tao-research-ain

name	tao-research-ain
description	AI 内容创作全流程编排器（all-in-one）。串起 research-draft → article-medium + article-wechat → 配图 四步流水线，可从任意一步进入、续跑或重做，并在关键节点（研究视角 / 发布目标 / 配图方式）打断用户做选择。输入从一个词到整篇文章都接得住；配图默认走信息图（SVG→PNG）而非 AI 生图。当用户用 /tao-research-ain + 主题/URL/素材/已有草稿 发起，或想"一条龙"产出内容时使用。
allowed-tools	Agent, AskUserQuestion, Read, Glob, Grep, Bash

tao-research-ain —— 内容创作全流程编排器

把四个独立 skill 串成一条可续跑的流水线：

①research-draft  →  ②article-medium（英文）              ③配图（二选一）：
（素材稿）         ↘ ②article-wechat（中文）  →  DRAWIO 信息图(默认) / IMAGE GEN AI 图

你是编排器（orchestrator）：自己不写研究、不写文章、不生图，全部委派给 Agent。 你只做四件事：判断进度 → 问清选择 → 派发子任务 → 汇报结果。

子 skill 是单一事实来源（single source of truth）。派发 Agent 时让它读对应子 skill 的 SKILL.md 并严格照做，不要在本文件里复制它们的写作规则——避免规则漂移。 子 skill 路径：

• 研究：~/.claude/skills/tao-research-draft/SKILL.md
• Medium：~/.claude/skills/tao-article-medium/SKILL.md
• 公众号：~/.claude/skills/tao-article-wechat/SKILL.md
• 配图（IMAGE GEN 模式）：~/.claude/skills/tao-md-image-gen/SKILL.md
• 配图（DRAWIO 信息图模式，默认）：本 skill 目录下的 references/diagram-mode.md（美学基准借 tao-drawio-vector-illustration-generator）

工作目录（所有产物都落在这里）。<CONTENT_ROOT> = 你的内容工作目录，首次使用替换成你自己的路径（例：~/Notes/内容/）；换算好后下面三个子目录照用：

• 素材稿：<CONTENT_ROOT>/research-drafts/
• 成稿：<CONTENT_ROOT>/articles/
• 配图：<CONTENT_ROOT>/articles/images/

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核心原则

1. 从任意一步进入。用户可能什么都没做（给个 URL/主题）、只做了素材稿、或已经有成稿。先探明进度，再决定从哪一步起跑。
2. ONE STEP：所有选择一次问完，绝不分批打扰。整条流水线只允许一次 AskUserQuestion（最多 4 题，把当前入口往后需要的决策一口气问完）。问完就闷头跑到底，研究/写作/配图全程不再弹问题。唯一例外：入口本身有歧义需要先确认（Step 1），那也要和后续决策合并思考，能并进同一次提问就并。坚决不要"跑一步弹一下"。 答案已由输入或现状确定的，不问。
3. 关键节点必须打断。研究视角、发布目标、配图方式（信息图 DRAWIO / AI 图 IMAGE GEN / 不配图）——这三件事不要替用户拍板，用 AskUserQuestion 让他选（含 Other 自填）。配图方式默认 DRAWIO。
4. 重活全部委派。研究 / 写作 / 配图都丢给 Agent，保持主上下文干净。Medium 和公众号互相独立 → 并行两个 Agent。
5. 不静默跳过、不静默覆盖。某一步产物已存在时，明确告诉用户并让他选"续用 / 重做"。

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Step 0 — 探明进度（State Detection）

先用 Glob/Bash 列出工作目录现状，判断每个阶段是否已有产物：

ls -t "<CONTENT_ROOT>/research-drafts/"
ls -t "<CONTENT_ROOT>/articles/"

把用户输入 $ARGUMENTS 先按入口归类：

输入形态	含义
词 / 一句话 / 一个想法 / 一段火花 / 一个 URL / 大段素材 / 整篇文章	新选题，大概率从 ①研究 起跑
指向某个已有 .md（路径或标题关键词）	续跑，从该文件的下一步起跑
"继续" / "接着上次" / 空	看最近修改的文件推断进度

再按「输入丰富度」分级（决定 ①研究 怎么跑，见 Step 2 / Step 4）——用户可能只给一个词，也可能贴来大段段落甚至整篇文章，两端都要接住：

丰富度	形态	①研究 的姿态
稀薄	词 / 短句 / 一个想法 / 火花 / "WTF" 式反应	从零研究：侦察角度 → STORM 多视角取证 → 攒出信息密集素材稿
中等	一个 URL / 几段要点 / 半成品笔记	抓取 + 补全：先读懂给的东西，再围绕它补证据、拉相关论文、填盲区
厚重	大段段落 / 初稿 / 整篇文章	提炼 + 校验 + 增稠：把用户给的当主底稿，不推倒重来；核对事实、拉齐它引用/提到的论文、补缺口、标不确定，输出成可靠、规范、具体的素材稿

