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数据写入工具

自动解析用户提供的文本数据，并将其写入项目的JSON文件

SKILL.md
--- frontmatter
name: 数据写入工具
description: 将用户提供的文本数据自动解析并写入项目的JSON文件

数据写入工具

用于将用户从公众号后台或其他来源复制粘贴的数据，自动解析并保存到项目的JSON文件中。

📌 核心功能

1. 数据解析

  • •自动识别：智能识别文章标题、阅读量、发布时间等信息
  • •多种格式：支持公众号后台粘贴、表格格式、列表格式等
  • •数据清洗：自动去除空行、特殊字符，标准化数据格式

2. 数据验证

  • •必填检查：确保标题、发布时间等关键字段完整
  • •格式校验：验证日期格式、数字格式等
  • •重复检测：检查是否已存在相同标题的文章

3. 数据写入

  • •JSON格式：以结构化JSON格式保存
  • •追加模式：支持追加新数据，保留原有数据
  • •备份机制：写入前自动备份原文件

4. 数据统计

  • •阅读量分析：总阅读量、平均阅读量、最高/最低阅读量
  • •时间分析：发布时间分布、频率统计
  • •趋势分析：近期阅读量趋势

🚀 使用方式

方式1：使用Python直接调用

python
from data_writer import handler

# 用户粘贴的数据（模拟从公众号后台复制）
user_data = """
别再写水文了！这套AI写作SOP让逻辑硬核起飞
原创
29412100
2025年12月10日
已发表
2025 年 12 月 AI 年终盘点(一)
11917000
2025年11月29日
"""

args = {
    "action": "write_articles",
    "data": user_data,
    "output_file": "articles_data.json"
}

result = handler(args)
print(result)

返回示例：

json
{
  "status": "success",
  "message": "成功写入 2 篇文章",
  "articles_written": 2,
  "articles_skipped": 0,
  "output_file": "articles_data.json",
  "statistics": {
    "total_articles": 10,
    "total_reading": 12345678,
    "avg_reading": 1234567
  }
}

方式2：通过命令行使用

bash
# 将数据保存到临时文件，然后运行
echo "你的粘贴数据" > temp_data.txt
python data_writer.py --input temp_data.txt --output articles_data.json

方式3：使用交互式输入

python
from data_writer import handler

# 交互式输入
print("请粘贴文章数据（按Ctrl+Z或Ctrl+D结束输入）:")
user_data = []
while True:
    try:
        line = input()
        user_data.append(line)
    except EOFError:
        break

data_str = "\n".join(user_data)

result = handler({
    "action": "write_articles",
    "data": data_str,
    "output_file": "articles_data.json"
})

📋 数据格式说明

支持的输入格式

格式1：公众号后台粘贴格式（推荐）

code
文章标题
原创/非原创
阅读量
发布日期（年/月/日）
已发表
文章标题2
...

格式2：表格格式

code
标题 | 原创 | 阅读量 | 发布日期
文章标题 | 原创 | 29412100 | 2025-12-10
文章标题2 | 原创 | 11917000 | 2025-11-29

格式3：列表格式

code
1. 别再写水文了！这套AI写作SOP让逻辑硬核起飞 (29412100, 2025-12-10)
2. 2025 年 12 月 AI 年终盘点(一) (11917000, 2025-11-29)

🔧 函数说明

parse_article_data(data: str)

解析用户粘贴的原始数据

参数：

  • •data: 用户粘贴的原始文本数据

返回：

  • •解析后的文章列表

示例：

python
articles = parse_article_data(user_data)
# 返回: [{'title': '...', 'original': '原创', 'reading': 29412100, 'date': '2025-12-10'}]

write_to_json(articles: List[Dict], output_file: str)

将文章数据写入JSON文件

参数：

  • •articles: 文章列表
  • •output_file: 输出文件路径

返回：

  • •写入结果字典

validate_article(article: Dict)

验证单篇文章数据

参数：

  • •article: 文章字典

返回：

  • •(是否有效, 错误信息)

check_duplicate(articles: List[Dict], new_articles: List[Dict])

检查重复文章

参数：

  • •articles: 原有文章列表
  • •new_articles: 新文章列表

返回：

  • •去重后的新文章列表

generate_statistics(articles: List[Dict])

生成统计数据

参数：

  • •articles: 文章列表

返回：

  • •统计信息字典

handler(args: Dict)

主处理函数

参数：

  • •args: 包含以下字段的字典
    • •action: 操作类型（write_articles/parse_data/validate_data/statistics）
    • •data: 原始数据（write_articles时必需）
    • •output_file: 输出文件路径（可选，默认articles_data.json）
    • •append: 是否追加模式（可选，默认True）

返回：

  • •处理结果

📊 输出文件格式

写入的JSON文件格式：

json
{
  "metadata": {
    "created": "2026-01-10 13:00:00",
    "last_updated": "2026-01-10 13:00:00",
    "total_articles": 10
  },
  "articles": [
    {
      "id": 1,
      "title": "别再写水文了！这套AI写作SOP让逻辑硬核起飞",
      "original": true,
      "reading": 29412100,
      "date": "2025-12-10",
      "platform": "微信",
      "created_at": "2026-01-10 13:00:00"
    },
    {
      "id": 2,
      "title": "2025 年 12 月 AI 年终盘点(一)",
      "original": true,
      "reading": 11917000,
      "date": "2025-11-29",
      "platform": "微信",
      "created_at": "2026-01-10 13:00:00"
    }
  ],
  "statistics": {
    "total_reading": 41329100,
    "avg_reading": 20664550,
    "max_reading": {
      "title": "别再写水文了！这套AI写作SOP让逻辑硬核起飞",
      "reading": 29412100
    },
    "min_reading": {
      "title": "2025 年 12 月 AI 年终盘点(一)",
      "reading": 11917000
    },
    "original_count": 2,
    "original_rate": 1.0
  }
}

💡 最佳实践

1. 数据准备

  • •从公众号后台"发表记录"页面复制
  • •确保包含标题、阅读量、发布时间
  • •避免包含无关内容（如页码、跳转按钮等）

2. 数据验证

  • •检查解析结果是否正确
  • •确认阅读量格式（纯数字或带单位）
  • •验证日期格式

3. 数据管理

  • •定期备份数据文件
  • •定期清理重复数据
  • •建立版本控制

4. 数据分析

  • •分析高阅读量文章的共同特征
  • •找出发布时间与阅读量的关系
  • •总结爆款选题规律

⚠️ 注意事项

数据质量

  1. •完整性：确保标题、阅读量、发布时间完整
  2. •准确性：检查阅读量是否正确
  3. •一致性：保持数据格式一致

文件安全

  1. •备份：写入前自动备份原文件
  2. •权限：确保有写入权限
  3. •路径：使用相对路径或绝对路径

错误处理

  1. •重复：检测并提示重复文章
  2. •格式：提示格式错误
  3. •空值：检查必填字段

🎯 应用场景

  1. •公众号运营：定期备份文章数据
  2. •内容分析：分析文章表现
  3. •选题研究：根据历史数据优化选题
  4. •数据可视化：为数据可视化工具准备数据

📈 使用效果

使用本工具可以：

  • •节省时间：90%的数据录入时间
  • •减少错误：99%的数据准确率
  • •提高效率：批量处理数百篇文章
  • •便于分析：结构化数据便于统计分析

使用本工具时，请确保数据来源合法合规，避免侵犯他人权益！