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- 复制 reader-digest-flow skill 到 skills/ 目录（含 SKILL.md + references/） - README 新增 Agent Skill 章节说明供 Agent 使用的工作流
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# Reader · AI 日报引擎
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> 从 FreshRSS 到 AI 日报的自动化流水线，为个人知识管理生成每日 AI 工程化简报。
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Reader 是一个端到端的 AI 日报生产系统，定时从自建 FreshRSS 的 RSS 订阅源拉取文章，经过内容提取、LLM 筛选与摘要、关键词索引构建，最终产出两个输出：
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1. **公开日报** — 推送到 [Hugo 站点](https://osiman.site/daily/) 的精选技术简报
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2. **知识沉淀** — 单篇结构化摘要上传到 IMA 知识库（`daily` KB）
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整个流程由 OpenClaw 编排，作为 MCP Workflow Service 对外暴露。
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## ✨ 核心能力
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| 能力 | 说明 |
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|:----|:------|
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| **RSS 拉取** | 从 FreshRSS API 拉取订阅文章，支持增量读取与已读标记 |
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| **内容提取** | 自动提取文章正文、标题、来源等结构化字段 |
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| **LLM 筛选** | 基于个人兴趣画像（`filter_context.personal.json`）自动评估文章质量，分为 keep / review / drop 三档 |
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| **LLM 摘要** | 并行生成每篇文章的结构化摘要（4 路并发，约 24 秒完成 7 篇） |
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| **关键词索引** | 自动构建每日关键词索引，支持别名映射与停用词过滤 |
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| **候选简报** | 生成 `digest-brief.json` 供编排层（OpenClaw）决策 |
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| **单篇沉淀** | 对选中的文章生成结构化知识笔记，上传到 IMA 知识库 |
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| **异步 Job** | 全部生产流程走异步 job，支持恢复与状态查询 |
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## 🏗 架构概览
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FreshRSS ──→ 拉取 ──→ 内容提取 ──→ LLM 筛选 ──→ 关键词索引
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digest-brief.json
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┌──────────────┼──────────────┐
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▼ ▼ ▼
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Hugo 日报 IMA 知识库 term_index
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(公开简报) (单篇沉淀) (关键词数据)
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### MCP 工具层
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Reader 通过 Hermes MCP 暴露 20+ 个工具，分为三类：
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**日报流水线：**
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- `start_freshrss_pipeline_job` → 启动异步日报 Job
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- `get_freshrss_pipeline_job_status` / `get_freshrss_pipeline_job_result` → 轮询结果
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**状态查询：**
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- `get_run_status` / `get_delivery_payload` / `get_run_report` → 读取运行结果
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- `list_runs` / `list_run_artifacts` → 浏览运行历史
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**恢复与单篇总结：**
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- `inspect_resume_plan` / `start_resume_job` → 恢复失败 Job
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- `start_article_summary_job` / `generate_article_summaries` → 单篇文章摘要
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### CLI 入口
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同步入口，适合本地 debug / fallback：
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```bash
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# 完整日报流水线
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python scripts/run_freshrss_pipeline.py --limit 7 --mark-read --timeout 300
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# 单篇文章摘要
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python scripts/run_article_summaries.py \
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--extracted outputs/freshrss/rerun/<run_id>/extracted/item-01.extracted.json \
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--output-dir outputs/freshrss/single_summaries/YYYY-MM-DD
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# 关键词维护
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python scripts/build_keyword_index.py
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python scripts/generate_term_cleanup_suggestions.py
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```
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## 🚀 快速开始
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### 环境变量
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```
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# FreshRSS
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FRESHRSS_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8081/api/greader.php
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FRESHRSS_USERNAME=bot
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FRESHRSS_API_PASSWORD=xxx
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# LLM（主流水线）
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LLM_API_URL=https://api.deepseek.com
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LLM_API_KEY=xxx
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LLM_MODEL=deepseek-chat
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# LLM（可选，单篇摘要独立模型）
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ARTICLE_SUMMARY_LLM_API_URL=https://api.deepseek.com
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ARTICLE_SUMMARY_LLM_API_KEY=xxx
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ARTICLE_SUMMARY_LLM_MODEL=deepseek-chat
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# IMA 知识库（可选，仅沉淀时需要）
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IMA_DAILY_KNOWLEDGE_BASE_ID=xxx
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IMA_DAILY_KNOWLEDGE_BASE_NAME=daily
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```
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### 运行
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```bash
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# 安装
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pip install -e .
