name	lark-knowledge-upgrade
version	1.0.0
description	知识库升级：将多维表格中的高价值记录升级为知识库页面，按资产形态生成结构化正文，自动排版美化。触发词：/升级

lark-knowledge-upgrade (v1.0.0)

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../lark-shared/SKILL.md

功能定位

将多维表格中综合评分 ≥ 4 的记录升级为知识库页面，按资产形态生成结构化正文，自动排版美化。

触发方式：

手动触发：/升级，批量处理所有处理状态=待升级的记录
自动触发：由 lark-knowledge-intake Step 4 传入 record_id 调用（同一套流程）

配置来源：~/.agents/skills/lark-knowledge-config/config.json

Step 1: 获取目标记录

手动触发：

lark-cli base +record-list \
  --base-token "NYJNbo94Pa1k3Ksa96Eci7lZnNf" \
  --table-id "tbl4PyKLq5O1O9ej"

筛选：处理状态 = 待升级 AND 综合评分 ≥ 4。如有多条，逐条处理。

自动触发：使用传入的 record_id 直接读取该条记录。

若原始内容是飞书文档，重新 fetch 获取最新内容：

lark-cli docs +fetch --doc "<原始链接>" --format markdown

Step 2: 撰写正文

按资产形态选模板。内容来源：AI摘要 + 原始内容。

标题提炼规范（必须遵守）

知识库页面标题基于原文标题改写，不凭空发明。改写方向：更具体、更有结果感、让读者一眼知道能得到什么。

改写公式：细分场景/工具 + 核心方法 + 具体结果/数字

原文标题	改写示例
分享6个我觉得应该必装的Skills	必装6个Claude Skills：前端设计/联网/记忆持久化，精准匹配工作流
我是如何做小红书的	小红书从0到1：AI编程+带货图文，30天540单5346元被动收入复盘

规则：

✅ 保留原文核心主题，不偏离内容
✅ 补充原文已有但标题未体现的具体数字/结果
✅ 加入场景/工具词让内容更具象
❌ 不加原文没有的数据或结论
❌ 正文开头禁止写 # 标题：标题已通过 --title 参数设置为文档标题，正文重复写会导致标题显示两次

通用格式要求（所有资产形态强制遵守）

成品页结构：

> 📌 **[资产定位]** 一句话定位（关键数据用 <text color="red"> 标注）

<callout emoji="bulb" background-color="light-yellow">
**核心结论**：...
</callout>

---

## <text color="blue">一、[章节标题]</text>
[正文，含表格/Callout/Grid]

...（5-8 章节）...

---

## 知识库索引

<lark-table rows="N" cols="2" header-row="true" column-widths="350,350">
  <lark-tr><lark-td>文档</lark-td><lark-td>链接</lark-td></lark-tr>
  <lark-tr><lark-td>主成品页</lark-td><lark-td>[标题](主成品页URL)</lark-td></lark-tr>
  <lark-tr><lark-td>[专题]视角</lark-td><lark-td>[标题（专题视角）](URL)</lark-td></lark-tr>
  <lark-tr><lark-td>原始文档</lark-td><lark-td>[原始标题](原始URL)</lark-td></lark-tr>
</lark-table>

**关联页（视角提炼页）**头部固定：

> 📌 **提炼视角**：从[专题名]角度提取核心要点，适合...的读者参考。

比主成品页精简约 50%，聚焦该专题视角。结尾同样包含知识库索引表。

统一章节结构：商业洞察5维框架

5维框架是整个知识库的底层分析逻辑，所有资产形态、所有专题的成品页和视角提炼页均使用此框架撰写正文。

主成品页章节结构（所有资产形态通用）

> 📌 **[资产定位]** 一句话定位（关键数据用 <text color="red"> 标注）

<callout emoji="bulb" background-color="light-yellow">
**核心结论**：[一句话提炼最重要的商业洞察]
</callout>

---

## <text color="blue">一、产品形态</text>
提供什么价值？层级（资料包/工具/系统/服务/方法论/内容）？交付方式？完成度如何？

## <text color="blue">二、流量与转化路径</text>
用户如何找到并信任它？内容→成交/应用路径？作者/创作者期待什么"回报"？

## <text color="blue">三、赛道与竞争格局</text>
聚焦哪个细分赛道？处于哪个阶段（蓝海/成长/红海）？竞争烈度与差异化优势？

## <text color="blue">四、操盘手画像</text>
谁在背后做/写？处于什么阶段（0→1 / 1→10 / 成熟）？核心能力倚仗？思维模式？

## <text color="blue">五、机会洞察</text>
我能拿走什么？可借鉴/复制要素？模式迁移机会？需求延伸机会？切入点与风险？

---

## 知识库索引
（标准索引表）

视角提炼页章节结构

视角提炼页使用相同的5维框架，但每一章聚焦该专题的特定角度：

专题视角	各章聚焦方向
小红书视角	从流量/内容/平台规则角度看每一维
虚拟资料产品视角	从产品设计/交付/定价角度看每一维
AI编程视角	从技术/工具/自动化角度看每一维
小红书虚拟产品视角	从商品选品/竞品调研角度看每一维

