[ { "id": "T01", "target": "ai_session_search_archive", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不建议直接用几周前的文件列表。原因和做法如下：\n\n结论\n- 不能直接用老的 file-list：语义搜索的 --file-list 本质是“结果白名单”。白名单里没有的文件，即便缓存里已有向量，也不会被返回。会漏新加或改名的会话。\n- 向量缓存不会“自动补齐范围”：缓存只加速白名单内文件的检索，不会越过你提供的 file-list 去用其它已缓存的文件。\n\n正确做法（可直接照抄）\n1) 现时生成新的文件清单（按你要查的来源范围）\n- 生成新清单文件：`FILELIST=\"$(mktemp)\"`\n- 列出归档里的会话 Markdown 文件（示例：全源范围）：\n - `rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ -g '*.md' > \"$FILELIST\"`\n- 可选：只查某一来源就把花括号里的目录改成那个来源目录。\n\n2) 用新清单跑语义搜索（优先只读，不刷新大索引）\n- `semantic-search query --file-list \"$FILELIST\" --cache-dir .knowledge_cache --query '你记得的那段内容' --top-k 10 --no-refresh`\n- 说明：\n - `--no-refresh` 可避免在共享缓存上“默默重建大索引”，速度快且可重复。\n - 若有新增文件但从未嵌入过，`--no-refresh` 会让它们暂时不参与检索（不会报错，只是少了候选）。\n\n3) 需要覆盖新增文件时，再做“受控刷新”，而不是无意中全库重建\n- 方案 A：跑你平常的索引刷新任务（只在没人用缓存的时间窗口）。\n- 方案 B：先用新 FILELIST 查一遍；若结果明显稀疏，改为允许刷新再跑一次（例如去掉 `--no-refresh` 或使用你环境中的专门“index/refresh”命令只给 FILELIST 覆盖缺失项）。\n- 刷新后重跑第 2 步相同的 query。\n\n4) 快速自检是否在漏结果\n- `wc -l \"$FILELIST\"` 看看参与检索的文件数是否接近你预期的归档规模。\n- 先用关键词跑一次简单的字面检索辅助定位：`rg -i -n '你记得的人名或项目名' contexts/ai_sessions/…`，确认归档里确实有近似材料。\n- 如果目标会话比“最后一次成功归档导出”还新，它根本不在归档里；先补一次导出，再回到步骤 1。\n\n小提示\n- 只知道大概内容时，先试字面命名实体检索（人名/项目名/课程名）再用语义搜索，组合命中率更高。\n- 临时 FILELIST 用完可删除：`rm -f \"$FILELIST\"`。\n\n总结：每次查询都现时生成 FILELIST；缓存只对清单内文件生效，不能弥补过期清单带来的范围缺失。怀疑少结果时，显式刷新“缺向量的那批文件”，再重查。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 9, "prompt_tokens": 14819, "completion_tokens": 2295, "sec": 35.25769591331482, "cost": 0.041473750000000004, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T02", "target": "compressor", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "放在 `-monitor` 之后、紧跟着的位置。也就是用 `-format json`，并且必须紧贴在 `-monitor` 后面；把它放到命令末尾会在某些版本报 “Invalid parameter: -format”。\n\n正确示例：\n/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor -monitor -format json -batchid \"\" -once\n\n常见错误（末尾才写 -format json，会报错）：\n/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor -monitor -batchid \"\" -once -format json\n\n补充：\n- 监控用的是 -format json；提交批次时才用 -outputformat json。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 4, "prompt_tokens": 16338, "completion_tokens": 616, "sec": 10.992837190628052, "cost": 0.0265825, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T03", "target": "deployment_github_actions_koyeb", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "在 GitHub Actions 的 Koyeb 部署步骤里，把 koyeb/action-git-deploy 的入参显式设为 Docker 构建：\n\n- 参数名：git-builder，值：\"docker\"（必须）\n- 同时建议补：git-docker-dockerfile:\"Dockerfile\"（或你的 Dockerfile 路径）\n\n示例：\n\n```yaml\n- name: Deploy to Koyeb\n uses: koyeb/action-git-deploy@v1\n with:\n app-name: \"\"\n service-name: \"\"\n git-branch: \"master\"\n git-builder: \"docker\" # 强制用 Docker 构建\n git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\" # 非根目录请写相对路径\n service-regions: \"na\"\n service-ports: \"8000:http\"\n service-routes: \"/:8000\"\n```\n\n只设置这两个就能阻止按语言检测回退到 buildpack。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 4, "prompt_tokens": 15196, "completion_tokens": 671, "sec": 10.593209981918335, "cost": 0.025705000000000002, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T04", "target": "mac_universal_clipboard", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "可以，直接在终端粘贴这条一键修复命令（修改偏好项并重启所有相关后台进程）：\n\ndefaults delete ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 2>/dev/null; defaults write ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled -int 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（按你要求给出具体位置与进程名）：\n- 偏好项位置与键：~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist 的 ClipboardSharingEnabled\n- 需要重启的相关进程：useractivityd、sharingd、pboard（都会被 launchd 自动拉起）\n- 执行完终端会列出已恢复的进程。随后请测试 iPhone/iPad → Mac 和 Mac → iPhone/iPad 两个方向的复制粘贴是否恢复正常。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 3, "prompt_tokens": 14787, "completion_tokens": 831, "sec": 12.86815881729126, "cost": 0.026793749999999998, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T05", "target": "openreview", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "看起来你把 OpenReview 的登录打到限频了（登录每个时间窗最多 3 次）。恢复方法是删掉本地的登录 token 缓存，让 CLI 重新获取一次 token，再继续用同一个 token 走后续请求，避免重复登录。\n\n立刻恢复的做法\n- 停止当前脚本/命令\n- 删除本地 token 缓存文件：\n - macOS/Linux: rm -f tmp/openreview_token.json\n - Windows PowerShell: Remove-Item -Force tmp/openreview_token.json\n- 确保已配置凭据（任选其一）\n - 环境变量：OPENREVIEW_EMAIL / OPENREVIEW_PASSWORD\n - 或在项目根的 .env 里设置同名键值\n- 重新跑你的查询命令（第一次会自动登录并写回新的 token 到 tmp/openreview_token.json）\n\n注意事项\n- 只删一次就好。连续删除会导致每次都重新登录，容易再次触发登录限频（403）。\n- 如果删缓存后首次重试仍报 403，多半是刚触发了登录限频窗口；等待 10–15 分钟再试。\n- 后续批量查询要复用同一个进程/同一份 token，避免在每个子命令里重复 new client+login。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 5, "prompt_tokens": 15237, "completion_tokens": 1067, "sec": 18.00115990638733, "cost": 0.02971625, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T06", "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "短答案：2–3 秒/个最稳妥。