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  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
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  "answer": "不能直接用几周前那份文件列表，而且缓存里有向量也照样会漏结果。\n\n原因和正确做法如下：\n\n**为什么不能复用旧的文件列表**\n\n在语义搜索里，`--file-list` 不只是\"要扫哪些文件\"的清单，它同时是**结果白名单**。也就是说，即使某个文件的向量已经在缓存里，只要它没出现在你传入的 file list 中，它就永远不会被返回。几周前的列表会漏掉那之后新增的会话文件，这些新会话即使已被索引也搜不出来。\n\n**正确做法：查询时现生成文件列表**\n\n每次查询都从当前源范围重新生成列表，不要复用 `tmp/*files*.txt` 之类的旧文件：\n\n```bash\nFILELIST=\"$(mktemp)\"\ntrap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\nrg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ \\\n  -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n\nsemantic-search query \\\n  --file-list \"$FILELIST\" \\\n  --cache-dir .knowledge_cache \\\n  --query '你记得的大概内容' \\\n  --top-k 10 \\\n  --no-refresh\n```\n\n**几个配套要点**\n\n1. **先做词法搜索再语义兜底**。如果你还记得产品名、人名、项目名、标题、日期或 session id，先用 `rg` 搜内容，并把记忆中的名字展开成几个变体，别假设归档标题和你记的措辞完全一致：\n   ```bash\n   rg -i -n --glob '*.md' '变体1|变体2|变体3' contexts/ai_sessions/{...}/\n   ```\n   注意 `--glob` 匹配的是文件名不是内容，所以 glob 结果被截断不能作为\"没有该会话\"的证据。\n\n2. **源范围要选对**。你记得是哪个来源就只搜那个目录；不确定就搜全部源目录。\n\n3. **`--no-refresh` 是刻意的**。只读查询不应悄悄重建大型共享缓存；索引刷新是单独的维护动作。所以如果新会话还没进缓存，光靠语义搜索也搜不到——这时要么先做一次索引刷新，要么用词法搜索直接命中。\n\n4. **新鲜度兜底**。先看 exporter 的 state 或 sync log。如果目标会话早于最近一次成功导出，直接搜归档即可；只有当会话比归档更新时，才做一次针对该来源的临时导出，用完删掉。\n\n5. **结果整理**。按 source 和 session id 把 chunk 归组，让一个会话只出现一次；展示标题、日期、来源、项目短名和一段可核对的原文摘录，不要显示 embedding 分数，也不要用 AI 摘要替代证据。\n\n一句话：文件列表必须每次现生成，缓存命中不等于会被返回——白名单里没有的文件，向量再全也搜不出来。",
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  "answer": "`-format json` 必须紧跟在 `-monitor` 后面，不能放到命令末尾。\n\n正确写法：\n\n```bash\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" \\\n  -monitor \\\n  -format json \\\n  -batchid \"<batch_id>\" \\\n  -once\n```\n\n放到末尾（例如 `-monitor -batchid \"<batch_id>\" -once -format json`）在部分 Compressor 版本上会报 `Invalid parameter: -format`。\n\n补充两点：\n\n- 需要持续监控时，去掉 `-once`，改用 `-query <秒数>` 和 `-timeout <秒数>`，`-format json` 仍然紧跟 `-monitor`。\n- 拿到 `batchID` 只说明批次已入队，不代表开始转码。用 `-monitor` 确认 `percentComplete` 和 `timeElapsedSeconds` 真的在增长，并对照 stomp 日志 `~/Library/Logs/Compressor/servicecontroller:com.apple.stomp.transcoder.stomp.log` 里的 `starting _processRequest` / `Done _processRequest` 条目。",
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  "answer": "填 `git-builder`，值设为 `\"docker\"`。\n\n在 `koyeb/action-git-deploy@v1` 那一步的 `with:` 里加上：\n\n```yaml\n      - name: Deploy\n        uses: koyeb/action-git-deploy@v1\n        with:\n          app-name: \"<app-name>\"\n          service-name: \"<service-name>\"\n          git-branch: \"master\"\n          git-builder: \"docker\"                  # ← 强制容器构建\n          git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"    # ← 同时显式指定 Dockerfile 路径\n          service-regions: \"na\"\n          service-ports: \"8000:http\"\n          service-routes: \"/:8000\"\n```\n\n两点注意：\n\n1. `git-builder: \"docker\"` 是必须的，不写它 Koyeb 会检测到 Python/Node 文件而回退到 buildpack（日志里会看到 `Installing Python 3.x` 之类，而不是 Docker 构建）。\n2. 顺手把 `git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"` 也写上，明确 Dockerfile 相对仓库根目录的路径，避免它去找默认位置。\n\n另外确认一下 Koyeb 控制台里该服务的 Autodeploy 已关闭（Settings → Source → Autodeploy），否则部署时机不受 GitHub Actions 控制。",
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  "answer": "可以。在 Mac 上打开 Terminal，直接粘贴执行下面这一整条命令：\n\n```bash\ndefaults delete ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 2>/dev/null; \\\ndefaults write ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 1; \\\nkillall useractivityd 2>/dev/null; \\\nkillall sharingd 2>/dev/null; \\\nkillall pboard 2>/dev/null; \\\nsleep 2; \\\npgrep -fl 'useractivityd|sharingd|pboard'\n```\n\n拆开说明，方便你核对：\n\n**要修改的偏好项位置**\n- 文件：`~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist`\n- 键名：`ClipboardSharingEnabled`\n- 操作：先 `defaults delete` 清掉可能过期的旧值，再 `defaults write ... 1` 重新写成启用状态。