用途：在不触发远端抓取路径的前提下，于本地 Claude Code 中引导（onboard）或回填（backfill）公司的 changelog。远端路径会在服务器端做正文到记录的抽取并计费（即使写入零条），本技能改为由本地 Claude Code 智能体内联完成逐页抽取，只走确定性的写入路径。
核心原则：智能体即抽取器。你负责抓取、解析、结构化记录，再 POST 到批量端点；该端点只做普通幂等 upsert，插入时不调用 AI。远端抽取循环不会运行。
成本约定：消耗你智能体自身的 token 用于抓取与抽取，以及你选择扇出的子智能体（可选 sonnet 保证质量、haiku 处理批量）。不消耗服务器端抽取，不调用 POST /v1/workflows/update。批量端点插入时不跑 AI（无摘要、无营销分类器、无 feed 富化），只做插入加一次即发即忘的向量嵌入；title_generated/title_short/summary 等 AI 字段留空。
适用场景：在 Claude Code 交互式引导新来源或回填；远端抓取耗尽抽取循环却写入零条时；页面可被你自己的 web 工具抓取时。不适用：托管智能体会话（仅本地）；来源已有干净内容丰富的 feed（直接添加走 cron）；发布方选择退出时（preflight 拒绝）。
工作流：第 1 步强制预检，运行 bun .claude/skills/local-ingest/preflight.ts <url> --json，抓取 robots.txt 并依据 Cloudflare Content Signals 策略以退出码门控：0 继续、1 拒绝（ai-input=no，停止并告知用户，不抓取不写入）、2 未知（重试一次，仍未知则告知用户，不得默认继续）。门控只看 ai-input。第 2 步解析目标，确保 org 与 source 存在，读取 playbook，记录 sourceSlug 与 src_ id；新建 source 时不要触发 fetch。第 3 步映射页面，分类单页/索引/未知，优先用 sitemap，客户端渲染的索引需渲染枚举；默认上限约 25–50 条最新并记录跳过内容。第 4 步抓取与抽取，少量页面内联处理，大量页面用 Agent 工具扇出并行子智能体，每个返回批量 schema 记录，父智能体负责写入；需抽取媒体并解包 next/image、vercel/image 到 CDN 原图。第 5 步批量写入，POST 到 $RELEASES_API_URL/v1/orgs/<orgSlug>/sources/<sourceSlug>/releases/batch 或带 src id 的 /v1/sources/<src…>/releases/batch，每次约 50 条，字段含 version、title、content、url、contentHash、publishedAt、media、type、prerelease；按 UNIQUE(source_id, url) 幂等 upsert，仅回填空行。需要覆盖内容时在批量体顶层加 mode: "upsert-content"。第 6 步用 releases tail <slug> --json 验证。第 7 步通过 releases admin playbook <org> --notes-file - 记录摄取方式、节奏与抽取怪癖。
并行要求：type、version、publishedAt（ISO-8601）、media、url 需与生产形态一致。批量路径不处理 title_generated 等 AI 字段，如需可另行 PATCH /v1/releases/:id、单条插入接口或脚本做手动富化。
常见错误：跳过预检、静默截断、漏填 url（破坏幂等）、对新建 source 触发 fetch、扇出时在父智能体抓详情页、对干净 feed 来源使用本技能、在托管智能体会话运行。
限制：仅支持本地 Claude Code；需本地文件系统与 CLI 的 RELEASES_API_* 环境变量及写权限；前置预检为强制安全门。