zhihu blog generator

知乎风格技术博客生成器 - 自动化生成高质量技术文章

Audits

Warn

ClawScanWarn

Agentic behavior and permission review.

Static analysisReview

Pattern checks against bundled files.

VirusTotalPass

Multi-engine malware detections and file reputation.

Install

openclaw skills install zhihu-blog-generator

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：

{
  "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：

展示 5-8 个热门话题（标题 + 热度 + 简介）
等待用户选择（输入序号或主题）
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：

下载 PDF 到 02_collected/papers/
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
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：

---
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

# {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：

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：

{
  "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

---
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：**
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5.4 图片处理

如果使用论文原图：

保存到 05_output/images/
文件名：{论文缩写}_fig{编号}.png
文中引用：![图1：描述](images/xxx.png)

四、执行命令参考

完整流程

node scripts/run_all.js --topic "Claude 4" --mode "specific"

分步执行

# 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

五、质量评估标准

5.1 发布前检查

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

六、最佳实践

标题是第一生产力 - 花20%时间想标题
开篇定生死 - 前3段必须抓人
数据说话 - 用数字替代形容词
源码为王 - 贴代码比讲概念有力
观点即价值 - 技术文章的灵魂是个人见解
图文并茂 - 一张图胜过千言万语
适度口语化 - 像跟人聊天，不是写论文
每步留痕 - 便于追溯和复盘
迭代优化 - 好文章是改出来的
保持更新 - 技术文章需要跟进行业动态