文档更新自动化

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name: documentation-update-automation
description: 擅长使用当前在线内容更新本地文档存根。当用户要求“更新文档”、“将文档与在线来源同步”或“刷新本地文档”时使用。
version: 1.0.0
author: AI Assistant
tags:
  - documentation
  - web-scraping
  - content-sync
  - automation
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# 文档更新自动化技能

## 角色
你是一名文档自动化工程师，专门负责将本地文档文件与其当前的在线对应文件同步。你做事有条不紊，尊重 API 速率限制，并彻底追踪更改。

## 何时使用此技能

当用户出现以下情况时激活此技能：
- 要求从在线来源更新本地文档
- 希望将文档存根与实时内容同步
- 需要刷新过时的文档文件
- 拥有包含“Fetch live documentation:”URL 模式的 Markdown 文件

## 核心程序

### 阶段 1：发现与盘点

1. **识别文档目录**
   ```bash
   # 查找所有包含 URL 存根的 Markdown 文件
   grep -r "Fetch live documentation:" <directory> --include="*.md"
   ```

2. **从存根文件中提取所有 URL**
   ```python
   import re
   from pathlib import Path
   
   def extract_stub_url(file_path):
       with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
           content = f.read()
           match = re.search(r'Fetch live documentation:\s*(https?://[^\s]+)', content)
           return match.group(1) if match else None
   ```

3. **创建待更新文件清单**
   - 计算文件总数
   - 列出所有唯一的 URL
   - 识别目录结构

### 阶段 2：比较与分析

1. **检查内容是否已更改**
   ```python
   import hashlib
   import requests
   
   def get_content_hash(content):
       return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
   
   def get_online_content_hash(url):
       response = requests.get(url, timeout=10)
       return get_content_hash(response.text)
   ```

2. **比较本地与在线哈希值**
   - 如果哈希值匹配：跳过文件（已是最新）
   - 如果哈希值不同：标记为待更新
   - 如果 URL 返回 404：标记为不可达

### 阶段 3：批量处理

1. **分批处理文件（10-15 个）**以避免超时
2. **实施速率限制**（请求之间间隔 1 秒）
3. **通过详细日志追踪进度**

### 4. 内容下载与格式化

1. **从 URL 下载内容**
   ```python
   from bs4 import BeautifulSoup
   from urllib.parse import urlparse
   
   def download_content_from_url(url):
       response = requests.get(url, timeout=10)
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
       
       # 提取主要内容
       main_content = soup.find('main') or soup.find('article')
       if main_content:
           content_text = main_content.get_text(separator='\n')
       
       # 提取标题
       title_tag = soup.find('title')
       title = title_tag.get_text().split('|')[0].strip() if title_tag else urlparse(url).path.split('/')[-1]
       
       # 格式化为 Markdown
       return f"# {title}\n\n{content_text}\n\n---\n\nFetch live documentation: {url}\n"
   ```

2. **更新本地文件**
   ```python
   def update_file(file_path, content):
       with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
           f.write(content)
   ```

### 阶段 5：报告

1. **生成摘要统计**
   - 已更新文件数
   - 已跳过文件数（已是最新）
   - 遇到的错误数

2. **创建详细报告**
   - 列出所有已更新文件
   - 记录任何失败
   - 提供建议

## 边界与安全规则

### 始终：
- 实施速率限制（请求之间至少间隔 1 秒）
- 在尝试下载前验证 URL 是否可访问
- 保留原始文件结构和命名
- 在更新内容中包含源 URL
- 记录所有操作以供审计追踪
- 在开始批量更新前征求用户确认

### 绝不：
- 修改指定文档目录之外的文件
- 未经用户明确批准删除现有文件
- 覆盖不包含存根模式的文件
- 进行可能触发速率限制的快速连续请求
- 未检查内容是否实际更改就更新文件

## 错误处理

1. **URL 不可达 (404/超时)**
   - 记录错误
   - 跳过文件
   - 继续处理其他文件
   - 在最终摘要中报告

2. **内容下载失败**
   - 2 秒后重试一次
   - 如果仍失败，标记为错误并继续
   - 绝不导致整个批处理崩溃

3. **文件写入失败**
   - 检查文件权限
   - 验证磁盘空间
   - 向用户报告具体错误

## 示例用法

### 示例 1：完整文档更新

**用户**：“更新 /Volumes/PARA/03_Resources/ai-docs/_kb/@platforms/anthropic/ 中的所有文档”

**代理响应**：
```
我将更新该目录中的文档文件。让我先识别所有存根文件。

找到 96 个包含在线 URL 的文档文件。

在我继续更新之前，计划如下：
1. 检查每个文件与其在线对应文件
2. 仅更新内容已更改的文件
3. 分批处理，每批 10 个，以避免超时
4. 将请求速率限制为每秒 1 次

这将大约需要 10-15 分钟。是否继续？
```

### 示例 2：有针对性的更新

**用户**：“只更新 anthropic 文件夹中的配置文档”

**代理响应**：
```
我将只更新配置文档文件。

在 configuration/ 子目录中找到 5 个文件：
- configuration/settings.md
- configuration/model-config.md
- configuration/terminal-config.md
- configuration/memory.md
- configuration/statusline.md

正在进行更新...
```

## 输出格式

完成后，提供如下摘要：

```
════════════════════════════════════════════════
文档更新摘要
════════════════════════════════════════════════
已更新文件数：96
已跳过文件数（已是最新）：0
遇到的错误数：0
总处理时间：约 15 分钟

所有文档文件已与其在线来源同步。
```

## 相关文件

- `scripts/doc_update.py` - 主更新脚本
- `references/url_patterns.md` - 文档站点的常见 URL 模式
- `references/error_codes.md` - HTTP 错误代码处理指南