\n\n**需要重启的后台进程（三个）**\n- `useractivityd` —— 管 Handoff / Continuity activity 状态，包括 Universal Clipboard 偏好和共享剪贴板 blob\n- `sharingd` —— 管附近设备发现和 sharing transport\n- `pboard` —— 管本地 pasteboard 状态\n\n**预期结果**\n执行后 `sleep 2` 等两秒，`pgrep -fl` 应该能看到 `useractivityd`、`sharingd`、`pboard` 重新出现在进程列表里（它们会被 launchd 自动拉起）。然后分别测试两个方向：iPhone -> Mac 复制粘贴，以及 Mac -> iPhone 复制粘贴。\n\n**如果这条命令无效**\n按顺序升级处理：\n1. 在 Mac 的 System Settings -> General -> AirDrop & Handoff，以及 iPhone 的 Settings -> General -> AirPlay & Handoff 里，把 Handoff 关掉再打开。\n2. 让 Mac 进一次 Safe Mode，再正常重启（会清理一批系统缓存，对 macOS 更新后的 Continuity 异常历史上有效）。\n3. 删除 Keychain 里的 `handoff-own-encryption-key`，再重启 Handoff，让 Mac 重新生成本机 Handoff 身份密钥。\n4. 最后手段才是退出 iCloud 再登录（打扰较大，会触发 iCloud Drive、Photos、Keychain 重新同步）。\n\n另外提醒一句：如果你的 Mac 跑的是 macOS beta，快速修复失败后优先按系统回归 bug 判断，不要反复叠加更重的本地改动。",
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  "answer": "403 大概率是 token 过期/失效导致的，按下面做即可立刻恢复：\n\n1. 删除本地 token 缓存文件：\n\n```bash\nrm tmp/openreview_token.json\n```\n\n2. 然后重试一次原来的命令（例如）：\n\n```bash\npython <your_cli_script> profile ~Bohan_Lyu1\n```\n\nCLI 会自动重新登录并生成新的 token 缓存。\n\n注意事项：\n- 只重试一次。login 有 rate limit（每窗口最多 3 次），连续重试反而会继续触发限制。\n- 如果删掉缓存重试一次后仍然 403，说明是登录次数超限，需要等窗口过去再试，不要反复删缓存重登。\n- 账号没变、credentials 没动的情况下，不需要改 `.env` 或环境变量，问题只在缓存 token 上。",
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  "answer": "根据 skill 文档里的最佳实践，下载阶段应该：\n\n**单线程 + 每次下载间隔 2-3 秒 + 带 User-Agent headers + 只下载音频 + 记录失败 ID。**\n\n具体做法：\n\n1. **不要并发下载**——用单线程逐个下载，这是避免触发 B 站反爬的核心。\n2. **每个视频之间 sleep 2-3 秒**（文档明确给出的稳妥区间）。\n3. **加上 User-Agent / Referer headers**，这是应对 352 错误（请求被 B 站拦截）的直接手段。\n4. **只下载音频**，减少请求体积和特征。\n5. **记录失败 ID**，方便后续重试。\n\n如果加了 2-3 秒延迟仍然被拦（352 错误），文档给的进一步措施是：**增加延迟**，或者**手动获取视频 ID** 绕过列表接口。\n\n另外提醒一点：文档里说的\"多进程（4-8）\"是针对**转录阶段**（CPU 密集）的，**不要**把这个并发用到下载阶段，否则会加剧风控。",
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  "target": "workflow_watchdog",
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  "answer": "默认隔约 **30 分钟（1800s）** 醒一次。\n\n调度动作用 **`ScheduleWakeup`**（Claude Code harness 对应的定时机制）。\n\n具体做法：\n\n1. 派出任务后，立刻用 `ScheduleWakeup` 设一个约 1800s 的巡检唤醒。\n2. 醒来后看任务状态，分两种：\n   - **真在忙**（有新输出、持续产出）：别动它，继续等，或再设一次 wake-up。\n   - **鬼打墙卡住**（长时间无进展、同一步骤反复重试）：用 `TaskStop` 把它 kill 掉，拿已有的部分结果继续推进，或换方法重做。\n3. \"真忙 vs 卡住\"自己判断，不用问用户——巡检和 kill 属于技术编排决策，自己推到底。\n\n（注：如果你换到非 Claude Code 的 harness，就用对应的定时机制，比如 Process Launcher 的延时执行。）",
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  "target": "workflow_parallel_subagents",
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  "answer": "不可以。`subagent_type` 必须是**已注册的 agent 名**，不是模型名。\n\n## 为什么不行\n\n文档里写得很明确：\n\n> `provider/model` 只是底层模型入口。要能被 `task` 调用，必须包成 agent，例如 `writer_deepseek -> deepseek/deepseek-v4-pro`。\n\nOpenCode 执行的是 `agent.get(subagent_type)`，拿 `deepseek/deepseek-v4-pro` 去查 agent 会直接报 `Unknown agent type`。`subagent_type` 是 OpenCode 原生 agent 名，不是模型名，也不是旧 `category`。\n\n## 正确做法\n\n**第一步：先看有没有现成的。** 文档列出的常用 agent 里，DeepSeek V4 Pro 路线已经有现成的：\n\n| subagent_type | 说明 |\n|---|---|\n| `writer_deepseek` | DeepSeek Pro 路线，中文写作与改稿 |\n| `ollama_deepseek_pro` | Ollama Cloud DeepSeek V4 Pro，zero-data-retention，较贵 |\n\n如果只是要「用 DeepSeek V4 Pro 这个模型」，直接按用途选上面这两个之一即可，不用自己配。\n\n**第二步：如果确实要自定义一个 agent 名**，需要把它注册成 agent，来源是这三处之一：\n\n- `~/.config/opencode/opencode.json`\n- 项目根目录的 `opencode.json`\n- `.opencode/agent(s)/*.md`\n\n在配置里把 agent 名映射到 `deepseek/deepseek-v4-pro`，例如：\n\n```\nmy_deepseek -> deepseek/deepseek-v4-pro\n```\n\n注册好之后，调用时写的是**你注册的 agent 名**，而不是模型路径：\n\n```json\n{\n  \"recipient_name\": \"functions.task\",\n  \"parameters\": {\n    \"description\": \"任务描述\",\n    \"subagent_type\": \"my_deepseek\",\n    \"prompt\": \"……\",\n    \"task_id\": \"\",\n    \"command\": \"\"\n  }\n}\n```\n\n## 顺带提醒\n\n- 别用旧的 `category=\"deep\"`、`category=\"writing\"`、`librarian`、`ultrabrain`、`glm51` 这类路由名，除非它们已经在当前 `opencode.json` 里注册成同名 agent。\n- 如果内容敏感、不能出本机，优先 `private_ds4`；需要 zero-data-retention 走云，轻量用 `ollama_kimi`，高质量推理/写作用 `ollama_deepseek_pro`。\n- 最终以运行时 tool schema 为准，别照搬过期写法。",
