zfl-absorb-article-insight

把"读后感"变成"能跑的资产"。这个技能处理的是文章观点 → zfl 生态增量吸收这条路径，与 zfl-skill-absorb-audit（吸收的是已有技能，做安全/触发率/增益审计）入口不同：本文献源是一篇方法论文章，不是另一个技能包。

何时用

• 读到一篇关于 AI Agent / 技能工程 / 编排方法论 / 行业认知的文章（如 reverse-skill 路由层、agentic-first 等），要提取对 zfl- 生态可落地*的启发。
• 用户说"分析这篇文章""这篇文章对我有什么启发""采纳你的建议做吧"之类。
• 目标是落地一条最贴合的启发（SSOT + 回归），不是写一堆泛泛笔记。

前置快筛（30 秒：这篇值不值得吸收）

进 6 步工作流前，先用三问筛掉「介绍/安利型」水文，避免把时间浪费在无增量内容上。判定逻辑复用 CalibForge 强过弱败 + 区分度加权（见 zfl-contrastive-regression）。

① 类型问 — 范式/框架/数据型，还是介绍/安利型？
- 介绍型（通篇「是什么、怎么装、有哪些功能、docker 命令」）→ 划走
- 范式型（新方法论 / 可复用框架 / 新数据 / 新标准 / 失败案例）→ 进 ②

② 差异化问 — 它每个核心点，现有 zfl-* 生态里有对应物吗？你的版本更深还是更浅？
- 全有对应且你更深（强过弱败）→ 划走（无增量）
- 有缺失 / 它更深 / 它换角度戳中盲区 → 进 ③

③ 可沉淀问 — 文中有没有「可机检断言 / 区分度 / 对抗样本 / 能成 SSOT 的东西」？
- 没有 → 加权分趋近 0，划走
- 有 → 进 6 步工作流做范式佐证 + 增量吸收

判定：三问全过才进工作流；任一不过 → 划走，仅剩「UI 参考 / 情报清单」价值时记一句到灵感台账即可。
快速识别该划走的标题：「狂揽 XX 星」「太 6 了」「再见 XX（竞品）」「神器」「效率飞快」；正文无方法论、无数据引用、无对比实验、无失败案例。
完整清单：见 D:\QAXDownload\公众号思路\文章启发筛选三问.md（含 n8n 文判定示例）。

⚠️ 安利型文章的翻案路径（划走前的最后一道闸）：判"介绍/安利型 → 划走"前，若文章转述的机制戳中疑似盲区（即"zfl 生态应该没有这个"的直觉），先花 5 分钟对自有资产抽查证伪再下结论——实读相关 SKILL.md / 关键词扫描 / 实跑。2026-09-04 grill-boss 文实战：快筛判"半篇水文"（作者未实测/无仓库/纯转述），但因"需求澄清"戳中疑似盲区，抽查 payment-audit / completion-audit 两技能 SKILL.md（澄清类关键词 0 命中）翻案为真缺口，落地 zfl-common v1.6.1 澄清闸规范。不抽查直接划走 = 错杀真增量；不抽查直接信 = PF-228 复发。

吸收台账与查重分级（2026-09-25 新增，对标 bid-tender-suite N 编号沉淀工作流）

① 吸收台账（跨轮单一索引）：文章吸收除产出 _对zfl启发分析_日期.md 外，另在台账（建议 D:\QAXDownload\公众号思路\文章吸收台账.md 或 zfl-common references 单一真源）逐轮登记一行：日期 / 文章标题 / 双轴归类 / 落地技能与小节 / 回归结果 / CHANGELOG 版本号。台账是唯一入口，分析文档是当轮明细——防"吸收过但说不清落哪"。

