openclaw-skills/reader-keyword-maintenance/SKILL.md

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reader-keyword-maintenance	维护 reader 项目的关键词 review 目录与低频清理 SOP。当用户要求清理或整理 reader 的关键词 review 目录、控制哪些产物长期保留、检查 suggestions JSON 是否可 apply、或执行“只保留当前 bundle / 仅保留最近少量 suggestions JSON / 删除旧 markdown”等低频维护动作时使用。不要用于正式关键词 review 生成，不要用于 reader 日报主链路。

Reader Keyword Maintenance

这个 skill 负责 reader 关键词治理里的低频维护动作，目标是把清理策略、展示稿生成、dry-run 校验和 review 目录维护从 reader 主链路里拆出来，由 OpenClaw 单独承接。

角色边界

这个 skill 负责：

• 检查 outputs/term_index/review/ 当前有哪些产物
• 判断哪些 review 产物应长期保留、短期保留或可清理
• 用 apply_term_suggestions.py --dry-run 做 apply 前校验
• 执行低频清理和收尾动作

这个 skill 不负责：

• 正式生成关键词 review 建议
• 充当 alias / stopword 正式 review 决策器
• 替代 reader 侧的 keyword-cleanup-review

如果用户要的是“做一轮正式关键词 review / 生成正式 suggestions JSON”，应由 OpenClaw 去调用 reader 侧 keyword-cleanup-review，而不是由本 skill 直接承担。

适用场景

当用户要求以下事情时使用：

• 查看或解释 reader/outputs/term_index/review/ 下有哪些文件
• 清理旧的 review bundle、old suggestions、old markdown
• 只保留当前 bundle 或最近少量 suggestions JSON
• 检查 suggestions JSON 是否可被 apply_term_suggestions.py 消费
• 执行一次人工 review 准备动作，但不改变 reader 主链路设计

不要用于：

• 日报正式生产运行
• 生成 daily term index / term_stats 主链路
• 自动写配置作为默认行为
• 修改 reader 仓库里的主 SOP 作为低频维护动作的默认入口
• 正式生成 alias / stopword / interest / watch 建议

默认口径

长期保留：

• data/term_index/daily/*.json
• data/term_index/term_stats.json
• configs/filter_context.personal.json
• configs/term_watchlist.json
• configs/term_aliases.json
• configs/term_stopwords.json
• configs/term_change_log.json

正式建议产物（短期保留）：

• outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.json

临时工作文件 / 展示层：

• outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json
• outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.md

更细的保留/清理判断，读取：

• references/cleanup-policy.md

固定 SOP

1. 检查 review 目录

• 查看 outputs/term_index/review/ 当前有哪些文件
• 分类成：
  • 长期保留
  • 短期保留
  • 临时工作文件

2. 准备人工审阅

• 确认最新 bundle 存在
• 确认最新 suggestions JSON 存在
• 如需正式生成 suggestions 或 Markdown 展示稿，应转到 reader 侧 keyword-cleanup-review

3. dry-run 校验 apply

• 仅通过 scripts/apply_term_suggestions.py --dry-run 校验 suggestions JSON 是否可消费
• 不直接落配置

4. 清理 review 产物

• 删除旧 markdown 展示稿
• 默认只保留当前/latest bundle
• 保守清理旧 suggestions JSON
• 不碰 facts/state/config files

常用动作

1. 验证 suggestions JSON 能否被 apply 消费

cd /home/ubuntu/zhu/github/reader && \
/usr/bin/python3.11 scripts/apply_term_suggestions.py \
  --suggestions outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.json \
  --accept-interest "Claude Code" \
  --dry-run

清理策略

保守策略：

• bundle：默认只保留当前最新一份
• markdown：默认不归档，需要时现生成
• suggestions JSON：只保留最近少量几份或已应用过的记录

维护原则

• 优先减少中间产物，不要让 review 工作文件变成长期资产
• JSON suggestions 是 review / apply 之间唯一正式输入
• Markdown 只是展示层，不是系统真相
• 任何清理动作前，先确认不会影响当前待审阅或待 apply 的 suggestions JSON
• 正式关键词 review 的生成入口不在这里，而在 reader 侧 keyword-cleanup-review

执行清理或 review-prep 前，先读取：

• references/maintenance-checklist.md