| name | struct-doc-answer |
| 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。
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
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 /  / --- 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。
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
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。
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 |