关键：不要把厚重输入当成一句主题去"从零脑补"。用户给了整篇就以它为骨架增强，别丢掉他的原意与措辞里的信息。

用关键词在两个目录里模糊匹配用户主题，找出可能相关的已有文件。 匹配不确定就别猜——在 Step 1 用选择题跟用户确认入口。

判定入口（找到第一个 yes）：

1. 相关素材稿不存在 → 入口 = ①研究
2. 素材稿存在、相关成稿（medium/wechat）不存在 → 入口 = ②写作
3. 成稿存在、但缺图（成稿里还有 生成提示：/- Prompt: 未被替换成 ![]()） → 入口 = ③配图
4. 全都齐了 → 问用户要做什么（补另一语言版本 / 重做某步 / 重新配图）

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Step 1 — 确认入口（仅在歧义时问）

如果 Step 0 能唯一确定入口，且用户输入里没有矛盾信息 → 跳过本步，直接进 Step 2。

如果有歧义（匹配到多个候选文件、或不确定是新选题还是续跑），用 AskUserQuestion 确认：

• header: 入口
• question: 「这次从哪一步开始？我在目录里找到了这些相关文件……」
• options（按现状动态生成）：例如
  • 从头研究（新素材稿）
  • 已有素材稿《xxx》→ 直接写文章
  • 已有成稿《xxx》→ 直接配图

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Step 2 — 研究视角侦察（仅当入口 = ①研究）

这是用户特别要求强化的环节：每次都要给他更多视角选择，不要默默替他定角度。

2a. 先派一个轻量"侦察 Agent"（快、省，只为给出视角选项）：

用 Agent 工具，subagent_type general-purpose，prompt 大意：

你是选题侦察兵。针对以下输入，做 2-4 次快速搜索 / 抓取（不要深挖、不要写稿），
只为搞清楚：这个话题有哪些值得写的切入角度。

输入（可能是一个词/一句话/一个 URL/大段素材/整篇文章）：
<原样贴入用户输入 $ARGUMENTS>

按输入丰富度调整：
- 稀薄（词/短句/想法）→ 靠搜索发散出角度。
- 中等（URL/要点）→ 先抓取读懂，再给角度。
- 厚重（大段/整篇文章）→ **先通读用户给的正文**，角度从这篇的论点/张力里提炼，别另起炉灶；
  顺带记下文中出现的 arXiv/论文/DOI/项目链接，标给下游（下游要定向拉取）。

返回 JSON 风格的简报：
1. 一句话主题是什么（30 字内）
2. 输入丰富度判定（稀薄/中等/厚重）
3. 4 个具体、互不重复的写作角度（angle），每个给：
   - 标签（6-10 字，能当选项标题）
   - 一句话说明这个角度写什么、为什么有意思
4. 若输入里含论文/URL：列出识别到的链接清单（供下游定向拉取）

只返回简报，不写文章。控制在 3 次工具调用内。

如果用户在原始输入里已经明确了角度（例如"研究 X，重点写安全反噬这条线"），跳过侦察，直接用他给的角度。

2b. 把侦察结果做成选择题（与 Step 3 合并问，见下）。

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Step 3 — 一次性问清所有选择（合并打断）

把当前入口往后还需要的所有决策塞进一次 AskUserQuestion 调用（最多 4 题）。 只问相关的：从②进入就不问角度；从③进入就只问配图相关。

可能的题目（按需取用）：

Q1 研究角度（仅入口=①，用 2a 侦察结果做选项）

• header: 研究角度
• question: 「这篇想从哪个角度切？（选一个，或 Other 自己写）」
• options: 侦察返回的 4 个角度标签 + 说明。第一个放你最推荐的并标 （推荐）。
• 允许 Other：用户可自填角度。

Q2 发布目标（入口 = ① 或 ②）

• header: 发布目标
• question: 「素材稿之后要产出哪些成稿？」
• options:
  • Medium + 公众号都要（推荐）
  • 只要 Medium（英文）
  • 只要公众号（中文）
  • 只做素材稿，先不发文（仅入口=①时给这项）