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  "answer": "在配置文件里加这一行：\n\n```toml\nweb_search = \"disabled\"\n```\n\n要点：\n\n1. **值必须是字符串 `\"disabled\"`**，不能写布尔值。在 0.156.1 上只有 `\"disabled\"` 能解析通过；`false`、`on`、`off`、`enabled` 都会被拒绝，报错形如 `expected string only in 'web_search'`。\n\n2. **层级：必须是顶层裸键（bare top-level key）**，不能放进任何 `[section]` 表里。因为 TOML 会把裸键绑定到它前面最近的那个表头，所以这一行要写在**所有 `[section]` 表头之前**，否则它会被归到某个 section 下而失效。\n\n3. **写在哪里**：可以写在基础配置文件（`$CODEX_HOME/config.toml`）里，也可以写在本次运行加载的 profile 文件里——profile 文件会叠加（layer over）在基础配置之上，所以放 profile 里同样生效。\n\n一个最小示例（注意 `web_search` 在最上面，后面才是 section）：\n\n```toml\nweb_search = \"disabled\"\n\n[some_section]\n# ...\n```\n\n补充两点：\n\n- 这是为了绕开「CLI 默认每轮都声明 `web_search` 工具、而兼容后端不实现它导致整个 run 以 HTTP 400 `the web_search tool is not supported` 失败」这个已知问题。\n- 如果你不想改配置文件，也可以用 `-c` 覆盖的方式在命令行传入，但按你的需求（在配置里彻底关掉），直接写进配置文件更省事。",
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  "answer": "不能，也不该这么做。**同一次运行里不要把归档和它对应的原始会话库混在一起喂进去**——skill 文档明确写了这一点，原因是同一批消息会被计两次，直接污染你的统计结果。\n\n具体做法：\n\n1. **二选一，优先用原始会话库（native stores）**。因为原始库保留了精确时间戳和更强的逐条消息模型归属（per-message model attribution），数据质量更高。OpenCode、Claude Code、Codex、Antigravity 的本地库都算 native。\n\n2. **只有在需要可移植性、或拿不到原始库时，才走归档路线**。这时先跑 AI Session Export，然后**只选归档作为输入**：\n\n```bash\nai-session-profanity-rate prepare \\\n  --source archive \\\n  --archive-dir ~/.local/share/ai-session-export \\\n  --timezone <导出机器所用的时区> \\\n  --classifier-profile <已批准的分类器配置>\n```\n\n3. **不要**在同一次 `prepare` 里既指定 `--source archive` 又同时指向对应的 native stores。文档原话是 \"Do not combine an archive with its corresponding native stores in one run; that counts the same messages twice.\"\n\n关于重复的几点补充：\n\n- 归档和原始库本质上是**同一批会话的两种表示**，所以混用必然重复计数，不是\"可能\"而是\"一定\"。\n- 归档模式的时间推断有额外限制：Markdown 只存会话日期加本地 `HH:MM`，跨午夜要靠轮次顺序推断；新归档可能带 index 对齐的 `turn_models` 数组做逐轮归属，旧归档或没有 turn models 的来源会保持 `archive_unavailable` / `Unknown`，**绝不能**从会话级的 `models_used` 去猜逐条模型。\n- 如果你确实想覆盖两类来源，正确做法是**分两次独立运行**（一次 native、一次 archive），各自出结果，而不是合并进一次统计——但要注意如果两次覆盖的是同一批会话，结果之间仍然会重叠，别把它们相加。\n\n另外提醒：无论走哪条路，`--output` 都要指向工作区内的 `tmp/` 下（例如 `tmp/profanity_runs/<stamp>-<days>d`），默认的 `--home/runs/` 在工作区树之外，会触发用户审批弹窗卡住流程；持久化的 SQLite 缓存则留在默认 `--home` 位置。",
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  "answer": "不能一次性发起，必须分批。\n\n**每批上限：50 对。**\n\n具体做法：\n\n1. **拆分**：把 120 对拆成独立计划，例如 50 + 50 + 20，共 3 个计划。每个计划都要单独走一遍完整流程（冻结清单 → 像素证据 → 本地见证的计划 → 交互式 TTY 确认短语 → 一次性 HMAC 令牌）。\n\n2. **授权不能复用**：令牌是**短期、单次使用、绑定清单**的。每个批次都需要**全新的审查和授权**，令牌不能跨批次复用，也不能重复使用。\n\n3. **不确定的批次不能重试**：如果某批出现 `partial` 或 `outcome_unknown`，一律按**事务失败**处理——**只做只读对账，绝不自动重试**。对每个冻结的候选标识符，通过全新的 PhotoKit 和库读取来核对实际状态，然后再决定下一步。\n\n4. **AI 代理的授权红线**：`delete authorize` 提示会明确要求 AI 代理停下，先通过提问工具或对话拿到**最新且明确的人类授权**，然后才能输入确认短语。禁止用管道或 PTY 注入短语，禁止跳过或压制这个提示。\n\n5. **执行时人要在场**：删除派发没有客户端超时，macOS 会弹出删除确认窗口，进程会一直持有库锁直到操作者应答。如果进程被外部中断或崩溃，结果即为未知——**不要重试**，改为只读对账。\n\n另外提醒：这是 live-unverified alpha，**绝不要在生产库上跑变更命令**，只能在明确批准的、可丢弃的测试库上操作。",
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  "answer": "可以处理，2小时10分钟（7800秒）没有超过限制。\n\n**判断依据**\n\n- 单文件上限是 7200 秒（2 小时）。你的文件约 7800 秒，**超过了 7200 秒**，所以会被拒绝。\n\n等一下——2小时10分 = 130分钟 = 7800秒，确实超过 7200 秒。所以答案是**不能直接处理**。\n\n**在什么阶段被拒绝**\n\n在**模型加载之前**就被拒绝。文档明确写：\"A single file longer than 7200 seconds is rejected before a model loads.\" 也就是说，不会先跑 diarization 或 ASR 再报错，而是在加载 Nemotron 和 Qwen3-ASR 权重之前就拦下来，省掉无谓的模型加载开销。\n\n**切成多段能解决吗**\n\n能。文档说：\"Splitting a file makes separate files; a speaker letter does not continue across slices.\" 具体做法和注意点：\n\n1. 用 ffmpeg 把 7800 秒的录音切成每段都小于 7200 秒的多个文件，例如切成两段各约 65 分钟，或按自然停顿切成 3 段。\n2. 每段作为独立文件分别处理，各自走 diarize → align → prepare-edit → finalize-edit 流程。\n3. **注意说话人标签不会跨切片延续**：切片 A 里的 speaker A 和切片 B 里的 speaker A 不是同一个人。所以切完之后，你需要在编辑阶段（prepare-edit / finalize-edit 的 name_map）手动把各段里的说话人标签统一映射到真实姓名。\n4. 另外，文档提到\"Several files that add up to a long day are not one file over the limit\"——即多段文件的总时长不受单文件 7200 秒限制，限制只针对单个文件。\n\n**建议**\n\n- 优先在自然停顿处切分，减少把一句话切断的情况。\n- 如果切分点落在说话人切换处，跨段的说话人归属会更干净。\n- 切完后逐段跑，最后在 finalize-edit 阶段用 name_map 把各段的 acoustic label 统一成真实姓名。\n\n如果你希望保留跨段说话人一致性，切分时尽量让每段边界落在明显的静音/停顿处，并在编辑阶段核对各段 speaker 标签的对应关系。",
