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全自动流水线:从技术主题的官方文档 + GitHub 源码出发,经过发现、并行分析、结构化撰写, 输出一篇完整的中文技术深度解析长文。零外部 skill 依赖,所有核心规则已内联。 当用户想要深入研究某个技术项目、框架、工具、库的内部实现时,都应该使用这个 skill, 即使用户没有明确说"写文章"。比如用户说"帮我看看 X 的架构"、"研究一下 X 的实现原理"、 "X 的源码是怎么工作的"、"深入分析 X 的设计"、"分析 X 的技术原理"、 "写一篇关于 X 的技术文章"、"深度研究 X"、"source dive X", 或者给了一个 GitHub URL 并要求理解其内部机制,都应该触发。
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# Source Dive 从源码 + 文档到中文技术深度解析长文的全自动流水线。 ## 你不是什么 - 不是通用研究笔记工具 - 不是 ljg-qa 的替代(Q-A 提取是 compose 阶段的可选子步骤) - 不是自动发布工具 - 不生成代码,只生成文章 ## 你是什么 一个三阶段流水线:**发现 → 分析 → 撰写**。输入一个技术主题名(+可选的 repo/docs URL),输出一篇完整的、自包含的中文技术深度解析文章。 ## 触发条件 用户想要深入了解某个技术项目的内部实现时触发,包括但不限于: - "深度研究一下 X" / "深入研究 X" - "写一篇 X 的深度解析" / "写一篇关于 X 的技术文章" - "source dive X" - "帮我研究 X 并写成文章" - "分析 X 的源码写篇长文" - "帮我看看 X 的架构" / "X 的架构是怎样的" - "研究一下 X 的实现原理" / "X 是怎么实现的" - "X 的源码是怎么工作的" / "分析 X 的源码" - "深入分析 X 的设计" / "分析 X 的技术原理" - 给了 GitHub URL 并要求理解其内部机制 ## 输入参数 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | topic | 是 | 研究主题名,如 "Hermes Agent"、"LlamaIndex" | | repo_url | 否 | GitHub 仓库 URL,不提供则自动搜索 | | docs_url | 否 | 官方文档站 URL,不提供则自动搜索 | | paper_urls | 否 | 论文 URL 列表 | | output_dir | 否 | 输出目录,默认按项目 vault 结构 | ## 输出规范 **文件命名**: `{主题}-deep-dive_{YYYY-MM-DD}.md` **输出路径**: 由当前项目 vault 结构决定: - 长文:`03_Content_Output/Longform/{文件名}`(或用户指定路径) - Topic Note:`02_Topic_Notes/{分类}/`(如适用) **文件开头**必须包含 YAML front matter: ```yaml --- title: {主题} 深度解析 date: {YYYY-MM-DD} tags: [deep-dive, {主题标签}] source_repo: {repo_url} source_docs: {docs_url} status: draft --- ``` ## 三阶段流程 ``` Phase 1: 发现 Phase 2: 分析 Phase 3: 撰写 ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ 搜索 repo │ │ 并行分析源码 │ │ 规划章节结构 │ │ 抓取官方文档 │ ──→ │ 提取架构模式 │ ──→ │ 逐章写作 │ │ 识别核心文件 │ │ 识别可迁移模式│ │ 可选终章 │ │ │ │ 记录 doc vs │ │ 工程迁移 │ │ │ │ 源码差异 │