② 查重分级三档（写进分析文档与台账）：判"已有覆盖"前先逐词机械扫描（--covered），分三档登记：
- 真空白：拆词/语义等价词/反向词三步复核后仍零命中 → 真缺口，立项落地；
- 弱相关：命中但仅一句提及/一个词、未成方法论 → 登记进台账"弱相关"列，不立项，防下轮重复判断；
- 已有覆盖：命中且成小节/成规则 → 不立项，台账"关联既有"列引用。
弱相关反例：某技能一句提及某政策≠全文细节已覆盖——"一句提及"属弱相关不是已有覆盖。

工作流（批量采集 → 6 步，确定性优先）

0. 批量采集（N 个链接） — 跑 scripts/harvest.py：
   python scripts/harvest.py --urls "<u1>" "<u2>" ... --out ./_harvest
   或 --list urls.txt（每行一个）。脚本零依赖：urllib 抓取（失败降级 curl）→ 抽 #js_content 正文；SVG 重图文稿（FMEA/一图看懂类）正文 <200 字时自动回退 <meta name=description> 并标 SVG_HEAVY: YES。产出每篇 <hash>.txt + harvest.json。采集后必读 harvest.json 的 core 字段精读，别凭标题/摘要拍脑袋。
   - 每篇自动落 account / account_source / biz_id / biz_id_conflicts 四个归属字段（见下「公众号账号追踪」节）。account_source=none 或 biz_id=None 表示采集到了页面但没取到归属，须人工核实补录，不得当成功。
   - 抓取返回标题与正文双空的页面（404/风控/空壳）会标 fetch_status=empty_page、计入失败并使退出码非 0——汇总 里的成功数才是真成功篇数。
   - 单篇场景也可直接用 wechat-article-extractor 技能或 WebFetch；但批量、SVG 重图、需可复跑时一律走 harvest.py。
1. 抓全文精读 — 读 Step 0 产出的 <hash>.txt（已含 URL/标题/描述/正文）；SVG_HEAVY: YES 的文章正文在 core（meta 兜底），直接读该段。非公众号/未走采集的，用 WebFetch。
2. 提炼三层 + 双轴归类 — ① 文章主旨；② ≥3 条具体启发，每条须说明如何应用到 zfl 实际场景、对照现有技能、并归入双轴之一：
   - 表达层：怎么"呈现/表达"更专业（标书数据化、HTML 看板替代 PPT、可视化等）；
   - 管控层：怎么"管风险/管合规/管留痕"（FMEA 事前预防、线上履职留痕、PDCA 闭环等）。
   ③ 局限辩证（哪些需真实样本/结合自身情况才成立、有无叙事泡沫）。双轴归类决定落点技能族（表达层→标书/看板/生成类；管控层→审核/合规/风险类）。
   - 引外域机制须过理解闸：②问里凡要引外域方法/范式/工具（非本生态原生），逐条过三问（机制讲得清吗／首要前提是什么、新域违背会怎样／结构同构吗）——任一答不出即降级为「【分歧大·待查证】只到名称层」，不把外域方法包装成本域原生招式，并报明来路（出处+适用边界）。SSOT @see zfl-common/references/generalization-gate.md（零副本）。
3. 选 1~N 条最贴合的落地（批量时跨文章合并同类） — 先判机制类型再定落地形态，"JSON 真源+回归脚本"不是唯一形态：
   - 路由/判定类（规则可机检、输入输出明确）→ 走第 4/5 步：机器真源 JSON + 确定性回归脚本；
   - 行为约定类（约束 LLM/执行行为，非可机检规则）→ 轻量路径：zfl-common/references/ 规范文档（SSOT）+ 消费方 SKILL.md ≤5 行薄引用节 + 豁免白名单显式登记 + 五/六源门禁升版。行为约定类硬写 JSON 路由 = 过度工程（2026-09-04 澄清闸实战：三问触发+四步执行是行为约定，落 references md + 两技能薄引用，five_source_check 3/3 + 契约 35/35 验证）。
   两类共同点：SSOT 在 zfl-common、消费方零副本、门禁验证后才算落地。
4. 写 SSOT — 机器真源用 JSON：规则列表（含 id/intent/route/risk/match/require/exclude）+ R0 兜底 + 风险分层（HIGH/MEDIUM/LOW/DEV）+ HIGH 域带 contract_gate 标记；人类可读版 md：匹配语义 / 风险分层 / 契约闸衔接 / 规则速查 / 扩展标准动作。
5. 写零依赖确定性回归脚本 — 照 zfl-common/scripts/one_command_check.py 范式（退出码 0/1/2 + 报告风格）。内置真实场景样例（覆盖每条规则 ≥1 个正例 + 负向用例验证不误命中）；额外支持 --query 单任务路由（让脚本真能当路由器用，不只是测试）+ --list 巡检。
6. 跑回归抓真实漏洞 → 修 SSOT → 循环至全绿（exit 0） — 回归的价值就在"当场暴露散落触发词永远发现不了的漏命中/抢命中"。然后接入 zfl-common/SKILL.md 索引表（引用关系三处一致）；发布前按六源一致性升版本（见 @see 的 zfl-skill-factory align_versions.py + five_source_check.py）。
7. 出分析文档（批量时） — 跑完逐篇拆解后，按 templates/analysis_template.md 产出 _对zfl启发分析_YYYY-MM-DD.md：主线一句话 + 逐篇双轴拆解 + 技能映射表 + 按性价比排序的落地动作（改动最小直接命中文章核心的排 P0）。这是本技能对外交付的标准载体。

