用 Jupyter Notebook 记录自己的系统性知识框架，是从“写文档”到“文档代码化写作（Docs-as-Code）” 的过渡点。

以下是结构化编程 + 文档代码化写作起步方案。

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🎯 思路核心

1. 结构化编程的目标

• 不是一开始就用复杂工具，而是学会 把内容拆分为模块。
• 模块 → 主题（Topic） → 组装（Map/Notebook/Build）。
• 每个模块既能独立使用，也能拼成一本完整手册。

2. 为什么 Jupyter Notebook 合适

• 它天然支持 文本（Markdown）+ 代码块（Python/YAML/JSON） 的结合。
• 你可以用 Notebook 来实验 “文档就是数据 + 模板编译的产物”。

3. 文档代码化的路径

• 先用 Notebook 练习：把 Word 文档内容拆解成小单元，用 Python 脚本生成报告。
• 再迁移到 Git + DITA/Sphinx：形成真正的 CI/CD 文档流水线。

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🛠️ 第一步：结构化编程的学习切入点 4. 先学会 数据与模板分离 在 Notebook 中写一个最简单的例子：

数据

product = { "name": "N706B", "version": "V1.0", "cmd": "AT+CSQ", "desc": "查询信号强度", "example": "+CSQ: 25,0" }

模板

template = """ 产品: {name} (版本 {version}) 命令: {cmd} 功能: {desc} 示例: {example} """

print(template.format(**product)) 这样你会发现：

• 内容（数据）和排版（模板）分开。
• Word 里写死的表格，其实完全可以由代码自动生成。

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5. 用 YAML/JSON 管理内容 再把数据放到 YAML 文件里（以后就是“文档数据库”）： products:

• name: N706B version: V1.0 cmd: AT+CSQ desc: 查询信号强度 example: "+CSQ: 25,0"
• name: N58-GL version: V2.0 cmd: AT+CGATT desc: 网络附着 example: "+CGATT: 1" Notebook 里加载并生成文档： import yaml

with open("products.yaml", "r", encoding="utf-8") as f: data = yaml.safe_load(f)

template = """ 产品: {name} (版本 {version}) 命令: {cmd} 功能: {desc} 示例: {example} """

for p in data["products"]: print(template.format(**p)) 这就是 结构化编程 + 内容自动生成 的最小范例。

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📖 第二步：把 Word 文档转型为代码化写作

1. 内容拆分

• 不要再写 200 页的大 Word。
• 把内容拆成 小主题（如一个命令、一张表格、一个功能模块）。

2. 用 Notebook 验证

• 每个小主题用 YAML/JSON 存数据。
• 用 Python 模板生成 Markdown/HTML。
• 在 Notebook 里渲染，检查效果。

3. 版本管理

• 把 Notebook、YAML 数据文件、模板文件放到 Git 仓库。
• 以后所有文档更新 = 提交代码。

4. 自动化输出

• 下一步可以接入 Sphinx/DITA-OT，把这些 YAML+模板 直接产出 PDF、HTML。
• 和你现在探索的 esp-at-docs-demo 很接近，只是你先从 Notebook 里过渡。

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🏗️ 学习路线图（边用边学）

1. 第1周：数据与模板

• 学会 Python 的 format()、jinja2 模板。
• 把 Word 里的一小段（如一个命令说明）改造成 YAML+模板生成。

2. 第2周：Notebook 实验

• 在 Jupyter 里写“文档生成器”，用 Python 自动拼 Markdown/HTML。
• 用 nbconvert 导出 PDF，替代手写 Word。

3. 第3周：Git 管理

• 建立仓库，存放 Notebook + 数据文件。
• 学会 git commit、git diff 看文档变化。

4. 第4周：CI/CD 初探

• 在 GitLab 或 GitHub 上配置 make html/pdf 自动生成文档。
• 这时候，你的 Word 文档生产方式就基本转型了。

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✅ 总结 你的“结构化编程”起点，其实就是：

• 学会 用代码控制文档结构；
• 学会 把内容当数据来管理；
• 学会 在 Notebook 中实验生成逻辑，然后迁移到 CI/CD 里。