diff --git a/README.md b/README.md
index 878c805..df7be3c 100644
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+++ b/README.md
@@ -73,7 +73,7 @@ zenfeed 是你的智能信息助手。它自动收集、筛选并总结关注的
 
 **For AI 内容处理的探索者** 🔬
 * zenfeed 有一种对内容进行管道化处理的自定义机制，类似 Prometheus [Relabeling](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#relabel_config)
-* 每篇内容都被抽象成一个标签集合（比如标题，来源，正文... 都是标签），在管道的每一个节点，可以基于自定义 Prompt 对特定标签值进行处理（比如评分、分类、摘要、过滤、添加新标签等...），而后基于标签查询过滤，[路由](https://github.com/glidea/zenfeed/blob/main/docs/config-zh.md#%E9%80%9A%E7%9F%A5%E8%B7%AF%E7%94%B1%E9%85%8D%E7%BD%AE-notifyroute-%E5%8F%8A-notifyroutesub_routes)，[展示](https://github.com/glidea/zenfeed/blob/main/docs/config-zh.md#%E9%80%9A%E7%9F%A5%E6%B8%A0%E9%81%93-email-%E9%85%8D%E7%BD%AE-notifychannelsemail)... See [Rewrite Rules](https://github.com/glidea/zenfeed/blob/main/docs/config-zh.md#%E9%87%8D%E5%86%99%E8%A7%84%E5%88%99%E9%85%8D%E7%BD%AE-storagefeedrewrites)
+* 每篇内容都被抽象成一个标签集合（比如标题，来源，正文... 都是标签），在管道的每一个节点，可以基于自定义 Prompt 对特定标签值进行处理（比如评分、分类、摘要、过滤、添加新标签等...），而后基于标签查询过滤，[路由](https://github.com/glidea/zenfeed/blob/main/docs/config-zh.md#%E9%80%9A%E7%9F%A5%E8%B7%AF%E7%94%B1%E9%85%8D%E7%BD%AE-notifyroute-%E5%8F%8A-notifyroutesub_routes)，[展示](https://github.com/glidea/zenfeed/blob/main/docs/config-zh.md#%E9%80%9A%E7%9F%A5%E6%B8%A0%E9%81%93-email-%E9%85%8D%E7%BD%AE-notifychannelsemail)... See [Rewrite Rules](docs/tech/rewrite-zh.md)
 * 重要的是你可以灵活的编排这一切，这赋予了 zenfeed 浓重的工具化，个性化色彩。欢迎通过 Push API 集成私有数据，探索更多的可能性
 <details>
   <summary>预览</summary>
diff --git a/docs/tech/hld-zh.md b/docs/tech/hld-zh.md
index 680b10e..a7fbfa9 100644
--- a/docs/tech/hld-zh.md
+++ b/docs/tech/hld-zh.md
@@ -1,3 +1,5 @@
+> 适用版本：v0.2.2
+
 ```mermaid
 graph TD
     subgraph User_Interactions
diff --git a/docs/tech/rewrite-zh.md b/docs/tech/rewrite-zh.md
new file mode 100644
index 0000000..755694a
--- /dev/null
+++ b/docs/tech/rewrite-zh.md
@@ -0,0 +1,105 @@
+> 适用版本：v0.2.2
+
+`rewrite` 组件是 zenfeed 中负责对信息流内容进行动态处理和转换的核心模块。它允许用户通过声明式的规则配置，利用大型语言模型 (LLM) 等工具，对内容的元数据（标签）进行修改、丰富、过滤，甚至决定是否丢弃某条信息。
+
+## 1. 设计理念与哲学
+
+*   **Prometheus 的 `relabel_config`**: 借鉴其强大的标签重写能力。在 Prometheus 中，`relabel_config` 允许用户在采集指标前后动态地修改标签集，实现服务发现、指标过滤和路由等高级功能。`rewrite` 组件将此思想应用于信息流处理，将每一条信息（如一篇文章、一个帖子）视为一个标签集，通过规则来操作这些标签。
+*   **管道 (Pipeline) 处理模式**: 信息的处理过程被设计成一个可配置的管道。每个规则是管道中的一个处理阶段，信息流经这些规则，逐步被转换和打标。这种模式使得复杂的处理逻辑可以被分解为一系列简单、独立的步骤，易于理解和维护。
