[
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  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不建议直接用几周前导出的文件列表。原因有两个：\n- 语义检索的 file list 同时是结果白名单：不在列表里的文件，即使缓存里已有向量，也不会被返回。\n- 这几周里新增或重命名的会话不会出现在旧列表中，等于天然漏检。\n\n是否会因为“缓存里已经有向量”而漏结果？\n- 会，如果目标文件没被包含进你提供给查询的 file list。缓存不会越权返回不在白名单内的文件。\n- 还可能会漏：如果有新文件从未被向量化，而你用的是只读查询（不刷新索引），它们也不会出现在结果里，直到你做一次索引刷新维护。\n\n可照做的流程\n1) 现场生成最新的 file list（按需限定来源目录）\n- 已知来源（示例：只查 opencode）：rg --files contexts/ai_sessions/opencode/ -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n- 未知来源（全库）：rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n- 建议用临时文件并自动清理：\n  - FILELIST=\"$(mktemp)\"; trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n\n2) 跑语义检索（只读，不隐式重建索引）\n- semantic-search query --file-list \"$FILELIST\" --cache-dir .knowledge_cache --query '你记得的大概内容' --top-k 10 --no-refresh\n\n3) 如果怀疑新文件从未入库向量而导致漏检\n- 先跑你平时用的“索引刷新”维护任务（对同一 file list 和同一 cache 目录），完成后再重复第2步查询。注意：刷新是单独的维护动作，别把它混在一次性查询里偷偷重建大缓存。\n\n补充建议\n- 如果你对名称、人名或标识符还有模糊记忆，先用一次 rg 关键字检索，常比语义更快更准：rg -i -n --glob '*.md' '关键词1|关键词2' contexts/ai_sessions/...\n- 如果你的会话比归档导出时间还新，先更新归档或做一次临时导出，再按上述步骤生成最新 file list。",
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  "answer": "把 -format json 紧跟在 -monitor 后面。放在命令最后会报 “Invalid parameter: -format”。\n\n正确示例：\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" -monitor -format json -batchid \"<batch_id>\" -once\n\n连续监控（示例）：\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" -monitor -format json -batchid \"<batch_id>\" -query 5 -timeout 600\n\n注意：提交批次用的是 -outputformat json；监控时用的是 -format json，而且必须紧贴 -monitor。",
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  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
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  "answer": "在 deploy 这步的 koyeb/action-git-deploy 输入里，显式指定：\n- git-builder: \"docker\"（强制走 Docker 构建）\n- 建议同时加 git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"（指明用哪个 Dockerfile）\n\n示例（只展示关键入参）：\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\"\n    git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"",
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  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
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  "answer": "可以，直接在终端粘贴这一整行执行（zsh/bash 都可）：\n\ndefaults delete ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 2>/dev/null; defaults write ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 1; killall useractivityd 2>/dev/null; killall sharingd 2>/dev/null; killall pboard 2>/dev/null; sleep 2; pgrep -fl 'useractivityd|sharingd|pboard'\n\n说明（便于你确认关键信息）：\n- 修改的偏好项位置与键：~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist 中的 ClipboardSharingEnabled\n- 被重启的相关后台进程：useractivityd、sharingd、pboard\n\n执行后等待 2–3 秒，进程会被系统自动拉起。随后请测试：\n- iPhone/iPad 复制 → 在 Mac 上粘贴\n- Mac 复制 → 在 iPhone/iPad 上粘贴\n\n若仍不稳定，再尝试在两端设置里关开一次 Handoff（Mac: 系统设置 → 通用 → AirDrop 与接力；iOS: 设置 → 通用 → AirPlay 与接力）。",
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  "id": "T05",
  "target": "openreview",
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  "answer": "删这个文件再重试：tmp/openreview_token.json\n\n操作步骤：\n- 停止当前脚本/并发任务\n- 删除缓存 token\n  - macOS/Linux: rm -f tmp/openreview_token.json\n  - Windows: del tmp\\openreview_token.json\n- 重新执行一条 CLI 命令，工具会用 OPENREVIEW_EMAIL / OPENREVIEW_PASSWORD 自动登录并写入新 token\n\n注意：\n- 403 多半是 token 过期或触发了登录频控（每个时间窗口最多 3 次登录）。清掉 token 只重试一次即可，不要并发多次重登。\n- 若删除后立刻仍是 403，等 10–15 分钟再试，避免继续触发限流。",
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  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "经验值：单线程批量下 B 站音频，两个下载之间间隔 2–3 秒一般最稳；如果仍频繁被拦，提到 5–8 秒，并加随机抖动与批次休眠。