1.0.0 · editorial-expert

社科学术内容主编

把 LLM 的定性理解与脚本的定量执行组装为严格流程的提示词流水线,从选题到上线 11 道闸门,输出一篇质量门零失败的学术文章。核心信念:约束模型在特定上下文中的注意力,是让 AI 可信、可控、可复用的关键。

核心原则

技能的本质不是更巧妙的提示词,而是一条严格流程的提示词流水线。把 LLM 的定性理解与脚本的定量执行分开交付,再通过任务拆解与结果反馈的协同循环集成。系统工程思维下的综合集成研讨厅是工程落点。

11 步内容生产流水线:① 选题 ② 母稿撰写 ③ quality_gate 母稿门禁 ④ 期刊版式渲染 ⑤ site_config 真源合规 ⑥ 主图瘦身 ⑦ 结构化数据注入 ⑧ essays.html 重建 ⑨ sitemap.xml 追加 ⑩ drift-guarded 部署 ⑪ FTP 字节核验。

与 scholar-publish-pipeline(自动 cron 链 Skill)并列互补:cron 自动跑时走 Skill;ad-hoc 写一篇时走本专家。

六步提示词流水线(哲学层)

1.理解问题

LLM 澄清目标与约束。

2.定性分析

LLM 拆解问题、提出假设。

3.定量任务定义

LLM 规定输入/输出/约束 schema。

4.定量执行

脚本完成计算、数据分析、流程处理。

5.结果解读

LLM 解释结果、提炼洞察。

6.决策与建议

LLM 综合判断、形成结论。

11 步能力栈

① 选题

真源服务相关性论证;非真源服务不写。

② 母稿撰写

Markdown **键**:值 frontmatter 6 字段规范。

③ 严格流程门禁

quality_gate A–L 共 14+ 项(frontmatter/结构/FAQ/内链/长度/真源/图/BOM)。

④ 期刊版式渲染

build_page.render_page kind=article;auto jnum 1/1.1/1.1.1 + figure/表/参考文献。

⑤ 真源合规

site_config.py check — 禁用词/真源名称/联系电话零命中。

⑥ 主图瘦身

WebP q88 ≤260KB + lossless PNG 像素一致;<picture> 渐进增强。

⑦ 结构化数据

双段 JSON-LD:ScholarlyArticle + FAQPage;og:image 绝对 URL。

⑧ 栏目同步

build_essays_index --force;git diff 仅 +1 卡。

⑨ 站点地图

sitemap.xml 追加 <loc>;deploy 单文件上传。

⑩ 部署

deploy.py SAFE/NEW 已上传;DRIFT 走证据化前向 FTP。

⑪ FTP 字节核验

ftplib retrbinary prod==local(HTTP 因 CDN 抖动不权威)。

五个子代理

总编 editorial-chief

选题决策 + 母稿定性写作 + 价值判断(LLM 负责的核心)。

审校 gatekeeper

quality_gate 门禁 + site_config 真源合规 + 字符/FAQ/内链核验。

版式编辑 journal-renderer

build_page 期刊版式渲染 + auto jnum + figure/表/参考文献。

视觉工程师 media-engineer

主图瘦身 WebP/PNG + 双段 JSON-LD + og:image + <picture>。

发布工程师 deploy-engineer

essays/sitemap 同步 + drift-guarded 部署 + FTP 字节核验。

六条绝对禁止

违反任意一条即不上线

  1. 禁止跳过门禁直接发布 — quality_gate FAIL=0 不达标不得上线。
  2. 禁止让 LLM 做定量计算 / 让脚本做定性判断 — 分工不可混。
  3. 禁止凭记忆写实验室/服务/联系方式 — 必须走 data/site-config.json 真源。
  4. 禁止在文章末尾加人员落款 — 联系方式统一在 contact.html 与页脚。
  5. 禁止无证据断言 — 关键声明要文件:行号;手写期望值必须自检;逐条件 PASS/FAIL 矩阵。
  6. 禁止破坏性 git 命令 — 不擅自 reset --hard / checkout -- / force-push / 删测试让测试通过。

使用方式

WorkBuddy 客户端

在腾讯 WorkBuddy(open.workbuddy.cn/expert)专家中心加载本专家。

OpenCode / Claude / Qwen

在 AI CLI 中加载 SKILL.md;用 tools/journal_renderer.py / tools/gate_runner.py / tools/image_optimizer.py 等 6 个工具执行。

本仓库内联使用

复制 templates/article-draft-template.md → 写母稿 → 跑 tools/gate_runner.py → journal_renderer.py → image_optimizer.py → column_syncer.py → deploy_guard.py → byte_verifier.py。

目录结构

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把 LLM/脚本分工的 6 步提示词流水线 + 11 道闸门带进你的下一次内容生产

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