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root a06f2a1d08 chore: update term configs, skill docs and Python 3.10 compat

- term_change_log: record watch term add history
- term_watchlist: add initial watch terms from cleanup review
- term_aliases: minor update
- filter_context.personal: reorganize interest keywords
- keyword-cleanup-review skill: clarify JSON as formal artifact, markdown as temp review copy
- openclaw_delivery: add Python <3.11 UTC import compat
- daily-keyword-index-design: update suggestion artifact semantics

2026-04-14 09:51:57 +08:00

4.4 KiB

Raw Blame History

name, description

name	description
keyword-cleanup-review	审查和整理本仓库的每日关键词索引和频率统计。当用户需要检查 `data/term_index/term_stats.json`、最近的 `data/term_index/daily/*.json`、`configs/term_aliases.json`、`configs/term_stopwords.json` 或 `configs/filter_context.personal.json`，以提议别名合并、停用词、关注词或 `interest_keywords` 更新（但不直接修改配置）时使用。

关键词清理审查

使用此技能将仓库的关键词统计转化为可审查的清理建议。

工作流程

构建精简的审查数据包（临时工作文件）：

python skills/keyword-cleanup-review/scripts/build_review_bundle.py

可选参数：

--days 7
--top 50
--output outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json

阅读建议模式：

skills/keyword-cleanup-review/references/suggestion-schema.md

运行 suggestions 生成脚本：

python scripts/generate_term_cleanup_suggestions.py ^
  --bundle outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json

默认生成：

一份符合模式的 JSON 建议文件（正式建议产物）

如需人工审阅展示稿，再显式加：

python scripts/generate_term_cleanup_suggestions.py ^
  --bundle outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json ^
  --emit-markdown

这时才会额外生成：

一份简短的供人工审阅的 Markdown 报告（临时展示稿）

严格保持边界：

建议 configs/term_aliases.json 的修改
建议 configs/term_stopwords.json 的修改
建议 configs/filter_context.personal.json 的新增
除非用户明确要求，否则不要直接编辑这些文件
除非用户要求修改规则逻辑，否则不要建议直接编辑 configs/filter_rules.json

审查启发式规则

优先考虑以下决策：

别名建议
- 同一概念的不同命名、大小写、缩写或中英文变体
停用词建议
- 过于通用、过于宽泛或噪声过大，对过滤无帮助
兴趣关键词建议
- 高频且与用户的后端工程、AI Agent 和前沿技术关注方向一致
关注词
- 近期出现且可能重要，但证据尚不充分

建议保守为主。如果置信度较低，将词放入 watch_terms。

输入

主要输入：

data/term_index/term_stats.json
data/term_index/daily/*.json
configs/term_aliases.json
configs/term_stopwords.json
configs/filter_context.personal.json
configs/term_cleanup_policy.json
configs/term_watchlist.json
configs/term_change_log.json

打包脚本已将这些内容压缩为单个审查数据包。

输出要求

Markdown 输出应：

简要总结当前状态
列出值得处理的高频词
分类别名、停用词、兴趣关键词和关注词建议
用简短、具体的句子解释理由

说明：Markdown 主要用于人工临时审阅，不必默认当作长期资产保留。

JSON 输出应遵循：

references/suggestion-schema.md

说明：JSON 是 review / apply 之间的唯一正式建议产物，应优先保留。

产物保留策略

长期保留：

data/term_index/daily/*.json
data/term_index/term_stats.json
configs/filter_context.personal.json
configs/term_watchlist.json
configs/term_aliases.json
configs/term_stopwords.json
configs/term_change_log.json

短期保留：

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

临时产物：

outputs/term_index/review/keyword-cleanup-bundle.json
outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.md

默认执行口径：

bundle 只作为运行时工作文件，默认只保留当前最新一份
Markdown 只作为人工展示层，优先按需生成，不默认长期归档
JSON suggestions 是 review / apply 之间唯一正式建议输入

仓库说明

当前仓库行为：

关键词统计由程序维护，而非 LLM 维护
统计基于 keywords 构建，而非 topics
统计仅包含非 drop 候选项
data/term_index/term_stats.json 从每日文件重建，因此重新运行会覆盖同一天的数据而非重复计算
清理策略、关注列表和变更日志是仓库管理的治理输入，审查时应予以尊重

保持建议与此设计保持一致。

资源

脚本：
- scripts/build_review_bundle.py
- scripts/generate_term_cleanup_suggestions.py
参考文档：
- references/suggestion-schema.md

4.4 KiB Raw Blame History