再保守一点用 3–5 秒；如果仍频繁触发风控，升到 5–8 秒并加入随机抖动。\n\n可直接照做（yt-dlp）：\n- 基线（推荐先用）：在每个条目之间随机睡 2–3 秒，单线程下载\n - 添加参数：--sleep-interval 2 --max-sleep-interval 3 --concurrent-fragments 1\n - 可再加限速与头部：--limit-rate 700K --add-header \"Referer: https://www.bilibili.com\" --user-agent \"<你的浏览器UA>\"\n- 稳妥模式（出现 352/风控拦截后）：把间隔加大到 5–8 秒，并限速\n - 参数改为：--sleep-interval 5 --max-sleep-interval 8 --limit-rate 400K --concurrent-fragments 1\n- 批量列表时务必单线程循环调用，不要并发多进程。\n\n实操要点：\n- 一定加随机抖动（sleep-interval 与 max-sleep-interval 组合）而不是固定 2 秒整。\n- 只下载音频，避免多连接并发：加 --extract-audio 或选择音轨格式，并保持 --concurrent-fragments 1。\n- 触发风控后，先停 10–20 分钟再继续，或把间隔临时提升到 8–12 秒。\n- 仍遇到 352/412/403 时，再配合限速（300–500 KiB/s 区间）、正确 Referer 与真实浏览器 UA，成功率更高。\n- 重试建议：--retries 3 --fragment-retries 3，失败项记录后下轮再补，不要马上猛攻重试。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 4, "prompt_tokens": 15425, "completion_tokens": 2343, "sec": 34.5400550365448, "cost": 0.04271125, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T07", "target": "workflow_watchdog", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "- 默认间隔：30 分钟（1800 秒）\n- 调度动作：ScheduleWakeup（Claude Code harness 内置）\n\n最简单做法：\n1) 派出长任务后立即安排一次 ScheduleWakeup，delay=1800s，带上任务标识（如 request_id/job_id）。\n2) 醒来后检查是否有新输出或步骤推进；若在忙就再设一次 30–60 分钟的 wakeup；若长时间无进展或重复同一步骤，判定卡住并停止（需要时用 TaskStop），用已有部分结果继续推进或改策略重跑。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 0, "prompt_tokens": 14182, "completion_tokens": 592, "sec": 12.433213949203491, "cost": 0.023647500000000002, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T08", "target": "workflow_parallel_subagents", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不可以。subagent_type 不是“模型 ID”，而是“已注册的 agent 名”。直接写 deepseek/deepseek-v4-pro 会触发 Unknown agent type。\n\n正确做法有两条路：\n\nA. 直接用现成的 DeepSeek 封装 agent\n- 如果环境里已经有 writer_deepseek（它就是 deepseek/deepseek-v4-pro 的包装），在并行任务里把 subagent_type 写成 writer_deepseek 就行。\n- 若你有零数据留存的云封装，也可能叫 ollama_deepseek_pro（注意这是走 Ollama Cloud 的 DeepSeek Pro，非同一条线路）。\n\nB. 自己注册一个基于 deepseek/deepseek-v4-pro 的 agent\n- 放置位置（三选一，优先项目内，便于协作与版本化）：\n - 项目根的 opencode.json\n - 用户级 ~/.config/opencode/opencode.json\n - 项目内 .opencode/agents/ 下新增一个 deepseek_pro.md（或同名定义文件）\n- 配置思路：\n - 复制你环境里一个已存在的 agent 定义当模板（比如 general 或 writer_deepseek），把 name 改为 deepseek_pro，把后端 provider/model 改为 deepseek / deepseek-v4-pro，其它默认参数按需保留或微调（例如 temperature 不必强行设为 0）。\n - 保存后重启当前会话（或让 OpenCode 重新加载配置）。\n- 验证：\n - 发起一条最小的 functions.task，subagent_type 填 deepseek_pro。若不再报 Unknown agent type，说明注册成功。\n\n并行调用示例（注册好后即可这样用）：\n{\n \"tool_uses\": [\n {\n \"recipient_name\": \"functions.task\",\n \"parameters\": {\n \"description\": \"用 DeepSeek Pro 写中文方案\",\n \"subagent_type\": \"deepseek_pro\",\n \"prompt\": \"LANGUAGE: 用中文输出。任务：……（你的具体指令）\",\n \"task_id\": \"\",\n \"command\": \"\"\n }\n },\n {\n \"recipient_name\": \"functions.task\",\n \"parameters\": {\n \"description\": \"对照审查\",\n \"subagent_type\": \"general\",\n \"prompt\": \"LANGUAGE: 用中文输出。任务：……（你的具体指令）\",\n \"task_id\": \"\",\n \"command\": \"\"\n }\n }\n ]\n}\n\n注意事项：\n- subagent_type 必须是“已注册 agent 名”，不是 provider/model 也不是旧的 category 字段。\n- 可用的内置/常见名包括 general、explore、reasoning_gpt、writer_deepseek、cheap_glm、private_ds4、ollama_kimi、ollama_deepseek_pro 等；你的环境可能有差异，以运行时已注册的 agent 名为准。\n- 并行必须用同一轮消息里的 multi_tool_use.parallel 包裹多个 functions.task；不要用过期的 run_in_background 写法。\n- 语言默认继承当前对话；为了稳定，建议在每个子任务 prompt 里显式写明 LANGUAGE 要求。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 8, "prompt_tokens": 18779, "completion_tokens": 2303, "sec": 32.7807297706604, "cost": 0.046503749999999996, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T09", "target": "codex_cli", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论（ Codex CLI 0.156.1 验证过）：\n- 写哪一行/用什么值：web_search = \"disabled\"\n- 放在配置文件的哪个层级：TOML 顶层裸键，必须写在任何 [section] 表头之前（即文件最上方一行最稳妥）。可放在 base 配置 $CODEX_HOME/config.toml，或你运行时会加载的 profile 配置文件（profile 会覆盖 base）。\n- 能不能用布尔值：不能。只能用字符串 \"disabled\"；false、on、off、enabled 都会被解析器拒绝（会报 expected string only in 'web_search'）。\n\n示例（放在文件最顶部，确保在任何 [xxx] 段之前）：\nweb_search = \"disabled\"\n[whatever_section]\n# 其余配置…\n\n可选：仅对单次执行生效，用命令行覆盖：\ncodex exec --skip-git-repo-check --sandbox read-only --color never -c 'web_search=\"disabled\"' -o /tmp/out.txt \"Hello\"", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 1, "prompt_tokens": 15752, "completion_tokens": 1142, "sec": 21.081369876861572, "cost": 0.03111, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T10", "target": "ai_session_profanity_rate", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不建议，也不要在同一次统计里把 Markdown 归档和本机原始会话库一起喂。这样会产生重复计数。\n\n原因与结论\n- 归档本身就是从原生会话库导出的快照。把两者同时作为输入，几乎所有消息都会各出现一次，结果会被算两遍，整体发生率、日曲线和模型构成都被抬高。\n- 本技能没有跨来源去重机制；接受准则也要求一次运行只针对一个来源。\n\n该怎么做\n- 选一个来源作为“单一真源”跑一次就好：\n - 追求时间戳和每条消息的模型归因更准确：用原生会话库来源。\n - 追求可移植/跨机器复现：用 Markdown 归档来源。\n- 如果你想“更全”覆盖更长时间：\n - 仍然只用一个来源，把时间窗口拉长（--days）。\n - 或者先用导出工具生成一份“合并后的单一归档”，然后仅用 archive 源跑一次。不要在统计阶段混源。\n- 如果两份数据覆盖范围不完全一致，且你确实要都看：\n - 分别跑两次（两套 run 目录），各自 prepare → ingest → visualize，最后人工对比 summary 与图表。