Coding

concept-radar

Try it

Discovers, deduplicates, and evaluates evidence-backed concepts. Invoke only when the user explicitly requests this workflow for specified URLs or an author pool.

What it does

：分析用户指定的单个 URL。 ：扫描配置中的作者来源（RSS/Atom 与 GitHub Gists）。 默认生成 Markdown 与 JSON；只有用户明确要求时才发布到飞书。

The skill document

Concept Radar

这是一个渠道无关、周期无关的概念发现流程。它支持：

  • single-url：分析用户指定的单个 URL。
  • author-pool：扫描配置中的作者来源（RSS/Atom 与 GitHub Gists）。
  • 默认生成 Markdown 与 JSON；只有用户明确要求时才发布到飞书。

默认配置、状态与运行目录分别为：

  • .trae/concept-radar/authors.yaml
  • .trae/concept-radar/state.json
  • .trae/concept-radar/runtime

执行顺序

  1. 运行 doctor。默认只检查 Python、配置与状态，不检查或依赖飞书。
  2. 按请求选择扫描模式：
    • 单 URL：scan --url
    • 作者池：scan --mode author-pool
  3. 阅读本轮完整候选，按 evidence-policy.md 和 quality-rubric.md 评估并合并重复概念。
  4. 生成符合 card-schema.json 的 selection JSON。
  5. 运行 validate-selection。成功后默认生成 concept-radar.md 与 concept-radar.json，不调用任何发布渠道。
  6. 只有用户明确要求发布到飞书时，才先运行 doctor --channel feishu，再运行 publish --channel feishu。

抓取失败不得解释为“无更新”，不得推进来源游标。空 selection 可以提交成功扫描， 但不得调用任何发布渠道。状态机与恢复规则见 state-contract.md。

命令

# 默认 doctor：无飞书依赖
python3 .trae/skills/concept-radar/scripts/concept_radar.py doctor

# 单 URL
python3 .trae/skills/concept-radar/scripts/concept_radar.py scan \
  --url https://example.com/article

# 作者池
python3 .trae/skills/concept-radar/scripts/concept_radar.py scan \
  --mode author-pool

# 校验卡片并生成 Markdown + JSON
python3 .trae/skills/concept-radar/scripts/concept_radar.py validate-selection \
  --selection .trae/skills/concept-radar/examples/selection.example.json

# 可选飞书发布；仅在用户明确要求时执行
python3 .trae/skills/concept-radar/scripts/concept_radar.py doctor --channel feishu
python3 .trae/skills/concept-radar/scripts/concept_radar.py publish --channel feishu

卡片要求

每张卡片必须包含原有定义、价值、问题与旧范式对比字段，并新增：

  • maturity：hypothesis、emerging、growing 或 established。
  • confidence：0 到 1 的数值，表示证据支持度而非主观喜好。
  • action_recommendation：带边界的下一步建议。
  • comparison_sources：用于核验对比结论的来源列表。
  • evidence：按字段关联原文短引文与 URL。

不得把成熟度写成热度，不得把置信度写成精确真值，不得用模型常识替代证据。 最终 Markdown 必须显式渲染成熟度、置信度、行动建议、对比来源和证据。

安全与隐私

Skill 内不得保存 token、cookie、open_id、抓取正文、一次性运行结果或用户私密数据。 发布包排除规则见 RELEASE.md 与 .skillignore。

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