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description: 搜索个人素材库中的真实经历
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# 素材搜索

## 核心价值

**降低AI味的关键**: 使用**真实的个人经历和素材**,而非100%生成内容。


## 功能说明

在个人素材库(`materials/`)中搜索与当前写作主题相关的:
- 社交媒体动态(即刻/微博/Twitter导出的CSV/JSON)
- 过往文章片段
- 个人笔记和思考
- 真实使用体验记录

**AI的角色**:
- 使用 **Grep 工具**搜索关键词
- 找到相关素材后展示给用户
- **不编造**,只使用真实存在的内容


## 素材库结构

```
materials/
├── raw/                 # 原始导出文件
│   ├── jike_export_2025-01.csv
│   ├── weibo_export_2024-12.json
│   ├── twitter_archive.json
│   └── notes_2024.md
├── indexed/             # 已索引的素材(可选)
│   ├── topics/
│   │   ├── ai-tools.md
│   │   ├── programming.md
│   │   └── ...
│   └── index.json       # 素材索引(可选)
└── archive/             # 归档的旧素材
```


## 输入方式

### 方式1: 基于当前项目自动搜索
```
/collect
```
AI会读取当前项目的 specification.md,提取主题关键词自动搜索。

### 方式2: 指定关键词
```
/collect Claude Code 使用体验
```

### 方式3: 指定多个关键词(OR搜索)
```
/collect "AI编程" OR "代码助手" OR "Cursor"
```


## 处理流程

### 1️⃣ 确定搜索关键词

**场景A: 无参数(自动推断)**

1. 读取 `specification.md`
2. 提取主题关键词
3. 向用户确认搜索词

**示例:**
```
📋 当前项目: Claude Code vs Cursor 评测

🔍 我将搜索以下关键词:
- "Claude Code"
- "Cursor"
- "AI编程" / "代码助手"
- "编程工具" / "IDE"
- "效率" / "开发体验"

❓ 是否需要补充或修改关键词?
(直接回车使用默认关键词)
```