不要把两个来源的 items 合并后再 ingest。\n\n可直接照做的命令示例（二选一）\n\n1) 用原生会话库跑最近 7 天\n- ai-session-profanity-rate prepare --source <你的本地来源ID> --days 7 --timezone <你的时区> --classifier-profile <已批准的分类器> --output tmp/profanity_runs/$(date +%Y%m%d)-7d-native\n- ai-session-profanity-rate ingest --run-dir tmp/profanity_runs/$(date +%Y%m%d)-7d-native\n- ai-session-profanity-rate visualize --input tmp/profanity_runs/$(date +%Y%m%d)-7d-native/results.json\n\n2) 用 Markdown 归档跑最近 7 天\n- ai-session-profanity-rate prepare --source archive --archive-dir ~/.local/share/ai-session-export --days 7 --timezone <你的时区> --classifier-profile <已批准的分类器> --output tmp/profanity_runs/$(date +%Y%m%d)-7d-archive\n- ai-session-profanity-rate ingest --run-dir tmp/profanity_runs/$(date +%Y%m%d)-7d-archive\n- ai-session-profanity-rate visualize --input tmp/profanity_runs/$(date +%Y%m%d)-7d-archive/results.json\n\n备注\n- 如果必须横跨两个来源，请确保时间窗口不重叠，并且分开产出与阅读结果；不要合并 items 或 results.json 来“算总数”，否则很难保证不重复。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 6, "prompt_tokens": 15131, "completion_tokens": 3277, "sec": 50.03159308433533, "cost": 0.05168375, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T11", "target": "apple_photos", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论先说：\n- 不能一次性删 120 对。单批次上限是 50 对。\n- 必须分批执行，示例：50 + 50 + 20 三个独立批次。\n- 授权不可复用。每一批都要单独生成、单次使用的授权令牌；对结果不确定的批次也不能“再用同一个授权重试”。\n\n可照做的批处理方案\n1) 先准备三份独立的 pair manifest（每份 ≤ 50 对），并为每份生成对应的像素证据报告：\n- 只包含“字节不同、单资源、静态图片”的候选对；尺寸需相同，且 RGB MAE ≤ 1%、亮度 MAE ≤ 1%、RGB P99 ≤ 5% 全部达标。\n- evidence compare-images 针对每个批次跑一遍，要求整批“全通过”；任何一对未过线，该批次直接不进入删除。\n\n2) 对于“完全通过”的每一批，按批次独立走删除闭环：\n- delete plan — 复核证据、冻结本地标识（local identifiers）。\n- delete authorize — 交互式确认生成“一次性、短时效、与该批 manifest 绑定”的授权令牌。\n 提醒：需要人在场输入确认短语；不能脚本注入或复用旧令牌。\n- delete execute — 触发系统 Photos 删除（仅移入“最近删除”）。\n 提醒：过程中可能弹系统删除确认框，需人工点确认；此时进程会等待。\n\n3) 执行后立即做只读对账（reconcile）：\n- 读取每个目标的最终状态，统计 success/blocked/partial/outcome_unknown。\n- 任何 partial 或 outcome_unknown 都按失败处理，不自动重试。\n\n4) 若出现不确定项的处理方式\n- 不要用同一个授权重试整批，也不要重复派发“相同批次”。\n- 先对账，确认哪些对“尚未尝试”或“状态未知”；用这些剩余项生成一份新的 pair manifest。\n- 重新跑 evidence compare-images（以当前实时元数据与标识为准）；全部通过后，再对这份“剩余清单”走 plan → authorize → execute 的新一轮流程。\n\n重要边界与注意\n- 单批上限：50 对。超出必须拆分。一次 120 对不被接受。\n- 授权不可复用、不可转批次、不可二次派发；令牌与动作、manifest、快照、数量、过期时间、随机数、CLI 主版本绑定，且一次性消耗。\n- 出现 partial/outcome_unknown：停止；对账后用“剩余项”新建批次，重新证据校验与授权，再执行。\n- 本流程只移动到“最近删除”，不会物理抹除；是否清空“最近删除”请在系统 Photos 里手动完成。\n- AI/自动化不得替你输入确认短语；必须是当前明确的人类确认。\n\n建议的实际分批节奏\n- 第一次环境验证可先跑 20–30 对的小批确保整条链路（证据→授权→执行→对账）通畅。\n- 之后用满 50 对批次推进：50 → 50 → 20。每批闭环完成且对账通过后再开始下一批。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 8, "prompt_tokens": 15772, "completion_tokens": 2247, "sec": 34.837594747543335, "cost": 0.042185, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T12", "target": "asr", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不行。单个文件有硬上限：超过 7,200 秒（2 小时）会被前置检查直接拒绝，模型甚至不会加载。你这段约 2 小时 10 分（≈7,800 秒）会在开始推理前就失败（diarize/align/run 任一入口都会在“加载模型之前”的长度校验阶段退出）。\n\n把音频切成多段可以解决（工具明确支持“多文件总长很长也没关系，只要每个文件不超过 7,200 秒”）。注意点与做法如下：\n\n可行方案（推荐实操）\n1) 先切片（建议每段 30–60 分钟，务必小于 7,200 秒）\n- 不重编码快速切（适合 mp3/aac 等，原格式可切）：\n ffmpeg -i input.mp3 -f segment -segment_time 1800 -c copy parts/%03d.mp3\n 其中 1800=30 分钟。若源文件编码/封装不适合直接分段，改用下条标准化再切。\n- 标准化为 16k 单声道 WAV 再切（ASR 最稳）：\n mkdir -p parts\n ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le -f segment -segment_time 1800 parts/%03d.wav\n\n2) 环境自检（只需一次）\n- 在 asr-skill 项目目录：\n uv venv --python 3.12\n source .venv/bin/activate\n uv pip install -e '.[dev]'\n .venv/bin/asr-skill init\n .venv/bin/asr-skill doctor\n 确保本机有 ffmpeg（上面已用到）。\n\n3) 分段批量处理\n- 为每个切片建独立工作目录，分别跑 diarize 与 align：\n mkdir -p work\n for f in parts/*.*; do\n base=$(basename \"$f\"); name=\"${base%.*}\"\n mkdir -p \"work/$name\"\n .venv/bin/asr-skill diarize --input \"$f\" --work-dir \"work/$name\"\n .venv/bin/asr-skill align --input \"$f\" --work-dir \"work/$name\"\n done\n- 每段会得到：\n work//transcript.raw.csv # 列: speaker,content\n work//transcript.timed.csv # 列: start,end,speaker,content\n\n4) 交付与合并选项\n- 简单可靠：逐段交付。文件名已包含顺序；每段内时间戳是相对该段的。\n- 必须合成一份全程时间轴：\n - 先用 ffprobe 拿每段时长，计算累积偏移量：\n ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=nokey=1:noprint_wrappers=1 parts/000.wav\n - 把每段 transcript.timed.csv 的 start/end 加上该段的起始偏移后再纵向拼接，并按 start 排序。\n - 注意：分段之间的“说话人字母”（如 A/B）不会延续，是独立分配的。合并前请人工对照几句内容，把各段的 A/B 映射到一致的人名（例如 主持人/嘉宾）后再拼接。\n\n重要注意\n- 拒绝点：单文件超 7,200 秒会在“加载模型之前的长度校验”被拒，不会耗时下载或加载权重。\n- 分段有效：多文件累计再长也没关系，只要每个文件都不超过 7,200 秒。\n- 说话人连续性：切片间的声学标签不会自动延续，你需要在最终稿里统一映射到同一人名；未映射的行可先保留原字母或标记 unknown，再统一校对。\n- 切点建议：尽量选择自然停顿处切分，避免把词语劈开（必要时给段与段之间预留 1–2 秒重叠，后续在合并时去重）。\n\n如果你需要，我可以按你的源文件格式与期望段长，给出精确可复制的一键脚本（切分→批处理→合并）。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 6, "prompt_tokens": 15770, "completion_tokens": 3741, "sec": 54.79069900512695, "cost": 0.0571225, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T13", "target": "ct_education", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不行。