\n\n可直接照做\n- 基线节奏：\n  - 每条间隔：2–3 秒（带随机抖动）\n  - 每 10–20 条后额外休眠：30–90 秒\n- 遇到风控码（如 352/412/403/429）：\n  - 临时把间隔拉到 15–30 秒\n  - 若连续多次，再暂停 10–30 分钟再继续\n\nyt-dlp 示例（只下音频，单线程，带随机间隔与必要头部）\n- urls 列表文件：bilibili_urls.txt（每行一个链接）\n- 基线配置（2–4 秒随机）：\n  yt-dlp -a bilibili_urls.txt -x --audio-format m4a \\\n    --sleep-interval 2 --max-sleep-interval 4 \\\n    --concurrent-fragments 1 \\\n    --add-header \"Referer:https://www.bilibili.com\" \\\n    --add-header \"User-Agent:Mozilla/5.0\"\n- 更保守配置（5–8 秒随机）：\n  yt-dlp -a bilibili_urls.txt -x --audio-format m4a \\\n    --sleep-interval 5 --max-sleep-interval 8 \\\n    --concurrent-fragments 1 \\\n    --add-header \"Referer:https://www.bilibili.com\" \\\n    --add-header \"User-Agent:Mozilla/5.0\"\n\nBash 批次休眠示例\n- 在基线间隔外，每下载 12 条额外休眠 30–90 秒：\n  i=0\n  while read -r url; do\n    yt-dlp -x --audio-format m4a \\\n      --sleep-interval 2 --max-sleep-interval 4 \\\n      --concurrent-fragments 1 \\\n      --add-header \"Referer:https://www.bilibili.com\" \\\n      --add-header \"User-Agent:Mozilla/5.0\" \\\n      \"$url\"\n    i=$((i+1))\n    if (( i % 12 == 0 )); then\n      sleep $((RANDOM % 61 + 30))   # 30–90 秒\n    fi\n  done < bilibili_urls.txt\n\n补充要点\n- 只下载音频可减小流量（-x --audio-format m4a），更不易触发风控\n- 固定间隔要加随机抖动（上面的 --sleep-interval + --max-sleep-interval 已涵盖）\n- 仍被拦时再叠加限速（如 --limit-rate 800K）与重试（如 --retries 10）即可进一步稳妥\n\n结论\n- 推荐从 2–3 秒起步；被拦就提升到 5–8 秒，并加批次休眠与随机抖动，基本能稳定跑批。",
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  "target": "workflow_watchdog",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "- 默认间隔：30 分钟（1800 秒）醒一次。\n- 调度动作：用 ScheduleWakeup 来设这个唤醒。\n\n可操作做法：\n1) 派出长任务后立刻调用 ScheduleWakeup，delay_seconds 设为 1800。\n2) 醒来检查任务最近是否有新输出/进度：\n   - 有进展：再调用一次 ScheduleWakeup(1800) 继续巡检。\n   - 无进展、同一步骤重复：用 TaskStop 终止该子任务，基于已有部分结果推进或换方法重跑。",
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  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "gpt-5",
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  "answer": "不可以。subagent_type 必须是已注册的 agent 名称，不接受直接写成 provider/model。像 deepseek/deepseek-v4-pro 这种只是底层模型标识，要能被 functions.task 调用，必须先包成一个 agent，然后用这个 agent 的名字当 subagent_type。\n\n可行做法（两步走）：\n1) 注册一个映射到 DeepSeek V4 Pro 的 agent\n- 全局：在 ~/.config/opencode/opencode.json 增加一个自定义 agent\n- 项目内：在项目根目录的 opencode.json 增加，或在 .opencode/agents/ 下新增一个 agent 定义\n\n常见两种写法，按你本机的 schema 二选一（以本机 opencode.json 的实际字段为准）：\n- 分字段写法：\n  {\n    \"agents\": {\n      \"my_deepseek_pro\": {\n        \"provider\": \"deepseek\",\n        \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n        \"description\": \"DeepSeek V4 Pro 专用 agent\"\n      }\n    }\n  }\n- 简写（如果你的版本支持 backend 合并写法）：\n  {\n    \"agents\": {\n      \"my_deepseek_pro\": {\n        \"backend\": \"deepseek/deepseek-v4-pro\",\n        \"description\": \"DeepSeek V4 Pro 专用 agent\"\n      }\n    }\n  }\n完成后重启/重新加载 OpenCode，使新 agent 生效。若配置有误，调用时会报 Unknown agent type。\n\n2) 在并行任务里使用这个 agent 名称\n用 multi_tool_use.parallel 包多个 functions.task，并把 subagent_type 设为你起的名字，例如 my_deepseek_pro：\n{\n  \"tool_uses\": [\n    {\n      \"recipient_name\": \"functions.task\",\n      \"parameters\": {\n        \"description\": \"写作与润色\",\n        \"subagent_type\": \"my_deepseek_pro\",\n        \"prompt\": \"LANGUAGE: 用中文输出。……\",\n        \"task_id\": \"\",\n        \"command\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n\n补充建议\n- 若你的环境里已经预置了如 writer_deepseek 或 ollama_deepseek_pro 这类 agent，可直接用这些已注册名称作为 subagent_type（前者通常映射 deepseek/deepseek-v4-pro，后者走 Ollama Cloud DeepSeek Pro 路线）。\n- 配置完成仍报 Unknown agent type，优先检查：文件放置路径是否正确；JSON 是否有效；agent 名与 subagent_type 是否一致；是否已重启让配置生效。",
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  "id": "T09",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "结论与做法（针对 Codex CLI 0.156.1）：\n- 要关闭内置的 web_search 工具，在配置文件里加一行：web_search = \"disabled\"\n- 值必须是字符串 \"disabled\"（不是布尔）。false、on、off、enabled 等都会被拒绝，并报 expected string only in 'web_search'。\n- 这一行必须放在配置的顶层（TOML 的“裸键”），也就是在任何 [section] 标题之前；否则会被当成隶属前一个表导致不生效。\n\n放置位置：\n- 基础配置：$CODEX_HOME/config.toml 顶部加入\n  web_search = \"disabled\"\n- 或者：在本次运行会加载的 profile 文件里，把同一行放在文件最开头（顶层）。profile 会覆盖基础配置。\n\n一次性覆盖（可选）：\n- 不改文件时，可以在命令行加配置覆盖（与 approval_policy 类似）：\n  -c web_search=\"disabled\"\n\n小提示：\n- 加完后直接重跑你的 codex exec 任务即可验证是否还会触发第三方后端的 “web_search 不支持” 错误。",
