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本站运维local/wechat-editor生产在跑

wechat-editor:agent 管内容,服务器管微信格式

我们的判断公式与图表能活下来靠的是服务器端预渲染:Playwright 无头 Chromium 加 MathJax tex-svg 把行内与行间公式渲成 inline SVG,Mermaid 走同一套,微信原生支持 SVG 所以清晰度不随屏幕缩放掉。另一条必须记住:发布是异步的,接口返回 200 只代表微信收下了这次提交,真实状态得用 freepublish/get 查。

微信公众号会剥掉 style 块、class 属性与外部资源引用,所以把一篇论文精读或博客同步过去不是复制粘贴,而是一次格式重写加资源搬家。分工是:agent 抓正文、写标题(不超过 64 字)与摘要(不超过 120 字)、选封面;服务器转 inline HTML、把图片传微信图床并替换 URL、调 draft/add 建草稿、按需提交发布。

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wechat-editor:agent 管内容,服务器管微信格式
本站运维local/video-crawler生产在跑

video-crawler:一条 URL 进来到发布要过的六关

我们的判断下载 1080p 发布 720p 看着矛盾,其实是画质与流量的分账:平台自带的 720p 档已经是二次压缩产物。封面从视频 10%/33%/60%/80% 四处抽帧选第一个非黑帧。两条来自事故的硬规则最值得抄——改完元数据必须回读(ZEST 那次 SQL 因引号静默失败,中文站显示了英文标题),以及四条以上的批次要用 setsid 完全脱离终端,因为 SSH 通常 5-10 分钟就断而 nohup 不可靠。

robotworld-ingest v2.3.0 是站点的外部内容入口:用户丢来一条 Twitter/X、YouTube 或 arXiv URL 说「采集」,它负责变成一条能发布的内容。六阶段里三个由脚本做(采集媒体、webp 两档派生、线上验证),三个必须由 agent 做(元数据补全、论文详情页、社交物料)。视频下载 1080p、发布 720p。

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daily-scout:五源每日发现 + 四维分诊 + 人工闸门

我们的判断分诊阶段明令绝不下载媒体、绝不精读论文——省 token 是次要收益,主要收益是不让机器替人做「值不值得收」的判断。另一条被改写的定义更值钱:2026-09-04 起「发布 = 采集完 + 社交物料齐」,因为 og:image 404 时社媒抓取器会永久放弃且不重试。阶段 2.6 专挖存量,实测库里有 291 篇已发布精读论文而社交重写稿只有 1 行。

robotworld-daily-cron v3.2.0 是站点的内容发动机:Twitter、GitHub、HuggingFace、官方博客 RSS、arXiv 五源扫描,按 novelty、freshness、relevance、impact 四维加权打分并分 P0/P1/P2,写进 content_queue_items 待确认队列(pending → confirmed → done / rejected,同 URL 幂等去重)。

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paper-search:论文三段接力的第一段,刻意做得很轻

我们的判断交付物是「三十秒能决策」的四行:arXiv ID 加标题、agent 自己写的一句话概要、带理由的相关性判断、链接——理由那一栏比标题更重要。真正该抄的是不对称节流:检索可以一次批量列 20 篇,入库逐条确认,精读一次只能做 1 篇,禁止检索后自动批量入库再批量生成详情页。

检索 → 入库 → 逐篇精读,这条 skill 只管第一段,而且刻意不做判断,只把候选摊到桌面上让人判断。三种检索方式:search_papers.py(日常主路径)、直接打 arXiv API、已知 ID 用 defuddle parse。11 个预设话题,两层相关性过滤:arXiv 类别白名单加强排除关键词,agent 再按站点内容定位过一遍。

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paper-analyst:每篇论文六轮精读,用硬门槛挡掉模板化幻觉

我们的判断这条 skill 的第一属性不是「会写解读」,而是「不许偷懒」:不少于 4000 字、5 处公式、3 张图、2 张表,quality_score 不低于 8.0,都是门槛而不是建议,并且要过机器打分、元数据完整性、人工确认三道门禁。任何垂直内容站都能直接抄这一条——把质量标准写成可验证的产物,而不是写成人品要求。

paper-detail-generator v5.2.0 给论文库里每一篇生成双语深度解读页,一篇论文一条任务,六轮工作流期间保持 running。它的存在理由是一次事故:v1 曾用脚本从「标题 + 摘要」批量生成 207 篇详情页,结果 205/214 篇不合格——公式编造、图片引用不存在、每篇结构雷同。那个脚本已删除并被写进仓库铁律。

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investment-analyst:每天都在跑的模拟 ETF 量化调仓线

我们的判断第一原则是策略层与执行层严格分离:strategy.py 只回答目标权重,execution.py 管尾盘集合竞价撮合、涨跌停闸门与受阻再分配,绕过执行层就意味着回测数字不再可比。日跑小于 2 秒靠三层短路,输入指纹一致就直接 skip。两个真实踩坑都在成交量单位上——正确解法是用独立成交额反推因子,而不是背板块表。

etf-rebalance v3.0.0 维护 RWHL——人形机器人龙头模拟 ETF(页面内置免责声明,非真实基金)。每日 SOP 顺序固定:qualitative overlay(先人后机器)→ 增量行情同步 → 重绘合成 K 线 → 5 策略回测 → 计算当日调仓 → 追加调仓历史 → POST /api/etf/portfolio。整套纯标准库实现,因为生产机只有 3GB 内存。

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blog-collect:把一个外部博客 URL 变成长期托管的双语文章

我们的判断把选题判据写进 skill 而不是靠人记,因为一条跑几个月的采集线最先漂移的就是选题。两条踩出来的硬规则值得抄:封面绝不能是 .mp4(cover_image 会被渲染成 img src,2026-08-25 两张卡片全黑的真实事故),以及 KaTeX 里的裸尖括号必须写成 HTML 实体,否则公式从那里被截断、后半篇静默消失且不报错。

本站博客采集线 v2.2.0,数字孪生办公室里的执行者是 blog-crawler。原文图片与视频全部下载落地,正文由 agent 逐篇完整翻译/改编(不是摘要),发布走 publish_blog.py → POST /api/blog/media + /api/blog/publish → Postgres articles 表,前端运行时经 /api/articles 取数。选题判据写死在 skill 里。

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