serve 的 `--video-file` / `--rendered-video-file` 只接受“工作区内的相对路径”，绝对路径（比如 `/tmp/...`）、路径穿越、缺文件、非 `.mp4` 名称都会直接启动失败并报 E_VIDEO_FILE。\n\n可行做法（二选一）：\n- 把你在 `/tmp` 下的 MP4 复制进已完成的工作区（和 manifest.json 同一树内），然后用相对路径指定\n 1) 假设工作区是 `/data/ws1`：\n - 复制并改名为简单文件名：cp /tmp/my.mp4 /data/ws1/demo.mp4\n - 启动：ct-edu serve --workspace /data/ws1 --video-file demo.mp4\n 2) 也可以放到子目录里（必须在工作区内且已存在）：例如先 mkdir /data/ws1/videos，再\n - cp /tmp/my.mp4 /data/ws1/videos/tour.mp4\n - ct-edu serve --workspace /data/ws1 --video-file videos/tour.mp4\n- 如果这是“电影版”（cinematic）成片：先在独立目录完成渲染，然后“只复制最终 MP4”到工作区，再用 `--rendered-video-file` 指相对路径\n - cp /runs/cinematic/film.mp4 /data/ws1/film.mp4\n - ct-edu serve --workspace /data/ws1 --rendered-video-file film.mp4\n\n必要条件与排错要点：\n- 必须是已完成的工作区（有 manifest.json）；文件必须真实存在于该工作区内，扩展名为 `.mp4`，且是常规文件（不要用符号链接）。\n- 只能选定启动时这一个/两个文件；HTTP 端无法切到别的文件。\n- 仍报 E_VIDEO_FILE 时，逐项检查：是否用了绝对路径；文件是否不在工作区内；是否不是 `.mp4`；是否是符号链接；相对路径是否写错。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 0, "prompt_tokens": 20266, "completion_tokens": 1938, "sec": 26.76385188102722, "cost": 0.0447125, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T14", "target": "dataforseo", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论先说：40104 是 DataForSEO 的“账号已认证但未完成验证/未获该产品权限”的错误。余额接口不受限所以能用，但关键词相关端点（含 sandbox）会被拦截。解决办法是把账号验证与关键词产品（Labs/Keywords）访问开通到位，然后再测。\n\n按下面步骤做：\n\n一、在 DataForSEO 控制台把账号和 API 权限开通\n- 登录控制台，完成账号验证\n - Profile/Verification：填写个人/公司信息，完成邮箱/手机验证，按提示上传所需证件。\n - Billing：补齐账单/支付资料。Live 端点通常需要账户里有正余额（先小额充值更稳妥）；Sandbox 不扣费，但账号本身也必须通过验证。\n- 开通关键词相关产品的 API 访问\n - Products 或 API Access 页面，申请/勾选 DataForSEO Labs 与 Keywords Data 的访问。若看到“Request access”按钮就点申请。\n - 有些新账号的 Sandbox 也需要人工开通；若无显式开关，直接给支持提工单，让他们启用 Labs/Keywords 的 Sandbox 访问。\n\n二、验证通过后本地复测（先跑 sandbox，再跑 live）\n- 探针命令（示例）：\n - .venv/bin/dataforseo-skill balance\n - .venv/bin/dataforseo-skill keyword-suggestions \"test\" --limit 3 --base-url https://sandbox.dataforseo.com\n - .venv/bin/dataforseo-skill keyword-suggestions \"test\" --limit 3\n- 预期：不再返回 40104，能得到包含行项目的 JSON。\n\n三、若仍然 40104，做本地自检\n- 凭据环境变量是否正确（Basic Auth 要用 login:password 的 Base64，且没有换行）\n - export DATAFORSEO_LOGIN='you@example.com'\n - export DATAFORSEO_PASSWORD='your_password'\n - export DATAFORSEO_AUTH_BASE64=\"$(printf '%s:%s' \"$DATAFORSEO_LOGIN\" \"$DATAFORSEO_PASSWORD\" | base64 | tr -d '\\n')\"\n- 确认你确实把 sandbox 指到 https://sandbox.dataforseo.com（用 --base-url），不要混用 live 域名。\n- 用最小 curl 探针确认是服务端权限问题而非 CLI 用法：\n - curl -s -H \"Authorization: Basic $DATAFORSEO_AUTH_BASE64\" https://api.dataforseo.com/v3/account/balance\n - curl -s -H \"Authorization: Basic $DATAFORSEO_AUTH_BASE64\" https://sandbox.dataforseo.com/v3/dataforseo_labs/keywords_suggestions/live -d '[{\"keywords\":[\"test\"],\"limit\":3}]'\n - 如果 balance OK 而 keywords 返回含 code 40104 的 JSON，基本可以确定是账号/权限侧拦截。\n\n四、还是不行就联系支持开通\n- 向 DataForSEO 提交支持请求，附上：\n - 你的登录邮箱\n - 返回的完整错误 JSON（含 40104）\n - 说明“balance 正常、keywords 接口（live 与 sandbox）均 40104”，请为账户启用 DataForSEO Labs/Keywords（含 Sandbox）访问或确认验证状态。\n\n为什么会这样\n- DataForSEO 会在账号未完成 KYC/资料/权限申请时，仅放行基础账户查询（如 balance），而对关键词相关的 Live/Sandbox 端点统一返回 40104。把账号验证与产品访问开通完成后即可恢复。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 9, "prompt_tokens": 14567, "completion_tokens": 2981, "sec": 43.52826690673828, "cost": 0.04801875, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T15", "target": "eink_diary", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不用自己改时间窗。现在是 01:30，直接用“全天版本”即可，它会自动选对时间段。\n\n- 具体取的时间段：\n - 00:00–02:00 之间请求“全天版本”时，--full-day 会自动解释为“昨天完整一天”，也就是 昨天 00:00 到 今天 00:00 的整天窗口。\n\n- 直接执行（已配好 .env 时）：\n - 推送到电子纸：eink-diary run --full-day\n - 只出图不推送：eink-diary run --full-day --no-push\n - 若需要加载私有凭证：op run --env-file=.env -- .venv/bin/eink-diary run --full-day\n\n- 只有当你“确实想要今天从 00:00 到现在 01:30 的片段”时，才改成：\n - eink-diary run --minutes 90\n但这不叫“全天版本”，默认不这么做。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 0, "prompt_tokens": 17228, "completion_tokens": 1388, "sec": 16.926943063735962, "cost": 0.035415, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T16", "target": "skill_google_maps_routing", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论先说：\n- 只能二选一：必须提供出发时间或到达时间其中一个，不能两个都给；都不给也不行。\n- 要“现在出发”，直接用 departure-time now；不要传一个“几乎等于现在”的 ISO 时间戳，因为 Google Routes 往往会以“不足够未来”的理由拒绝。\n- 如必须给时间戳，请给带时区的未来时间（建议至少晚 2–5 分钟）。\n\n怎么填参数（用本路由工具的推荐做法）：\n- 现在出发（按当前路况）：\n scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --departure-time now --format json\n 说明：工具会调用 Routes API 的“出发时间=现在”语义，避免因时间戳过近被拒绝。\n\n- 计划到达某时（反推出发时间，考虑路况预测）：\n scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --arrival-time 2026-10-13T18:00:00+08:00 --format json\n 注意：时间戳必须是带时区的 ISO8601（例如 +08:00 或 Z）。\n\n常见坑与规避：\n- 同时传 --departure-time 与 --arrival-time：会报错（两者必须二选一）。\n- 既不传出发也不传到达：会报错（必须传其一）。\n- 传“接近当前时刻”的 ISO 时间戳：服务端可能返回 “Timestamp must be set to a future time”。解决：用 --departure-time now；若必须给具体时间戳，设为当前时间再加 2–5 分钟，并带上时区偏移。\n- 时间戳不带时区（如本地时间）：可能被误解或拒绝。