tech-deconstruct

name	tech-deconstruct
description	拆解技术参考文章，提取结构、开篇、代码质量、逻辑链、信息密度等写作模式。放入 博文/参考文章/{专题}/{文章}/
allowed-tools	Read Write Grep Bash Agent
argument-hint	[文章名或路径]

拆解技术文章

流程

Step 0：准备

• 用户提供 md 文件路径，或直接粘贴原文
• 确认归类到哪个专题（如 Python/Go/架构/职业），支持多级分类如 Python\爬虫

Step 1：建目录 + 搬文件

• 在 博文/参考文章/{专题}/ 下以文章名创建文件夹
• 把原文（或用户粘贴的内容）存为 原文.md

Step 2：拆解分析

逐维度拆解原文，输出结构化 JSON：

维度	检查点
结构骨架	段落划分：问题/方案/代码/验证/总结，各段字数占比
开篇钩子	第一段用什么开头（痛点/截图/场景/数据），是否有效
代码质量	可复制即跑？有注释？依赖版本号是否明确
信息密度	多少个字讲一个概念，有没有水段
逻辑链	读一遍能不能顺着思路走到底，有无分支/跳步
读者匹配	面向什么水平，措辞是否匹配
可借模式	结构套路、排版技巧、图示用法

Step 3：生成文件

• 原文.md — 拉取原文正文（清洗掉平台导航/评论/广告）
• 拆解报告.md — 中文可读报告
• 拆解数据.json — 结构化数据

输出清单

博文/参考文章/{专题}/{文章}/
├── 原文.md      ← 清洗后的原文字
├── 拆解报告.md
└── 拆解数据.json