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灵扬 — 用户手动操作指南

本指南涵盖需要您手动完成的操作（AI 无法代替执行的安全/认证步骤）。

1. npm Token 轮换（安全 — 必做）

审计发现 ~/.npmrc 中包含明文 npm token。虽然已在审计报告中脱敏，但仍需轮换。

步骤

  1. 浏览器打开 https://www.npmjs.com → 登录 guangda88
  2. 点击头像 → Access Tokens
  3. 找到当前 token → Remove（删除旧 token）
  4. Generate New Token → 选择 Automation 类型 → 复制新 token
  5. 在终端执行： 
    echo "//registry.npmjs.org/:_authToken=你的新token" > ~/.npmrc
chmod 600 ~/.npmrc
  6. 验证： 
    npm whoami
# 应输出: guangda88

2. GitHub Personal Access Token（推荐 — 提升 API 配额）

metrics.py 调用 GitHub API，未认证限额 60 次/小时，认证后 5000 次/小时。

步骤

  1. 浏览器打开 https://github.com/settings/tokens → Generate new token (classic)
  2. 勾选 public_repo（只需读取公开仓库）
  3. 复制 token
  4. 设置环境变量（加到 ~/.bashrc 或 ~/.profile）： 
    export GITHUB_TOKEN="ghp_你的token"
  5. 验证： 
    curl -s -H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" https://api.github.com/user | python3 -m json.tool | grep login
# 应输出: "login": "guangda88"

3. 发布 Dev.to 教程

教程文件：/home/ai/LingYang/releases/devto_lingterm_tutorial.md

步骤

  1. 打开 https://dev.to/enter → 用 GitHub 登录（guangda88）
  2. 点击 Write a Post
  3. 复制 devto_lingterm_tutorial.md 内容粘贴
  4. 检查以下 front matter：
  5. title: 标题是否合适
  6. tags: 标签是否正确（至少 typescript, mcp, ai）
  7. canonical_url: 如有交叉发布需填写
  8. 预览确认无误 → Publish

4. 发布 Reddit 帖子

帖子文件：/home/ai/LingYang/releases/reddit_lingterm_tutorial.md

步骤

  1. 打开 https://reddit.com → 登录 guangda88
  2. 建议发布的子版块（subreddit）：
  3. r/MCP (如果存在) — 最精准
  4. r/ArtificialIntelligence — 受众广
  5. r/sideproject — 适合独立项目展示
  6. r/typescript — 技术受众
  7. 点击 Create Post → 选择 Link 或 Text
  8. 粘贴帖子内容
  9. 重要：Reddit 反自我推广（self-promotion），建议：
  10. 先在目标 subreddit 活跃几天（评论、投票）
  11. 第一帖不要带链接，纯文字介绍
  12. 后续帖再附 GitHub 链接

5. 发送研究者邮件

邮件模板：/home/ai/LingYang/releases/researcher_email_template.md

步骤

  1. 打开模板文件，按占位符填写：
  2. [研究者姓名] → 替换为实际姓名
  3. [具体工作] → 引用该研究者的具体论文/项目
  4. 从 contacts_tracker 中获取联系信息： 
    cd /home/ai/LingYang
python3 -m src contacts list
python3 -m src contacts find "关键词"
  5. 发送后标记状态： 
    python3 -m src contacts update <id> --status contacted --notes "已发送邮件 YYYY-MM-DD"

6. 日常使用 CLI 速查

cd /home/ai/LingYang

# 联络管理
python3 -m src contacts add "姓名" --category "AI公司" --channel "邮件" --priority P1
python3 -m src contacts list
python3 -m src contacts find "关键词"
python3 -m src contacts update <id> --status replied --notes "对方回复了"
python3 -m src contacts summary

# GitHub 指标
python3 -m src metrics collect          # 采集最新数据
python3 -m src metrics report           # 查看报告
python3 -m src metrics growth           # 增长对比
python3 -m src metrics history LingFlow # 历史数据
python3 -m src metrics cleanup --keep 30 # 清理旧数据

# 运行测试
cd src && python3 -m pytest test_metrics.py test_contacts_tracker.py -v

操作优先级

# 操作 紧急度 耗时
1 npm Token 轮换 P0 必做 5 分钟
2 GitHub Token 配置 P1 推荐 5 分钟
3 Dev.to 教程发布 P2 按计划 15 分钟
4 Reddit 帖子发布 P2 按计划 10 分钟
5 研究者邮件发送 P2 按计划 每封 10 分钟

完成 npm Token 轮换后，其余操作可以按您的节奏进行。