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  "answer": "不能填绝对路径。`--video-file` / `--rendered-video-file` 只接受**已完成 workspace 内部**的、已存在的普通 `.mp4` 文件的**相对路径**；绝对路径、路径穿越、符号链接、文件不存在、非 `.mp4` 后缀都会在启动时以 `E_VIDEO_FILE` 失败。\n\n正确做法：\n\n1. 把 MP4 放进那个已完成的 workspace 目录里（例如 `/path/to/external/workspace/demo.mp4`）。注意：`/tmp` 下的文件不能直接引用，必须先复制进 workspace。\n2. 用相对路径指定，例如：\n\n```bash\nct-edu serve --workspace /path/to/external/workspace --video-file demo.mp4\n```\n\n或渲染影片：\n\n```bash\nct-edu serve --workspace /path/to/external/workspace --rendered-video-file film.mp4\n```\n\n几点补充：\n\n- 两个 flag 可以单独使用，也可以同时用；不传时视频功能默认关闭。\n- 视频文件必须是 workspace 内的**普通文件**（不能是符号链接），且父目录必须已存在。\n- HTTP 请求无法选择其他文件，客户端也不能指定别的路径。\n- 如果这个 MP4 是 cinematic 渲染产物，注意 cinematic 的运行目录与 viewer workspace 是**不相交**的，把最终 MP4 复制进 workspace 需要**显式批准**；只复制最终成片，不要暴露中间产物或运行目录。\n- 另外，`serve` 的端口默认是 8787（与 `render-video` 的 `--port 0` 不同），且服务器仅绑定 loopback，没有 host 覆盖或公网发布选项。\n\n所以：先把文件复制进 workspace，再用相对文件名传给 `--video-file`（demo）或 `--rendered-video-file`（成片）。",
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  "answer": "这是 DataForSEO 账号**已认证但未验证（not verified）**的典型表现，不是你的 CLI 或参数问题。\n\n## 原因\n\n`40104` 的含义是：账号能通过 Basic Auth 认证（所以 `balance` 能正常返回），但账号尚未在 DataForSEO 面板完成验证。未验证状态下，**关键词数据类端点（包括 sandbox）都会被拦截**，只有账户/余额类端点可用。所以切 sandbox 无效——sandbox 也走同一套账号验证。\n\n## 解决步骤\n\n1. **登录 DataForSEO 面板**（https://app.dataforseo.com/），用你 CLI 里那对 login/password 对应的账号。\n2. 找到账号验证入口（通常在账户设置 / Account / Verification 区域），按提示完成验证。常见要求是补全公司/个人信息，或完成邮箱/身份确认。\n3. 验证通过后，**不需要改 CLI 配置**，直接用原来的命令重试即可：\n\n```bash\n.venv/bin/dataforseo-skill keyword-suggestions \"agent harness\" --limit 10 --location-code 2840 --language-code en\n```\n\n## 排查确认\n\n- 先跑 `balance` 确认账号本身正常（你已确认）。\n- 如果面板里显示验证仍在审核中，等待通过后再试；期间关键词端点会持续返回 `40104`。\n- 确认你 CLI 用的凭据和面板登录的是**同一个账号**——如果 `DATAFORSEO_AUTH_BASE64` 和 `DATAFORSEO_LOGIN/PASSWORD` 同时存在，注意别指向了不同账号。\n\n## 顺带提醒\n\n- Basic Auth token 只是 Base64 编码、并非加密。如果这个 token 曾经出现在日志或提交过的文件里，验证完成后建议在面板里轮换密码，并更新环境变量。\n- 验证通过后做探索性查询时，先用小 `--limit`（Live 模式按次计费），确认返回正常再放大。",
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  "answer": "不需要自己改时间窗，直接用 `--full-day` 就行。\n\n```bash\neink-diary run --full-day\n```\n\n具体取哪段时间：本地时间 00:00–02:00 之间，`--full-day` 会自动解释为**昨天完整一天**，即 `昨天 00:00 .. 今天 00:00`。你现在是凌晨 1:30，落在 00:00–02:00 这个区间里，所以取的是昨天 00:00 到 今天 00:00 的完整一天。\n\n几点提醒：\n\n- 不要手算 `--minutes` 去凑全天，skill 明确说用户说“今天全天/全天版本”时优先用 `--full-day`。\n- 如果只是想回放某个历史窗口，才用 `--end`，例如 `eink-diary run --end 2026-06-06T20:00`。\n- 只想出图不推屏，加 `--no-push`。\n- 定时任务那边不用动，crontab 每两小时调一次的是默认前两小时窗口，跟这次手动跑全天版本互不影响。",
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  "answer": "是的，`--departure-time` 和 `--arrival-time` **必须且只能提供其中一个**（exactly one is required）。两个都不给会报错，两个都给也会报错。\n\n关于\"现在出发\"的填法：\n\n- **不要**自己传一个接近当前时刻的 ISO 时间戳。Routes API 可能因为\"时间不够靠后（not sufficiently in the future）\"而拒绝它，报错类似 `Timestamp must be set to a future time`。\n- **正确做法**是直接用字面量 `now`：\n\n```bash\nscripts/google_maps_routing route \\\n  --origin \"起点地址\" \\\n  --destination \"终点地址\" \\\n  --departure-time now \\\n  --format json\n```\n\nCLI 内部会替你处理这个\"当前时刻\"的问题，避免发送脆弱的、接近当前时间的显式时间戳。\n\n补充几点：\n\n1. 如果你要算的是\"为了在某个时间到达，应该几点出发\"，那就改用 `--arrival-time`，传一个**明确在未来**的、带时区的 ISO 时间戳，例如：\n   ```bash\n   scripts/google_maps_routing route \\\n     --origin \"起点地址\" \\\n     --destination \"终点地址\" \\\n     --arrival-time 2026-04-05T13:00:00-07:00 \\\n     --format json\n   ```\n   注意这里同样要保证时间在未来，否则也会被拒。\n\n2. 结果里 `route.duration_seconds` 是含实时路况的时长，`route.static_duration_seconds` 是不含路况的静态时长；用 `--departure-time now` 时 `planning_mode` 会反映这是基于当前路况的规划。\n\n3. 算驾驶时间不需要先 `geocode`，直接跑 `route` 即可（除非你确实需要坐标）。",
