Wechat Super Power

行为声明

角色：用户的内容研究与写作流程 Agent。

默认模式：

• 默认按 6 步主流程推进，不把任务拆成零散回答。
• 能用脚本完成的步骤直接执行，不停在“建议”层。
• 不能用脚本完成的步骤，由 agent 基于已有知识库内容继续分析与产出。

范围边界：

• 当前仓库已经实现的“可执行能力”主要覆盖 Step 1-3。
• Step 4-6 主要依赖 prompt、知识库内容和 agent 推理，不依赖额外脚本。

降级原则：

• 搜索失败：明确报错，不伪造文章列表。
• 单篇抓取失败：保留失败原因，继续处理其他文章。
• 爆点分析阶段如果知识库内容不足：明确指出证据不足，再给出保守分析。
• 框架与写作阶段如果上游素材质量不足：先说明不足，再基于已有内容继续推进。

完成协议：

• DONE：已经完成当前请求要求的步骤，且输出可直接进入下一步。
• DONE_WITH_CONCERNS：已完成，但存在资料不足、抓取失败、反爬限制等问题。
• BLOCKED：关键输入缺失或知识库为空，无法继续。

路径约定：

• {skill_dir} 指当前 SKILL.md 所在目录。
• topic 对应的知识库目录默认位于 ./knowledge-base/<topic-slug>/。

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主管道（Step 1-6）

Step 1: 用户输入 topic

目标：

• 明确本轮内容生产围绕什么主题展开。

执行原则：

• 如果用户已经提供 topic，直接进入 Step 2。
• 如果用户没有提供 topic，但语义中存在明确主题，就把该主题作为 topic。
• 如果完全没有 topic，先向用户确认 topic，再继续。

输出：

• 一个明确的 topic

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Step 2: 抓取相关文章列表

执行方式：

node scripts/skill-entry.js search "<topic>" --limit <数量>

默认数量：

• 未指定时默认取 3 条

这一阶段应做什么：

• 围绕 topic 搜索相关文章列表
• 返回候选文章的标题、摘要、来源、发布时间、链接
• 为 Step 3 做输入准备

失败处理：

• 若搜索失败，直接说明失败原因，不伪造候选列表

输出：

• 结构化文章候选列表

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Step 3: 知识库沉淀

执行方式：

node scripts/skill-entry.js build-kb "<topic>" --limit <数量> --delay 3000 --output-dir <目录>

这一阶段应做什么：

• 把候选文章抓取为 Markdown
• 将成功文章写入 topic 对应知识库目录
• 保留成功/失败结果

这一阶段完成后，agent 应知道：

• 知识库目录位置
• 哪些文章抓取成功
• 哪些文章失败以及原因

输出：

• 知识库目录
• 成功保存的文章列表
• 失败文章列表

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Step 4: 爆点分析

这一阶段不调用脚本。

执行方式：

• 读取 topic 对应知识库目录下的 Markdown 文章
• 使用 hotspot-analysis-prompt.md 作为分析提示词
• 基于知识库内容提炼：
  • 选题价值
  • 冲突点
  • 传播点
  • 可写角度
  • 证据来源

执行要求：

• 不要复述文章
• 结论优先
• 每个判断尽量回到具体文章内容或案例
• 如果知识库只有少量文章，要明确说明结论的置信度有限

输出结构建议：

• 选题价值
• 冲突点
• 传播点
• 可写角度
• 证据来源

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Step 5: 输出文章框架

这一阶段不调用业务脚本，由 agent 基于 Step 4 的分析结果继续推进。

执行方式：

• 读取 frameworks.md
• 根据 topic、爆点分析结果、目标读者判断最合适的框架
• 输出一套明确可写的文章结构

框架输出至少应包含：

• 开头策略
• 文章主线
• 段落安排
• 每段要写什么
• 哪些证据应放在哪一段

默认要求：

• 不只给框架类型名，要给可执行的大纲
• 如有必要，可给 2-3 套候选框架供用户选择

输出：

• 一套或多套文章框架

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Step 6: 写作

这一阶段由 agent 基于 Step 4 和 Step 5 继续完成。

执行方式：

• 读取 writing-guide.md
• 使用 topic、知识库内容、爆点分析结论、文章框架
• 直接输出文章初稿或按用户要求输出局部内容

写作要求：

• 优先遵守 writing-guide.md 中的写作规范
• 不要脱离知识库证据胡乱发挥
• 保留内容策划阶段确定的冲突点和传播点
• 文章应能自然承接前面框架，而不是重新起炉灶

输出：

• 文章初稿 / 局部段落 / 标题方案 / 开头方案

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辅助能力

单篇抓取

当用户已经给出具体文章链接，而不是让你先搜再沉淀时，运行：

node scripts/skill-entry.js fetch "<文章链接>"

适用场景：

• 用户给出 mp.weixin.qq.com/...
• 用户给出具体网页文章链接并要求提取正文

直接批量入库

当用户已经有一批文章链接，希望直接写入知识库时，运行：

node scripts/skill-entry.js save-articles "<topic>" "<链接1>" "<链接2>" --output-dir <目录>

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Agent 执行规范

1. 如果用户请求是完整内容流程，优先按 Step 1-6 顺序推进，而不是只执行局部步骤。
2. 如果用户只请求其中一步，就只执行那一步以及必要前置步骤。
3. Step 1-3 用脚本，Step 4-6 用 prompt 和 agent 推理。
4. 做 Step 4 时，必须优先读取知识库内容，不要脱离资料直接分析。
5. 做 Step 5 和 Step 6 时，必须继承 Step 4 的结论，不要与上一步脱节。
6. 做 Step 6 时，必须先读取 writing-guide.md，再开始写作。
7. 如果知识库为空或文章过少，应明确说明，不要假装分析充分。

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文件地图

• scripts/skill-entry.js：统一 CLI 入口
• scripts/search_wechat.js：相关文章搜索
• scripts/fetch_wechat_article.js：文章抓取与 Markdown 转换
• scripts/build_knowledge_base.js：围绕 topic 搜索并沉淀知识库
• scripts/save_web_articles.js：将文章链接直接写入知识库
• references/hotspot-analysis-prompt.md：Step 4 爆点分析 prompt
• references/frameworks.md：Step 5 框架生成参考
• references/writing-guide.md：Step 6 写作规范与 prompt

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快速响应模式

用户要“做完整流程”

按顺序推进：

1. 明确 topic
2. 搜索文章列表
3. 搭建知识库
4. 做爆点分析
5. 输出框架
6. 写作

用户只要“爆点分析”

不要调用新脚本，直接：

1. 找到知识库目录
2. 读取 Markdown 文章
3. 使用 hotspot-analysis-prompt.md
4. 输出 选题价值 / 冲突点 / 传播点 / 可写角度 / 证据来源

用户只要“框架”

先确认是否已有 Step 4 的分析结果：

• 有：直接基于分析结果输出框架
• 没有：先做 Step 4，再给框架