边界 / 坑（写进产出 md，别神化）

• 路由层只验证"匹配对不对"，不验证"领域判断对不对"——HIGH 域（付款/结算/竣工/割接/测试报告真伪等）正确性靠 70 项一票否决规则 + 真人签核，不靠路由层。职责分清：路由管"调谁"，签核管"能不能发"。
• 低密度 / 低风险生成类不上重路由——过度工程，纯浪费。
• 证据反哺闭环等真实样本到位前宁空转不造假——合成数据可补区分度权重，但绝不能用伪造真实数据污染冻结回归集（O7 教训）。

• 子串匹配陷阱——中文关键词带停用词（按 / 的 / 与）会断开连续子串，需补独立关键词（如 yd/t 归档 补 归档/yd/t/监理文件）；优先级：业务专属词 > 通用词（如 invoice 必须排在 ocr/识别 之前，否则被通用 OCR 抢命中）。

• 差异化判定靠"病态输入实测"，不靠读代码猜 — ② 问判"它更深还是你更深"时，最可靠的做法是构造 3~5 个病态输入（缺字段 / 引用不存在的对象 / 非法枚举值 / 自环或环）真跑一遍目标脚本，看它是静默通过、可诊断失败、还是裸 traceback 崩。读代码只能看出"有没有校验函数"，跑一遍才能看出"失败时给不给人话"。2026-09-02 Archify 文即用此法定量出 4/4 全崩零诊断，同时证伪了文章声称的"改坏会覆盖上一版"（实测先算后写，旧文件 md5 未变）。

• 测退出码时禁用管道 — cmd 2>&1 | tail -5; echo $? 拿到的是 tail 的退出码，永远是 0，会把崩溃误判成通过。判退出码必须去掉管道：cmd >/dev/null 2>&1; echo $?。本技能第 6 步"循环至全绿（exit 0）"全靠退出码，此坑会直接让回归形同虚设。

• 参数不能抄，机制才能抄 — 文章给的阈值/权重/比例（如「bad 修复率提升 ≥20pp、存量退化 ≤1pp」）是它家业务标定出来的，换到你的样本规模上往往直接失效。落 SSOT 时必须把阈值写成"须按自家场景标定"的占位，并给出折算口径（例：附带伤害容忍带 ε ≈ K/n × 100，K=可容忍退化条数——样本池常只有 6~40 条，照抄 1pp 等于零容忍，会把好改动误杀）。2026-09-18 Graph Engineering 文实战：同一个改动，只换 ε 的标定口径，结论从"拒绝"翻转成"通过"——这是"参数不可抄"最有说服力的一次实证。