**场景B: 用户指定关键词**

直接使用用户提供的关键词。


### 2️⃣ 执行搜索

**搜索策略:**

#### A. 先搜索indexed目录(如果存在)
```bash
# 使用 Grep 工具搜索
Grep pattern="Claude Code|Cursor" path="materials/indexed/"
```

**优势**: 已整理的素材,质量更高

#### B. 再搜索raw目录(原始素材)
```bash
Grep pattern="Claude Code|Cursor" path="materials/raw/"
```

**处理不同格式:**
- **CSV**: 即刻导出格式,搜索"内容"列
- **JSON**: 微博/Twitter导出,搜索text字段
- **Markdown**: 笔记文件,全文搜索


### 3️⃣ 展示搜索结果

**输出格式:**

```
🔍 素材搜索结果

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
找到 5 条相关素材:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 素材 1: [即刻动态 - 2025-01-10]
来源: materials/raw/jike_export_2025-01.csv

内容:
"""
试用了一周 Claude Code,感觉比 Cursor 更理解我的意图。
今天重构一个老项目,Claude 直接看懂了我的架构,
Cursor 还需要我多解释几遍。不过 Cursor 的补全速度确实更快。
"""

相关度: ⭐⭐⭐⭐⭐
可用场景: 真实使用体验对比

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 素材 2: [即刻动态 - 2024-12-28]
来源: materials/raw/jike_export_2024-12.csv

内容:
"""
Cursor 的价格涨到 $20/月了,有点贵。
虽然确实好用,但作为独立开发者压力有点大。
考虑换其他方案。
"""

相关度: ⭐⭐⭐⭐
可用场景: 价格敏感度讨论

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 素材 3: [个人笔记 - 2025-01-05]
来源: materials/raw/notes_2024.md

内容:
"""
### AI编程工具测试记录

测试了5个AI编程工具,目前 Cursor 和 Claude Code 是最好的两个。

- Cursor: 快,但有时候太激进,会改不该改的代码
- Claude Code: 慢一点,但更谨慎,理解能力更强
- Copilot: 最稳定,但创新不足

结论: 新项目用 Claude,维护老项目用 Cursor。
"""

相关度: ⭐⭐⭐⭐⭐
可用场景: 多工具对比,使用建议

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 素材 4: [微博 - 2024-11-20]
来源: materials/raw/weibo_export_2024-12.json

内容:
"""
今天被 AI 编程助手坑了,Cursor 自动补全了一段代码,
我没仔细看就提交了,结果引入了一个严重 bug。
教训: AI 再智能也要人工review。
"""

相关度: ⭐⭐⭐
可用场景: 注意事项,风险提示

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 素材 5: [即刻动态 - 2024-10-15]
来源: materials/raw/jike_export_2024-10.csv

内容:
"""
有没有人用过 Claude Code? 看介绍挺好的,
但不知道实际效果怎么样,求推荐。
"""

相关度: ⭐⭐
可用场景: 侧面反映用户关注点

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📊 搜索统计:
- 搜索关键词: Claude Code, Cursor, AI编程, 代码助手
- 搜索范围: materials/raw/* + materials/indexed/*
- 找到结果: 5条
- 高相关度(⭐⭐⭐⭐⭐): 2条
- 中相关度(⭐⭐⭐⭐): 1条
- 低相关度(⭐⭐⭐): 2条
```


### 4️⃣ 保存搜索结果

**文件路径:**
```
workspaces/wechat/articles/001-claude-code-评测/materials-found.md
```

**文件格式:**
```markdown
# 素材搜索结果 - [项目名]

**搜索时间**: 2025-01-15 14:30
**搜索关键词**: Claude Code, Cursor, AI编程, 代码助手
**找到素材**: 5条


## 高相关度素材 (⭐⭐⭐⭐⭐)

### 素材 1: 真实使用体验对比
**来源**: materials/raw/jike_export_2025-01.csv
**日期**: 2025-01-10

**原文**:
"""
试用了一周 Claude Code,感觉比 Cursor 更理解我的意图。
今天重构一个老项目,Claude 直接看懂了我的架构,
Cursor 还需要我多解释几遍。不过 Cursor 的补全速度确实更快。
"""

**可用场景**:
- 引入真实案例
- 支持"理解力 vs 速度"的对比
- 降低AI味(真实动态)

**使用建议**:
可以改写为: "在笔者的实际使用中,重构一个老项目时..."


### 素材 3: 多工具对比记录
**来源**: materials/raw/notes_2024.md
**日期**: 2025-01-05

[同样格式]


## 中相关度素材 (⭐⭐⭐⭐)

[...]


### 5️⃣ 素材充分性评估

> **核心理念**: 评估素材质量和数量，预测文章质量，避免素材不足导致返工

在保存搜索结果后，AI 必须进行素材充分性评估：

#### A. 素材统计

**自动统计找到的素材**：

