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搜索并生成行业/专业/定制词库。真源是归档 industry-dict： 3 路搜术语（有 argo 用 argo，否则通用搜索）→ 按该行业自己的分类补 → clean_dict 清洗 → txt。产线才用材料/工艺/设备/检测/现场。 触发：生成行业词库、做词库、行业术语、XX行业的词、定制词库、 industry-dict、导入微信输入法、给我做个XX行业的词库。
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直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/taxueseek/ime-lexicon --skill ime-lexicon-build命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
豆包 / 微信输入法个人词库：识别、导出、导入、备份；纠错优化； 搜索并生成行业/专业/定制词库（并入归档 industry-dict）。 不走官方导入页。搜索优先 argo，没有就走通用搜索兜底。本技能只出查询、抽词、改表、写回副本。 生态定位：直接操作豆包 / 微信输入法词库文件层（usr.dat / WeType LevelDB），文件层识别、批量导出、槽位感知注入、整表替换消错、行业词库造词后直接 apply。 触发：个人词库、词库导出、词库导入、反向注入、行业词库、专业词库、定制词库、 生成行业词库、做词库、行业术语、industry-dict、拼写纠正、豆包词库、 微信输入法词库、WeType、usr.dat、ime-lexicon、/ime-lexicon
合并多份词表，自动改明显英文笔误和「词对、拼音错」，剔除 v2u / 拼音当词。 吃不准的进待确认，不写回输入法。
素材库 ↔ 创作词库 ↔ 画像：harvest 用去 AI 味筛子抽专属词， guide 出用词包，acquire 按画像缺口出搜索计划。只读，不 apply。 触发：抽创作词、用词包、金句抽词、写之前看词、素材库词库打通、画像补词。
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| name | ime-lexicon-build |
| description | 搜索并生成行业/专业/定制词库。真源是归档 industry-dict： 3 路搜术语（有 argo 用 argo，否则通用搜索）→ 按该行业自己的分类补 → clean_dict 清洗 → txt。产线才用材料/工艺/设备/检测/现场。 触发：生成行业词库、做词库、行业术语、XX行业的词、定制词库、 industry-dict、导入微信输入法、给我做个XX行业的词库。 |
父技能：ime-lexicon。本文件就是归档的 industry-dict（原 ~/.agents/skills/industry-dict，2026-08-14 瘦身进 Claude 归档）。不要再单独恢复顶层技能。
查询和分类骨架在 scripts/search.py 的 SCHEMAS / QUERY_BY_SCHEMA。产线、投资、内容、求职各用自己的，不要互相套。
行业名越具体越好（「锂电池」「猪场养殖」「法律」）。输出默认 IME_DICT_DIR/行业词库_<行业>.txt。只给行业名就开工，不追问路径。
python3 "$HOME/.agents/skills/ime-lexicon/scripts/ime_lexicon.py" search \
--topic 锂电池
默认打印 3 路查询和当前后端命令。探测顺序：
argo CLI，或存在 ~/.agents/skills/argo/scripts/search.pyddgs text（CLI --run 兜底）web_search / WebSearch）跑同一组 3 路查询，把 title/snippet 存成 json 或 txt，再 --from用户要现在生成时加 --run --out /tmp/术语.txt。--engine generic 可强制走兜底。snippet 太短再抓正文（argo 用 argo fetch；通用搜索只吃 snippet，别卡死）。
不要在本技能里另写 HTTP 爬虫。
先看 search --topic 打出来的 schema，再补。不要把产线五类套到投资或内容上。
| 骨架 | 分类 | 适用 |
|---|---|---|
| 制造 | 材料 / 工艺 / 设备 / 检测 / 现场 | 锂电、化工、产线 |
| 投资 | 品种 / 策略 / 平台 / 指标 / 圈内 | 基金、股票、理财 |
| 内容 | 体裁 / 流程 / 平台 / 数据 / 圈内 | 自媒体、知乎、公众号 |
| 求职 | 环节 / 文书 / 平台 / 条件 / 圈内 | 简历、面试 |
| 通用 | 术语 / 流程 / 工具 / 指标 / 圈内 | 对不上上面时 |
2–8 字优先，最长 12；OCV、ETF、CTR 这类缩写留；「的/是/工作」不写；组合词优于单字。
补的词带分类：--term 品种:可转债 或词表行 可转债 品种。制造行业仍写 材料:磷酸铁锂。
搜索提取 + 模型补充 + --from 旧表，进同一清洗：
python3 "$HOME/.agents/skills/ime-lexicon/scripts/ime_lexicon.py" build \
--topic 锂电池 \
--from /tmp/术语.txt \
--term 材料:磷酸铁锂 \
--term 检测:OCV
清洗真源：scripts/clean_dict.py（归档原规则）。build 再多滤叠词和短语气助词。standalone clean_dict.py a.txt b.txt 保持归档行为。
默认写 txt（一行一词，微信：设置 → 自定义词库 → 导入）。--out foo.tsv 才写中间表。stdout 会打 cat 品种 N 这类，未标分类的进 未分类。
同时写出三层：
| 层 | 文件 | apply |
|---|---|---|
| 核心 | *_核心.tsv | 可以。必须有拼音 |
| 扩展 | *_扩展.tsv | 可以。含多音字（行/长/重…） |
| 大词库 | *_大词库.tsv | 禁止。无拼音、全量库 |
有本机 pypinyin 时会给无拼音的词补全拼。补不出的进大词库。
通用词库已生成（N 词）。圈内黑话、自家简称、栏目名无法自动生成。有旧词库或要补的词，把路径或列表发来再合并。
制造行业把「圈内」理解成车间土话即可。
用户给了旧表就再跑一遍 build --from 新表+旧表。
*_核心.tsv + *_扩展.tsv，optimize --profile industry 后 staging。import --budget <剩余槽>（豆包 0.9.7 起约 7500 槽，以 detect 实读为准）。大词库全量不准 apply。一般行业 150–400 词。抽 15 个应全是真术语，错 1 个以上重做。有旧行业表时重合 40–70% 算方向对，<30% 偏了。太少说明搜索没搜到位。