务必用带偏移的 ISO8601，如 2026-10-13T15:28:00+08:00 或 2026-10-13T07:28:00Z。\n\n输出阅读提示：\n- --format json 时，会给出 route.duration_seconds、route.static_duration_seconds、route.distance_meters、departure_time、arrival_time 等字段；“现在出发”场景用 duration_seconds 即是按当前路况的驾驶时间。\n\n可选流程检查（一次性）：\n- 先跑 scripts/google_maps_routing doctor --format json 确认 key 与 API 配置正常，再执行 route 命令。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 4, "prompt_tokens": 14986, "completion_tokens": 1463, "sec": 20.89090394973755, "cost": 0.0333625, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T17", "target": "hybrid_ai_video", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "先别直接重发同样的创建请求。网络超时是“结果未知”场景，盲重发最常见后果是重复创建两条付费任务。按下面分支处理：\n\n优先路径（安全，不新增费用）\n1) 你已经拿到过任务 ID\n- 直接轮询查询该 ID，不要再 POST。\n- 示例（xAI 形状，仅示意）:\n GET https://api.x.ai/v1/videos/{id}\n 返回 done/failed/expired 等终态后再决定后续动作。\n\n2) 首发时带了幂等键（Idempotency-Key 或服务商规定的等价键）\n- 立刻用“完全相同”的请求头和请求体，携带“同一个幂等键”重试一次。\n- 这是幂等重试，服务端应返回同一任务或同一结果，不会重复计费。\n- 示例（示意）:\n POST /videos/generations\n Headers: Authorization: Bearer xxx\n Idempotency-Key: 9f1c0d1e-...-a2b3\n Body: 与首次完全相同\n\n没有任务 ID、也没用幂等键（风险分支）\n3) 将其标记为“歧义状态”，先做这三步再决定是否重发：\n- 检查你的 HTTP 客户端是否对 POST 启用了自动重试（可能已帮你重发过，务必关闭或改为仅对 GET 重试）。\n- 去服务商控制台/“最近任务列表”查过去 5–10 分钟内是否已出现这条任务（用时间窗口+输入摘要比对，如提示词哈希、输入图像哈希）。\n- 本地落一条“尝试记录”（attempt ledger）：保存时间、完整请求体、输入文件哈希、预算预留、以及一个你生成的幂等键，后续一律带幂等键重试。\n\n4) 仍未确认是否已创建，且业务必须推进时的两种策略（择一）：\n- 更稳的：再等 2–3 分钟复查一次列表；若仍无任何迹象，再执行一次“带新幂等键的”POST，并在后台观察是否出现重复任务（用输入哈希+时间窗口重合来判重）。接受可能的重复费用风险。\n- 更安全的：联系平台支持或等到你能从服务端侧确认未创建，再以新幂等键发起。\n\n通用防踩坑设置（下次起就能避免）\n- 每次 POST 前先持久化尝试状态与预算预留；POST 必带幂等键（如 Idempotency-Key: ），请求体保持严格一致，只有在需要真正“新任务”时才更换幂等键。\n- POST 不做隐式自动重试；创建超时一律判为“歧义”，仅允许“同幂等键重试”或“人工确认后新键重发”两种路径。\n- 一旦任何一条同输入的任务进入 done/failed/expired，立刻停止其它同输入尝试的轮询/提交，避免双花。\n- 凭证近失效导致的 401/超时，先恢复凭证，再用“已有任务 ID 轮询”或“同幂等键重试”，不要直接新建。\n\n简要示例（示意，xAI 形状）\n- 创建（首次）：\n POST https://api.x.ai/v1/videos/generations\n Headers: Authorization: Bearer xxx\n Idempotency-Key: 9f1c0d1e-...-a2b3\n Body: {model, prompt, image, duration, …}\n 若超时 → 标记歧义\n\n- 安全重试（仍未知且支持幂等）：\n 用“同一个” Idempotency-Key 与“完全相同”的 Body 再 POST 一次\n\n- 轮询已有任务：\n GET https://api.x.ai/v1/videos/{id}\n\n结论\n- 能否“直接再发一次同样创建请求”取决于是否有任务 ID或幂等键。\n- 有任一者：可以安全继续（轮询或幂等重试）。\n- 两者都没有：不要立即盲重发；先查证、落账、再决定是否以新幂等键重建，并接受可能的重复费用风险。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 8, "prompt_tokens": 18582, "completion_tokens": 3113, "sec": 56.15786385536194, "cost": 0.0543575, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T18", "target": "ecg_plot", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不会自动裁掉，超过 30 秒的样本会触发核对失败，工具会拒绝出图。它会照常生成完整性报告（integrity JSON），但不会写 PNG。\n\n你可以这样处理后再画：\n- 从源头限制导出时长到 0–30 秒，再用本工具作图。\n- 先离线裁剪成 0–30 秒的新 JSON 再喂给工具：\n 1) 读取原 JSON 的时间数组和 sampling_frequency_hz（fs）。\n 2) 只保留 0 ≤ t < 30 的点；如原始起点不是 0，把这一段的时间整体减去段首时间，让时间轴变成 0–30。\n 3) 同步更新元数据字段：voltage_count、returned_points、number_of_voltage_measurements 都改成新电压数组长度；truncated=false；voltage_status=complete；sampling_frequency_hz 保持原值；单位仍为 V。\n 4) 确认时间严格递增、间隔为 1/fs，且不存在 null 或非有限数。\n 5) 保存为一个新文件（如 data/exports/xxx_0_30s.json），再运行绘图命令。\n- 如果整条记录超过 30 秒很多，按 30 秒为一段切成多份（0–30、30–60、…），对每段各自重置时间到 0–30，分别生成多张图。\n\n运行示例（会在超时长时拒绝出图，但仍写完整性 JSON，便于你确认问题范围）：\n- ecg_plot --input data/exports/your_ecg.json --output data/exports/your_ecg.png --integrity-output data/exports/your_ecg_integrity.json\n\n为什么不自动裁剪：为避免把“缺样、超长或对不齐”的数据悄悄画成看起来完整的 6×5 秒曲线，工具在核对失败时只写完整性报告、不出图。这样你能先修正数据窗口，再得到可信的图。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 3, "prompt_tokens": 15633, "completion_tokens": 1818, "sec": 30.655499935150146, "cost": 0.03772125, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T19", "target": "koyeb", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不可以。Koyeb CLI 的 --tail 是布尔开关，不接受行数；--tail 100 这种写法无效。\n\n可用做法\n\n- 只实时跟随当前日志（从“现在”开始，不带历史）\n python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs --app --type runtime --tail\n\n- 跟随时只带少量近史（用时间窗口而不是“行数”）\n 先取一个“5 分钟前”的 UTC 时间戳，再跟随：\n - Linux:\n START=$(date -u -d '5 minutes ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)\n - macOS:\n START=$(date -u -v-5M +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)\n\n 然后：\n python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs --app --type runtime --start-time \"$START\" --tail\n\n- 如果你“必须先看最后 100 行并继续跟随”，用本地文件配合 tail 完成（两步法）\n 1) 后台把实时日志持续写入临时文件：\n python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs --app --type runtime --tail | stdbuf -oL tee /tmp/koyeb_.log >/dev/null &\n 2) 在前台只看最后 100 行并持续跟随文件增长：\n tail -n 100 -F /tmp/koyeb_.log\n\n说明\n- services logs 支持 --tail 跟随、支持 --start-time/--end-time 限定时间窗，但不支持“行数限制”参数。\n- 以上命令通过 scripts/koyeb_env.py 启动，避免把令牌暴露在命令行；替换 / 为你的实际名称。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 9, "prompt_tokens": 16299, "completion_tokens": 3004, "sec": 49.61566209793091, "cost": 0.05041375, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T20", "target": "narwal", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "原因\n- Narwal 的“开始清扫”（whole-house 或按房间清扫）命令只有在机器人“停靠在基站上”时才被接受。