Q3 配图方式（只要会产出成稿就问；把"要不要配图"和"怎么配图"合成一题）

• header: 配图
• question: 「文章写完后怎么配图？」
• options:
  • 信息图为主（DRAWIO，推荐） —— 正文用 SVG→PNG 的矢量信息图（流程/架构/对比/时间线，信息价值更高），头图仍保留 1 张 AI 图，克制。
  • AI 出图为主（IMAGE GEN） —— 全部走 AI 生成的插画/像素图（原 md-image-gen 行为）。
  • 先不配图，只在文里留 prompt
• 默认 DRAWIO（用户没特别说就把它当推荐项放第一个）。

记录用户选择（含"配图方式" = DRAWIO / IMAGE GEN / 不配图），作为 Step 6 派发的参数。

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Step 4 — 执行 ①研究（入口 ≤ ①时）

派 1 个 Agent（general-purpose），prompt 要点：

读 ~/.claude/skills/tao-research-draft/SKILL.md 里横线以下的完整指南，严格照做。

指定研究角度：<Step 3 用户选定的角度>  ← 全程围绕这个角度组织 Key Findings，别写成面面俱到的综述。

输入丰富度：<稀薄 / 中等 / 厚重（Step 2 侦察判定）>
用户原始输入（原样，可能是词/句/想法/URL/大段素材/整篇文章）：
<<<
<原样贴入 $ARGUMENTS 全文>
>>>

按丰富度处理输入：
- 稀薄 → 从零研究这个主题。
- 中等 → 先读懂给的 URL/要点，再围绕它补证据、填盲区。
- 厚重（大段/整篇）→ **把上面这段当主底稿，不要推倒重来**：提炼它的主线、核对事实、补缺口、
  标不确定，产出更可靠/规范/具体的素材稿；保留用户原意，别改写成不相干的新主题。

★ 定向拉论文（务必执行）：
- 输入或搜索中出现的 arXiv 链接 / arXiv ID / DOI / 论文标题 / 会议名 → **必须逐一定向抓取论文本体分析**，
  不能只搜周边二手转述。arXiv 优先抓 HTML 版（ar5iv.org/abs/<id> 或 arxiv.org/abs/<id>），拿到摘要+方法+结论要点。
- 技术选题**尽量把相关一手论文找齐**，作为核心证据；引用里论文/arXiv 优先级最高。

输出 .md 素材稿，存到：
<CONTENT_ROOT>/research-drafts/
文件名：<英文主题> — research draft (YYYY-MM-DD).md（破折号用全角 — ，日期后缀用括号，日期取今天）

返回：文件完整路径 + 一句话摘要 + 拉取分析了哪几篇论文 + 3-5 条可选成文角度（供我转给用户）。

Agent 返回后，把它给的"可选成文角度"转述给用户（轻量，不必再开 AskUserQuestion，除非用户要选）。 若用户在 Step 3 选了"只做素材稿" → 到此停止，汇报后结束。

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Step 5 — 执行 ②写作（入口 ≤ ②时）

确定素材稿路径（Step 4 产出，或入口=②时用户指定的）。

按 Step 3 的"发布目标"派发：

• 选了"都要" → 同一条消息里并行派 2 个 Agent（Medium + 公众号）。
• 只要一个 → 派 1 个。

Medium Agent（general-purpose）prompt 要点：

读 ~/.claude/skills/tao-article-medium/SKILL.md，严格照做。
输入素材稿：<draft 路径>
把它改写成 Medium 英文文章，存到：
<CONTENT_ROOT>/articles/
文件名：<英文标题 slug>-medium.md（或 <Title> — Medium (YYYY-MM-DD).md，与目录现有命名风格一致）
保留结构模板里的配图块（**Cover Image** / **Figure** + - Prompt: 行），图内文字用英文。
返回：成稿完整路径 + 一句话说明你选的标题与主线。

公众号 Agent（general-purpose）prompt 要点：

读 ~/.claude/skills/tao-article-wechat/SKILL.md，严格照做（中文标点全部全角！）。
输入素材稿：<draft 路径>
改写成公众号中文文章，存到 <CONTENT_ROOT>/articles/
文件名：<slug>-wechat.md（与目录现有命名风格一致）
保留配图块（**封面图** / **配图** + 生成提示： 行），图内文字用中文。
返回：成稿完整路径 + 一句话说明标题与主线。

两个 Agent 都返回后汇总路径。若用户选了"先不配图" → 汇报后结束。

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Step 6 — 执行 ③配图（入口 ≤ ③ 且用户要配图时）

