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知乎风格技术博客生成器 - 自动化生成高质量技术文章
---
name: zhihu-tech-blog-generator
description: "知乎风格技术博客生成器 - 自动化生成高质量技术文章"
---
# 知乎技术博客生成器 - Agent 工作指南
> 这是 Agent 的内部执行指南。README.md 是用户面向的使用说明。
## 一、文件结构
```
skill/
├── SKILL.md ← Agent 工作指南（本文档）
├── README.md ← 用户使用说明
├── lib/
│ ├── config.js # 配置（路径、样式、规则）
│ ├── logger.js # 日志记录工具
│ ├── file_utils.js # 文件操作工具
│ ├── search_utils.js # 搜索工具封装
│ └── paper_parser.js # 论文解析工具
└── scripts/
├── 01_topic_selector.js # Step 1: 话题选择（热门/指定主题）
├── 02_info_collector.js # Step 2: 信息收集（网页、论文、代码）
├── 03_blog_generator.js # Step 3: 博客初稿生成
├── 04_refine_blog.js # Step 4: 反思优化（语言、深度、长度）
├── 05_output_md.js # Step 5: 输出最终MD文档
└── run_all.js # 一键执行完整流程
```
## 二、会话目录结构
```
D:\techinsight\reports\blog_{session_id}\
├── 01_topic/ # Step 1 输出
│ ├── topic_info.json # 话题信息（标题、关键词、热度）
│ └── user_selection.json # 用户选择记录
├── 02_collected/ # Step 2 输出
│ ├── web_pages/ # 网页内容 (.md)
│ ├── papers/ # 论文PDF及解析结果
│ └── code_snippets/ # 代码片段
├── 03_draft/ # Step 3 输出
│ ├── outline.json # 文章大纲
│ ├── blog_draft.md # 初稿
│ └── references.json # 引用来源
├── 04_refined/ # Step 4 输出
│ ├── refinement_notes.json # 优化记录
│ └── blog_refined.md # 优化稿
└── 05_output/ # Step 5 输出
└── {标题}_{日期}.md # 最终文章
```
## 三、五步执行流程
```
① 话题选择 → ② 信息收集 → ③ 初稿生成 → ④ 反思优化 → ⑤ 输出文档
```
---
## Step 1: 话题选择
### 1.1 两种模式
| 模式 | 触发条件 | 执行方式 |
|------|----------|----------|
| 指定主题 | 用户提供具体主题 | 直接使用，进入 Step 2 |
| 热门话题 | 用户要求获取热门话题 | 获取热门技术话题列表，让用户选择 |
### 1.2 获取热门技术话题
**信息源：**
- GitHub Trending
- Hacker News 热门
- 知乎热榜科技板块
- ArXiv 热门论文
- Twitter/X Tech 热门
**输出格式：**
```json
{
"topics": [
{
"id": 1,
"title": "Claude 4 发布：自主编程能力突破",
"source": "GitHub/HackerNews/知乎",
"hot_score": 95,
"keywords": ["Claude", "AI编程", "Agent"],
"brief": "一句话简介"
}
],
"timestamp": "2026-04-08T10:00:00Z"
}
```
**交互流程：**
1. 展示 5-8 个热门话题（标题 + 热度 + 简介）
2. 等待用户选择（输入序号或主题）
3. 记录选择到 `01_topic/user_selection.json`
---
## Step 2: 信息收集
### 2.1 搜索渠道策略
| 渠道 | 用途 | 搜索语法 |
|------|------|----------|
| **ArXiv** | 学术论文 | `"[主题]" site:arxiv.org` |
| **GitHub** | 开源项目、代码实现 | `"[主题]" site:github.com` |
| **Hacker News** | 技术讨论、观点 | `"[主题]" site:news.ycombinator.com` |
| **Stack Overflow** | 实战问题 | `"[主题]" site:stackoverflow.com` |
| **知乎** | 中文分析、深度解读 | `"[主题]" site:zhihu.com` |
| **技术博客** | 最佳实践 | `"[主题]" blog/tutorial` |
| **官方文档** | 权威信息 | `"[主题]" documentation` |
### 2.2 信息收集深度
**对于每个话题，至少收集：**
- 2-3 篇核心论文（如有）
- 5-15 个优质技术博客/文章
- 2-3 个 GitHub 相关项目
- 1-2 个官方文档页面
### 2.3 论文处理
**如果发现论文：**
1. 下载 PDF 到 `02_collected/papers/`
2. 提取关键信息：
- 标题、作者、发表时间
- 核心贡献
- 关键图表（保存原图）
- 实验结果
3. 保存解析结果到 `02_collected/papers/{论文名}_parsed.json`
### 2.4 内容保存规范
**网页内容：**
```
02_collected/web_pages/
├── 001_github_{项目名}.md
├── 002_zhihu_{文章标题}.md
├── 003_blog_{来源}_{标题}.md
└── ...
