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BestBlogs 推文批量深度分析工作流

技能概述

BestBlogs 推文批量深度分析工作流是一个自动化处理 Twitter 内容的工具，通过查询等待分析的推文列表、按作者分组批量分析、自动评分分类并保存结构化结果，帮助 BestBlogs 管理员高效处理大量推文内容。

适用场景

1. 批量分析等待处理的推文

当你需要处理 BestBlogs 中积累的大量待分析推文时，这个工作流可以自动查询所有等待分析的内容，按作者分组展示，支持选择性或全量处理，大幅提升内容处理效率。

2. 按作者分组批量评估推文质量

针对同一来源的多条推文，工作流会将该作者的所有推文构造为统一的 XML 输入，一次性完成批量分析并生成每条推文的结构化结果，包括标题、摘要、标签、领域分类和质量评分。

3. 快捷模式处理全量推文

当你明确知道要处理的范围时，可以直接使用快捷模式跳过确认步骤。比如输入"处理全部推文"会自动处理所有作者的推文，"处理前 5 个作者"会按推文数量倒序处理前 5 位作者的内容。

核心功能

1. 自动推文评分与分类

基于统一评分规则（docs/scoring-rubric.md），工作流对每条推文独立评估，生成 0-100 分的质量评分，自动识别所属领域（AI、编程、产品设计、商业科技），并提取推文的标题、一句话总结、内容摘要和标签，所有输出语言与原文保持一致。

2. 按作者分组批量处理

同一作者的所有推文会被归为一组，构造为符合分析系统的 XML 格式输入，包含来源元信息、推文文本、互动数据和媒体信息。分析完成后，结果会按作者批量保存到 BestBlogs，确保 tweetId 一一对应，避免数据混淆。

3. 完整的工作流与错误处理

整个流程分为四个阶段：查询推文列表 → 按作者分组展示 → 逐作者处理（构造 XML → 批量分析 → 保存结果）→ 输出最终结果。工作流提供详细的进度跟踪、评分统计和高分推文榜单，同时内置完善的错误处理机制，包括 API 异常、ID 校验失败、环境变量缺失等场景的自动降级和错误提示。

常见问题

如何批量分析 BestBlogs 中的等待分析推文？

确保环境变量 BESTBLOGS_ADMIN_USER_ID 和 BESTBLOGS_ADMIN_JWT_TOKEN 已配置，然后触发工作流。阶段一会自动查询所有等待分析的推文（最多 500 条），按作者分组展示后，你可以选择"全部"或指定编号的作者进行处理。每个作者的分析结果会自动保存到 BestBlogs。

BestBlogs 推文自动评分体系是什么？

评分基于 docs/scoring-rubric.md 中的统一规则，从内容原创性、信息密度、实用性、可读性等多个维度综合评估，生成 0-100 分的质量分数。≥85 分会执行额外的自检清单确保评分准确性。同时会识别推文所属领域（如 AI、编程、产品设计）和 AI 子分类（如模型开发、产品、新闻），并提取符合原文语言的标题、摘要和标签。

如何使用快捷模式处理全部推文无需确认？

在触发工作流时明确指定处理范围即可跳过阶段二的确认步骤。比如输入"处理全部推文"或"process all tweets"，工作流会在查询推文列表后直接处理所有作者；输入"处理前 5 个作者"则按推文数量倒序处理前 5 位作者。快捷模式下仍会输出作者列表摘要（总作者数、总推文数），但不会等待用户选择，立即开始批量分析和保存。