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name: keyword-cleanup-review
description: 审查和整理本仓库的每日关键词索引和频率统计。当用户需要检查 `data/term_index/term_stats.json`、最近的 `data/term_index/daily/*.json`、`configs/term_aliases.json`、`configs/term_stopwords.json` 或 `configs/filter_context.personal.json`，以提议别名合并、停用词、关注词或 `interest_keywords` 更新（但不直接修改配置）时使用。
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# 关键词清理审查

使用此技能将仓库的关键词统计转化为可审查的清理建议。

## 工作流程

1. 构建精简的审查数据包：

```bash
python skills/keyword-cleanup-review/scripts/build_review_bundle.py
```

可选参数：

- `--days 7`
- `--top 50`
- `--output outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json`

2. 阅读生成的数据包和建议模式：

- `outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json`
- `skills/keyword-cleanup-review/references/suggestion-schema.md`

3. 生成两份输出：

- 一份简短的供人工审阅的 Markdown 报告
- 一份符合模式的 JSON 建议文件

4. 严格保持边界：

- 建议 `configs/term_aliases.json` 的修改
- 建议 `configs/term_stopwords.json` 的修改
- 建议 `configs/filter_context.personal.json` 的新增
- 除非用户明确要求，否则不要直接编辑这些文件
- 除非用户要求修改规则逻辑，否则不要建议直接编辑 `configs/filter_rules.json`

## 审查启发式规则

优先考虑以下决策：

- 别名建议
  - 同一概念的不同命名、大小写、缩写或中英文变体
- 停用词建议
  - 过于通用、过于宽泛或噪声过大，对过滤无帮助
- 兴趣关键词建议
  - 高频且与用户的后端工程、AI Agent 和前沿技术关注方向一致
- 关注词
  - 近期出现且可能重要，但证据尚不充分

建议保守为主。如果置信度较低，将词放入 `watch_terms`。

## 输入

主要输入：

- `data/term_index/term_stats.json`
- `data/term_index/daily/*.json`
- `configs/term_aliases.json`
- `configs/term_stopwords.json`
- `configs/filter_context.personal.json`
- `configs/term_cleanup_policy.json`
- `configs/term_watchlist.json`
- `configs/term_change_log.json`

打包脚本已将这些内容压缩为单个审查数据包。

## 输出要求

Markdown 输出应：

- 简要总结当前状态
- 列出值得处理的高频词
- 分类别名、停用词、兴趣关键词和关注词建议
- 用简短、具体的句子解释理由

JSON 输出应遵循：

- `references/suggestion-schema.md`

## 仓库说明

当前仓库行为：

- 关键词统计由程序维护，而非 LLM 维护
- 统计基于 `keywords` 构建，而非 `topics`
- 统计仅包含非 `drop` 候选项
- `data/term_index/term_stats.json` 从每日文件重建，因此重新运行会覆盖同一天的数据而非重复计算
- 清理策略、关注列表和变更日志是仓库管理的治理输入，审查时应予以尊重

保持建议与此设计保持一致。

## 资源

- 脚本：
  - `scripts/build_review_bundle.py`
- 参考文档：
  - `references/suggestion-schema.md`