Add XDFX skill data artifacts

skills-data/xdfx-step2-pathway/SKILL.md

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+name: xdfx-step2-pathway
+description: xdfx 拆分流程 step2，基于受众分析关键传播节点，选择最优3个节点，保存节点并建立受众关系。
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+# Step2 关键传播节点分析与入库
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+前置条件：`xdfx-flow-state.json` 中已有 Step1 写入的 `topAudiences[*].designId`。
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+不要手写接口调用，直接运行：
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+```bash
+python scripts/xdfx_flow.py --mode step2 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
+```
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+鉴权和证书由脚本兜底处理：缺少 `Authorization` 或接口返回 401 时，自动用 `admin / ch@user` 登录获取 `access_token` 并重试原接口一次；HTTPS 默认不校验证书，需校验证书时追加 `--verify-ssl`。
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+本步骤由脚本完成：
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+- 对已入库受众逐个分析关键传播节点。
+- 自动解析候选账号和传播节点 JSON。
+- 流式模型接口首次空响应、模型无响应或超时类返回会自动再调用一次。
+- 跨受众合并去重，选择全局最优 3 个传播节点。
+- 保存传播节点。
+- 保存传播节点与受众关系。
+- 同步前端步骤状态 `step-analysis-keypoint` 与 `step-analysis-weakpoint`。
+- 把 `pathwayAccountId`、关联 `designIds`、错误明细写入 state。
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+关系保存失败不阻断后续流程，但必须报告给用户。
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+## 步骤反馈
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+命令结束会输出 `STEP_FEEDBACK {...}`。必须先根据这行反馈告诉用户 Step2 的完成状态、当前传播节点入库数量和新增错误数，再决定是否继续下一步。
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+执行过程中会输出 `OP_FEEDBACK {...}`。每出现一次都要告诉用户当前操作和接口 URL。
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+如果出现 `ERROR_FEEDBACK {...}`，必须立即告诉用户失败阶段、接口 URL、状态码、请求摘要和响应摘要。
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+如果出现 `JSON_PARSE_REVIEW {...}`，必须查看 `responseExcerpt`，判断是否能识别传播节点 JSON；无法确认时重跑 Step2。