机器人在地面上（未停靠）时会直接返回 NOT_READY。这是设备规则，不是故障。\n\n怎么做它才会接受开始清扫\n1) 让它先回基站\n- 用 App/语音/机身按键执行“回充/回基站”，等它完全坐稳在桩上、进入待机状态。\n- 如果你用本地 CLI：narwal-local dock --yes\n- 提示：回桩会自行结束当前任务，不要紧接着再发 stop。\n\n2) 等 5–15 秒完成对接与状态同步\n- 确认基站有电，充电触点对齐。必要时看一下是否开始充电指示。\n\n3) 再发“开始清扫”\n- App/语音正常发“开始全屋清扫”即可。\n- CLI：narwal-local start --yes\n- 选房间清扫同理（narwal-local clean --rooms ...），同样必须在桩上发起。\n\n常见误区与补充\n- 正在任务中被你暂停在客厅：此时应发“继续/恢复”（resume），而不是“开始”。开始是新任务，只允许在桩上。\n- 电量太低：有些情形下会被判定未就绪，先让它在桩上充一会儿再开始。\n- 有报错/故障提示：先清除故障（卡住、提机、传感器遮挡等）再回桩发起。\n- 不要循环重试同一条“开始”命令。NOT_READY 是设备给出的明确拒绝，先满足前置条件（在桩上、待机、无故障、具备电量）再重试即可。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 2, "prompt_tokens": 18006, "completion_tokens": 1974, "sec": 35.80767059326172, "cost": 0.0422475, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T21", "target": "skill_open_router_data_scraper", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "用 canonical slug（带日期后缀的“永久变体 ID”），不要用短 slug。\n\n- 原因：model-activity 端点不接受短 slug（如 anthropic/claude-3.5-sonnet）；传短 slug 会返回空数组。\n- 正确格式：canonical_slug/variant_permaslug，末尾带 8 位日期（YYYYMMDD），如：\n - anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620\n - mistral/mistral-large-20240229\n- 获取方式（二选一）：\n 1) 先查榜单，再取 canonical：\n - 请求：GET https://openrouter.ai/api/rankings/models?view=day\n - 请求头：Referer: https://openrouter.ai/\n - 在返回里用你的短 slug 定位该模型，读取字段 canonical_slug 或 variant_permaslug；把它用于 model-activity。\n 2) 用现成 CLI 自动解析：\n - ords discover --top 20 查看可用模型\n - ords fetch <短slug或展示名> 会自动解析成 canonical slug 再抓取\n\n- 调用示例（手工请求）：\n 1) 解析 canonical：\n - GET https://openrouter.ai/api/rankings/models?view=day\n - 从返回中找到你的模型条目，取 canonical_slug（形如 provider/name-YYYYMMDD）\n 2) 拉取逐日活动：\n - GET https://openrouter.ai/api/model-activity?permaslug=anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620\n - 请求头同样加 Referer: https://openrouter.ai/\n\n提示：\n- 如果你只知道短 slug，请务必先做一次 rankings/models?view=day 映射出 canonical，再调用 model-activity。\n- 仍为空时，先核对日期后缀是否正确（必须是 8 位 YYYYMMDD），以及是否确实使用了 canonical_slug/variant_permaslug 字段原值。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 2, "prompt_tokens": 15079, "completion_tokens": 2248, "sec": 35.187833070755005, "cost": 0.04132875, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T22", "target": "skill_opencode_data", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "会。OpenCode 的会话选择器默认会把命中的会话及其所有子会话一起展开（沿 parent_id 链向下）。如果你只想操作“被你选中的那些会话本身”，需要加上 --no-expand。\n\n可直接照做的命令示例（按标题前缀 batch- 选择）：\n\n1) 先用 plan 看看默认与不展开的差异\n- 默认（会包含子会话）\n .venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix batch-\n- 只看命中会话本身（不包含子会话）\n .venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix batch- --no-expand\n\n2) 先做一次“复制到归档但不删除源数据”的演练\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply \\\n --selector title --prefix batch- \\\n --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db \\\n --no-expand --no-delete --confirm\n\n3) 确认计划与复制计数正确后，再执行正式归档（复制并删除源数据）\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply \\\n --selector title --prefix batch- \\\n --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db \\\n --no-expand --confirm\n\n补充要点\n- plan 一定先跑一遍，核对“resolved session count / message count / part count”是否符合预期。\n- 需要自定义数据库路径时，加 --main 和/或 --archive 指定文件。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 2, "prompt_tokens": 15134, "completion_tokens": 992, "sec": 15.055761098861694, "cost": 0.028837500000000002, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T23", "target": "video-scoring-audio", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "是测法的问题。用 -ac 1 先把立体声下混到单声道会改变峰值，常见现象是相关度很高（几乎相同相位与内容）的左右声道在下混时被“相加”，结果比原立体声任一声道都高，容易在测峰值时被误判为削波。即便用的是平均系数，下混后的波形也可能在抽样点之间产生更高的“真峰值”，导致 dBTP>0 的剪裁告警。\n\n正确做法与交叉验证步骤\n- 原则：不要在测峰值之前下混。直接在原始声道上测“样本峰值”（per-channel sample peak）和“真峰值”（true peak）。\n- 步骤一：先看声道信息\n - ffprobe -v error -select_streams a:0 -show_entries stream=channels,channel_layout -of csv=p=0 your.wav\n- 步骤二：测每个声道的样本峰值（不下混）\n - 简便法（astats 一次性给出整体与每声道最大值，读 Overall Max level 和 per-channel 行）：\n - ffmpeg -hide_banner -i your.wav -af astats=metadata=1:reset=1 -f null - 2>&1 | grep -E \"Overall.*Max level|Channel.*Max level\"\n - 或显式拆声道后各测一次：\n - ffmpeg -hide_banner -i your.wav -map_channel 0.0.0 L.wav -map_channel 0.0.1 R.wav\n - ffmpeg -hide_banner -i L.wav -af volumedetect -f null - 2>&1 | grep max_volume\n - ffmpeg -hide_banner -i R.wav -af volumedetect -f null - 2>&1 | grep max_volume\n - 判定：任一声道样本峰值≥0 dBFS 才算真实削波。若两边都在 0 dBFS 以下而你下混后才“削波”，就是测法问题。\n- 步骤三：测“真峰值”和响度（不下混）\n - ffmpeg -hide_banner -i your.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n - 读取输出中的：\n - I（综合响度 LUFS）\n - LRA（响度范围）\n - tp（true peak，单位 dBTP；≥0 表示潜在削波或限幅空间不足）\n- 步骤四：独立交叉验证（避免滤镜误用）\n - 用解码到 32-bit float 的原始波形计算每声道样本峰值，避免下混与量化影响：\n - Python 片段（粘贴即用，打印每声道与总体样本峰值，单位线性幅度，1.0 为 0 dBFS）：\n - python - <<'PY'\n import subprocess, numpy as np, sys\n p=sys.argv[1]\n ch=int(subprocess.run([\"ffprobe\",\"-v\",\"error\",\"-select_streams\",\"a:0\",\"-show_entries\",\"stream=channels\",\"-of\",\"csv=p=0\",p],capture_output=True,text=True).stdout.strip())\n raw=subprocess.run([\"ffmpeg\",\"-v\",\"quiet\",\"-i\",p,\"-f\",\"f32le\",\"-ar\",\"48000\",\"-\"],check=True,stdout=subprocess.PIPE).stdout\n x=np.frombuffer(raw,dtype=\"22 词或 >35 字）逐一拆分。