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# TODO
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## 当前状态
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项目当前处于 `Content Extract MCP` 的 MVP 完成并进入规则过滤阶段。
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已完成：
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- [x] 明确整体阅读流链路
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- [x] 明确 `source -> item -> document/article` 的数据抽象
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- [x] 明确 `MCP 负责提取，LLM 负责摘要` 的职责边界
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- [x] 搭建 Python MCP 服务骨架
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- [x] 实现 `extract_url_content`
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- [x] 实现 `extract_item_content`
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- [x] 完成标题与正文提取
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- [x] 完成质量标记与结构化错误输出
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- [x] 用参考文章完成真实提取测试
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- [x] 输出结构化提取 JSON 文件
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- [x] 设计并迭代 LLM 摘要 prompt
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- [x] 验证 LLM 输出的 `result.json` 基本符合预期
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- [x] 已封装 LLM 摘要校验 workflow skill
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- [x] 接通 FreshRSS 上游并完成 `item` 映射
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- [x] 跑通 `FreshRSS -> item -> content extraction` 单条链路
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- [x] 定义规则过滤层 schema
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- [x] 实现第一版规则引擎与过滤 MCP tool
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## P0 - 近期必须完成
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- [x] 为 LLM 摘要结果定义正式 JSON Schema
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- [x] 增加一个本地校验脚本，自动校验 `result.json` 是否符合 schema
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- [x] 把“提取 JSON -> LLM 摘要 JSON”串成一个标准化本地流程
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- [x] 清理或移除当前已不再使用的 `src/summary_mcp/core/summarizer.py`
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- [x] 更新旧设计文档中仍然残留的 `summary mcp` 描述，避免和当前实现冲突
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## P1 - 下一阶段推进
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- [x] 把上游 RSS 聚合结果映射成标准化 `item`
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- [x] 补充 `item` 的实际样例文件
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- [x] 跑通 `FreshRSS -> item -> content extraction` 单条链路
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- [x] 定义规则过滤层的输入输出 schema
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- [ ] 设计知识库入库格式
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- [ ] 设计 webhook / 推送格式
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- [ ] 给提取结果增加更多正文清洗策略，比如尾部噪音清理
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- [ ] 细化过滤规则并引入更多个性化上下文
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## P2 - 后续增强项
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- [ ] 增加批量提取能力
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- [ ] 引入 Playwright 作为动态页面兜底抓取方案
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- [ ] 支持更多 `content_kind`，例如 `release`、`thread`、`video`
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- [ ] 增加提取缓存、重试和更细粒度日志
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- [ ] 重命名包和项目名，从 `summary_mcp` 调整为更符合当前职责的名称
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- [ ] 与 OpenClaw 做更正式的工作流编排整合
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## 当前建议的下一步
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优先做这两件事：
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1. 设计知识库入库格式
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2. 设计 webhook / 推送格式
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## 收束上下文后建议先看
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- docs/context-reset-brief.md
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- docs/filter-rule-engine-design.md
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- docs/content-extract-mcp-mvp-archive.md
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- TODO.md
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