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  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "不能在同一次统计里把同一套会话的「Markdown 归档」和「对应的本机原始会话库」一起喂进去。这样会把同一条消息算两次，直接导致重复计数。官方工作流明确要求：不要把一个归档和它对应的原生库在同一轮次里合并。\n\n你可以这样做，避免重复且拿到完整数据：\n\n- 只选一种来源做一轮统计\n  - 推荐优先用原生会话库（时间戳和每条消息的模型归因更精确）。\n  - 如果需要可移植性或汇总多工具、多机器的数据，就先用导出工具生成归档，然后只用 archive 模式。\n\n- 如果确实两边都有，但覆盖范围不完全重叠\n  - 做两次独立的 run，分别放到不同的 tmp 目录，千万不要把两种来源放在同一 run 里。\n  - 让两个 run 覆盖互不重叠的时间窗，或者明确只让其中一个来源覆盖全部窗口，另一个来源只补缺的那一段。不要把同一时间窗的同一会话同时出现在两边。\n  - 分别查看两个 run 的 summary 和图表；工具不提供跨 run 的自动合并，若要总计只能在外部做去重合并，避免把同一消息再次计入。\n\n可直接照做的两种安全方案示例（二选一）：\n- 只用归档做一轮统计\n  ai-session-profanity-rate prepare \\\n    --source archive \\\n    --archive-dir ~/.local/share/ai-session-export \\\n    --timezone <你的本机时区> \\\n    --classifier-profile <批准的分类器路由> \\\n    --output tmp/profanity_runs/<stamp>-<days>d\n  ai-session-profanity-rate ingest --run-dir tmp/profanity_runs/<stamp>-<days>d\n  ai-session-profanity-rate visualize --input tmp/profanity_runs/<stamp>-<days>d/results.json\n\n- 只用原生会话库做一轮统计\n  - 在一条 prepare 命令里仅选择原生来源（不要再加 archive）。具体 --source 取决于你本机安装并可读的会话库类型（如 OpenCode/Claude Code/Codex/Antigravity 等）；按你的环境填写对应来源参数，并保持 --output 指到工作区的 tmp/ 路径下。\n  - 然后同样执行 ingest 和 visualize。\n\n额外注意\n- 同一来源缺少逐条模型信息且你能确认该窗口只用过一个模型时，才能显式传入 --assume-source-model SOURCE=MODEL；不要自行猜测。\n- 不要把任何请求/响应文件、结果或图表提交到公共仓库。",
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 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "不行，不能一次性删 120 对。必须分批，每批最多 50 对。\n\n具体可执行做法\n- 分批方案：把 120 对拆成 3 个批次：50 对 + 50 对 + 20 对。为每个批次分别做证据、清单与执行。\n- 证据与清单：\n  1) 先用 asset mutation-list 把每对候选的 osxphotos UUID 映射到 PhotoKit 本地标识符（local identifier）。\n  2) 过滤不符合删除资格的项目（例如 Live Photo、RAW+JPEG/编辑复合资产、资源不可用、非静态单资源图片、尺寸不一致等；字节完全相同的也不支持）。\n  3) 按批次各自生成 pair-manifest（<=50 对/批）。\n  4) 分别对每个批次用 evidence compare-images 生成独立的 evidence report；只有全部对在阈值内且“字节不同”的报告才允许进入删除计划。\n- 授权与执行：\n  - 每个批次都需要单独的人机交互确认和一次性授权令牌（短期、单次、与该批次 manifest 和快照等强绑定）。\n  - 令牌不可复用到其他批次，也不可在同一批次失败后重试时复用；每次都要重新审核并获取新的授权。\n  - 执行删除时，必须在本机交互输入确认短语，随后还要在 macOS 的照片删除确认弹窗中点确认；不要通过管道/脚本输入或自动化绕过。\n\n关于不确定结果或部分成功\n- 若任何批次出现 partial 或 outcome_unknown，视为事务失败，不要“重试这批次”。\n- 做法是只读方式对照实际库状态逐一核对这些候选的本地标识符与元数据，更新证据与清单，重新生成一个全新的批次计划，并获取新的单次授权后再执行。之前的令牌和计划一律不可再用。\n\n补充提醒\n- 照片图库上下文不可切换；只针对当前系统图库。\n- 删除仅移动到“最近删除”，不做永久抹除。\n- Byte-identical 完全相同的重复不在支持范围，需用 Photos 自带的重复项功能处理。",
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 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不行。这个工具对“单个音频文件”的时长有硬限制：任何单文件超过 7200 秒（120 分钟）都会被拒绝。你这段约 2 小时 10 分（7800 秒）会在开始处理时就被拦下，模型还没加载就直接退出（也就是在启动 diarization/ASR 之前的长度检查阶段失败）。\n\n把音频切成多段可以解决。注意事项与做法如下：\n- 每一段必须小于 7200 秒。建议更保守一些，比如每段 45–60 分钟，便于资源占用和出错重试。\n- 分段后每段会被当作独立文件处理，“说话人字母标签”不会跨分段延续。最后需要在编辑阶段把同一人跨分段的标签映射到同一个名字。\n\n用 ffmpeg 分段（工具本身也要求系统已装 ffmpeg）：\n- 简单安全（约 59 分钟一段）：\n  ffmpeg -i input.m4a -f segment -segment_time 3540 -c copy parts/part_%03d.m4a\n  说明：\n  - 3540 秒 = 59 分钟，确保远低于 7200 秒上限。\n  - -c copy 为无损切割，适合多数封装格式；若遇到时间轴不准可去掉 -c copy 让 ffmpeg 重新编码。\n  - 文件名用零填充编号，保证按时间顺序排序。\n\n- 如需边界更稳妥，可手工做少量重叠（例如每段之间重叠 1–2 秒）。重叠会带来重复文本，后期编辑时删掉即可。最简单的做法是把 -segment_time 调到略小些（如 3500），或用多次 -ss/-t 明确切点；这里给出无重叠版本已经能满足上限要求。\n\n分段后跑转写的实操流程（一次性初始化后每批都可复用）：\n1) 初始化与自检（首次使用）\n   - 在技能仓库持久目录里创建并激活虚拟环境，然后：\n     .venv/bin/asr-skill init\n     .venv/bin/asr-skill doctor\n   - 确保 ffmpeg 在 PATH 上。\n\n2) 对分段目录执行声纹分离与识别\n   - 声纹分离：\n     .venv/bin/asr-skill diarize --input parts --work-dir workdir\n   - 语音对齐/转写：\n     .venv/bin/asr-skill align --input parts --work-dir workdir\n   说明：parts 是你分段后的目录，workdir 是本次任务的工作目录。\n\n3) 人工校对与合并导出\n   - 准备编辑任务：\n     .venv/bin/asr-skill prepare-edit --rich /path/to/rich.json --task-dir task_dir\n   - 打开 task_dir/segments.jsonl 按段逐条检查文本与说话人；在 task_dir/edited.json 里：\n     - rows 填入保留的段；\n     - excluded 填不需要的段（可空）；\n     - 如有不确定的行放入 uncertain；\n     - 用 name_map 把不同分段里的同一位说话人映射到同一个名字（因为“说话人字母标签”不会跨分段延续）。\n   - 导出最终带时间戳的 CSV：\n     .venv/bin/asr-skill finalize-edit --rich /path/to/rich.json --task-dir task_dir --output-csv output.csv --source-map source_map.json --name-map name_map.json --csv-format timed\n\n要点回顾：\n- 单文件超过 7200 秒会在任务刚开始、模型加载之前被拒绝。\n- 把音频切成小于 7200 秒的多段即可正常处理。\n- 跨分段的说话人需要在编辑阶段用 name_map 统一到同一个名字。",
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  "target_pos": 0,
  "prompt_tokens": 2052,
  "completion_tokens": 3469,
  "sec": 54.28292989730835,