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 8, "prompt_tokens": 16778, "completion_tokens": 1403, "sec": 26.182950973510742, "cost": 0.035002500000000006, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T25", "target": "skill_tavily", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不可以。对 tavily_skill 的 search（和 extract）来说，--stdout 是无效参数。加上它会被当作“未知参数”直接报用法错误，不会真正发起网络请求，退出码为 2。\n\n可用的做法\n- 最简单：用 --output 指定一个文件，然后自己打印\n python -m tavily_skill search \"latest AI news\" --output /tmp/tavily_search.json\n cat /tmp/tavily_search.json\n\n- 不指定 --output，读取状态 JSON 里的 output_path 再打印（更通用）\n out=$(python -m tavily_skill search \"latest AI news\"); rc=$?\n if [ $rc -ne 0 ]; then echo \"search failed (exit $rc)\"; exit $rc; fi\n path=$(printf '%s\\n' \"$out\" | jq -r '.output_path')\n [ -n \"$path\" ] && cat \"$path\"\n\n- 用一小段 Python，既做退出码校验也打印完整结果\n python - <<'PY'\n import json, subprocess, sys\n proc = subprocess.run([sys.executable, \"-m\", \"tavily_skill\", \"search\", \"latest AI news\"],\n capture_output=True, text=True)\n if proc.returncode != 0:\n sys.stderr.write(f\"Error (exit {proc.returncode}): {proc.stderr.strip()}\\n\")\n sys.exit(proc.returncode)\n status = json.loads(proc.stdout)\n output_path = status.get(\"output_path\")\n if not output_path:\n sys.stderr.write(\"No output_path in status\\n\"); sys.exit(1)\n print(open(output_path, \"r\", encoding=\"utf-8\").read())\n PY\n\n补充说明\n- search/extract 从不把完整结果直接写到 stdout；stdout 只返回“状态轻量 JSON”（含 output_path）。\n- usage 子命令才支持 --stdout。如果你只是要看用量，才可以用：\n python -m tavily_skill usage --stdout", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 0, "prompt_tokens": 18811, "completion_tokens": 1468, "sec": 19.845614910125732, "cost": 0.03819375, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T26", "target": "zun_music", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论（短答）：\n- 可以改，但有硬上限：在 4/4 的 8 小节里，强拍（每小节第 1、3 拍）的旋律音级最多允许偏离原曲 2 处。\n- 合规标准：除这最多 2 处外，所有强拍的“音高类”（pitch class，同名音即可，八度可变）必须与原始抄谱一致；所有偏离必须在 skeleton_allow 中逐条登记；各小节时值总和必须满 4/4。\n\n怎么操作（可直接照做）：\n1. 先把原曲抄成 SOURCE（不改旋律），并确保每小节 4/4 时值相加正确。\n2. 编你的版本时，强拍位置只改“装饰方式”（八度、时值、倚音/提前等），不改音名；需要改音名的，控制在：\n - 8 小节内最多 2 处；\n - 最好分布在前 4 小节一处、后 4 小节一处；常见做法只留最后收束（第 8 小节第 1 拍）这一处。\n3. 把每一处“强拍改音名”的例外写进 skeleton_allow（标明小节号、拍位、原音/新音与理由，如“终止落小调主音”）。\n4. 弱拍和非强拍（第 2、4 拍及切分里）的旋律，你可以大胆用 ZUN 风格处理：3-3-2 切分、提前半拍、16 分回转、长音尾部 16 分装饰音、连跑等；这不触碰 skeleton 检查。\n5. 验收自测：\n - 运行 python scripts/render_example.py --midi-only\n - 若失败，报错会指出“第几小节第几拍”的强拍不符；要么改回与 SOURCE 同名音，要么把该处加入 skeleton_allow，但确保整段总例外不超过 2。\n - pytest 全套通过后，再渲染音频。\n\n判定口径要点：\n- “相同音高类”= 同名音（如 C 与 C），允许换八度；不要求同一时值或同一开始时刻（可提前/延后弱拍再落回强拍同名音）。\n- 只统计强拍（每小节第 1、3 拍）的一锤定音；其它位置自由发挥不计入上限。\n- skeleton_allow 上限按“每 4 小节至多 1 处”计；8 小节因此最多 2 处。常规建议仅在最终收束处用 1 处例外，保留最高可识别度。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 2, "prompt_tokens": 16435, "completion_tokens": 1990, "sec": 35.96401786804199, "cost": 0.04044375, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T27", "target": "skill_image_generation", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论先说：在你用 Gemini 出图时，加上 --quality high 不会生效。这个参数对 Gemini 模型是“接受但忽略”的，效果、成本和时延都不会因为 --quality 变化。看到“没区别”是预期行为。\n\n你可以这样做：\n\n- 仍用 Gemini，但想要更“清晰/细节更多”的结果\n 1) 拉高分辨率与画幅比例，而不是调 --quality\n - 示例：generate-image -p \"城市夜景，细节丰富\" -o output/night.jpg --model gemini-flash --size 4K --aspect-ratio 16:9\n 2) 走重绘/上采样流程\n - 先草图→再重绘：generate-image -p \"风格更写实，保持构图\" -i input/draft.png -o output/final.jpg --model gemini-flash\n - 仅放大：generate-image --upscale -i input/small.jpg -o output/small_4k.jpg --aspect-ratio 16:9\n 3) 选择 Gemini 的另一款图生模型\n - 默认是 gemini-flash（速度优先），可试 gemini-pro：--model gemini-pro（更偏质感与一致性）\n\n- 需要真的控制“质量档位”\n - 切到 GPT Image 2.5 系列，--quality 才有实际作用\n - 快速草稿：generate-image -p \"产品白底图\" -o output/product.png --model gpt-image-2.5-flare --quality low\n - 终稿画质：generate-image -p \"产品白底图\" -o output/product.png --model gpt-image-2.5-sunburst --quality high\n - 复杂重绘给足时间（重要）：例如加 --quality max 时建议把你外层命令超时时间调到 ≥300s\n\n补充要点：\n- --quality 的生效范围是“提供商相关”，在本工具里仅 GPT Image 系列会响应；Gemini 接受该旗标但忽略它。\n- 想验证“变化是否有效”，优先看你是否改变了 --size/--aspect-ratio、是否从编辑重绘输入了参考图，或是否切换到了 GPT Image 2.5 并调整 --quality。仅在 Gemini 下切 --quality 不会产生差异。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 1, "prompt_tokens": 15642, "completion_tokens": 1376, "sec": 22.883862018585205, "cost": 0.0333125, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T28", "target": "skill_process_launcher", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "你的请求撞上了“精确时间冲突保护”。当新的定时任务的 run_at 与已有 pending/running 的任务“时间戳完全相同”时，服务会返回 409 schedule_conflict。