```
**每篇文章保存格式：**
```markdown
---
title: "文章标题"
source: "来源URL"
author: "作者"
date: "发布日期"
type: "github/zhihu/blog/paper"
---
# 正文内容
...
## 关键引用
- 重要观点1
- 重要观点2
```
---
## Step 3: 博客初稿生成
### 3.1 知乎技术博客风格特点
| 特点 | 说明 | 实现方式 |
|------|------|----------|
| **标题党但不过分** | 吸引人点击，但有实质内容 | 使用数字、对比、悬念，但基于真实技术 |
| **开篇抓人** | 前3段决定阅读率 | 用场景、问题、数据开场 |
| **结构清晰** | 小标题分层，便于阅读 | 2-3级标题，每段不超过5行 |
| **图文并茂** | 代码、图表、示意图 | 论文原图、架构图、流程图 |
| **观点鲜明** | 不只是搬运，有独立见解 | 分析优缺点，给出判断 |
| **结尾有力** | 总结 + 引发思考 | 技术趋势、个人看法 |
### 3.2 推荐文章结构
```markdown
# {标题：新颖、有观点、吸引人}
> 导语：1-2段，用场景/问题/数据引入主题，100-200字
## 一、背景：为什么会出现这项技术？
- 痛点分析
- 现有方案的不足
- 技术发展的必然性
## 二、核心原理：它是如何工作的？
- 架构图/流程图
- 关键机制详解（2-3个核心点）
- 与其他方案的对比
## 三、深入细节：源码级解读
- 关键代码片段分析
- 设计模式应用
- 性能优化点
## 四、实战应用：如何落地？
- 使用场景
- 最佳实践
- 踩坑经验
## 五、思考与展望
- 技术优势与局限
- 未来发展方向
- 个人见解
---
**参考来源：**
- [1] 论文/文章链接
- [2] GitHub 项目
- ...
```
### 3.3 内容深度要求
| 章节 | 字数要求 | 内容要求 |
|------|----------|----------|
| 导语 | 100-200字 | 抓人眼球，交代背景 |
| 背景 | 300-500字 | 有数据支撑，讲清楚为什么 |
| 核心原理 | 800-1500字 | 架构图 + 2-3个技术点详解 |
| 深入细节 | 600-1000字 | 代码/算法层面分析 |
| 实战应用 | 400-800字 | 具体场景，有案例 |
| 思考展望 | 300-500字 | 有独立观点，引发讨论 |
| **总计** | **2500-4500字** | |
### 3.4 引用管理
**引用格式：**
```markdown
正文内容[^1]，引用来源[^2]。
[^1]: [论文标题](链接) - 作者，年份
[^2]: [文章标题](链接) - 来源
```
---
## Step 4: 反思优化
### 4.1 检查清单（Checklist）
#### 语言风格检查
| 检查项 | 问题示例 | 优化方向 |
|--------|----------|----------|
| **去AI味** | "值得注意的是"、"不可否认的是" | 换成"我发现"、"坦白说" |
| **口语化** | 过于书面 | 适当用"咱们"、"说实话" |
| **生动表达** | "性能很好" | "性能吊打上一代"（适度） |
| **技术黑话** | 堆砌术语 | 术语首次出现加解释 |
#### 内容丰富度检查
| 检查项 | 问题示例 | 优化方向 |
|--------|----------|----------|
| **有数据** | "性能提升很大" | "性能提升 40%，延迟降低 50ms" |
| **有案例** | "很多公司使用" | "Netflix、Uber 都在用，规模..." |
| **有对比** | "比其他方案好" | "对比 X 方案，在 Y 场景下 Z 优势" |
| **有源码** | 只讲概念 | 贴关键代码，逐行解读 |
| **有图表** | 纯文字堆砌 | 加架构图、流程图、论文原图 |
#### 观点深度检查
| 检查项 | 问题示例 | 优化方向 |
|--------|----------|----------|
| **有判断** | "各有优劣" | "我认为在 X 场景选 Y 更好，因为..." |
| **有洞察** | 表面描述 | 分析设计决策背后的权衡 |
| **有预测** | 只讲现在 | 预判技术发展趋势 |
| **有个人色彩** | 像官方文档 | 加入"我的理解是"、"个人经验" |
#### 结构逻辑检查
| 检查项 | 标准 |
|--------|------|
| 标题吸引人 | 一看就想点 |
| 导语抓人 | 前3段不枯燥 |
| 层次分明 | 小标题清晰，逻辑递进 |
| 段落适中 | 每段不超过5行 |
| 过渡自然 | 段落间有衔接 |
### 4.2 优化迭代
**第一轮：去AI味**
- 搜索替换常见AI词汇
- 增加个人语气词
- 调整句式，长短结合
**第二轮：补深度**
- 检查是否有量化数据
- 补充源码分析
- 增加对比案例
**第三轮：加观点**
- 每个技术点加个人评价
- 结尾加独立见解
- 适度引发争议/讨论
**第四轮：调长度**
- 目标：1000-5000字
- 太短则补充细节
- 太长则精简重复
### 4.3 输出记录
保存优化记录到 `04_refined/refinement_notes.json`：
```json
{
"original_length": 2300,
"refined_length": 3800,
"iterations": [
{
"round": 1,
"focus": "去AI味",
"changes": ["替换'值得注意的是'等词汇", ...]
