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run-pipeline

按顺序执行完整的知识处理流水线：收集URL → 抓取内容 → 分析知识 → 生成博客。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: run-pipeline
description: 按顺序执行完整的知识处理流水线：收集URL → 抓取内容 → 分析知识 → 生成博客。
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run-pipeline

一键执行完整的知识处理流水线。

路径说明：下面命令中的 <SKILLS_ROOT> 指 skills 目录的父目录（如 .opencode/skills、.openclaw/skills 等），请根据当前终端实际情况替换。

流程

按以下顺序依次执行：

1. 收集 URL（/get-urls）

从订阅列表中提取新 URL：

bash
python <SKILLS_ROOT>/get-urls/scripts/extract_urls.py --markdown data/subscriptions.md

如果用户还提供了额外的 URL，也一并处理：

bash
python <SKILLS_ROOT>/get-urls/scripts/extract_urls.py --urls $ARGUMENTS

2. 抓取内容（/fetch-content）

抓取当天新增的所有 pending URL：

bash
python <SKILLS_ROOT>/fetch-content/scripts/fetch_page.py

3. 分析知识（/analyze-knowledge）

读取抓取的内容，与知识库比对，分类处理。此步骤由 Agent 语义理解驱动：

  • •读取 data/raw-docs/ 中新抓取的文档
  • •对比 knowledge-base/ 现有知识
  • •新知识 → knowledge-base/{topic}.md
  • •冲突 → discussions/{topic}.md

4. 生成博客（/generate-blog）

将标记为 blog_ready: true 的知识文档转为 Hexo 博客文章。

注意

  • •每一步完成后确认结果再进入下一步
  • •如果某一步失败，报告错误并停止
  • •发布（/publish-blog）不包含在自动流水线中，需手动触发