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- build_review_bundle.py: 新增 _compute_percentile/_compute_growth, 候选池从固定阈值改为百分位排名 + 增速因子 (v2 policy) - term_cleanup_policy.json: 升级 v2 schema - generate_term_cleanup_suggestions.py: 新增 _prepare_alias_suggestions, 规则层输出 alias (大小写/单复数/分词变体) - generate_term_cleanup_semantic_suggestions.py: 新增 LLM 语义建议脚本 (DeepSeek API, 产出 semantic alias/stopword/promote) - SKILL.md: 更新为 5 Phase 工作流程 - 首轮清洗 apply: interest 54, aliases 17组, stopwords 17个 - docs/design/keyword-cleanup-flow-overview.md: 流程文档 - plans/: 引擎设计方案
规划文档导航
使用原则
plans/ 目录保存架构设计、实施计划、专题方案和历史问题分析。
不要把所有 plan 都当成当前权威事实。 当前事实优先级应是：
README.mddocs/README.mddocs/openclaw/README.mddocs/openclaw/openclaw-handoff.mddocs/openclaw/openclaw-orchestration-flow.mdTODO.md
plans/ 更适合回答：
- 为什么这样设计
- 某个能力是怎么分阶段落地的
- 某次事故当时是怎么分析的
当前权威规划
这些文档仍然是当前协作时应优先阅读的规划基线：
reader-mcp-architecture-design.md- MCP workflow service 的总体架构方向
reader-mcp-implementation-plan.md- 实施分阶段计划
../TODO.md- 当前任务状态与落地进展
已完成能力的专题方案
这些方案主要用于回看设计取舍，相关能力已经基本落地：
freshrss-pipeline-async-job-plan.md- 主日报 async job 方案
article-summary-async-job-plan.md- 单篇总结 async job 方案
resume-run-minimal-design.mdresume_run最小恢复语义设计
仍有参考价值的专题设计
keyword-cleanup-artifact-slimming-v1.mdkeyword-cleanup-review-suggestions-layer-design.mdarticle-summary-prompt-independent.mdarticle-deep-summary-skill.mddocker-deployment-plan.md
历史问题分析
issues/2026-04-06-reader-digest-sigterm.md- 一次真实运行事故的分析
建议阅读顺序
如果是新接手维护：
reader-mcp-architecture-design.mdreader-mcp-implementation-plan.md../TODO.md../docs/openclaw/README.md../docs/openclaw/openclaw-handoff.md
如果是在排查某一类能力：
- 主日报启动/轮询：看
freshrss-pipeline-async-job-plan.md - 恢复：看
resume-run-minimal-design.md - 单篇总结：看
article-summary-async-job-plan.md - 历史故障：看
issues/2026-04-06-reader-digest-sigterm.md