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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。
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| name | chapter-scan |
| description | 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。 |
一次只扫一章，绝对禁止合并多章处理。
每次调用只处理进度文件中的下一章，完成后更新进度，等待下次调用。
见 local/config/chapter-scan.config.md。
步骤 1 · 检查进度
──────────────────────────────────
cat wiki/logs/chapter_scan_progress.json 2>/dev/null || echo '{"next": 1, "done": []}'
→ 获取 next 字段（下一章，1–16）
→ 若 next > 16 → 报告已全部完成，停止
步骤 2 · 读当前章节页
──────────────────────────────────
CHAPTER_NUM=$(printf "%02d" $NEXT)
# 兼容平铺和分桶：用 find 定位页面文件
chapter_page=$(find docs/wiki/pages -name "第${CHAPTER_NUM}章.md" | head -1)
cat "$chapter_page" 2>/dev/null || echo "[章节页不存在，将从全文提取]"
步骤 3 · 用 corpus_search 识别实体
──────────────────────────────────
# 扫描本章中可能的实体（人名、系统名、会议名、概念等）
python3 wiki/scripts/butler/corpus_search.py "关键词" --chapter $NEXT --max 10
扫描维度：
A. 人物姓名 — 有姓名的研究者/发明者
B. 系统/程序名 — 有专名的AI系统（DENDRAL、ELIZA等）
C. 概念/技术 — 有明确定义的技术概念
D. 事件/会议 — 有专名的重要事件
E. 机构/实验室 — 大学、研究所等
步骤 4 · 逐一核查是否已有词条
──────────────────────────────────
python3 -c "
import json
reg = json.load(open('docs/wiki/pages.json'))
ai = reg.get('alias_index', {})
for name in ['实体A', '实体B']:
print(name, '->', ai.get(name, 'MISSING'))
"
步骤 5 · 按命中数分类
──────────────────────────────────
≥3 hits → P1（优先新建完整页面）
1-2 hits → P2（新建 stub）
0 hits → 跳过
步骤 6 · 查相关插图（可选，images.json 不存在时跳过）
──────────────────────────────────
python3 -c "
import json, os
f = 'docs/wiki/images.json'
if not os.path.exists(f): exit(0)
imgs = json.load(open(f))
chapter_imgs = [i for i in imgs if str(i.get('chapter','')) == str($NEXT)][:3]
for img in chapter_imgs:
print(img.get('path',''), img.get('caption',''))
" 2>/dev/null
# 命中的图片路径格式为 images/<文件名>（RFC-memex-0044）
# 将候选路径写入队列注释供 butler 建页时参考
步骤 7 · 写入队列（仅P1/P2）
──────────────────────────────────
# 格式：- [ ] P1 create | 词条名 | 来自第N章扫描 | images: images/xxx.png（若步骤6有命中）
echo "- [ ] P1 create | 词条名 | 来自第N章扫描" >> wiki/logs/butler/queue.md
步骤 9 · 更新进度
──────────────────────────────────
python3 -c "
import json, os
f = 'wiki/logs/chapter_scan_progress.json'
d = json.load(open(f)) if os.path.exists(f) else {'next': 1, 'done': []}
d['done'].append(d['next'])
d['next'] = d['next'] + 1
json.dump(d, open(f,'w'), ensure_ascii=False, indent=2)
print(f'进度更新：下一章 第{d[\"next\"]}章')
"
| 参数 | 说明 |
|---|---|
/chapter-scan | 处理进度文件中的下一章 |
/chapter-scan 5 | 强制扫描第5章（不推进进度） |
/chapter-scan --reset | 重置进度到第1章（慎用） |
✓ 已扫描 第N章（N/16 章）
发现遗漏：X 个（P1:N P2:N）
加入队列：N 个
下一章：第M章
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。
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。
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。
启动或推进当前 Wiki 的 GROW 增长流程。读取 GROW.md 中的当前阶段，按 $MEMEX_ROOT/GROW.spec.md 执行下一个未完成的 Phase。BIRTH Phase 10 完成后调用。
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轮自动/wiki发布，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。
扫描并补齐缺失的每日工作日志。对比 logs/daily/ 已有日志与 git 有提交的日期（按 07:00 边界归属），列出「昨天及之前、有 commit 但无日志」的日期，逐日生成骨架并补写当日摘要和改动意义。不执行 git add/commit，不补齐今天。