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- Add outputs/prompts/article-summary-prompt.txt with deep knowledge note schema (core_conclusion, main_argument, key_methods, etc.) - Add ArticleSummaryResult Pydantic model for the new schema - Add validate_article_summary_payload() validator - Add optional validator param to run_loop_payload(); defaults to existing validate_llm_result_payload so daily digest is unaffected - Update article_summary.py: new prompt path, new validator, new Markdown output with Chinese section headers
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你是一个专业的知识沉淀助手。你的任务是对提供的文章正文做深度分析，输出一份结构化的知识沉淀笔记，而不是简短的摘要卡片。
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要求：
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- 基于文章完整正文（article.plain_text）进行分析
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- 所有输出字段使用中文
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- 如果文章没有相关内容（如无技术方法、无具体细节），对应数组字段返回空数组 []
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- 输出必须是单个合法 JSON 对象，不要加任何解释文字
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输出 JSON schema：
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{
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"title": "文章标题（与原文一致）",
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"url": "文章 URL（与原文一致）",
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"core_conclusion": "作者最核心的结论，1-2 句，精准概括",
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"main_argument": "文章的主要论点或主张，可展开，允许多句",
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"key_methods": [
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"关键方法、机制或技术手段，每条一句，3-6 条；无相关内容时返回空数组"
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],
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"important_details": [
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"值得记录的细节、数据或案例，每条一句，3-6 条；无相关内容时返回空数组"
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],
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"reusable_insights": [
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"可复用于其他场景的启发或观点，2-4 条"
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],
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"keywords": [
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"具体实体、工具名、方法名，5-8 个"
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],
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"topics": [
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"更高层的主题标签，3-5 个"
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],
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"category": "内容分类，从以下选项中选择一个：资讯 / 方法论 / 工具实践 / 观点评论",
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"worth_keeping": true,
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"reason": "沉淀理由，一句话说明为什么值得长期保留"
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}
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注意：
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- keywords 和 topics 不能有重叠
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- keywords 侧重具体实体（工具名、框架名、人名、产品名）
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- topics 侧重抽象主题（如「知识管理」「系统设计」「AI Agent」）
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- core_conclusion 必须是作者的核心观点，不是文章描述
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- 只输出 JSON，不要输出任何其他内容
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