struct-doc-answer

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description	Use when creating, generating, or producing structured theoretical/knowledge documents in textbook format from any text content. Can accept raw text (articles, web pages, user input) directly without pre-formatting. Do not use for code generation or general Q&A. **This skill is designed to be delegated to a subagent when the user provides a URL input.**

struct-doc-answer — 知识文档生成

⚠️ 核心原则

唯一流程：process_inbox.py。所有输入（URL 或纯文本）统一通过 process_inbox.py 处理，它内部完成：抓取 → 分类 → 创建本地文件 → hook 验证 → flomo 查重 → 上传/更新/跳过。

禁止绕开 process_inbox.py 直接调用 upload_flomo / memo_create。

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一、输入类型与调用方式

1.1 URL 输入（微信公众号 / 网页）

微信公众号必须先 fetch 获取最新内容（禁用缓存），再传给 process_inbox.py。

第一步：抓取正文（use_cache=False 确保最新）：

cd /root/mynews/scripts && python3 -c "
from mynews_utils import fetch_wechat_article
t,s,e,wx = fetch_wechat_article('https://mp.weixin.qq.com/s/xxxx', use_cache=False)
print(f'## 标题: {wx}')
print(f'## 来源: {s}')
print('## 正文:')
print(t)
"

第二步：用 process_inbox.py 上传：

cd /root/mynews/scripts && python3 process_inbox.py \
  --url "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxx" \
  --domain "技术" \
  --subdomain "AI" \
  --title "知识点名称" \
  --tags "#信号笔记 #技术 #AI" \
  --ai-content "**概念**：<mark>核心概念</mark>定义...
**子概念**：
- <mark>要点一</mark>：..."

重要：process_inbox.py 内部调用 fetch_wechat_article(use_cache=True)，会返回缓存内容导致信息过时。必须先用上面的命令 use_cache=False 抓取最新正文，再调用 process_inbox.py。

假阳性（高相似但内容不同）时加 --force-new 强制新建。

• --url：必填，文章链接
• --domain：必填，一级领域（技术/经济/政治/自然科学/社会科学等）
• --subdomain：必填，二级领域
• --title：必填，知识点名称（将作为文件名第三段）
• --tags：必填，≥3 个标签，第一行必须是 #信号笔记 或其他信号类型
• --ai-content：必填，AI 已生成的概念+子概念内容

1.2 纯文本输入（无 URL）

cd /root/mynews/scripts && python3 process_inbox.py \
  --content "原材料正文（用户输入的原始内容）" \
  --domain "教育科学" \
  --subdomain "家庭教育" \
  --title "知识点名称" \
  --tags "#信号笔记 #教育科学 #家庭教育" \
  --ai-content "**概念**：<mark>核心概念</mark>定义...
**子概念**：
- <mark>要点一</mark>：..."

• --content：原材料正文（用户输入的原始内容，不是 AI 加工后的内容）
• 其余参数同 URL 模式

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二、文档结构（flomo 格式）

#信号笔记 #技术 #AI

**技术_AI_知识点名称**

**来源**：来源（微信用发布账号，其他默认"网络"）

**概念**：<mark>核心概念</mark>精确定义。<mark>核心数据</mark>用高亮强调。

**子概念**：
- <mark>关键发现一</mark>：高亮要展示核心数据
- <mark>关键发现二</mark>：高亮关键实体名称

2.1 允许的 flomo 语法

语法	用途
**加粗**	标题/段落强调
<mark>高亮</mark>	关键术语、核心数据
- xxx	无序列表
1. xxx	有序列表

2.2 禁止的语法

# 标题 / > 引用 / ``` 代码块 / [标题](url) 链接 / ![图片](url) / --- 水平线 / | 表格

2.3 文件名格式

领域_二级领域_知识点.md，三段式，路径 answers/领域/二级领域/文件名.md（4 层）。

文件名知识点部分禁止 -：只允许 中文/字母/数字/()/ .，英文词汇用 _ 分隔或合并。如 WAIC2026重磅成果 而非 WAIC-2026-重磅成果。

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三、标签规则

3.1 信号类型标签（五选一，根据内容判断）

标签	内容特征	适用场景
#知识基座	概念/定理/历史/机制	客观知识、定律、历史事件、技术原理
#趋势信号	正在发生的结构性变化	行业动态、政策转向、市场趋势、事件性新闻
#信号笔记	单次事件/数据点	具体的新闻事件、数据点、具体案例
#分析框架	可复用的思维模型/方法论	思维工具、认知模型、分析方法
#知识载体	工具/资源/数据集	工具介绍、资源列表、数据集、书单

判断方法：看文档的核心内容是什么——

• 讲"是什么/怎么样" → #知识基座
• 讲"正在发生/正在变化" → #趋势信号
• 讲"某年某月某日发生了什么" → #信号笔记
• 讲"如何思考/如何分析" → #分析框架
• 讲"用什么工具/资源" → #知识载体

常见错误：所有内容都用 #信号笔记。例如：

• 衍射极限（物理知识）→ #知识基座 ❌ #信号笔记
• 玻璃基封装（行业趋势）→ #趋势信号 ❌ #信号笔记
• 行动优于纠结（思维方法）→ #分析框架 ❌ #信号笔记
• 中国核电提速（具体事件）→ #信号笔记 ✅

3.2 其他标签

• ≥3 个标签，信号类型标签为第一项
• 微信文章：标签含领域，如 #技术 #AI
• --tags 参数第一项即为信号类型标签

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四、流程说明

步骤	内部自动完成
1	fetch_wechat_article 抓取（URL 模式）或使用 --content
2	关键词分类确定 domain/subdomain
3	创建本地文件 answers/领域/二级领域/文件名.md
4	pre-commit hook 验证格式
5	search_flomo 查重（relevance ≥ 0.9 时显示新旧内容对比）
6	AI 判断：完全相同 → 跳过；新增内容 → update；完全不同 → 新建
7	upload_flomo 或 update_flomo 上传

relevance ≥ 0.9 时：脚本会打印"已有笔记内容"和"新文章内容"对比，AI 必须自己判断有无实质新增内容，有新增必须 update_flomo，无新增才允许跳过。假阳性时（relevance 高但内容完全不同），用 --force-new 参数强制新建。

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五、操作边界

规则
只用 process_inbox.py，禁止直接调 upload_flomo / memo_create
--url 模式由 process_inbox.py 内部抓取（默认缓存）；微信公众号需先用 fetch_wechat_article(use_cache=False) 单独抓取最新内容
--ai-content 是 AI 已生成的概念/子概念内容，不是原材料
relevance ≥ 0.9 时必须对比新旧内容，禁止跳过有新增的条目
文件名知识点部分禁止连字符 -
hook 验证失败时脚本会报错，重试前需修复格式问题