公众号采集与复盘
先读同级 yl-media/references/handoff.md。只处理已授权账号和日期窗口；已有信息复用，缺关键窗口才问。使用宿主已授权浏览器并先读该工具规范；登录/扫码由用户完成，不索取凭据、Cookie。无浏览器使用导出 CSV/XLSX、截图与原文，明示无法完成的层。
逐层采集
- 记录账号总用户、任务请求的新增/流失/净增窗口，及可见受众/来源。账号窗口不能当逐篇数据。
- 分页列出窗口全部发表记录，保留发表、通知、私密、删除/受限状态；移动“近30天”不能证明日历起点覆盖。
- 打开每篇适用文章的详情，取实际可见的送达/曝光、阅读、独立读者、读完/平均阅读、分享、点赞/推荐、新增关注、来源、链接行动与业务结果。原始字段、单位和证据留存，不造缺值。
- 已发表不等于已通知。 零阅读或低阅读先查是否群发/通知、实际送达及分发范围，不能直接归咎文案、限流或重复。
- 保存完整正文、标题、封面及发布时间关联；贴图文章仍是公众号 publication，可与原朋友圈内容共用 work_id，不能凭平台名推断创作方向。
- 保存原始快照、规范化分表、覆盖表；每篇未打开是 partial，到达但未提供指标才是 not_available。
已实测接口（2026-09-25）
登录后从地址栏取 token，在同一已登录页面用同源 fetch 调只读接口，比点 DOM 稳得多：
- 发表记录：
GET /cgi-bin/appmsgpublish?sub=list&begin=N&count=20&token=<TOKEN>&lang=zh_CN&f=json&ajax=1 publish_page是嵌套 JSON 字符串，需二次JSON.parsepublish_list[]→ 每项的publish_info仍是 JSON 字符串 →sent_info.time、sent_status.{total,succ,fail}、appmsg_info[]appmsg_info[]：appmsgid、title、content_url、read_num、like_num、comment_num、share_num、moment_like_num、old_like_num、is_deleted、copyright_status、item_show_type、share_typecount=20有效；按begin递增翻页至total_count- 文章列表（另一口径）：
/cgi-bin/appmsg?...&action=list_ex&begin=N&count=20&type=9&sub_action=list_ex→app_msg_list[] - 正文：抓
content_url公开页，取#js_content的 innerText。兜底顺序#js_content→.rich_media_content→#page-content→.rich_media_area_primary；不要退到body（会拿到 2MB 脚本）。 item_show_type=10（贴图/分享型）正文在 title 字段里share_type=8（视频分享型）页面无正文，只有js_article描述 → 如实标为视频分享版- 登录后不得再导航或刷新，否则 oauth 回调被打断需重扫。
- 正文抓取结果必须按
#js_content命中率抽查；出现len异常大（>10 万）即为误取脚本，该篇标 partial 重取。
分析和回流
对照完整正文的首屏、读者收益、结构、事实/个人案例、互动与 CTA，结合账号自身可比组中位数和反例。没有点击分母不造点击率，没有消费详情不诊断具体流失段。业务区分平台归因、本人确认私域、仅时间相关，防止重复累计。
交付范围、覆盖、证据、正文、数据、观察/假设/实验。跨平台进入 yl-media 按共同 work_id 比较，不把公众号阅读数和视频播放数直接当同一漏斗，不使用视频选题评分。
新增本人正文→yl-knowledge 完整归档蒸馏；数据→yl-knowledge-review-sync。分析报告不是本人原话。现有本地台账可使用配置的 platform_validate/platform_report 引擎；新库按共享分表规范维护，不依赖作者私有目录。
不发布、修改、删除文章，不自动创建定时采集，不默认访问其他平台。
SkillHub 独立安装
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