目的：每天把最前沿的行业动态，变成各线子代理能直接学、直接用的要点，喂到他们手上；再回看用得对不对，反过来调准下次采什么。一句话——给整队人供"市场燃料"，让生产、营销、售后全方位围着产品、贴着市场转。
完整闭环链路（一句话看清全貌）
采集（把动态从各源捞回本地） → 学习（提炼成各业务线能用的要点） → 分发（喂给对应 Skill 包的子代理去学） → 应用（各线子代理基于动态干生产/营销/售后） → 复盘（回看要点用没用上、干对没干对） → 回流（删掉没用的采集词、补进新信号，调准下次采什么）
四个特征说明它是闭环而不是生成器：动态进得来（采集不静默失败）、各线用得上（要点真送到、真被读）、效果回得去（复盘当天报警）、下次采得准（回流自我调准）。
一、输入材料
就两样：
- 一张关键词表：圈定"要盯什么"，按生产 / 营销 / 售后等业务线分组
- 一条目录约定：所有产物只落本地 E 盘，不写系统盘，每天一个日期目录
没有别的输入，也不需要接任何云端账号。
二、WorkBuddy 配置
三块能力拼成发动机，正好对应链路的前三段：
- 定时自动化（采集的发动机） 一条每天 08:30 自动触发的任务：调采集脚本 → 按业务线提炼要点 → 分发到各 Skill 包 → 校验回执。不用我点，自己跑。
- 若干业务线 Skill 包（学习与分发的落点） 技能目录里放了对应生产、营销、售后等各职责的 Skill 包。提炼好的要点按包分发，不堆一个总汇——每个子代理只收到自己那摊的"该注意什么"，短、能读完、能直接用。
- 本地文件（全程可检索、可回溯） 产物是可检索的 Markdown，断网也能翻历史。复盘和回流都靠读这些本地文件完成。
关键一刀：这条链路里大模型只做调度和校验，采集是脚本干的。模型一限流就静默失败，脚本不会——这是后面 39 天零漏报的根。
三、操作步骤（每步在闭环里的位置）
第 1 步：脚本采集，零模型参与
每天 08:30 定时任务调本地脚本跑采集，完全不经大模型。
→ 闭环位置：采集。保证燃料每天真捞到，不静默失败。
第 2 步：按业务线提炼 + 切分
原始内容按生产/营销/售后等线切开，每条线用自己的视角写成要点。
→ 闭环位置：学习。原料变各线口粮，子代理拿到的是"我这摊该注意啥"，不是一锅乱炖。
第 3 步：分发到 Skill 包 + 写回执
每份要点落进对应子代理的 Skill 包，写一行已读回执。
→ 闭环位置：分发。燃料真送到对应人手里，分发断了当天报警。
第 4 步：留痕台账
记谁收到什么、有无异常，事后能查。
→ 闭环位置：分发审计。出问题能定位到哪一包。
第 5 步：月度提炼
每月 1 日把上月要点压成月度知识，再清理日粒度文件（先提炼后删），原始备份归档。
→ 闭环位置：知识沉淀。不堆垃圾，历史还能回溯。
第 6 步：复盘回流
回看各线把学的要点用没用上、干对没干对；月底删掉没用的采集词、补进新信号。
→ 闭环位置：复盘 + 回流。各线动作反过来调准下次采什么，越喂越准，不靠我手维护。
四、产出物与结果
以 2026-09-14 为例：08:30 启动，08:35 收工，出 8 个文件，约 28.9 KB：
| 文件 | 大小 | 内容 |
|---|---|---|
00-主管-全局简报.md |
5.0 KB | 当天一句话结论 |
01~05-各业务线-情报.md |
4~13 KB | 生产/营销/售后等各线要点 |
98-学习回执校验.md |
0.5 KB | 各包是否收到 |
99-分发台账.md |
1.3 KB | 分发留痕 |
连续跑 39 天，每天一个目录。可验收三条：① 08:30 目录在不在 ② 回执各包齐不齐 ③ 台账有无异常。
落到这队人手上的结果：
- 各线子代理每天基于最前沿动态开工，不是凭老经验瞎干，活儿贴着市场；
- 39 天零漏报——动态没断供过，没出现过"按老黄历干、不契合市场"的空窗；
- 每天省下大量人工刷动态的时间，回到真正的生产、营销、售后产出；
- 采集越跑越准，各线动作反过来喂养关键词表，不用我手维护。
一句话：它把"行业动态"从一堆吃灰的链接，变成了整队子代理每天真在用的市场燃料——让生产、营销、售后全方位围着产品、贴着市场转。
说明：本案例全部由定时自动化与本地文件驱动，无图形操作面板。