+*   **AI 能力的模块化与按需应用**: 大型语言模型 (LLM) 被视为一种强大的"转换函数"。用户可以根据需求，在规则中指定使用哪个 LLM、配合什么样的提示词 (Prompt) 来处理特定的文本内容（例如，从文章正文生成摘要、分类、评分等）。这种设计使得 AI 能力可以灵活地嵌入到信息处理的任意环节。
+*   **内容即标签 (Content as Labels)**: 这是 zenfeed 的一个核心抽象。原始信息（如标题、正文、链接、发布时间）和经过 AI 或规则处理后产生的衍生信息（如类别、标签、评分、摘要）都被统一表示为键值对形式的"标签"。这种统一表示简化了后续的查询、过滤、路由和展示逻辑。
+*   **声明式配置优于命令式代码**: 用户通过 YAML 配置文件定义重写规则，而不是编写代码来实现处理逻辑。这降低了使用门槛，使得非程序员也能方便地定制自己的信息处理流程，同时也使得配置更易于管理和版本控制。
+
+## 2. 业务流程
+
+内容重写组件的核心工作流程是接收一个代表信息单元的标签集 (`model.Labels`)，然后按顺序应用预定义的重写规则 (`Rule`)，最终输出一个经过修改的标签集，或者指示该信息单元应被丢弃。
+
+其处理流程可以概括为：
+
+1.  **接收标签集**: 组件的入口是一个 `model.Labels` 对象，代表待处理的信息单元。
+2.  **顺序应用规则**: 系统会遍历用户配置的每一条 `Rule`。
+3.  **规则评估与执行**: 对于每一条规则，系统会：
+    *   **定位源文本**: 根据规则指定的 `SourceLabel` (默认为 `content`)，找到相应的文本内容。
+    *   **条件检查**: 检查源文本是否满足规则中声明的 `SkipTooShortThreshold`（最小长度，默认为300字符）。若不满足，则跳过当前规则。
+    *   **文本转换 (可选)**: 若规则声明了 `Transform` (如通过 `ToText` 使用 LLM 和特定 `Prompt` 进行处理)，则源文本会被转换为新文本。此转换结果将用于后续的匹配。
+    *   **模式匹配**: 使用规则中声明的 `Match` 正则表达式 (默认为 `.*`) 来匹配（可能已被转换过的）文本。若不匹配，则跳过当前规则。
+    *   **执行动作**: 若文本匹配成功，则执行规则声明的 `Action`：
+        *   `ActionDropFeed`: 指示应丢弃当前信息单元，处理流程终止。
+        *   `ActionCreateOrUpdateLabel`: 使用（可能已被转换过的）匹配文本，为规则中指定的 `Label` 创建或更新标签值。
+4.  **输出结果**:
+    *   若所有规则处理完毕且未触发 `ActionDropFeed`，则返回最终修改并排序后的 `model.Labels`。
+    *   若任一规则触发 `ActionDropFeed`，则返回 `nil`，表示丢弃。
+    *   处理过程中若发生错误（如 LLM 调用失败），则会中止并返回错误。
+
+
+## 3. 使用示例
+
+以下是一些如何使用 `rewrite` 规则的场景示例：
+
+### 示例 1: 内容分类打标
+
+*   **目标**: 根据文章内容，自动为其添加一个 `category` 标签，如 "Technology", "Finance" 等。
+*   **规则配置 (概念性)**:
+    ```yaml
+    - sourceLabel: "content" # 使用文章正文作为分析源
+      transform:
+        toText:
+          llm: "qwen-default" # 使用名为 "qwen-default" 的 LLM 配置
+          prompt: "category"  # 使用预设的 "category" prompt 模板
+      match: ".+"             # 匹配 LLM 返回的任何非空分类结果
+      action: "create_or_update_label"
+      label: "category"       # 新标签的键为 "category"
+    ```
+*   **效果**: 如果一篇文章内容是关于人工智能的，LLM 可能会返回 "Technology"。经过此规则处理后，文章的标签集会增加或更新一个标签，例如 `{"category", "Technology"}`。
+
+### 示例 2: 基于 LLM 评分过滤低质量内容
+
+*   **目标**: 让 LLM 对文章内容进行评分 (0-10)，如果评分低于 4，则丢弃该文章。
+*   **规则配置 (包含两条规则)**:
+
+    *   **规则 2.1: 内容评分**
+        ```yaml
+        - sourceLabel: "content"
+          transform:
+            toText:
+              llm: "qwen-default"
+              prompt: "score" # 使用预设的 "score" prompt 模板
+          match: "^([0-9]|10)$" # 确保 LLM 返回的是 0-10 的数字