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  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不行。ct-edu serve 的 --video-file 和 --rendered-video-file 只接受“工作空间内部的相对路径”，而且文件必须是该工作空间里的一个常规 .mp4 文件。绝对路径（例如 /tmp/xxx.mp4）、路径越级、符号链接都会直接启动失败并报 E_VIDEO_FILE。\n\n可行做法（任选其一）：\n- 把 /tmp 下的 MP4 复制进已完成的工作空间，然后用相对路径指给 serve\n  1) 设定你的工作空间路径，例如 WORK=/path/to/external/workspace\n  2) 复制并命名为工作空间内的 .mp4：cp -p /tmp/my.mp4 \"$WORK/demo.mp4\"\n  3) 启动服务：ct-edu serve --workspace \"$WORK\" --video-file demo.mp4\n\n- 放到工作空间的子目录里（目录需先存在），仍然用相对路径\n  1) mkdir -p \"$WORK/media\"\n  2) cp -p /tmp/my.mp4 \"$WORK/media/tour.mp4\"\n  3) ct-edu serve --workspace \"$WORK\" --video-file media/tour.mp4\n\n- 如果是用 render-video 生成的 MP4，它本来就会写在工作空间里，直接用文件名即可\n  1) ct-edu render-video --workspace \"$WORK\" --output \"$WORK/review.mp4\"\n  2) ct-edu serve --workspace \"$WORK\" --video-file review.mp4\n\n- 若你确实想把文件留在 /tmp，也可以把“工作空间”本身建在 /tmp 下，然后把 MP4 放到这个工作空间里再用相对路径指定\n  1) 例如工作空间为 /tmp/case1（须是已完成的 workspace）\n  2) cp -p /tmp/my.mp4 /tmp/case1/demo.mp4\n  3) ct-edu serve --workspace /tmp/case1 --video-file demo.mp4\n\n注意事项：\n- 文件必须是工作空间内的常规 .mp4，不能是符号链接，文件名需要以 .mp4 结尾。\n- 只能指定两个受控入口：--video-file（演示）和/或 --rendered-video-file（影片）；路径必须是“相对工作空间根目录”的相对路径。\n- 只要文件存在且命名正确就会出现在播放器里；元数据可用不代表一定能在你的浏览器/系统解码播放。",
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  "target": "dataforseo",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "40104 是 DataForSEO 在“账号已认证通过前”的典型返回。它的特征就是：balance 可以查到，但所有关键词类接口（包括 sandbox）都被拦截。解决步骤如下，按顺序做，通常在面板完成验证后立刻恢复可用。\n\n必做的账号侧操作\n- 登录 DataForSEO 后台，完成账户验证与API开通：\n  1) 完成资料和联系方式（公司/个人信息、地址、电话），并验证邮箱与手机号\n  2) 完成 KYC/企业认证（需要证件/营业信息时按提示提交）\n  3) 为账户充值或绑定支付方式（有些账号在余额为 0 或未完成付款方式绑定时禁用 Live/Sandbox 关键词端点）\n  4) 在面板的 API/Access 设置里确保关键词相关端点和 Live/Sandbox 访问是启用状态（若无开关或不可选，发工单请支持开通）\n- 完成以上后，等几分钟再重试；若仍是 40104，直接联系 DataForSEO 支持，说明“balance ok, keyword endpoints 40104, sandbox same”，他们会人工放行\n\n本地配置自检（避免因凭据格式问题雪上加霜）\n- 如果用 Base64 变量，确保它是 login:password 的纯 Base64，且无换行、无引号\n  - macOS/Linux 生成：echo -n 'LOGIN:PASS' | base64\n  - PowerShell 生成：[Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::ASCII.GetBytes(\"LOGIN:PASS\"))\n  - 导出：export DATAFORSEO_AUTH_BASE64=上面生成的值\n- 或者改用明文变量（两者二选一，不要同时设）：\n  - export DATAFORSEO_LOGIN='你的登录名'\n  - export DATAFORSEO_PASSWORD='你的密码'\n- 重新开一个干净的 shell，确保环境变量生效且没有旧值覆盖\n\n最小化重试命令（验证恢复是否成功）\n- Live（默认使用 Live，限小一点即可）：\n  - .venv/bin/dataforseo-skill related-keywords \"test\" --limit 3 --raw\n- Sandbox（如果你的面板显示已开放 Sandbox）：\n  - .venv/bin/dataforseo-skill --base-url https://sandbox.dataforseo.com keyword-suggestions \"agent harness\" --limit 3 --raw\n\n判断标准\n- 还能查 balance 但关键词端点 40104：99% 是账号未完全验证/未放开端点，继续完成/确认面板里的验证与权限\n- 验证完成后仍 40104：多为 Live/Sandbox 权限未开或需正余额，联系支持最快\n\n小提示\n- 该 CLI 用的是 Live 端点，为避免不必要消耗，验证时用 --limit 3\n- 不要在脚本、仓库或日志里泄露 Base64 凭据；若误泄露，立刻在面板重置密码并替换凭据\n\n按上述完成账号验证与权限开通后，再跑关键词命令应能正常返回数据。",
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  "target": "eink_diary",
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  "answer": "不需要自己改时间窗。你现在在 00:00–02:00 之间，说“全天版本”时应直接用 --full-day，它会自动理解为“昨天整天”。\n\n具体取值：\n- 现在 1:30 执行 --full-day → 取昨天 00:00 到 今天 00:00 的数据来生成图。\n- 参考：若在白天（超过 02:00）用 --full-day，则会取“今天 00:00 到当前时刻”。\n\n直接执行：\n- 已在项目根并配好 .env：eink-diary run --full-day\n- 若需要通过 1Password 加载凭证：op run --env-file=.env -- .venv/bin/eink-diary run --full-day\n- 只想出图不推送到墙：… run --full-day --no-push\n\n备注：这一版会把归档窗口的右端视为 00:00（昨天整日的结束时刻），并据此写入当天目录与时间槽。",
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  "id": "T16",
  "target": "skill_google_maps_routing",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "要点结论\n- route 命令必须且只能提供出发时间或到达时间其中一个；两者同时给或都不给都会报错。\n- “现在出发”的正确写法是用 --departure-time now。这样会按当前路况计算时间。\n- 如果你传一个非常接近当前时刻的显式 ISO 时间戳，Google Routes API 可能会拒绝，报 “Timestamp must be set to a future time”。因此不要自己填“当前时刻”的时间戳；用 now。\n\n可直接照做的命令示例\n- 现在出发（当前路况）：\n  scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --departure-time now --format json\n- 反推“何时出发以在某时到达”（必须给带时区的 ISO 8601）：\n  scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --arrival-time 2026-04-05T13:00:00-07:00 --format json\n\n补充说明\n- 不需要先 geocode，直接用地址字符串即可。\n- 如果确实要给一个具体出发时间戳，请确保是明确在将来且带时区（例如晚于当前时间至少几分钟），否则可能被判为“不足够未来的时间”。最稳妥的仍是用 --departure-time now。",
