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# Reader Digest Flow 操作参考
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本文件承载 `reader-digest-flow` 的具体执行步骤。正式行为边界以 `../SKILL.md` 为准。
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## 1. 日报 Pipeline
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### 默认参数
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```json
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"limit": 7,
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"include_read": false,
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"mark_read": true,
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"debug_artifacts": false,
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"timeout_seconds": 60,
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"max_retries": 2
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}
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```
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### 正式调用序列
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```text
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start_freshrss_pipeline_job
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→ get_freshrss_pipeline_job_status
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→ get_freshrss_pipeline_job_result
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→ get_run_status
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→ get_delivery_payload / get_run_report
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```
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状态动作：
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- `running`：按合理间隔继续轮询；
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- `success`：读取结果，保存 `run_id`；
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- `failed`：读取关联 Run 并执行 Resume Plan；
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- `partial`：优先检查 Run Report、Artifact 和 Recovery 信息。
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恢复序列：
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```text
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inspect_resume_plan
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→ recommended_action=resume
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→ start_resume_job
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→ get_resume_job_status
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→ get_resume_job_result
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```
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如果建议为 `read_terminal_result`，直接读取结果；如果为 `start_new_run`，停止并等待用户决定。
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不要根据 `run_id` 拼目录。后续只消费调用返回的 `output_dir`、`artifact.path`、`delivery_output`、`report_output`。
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## 2. 候选汇报与选择
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优先使用当前 Run 的 digest brief Artifact；不可用时使用 `get_delivery_payload` 返回的候选。
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展示规则：
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1. 使用候选数组原始顺序并从 1 编号；
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2. 不因 `keep/review` 分组而重新编号；
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3. 每篇展示标题、来源、摘要和判断理由；
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4. 用户编号只映射当前候选数组；
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5. 跨 Artifact 读取详情时按 URL 或完整 `item_id` 匹配。
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不要按 `summary-batch`、`item-XX` 和候选数组的相同位置推断它们是同一篇文章。
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## 3. Hugo 日报
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用户确认发布文章后：
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1. 读取 `public-digest-example.md`；
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2. 仅使用用户选中的文章生成公开内容；
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3. 写入 Hugo 当日页面；
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4. 前台执行部署，避免把构建日志作为聊天通知；
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5. 验证首页、列表页和详情页。
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当前部署位置：
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```text
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/home/ubuntu/zhu/apps/hugo-site/content/daily/YYYY-MM-DD/index.md
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```
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验证至少覆盖：
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```text
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http://127.0.0.1:14322/
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http://127.0.0.1:14322/daily/
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http://127.0.0.1:14322/daily/YYYY-MM-DD/
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```
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页面不存在时检查源文件、构建结果、容器状态和页面日期。需要 Docker/Hugo 深度排障时再读取部署项目自己的文档，不把历史事故规则复制回主 Skill。
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## 4. 单篇知识笔记
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用户确认 IMA 文章后：
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1. 从候选中取得 URL 和完整 `item_id`；
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2. 从 Run Artifact 中找到匹配的 extracted 文件；
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3. 交叉验证 `article.item_id` 或 URL；
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4. 对每个单篇文件调用 `start_article_summary_job(extracted_path=<返回的 Artifact 路径>, selected_ids=[<完整 item_id>])`；
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5. `selected_ids` 传完整、非空、去除 `cand:` 前缀后的 `item_id`；
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6. 从 Job 结果的 `written_paths` 读取 Markdown。
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正式序列：
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```text
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start_article_summary_job
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→ get_article_summary_job_status
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→ get_article_summary_job_result
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```
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内容依据是 extracted Artifact 中的 `article.plain_text`。不得重新抓取原 URL，不得使用原文之外的知识扩写。
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CLI 仅在异步 MCP 不可用或人工排障时使用：
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```bash
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python scripts/run_article_summaries.py \
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--extracted <returned-extracted-path> \
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--ids <full-item-id> \
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--output-dir <explicit-output-dir>
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```
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## 5. IMA 上传
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用户在知识沉淀阶段的文章选择即为上传授权。
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执行顺序：
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1. 检查生成的 Markdown 与来源；
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2. 文件名规范化为 `<完整文章标题>.md`；
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3. 确认目标为 `daily` knowledge base；
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4. 执行 preflight、create_media、COS upload、add_knowledge；
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5. 验证知识库条目存在。
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上传格式与 API 参数分别见：
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- `ima-format-quickref.md`
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- `ima-upload-api.md`
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- `ima-credential-chain.md`
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失败时记录发生在 preflight、create_media、COS upload 或 add_knowledge 的具体阶段。不要把失败的 Markdown 改写成 URL 导入或 Notes 类型来绕过错误。
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## 6. CLI fallback 原则
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CLI 仅在以下场景使用：
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- MCP 服务不可用；
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- Tool transport/launch 失败且无法取得有效 Job；
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- 用户明确要求本地调试；
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- 人工排障需要直接检查脚本输出。
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如果已取得 `job_id` 或 `run_id`，先查询真实状态，避免因响应超时重复启动任务。
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