• "声明 ≠ 接线"——落地后必须做接线核对 — 新写的 CLI/配置项光出现在帮助文本里不算数，必须有解析点；判定手法＝带该 flag 与不带该 flag 两面实跑对照，输出完全一致就是静默忽略。2026-09-18 实测：--eps-samples 只写进 usage()、没有任何解析点，两次运行输出逐字相同才暴露（PF-454「检测能力已存在 ≠ 已接入」在 CLI 表面的形态）。加固＝对未知 flag 直接报错（白名单校验），从机制上杜绝下一次同类。同理，新写的断言/门禁也要先造应被拦下的输入证明它会红，再信它的绿灯。

• "痛点/缺口"类断言必须先行证伪，且必须走机械枚举（不靠清单记忆）——文章指出的"你的痛点/你必须补的短板"，落笔进落地项前先：(a) 读自身相关代码/配置确认是否真有该设计；(b) 能实测的（去色渲染 / 打印 PDF / 跑脚本）先跑一遍再下结论；(c) 判"某能力/环节没覆盖"必须跑全生态机械枚举，禁止凭技能清单记忆断言（技能规模已超记忆可靠范围）：
  python zfl-skill-factory/scripts/enumerate_skill_tree.py --gap-check <候选清单>
  外部文章的痛点常基于它自己的方案前提（如"多色编码层级"），你的资产（如单色蓝 flowchart）前提不匹配时该痛点自动不成立。同源纪律见 PF-228（未读 flowchart_gen.py 就把"去色层级崩塌"当真痛点写入落地项，被浏览器实测推翻）。实证（2026-09-18）：凭"技能清单记忆"判出"6 处缺口"，机械枚举后 4 处为伪缺口（漏纳大套件 zfl-engineering-supervision-suite 的 8 子技能）——属 lessons #33/#112 同类复发。缺口结论必须附 --gap-check 实测输出，不得只写结论。

• 新规范须带豁免白名单，防误伤既有有意设计——落地行为约定类规范时，生态里可能已有有意设计的低风险默认值（如 payment-audit v1.70「PDF 默认按扫描件处理，无需询问」）。新规范若一刀切要求"不全就问"，会推翻这些有意豁免。纪律：规范本身带「豁免白名单」节（判定标准=错默认的发现+纠正成本 < 问询打断成本），消费方接入时显式登记自己的豁免项及理由——未登记视为保守开闸。这把"有意豁免 vs 漏写"的歧义消掉，防后人把先例误判为缺陷"修复"掉。