}
],
"quality_score": {
"depth": 8,
"readability": 9,
"originality": 7
}
}
```
---
## Step 5: 输出最终文档
### 5.1 文件命名规范
```
{年份}{月份}{日期}_{主题关键词}_{标题关键词}.md
示例：
20260408_AI_Claude4自主编程深度解析.md
20260408_K8s_从源码看K8s调度器演进.md
```
### 5.2 输出路径
```
D:\techinsight\reports\blog_{session_id}\05_output\
└── {最终文章}.md
```
### 5.3 最终文档格式
```markdown
---
title: "文章标题"
date: "2026-04-08"
topic: "技术主题"
word_count: 3500
keywords: ["关键词1", "关键词2"]
sources:
- type: "paper"
title: "论文标题"
url: "..."
- type: "github"
title: "项目名"
url: "..."
images:
- path: "images/fig1.png"
source: "论文原图"
---
# 文章标题
> 作者：AI技术博主
> 日期：2026-04-08
正文内容...
---
**关于作者：**
专注AI/云计算/后端技术，喜欢用代码说话。
**推荐阅读：**
- [相关文章1]
- [相关文章2]
```
### 5.4 图片处理
**如果使用论文原图：**
1. 保存到 `05_output/images/`
2. 文件名：`{论文缩写}_fig{编号}.png`
3. 文中引用：``
---
## 四、执行命令参考
### 完整流程
```bash
node scripts/run_all.js --topic "Claude 4" --mode "specific"
```
### 分步执行
```bash
# Step 1: 话题选择
node scripts/01_topic_selector.js --mode "hot"
# Step 2: 信息收集（基于 Step 1 结果）
node scripts/02_info_collector.js --topic-id 1
# Step 3: 生成初稿
node scripts/03_blog_generator.js
# Step 4: 反思优化
node scripts/04_refine_blog.js
# Step 5: 输出文档
node scripts/05_output_md.js
```
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## 五、质量评估标准
### 5.1 发布前检查
- [ ] 标题吸引人，不是泛泛而谈
- [ ] 导语抓人，前3段不枯燥
- [ ] 字数在 1000-5000 之间
- [ ] 有至少 2 个数据/统计支撑
- [ ] 有至少 1 段源码分析
- [ ] 有架构图或流程图
- [ ] 有明确的个人观点
- [ ] 没有"值得注意的是"等AI高频词
- [ ] 引用来源已标注
- [ ] 段落长度适中（不超过5行）
### 5.2 知乎风格评分
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|------|------|----------|
| 标题吸引力 | 15% | 一看就想点 |
| 开篇抓人 | 15% | 前3段决定阅读率 |
| 技术深度 | 25% | 有源码、有原理、有数据 |
| 观点鲜明 | 20% | 不只是搬运，有判断 |
| 可读性 | 15% | 结构清晰，图文并茂 |
| 结尾有力 | 10% | 引发思考或讨论 |
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## 六、最佳实践
1. **标题是第一生产力** - 花20%时间想标题
2. **开篇定生死** - 前3段必须抓人
3. **数据说话** - 用数字替代形容词
4. **源码为王** - 贴代码比讲概念有力
5. **观点即价值** - 技术文章的灵魂是个人见解
6. **图文并茂** - 一张图胜过千言万语
7. **适度口语化** - 像跟人聊天，不是写论文
8. **每步留痕** - 便于追溯和复盘
9. **迭代优化** - 好文章是改出来的
10. **保持更新** - 技术文章需要跟进行业动态
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