```
📊 素材类型分布：
- 个人经历/使用体验：【X】条
- 数据/测试结果：【X】条
- 观点/思考：【X】条
- 其他参考：【X】条

总计：【X】条
```

#### B. 充分性评级

**基于素材数量和质量，进行 A/B/C/D 评级**：

**🟢 A级（优秀）**：
- ✅ 素材数量 ≥ 10 条
- ✅ 涵盖文章核心论点 100%
- ✅ 个人经历占比 ≥ 60%
- ✅ 有具体数据和测试结果

**预期效果**：
- **AI 检测率**：< 20%
- **文章质量**：高
- **返工概率**：低
- **建议写作模式**：🎓 教练模式

**🟡 B级（良好）**：
- ✅ 素材数量 5-9 条
- ✅ 涵盖核心论点 70-90%
- ⚠️ 个人经历占比 40-60%
- ⚠️ 有部分数据支撑

**预期效果**：
- **AI 检测率**：20-30%
- **文章质量**：中上
- **返工概率**：中
- **建议写作模式**：🔄 混合模式

**🟠 C级（及格）**：
- ⚠️ 素材数量 2-4 条
- ⚠️ 涵盖核心论点 50-70%
- ⚠️ 个人经历占比 20-40%
- ⚠️ 数据支撑不足

**预期效果**：
- **AI 检测率**：30-40%
- **文章质量**：中等
- **返工概率**：高
- **建议**：补充素材或降低质量预期
- **建议写作模式**：⚡ 快速模式（接受较高 AI 味）

**🔴 D级（不足）**：
- ❌ 素材数量 < 2 条
- ❌ 涵盖核心论点 < 50%
- ❌ 几乎无个人经历
- ❌ 无数据支撑

**预期效果**：
- **AI 检测率**：> 40%
- **文章质量**：低
- **返工概率**：极高
- **强烈建议**：暂停写作，先积累素材

#### C. 缺失分析

**识别未找到素材的关键点**：

**示例输出**：
```
⚠️ 素材缺失分析：

未找到素材的关键论点：

1. 【性能对比数据】
   - Brief 中要求对比两者的速度
   - 当前状态：无真实测试数据
   - 建议：进行实际测试，或搜索公开评测报告

2. 【价格敏感度讨论】
   - Brief 中要求分析性价比
   - 当前状态：仅有 1 条相关素材
   - 建议：补充搜索"价格|费用|性价比"关键词

3. 【团队协作场景】
   - Brief 中要求讨论团队使用
   - 当前状态：完全缺失
   - 建议：如无相关经历，可调整 brief 移除此部分
```

#### D. 综合评估报告

**完整输出格式**：

```
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 素材充分性评估报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🎯 素材等级：【A / B / C / D】

📈 统计数据：
- 总素材数：【X】条
- 个人经历：【X】条（【X】%）
- 数据支撑：【X】条（【X】%）
- 论点覆盖：【X/X】个（【X】%）

📊 质量预测：
- 预期 AI 检测率：【X-X】%
- 文章质量预期：【高/中上/中等/低】
- 返工风险：【低/中/高/极高】

⚠️ 缺失分析：
【如有缺失，列出具体缺失点和建议】

💡 写作模式建议：
- 推荐模式：【🎓教练 / 🔄混合 / ⚡快速】
- 理由：【基于素材等级的说明】

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
```

#### E. 决策点：如何处理？

**基于评估结果，提供决策选项**：

```
🎯 接下来如何处理？

请选择：

1. ✅ 继续写作（A/B 级，素材充分）
   → 我将基于现有素材开始写作
   → 预期质量：【说明预期】

2. 📝 手动补充素材（针对缺失点）
   → 请告诉我你的补充计划：
     - 补充哪个缺失点？
     - 计划如何获取素材？（实测/搜索/回忆）
   → 补充后我会重新评估

3. 🔧 调整选题（避开素材弱点）
   → 建议调整方向：
     【具体建议，如去掉某个论点，调整角度】
   → 是否接受调整？

4. 🔍 重新搜索（使用新关键词）
   → 请提供新的搜索关键词
   → 我将搜索更多素材

5. ⏸️ 暂停项目（积累素材后再写）
   → 建议行动：
     - 实际使用/测试产品（【X】天）
     - 记录使用过程和数据
     - 导入素材库后重新执行 /collect

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【如果是 A/B 级】推荐选择 1
【如果是 C 级】建议选择 2 或 3
【如果是 D 级】强烈建议选择 5

请输入 1 / 2 / 3 / 4 / 5，或说明你的想法
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
```

**⚠️ 强制等待**：AI 必须停在这里，等待用户输入！

#### F. 处理用户决策

**根据用户选择执行后续流程**：

**如果选择 1（继续写作）**：
```
✅ 确认继续。基于【X】级素材开始写作。