视角提炼页比主成品页精简约 50%，每章提炼 2-3 个该视角下最关键的要点，不重复主成品页的全量内容。

Step 3: 创建知识库页面

目录 token 从 config.json wiki.directories 读取（专题 + 资产形态对应子目录）。

# 主成品页（主专题目录）
lark-cli docs +create \
  --title "<标题>" \
  --wiki-node "<config wiki_directories[主专题][资产形态目录]>" \
  --markdown "<完整正文内容>"

# 视角提炼页（辅助专题目录，案例包必建；其他资产形态按专题归属数量决定）
lark-cli docs +create \
  --title "<标题>（<辅助专题>视角）" \
  --wiki-node "<config wiki_directories[辅助专题][资产形态目录]>" \
  --markdown "<该专题视角提炼内容>"

记录所有新建页面的 wiki token，供后续步骤使用。

Step 3.5: 交叉引用补全

3.5a — 查询同专题已升级记录

lark-cli base +record-list \
  --base-token "NYJNbo94Pa1k3Ksa96Eci7lZnNf" \
  --table-id "tbl4PyKLq5O1O9ej"

筛选：处理状态 = 已升级 AND 专题归属包含 <当前主专题> AND record_id ≠ 当前记录。取 [标题]、[关键词标签]、[资产形态]、[知识库页面链接] 字段。

3.5b — LLM 识别相关词条（最多 5 个）

将当前记录的 [关键词标签] + [AI摘要] 与候选记录逐一对比，选取相关度最高的 2–5 条。

判断标准（按优先级）：

关键词标签有 ≥2 个交集
主题领域相同（同一方法论的不同视角、同一场景的不同工具）
资产形态互补（案例包 ↔ 方法论、SOP ↔ 模板）

若无符合条件的相关词条（知识库首条、完全独立主题）→ 跳过 3.5c 和 3.5d，完成汇总注明"暂无相关词条"。

3.5c — 在新主成品页追加相关词条表格

仅操作主成品页（视角提炼页不操作）：

lark-cli docs +update --doc "<主成品页wiki_token>" --mode append --markdown "
## 相关词条

| 词条 | 专题 | 资产形态 |
|-----|------|---------|
| [标题A](URL_A) | 专题A | 资产形态A |
| [标题B](URL_B) | 专题B | 资产形态B |
"

3.5d — 反向链接：更新现有相关页面

对 3.5b 中每个相关词条页面，逐一处理：

lark-cli docs +fetch --doc "<页面wiki_token>" --format markdown
检查是否已有 ## 相关词条 表格：
- 有 → +update --mode append 追加新行：| [新页面标题](新页面URL) | 专题 | 资产形态 |
- 没有 → +update --mode append 追加含表头的完整相关词条表格

⚠️ 每个页面独立处理，失败时记录 ⚠️ 反向链接失败：<标题>，不中断主流程。

Step 4: 补全知识库索引表

确认所有页面底部已包含知识库索引表（见 Step 2 格式），链接须覆盖：主成品页、各视角提炼页、原始文档。

若创建时未写入，追加：

lark-cli docs +update --doc "<wiki_token>" --mode append --markdown "<索引表内容>"

Step 5: 回填多维表格

⚠️ select 字段必须用数组格式，否则 lark-cli 静默失败、字段不更新

lark-cli base +record-upsert \
  --base-token "NYJNbo94Pa1k3Ksa96Eci7lZnNf" \
  --table-id "tbl4PyKLq5O1O9ej" \
  --record-id "<record_id>" \
  --json '{
    "处理状态": ["已升级"],
    "知识库页面链接": "<主成品页URL>",
    "升级状态": ["已完成"]
  }'

执行后验证：确认返回 "updated": true；若为 false 或报错，重试一次后告知用户。

Step 6: 自动排版

对每个新建页面执行排版，参照 ../lark-knowledge-format/SKILL.md 完整流程（fetch → 彩色增强版重写 → overwrite 写回）。