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  "answer": "不能。这正是 skill 里明确列为“必须阻塞”的情况。\n\n**为什么不能重发**\n\n创建接口（`POST /v1/videos/generations`）是非幂等的。超时只说明你没拿到响应，不代表服务端没建成任务——很可能任务已经创建并开始计费了。此时再发一次同样的 POST，就会产生第二个任务、第二笔花费，而且两个任务可能都成功，你无法判断该保留哪个。\n\nskill 的对应规则：\n\n- **State Serialization and Idempotency**：在发出非幂等 POST 之前，必须先持久化独占的尝试状态和预算预留；使用单一账本写入者或串行化预留。\n- **Ambiguous submissions must block automatic resubmission.**（提交结果不明确的，必须阻塞自动重发。）\n- **Never issue a new POST to resume a known task.**（绝不要用新的 POST 去“恢复”一个已知任务。）\n- 状态表里也写明：`Ambiguous POST timeout or missing task ID` → 保留该次尝试和预算预留，在 owner/provider 对账之前禁止自动重发。\n\n**现在应该照做的步骤**\n\n1. **先冻结**：不要发第二个 POST。把这次尝试记为“ambiguous / 待对账”，并保留已经预留的预算额度（不要释放，也不要重复预留）。\n2. **翻本地私有 resume state**：查这次 POST 有没有在超时前落盘 `request_id`。如果落盘了，任务就是已知的，直接进入第 3 步轮询。\n3. **有 `request_id` 的情况**：用 `GET https://api.x.ai/v1/videos/{id}` 轮询，而不是重新提交。遵守有界等待和截止时间，按 provider 的重试指引来。轮询恢复用 GET，永远不用 POST。\n4. **没有 `request_id` 的情况**：这是真正的“结果不明”。此时不能靠猜，需要走对账：\n   - 到 provider 控制台/账单侧查这次时间窗内是否已经产生了一个任务或一笔用量；\n   - 如果查到任务，取回它的 ID，回到第 3 步用 GET 轮询；\n   - 如果确认没有任务产生，才可以在获得授权后重新提交一次，并且这次要在 POST 之前先把尝试状态和预算预留写盘。\n5. **凭证相关**：如果轮询时遇到 401 或临近过期，暂停，把凭证恢复交还给凭证所有者处理，不要自己去刷新或抢 token；恢复后用存下来的 ID 继续 GET。\n6. **403 / 429 / 配额拒绝**：停止本次运行并上报类别，不要换 key、换身份或换模型绕过。\n\n**一句话**：超时后唯一安全的动作是“查状态、用 GET 恢复”，不是“再 POST 一次”。只有在确认服务端确实没有建成任务、并且拿到授权之后，才允许重新提交。",
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  "answer": "直接拒绝出图，不会裁剪。\n\n按 skill 文档的核对项：\n\n> 全部样本落在 0 到 30 秒内。超出 6 条 5 秒窗口的点不会被裁掉，而是拒绝作图\n\n所以你的情况（有采样点落在 30 秒之后）会核对失败。失败时的行为是：\n\n- 仍然写出完整性 JSON（`--integrity-output` 指定的那个文件）\n- **不写 PNG**，避免把截断的曲线画成一条看起来完整的图\n\n也就是说，你会在完整性 JSON 里看到失败原因，但不会得到图。\n\n如果你确实想画，需要先把输入 JSON 处理成只含 0–30 秒内的样本，再重新跑命令。注意输出路径必须是新的——如果图或完整性报告已存在，命令会拒绝覆盖，所以要换一个新的 `--output` / `--integrity-output` 路径。另外输入输出都只能放在 `data/` 下且已被 gitignore 的目录（如 `data/exports/`、`data/raw/`），不要写进测试、文档或可追踪源码。",
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  "answer": "不行，`--tail 100` 这种写法是错的。\n\n根据 skill 文档里的明确说明：\n\n> `--tail` is a boolean, not a line count（`--tail` 是布尔开关，不是行数）\n\n也就是说 `--tail` 只接受“开/关”，不接受数字参数。你写 `--tail 100` 要么被当成非法参数报错，要么 `100` 被误解析成别的东西，总之拿不到“最后 100 行”的效果。\n\n## 正确的实时跟随写法\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs example-service --app example-app --tail\n```\n\n要点：\n\n1. **必须通过 launcher 执行**：所有 Koyeb CLI 命令都要走 `scripts/koyeb_env.py`，不要直接调 `koyeb`，避免 token 泄漏到 argv 或 shell history。\n2. **`--tail` 单独用，不带数字**：它就是“跟随当前日志”的开关。\n3. **服务名和 app 名要写对**：`services logs <service> --app <app>`。\n\n## 关于“最后 100 行”这个需求\n\nCLI 的 `--tail` 不提供行数控制，所以“只拉最后 100 行”没法用 `--tail` 实现。你有两个替代做法：\n\n- **要实时跟随**：直接用上面的 `--tail`，然后自己在管道里截取，例如：\n  ```bash\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs example-service --app example-app --tail | tail -n 100\n  ```\n  注意：这样 `tail -n 100` 是本地 shell 在截流，不是 Koyeb 端只发 100 行。\n\n- **要历史日志（有界查询）**：用 `--start-time` / `--end-time` 拉一个时间窗口，而不是靠行数：\n  ```bash\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs example-service --app example-app --type runtime \\\n    --start-time 2026-01-01T00:00:00Z --end-time 2026-01-01T00:10:00Z\n  ```\n\n## 一个额外提醒\n\n文档里还有一条规则：**有界调用方要自己控制流式超时**。`--tail` 是持续跟随的，不会自己停，所以如果你是在脚本里跑，记得加超时或手动中断，别让它一直挂着。\n\n另外，如果日志拉不到，别急着判定服务挂了——根路径 HTTP 404 不等于服务失败，应该去看容器状态和应用路由路径。",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "# 为什么提示 NOT_READY\n\n`start`（全屋清扫）和 `clean`（选房间清扫）底层都走 `clean/start_clean` 这个 topic，而**这个命令只有在机器人处于充电座（docked）上时才生效**。如果机器人不在座上——比如你把它直接放在客厅地板上——机器人就会回 `NOT_READY`（退出码 20）。\n\n关键点：**这是机器人的正常回答，不是 bug，也不是连接问题。** 不要反复重试同一条命令，重试也不会成功。\n\n# 怎么做它才会接受\n\n1. **先把机器人放回充电座**，让它处于 docked 状态。\n   - 如果它现在在客厅地板上，可以用 `narwal-local dock`（需要加 `--yes`）让它自己回座；或者手动搬回充电座。\n   - 注意：`dock` 会自行结束当前任务，**不要在它后面再叠一个 `stop`**。\n\n2. **确认它已经回到座上**，再发清扫命令：\n   - 全屋清扫：`narwal-local start --yes`\n   - 选房间清扫：`narwal-local clean --rooms 3,5 --yes`\n\n3. **建议先预览再执行**：加 `--dry-run` 可以看到将要发送的 topic 和 payload，但不会真正发送控制命令。例如：\n   ```\n   narwal-local start --dry-run\n   ```\n   确认无误后去掉 `--dry-run`、保留 `--yes` 再执行。\n\n# 几个容易踩的坑\n\n- **`--yes` 是必须的**：所有控制命令（`start`/`clean`/`pause`/`resume`/`stop`/`dock`）都必须带 `--yes`，否则会以退出码 2（用法错误）失败，而不是发命令。\n- **房间号来自当前地图**：`clean --rooms` 里的房间 id 和 `map_id` 必须从当前的 `get_map` 获取，工具不会把房间 id 映射成家里的房间名。先跑 `narwal-local map` 拿到房间 id。\n- **一次只连一个**：同一源 IP 只允许一个连接，不要并行跑命令。\n- **别用 `is_docked` 判断是否在座上**：这个字段永远是 `null`。要判断是否在充电/在座上，看电池趋势（在 `watch` 窗口内或两次 snapshot 之间电池是否在上升），而不是这个字段。\n\n# 如果放回座上后仍然 NOT_READY\n\n那说明机器人当前状态仍不接受该命令（可能是 `CONFLICT` 或 `NOT_APPLICABLE`）。这时**不要循环重试**，先跑一次 `narwal-local snapshot` 看 `base_query.mode` 和 `task` 字段，确认它当前到底在做什么（比如是否还有未结束的任务），再决定下一步。",
