☁️ fengyun-publish

Name: fengyun-publish
Author: duliangkuan

单人 AI 公众号〈研究 Agent 的云〉的端到端写作发布流水线
_{选题 · 调研 · 写稿 · 三轨评审 · 排版 · 配图 · 推草稿 — 19 步全自动落到草稿箱,只留最后一击给人}

这是什么 · 架构 · 19 Step · 快速开始 · 关于作者 · 支持作者

这是什么

一个端到端的 AI 公众号写作发布流水线,Python + Claude Code skill 编排。从「热点选题 → 深度调研 → 写稿 → 三轨评审 → 排版 → 封面 → 推草稿」一共 19 步,产出直接落到微信公众号草稿箱,作者只需要在手机上做最后一次审阅 + 发布。

为谁建:对标数字生命卡兹克,一个人运营 AI 赛道公众号「研究 Agent 的云」(微信号 FengYunAgent)。

不是 prompt 链,是工业流水线:

19 个 BLOCKING Step + 物理 gate.py 拦截(任一 step 没真跑过都通不过)
三轨独立 critic 投票(数字分 + 灵魂判断 + 挂名意愿),互不知晓彼此 verdict
8 项 fake-pass 防伪字段(防主线程拍脑袋写占位)
全自动 critic-revise loop,3 轮后走 auto_partial_pass / auto_abort 不等人
Round 25 文内图强制非空 + assets/placeholder-sketch.png 兜底,绝不发裸文

架构

🔍 图太密看不清? 点击图片打开原图(矢量图,浏览器里 Ctrl+滚轮无限放大),或到 项目官网全屏缩放查看。
源 SVG:docs/architecture.svg · 完整版(更详细):docs/architecture_full.svg

5 个 Layer 自下而上:

Layer	名字	核心组件	状态
A	数据层	aihot · we-mp-rss · RSSHub · TrendRadar · arxiv · corpus · db.sqlite · parquet 特征矩阵	✅ LIVE
B	决策层	ITI 选题 → 写稿 → harness 评分 → lint → 三轨 critic → gate 保安	✅ LIVE
C	渲染层	`layout_rules` huashu 排版 + 7 模板封面 + 内文图 + placeholder 兜底	✅ LIVE
D	发布层	微信公众号 API + Cloudflare Worker 反代 + 运行日志 + 审计	✅ LIVE
E	反馈层	数据飞轮 · `flywheel_report.py` + force_ship 学习回路	✅ LIVE(baseline 193→198)

Pipeline 19 Step(以 `WRITE_AGENT.md` 为权威)

Step	名字	脚本 / Skill
-1	北极星填空	`output/runs/<slug>.runlog.jsonl` 第一行
0	Voice DNA + corpus 必读	`fengyun-writer` skill
0.1	Style 路由	frontmatter `style:`
1.0	ITI I-1 广搜聚合候选	`tools/iti_collect.py`
1.x	topic_recommender 排序 + 7 天去重	`tools/topic_recommender.py` · `tools/event_dedup.py`
1.1	自动选题 + slug	runlog 写入
1.5	开头 harness + dogfood gate	`tools/opening_signal.py` · `tools/opening_dedup.py`
2	ITI I-2 深搜调研	`tools/iti_explore.py`
3	fengyun-writer 写完整稿	`fengyun-writer` skill
3.3	标题 harness	`tools/title_signal.py` · `tools/title_dedup.py`
3.5	ending harness	`tools/ending_signal.py` · `tools/ending_dedup.py`
4	fengyun_lint 机械层	`tools/fengyun_lint.py`
4.5	humanizer-zh 去 AI 味	`humanizer-zh` skill
5	王小波语感预审	`wangxiaobo-perspective` skill
6	三轨 critic vote(详见下节)	`tools/critic_vote.py` · `tools/sop_v2_1.py`
7.1	配图候选位置预筛	`tools/illustrate_decider.py::pick_candidates`
7.2	花叔 Mode 2 配图决策(BLOCKING)	`huashu-image-curator` skill
7.3	内文图 Seedream 生成	`tools/illustrate_decider.py::generate_from_decision`
7-cover	封面生成	`tools/generate_cover_by_template.py`
8	排版 + 推草稿(gate 守门)	`tools/post_fengyun_publish.py`
9	报告 + audit log	`tools/verify_audit.py`

三轨 Critic + Gate 物理保安

三轨独立评委

Track	评什么	阈值	实现
A · 数字分	综合爆款率预测(0-100)	≥ 60 PASS	`tools/sop_v2_1.py`(5 维加权 + style_match 25% 混合)
B · 灵魂判断	ship / not_ship(花叔视角)	binary	`huashu-perspective` skill
C · 挂名意愿	这是不是风云会写的开头	binary	`content-judge` skill(独立第三方,Round 24 fork)