反「清单记忆」· 机械前置

> 凡"我记得没有 / 我记得不是 / 我记得没记过"类判断，一律换成机械前置跑一遍（记忆随生态增长必然失真，工具给的才是地面真值）。判断写入产出物须附实测输出。
> 对照表 SSOT：@see zfl-common/references/anti-memory-checks.md（9 类记忆判断 → 必跑工具；本技能零副本）。
> 本技能直接相关：判「缺口/冗余」前必跑 zfl-skill-factory/scripts/enumerate_skill_tree.py --gap-check <候选清单>（或 --covered <关键词> 定位、--suite <套件> 查版本）。
> 2026-09-18 教训：第 2 步判缺口时凭清单记忆下结论，漏纳大套件 zfl-engineering-supervision-suite → 判出 4 处伪缺口。
> 2026-09-22 教训（PF-228 下游 · PF-542）：跑了机械枚举也不够——--gap-check 的「真缺口候选」本身有假阳性。其判定层是词组子串扫描，生态用同义换词表达同一机制时照样零命中。实测：「置信度分带」判「真缺口候选」，实际 zfl-telecom-completion-audit/references/ocr_confidence.md 早已落地 HIGH/MEDIUM/LOW 三级分带 + 三档分流且已接入主流程（v2.29.0）；同轮「分层熔断」判真缺口，实际 zfl-skill-to-webapp/references/llm-gateway-resilience.md 命中 16 次。6 条"真缺口候选"中至少 2 条经拆词后翻案——直接立项＝重造轮子 + 造第二份真源。
> 强制三步（判「真缺口候选」后，禁止直接采信）：
> ① 拆词复核：候选词组拆成单概念词逐个 --covered（「置信度分带」→ 置信度/分带/分级），必须有命中才继续；
> ② 语义等价词复核：再搜该机制的领域惯用替代表达（分带类 → HIGH/MEDIUM/LOW/三级/高·中·低）。词表随实战增补。
> ③ 反向词复核（2026-09-22 新增）：对该机制的对立表达再跑一次 --covered（fast-fail ↔ fallback/降级/兜底；禁程序化 ↔ 批量脚本/batch；黑话 ↔ 生态术语基座）。零命中 → 升「强缺口候选」；对立面有命中 → 降级为「路线分歧」，转人工判定，不得直接立项。
> 拆词有命中 → 降级判「待人工语义复核」，不得标「真缺口」；全零命中才升「强缺口候选」。命中后仍须实读确认语义（命中≠覆盖，可能只是提及）。只对「真缺口候选」做，伪缺口已有命中无需拆词。
> ④「命中≠覆盖」的第二形态：同一机制存在，但服务的用途不同（2026-09-25 新增）——拆词有命中时，不要停在"词形对上了"，必须再问一句：这个机制服务的是不是我关心的那个用途？ 实证：--covered "锚点" 命中 45 技能，看似"锚点早就有、无缺口"；实读后发现生态的锚点只服务数据合并定位（跨卡导入防错位、data-slide-id 定位页），不服务「这次改动有没有越界」的证明——而该用途 --covered "改动范围" 零命中。只比词形不比用途，会同时犯两类反向错：把真缺口误判为已覆盖（漏），或把既有能力误判为缺口（重造第二份真源）。凡命中后判「已有覆盖」，须写明"命中的机制在我关心的用途上是否成立"，不能只写"有命中"。
> ⑤ 拆词与语义等价词也全零命中时，禁止直接升「强缺口候选」——先做「按产出物形态反查」（2026-09-25 新增，见 PF-626）：机制被生态编码成模板编号体系（格式A/B/C/E + §输出格式选择逻辑 + §判定链·呈现方式）时，它根本不以自然语言命名存在，任何机制名复述都零命中，拆词也救不了（不是换了词，是没有词）。正解＝不搜机制名，改搜该机制作用的产出物名（编号体系围绕产出物组织，产出物名才是索引键）；辅助动作＝直接 ls <技能>/references/ 看有无 output-format.md / *-template.md 这类以产出物命名的规范文件。实证：show-me 文章 --gap-check 12/12 全报「真缺口候选」，三步复核 + 实读后 3 条核心机制全部翻案（落点集中在同一个 zfl-telecom-completion-audit/references/output-format.md）；PF-542 的三步在本场景会给出错误升级，且因纪律留痕完整反而更难被质疑。判据：拆词/等价词全零命中时证据等级仍是「待复核」，未做产出物反查即立项 ≡ PF-542 假阳性复发。
> ③ 的实证（2026-09-22，同日两篇）：--gap-check 两次都判 10/10 全「真缺口候选」，走完三步后——第 1 篇 7 条确认 / 2 条实为路线冲突（fast-fail 零命中，但 fallback 命中 29 技能 ＝ 生态故意选了降级；黑话「落地」命中 76 技能、zfl-common 自身 94 次 ＝ 术语基座，不是缺失）；第 2 篇 5 条确认 / 1 条伪缺口（「上游协议版本锁定」命中即当日刚落地的 H26 check_dependency_lock.py）。若不跑第 ③ 步，会写出与生态既有设计对撞的规范，并造出第二份真源（PF-542 家族诱因）。
> 附一：任何"零命中"结论前，先做一次"已知存在物"的对照搜索——同轮实测 Grep(glob="zfl-*/**") 整体静默失效（搜确知存在的 action_space 同样 0 命中），据此断言会完全反向；改用 path 直指目录复核（PF-091/PF-337/PF-482 同族新变体）。
> 附二：文章明示「完整版需另行获取」时，落地决策前必须拿到全文（2026-09-22 新增）——节选版只够支撑「结构正确、边界缺失」的分析。实证：同一天同一篇文章，用户随后提供完整版（13,599 字符，为节选版 2,870 字的 4.7 倍），同时证实并修正了基于节选版得出的两处判断（「词表类规则会误伤」从预测变实证；「生态术语冲突」从个别词扩为体系性冲突）。
> 附三：扫描自污染——靶集含本技能上轮自己的产物（2026-09-25 新增）：本技能每轮都会写入分析文档（_对zfl启发分析_*.md / <主题>_对zfl启发分析_*.md）+ CHANGELOG + 本 SKILL.md，而这些写入必然包含上一轮文章的关键概念词（例如上轮把某机制写进纪律，本轮该机制词就会命中）。⇒ --covered / --gap-check 的靶集被上轮产物污染，是本技能的固有假阳性源，不是偶发。 实证：2026-09-25 写入纪律第 ⑤ 条后，--covered "输出格式选择逻辑" 命中 2 技能，其中 zfl-absorb-article-insight 那 2 次命中就是本轮自己的写入（另 1 技能才是真源）——若不排除，会误判该机制"已被两个技能覆盖"，进而错判 SSOT 位置。
> 判据：判「已有覆盖」前，先看命中方是不是本技能（或本工作区的分析文档）。是 ⇒ 剔除该命中再计数；剔除后若归零，说明候选仍是真缺口，不得因自命中而放过。可机械化：命中列表里出现 zfl-absorb-article-insight / _对zfl启发分析 / 公众号思路 即标记为「自命中待剔除」（PF-607 共享状态污染在判缺口场景的形态；与 PF-623「度量集不含靶例」互为对偶——那是靶集缺对象，这是靶集混入自身）。