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  "target": "hybrid_ai_video",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "不建议直接重发同样的创建请求。视频创建是非幂等操作，网络读超时时很可能服务器已建成任务但你没拿到返回，盲目重发会造成重复生成与重复计费。\n\n按下面的决策走：\n\n- 你已经拿到 request_id\n  - 只用该 request_id 去轮询查询状态；绝对不要再发新的创建 POST。\n\n- 你没有拿到 request_id（本次为超时/无响应）\n  1) 判断超时类型\n     - DNS 失败或“连接超时/未建立 TCP 连接”：可安全重发同样的创建请求（服务器不可能收到请求体）。\n     - 已建立连接并发送了请求体后出现“读超时/响应超时”：属不确定状态，先不要重发。\n  2) 立即做本地排查\n     - 查客户端/代理日志是否有半截响应里出现 request_id 字样；若找到任何看似完整的 ID，立刻用它轮询。\n     - 在你的尝试台账中把这次标记为“待对账”，冻结对应预算，不自动重试。\n  3) 账户侧对账\n     - 让账号所有者在提供商控制台或账单中核查是否出现该时段的新任务/用量。未确认前不要重发。\n\n- 若业务必须推进且所有者明确同意可能产生重复费用\n  - 新建一次“重试”尝试，分配新的本地 attempt_id 并预留预算。\n  - 再发一次创建请求；任一任务一旦返回成功，立即停止新的提交。若最终出现两个成功任务，选其一使用，另一条如支持取消则尽快取消；否则记录为重复成本。\n\n为了以后避免这种悬而未决的状态，请落实：\n- 在每次创建 POST 之前生成并持久化本地 attempt_id，并先做预算预留。\n- 如果提供方支持幂等键（如 Idempotency-Key 或 client_request_id），务必使用同一个键重试；否则不要自动重试。\n- 将连接超时与读超时分开配置：连接失败可自动安全重试；读超时一律进入人工对账流。\n- 一旦收到响应，第一时间把 request_id 持久化；恢复时只用该 ID 轮询，绝不用新 POST“续命”。",
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  "id": "T18",
  "target": "ecg_plot",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "不会自动剪掉，直接拒绝出图。\n\n具体行为：\n- 超过 30 秒的任意采样点会导致完整性核对失败；\n- 仍会写出完整性 JSON 报告；\n- 不会生成 PNG 图（避免把缺样或超窗数据画成“看起来完整”的曲线）。\n\n可操作的解决办法：\n- 最稳妥：在导出环节重导一份仅含 0–30 秒的 JSON（或把长记录切成多份每份 ≤30 秒的独立导出），再用本工具作图。\n- 若必须手工切分现有 JSON，请对每个片段这样处理：\n  1) 只保留时间落在 0–30 秒内的一段数据；后续片段需把时间重置为从 0 开始（确保全部样本在 0–30 秒内）。\n  2) 确认时间严格递增，采样间隔与 sampling_frequency_hz 一致；电压/时间均非空、非 NaN/Inf。\n  3) 电压单位为 V。\n  4) 更新与点数相关的元数据字段，使其与切分后的数组长度一致：voltage_count、returned_points、number_of_voltage_measurements；确保 voltage_status 为 complete，truncated 为 false。\n  5) 另存为新的文件路径，避免覆盖原文件。\n\n然后运行（示例）：\ncd adhoc_jobs/health_quantification\n.venv/bin/python -m health_quantification.ecg_plot \\\n  --input data/exports/your_0_30s_ecg.json \\\n  --output data/exports/your_0_30s_ecg.png \\\n  --integrity-output data/exports/your_0_30s_ecg_integrity.json\n\n通过核对才会生成 PNG；否则只会得到完整性报告。",
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  "target": "koyeb",
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  "answer": "不行。--tail 在 Koyeb CLI 里是布尔开关，不接受行数；--tail 100 这种写法无效。\n\n你可以这样实时跟随当前运行日志：\n- 实时跟随（从现在开始的新日志）\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --tail\n\n如果你想“先看最后 100 行，然后继续跟随”，Koyeb CLI 目前没有单条命令做到“最后 N 行 + 跟随”。可用两步法：\n1) 先拉一小段最近的历史日志，再本地截取最后 100 行（把时间改成你需要的 UTC 窗口）\n   python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime \\\n     --start-time 2026-10-13T06:00:00Z --end-time 2026-10-13T06:10:00Z | tail -n 100\n2) 再开一条实时跟随\n   python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --tail\n\n提示：\n- 根据业务流量，把步骤1的时间窗口（start-time/end-time）设得足够近以覆盖你想要的“最后 100 行”。Koyeb CLI 不支持按“行数”直接取历史。",
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  "id": "T20",
  "target": "narwal",
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  "answer": "原因\nNarwal 的“开始全屋清扫”(clean/start_clean)只在机器人停在基站上时才会被接受。如果你在客厅（离开基站）直接下达开始清扫，会被机器人判定为 NOT_READY，这不是故障，是它的规则。\n\n怎么让它接受\n按下面做一次，从基站发起清扫即可：\n\n1) 先让机器回到基站\n- 命令召回：\n  NARWAL_HOST=<机器IP> NARWAL_PRODUCT_KEY=QxMSPG6VSO narwal-local dock --yes\n- 等它进站并稳定对接 5–15 秒（必要时多等一会儿）。\n\n可选验证：看它已在基站\n- 快速看一眼状态：\n  narwal-local snapshot\n  提示：is_docked/charging_state 始终为 null，不要信这个字段。\n- 更靠谱的办法是短暂观察电量是否在上升：\n  narwal-local watch --duration 20\n  如果电量有上升趋势，基本可以确认在充电/已在基站。\n\n2) 从基站发起全屋清扫\n- 先预演（不发送命令，确认载荷正确）：\n  narwal-local start --dry-run\n- 真正下发：\n  narwal-local start --yes\n\n只清选定房间（同样必须在基站上开始）\n- 先拿到当前房间 ID：\n  narwal-local map --out-dir artifacts\n- 按房间 ID 清扫：\n  narwal-local clean --rooms 3,5 --yes\n\n注意事项\n- 离站状态下的 start/clean 一定会是 NOT_READY；不要循环重试，先回基站再发。\n- 控制命令必须带 --yes；不带只会预演，不会执行。\n- 不要并行运行多个 narwal-local 命令（每个源 IP 只能有一个连接）。\n- 如果已在清扫中想改为全屋清扫：先 dock（召回会自行结束当前任务），到站后再 start。\n- 若在基站上仍报 NOT_READY，多等 10–20 秒再发一次；若设备处于站内维护/异常，请在 App 里处理维护提示后再试（本工具不能发起洗拖布/烘干等站务操作）。",
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  "target": "skill_open_router_data_scraper",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "要用 canonical_slug（也叫 permaslug/variant_permaslug），即带 8 位发布日期后缀的完整 ID，而不是短 slug。短 slug 传给 model-activity 会返回空数组。\n\n怎么拿到 canonical_slug（带日期的那个）：\n- 从 OpenRouter 的排行榜接口取：调用 rankings/models?view=day，在返回里找到你的模型，读取字段 variant_permaslug 或 canonical_slug（结尾是 8 位日期，如 20240620）。\n- 或者在模型详情页上复制带日期的版本化 ID（如 claude-3-5-sonnet-20240620）。\n\n示例：\n- 短 slug：anthropic/claude-3-5-sonnet\n- 正确的 canonical_slug：anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620\n\n调用示例（注意必须带 Referer 头）：\n- curl 'https://openrouter.ai/api/stats/model-activity?variant_permaslug=anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620' -H 'Referer: https://openrouter.ai/'\n\n小贴士：\n- 不同模型的 canonical_slug 都以“模型名-YYYYMMDD”结尾；厂商更新版本后日期会变，需要刷新一次。\n- 如果用提供的 CLI 工具，ords fetch <短 slug> 会自动解析成 canonical_slug 再去拉取，不会踩坑。",
