图要求
- 论文解读类文章：必须从论文PDF中提取原图，直接用 `![描述](相对路径)` 插入文章，不要用 [图X：描述] 占位符
- 提取方法：用 pdftoppm 将PDF页面渲染为高分辨率PNG（至少900 DPI），再用 PIL 裁切目标图表区域
- 每张图不小于500KB，确保高清
- 图片统一存放在 `assets/{主题简称}/` 目录下
- 非论文类文章：如需配图，搜索并下载合适的图片，同样直接插入

## 公式要求
- 所有数学公式使用 LaTeX 格式：行内用 `$...$`，独立公式用 `$$...$$`
- 禁止用纯文本写公式（如 `> D_KL(P || Q) = ...`），必须用 LaTeX 渲染格式
- 每个公式后面仍然要配"大白话翻译"

请写出完整的文章初稿，约{目标字数}字。

作者Agent完成后

检查初稿文件是否生成，阅读全文确认内容完整性。

阶段三：编辑Agent + 读者Agent并行审阅

初稿完成后，使用 Agent 工具在同一条消息中启动编辑Agent和读者Agent。

编辑Agent的Prompt模板

你是一位资深公众号编辑（Editor Agent）。请对以下文章进行精修审阅。

## 审阅标准
1. **标题**：是否在朋友圈能吸引点击？是否会被截断（超过30字）？
2. **开头**：前3段能否留住读者？钩子是否足够强？
3. **结构**：逻辑链是否流畅？有无跳跃或断层？
4. **深度与可读性平衡**：公式/技术部分是否真的通俗？有无"假装通俗但没解释清楚"的地方？
5. **节奏**：有无太长的段落？每节长度是否合适？
6. **配图**：图片是否已实际插入（非占位符）？位置是否在读者最需要视觉辅助时出现？
7. **结尾**：有无传播力？读者看完会想转发吗？

## 文章全文
{完整初稿}

## 输出格式
1. 总体评价（3-5句话）
2. 标题修改建议（给2-3个备选）
3. 逐节修改建议（给出"原文→建议修改为"的具体对照）
4. 最关键的3个改进点

读者Agent的Prompt模板

你是一位{目标读者画像}（Reader Agent）。请从读者视角审读以下文章。

## 你的背景
{具体描述目标读者的知识水平和阅读习惯}

## 文章全文
{完整初稿}

## 请回答以下问题
1. 读完前3段，你会继续读下去吗？为什么？
2. 哪些地方"看不懂"或"需要重读才能理解"？具体是哪句话？
3. 技术/公式部分你看懂了吗？"大白话翻译"是否帮到你了？
4. 文章的核心类比贴切吗？有更好的类比吗？
5. 太长还是太短？会在哪里失去耐心？
6. 读完后你能用一句话概括文章核心观点吗？
7. 你会转发这篇文章吗？转发时你会说什么？
8. 有没有你想了解但文章没覆盖的问题？

阶段四：定稿

第一步：综合两个Agent的反馈

重点关注以下高频问题：

问题类型	编辑常见反馈	读者常见反馈	处理方式
开头太弱	钩子不够强	前3段没动力继续	用数据/反直觉结论重写开头
技术段劝退	公式太密集	某段需要重读3遍	删公式或图片化，加更直觉的类比
节奏拖沓	某节太长	某处失去耐心	合并或删减（尤其是后半段重复的技术解释）
结尾无力	缺传播力	不会转发	重写为一句可截图传播的判断
概念跳跃	逻辑有断层	某处"突然看不懂了"	补过渡句或背景解释

第二步：执行修改

根据反馈重写文章。核心修改原则：

编辑和读者都指出的问题，必须改
只有编辑指出的问题，大概率要改（编辑的专业判断通常准确）
只有读者指出的问题，视情况改（读者反馈代表真实体验，但不一定每条都需要响应）
两者矛盾时，偏向读者（编辑追求完美，但读者体验是最终标准）

第三步：提取配图

论文解读类文章必须在定稿前完成配图提取：

渲染：pdftoppm -png -r 900 -f {页码} -l {页码} 论文.pdf /tmp/page（900 DPI起步，如果图片不到500KB则升到1200或1500 DPI）
定位：先用150 DPI渲染全页，目视确认各图表的像素坐标
裁切：用 PIL 按坐标裁切，compress_level=1 保存，确保每张 ≥ 500KB
存储：保存到 assets/{主题简称}/ 目录，命名为 fig{序号}-{描述}.png
插入：文章中用 ![描述](../../assets/{主题简称}/fig{序号}-{描述}.png) 引用

第四步：产出最终文件

将定稿保存为 md 文件，文件末尾附上论文/资料原文链接：

**论文原文：**
- arXiv: {链接}

文件命名与存储

类型	路径	命名格式
技术主题	`reports/AI产业研究/`	`公众号-{主题关键词}-{YYYYMMDD}.md`
投资主题	`reports/{公司名}/`	`{公司名}-公众号-{YYYYMMDD}.md`
通用主题	`reports/`	`公众号-{主题关键词}-{YYYYMMDD}.md`

写作红线

不虚构数据。引用的数据必须有来源，搜不到就标注"估计"
不用AI腔调。禁止"让我们一起来看看"、"值得关注的是"、"不得不说"等套话
不过度承诺。技术文章不说"颠覆性的"、"革命性的"，用数据说话
公式必须配大白话。每个公式后面都要有一段"翻译成人话就是……"
公式必须用LaTeX。$$...$$ 格式，禁止纯文本公式
配图必须实际插入。论文解读类从PDF提取高清原图（≥500KB），禁止用 [图X] 占位符
表格括号注释要精确。描述概念时用准确的定义，不用模糊的动宾短语（如"文本来自教师"而非"学教师的文本"）
类比要一以贯之。全文用一个主线类比，不要每节换一个新类比
结尾必须有传播力。最后一句话要值得被单独截图转发