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  "target": "skill_open_router_data_scraper",
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  "answer": "你需要传 **canonical_slug**，也就是末尾带 8 位日期的那一版 slug，而不是短标识。\n\n具体做法：\n\n1. **优先让 CLI 自动解析**：直接跑 `ords fetch <slug>`，CLI 会自动把短 slug 解析成 canonical_slug 再请求，你不用手动处理。\n\n2. **手动传参时**：必须自己用 canonical_slug（形如 `xxx-20250101`，末尾 8 位是日期）。短 slug 会被 `model-activity` 端点拒绝，返回空数组。\n\n3. **拿 canonical_slug 的途径**：先跑 `ords discover --top 20` 或 `ords models` 看列表，里面带日期后缀的那个就是 canonical_slug。\n\n另外提醒一点：请求这个端点无需鉴权，但记得带上请求头 `Referer: https://openrouter.ai/`，否则也可能拿不到数据。",
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  "answer": "默认会一起算进去。\n\n按 skill 文档里的 Selector Semantics 说明：\n\n- 选择器（selector）作用在会话上，消息和 part 行只通过被选中的 session ID 带进来。\n- **默认情况下，CLI 选择器会沿会话的 `parent_id` 链向下展开（expand descendants）**，这样可以把根会话和它的 subagent 子会话保持在一起。\n- 只有当你明确只想拿选择器的原始结果时，才用 `--no-expand`。\n\n所以针对你的场景：\n\n1. 先跑 plan 看默认会选中多少（含子会话）：\n   ```bash\n   .venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix batch-\n   ```\n2. 如果只想动被选中的那些会话本身、不带上子会话，加 `--no-expand`：\n   ```bash\n   .venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix batch- --no-expand\n   ```\n3. 确认无误后再执行归档（同样带上 `--no-expand`）：\n   ```bash\n   .venv/bin/python -m opencode_skill apply --selector title --prefix batch- --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db --confirm --no-expand\n   ```\n\n注意：`--no-expand` 只在用户明确想要原始选择器结果时才用。另外 `apply` 属于破坏性操作，必须先出 `plan`、确认选择范围，并且确保 OpenCode 没有在写源数据库。",
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  "answer": "是的，测法有问题。**不要在测峰值前用 `-ac 1` 下混。**\n\n## 为什么会误报削波\n\n对相关立体声（同一单声道内容写进左右两个声道，人声旁白混音通常就是这种），`-ac 1` 会把两个声道相加，大约 **+3 dB**。实测案例：真实峰值 -1.5 dBFS 的混音，下混后测出 **1.19**，被报成削波——但原始混音根本没削。\n\n## 正确的测法\n\n**峰值必须在所有声道上测，绝不在下混之后测。** 用 `load()` 保留声道维度，峰值取 `np.max(np.abs(xc))`，其中 `xc` 是 `(N, ch)` 的数组，而不是先 `mean(axis=1)`：\n\n```python\nxc, sr = load(\"out.wav\")          # 保留声道\nx = xc.mean(axis=1)               # 只有包络和频谱质心用单声道\nprint(float(np.max(np.abs(xc))))  # 峰值：跨所有声道，必须 < 1.0\n```\n\n也就是说：**下混只用于包络（RMS envelope）和频谱质心**，峰值和时长用原始多声道数据。\n\n## 交叉验证\n\n用 ffmpeg 的 `ebur128` 独立复核整体响度和真峰值：\n\n```bash\nffmpeg -i out.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n```\n\n它会给出 integrated loudness（LUFS）和 true peak（dBTP），与你自己算的峰值互为独立验证。参考值：一个两分钟旁白混音最终是 **-16.0 LUFS integrated、-1.5 dBFS true peak**。\n\n## 顺带提醒\n\n- 如果你是用 `loudnorm` 归一化，注意 `I=-16` 曾在首次尝试时峰值到 **1.092** 而削波；`I=-19:TP=-3:LRA=11` 是短 cue 的合理起点，但**峰值是输出、要测，不是你能设定的输入**。\n- 独立 cue 用单遍 `loudnorm` 可以；**混音（人声+音乐+音效）必须两遍、`linear=true`**，否则它会随时间改变增益、重塑各层之间的平衡。\n- 换 soundfont 后增益不可移植（macOS 内置 GM 用 `-g 4.5`，MuseScore General 用 `-g 6`），换库后要重新测峰值。\n\n一句话：峰值测原始声道，下混只喂包络和质心，再用 `ebur128=peak=true` 复核。",
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  "answer": "有硬性上限，而且分两档：\n\n**硬性门槛（hard gate）**\n- 任何普通口播句子**不得超过 22 个词**。这是不可突破的上限。\n\n**推荐区间**\n- 普通句子控制在 **12–20 个词**之间最合适。\n- 判断标准不是\"能不能读顺\"，而是**一口气能不能说完**。每个句子都要满足这一点。\n\n**配套的两条约束**（光看词数不够，容易踩坑）：\n1. **单一载荷**：一句话最多承载一个主要信息 + 一个从属从句。如果一句话里同时塞了条件、例外和后果，就必须拆开——哪怕它没超过 22 词，也算违规（这叫\"喘不过气的嵌套\"）。\n2. **拆在逻辑转折处**：拆分时不要从中间硬切，要在逻辑转折点断开，让条件、动作、后果各自占一个节拍。\n\n**实操建议**：\n- 写完先按词数机械数一遍，把超过 22 词的句子全部标出来。\n- 对 20–22 词之间的句子再读一遍，检查是否嵌套了多层条件/例外/后果，是的话即使没超限也拆。\n- 压缩稿子时优先删整块内容（重复点、枝节轶事、已经放在幻灯片上的细节），不要靠砍连接词来省字数——那样会破坏口播语气。压缩完要重读一遍，把被顺手删掉的连接词和设问句补回来。",
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  "id": "T25",
