wjs-mining-voicedrop

# wjs-mining-voicedrop VoiceDrop 收件箱（`jianshuo.dev/files` 上的 `VoiceDrop-*.m4a`）→ 逐条转写 → 交给 `wjs-mining-articles` 出公众号草稿。这是 VoiceDrop iOS app（开口即录、停即上传）的 Mac 端闭环。 **本 skill 自身的产出 = ① 公众号草稿（`~/code/wechat-publish/`）+ ② 本地音频/SRT 存档（`~/code/voicedrop/archive/`）+ ③ R2 上的处理标���（`articles/<stem>.json` 或 `.empty`）+ ④ 一份批次报告（处理几条、各出几篇、哪些标了无语音及原因、还剩几条未处理）。** 完整接口契约见 `agents/interface.yaml`。 ## Core Principle **复用，不重写。** 本 skill 只做两件本身没有的事：**收件箱的进出**（列/下载/标记）和**逐条编排**。转写交 `wjs-transcribing-audio`，成文交 `wjs-mining-articles`，一行都不重写。 **R2 永不删，用标记文件表示处理状态。** 音频一直留在 R2，直到用户自己在 app 里删。「未处理」= 还没有 `articles/<stem>.json`（已成文）也没有 `articles/<stem>.empty`（无语音）标记的 `VoiceDrop-*.m4a`；`list` 已自动只列未处理的。一条**成功**成文后写 `mark-done`，**没语音/损坏**写 `mark-empty`——两者都让这条不再被重复处理。**绝不 delete**（delete 只留给用户在 app 里手动清理）。 ## When This Skill Fires - 用户说「处理 VoiceDrop 录音」「把新录音挖成文章」「处理一下我的口述」 - 用户跑 `/wjs-mining-voicedrop` ## When NOT to use - **已经有 SRT** → 直接 `wjs-mining-articles` - **音频不在 R2 收件箱**（本地散文件）→ 直接 `wjs-transcribing-audio` 出 SRT，再 `wjs-mining-articles` - **桶里是别的机器传的非录音文件** → 本 skill 只认 `VoiceDrop-*.m4a` 前缀，其余��碰 ## 前置 - `~/code/.env` 里有 `FILES_TOKEN`（收件箱鉴权）和火山 ASR creds（`VOLC_ASR_*` / `VOLC_TTS_*`，转写用）。`set -a; source ~/code/.env; set +a`。 ## Workflow 唯一的新增代码：`scripts/voicedrop-inbox.sh`（`list` / `download` / `mark-done` / `mark-empty` / `delete`，token 运行时从 `~/code/.env` 读，绝不落代码）。`list` 只列未处理；`mark-done`/`mark-empty` 写处理标记；`delete` 只给手动清理用，成文流程不调它。 ### Step 0 · 定位脚本 + 载入环境（不依赖当前目录） ```bash INBOX=~/....