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 {
  "id": "T22",
  "target": "skill_opencode_data",
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  "answer": "结论：\n- 默认会把被选中会话的子会话（沿 parent_id 链的后代）一起算进去。\n- 只想操作你选中的那些会话本身，请在 plan 和 apply 都加上参数：--no-expand\n\n可直接照做的命令示例：\n- 先查看计划（不展开子会话）\n  .venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix '你的前缀-' --no-expand\n- 确认无误后再归档（不展开子会话）\n  .venv/bin/python -m opencode_skill apply --selector title --prefix '你的前缀-' --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db --no-expand --confirm\n\n可选安全步骤：\n- 先做“复制但不删除”的干跑\n  .venv/bin/python -m opencode_skill apply --selector title --prefix '你的前缀-' --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db --no-expand --no-delete --confirm\n\n提示：\n- 选择器始终以“会话”为单位；消息与分片只会随所选会话一起移动。",
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  "answer": "是测法的问题。你先用 -ac 1 把双声道强行下混成单声道，ffmpeg 在下混时会把两个声道相加（对高度相关的立体声等效于抬高约 +3 dB），结果是单声道波形的峰值比原始任一声道都高，容易被误判为“削波”。正确做法是：峰值在原始声道上测，不要先下混。\n\n可照做的测量与交叉验证流程\n\n1) 在原始立体声文件上测“采样峰值”和“真峰值”\n- 采样峰值（每个声道分别测，不下混）：\n  ffmpeg -v error -i mix.wav -filter_complex astats=measure_overall=1 -f null -\n  查看输出里的 Overall peak level（或 Max level）每个声道都应小于 0 dBFS；如果需要线性幅值，可改用下面的 Python 片段。\n\n- 真峰值（跨采样峰值，独立交叉验证）：\n  ffmpeg -i mix.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n  末尾汇总里会有 TP（True Peak）。TP 应小于 0.0 dBTP（常见安全目标是 -1.0 到 -2.0 dBTP）。\n\n- 用代码再核对一次（不下混，逐声道取最大绝对值）：\n  python3 - << 'PY'\n  import subprocess, numpy as np\n  path = \"mix.wav\"; rate = 48000\n  ch = int(subprocess.run([\"ffprobe\",\"-v\",\"error\",\"-select_streams\",\"a:0\",\n                           \"-show_entries\",\"stream=channels\",\"-of\",\"csv=p=0\",path],\n                          capture_output=True, text=True).stdout.strip())\n  raw = subprocess.run([\"ffmpeg\",\"-v\",\"quiet\",\"-i\",path,\"-f\",\"f32le\",\"-ar\",str(rate),\"-\"],\n                       check=True, stdout=subprocess.PIPE).stdout\n  x = np.frombuffer(raw, dtype=\"<f4\")\n  xc = x[: len(x)//ch*ch].reshape(-1, ch)\n  print(\"channels:\", ch, \"sample-peak-per-channel:\", [float(np.max(np.abs(xc[:,i]))) for i in range(ch)],\n        \"overall-sample-peak:\", float(np.max(np.abs(xc))))\n  PY\n  overall-sample-peak 必须 < 1.0，且这一步没有做任何下混。\n\n2) 如果必须交付单声道，再安全下混，然后重新测\n- 安全下混（不会抬高峰值）：0.5/0.5 配比\n  ffmpeg -i mix.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\" -c:a pcm_s16le mix_mono.wav\n  说明：0.5*c0+0.5*c1 可保证当 L≈R 时不会增益到超出原峰值；与直接 -ac 1 相比，不会出现“相关立体声被抬高”的问题。\n\n- 或者，内容本身就是双单声道（两声道几乎一致）时，直接取一边避免求和增益：\n  ffmpeg -i mix.wav -map_channel 0.0.0 -c:a pcm_s16le mix_mono.wav\n\n- 对生成的单声道文件重复步骤 1 的两种测量（astats/代码 和 ebur128 真峰值）。\n\n3) 如何判断你之前的“假削波”\n- 若原立体声测得：\n  - 每声道采样峰值 < 1.0（或 < 0 dBFS）\n  - ebur128 的 TP < 0 dBTP\n  且只有在 -ac 1 下混后才出现 > 0 dBFS/1.0 的峰值，那就是下混增益导致的误报，并非原混音削波。\n\n实用结论\n- 不要在峰值测量前用 -ac 1 下混；在原始声道上测峰值与真峰值。\n- 需要单声道时，用 pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1（或直接取单侧声道）生成，再对该单声道文件单独测峰值与真峰值。\n- 用两条独立路径交叉验证：采样峰值（astats/代码）+ 真峰值（ebur128=peak=true）。只要两者都不过界，就没有削波。",
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  "answer": "有硬性上限，有操作建议：\n\n- 硬性上限：普通口播句子不超过22词。\n- 建议区间：把大多数句子控制在12–20词之间，更好说、更好听。\n\n落地做法：\n- 一口气法：写完大声读。若一口气读不完，就拆句。\n- 数词法：标记所有>20词的句子，优先拆分；确保没有>22词的“普通句子”。\n- 单载荷法：每句只承载一个主结论，最多带一个支持从句；出现“条件+例外+结果”就改成两到三句。\n- 连接法：拆句后用自然的口语连接词承接，比如“所以”“不过”“接着说”。",
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  "model": "gpt-5",