【如果是 B/C 级，给出质量提示】
⚠️ 提示：当前素材等级为【B/C】，预期 AI 味为【X%】
建议在写作时：
- 【具体建议1】
- 【具体建议2】

准备执行 /write 命令...
```

**如果选择 2（补充素材）**：
```
📝 收到补充计划：【用户输入】

请提供补充的素材：
- 方式1：直接粘贴素材内容
- 方式2：告诉我素材的位置，我去搜索
- 方式3：完成实测后，更新素材库，重新执行 /collect

补充完成后，我将重新评估素材充分性。
```

**如果选择 3（调整选题）**：
```
🔧 建议的调整方向：
【AI 基于缺失分析，给出具体调整建议】

是否接受此调整？(是/否)
【如果是】→ 更新 specification.md
【如果否】→ 请说明你的调整想法
```

**如果选择 4（重新搜索）**：
```
🔍 收到新关键词：【用户输入】

重新搜索中...
【执行步骤 2-5，显示新的搜索结果和评估】
```

**如果选择 5（暂停项目）**：
```
⏸️  项目已暂停。

建议行动清单：
【基于缺失分析，给出具体的素材积累建议】
- [ ] 【建议1】- 预计需要【X】天
- [ ] 【建议2】- 预计需要【X】天
- [ ] 【建议3】

完成后：
1. 将新素材导入 materials/ 目录
2. 重新执行 /collect [关键词]
3. 确认素材等级达到 A/B 级后，执行 /write

准备好时告诉我，祝素材收集顺利！
```


## 使用注意事项

1. **改写,不直接复制**
   - 原文是口语化社交媒体风格
   - 需要改写为文章适用的书面语
   - 保留核心观点和真实感

2. **标注真实性**
   - 可以使用"笔者在实际使用中..."
   - 不要虚构没有的细节

3. **补充时间背景**
   - 素材日期较早的,注意是否仍然适用
   - 工具版本更新可能导致体验变化


## 下一步建议

- [ ] 审阅素材,决定哪些可以用
- [ ] 开始撰写初稿 (`/write`)
- [ ] 如需更多素材,可补充搜索关键词重新执行
```


### 5️⃣ 用户确认

**AI询问:**
```
✅ 已保存搜索结果到: materials-found.md

❓ 接下来:
1. 回复 "继续" - 我将基于这些素材开始撰写初稿
2. 回复 "补充搜索 [关键词]" - 搜索更多素材
3. 回复 "查看素材X" - 我展示完整的素材X内容
```


## 搜索技巧

### 关键词选择

**好的关键词:**
- ✅ "Claude Code" (产品名)
- ✅ "AI编程|代码助手|编程工具" (OR搜索,覆盖面广)
- ✅ "效率|体验|使用感受" (体验相关)

**避免的关键词:**
- ❌ 过于宽泛: "AI" (结果太多,不精准)
- ❌ 过于具体: "Claude Code的某个具体功能" (可能搜不到)

### 搜索优化

**如果结果太多(>20条):**
- 缩小范围: 添加更具体的关键词
- 限制时间: 只搜索最近的素材

**如果结果太少(<3条):**
- 扩大范围: 使用同义词 OR 搜索
- 降低精度: 搜索相关主题(如"编程工具"而不是"Claude Code")


## 素材库导入指南

### 如何导出即刻动态?

1. 即刻App → 设置 → 数据导出
2. 选择"动态"
3. 导出为CSV格式
4. 保存到 `materials/raw/jike_export_YYYY-MM.csv`

**CSV格式示例:**
```csv
日期,内容,话题,点赞数
2025-01-10,"试用了一周 Claude Code...",编程,15
2025-01-08,"今天学到一个新技巧...",技术,8
```

### 如何导出微博?

1. 使用第三方工具(如"微博备份工具")
2. 导出为JSON格式
3. 保存到 `materials/raw/weibo_export_YYYY-MM.json`

**JSON格式示例:**
```json
[
  {
    "created_at": "2024-12-28",
    "text": "Cursor 的价格涨到 $20/月了...",
    "reposts_count": 5,
    "comments_count": 12
  }
]
```