+          action: "create_or_update_label"
+          label: "ai_score"  # 将评分结果存入 "ai_score" 标签
+        ```
+    *   **规则 2.2: 根据评分过滤**
+        ```yaml
+        - sourceLabel: "ai_score" # 使用上一条规则生成的评分作为判断依据
+          # 无需 Transform
+          match: "^[0-3]$"       # 匹配 0, 1, 2, 3 分
+          action: "drop_feed"     # 丢弃这些低分文章
+        ```
+*   **效果**: 文章首先会被 LLM 评分并打上 `ai_score` 标签。如果该评分值在 0 到 3 之间，第二条规则会将其丢弃。
+
+### 示例 3: 基于特定标签值添加新标签
+
+*   **目标**: 如果文章的 `source` 标签值是 "Hacker News"，则添加一个新标签 `source_type: "community"`。
+    *   **注意**: 当前 `ActionCreateOrUpdateLabel` 会将匹配成功的 `text` （即 `sourceLabel` 的值或其转换结果）作为新标签的值。若要实现固定值标签，需要通过 LLM 转换。
+*   **规则配置 (通过 LLM 实现映射)**:
+    ```yaml
+    - sourceLabel: "source" # 源标签是 "source"
+      transform:
+        toText:
+          llm: "qwen-mini"
+          # Prompt 需要精心设计，告诉 LLM 如何根据输入映射到输出
+          # 例如，Prompt 可以包含类似 "If input is 'Hacker News', output 'community'. If input is 'GitHub Trending', output 'code'." 的逻辑
+          prompt: |
+            Analyze the input, which is a news source name.
+            If the source is "Hacker News", output "community".
+            If the source is "GitHub Trending", output "code".
+            If the source is "V2EX", output "community".
+            Otherwise, output "unknown".
+            Return ONLY the type, no other text.
+      match: "^(community|code|unknown)$" # 确保 LLM 输出的是预期的类型
+      action: "create_or_update_label"
+      label: "source_type" # 新标签的键
+    ```
+*   **效果**: 如果某文章的 `source` 标签值为 "Hacker News"，经过 LLM 处理后（理想情况下）会输出 "community"，然后 `source_type` 标签会被设置为 `{"source_type", "community"}`。
+
+这些示例展示了 `rewrite` 组件的灵活性和强大功能，通过组合不同的源标签、转换、匹配条件和动作，可以实现复杂的内容处理和信息增强逻辑。
diff --git a/docs/tech/testing.md b/docs/tech/testing-zh.md
similarity index 99%
rename from docs/tech/testing.md
rename to docs/tech/testing-zh.md
index 0cc1335..4538d82 100644
--- a/docs/tech/testing.md
+++ b/docs/tech/testing-zh.md
@@ -1,4 +1,5 @@
 # Zenfeed 最新测试策略与风格
+> 适用版本：v0.2.2
 
 ## 1. 引言
 
diff --git a/docs/tech/vector.md b/docs/tech/vector-zh.md
similarity index 99%
rename from docs/tech/vector.md
rename to docs/tech/vector-zh.md
index d2fa0fd..e2506b6 100644
--- a/docs/tech/vector.md
+++ b/docs/tech/vector-zh.md
@@ -1,3 +1,5 @@
+> 适用版本：v0.2.2
+
 ## 1. 引言
 
 `vector.Index` 组件是 Zenfeed 系统中负责实现内容语义相似度检索的核心模块，与 `block.Block` 一一对应。它的主要目标是根据用户提供的查询向量，快速找到与之在语义上最相关的 Feed（通常是新闻资讯、文章等文本内容）。