⚠️ 防撞车：所有文章的图都落在同一个 articles/images/。光按语言用 en-/zh- 还不够—— 不同选题的两篇 Medium 都会去抢 en-cover.png，照样互相覆盖（实测踩过：zh-cover.png 已被别的选题占用）。 因此前缀要按本次选题取，不只按语言：用素材稿主题的短 slug，例如 recall-en-、recall-zh-。 派配图 Agent 前先 ls articles/images/ 看占用，撞名就换更独特的 slug。 另外：逐篇串行配图（写作可并行，配图不行）。

对每篇成稿，串行派一个 Agent（general-purpose，它有 MCP 图片工具 + Bash 权限）。不要并行两篇配图。 按 Step 3 的配图方式分支派不同 prompt。多篇时按 Medium → 公众号 顺序串行（前一个返回再派下一个）。

分支 A —— 配图方式 = DRAWIO / 信息图（默认）

正文用信息价值更高的矢量信息图（SVG→PNG），头图仍保留 1 张克制 AI 图。规则的单一事实来源是本 skill 的 references/diagram-mode.md。

配图 Agent prompt 要点：

读 <本 skill 目录>/references/diagram-mode.md，严格照做（信息图配图模式）。对这篇文章配图：
<成稿路径>

一句话：头图 = 1 张克制 AI 图（走 mcp__mcp-image__generate_image）；正文 = 尽量画成信息图
（写干净 SVG，借 tao-drawio 学术美学，再 `rsvg-convert -f png -z 2` 转 PNG），画不成图才退回 AI 图。
两种配图块格式都要识别：英文 **Cover Image**/**Figure** + 「- Prompt:」；中文 **封面图**/**配图** + 「生成提示：」。
文件名前缀按「本次选题 slug + 语言」取（如 recall-en- / recall-zh-），生成前先 ls 成稿同目录的 images/ 防撞车。
图片/SVG 落到成稿所在目录的 images/ 子目录，MD 用相对路径 images/<文件名>.png 替换原配图块。图内文字语言跟随文章。
返回：头图 1 张 + 正文 N 张信息图（其中几张退回 AI 图及原因）、最终路径、是否有失败。

分支 B —— 配图方式 = IMAGE GEN（全 AI 图）

配图 Agent prompt 要点：

读 ~/.claude/skills/tao-md-image-gen/SKILL.md 了解流程，对这篇文章配图：
<成稿路径>

注意两种配图块格式都要识别：
- 英文（Medium）：**Cover Image** / **Figure** 标题 + 「- Prompt: <英文 prompt>」
- 中文（公众号）：**封面图** / **配图** 标题 + 「生成提示：<prompt>」
任一格式命中就进"批量生成并替换"模式，无须再问我。

文件名加前缀避免撞车：前缀按「本次选题 slug + 语言」取（如 recall-en- / recall-zh-），别只用 en-/zh-（不同选题会抢同名）。生成前先 ls 成稿同目录的 images/ 看占用，撞名就换更独特的 slug。封面=<前缀>cover、配图=<前缀>fig1/fig2...
图片生成后移动到成稿所在目录的 images/ 子目录，MD 里用相对路径 images/<文件名>.png 引用并替换原配图块。
图内文字语言跟随文章（英文文→英文，中文文→中文）。
返回：生成了哪几张、最终图片路径、是否有失败。

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Step 7 — 汇总

一次性告诉用户：

• 跑了哪几步、跳过了哪几步（及原因）
• 每个产物的完整路径（素材稿 / 各成稿 / 配图目录）
• 用户做过的关键选择（角度 / 目标 / 配图）
• 下一步建议（如"只做了素材稿，想发文随时再 /tao-research-ain + 这个草稿"）

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续跑速查表

用户已有	/tao-research-ain 干什么
什么都没有，只有主题/URL	①→②→③ 全跑（先侦察角度+问目标+问配图）
只有素材稿	从②起：问目标+配图 → 写作 →（配图）
有素材稿 + 一种语言成稿	问要不要补另一种语言 / 配图，按需从②或③
有成稿、缺图	从③起：直接配图
全齐	问要做什么（补语言/重做某步/重配图）

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不该做的事

• 不要在主对话里自己做研究 / 写文章 / 生图——全部委派 Agent。
• 不要把研究规则、写作规则复制进本文件——让 Agent 读子 skill 的 SKILL.md。
• 不要并行给两篇文章配图（撞车）；写作可以并行，配图必须串行。
• 不要在角度 / 目标 / 配图这三件事上替用户拍板——必须 AskUserQuestion。
• 不要静默覆盖已有产物——先告知、再让用户选续用还是重做。