### 如何建立索引(可选,提升搜索效率)?

**手动索引**: 在 `materials/indexed/topics/` 下按主题整理

```markdown
# AI工具.md

## Claude Code相关

### 2025-01-10 使用体验
试用了一周 Claude Code,感觉比 Cursor 更理解我的意图...
[来源: jike_export_2025-01.csv]

### 2025-01-05 工具对比
测试了5个AI编程工具,目前 Cursor 和 Claude Code 是最好的两个...
[来源: notes_2024.md]
```

**优势**: 搜索更快,结果更精准


## 注意事项

### 1. 隐私保护
- 素材库**不应包含敏感信息**(公司机密、他人隐私等)
- 导出社交媒体数据前,检查是否有不宜公开的内容
- 素材库应添加到 `.gitignore`,不要上传到公共仓库

### 2. 版权问题
- 使用自己的社交媒体动态 ✅
- 使用自己的笔记和文章 ✅
- 使用他人的内容需要注明来源 ⚠️

### 3. 真实性原则
- **只使用真实存在的素材**
- AI不能编造素材("假装"从素材库找到的)
- 如果没找到相关素材,应明确告知用户

### 4. 时效性
- 素材日期较早的,注意是否仍然适用
- 工具类文章尤其要注意版本变化
- 必要时在文章中标注"基于XX版本的使用体验"


## 常见问题

### Q1: 如果素材库是空的怎么办?
**A**:
```
❌ 未找到素材库内容

materials/ 目录为空或不存在。您可以:

1. 导入社交媒体数据:
   - 即刻: 导出动态为CSV → materials/raw/
   - 微博: 导出内容为JSON → materials/raw/
   - Twitter: 下载archive → materials/raw/

2. 添加个人笔记:
   - 将以往的笔记/文章片段放入 materials/raw/notes.md

3. 或者跳过此步骤:
   - 直接 /write 开始写作(100%AI生成)
   - 但AI味会更重,需要后续更多审校

建议: 即使是少量素材也能显著降低AI味。
```

### Q2: 搜索到的素材不够怎么办?
**A**:
1. 尝试更多关键词(同义词、相关词)
2. 降低相关度要求(⭐⭐⭐ 也可以用)
3. 使用用户回忆的内容(让用户口述经历,AI记录)
4. 接受"部分素材+部分生成"的混合模式

### Q3: 素材太多怎么办?
**A**:
1. 只保留高相关度素材(⭐⭐⭐⭐⭐)
2. 按时间过滤(只要最近的)
3. 按主题分类展示,让用户选择

### Q4: 如何处理CSV/JSON等结构化数据?
**A**:
- AI使用 Grep 工具搜索时,Grep 可以搜索任何文本文件
- CSV: 搜索"内容"列的文本
- JSON: 搜索 "text" 或 "content" 字段的值
- 如果格式复杂,可以先手动整理为 Markdown 格式


## 技术实现细节

### Grep 使用示例

```bash
# 搜索即刻CSV文件
Grep pattern="Claude Code|Cursor" path="materials/raw/jike_*.csv"

# 搜索JSON文件(text字段)
Grep pattern="AI编程|代码助手" path="materials/raw/*.json"

# 组合搜索(先搜indexed,再搜raw)
Grep pattern="关键词" path="materials/indexed/"
Grep pattern="关键词" path="materials/raw/"
```

### 相关度评分逻辑(AI内部判断)

```
⭐⭐⭐⭐⭐ (高度相关):
- 直接提到主题关键词
- 包含具体案例或数据
- 可以直接用于文章

⭐⭐⭐⭐ (相关):
- 提到主题相关词
- 有一定参考价值
- 需要改写后使用

⭐⭐⭐ (部分相关):
- 间接相关
- 可作为背景素材
- 选择性使用

⭐⭐ 及以下:
- 相关度低
- 一般不建议使用
```


## 输出示例

见上文 "3️⃣ 展示搜索结果" 和 "4️⃣ 保存搜索结果" 部分。