每日唐诗推送

从全唐诗数据集中随机选取一首唐诗，生成深度赏析推送内容。

数据源

使用 data/tang-poems.json，包含 38 首经典唐诗，涵盖李白、杜甫、王维、白居易、杜牧、李商隐等唐代名家。每首诗包含：标题、作者、朝代、正文（分行数组）、作者简介。

核心流程

步骤 1：选诗

python3 scripts/pick_poem.py

脚本以当天日期为随机种子，确保同一天只输出同一首诗。输出为 JSON 格式。

步骤 2：撰写赏析

根据 JSON 数据撰写完整的推送内容。

步骤 3：发送

使用 message 工具发送到飞书（channel: feishu）。

推送格式（三级分层排版）

📜 每日唐诗 — YYYY年MM月DD日

▌ 基本信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 诗名：《xxx》 作者：xxx · 唐

▌ 全文 ━━━━━━━━━━━━━━━━ （每句一行，句间空行）

▌ 诗词赏析 ━━━━━━━━━━━━━━━━ （4-6段深度分析，每段用小标题标注） · 整体印象 （1-2段，全诗评价、意境、地位）

· 遣词造句 （逐句分析关键字词的妙处）

· 对仗与格律 （律诗分析对仗工巧，绝句分析节奏呼应）

· 音韵之美 （韵脚选择、平仄节奏、吟诵感）

· 历史回响 （后世评价、流传原因）

▌ 关于作者 ━━━━━━━━━━━━━━━━ （3-5句：生平、风格、地位、代表作）

排版规则

• 每级标题独占一行
• 分区之间空一行
• 正文段落之间空一行
• 赏析子标题用 · 标记，不加粗
• 不用 markdown 表格（飞书不支持）
• 保持纯文本，用符号构建视觉层级

赏析写作准则

• 有判断力：不说"这首诗很好"，要说"好在哪"
• 有深度：不只描述表面，要挖结构层面的巧思
• 有证据：每个论点附具体字词或诗句为证
• 拒绝套话：避免"意境深远""感情真挚"这类空泛表述
• 音韵分析：韵脚、平仄、吟诵感，值得分析时必分析

定时任务配置

cron: 0 8 * * * @ Asia/Shanghai
session: isolated
timeout: 300s
delivery: announce → feishu

依赖

• Python 3（标准库，无需 pip install）
• JSON 数据文件：data/tang-poems.json