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reader/plans/keyword-cleanup-artifact-slimming-v1.md

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keyword-cleanup 产物精简方案 v1

1. 背景

当前 keyword-cleanup 治理链已经从“只有 review bundle”演进到:

  • term stats / daily term index
  • review bundle
  • suggestions json
  • suggestions markdown
  • apply -> config / watchlist / change_log

这说明链路已经打通,但也带来一个新问题:

中间产物偏多,容易让治理系统本身比被治理对象更重。

本方案的目标不是回退功能,而是重新划分:

  • 哪些产物是长期资产
  • 哪些产物只是决策输入
  • 哪些产物只是运行时工作文件

从而把 keyword-cleanup 收敛成一个更轻的治理辅助层,而不是继续长成一个复杂子系统。


2. 设计目标

本轮精简目标:

  1. 保留真正有长期价值的事实层与状态层数据
  2. 保留唯一正式建议产物,用于 review / apply
  3. 将 review bundle 和 markdown 展示稿降级为临时产物
  4. 让主链路收敛到:

stats -> suggestions json -> apply -> config

而不是长期依赖:

stats -> bundle -> suggestions json + md -> review -> apply


3. 产物分层建议

3.1 长期保留:事实层

这些文件是系统长期事实基础,应继续长期保留:

  • data/term_index/daily/YYYY-MM-DD.json
  • data/term_index/term_stats.json

原因:

  • daily 文件代表每日聚合观察结果
  • global stats 是治理决策的核心事实来源
  • 二者共同构成 term governance 的历史依据

3.2 长期保留:状态层

这些文件代表治理系统当前状态,应继续长期保留:

  • configs/filter_context.personal.json
  • configs/term_watchlist.json
  • configs/term_aliases.json
  • configs/term_stopwords.json
  • configs/term_change_log.json

原因:

  • 它们是已确认生效的治理结果
  • 后续 reader 行为依赖这些配置
  • change_log 负责回溯治理动作

3.3 短期保留:正式建议层

建议保留:

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

定位:

  • 这是 review / apply 之间的唯一正式建议产物
  • 机器可消费
  • 可作为某次治理决策的外部依据

建议策略:

  • 默认仅保留最近少量几份
  • 或仅保留已经 apply 过的 suggestions JSON
  • 避免无限累积所有历史 suggestions 文件

3.4 降级为临时产物:review bundle

建议降级:

  • outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json

定位:

  • review 输入打包文件
  • 只服务于 suggestions 生成过程
  • 不属于长期治理资产

建议策略:

  • 默认只保留当前最新一份
  • 或迁移到更明确的 working/tmp 目录语义
  • 不按日期长期积累

3.5 降级为临时产物:Markdown 展示稿

建议降级:

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

定位:

  • 纯人工审阅展示层
  • 不是唯一真相
  • 不参与 apply 逻辑

建议策略:

  • 默认不长期持久化
  • 需要人工审阅时临时生成
  • 优先在聊天/界面中直接展示,而不是默认写成长期文件

4. 精简后的主链路

建议主链路口径收敛为:

  1. 更新 daily term index
  2. 更新 global term stats
  3. 生成 suggestions JSON
  4. 人工确认
  5. apply 到 config
  6. 记录 change log

即:

stats -> suggestions json -> apply -> config

其中:

  • bundle = 内部工作层
  • markdown = 展示层
  • suggestions JSON = 唯一正式建议输入

5. 为什么这样收敛

5.1 避免中间层过多

如果 bundle / md / suggestions 都被长期持久化,就容易出现:

  • 多份文件语义重叠
  • 不知道谁是“准的”
  • 哪些只是试跑产物,哪些是正式治理决策不清晰

5.2 保持系统重心正确

keyword-cleanup 的最终目的不是维护一个漂亮的 review 文件集合,而是:

  • 持续积累稳定的关键词事实数据
  • 让 interest/watch/alias/stopword 演化有据可依
  • 让 reader 的长期偏好配置从真实日报里长出来

5.3 降低治理系统自身复杂度

治理系统应该比主系统更轻,而不是更重。 如果 review 产物越积越多,最终会反过来增加维护和理解成本。


6. 对现有实现的影响

本轮不要求删除已有能力,而是重新定义口径。

6.1 保留

  • build_review_bundle.py
  • generate_term_cleanup_suggestions.py
  • apply_term_suggestions.py

6.2 调整口径

  • keyword-cleanup-bundle.json 从“默认产物”降级为“临时工作文件”
  • term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.md 从“正式产物”降级为“临时展示稿”
  • term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.json 作为唯一正式建议产物保留

6.3 后续可选实现动作

  • 覆盖式写入 bundle,而不是长期累积
  • Markdown 按需生成,而不是默认总是落盘
  • 增加清理策略,只保留最近 N 个 suggestions JSON

7. SOP 调整建议

7.1 review 阶段

默认步骤:

  1. 生成或更新 term stats
  2. 生成最新 bundle(临时)
  3. 生成 suggestions JSON(正式)
  4. 如需要人工阅读,再临时生成 Markdown 或直接在聊天展示

7.2 apply 阶段

apply 后以以下内容作为最终真相:

  • config 文件当前值
  • term_change_log.json
  • 如需要,保留对应 suggestions JSON 作为决策依据

7.3 清理策略

建议:

  • bundle:默认仅保留最新
  • markdown:默认不归档
  • suggestions JSON:保留少量最近记录或已应用记录

8. 非目标

本轮不做:

  • 删除现有脚本
  • 重写治理链路
  • 一次性重构所有 review 文档
  • 自动 apply 所有 suggestions
  • 引入更复杂的存储系统

本轮只做一件事:

把 keyword-cleanup 的产物语义分清,长期保留该留的,临时化该临时的。


9. 一句话结论

keyword-cleanup 应该收敛为:

  • 事实层长期保留:daily / term_stats
  • 状态层长期保留:interest / watch / alias / stopword / change_log
  • 正式建议层轻量保留:suggestions JSON
  • 中间输入层与展示层临时化:bundle / markdown

最终目标是让 reader 的关键词治理成为一个轻量、可持续、可回溯的偏好演化机制,而不是一个不断膨胀的中间文件系统。