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  "answer": "不可以。tavily_skill 的 search 子命令不支持 --stdout：\n- 给 search（或 extract）加 --stdout 会被当作未识别参数，不会发起任何网络请求，退出码为 2。\n- 只有 usage 子命令支持 --stdout。\n\n想把 search 的“完整结果”打印到控制台，请用下面任一做法：\n\n1) 用 --output 指定文件后再 cat\n- 命令：\n  python -m tavily_skill search \"你的查询\" --output /tmp/tavily_search.json && cat /tmp/tavily_search.json\n\n2) 读取状态 JSON 里的 output_path 再 cat（需要 jq）\n- 命令：\n  path=$(python -m tavily_skill search \"你的查询\" | jq -r '.output_path')\n  [ -n \"$path\" ] && cat \"$path\"\n\n3) 纯 Python 一次跑完并打印\n- 命令：\n  python - <<'PY'\n  import json, subprocess, sys\n  from pathlib import Path\n  cmd = [sys.executable, \"-m\", \"tavily_skill\", \"search\", \"你的查询\"]\n  proc = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)\n  if proc.returncode != 0:\n      print(proc.stderr.strip(), file=sys.stderr); sys.exit(proc.returncode)\n  status = json.loads(proc.stdout)\n  out = Path(status[\"output_path\"]).read_text(encoding=\"utf-8\")\n  print(out)\n  PY\n\n补充提示：\n- search 默认把完整结果写入文件，stdout 只输出轻量级状态 JSON；请先取出 output_path，再读取文件内容。",
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  "answer": "简短结论：\n- 在4/4的八小节里，强拍（每小节的第1拍和第3拍）原则上不能随意改动，必须和原旋律的音级一致（同一音名类，八度可不同；C和C#不算一致）。\n- 允许的改动上限是“每4小节最多1处”。因此8小节里最多2处，但每一处都必须被登记为例外。\n- 常见做法是只在最后收束处用1处例外，其余强拍都不改。\n\n怎么才算合规（可照做的步骤）：\n1) 先把原曲短句完整抄成 SOURCE（不改）。\n2) 写你的 MELODY 时，保证每小节第1拍与第3拍的音级与 SOURCE 在对应拍位相同（忽略八度，不忽略升降号）。\n3) 若你确实要在某个强拍改动：\n   - 把这处改动登记到 skeleton_allow（按模块里的格式填写那一拍所在的小节与拍位）。\n   - 控制总数：每4小节不超过1处，8小节总计不超过2处。\n4) 想体现“ZUN味”但又不动强拍时，用这些方法放在弱拍或介于强拍之间：\n   - 3-3-2切分（附点八分＋附点八分＋八分）\n   - 提前半拍进入长音（但强拍上仍要“碰一下”原音或用连音把原音跨到强拍）\n   - 长音尾部加16分回转（如 C–D–C–B–C）\n   - 用16分上行跑动连接乐句\n5) 常见且合规的一处例外：最后终止处把旋律落到小调主音（配V7→i），并把这处写进 skeleton_allow。\n6) 自检方法：\n   - 运行 python scripts/render_example.py <tune> --midi-only\n   - 若强拍音级不符或例外超额/未登记，check() 会直接报错；pytest 也会在同一规则上失败。\n\n要点回顾：\n- 强拍匹配规则只看音级（pitch class），八度无关，半音差就是不匹配。\n- 例外必须“明示”且受配额限制：一组4小节只能有1处。八小节最多2处，超过就不合规。",
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  "target": "skill_image_generation",
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  "answer": "不会生效。这个工具里 --quality 只有在 OpenAI 的 GPT Image 模型上起作用；Gemini 会接受这个参数但直接忽略，所以你看到“没区别”是正常的。\n\n可行替代做法：\n- 仍用 Gemini 时提升画质/细节\n  - 提高分辨率：加 --size 4K，并指定 --aspect-ratio\n    - 例：generate-image -p \"你的提示词\" -o output.jpg --size 4K --aspect-ratio 16:9\n  - 先出小图再放大：用 Gemini 的超分\n    - 例：generate-image --upscale -i input.jpg -o output_4k.jpg --aspect-ratio 16:9\n  - 选择模型：可切到 gemini-pro（质量参数仍然无效，但风格/一致性可能更好）\n    - 例：generate-image -p \"你的提示词\" -o output.jpg --model gemini-pro --size 4K\n- 需要可控的“质量档位”时，改用 GPT Image 2.5\n  - 例（精细成品优先）：generate-image -p \"你的提示词\" -o output.png --model gpt-image-2.5-sunburst --quality xhigh\n  - 例（速度优先草图）：generate-image -p \"你的提示词\" -o output.png --model gpt-image-2.5-flare --quality low\n\n结论：在 Gemini 下 --quality 不起作用；用分辨率/超分/改模型来提升观感，或切到 GPT Image 2.5 再用 --quality 控制档位。",
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  "target": "skill_process_launcher",
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  "answer": "出现 409 冲突是因为两个定时任务的 run_at 被判定为“完全相同的时间点”。你有两种处理方式：\n\n一、想同时保留两条任务\n- 直接带上 confirm_conflict: true 重新提交冲突的那一条即可。\n- 示例（绝对时间）:\n  - curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"command\": [\"python\",\"task_a.py\"], \"label\": \"task_a\", \"run_at\": \"2026-06-10T09:00:00-07:00\"}'\n  - 第二条与其同一时刻运行，重提并确认冲突：\n    curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"command\": [\"python\",\"task_b.py\"], \"label\": \"task_b\", \"run_at\": \"2026-06-10T09:00:00-07:00\", \"confirm_conflict\": true}'\n- 示例（相对延时）:\n  - 第一次提交：delay_seconds: 300\n  - 第二次与其同一时刻：把同样的延时配上 \"confirm_conflict\": true 即可\n    curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"command\": [\"python\",\"task_b.py\"], \"label\": \"task_b\", \"delay_seconds\": 300, \"confirm_conflict\": true}'\n- 提醒：同一时刻并发执行请确认底层命令能并行安全（文件写入、端口占用、锁等）。\n\n二、想用新的替换掉旧的\n- 步骤：\n  1) 找到旧任务的 job_id（两种方式）\n     - 从 409 返回里的 detail.conflicts 中直接拿到\n     - 或查询待执行队列：\n       curl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending&label=task_a'\n  2) 取消旧任务：\n     - curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/scheduled/{job_id}/cancel\n  3) 提交新任务（这时通常不再冲突，无需 confirm_conflict）：\n     - curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"command\": [\"python\",\"task_new.py\"], \"label\": \"task_new\", \"run_at\": \"2026-06-10T09:00:00-07:00\"}'\n\n验证与排错\n- 查看待执行/运行中任务：curl -sf http://127.0.0.1:7997/scheduled\n- 只看待执行：curl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending'\n- 如果任务已开始，查进程和输出：\n  - 列表：curl -sf http://127.0.0.1:7997/processes\n  - 某个进程输出：curl -sf http://127.0.0.1:7997/processes/{pid}/output\n\n补充说明\n- 冲突只在“完全相同的 run_at 秒级时间戳”时触发；相差几秒的两条任务不会冲突。\n- 如果你只是想“改时间”而不是替换，可以对 pending 任务用 PATCH 改 run_at（必要时同样加 confirm_conflict）：\n  - curl -sf -X PATCH http://127.0.0.1:7997/scheduled/{job_id} -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"run_at\": \"2026-06-11T08:00:00-07:00\", \"confirm_conflict\": true}'",