门控树(`tools/critic_vote.py::gate_tree`)

A 缺            → abort(工具链断)
A < 60          → revise
C reject        → revise(C 硬否决,founder verdict 优先)
C pass + B pass → ship
C pass + B reject → human_gate(3 轮 revise 后)
B skip + C skip → pass(System A 单轨兜底)

3 轮 revise 后自动出口(Round 24):末轮 A≥65 → auto_partial_pass(继续 Step 7-8);A<65 → auto_abort(不推草稿)。

Gate 物理保安(`tools/gate.py`)

PreToolUse hook,主线程调 post_fengyun_publish.py 之前拦一刀:

11 组 pass_flag 必须全 true(writer / title / ending / lint / humanizer / wangxiaobo / critic_vote / huashu_decision / cover / image)
8 项 fake-pass 防伪:每个 step 不仅要 *_pass: true,还要 *_real_run: true + *_source 字段,source 内容必须匹配正则
Round 25 image 硬规则:image_paths 非空 + 每文件 size ≥ 5 KB + image_at_h2_indices 必填
R18 自我暴露分级:P0(自暴 AI 身份)→ aborted_r18 立即终止
缺任一 → sys.exit(2) 阻断 Claude 调用

技术栈

语言

Python 3.x — 48 个 tools/ 脚本,15,016 行
PowerShell 5.1 — preflight / run_trendradar / run_rsshub / headless_ship

关键库(从 import 归纳,暂无 requirements.txt)

pandas · numpy — 评分特征 + parquet 读写
anthropic — Claude API
python-dotenv — 凭证加载
urllib.request — 微信 API 直连(避开 requests 减少依赖)
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — Seedream 并发出图
xml.etree.ElementTree — RSS 解析

外部服务

服务	用途	凭证字段
微信公众号 API	推草稿 + 素材上传	`WECHAT_APPID` · `WECHAT_SECRET`
Cloudflare Worker 反代	自建,解决官方代理不稳	`mp-proxy-worker.dufengyun12.workers.dev`
火山引擎方舟 Seedream	封面 + 内文图生成	`VOLCENGINE_IMAGE_KEY`
Anthropic Claude	所有 skill 底层	`ANTHROPIC_API_KEY`
aihot REST API	I-1 广搜信源	免费
we-mp-rss(Docker localhost:8001)	16 个公众号 Atom feed	扫码 cookie,~80 小时有效
RSSHub(Docker localhost:1200)	B 站 / 知乎 feed	浏览器 cookie 注入,见 `docs/rsshub_cookie_setup.md`
TrendRadar	综合日报	`D:\Dev\TrendRadar` 本地子项目
arxiv · smol.ai	学术 + 英文 newsletter	免费
飞书 Lark Base	数据飞轮表(v0)	`LARK_*`

目录结构

fengyun-publish/
├── tools/              48 个核心脚本(写稿/lint/critic/排版/封面/推送)
├── output/             运行产物(大部分 gitignore,仅 diagrams + 部分 patch 入 git)
├── docs/               技术决策文档(SPEC_ROUND25 / LAYOUT_RULES / rsshub 教程)
├── reports/            Phase 1-18 调研报告(80+ 篇沙盒辩论结果)
├── vendor/             开源依赖 clone(gitignore,各自有 .git)
├── assets/             静态资源(placeholder-sketch.png Round 25 兜底)
├── mp-proxy-worker/    Cloudflare Worker 反向代理源码
├── bin/                编译工具(md2wechat.exe gitignore)
├── WRITE_AGENT.md      ⭐ 系统级宪法(19 Step 全流程,最高优先级)
├── CLAUDE.md           项目级上下文(关键路径 + 决策记录)
├── PLAN.md             v2 实施方案
├── NORTH_STAR.md       北极星(两大核心模块)
└── PHASE1_FACTS.md     2730 篇 KOL 数据分析事实

注:KOL 语料(原 corpus/ 目录,kazik/baoyu/saiboshanxin/huashu 等
第三方文章节选)与历史草稿(output/drafts/、output/research/)
不随本开源仓库一同分发,详见 NOTICE.md。

快速开始

前提:Windows + PowerShell · Python 3.x · Docker · Claude Code CLI。

1. clone + 装依赖

git clone https://github.com/duliangkuan/fengyun-publish.git
cd fengyun-publish
pip install -r requirements.txt

2. 配凭证

copy .env.example .env
# 填入:WECHAT_APPID / WECHAT_SECRET / VOLCENGINE_IMAGE_KEY / ANTHROPIC_API_KEY 等

3. 启动 Docker 容器

# we-mp-rss(公众号 feed)
docker run -d --name we-mp-rss -p 8001:8001 ghcr.io/rachelos/we-mp-rss:latest

# RSSHub(B 站/知乎,需 cookie)
# 详见 docs/rsshub_cookie_setup.md

4. preflight 全绿

.\tools\preflight.ps1

7 项 P0 必须全 PASS / WARN。任一 FAIL 必须先修。

5. 触发 ship(在 Claude Code 主对话中)