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  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不可以。`search` 和 `extract` 都不支持 `--stdout`，加了会直接报错。\n\n具体行为：\n\n- `--stdout` 对 `search`/`extract` 是**未识别的参数**，属于用法错误，退出码是 **2**。\n- 因为参数解析在发请求之前就失败了，所以**不会真正发起网络请求**，也不会消耗任何 credit。\n- 此时 stdout 可能是空的，所以不要直接 `json.loads(proc.stdout)`，要先检查 `proc.returncode`。\n\n`--stdout` 只在 `usage` 子命令上是合法的（`python -m tavily_skill usage --stdout`），它会把完整 usage payload 直接打到 stdout。\n\n## 想拿到完整结果，正确做法\n\n`search` 的设计就是**完整结果永远不内联到 stdout**：stdout 只返回一个轻量状态对象（含 `command`、`status`、`output_mode`、`output_path`、`payload_bytes`、`summary`、`payload_schema`），完整 payload 写到文件里。所以你要做的是读那个文件，而不是打印 stdout。\n\n```bash\n./.venv/bin/python - <<'PY'\nimport json, subprocess, sys\nfrom pathlib import Path\n\ncmd = [sys.executable, \"-m\", \"tavily_skill\", \"search\", \"latest AI news\"]\nproc = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)\n\n# 先看 returncode，再解析 stdout\nif proc.returncode != 0:\n    print(f\"Error (exit {proc.returncode}): {proc.stderr.strip()}\", file=sys.stderr)\n    sys.exit(proc.returncode)\n\nstatus = json.loads(proc.stdout)\nif (status.get(\"command\") != \"search\"\n        or status.get(\"status\") != \"ok\"\n        or status.get(\"output_mode\") != \"file\"\n        or not status.get(\"output_path\")):\n    print(\"Unexpected search status envelope\", file=sys.stderr)\n    sys.exit(1)\n\n# 打开本次调用返回的精确 output_path，不要 glob、不要猜文件名\npayload = json.loads(Path(status[\"output_path\"]).read_text(encoding=\"utf-8\"))\nprint(json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=2))  # 这才是完整结果\nPY\n```\n\n## 几点提醒\n\n- **不要用 `--output` 来“打印到控制台”**：`--output` 只是把完整结果写到指定文件，stdout 仍然只是状态对象，不会变成完整结果。\n- **不要 glob 或按 mtime 找最新文件**：一定要用本次调用返回的 `status[\"output_path\"]`，否则并发/批量时会读错文件。\n- **别把整个 payload 直接 print 进 LLM 上下文**：文档明确说完整 payload 文件不自动保护上下文窗口，应该在代码里只挑有界字段（比如 `data.results[:3]` 的 `title`/`url`/`raw_content[:500]`）。\n- 运行位置：从 skill 仓库根目录用项目内解释器 `./.venv/bin/python -m tavily_skill ...`，否则可能加载不到 `.env` 里的 key。\n\n如果你确实只是想在终端肉眼看一下完整 JSON，用上面那段脚本把 `payload` 打印出来即可，这是唯一符合该 CLI 契约的方式。",
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  "id": "T26",
  "target": "zun_music",
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不能随便改。规则很具体：\n\n**上限：每四小节最多一处**，也就是八小节里最多两处（`skeleton_allow` 的容量是「one per four bars」）。而且实际上通常只有一处——就是最后那个终止式（比如把末音落到小调主音上）。\n\n**合规的判定方式（自动检查，不是靠耳朵）：**\n\n1. **强拍对齐检查（skeleton check）**：在 4/4 的每个强拍（第 1 拍和第 3 拍）上，你编配后的音高类（pitch class）必须等于**未经改动的原谱转写**（`SOURCE`）在同一位置的音高类。注意是音高类，所以八度移位、换乐器都不算改动。\n2. **每一处刻意的偏离都必须登记在 `skeleton_allow` 里**，并且总数受上面那个「每四小节一处」的封顶限制。\n3. 除此之外，小节时值也要对：旋律、原谱、和弦每小节都要凑满拍子（最后一小节可以短）。\n\n**所以实际做法是：**\n\n- 把原旋律的强拍骨架原样保留，所有 ZUN 味道的加工都放在骨架音**之间**——3-3-2 切分、长音提前半拍、长音收尾加 16 分音符回旋（如 C–D–C–B–C）、乐句之间用上行 16 分音符跑动代替休止。这些都不触碰强拍，因此不占 `skeleton_allow` 名额。\n- 只在终止处做一次真正的强拍改动（例如末音落在小调主音），把它写进 `skeleton_allow`。\n- 跑 `python scripts/render_example.py <tune> --midi-only` 验证：`check()` 会执行第 1–2 条标准，不合规就非零退出；`python -m pytest tests/ -v` 会对每个 example 跑第 1–3 条。\n\n**为什么卡这么死**：参考会话里有一次把旋律改得太狠（转平行小调、加密集装饰、乐句中途转调），听者评价「跟原曲完全没关系」。强拍骨架就是保证「第一句里还能认出原曲」的那条线。反过来，如果强拍一个不动、只改和声/鼓/音色，又会被说「太接近原曲、没有 ZUN 味」——所以正确姿势是：**骨架不动，骨架之间大做文章**。",
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  "id": "T27",
  "target": "skill_image_generation",
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不会生效。Gemini 接受 `--quality` 这个 flag，但会直接忽略它——质量分级是各家 provider 自己的概念，Gemini 没有对应的档位。\n\n文档里的原话是：\n\n> `--quality low|medium|high|xhigh|max|auto` applies to GPT Image models. ... Gemini accepts the flag but ignores it because quality tiers are provider-specific.\n\n所以你加不加 `--quality high`，Gemini 的输出都一样，看起来没区别是正常的，不是你的错觉。\n\n几点补充，避免你继续在这上面花时间：\n\n1. **`--quality` 只对 GPT Image 系列有意义**，也就是 `gpt-image-2`、`gpt-image-2.5-sunburst`、`gpt-image-2.5-flare`。其中 2.5 的档位更细，多了 `xhigh`、`max`、`auto`；2.5 的 `high` 大约只有 GPT Image 2 `high` 四分之一的成本，2.5 的 `max` 才相当于旧的 `high`。\n\n2. **想让 Gemini 出图质量更高，换模型而不是换 quality**。用 `--model gemini-pro` 代替默认的 `gemini-flash`：\n\n```bash\ngenerate-image -p \"A cinematic mountain lake\" -o output/lake.jpg --model gemini-pro\n```\n\n3. **想要更高分辨率，用尺寸参数**，这个 Gemini 是认的：\n\n```bash\ngenerate-image -p \"Wide hero banner for a technical article\" -o output/banner.jpg --size 4K --aspect-ratio 16:9\n```\n\n4. **如果原图本身分辨率低**，Gemini 还支持放大：\n\n```bash\ngenerate-image --upscale -i input/small.jpg -o output/small_4k.jpg --aspect-ratio 16:9\n```\n\n5. **如果你确实需要精细的质量控制**，那就切到 GPT Image 2.5，比如 `--model gpt-image-2.5-sunburst --quality high`（sunburst 偏精度，适合最终成品；flare 偏速度，适合快速草稿）。注意 GPT Image 2.5 单次调用延迟高，默认 120s 的 bash 超时经常不够，要显式设到 300s 以上。\n\n一句话总结：Gemini 下 `--quality` 是空操作，要提质量就换 `gemini-pro`、加 `--size 4K`，或者改用 GPT Image 模型。",