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  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_1",
  "answer": "不可以。--after/--before 是分页游标（UUID），不是时间戳。传 ISO 时间会触发验证错误。\n\n正确的“最近两天”筛选流程如下：\n\n1) 先自检配置\n- 确认 API key、接收地址和本地数据目录有效。\nop run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli doctor config --format json\n\n2) 导出一批“足够多的最近邮件”为 Markdown\n- 选择一个较大的 limit，确保覆盖最近两天（如 200～500）。导出到一个新目录，避免混淆旧数据。\nrm -rf data/received/markdown 2>/dev/null || true\nop run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-all-md \\\n  --limit 300 \\\n  --output-dir data/received/markdown \\\n  --format json\n\n提示：如果你的收件量很大，300 还不够覆盖两天，就把 limit 再加大后重跑；必要时用分页游标继续取下一页，但注意那仍是游标不是时间筛选。\n\n3) 在本地按 frontmatter 的 created_at 过滤出“最近两天”的 Markdown\n- 以下 Python 脚本只依赖标准库，会扫描 frontmatter，按 ISO 时间过滤，并复制到新目录 data/received/markdown_last2d。\npython - <<'PY'\nimport os, shutil\nfrom datetime import datetime, timedelta, timezone\n\nsrc = \"data/received/markdown\"\ndst = \"data/received/markdown_last2d\"\nos.makedirs(dst, exist_ok=True)\n\nnow = datetime.now(timezone.utc)\nafter = now - timedelta(days=2)\ncopied = 0\n\nfor root, _, files in os.walk(src):\n    for name in files:\n        if not name.endswith(\".md\"):\n            continue\n        path = os.path.join(root, name)\n        with open(path, \"r\", encoding=\"utf-8\", errors=\"ignore\") as f:\n            if f.readline().strip() != \"---\":\n                continue\n            created = None\n            for line in f:\n                s = line.strip()\n                if s == \"---\":\n                    break\n                if s.lower().startswith(\"created_at:\"):\n                    val = s.split(\":\", 1)[1].strip().strip('\"\\'')\n\n                    # 处理 Z 结尾与时区\n                    if val.endswith(\"Z\"):\n                        val = val[:-1] + \"+00:00\"\n                    try:\n                        created = datetime.fromisoformat(val)\n                    except Exception:\n                        created = None\n                    break\n        if created and created >= after:\n            shutil.copy2(path, os.path.join(dst, name))\n            copied += 1\n\nprint(f\"Copied {copied} files to {dst}\")\nPY\n\n建议与校验\n- 若 markdown_last2d 为空，说明导出的“最近一页”不足以覆盖两天；把第 2 步的 --limit 再增大后重试，或用分页游标拉取更多页再合并后按上面脚本过滤。\n- 导出的邮件和附件属私密数据，请勿提交到版本库。",
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  "target": "skill_typefully_twitter",
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  "condition": "full_1",
  "answer": "结论\n- 文章分发（单条帖子且不受 280 字限制）默认用 Typefully 长帖模式（long post）。\n- 当用户明确要“短推”时，在命令上加 --no-long-post 切回普通长度校验。\n\n可直接照做\n1) 把默认设为长帖模式（推荐做法）\n- 在你的项目 .env 加一行：\n  TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true\n- 之后这些命令都会默认按长帖规则校验与创建：\n  - 预检长度：\n    typefully-twitter post count --text \"你的文章导语与链接\"\n  - 创建草稿：\n    typefully-twitter post draft --text \"你的文章导语与链接\" --draft-title \"文章分发\"\n  - 直接创建待发布帖子（可附上发布时间）：\n    typefully-twitter post create --text \"你的文章导语与链接\" --publish-at \"2026-01-01T18:00:00Z\"\n\n2) 明确要发“短推”（普通 280 字限制）时\n- 在相同命令后加 --no-long-post：\n  - 预检长度（短推）：\n    typefully-twitter post count --text \"短推文案与链接\" --no-long-post\n  - 创建草稿（短推）：\n    typefully-twitter post draft --text \"短推文案与链接\" --draft-title \"短推\" --no-long-post\n  - 创建帖子（短推）：\n    typefully-twitter post create --text \"短推文案与链接\" --no-long-post\n\n补充\n- 如果你没把默认改为长帖，但这次是文章分发，请在命令里显式加 --long-post：\n  typefully-twitter post count --text \"你的文章导语与链接\" --long-post\n- 长帖发布需账号支持长帖功能；若账号不支持，请勿开启默认长帖，只在需要时使用 --long-post 或改用线程。",
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