通过 fengyun-publish skill 触发(自然语言即可):

「ship 一篇关于 Claude Code Auto Mode 的稿子」

主线程会自动跑完 19 Step,最后把草稿落到微信公众号草稿箱,作者在手机上做最后一次审阅 + 发布。

关键概念

词	含义
huashu(花叔)	项目内固定指克制版排版,暖象牙底 `#FAF9F5` + 陶土橙 `#D97757`。Round 21 锁定为唯一活跃渲染路径
fengyun(风云)	项目作者笔名 + 公众号主理人;脚本前缀
ITI	Information-Title-Information,风云自创三段漏斗:I-1 广搜 → T 数据驱动选题 → I-2 深搜
critic 三轨	Track A 数字分 + Track B 灵魂判断 + Track C 挂名意愿,gate_tree 投票
Round	系统迭代轮次(当前 26);通常对应一次重要机制改动
Phase	项目宏观阶段(当前 18 活跃);对应 `reports/phaseN_*.md` 调研
gate	物理门控保安(`tools/gate.py`),PreToolUse hook 拦截
SOP	critic 多维评分系统(`tools/sop_v2_1.py`)
NORTH_STAR	永不自动化的红线:草稿箱最后一击必须人手完成

Phase 进度

Phase	主题	状态
1	语料 + skill 装机	✅ LIVE
2	端到端手工验证	✅ LIVE
3	自动化 + 自评层骨架	✅ LIVE
4	critic 沙盒辩论 + 反馈环	✅ LIVE
5	封面 + 配图系统	✅ LIVE
6	排版深度优化	✅ LIVE
7	封面模板 5→7 + 100% 实测	✅ LIVE
8	信源升级(22→52)	✅ LIVE
9	critic-revise loop 修复	✅ LIVE
10-16	上云调研	⏸ 暂停等本地完善
17	RSSHub 信源迁移	✅ LIVE
18	Feed 健康诊断	✅ LIVE(最新)

不在 git 里的东西(clone 后缺什么)

类别	路径	怎么补
🔴 凭证	`.env` · `tools/.wechat_token.json`	见 `.env.example` 填
📦 数据库	`db.sqlite`(437 MB,2730 篇 KOL metrics)	重跑数据采集,或从作者本地备份恢复
📦 特征矩阵	`*.parquet`(7 个)	由脚本从 `db.sqlite` 重算
📦 KOL 语料	`corpus/` 整目录(开源版已移除)	自行抓取,遵守版权
🔁 开源依赖	`vendor/`(5 个子项目)	各自 git clone
🛠️ 二进制工具	`bin/md2wechat.exe`	重新编译 / 下载
🗑️ 中间态	`output/runs/` · `output/render/` · `output/images/`	跑一次 pipeline 自动生成

安全说明

绝不把 .env 或 tools/.wechat_token.json 提交到 git(已被 .gitignore 拦截)
微信 access_token 7200 秒有效,本地缓存安全
若复用本管道做自己的公众号,抓取的 KOL 文章请勿对外公开分发(版权敏感),仅供本机风格分析用
任何 cookie 字符串(B 站 / 知乎 / 公众号)只放本地 Docker 环境变量

🤝 关于作者

风云,公众号「研究 Agent 的云」主理人。一个人运营 AI 赛道公众号,
所有发出的文章都是用这套 pipeline 跑出来的——README 里你看到的每一个 step,
都是在我自己公众号上反复试过的活物,不是设计草稿。

这是我的第一个 MIT 开源项目,欢迎 ⭐ star / 提 issue / 拍砖 / PR。

渠道	怎么找到我
📰 公众号	研究 Agent 的云(微信搜索关注)
💬 微信号	`FengYunAgent`(加好友请备注「来自 GitHub」)
📧 邮箱	[email protected]
🐙 GitHub	@duliangkuan

📱 公众号 · 个人微信 · 交流群 · 支持作者

如果这个项目对你有帮助:
关注公众号 → 看真实在跑的产出长什么样;
加个人微信 → 1v1 聊技术或运营,备注「来自 GitHub」会优先通过;
加交流群 → 和其他独立 AI 公众号主理人一起聊;
觉得值 → 请我喝杯咖啡 ☕,但 star 更值钱。

关注公众号	加个人微信	加交流群	请我喝咖啡 ☕

_{研究 Agent 的云}	_{FengYunAgent · 备注 GitHub}	_{群活码 · 不定期更新}	_{这一杯让我多写几个 Step}

📜 License

衍生作品请保留 NOTICE.md 里的致谢清单(卡兹克 / 宝玉 / 花叔 / 赛博禅心)。