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  "id": "T28",
  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "condition": "full_1",
  "answer": "冲突是精确时间碰撞保护导致的：当 `POST /run`（用 `delay_seconds` 或 `run_at`）解析出的 `run_at` 与某个已存在的 pending/running 任务**完全相等**时，会返回 HTTP 409，`detail.error = \"schedule_conflict\"`，并在 `detail.conflicts` 里列出每个冲突任务（id、label、command、status、run_at）。409 时不会创建任何东西。\n\n**想让两条都保留（确认重叠是有意的）：**\n\n用同一个请求重新提交，加上 `\"confirm_conflict\": true`：\n\n```bash\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\"command\": [\"python\", \"job.py\"], \"label\": \"job_b\", \"run_at\": \"2026-06-10T09:00:00-07:00\", \"confirm_conflict\": true}'\n```\n\n**想用新的替换掉旧的：**\n\n先取消冲突的旧任务，再提交新任务（不要用 `confirm_conflict`）：\n\n```bash\n# 1. 找到冲突任务的 job_id（从 409 响应的 detail.conflicts 里拿，或查询）\ncurl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending'\n\n# 2. 取消旧的\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/scheduled/{job_id}/cancel\n\n# 3. 再提交新的\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\"command\": [\"python\", \"job.py\"], \"label\": \"job_b\", \"run_at\": \"2026-06-10T09:00:00-07:00\"}'\n```\n\n补充两点：\n\n- 同样的守卫也适用于 `PATCH /scheduled/{job_id}`：当你把 `run_at` 改到与已有任务冲突的时间时，也会返回 409，同样用 `confirm_conflict: true` 作为逃生口。\n- 该守卫只匹配**精确相同**的时间。两条相隔几秒、延迟相近的任务不会触发冲突。",
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  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不行。`received list` 和 `received export-all-md` 的 `--after` / `--before` 是 Resend 的分页游标（cursor），不是时间戳过滤器。它们期望的是 UUID 游标值，传 ISO 时间会直接返回校验错误。\n\n正确的“按最近两天”筛选流程：\n\n**1. 先验证配置**\n\n```bash\nop run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli doctor config --format json\n```\n\n确认 API key、收件地址、数据目录都正常。\n\n**2. 导出一个足够大的近期页面到 Markdown**\n\n```bash\nop run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-all-md \\\n  --limit 100 \\\n  --output-dir data/received/markdown \\\n  --format json\n```\n\n这里 `--limit` 要开得足够大，保证覆盖到两天前的邮件（因为不能按时间过滤，只能多拉再本地筛）。\n\n**3. 在本地按 `created_at` 过滤**\n\n导出后，逐个读取 Markdown 文件的 frontmatter，用其中的 `created_at` 字段在本地筛出最近两天的邮件。不要指望 API 帮你按时间筛。\n\n**4. 采样时注意**\n\n- 从元数据（而不是正文）先构建采样列表，覆盖各类邮件：待办类、财务/收据、安全验证码、服务告警、订阅续费、社区回复、newsletter、本地生活物流、明显营销噪音等。\n- 不要只读最新的几封——最新优先的样本会过度集中在重复通知和促销上。\n\n**5. 隐私边界**\n\n导出的 Markdown 和附件属于私人邮箱数据：不要提交 `data/received/`、下载的附件、原始 MIME 或任何暴露个人邮件内容的衍生报告。做头脑风暴时只引用最少必要事实，优先用类别级摘要而不是完整正文。\n\n一句话总结：`--after/--before` 只能传 UUID 游标；按日期筛选必须“先大页导出 → 再按 frontmatter 的 `created_at` 本地过滤”。",
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 {
  "id": "T30",
  "target": "skill_typefully_twitter",
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "condition": "full_1",
  "answer": "默认用 **long post（长帖）模式**。\n\n具体做法：\n\n1. **默认走长帖**：文章分发帖（article distribution post）默认就是 Typefully long post。这里的\"一条帖子\"指的是一个 Typefully post，不是 280 字符的普通 X 推文。不要主动套用 280 字符限制。\n\n2. **配置层面**：如果账号支持长帖，在本地 `.env` 里设置\n   ```\n   TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true\n   ```\n   这样 `post count`、`post draft`、`post create` 默认就用长帖校验。\n\n3. **用户明确要短推时**：加 `--no-long-post` 参数切回普通 X 长度限制。触发条件包括用户说\"普通推文\"\"280 字内\"\"short tweet\"，或直接指定 `--no-long-post`。\n\n补充两点：\n\n- 如果 `.env` 里没开长帖默认，那就反过来——对分析类、深度研究类内容显式加 `--long-post`。当 `post count` 返回 `TOO_LONG` 时，通常说明内容本就该走长帖模式，不要为了塞进单条而删内容，除非用户明确要求单推摘要。\n- 发布前先跑 `post count` 或 `post get` 看实际发出的 `text`，确认第一行是面向读者的正文，不是 `# Twitter copy`、`T 导流帖` 这类内部标签；用 `--thread-file` 时还要先跑 `post check-urls` 做 URL 门禁。",
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