@see（单一真源，不要维护第三份副本）

• zfl-common/references/routing.json — 本范式落地的实例：45 条路由规则 + R0 兜底 + HIGH 域契约闸。
• zfl-common/references/skill-routing.md — 上述实例的人类可读版（匹配语义 / 风险分层 / 扩展标准动作）。
• zfl-common/scripts/route_lint.py — 上述实例的确定性回归（36 用例 + --query + --list）。
• zfl-common/scripts/one_command_check.py — 确定性脚本退出码 / 报告范式（照搬）。
• zfl-skill-absorb-audit — 吸收已有技能的对抗审计（本文献源是文章，不是技能，别混用）。
• zfl-absorb-skill — 文献源是技能包/zip（不是文章、也不是要审计的已装技能）时的评估+挑零件入口，用这个。
• zfl-skill-factory — 升版本 / 发布前的六源一致性门禁（align_versions.py + five_source_check.py）。
• zfl-common/references/agentic_first_playbook.md — HIGH 域签核闸规范（路由层契约闸的语义来源）。
• zfl-common/references/generalization-gate.md — 跨域借招理解闸门（引外域方法/范式前三问：机制/前提/同构；答不出即降级"只到名称层"+报明来路）。②问引外域机制时必走，零副本。
• scripts/harvest.py — 本技能零依赖批量采集器（urllib+curl 降级；#js_content 提取；SVG 重图回退 meta description；account/biz_id 归属提取；退出码 0/1/2）。批量/可复跑场景的采集入口。
• scripts/account_gap_check.py — 账号池缺口检查器（32 例 selftest：基础 23 + BIZ 9；含 J1~J5 反向对照——mp.weixin 域名保留/英文博客作者过滤/URL 缺失保守过滤/混合数组仅保留 mp.weixin）。必须显式传 --workspace（见下节）。账号候选判据（v1.3.1 起）：extract_from_json_file 只保留 url 含 mp.weixin.qq.com 的条目，非 mp.weixin 站（英文博客/中文 SEO/转载平台）的 meta_author 不入池——公众号账号的合法定义就是「有 mp.weixin 域名 URL 关联」。
• assets/account_pool.json — 公众号账号池 SSOT（name + aliases + biz_id + domain）。跨项目共享，随技能分发。
• zfl-skill-factory/scripts/enumerate_skill_tree.py — 技能生态实时枚举器（--gap-check 缺口机械判定 / --suite 子技能版本 / --covered 覆盖度实证）。判「缺口/冗余」的必跑前置（见上「反清单记忆」表）。
• templates/analysis_template.md — _对zfl启发分析_YYYY-MM-DD.md 输出范式（双轴拆解 + 技能映射表 + 性价比排序落地动作）。

