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拆分： - Onboard → references/onboard.md - 学习飞轮 → references/learn-edits.md - 效果复盘 → references/effect-review.md SKILL.md 只保留主管道（写文章）+ 错误处理。 重编号： - 去掉 0, 2.5, 3.5, 3.75, 7.5 等补丁式编号 - Step 1-8 连续编号，子步骤用 a/b/c 新增行为声明区（学习 gstack preamble 模式）： - 角色、模式、降级原则一次性声明 - 完成协议：DONE / DONE_WITH_CONCERNS / BLOCKED / NEEDS_CONTEXT - 辅助功能用 读取: references/xxx.md 按需加载 - frontmatter 新增 allowed-tools 结构：11 个 section header（原 34 个），Agent 认知负荷大幅降低。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# 效果复盘
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**触发**：用户问"文章数据怎么样"、"效果复盘"、"看看表现"
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/fetch_stats.py --days 7
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```
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脚本会：
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1. 调微信数据分析 API 拉取最近 7 天的文章阅读数据
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2. 匹配 history.yaml 中的文章记录
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3. 回填 stats 字段（阅读量、分享量、点赞量、阅读率）
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回填后，分析数据并给出建议：
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- 哪篇文章表现最好？为什么？（标题策略？选题热度？框架类型？）
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- 哪篇表现不好？可能的原因？
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- 对后续选题/标题/框架的调整建议
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这些分析会影响下次运行时 Step 2 的偏好参考。
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