Agent 时代的工作流：Python 处理数据，AI 整理归纳，我的知识库全靠它了。

今天突发奇想，觉得这两年写了这么多技术干货，想着把它们全部备份到本地，整理成 Markdown 格式归档，方便以后检索和查看。

打开后台一看，头都大了：几十篇文章，大量的图片，复杂的格式。

如果要手动一篇篇复制粘贴，再把图片下载下来重新上传，最后还得手动写文件名、摘要、标签……这周末估计就别想休息了。

作为一名能用代码解决问题绝不动手的程序员，我把目光投向了最近爆火的 Claude Code。

既然 Claude Code 推出了 Skills（技能） 功能，允许我们通过自然语言定义工作流，那我能不能写一个 Skill，让它帮我自动把文章“存”下来？ 效果 1

说干就干。

🚨 遇到的第一个问题：直接读取失败

最开始，我天真地以为直接让 Claude 去访问文章链接就行。

结果发现，Claude Code 自带的浏览器工具（Fetch）无法直接解析正文内容，拿到的全是跳转提示或者验证页面的 HTML 代码。直接读取这条路走不通。

这时候就体现出 Agentic Workflow（代理工作流） 的价值了：

Claude (LLM)：擅长理解意图、生成元数据（摘要、分类、文件名）、统筹全局。但它不擅长处理复杂的网络请求。
Python：拥有强大的生态，处理数据清洗、图片下载这种“脏活累活”最合适。

于是，我制定了 “Python 处理数据，Claude 处理脑力” 的组合战术。

🛠️ 第一步：Python 脚本（数据处理）

我写了一个 Python 脚本（其实是 ai 写的，我只负责复制），专门负责解决“读不到”的问题：

模拟正常的浏览器请求，获取网页源码。
解析页面中特殊的懒加载图片属性。
将所有图片下载到本地（这很重要，直接引用链接可能会因为过期或权限问题导致裂图）。
将 HTML 转换为通用的 Markdown 格式。
最后吐出一串干净的 JSON 数据给 AI 读取。

效果 2

(部分核心代码片段)

Python

# scripts/wechat_to_md.py

def parse_url(url):
    # ... 省略请求头配置 ...
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 核心逻辑：自动下载图片并替换为本地路径
    imgs = content_div.find_all('img')
    for img in imgs:
        real_src = img.get('data-src')
        if real_src:
            # 下载图片到 src/assets/2026/xxx.jpg
            local_path = download_image(real_src, year)
            # 替换为 Markdown 可用的相对路径
            img['src'] = local_path

    # ... 转换为 Markdown 并输出 JSON ...
    print(json.dumps(result))

🧠 第二步：Claude Skill（大脑担当）

这是最精彩的部分。我在项目里定义了一个 import-article 的 Skill。

我不需要写复杂的逻辑，我只需要用自然语言告诉 Claude：

“运行那个 Python 脚本，拿到数据后，你帮我把标题翻译成英文做文件名，写一段摘要，然后根据内容自动分类，最后保存文件。”

看看这个 Skill 的定义（Prompt），是不是像在教助手做事？

(SKILL.md 核心配置)

Markdown

## Tool Selection Rules
1. NEVER use `Fetch` on the URL. (禁止直接访问链接)
2. ALWAYS use `Run` to execute the python script. (必须运行脚本)

## Instructions
...
### Step 3: Metadata Gen (AI Task)
Using the parsed JSON:
1. **Slug**: Translate `title` to English kebab-case.
2. **Category**: Choose ONE from ['指南与教程', '实战与进阶', ...].
3. **Tags**: Generate 2-4 tags based on content.
4. **Frontmatter**: Construct the final file content...

🎬 见证奇迹的时刻

一切准备就绪，我在终端里只需要说一句话：

“使用 skill 备份这篇文章：文章链接 [https://mp.weixin.qq.com/s/xxx]”

(此处插入视频/GIF：展示终端输入命令后，Claude Code 自动调用 Python，然后输出 ”✅ Saved” 的流畅过程)

大家可以看到，Claude Code 瞬间完成了以下操作：

调用 Python 脚本获取到了干净的内容。
图片自动下载到了本地目录 src/assets/2026/。
它自动读懂了文章，把标题《…全攻略》翻译成了 antigravity-macos-guide 作为文件名。
自动打上了 macOS、故障排除 的标签。
最后生成了一个格式完美的 Markdown 文件。

(此处插入截图：左侧是 VS Code 的文件目录，显示图片和 MD 文件已生成；右侧是生成的 Markdown 文件内容预览，展示 Frontmatter 元数据) 导出目录效果

🎉 成果展示

以前备份整理一篇文章可能要 20 分钟（复制、存图、改格式），现在只需要 3 秒钟。

而且最重要的是，数据完全掌握在自己手里。Markdown 格式配合本地图片，是目前最通用的知识管理格式。

这就是 AI Agent 的魅力：它不是简单的自动化脚本，它是一个能听懂人话、能做决策、还能帮你整理归纳的“超级员工”。

One More Thing…

备份文章只是基本操作，Claude Code Skill 的上限取决于你的脑洞。

它可以是你的代码审查员，也可以是你的自动化测试官，甚至可以是你的“赛博分身”。

你有没有开发出什么让同事直呼“卧槽”的 Skill 玩法？

评论区见，优秀的思路，我下期直接实战复现，送你上墙！😎

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