公众号账号追踪（账号 → 领域登记闭环）

本技能是「读到文章 → 落进生态」的上游；账号维度则管「订阅了谁、归哪个领域、追踪了没」，两者共用采集器。

唯一真源三件套（工作区另有一份旧拷贝已于 2026-10-05 废弃，勿再引用）：

核心机制：账号会改名，__biz 不会。 公众号支持改名，改名后旧名在搜索引擎里失效、分析产物里出现新名 ⇒ 若按名字判会误判为新账号（池子膨胀 + 改名被当新增）。故：

• biz_id（__biz，形如 MzI0NDEwMzEyNg==）是稳定身份锚，改名检测完全靠它；池内 biz_id 回填率 = 改名检测覆盖率，低于 60% 须提示。
• 提取 __biz 取众数而非首个：同页会重复出现多次（album/pre/next），首现的可能是「推荐阅读」里别的账号 ID。biz_id_conflicts>1 表示页面混入多账号，须人工确认。
• biz_id=None 在真公众号页上属异常（常见于懒加载模板页 __biz=${window.biz} 未渲染），须人工补。

三分类处置（account_gap_check.py 自动判定）：

⚠️ 调用纪律（两条，都是踩过的坑）：

1. --workspace 必须显式传。脚本默认扫当前工作目录；漏传会扫错目录、静默得 0 账号而不报错（迁移时消掉的一个隐患）。
2. 台账是项目私有文件，不随技能分发。池内 domains.*.ledger 存的是文件名，由 --workspace 拼绝对路径——换工作区/跨机不用改池。

# 环境自检（27 例，不过就先修脚本）
python scripts/account_gap_check.py --selftest
# 扫描并落池
python scripts/account_gap_check.py --scan --apply \
  --workspace "D:\QAXDownload\公众号思路" \
  --report "D:\...\公众号账号池_缺口报告_YYYY-MM-DD.md"
# 退出码：0=无缺口 / 1=有待拍板新领域或待追踪账号（正常态）/ 2=参数或路径错误

模型是「账号 → 领域」分组，不是「一账号一任务」：账号归入已有领域 → 自动追加该台账种子（低风险可逆）；账号属全新领域 → 只报告待拍板，禁止自动建定时任务（每账号一任务，两周后就变成 10 条任务撞车、token 爆炸）。

消费方（本技能不自建，由工作区侧 automation 驱动）：监理监管域追踪（周三）、AI 工程范式源追踪（周二）、账号池缺口检查（周五，本任务是账号池的唯一写方）。

约束与错误处理

• 本技能仅处理其声明范围内的任务，不越界执行未授权操作。
• 错误处理：输入不合法时返回明确错误说明，不静默跳过；依赖缺失时降级提示并给出替代路径。

自检与成功标准

• 成功标准：输出满足任务声明的全部要求，关键信息完整无遗漏，视为完成。
• 输出前自检：核对输出是否覆盖全部要求项、数据是否准确、格式是否符合规范。