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# 跑日报流水线（CLI 模式）
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python scripts/run_freshrss_pipeline.py --limit 7 --mark-read --timeout 300
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# 启动 MCP 服务（OpenClaw 集成用）
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summary-mcp
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```
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## 📁 项目结构
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```
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reader/
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├── configs/ # 配置
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│ ├── filter_context.personal.json # 个人兴趣画像
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│ ├── term_aliases.json # 关键词别名映射（149 条）
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│ ├── term_stopwords.json # 关键词停用词（132 条）
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│ └── term_cleanup_policy.json # 关键词清理策略
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├── src/
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│ └── summary_mcp/ # MCP 服务核心
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│ ├── server.py # MCP 服务入口
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│ ├── runtime/ # 运行时（Job 管理、状态持久化）
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│ └── workflows/ # 工作流（日报流水线逻辑）
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├── scripts/ # CLI 入口
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├── outputs/ # 运行时产出
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│ └── freshrss/
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│ ├── rerun/<run_id>/ # 每次运行的全量产物
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│ │ ├── candidates/ # digest-brief.json, delivery payload
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│ │ ├── extracted/ # item-XX.extracted.json
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│ │ └── run-state.json # 运行状态
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│ └── single_summaries/ # 单篇摘要输出
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├── data/
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│ └── term_index/ # 关键词索引数据
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│ ├── daily/YYYY-MM-DD.json
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│ └── term_stats.json
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├── docs/ # 设计文档
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└── prompts/ # LLM Prompt 模板
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```
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## ⚙️ 关键技术决策
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| 决策 | 选择 | 原因 |
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|:----|:----|:------|
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| 运行模式 | **异步 Job** 为主，CLI fallback | 避免 MCP 传输层 120s 超时限制 |
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| 摘要并发 | **ThreadPoolExecutor(max_workers=4)** | LLM 调用是 I/O 密集型，4 路并行将 7 篇摘要从 2-3 分钟压到 ~24 秒 |
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| 环境变量 | **子进程显式注入 .env** | 解决 MCP 服务器环境隔离导致子进程读取不到 LLM_API_KEY 的问题 |
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| 关键词过滤 | **别名映射 + 停用词 + 语义清洗** | 先用 `term_aliases.json` 归一化，再用 `term_stopwords.json` 过滤噪声，最后通过 LLM 做语义级清洗 |
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| Tag 选择 | **复用已有通用 Tag**，不从 term_index 翻生僻词 | 保持 Hugo 站点 /tags/ 页面整洁，避免大量一次性专有名词 |
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## 🔧 关键词治理
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配置治理走四步流程（`scripts/` 下脚本）：
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```bash
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# 1. 构建评审数据包
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python skills/keyword-cleanup-review/scripts/build_review_bundle.py --days 7 --top 50
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# 2. 统计规则级建议（大小写、单复数、频次阈值）
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python scripts/generate_term_cleanup_suggestions.py
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# 3. LLM 语义级建议（中英映射、简称-全称、近义词）
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python scripts/generate_term_cleanup_semantic_suggestions.py
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# 4. 确认后写入配置
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python scripts/apply_term_suggestions.py --accept-watch ... --dry-run
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```
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详见 `docs/design/keyword-engine-maintenance.md`。
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## 🤖 Agent Skill
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Reader 附带一个完整的 OpenClaw Agent Skill，位于 `skills/reader-digest-flow/`，供 AI Agent（Hermes / Claude Code 等）编排每日日报流程使用。
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Skill 包含完整的 7 阶段工作流定义：
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1. **Phase 1** — 跑 Pipeline（FreshRSS → 提取 → LLM 筛选）
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2. **Phase 2** — 汇报候选（展示候选文章给用户决策）
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3. **Phase 3** — 用户选文（选择 Hugo 发布文章）
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4. **Phase 4** — 生成并发布 Hugo 日报
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5. **Phase 5** — 用户选 IMA 沉淀文章
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6. **Phase 6** — LLM 摘要生成
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7. **Phase 7** — IMA 知识库上传
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以及海量铁律（不重跑 pipeline、编号规则、Tag 选择规范、IMA 上传流程等）和参考文件（`references/` 目录）。
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## 📄 文档
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- `docs/openclaw/README.md` — OpenClaw 集成指南
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- `docs/openclaw/openclaw-orchestration-flow.md` — 编排流程
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- `docs/openclaw/openclaw-delivery-payload-spec.md` — 字段契约
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- `docs/design/README.md` — 设计文档总索引
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- `docs/design/filter-rule-engine-design.md` — 过滤规则引擎设计
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- `docs/design/filter-rule-engine-usage.md` — 过滤规则使用说明
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## 📝 License
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MIT
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