我们的判断下载 1080p 发布 720p 看着矛盾，其实是画质与流量的分账：平台自带的 720p 档已经是二次压缩产物。封面从视频 10%/33%/60%/80% 四处抽帧选第一个非黑帧。两条来自事故的硬规则最值得抄——改完元数据必须回读（ZEST 那次 SQL 因引号静默失败，中文站显示了英文标题），以及四条以上的批次要用 setsid 完全脱离终端，因为 SSH 通常 5-10 分钟就断而 nohup 不可靠。
robotworld-ingest v2.3.0 是站点的外部内容入口：用户丢来一条 Twitter/X、YouTube 或 arXiv URL 说「采集」，它负责变成一条能发布的内容。六阶段里三个由脚本做（采集媒体、webp 两档派生、线上验证），三个必须由 agent 做（元数据补全、论文详情页、社交物料）。视频下载 1080p、发布 720p。
我们的判断分诊阶段明令绝不下载媒体、绝不精读论文——省 token 是次要收益，主要收益是不让机器替人做「值不值得收」的判断。另一条被改写的定义更值钱：2026-09-04 起「发布 = 采集完 + 社交物料齐」，因为 og:image 404 时社媒抓取器会永久放弃且不重试。阶段 2.6 专挖存量，实测库里有 291 篇已发布精读论文而社交重写稿只有 1 行。
robotworld-daily-cron v3.2.0 是站点的内容发动机：Twitter、GitHub、HuggingFace、官方博客 RSS、arXiv 五源扫描，按 novelty、freshness、relevance、impact 四维加权打分并分 P0/P1/P2，写进 content_queue_items 待确认队列（pending → confirmed → done / rejected，同 URL 幂等去重）。
我们的判断交付物是「三十秒能决策」的四行：arXiv ID 加标题、agent 自己写的一句话概要、带理由的相关性判断、链接——理由那一栏比标题更重要。真正该抄的是不对称节流：检索可以一次批量列 20 篇，入库逐条确认，精读一次只能做 1 篇，禁止检索后自动批量入库再批量生成详情页。
检索 → 入库 → 逐篇精读，这条 skill 只管第一段，而且刻意不做判断，只把候选摊到桌面上让人判断。三种检索方式：search_papers.py（日常主路径）、直接打 arXiv API、已知 ID 用 defuddle parse。11 个预设话题，两层相关性过滤：arXiv 类别白名单加强排除关键词，agent 再按站点内容定位过一遍。
我们的判断这条 skill 的第一属性不是「会写解读」，而是「不许偷懒」：不少于 4000 字、5 处公式、3 张图、2 张表，quality_score 不低于 8.0，都是门槛而不是建议，并且要过机器打分、元数据完整性、人工确认三道门禁。任何垂直内容站都能直接抄这一条——把质量标准写成可验证的产物，而不是写成人品要求。
paper-detail-generator v5.2.0 给论文库里每一篇生成双语深度解读页，一篇论文一条任务，六轮工作流期间保持 running。它的存在理由是一次事故：v1 曾用脚本从「标题 + 摘要」批量生成 207 篇详情页，结果 205/214 篇不合格——公式编造、图片引用不存在、每篇结构雷同。那个脚本已删除并被写进仓库铁律。
我们的判断第一原则是策略层与执行层严格分离：strategy.py 只回答目标权重，execution.py 管尾盘集合竞价撮合、涨跌停闸门与受阻再分配，绕过执行层就意味着回测数字不再可比。日跑小于 2 秒靠三层短路，输入指纹一致就直接 skip。两个真实踩坑都在成交量单位上——正确解法是用独立成交额反推因子，而不是背板块表。
etf-rebalance v3.0.0 维护 RWHL——人形机器人龙头模拟 ETF（页面内置免责声明，非真实基金）。每日 SOP 顺序固定：qualitative overlay（先人后机器）→ 增量行情同步 → 重绘合成 K 线 → 5 策略回测 → 计算当日调仓 → 追加调仓历史 → POST /api/etf/portfolio。整套纯标准库实现，因为生产机只有 3GB 内存。
我们的判断把选题判据写进 skill 而不是靠人记，因为一条跑几个月的采集线最先漂移的就是选题。两条踩出来的硬规则值得抄：封面绝不能是 .mp4（cover_image 会被渲染成 img src，2026-08-25 两张卡片全黑的真实事故），以及 KaTeX 里的裸尖括号必须写成 HTML 实体，否则公式从那里被截断、后半篇静默消失且不报错。
本站博客采集线 v2.2.0，数字孪生办公室里的执行者是 blog-crawler。原文图片与视频全部下载落地，正文由 agent 逐篇完整翻译/改编（不是摘要），发布走 publish_blog.py → POST /api/blog/media + /api/blog/publish → Postgres articles 表，前端运行时经 /api/articles 取数。选题判据写死在 skill 里。