Step 7: 生成拆解笔记（可选）

触发条件：用户说「生成拆解笔记」或「生成手绘笔记」，针对刚升级的页面生成小红书发布用的手绘拆解图。

⚠️ 内容定位：这是「产品拆解分析」，不是「商品推荐」。所有文案必须用分析/拆解/洞察视角，避免推荐/种草/安利等措辞，防止小红书内容违规。

7a — 读取页面内容

从刚创建的主成品页（或用户指定的页面）fetch 完整正文：

lark-cli docs +fetch --doc "<wiki_token>" --format markdown

从正文中提取五维分析的关键数据：

产品形态：产品名称、价格、销量、交付方式
流量与转化：引流方式、转化路径、关键数据
赛道与竞争：赛道定位、竞争烈度、差异化
操盘手画像：核心能力、阶段判断
机会洞察：可借鉴要素、切入点

7b — 组装图片提示词（4 张）

视觉风格基底（所有图共用，复用 All In 手绘笔记 V2 模板）：

使用 scripts/shared/poster_template.py 中的 V2 模板定义：封面调用 render_cover_prompt()（cover_v2），3 张内容图调用 render_inner_prompt()（inner_v2）。商品拆解默认使用亮色组配色（pick_palette({"forced_palette": "A"})，轻盈派；不使用深色组），保持小红书电商内容的轻盈感。核心隐喻词从商品调研记录字段「商品名称 / 主营品类 / 流量入口」提取，并从 METAPHOR_LIBRARY 查找隐喻预设；若商品类核心词缺少预设，脚本不报错，写入发现清单后使用通用视觉母题降级。

4 张图的内容框架（Claude 根据实际页面内容填充，不要照抄模板）：

页码	主题	内容要点
1	封面	产品名称 + 价格/销量核心数据 + 一句话定位 + 手绘产品示意图
2	商业模式拆解	产品形态（层级/交付方式）+ 定价策略 + 成本结构推算
3	流量拆解	引流路径可视化 + 转化漏斗 + 关键转化节点 + 数据标注
4	机会拆解	赛道判断 + 可借鉴要素 + 切入建议 + 风险提示

提示词组装原则：

从页面实际内容中提取具体数字和结论，不要用泛化描述
每张图文字内容控制在 60–100 字以内（图片生成模型对长文本支持有限）
用「拆解/分析/洞察/观察」等中性词，禁止「推荐/种草/必买/安利」

7c — 调用图片生成（Codex 优先 → API fallback）

优先方式：派 Codex 生成

Codex 内置 gpt-image-2 图片生成能力，不消耗用户 API 额度。逐张派发：

目标：用 gpt-image-2 生成一张手绘拆解笔记图片
提示词：<风格基底 + 该页内容提示词>
尺寸：1024x1536
保存路径：/tmp/sketchnote_<记录编号>_0N_<主题>.png

通过 codex:codex-rescue 派发，每张图一个任务，带 --write。

Fallback：Codex 失败时走 API

若 Codex 报错（额度不足 / 超时 / 生成失败），改用共享图片生成工具。先用 --prompts-only 预览 4 张 V2 模板提示词，再按需生成：

python3 ~/lark-knowledge/scripts/shared/gen_image.py \
  --record-id "<记录编号>" \
  --prompts-only

python3 ~/lark-knowledge/scripts/shared/gen_image.py \
  --record-id "<记录编号>" \
  --output-dir "/tmp" \
  --size "1024x1536"

生成 4 张后汇报路径，由用户确认质量后自行发布到小红书。

7d — 上传到飞书（可选）

若用户要求存档，将图片上传到飞书云盘并追加到页面底部：

lark-cli drive +upload --file "/tmp/sketchnote_<记录编号>_01_封面.png"
# 获取 file_token 后追加到页面
lark-cli docs +update --doc "<wiki_token>" --mode append \
  --markdown "## 拆解笔记\n\n（图片已上传至飞书云盘）"

完成汇总

页面创建完成 ✅  交叉引用完成 ✅  表格回填完成 ✅  排版完成 ✅

<记录编号> | <标题> | 专题：<专题> | 评分：<分>
主成品页：<URL>
视角提炼页：<URL>（若有）
相关词条：<标题A>、<标题B>（若有；若无则显示"暂无相关词条"）
反向链接已更新：<标题A>、<标题B>（若有警告则列出）

若任一步骤失败，对应 ✅ 改为 ❌ 并说明原因，不得跳过或假装成功。

权限

bitable:record、docx:document、wiki:node

name	lark-knowledge-upgrade
version	1.0.0
description	知识库升级：将多维表格中的高价值记录升级为知识库页面，按资产形态生成结构化正文，自动排版美化。触发词：/升级