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Yuzhiran Dev 52564ad036 fix: 今日新增筛选统计不准 + LLM提示词动态当前日期 + 微信配图按选题生成

topics.html:
- 今日新增筛选时全量拉取 allTopics 用于保持 stats 统计正确，todayTopics
  存储服务端日期过滤结果
- filteredTopics 对 'today' 返回 todayTopics，不按不存在的 status 过滤

writer.py/research.py/outline.py:
- 所有 LLM 提示词注入今天的动态年月日（datetime.now）
- 禁用过时数据的年份改为动态 {当前年-1}-{当前年}
- 每个论点必须配真实最新案例+数据来源

writer.py WeChat 配图:
- 从 null placeholder 改为动态 SVG，展示选题标题+领域
- 标题自动换行（24字/行），附蓝色装饰条 + 渐变背景

2026-05-18 06:25:47 +08:00

2.7 KiB

Raw Blame History

研究笔记：从笔记到创作：一套完整的知识生产流水线

选题信息

ID: C01
领域: 个人知识工厂
核心观点: 输入-整理-输出是三条独立生产线，很多人卡在第一步因为没有建立加工环节
受众痛点: 看了很多书和文章但写不出东西，知识没有转化为产出
独特视角: 用流水线思维把知识管理拆解为具体工序和SOP

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2025年12月7日 · 如:从法 (遵守法令);从听 (听从);从谏 (听从谏言);从教 (听从教导) (7) 采取某一种办法或原则 [in a certain manner or according to a certain principle]。如:从严，一切从简词性变化从従 …

研究发现摘要（LLM 生成）

研究发现

洞察1：知识生产的核心挑战不是输入量，而是缺乏中间加工环节。许多人的知识管理流程直接从“输入”跳到“输出”，导致信息碎片化无法转化为有价值的产出。就像工厂流水线，只有将输入、整理、输出拆解为独立工序（如笔记分类、关键点提炼、思维导图等），才能系统化地提升生产效率。

洞察2：优秀的知识工作者往往具备“加工思维”，他们会主动对原始信息进行重组、分析和创造性处理。例如，将多篇文章的核心观点提炼成思维导图，再结合个人经验形成独特见解。这种加工过程是知识转化为创作的关键桥梁。

后续研究方向：

如何设计更高效的“加工环节”SOP，适用于不同领域的知识工作者？
现有工具（如Notion、Obsidian）是否能更好地支持流水线式的知识管理？

生成时间：2026-05-14

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