\n\n按你的两种目标分别处理：\n\n一、想让它们同时保留（同一时刻同时跑）\n- 直接重提同一请求，并在 JSON 里加上 confirm_conflict: true。\n- 提交方式示例（任选 run_at 或 delay_seconds 形态）：\n - 用绝对时间：\n - POST /run\n - body 增加: \"confirm_conflict\": true\n - 用相对延迟：\n - POST /run\n - body 同样增加: \"confirm_conflict\": true\n- 提交后，用 GET /scheduled?status=pending 核对同一 run_at 下两条都在队列里。\n- 注意：两条在同一时刻触发要确保底层命令是幂等或有自身锁，避免资源争用。\n\n二、用新的替换掉旧的（只保留新任务）\n- 步骤：\n 1) 找到冲突返回里的旧任务 id（409 响应会给 detail.conflicts），或用 GET /scheduled?status=pending 定位。\n 2) 先取消旧的：POST /scheduled/{旧_job_id}/cancel\n 3) 再提交新的任务（正常 POST /run）。如果同一时刻还有其它待运行任务，你仍会再次撞到冲突；要么继续取消它们，要么给本次请求加 confirm_conflict: true 只与未取消者共存。\n 4) 用 GET /scheduled?status=pending 再核对只剩新的。\n- 说明：\n - 只有 pending 任务能被取消/时间修改；running/completed/failed/cancelled/missed 不能更新。若已进入 running，就不能作为“定时任务”取消，只能（如果需要）用 POST /processes/{pid}/stop 去停对应子进程。\n - PATCH /scheduled/{job_id} 只能改 run_at，不能改命令内容；想“替换内容”必须取消旧的再新建。\n\n补充要点\n- 冲突判定是“精确时间相等”才触发；如果相差几毫秒/几秒，不会冲突。想简单避开冲突，也可把 run_at 微调 ±1–2 秒。\n- 若你是从 409 响应开始处理，直接读取响应里的 detail.conflicts 里每个 job（含 id、label、command、status、run_at），据此决定“加 confirm_conflict”还是“先取消谁”更合适。\n- 验收以 /scheduled 为准：GET /scheduled?status=pending 或 GET /scheduled 查看 pending 与 running；必要时再用 /processes/{pid} 与 /processes/{pid}/output 观察已启动子进程的实际执行。\n\n最简操作清单\n- 同时保留：重提 POST /run，把原请求体里加上 \"confirm_conflict\": true。\n- 替换旧的：\n - 找 id → POST /scheduled/{id}/cancel\n - 再 POST /run 提交新任务（必要时也可加 confirm_conflict:true 以便仅与未取消者共存）", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 7, "prompt_tokens": 17647, "completion_tokens": 1898, "sec": 30.58917784690857, "cost": 0.04103875, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T29", "target": "skill_resend_email", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "不可以。--after/--before 在 Resend 的 API 里是分页游标（UUID），不是时间过滤器。传 ISO 时间会被当成无效游标而报校验错误。\n\n正确的“按日期筛选（最近两天）导出 Markdown”流程如下：\n\n方案 A（推荐）：先批量导出最近一页，再本地按 frontmatter 的 created_at 过滤\n1) 验证配置\n- source .venv/bin/activate\n- op run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli doctor config --format json\n\n2) 导出一页“最近收到”的邮件为 Markdown（数量按你的邮箱活跃度设定，先用 200，不够再加）\n- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-all-md --limit 200 --output-dir data/received/markdown --format json\n\n3) 在本地按 frontmatter 的 created_at 过滤出“最近两天”，拷贝到单独目录\n- 运行下面这段一次性 Python（仅用标准库），会把最近两天的 .md 复制到 data/received/markdown_last2d：\n- python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nfrom datetime import datetime, timedelta, timezone\nimport shutil, sys\n\nsrc = Path(\"data/received/markdown\")\ndst = Path(\"data/received/markdown_last2d\")\ndst.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n\ncutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=2)\nkept = 0\nscanned = 0\n\nfor md in sorted(src.glob(\"*.md\")):\n scanned += 1\n try:\n text = md.read_text(encoding=\"utf-8\", errors=\"ignore\")\n if not text.startswith(\"---\"):\n continue\n # 取 YAML frontmatter 里的 created_at: ...\n end = text.find(\"\\n---\", 3)\n header = text[3:end] if end != -1 else \"\"\n created = None\n for line in header.splitlines():\n if line.strip().startswith(\"created_at:\"):\n val = line.split(\":\", 1)[1].strip().strip('\"').strip(\"'\")\n created = val\n break\n if not created:\n continue\n # 解析 ISO 时间，兼容末尾 Z\n iso = created.replace(\"Z\", \"+00:00\") if created.endswith(\"Z\") else created\n dt = datetime.fromisoformat(iso)\n if dt.tzinfo is None:\n dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)\n if dt >= cutoff:\n shutil.copy2(md, dst / md.name)\n kept += 1\n except Exception as e:\n print(f\"skip {md}: {e}\", file=sys.stderr)\n\nprint(f\"scanned={scanned}, kept_last2d={kept}, output_dir={dst}\")\nPY\n\n4) 使用 data/received/markdown_last2d 目录中的 Markdown 做后续分析。注意这些文件包含真实邮件内容，请勿提交到版本库或对外分享。\n\n补充说明\n- 如果导出 200 封后“最近两天”数量仍明显不足，增大 --limit（例如 500、1000）重新执行第 2 步即可。\n- 不要向 --after/--before 传时间字符串；它们只能用作 API 返回的游标（UUID）。\n\n方案 B（可选）：先拿一页 JSON 列表，按时间选出 id，再定向导出\n- 获取最近一页列表 JSON（不含正文）：\n .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received list --limit 500 --format json > /tmp/received_page.json\n- 用 Python 过滤出最近两天的 id，并逐封导出到单独目录（避免先导出所有正文）：\n python3 - <<'PY'\nimport json, subprocess, sys\nfrom pathlib import Path\nfrom datetime import datetime, timedelta, timezone\n\ndata = json.load(open(\"/tmp/received_page.json\"))\nitems = data.get(\"items\") or data # 兼容返回形状\ncutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=2)\nout = Path(\"data/received/markdown_last2d\"); out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n\ndef iso_dt(s):\n s = s.replace(\"Z\",\"+00:00\") if s.endswith(\"Z\") else s\n dt = datetime.fromisoformat(s)\n return dt if dt.tzinfo else dt.replace(tzinfo=timezone.utc)\n\nids = [it[\"id\"] for it in items if \"created_at\" in it and iso_dt(it[\"created_at\"]) >= cutoff]\nfor i in ids:\n subprocess.run([\n \".venv/bin/python\",\"-m\",\"resend_email_skill.cli\",\"received\",\"export-md\", i,\n \"--output-dir\", str(out), \"--format\",\"json\"\n ], check=True)\nprint(f\"exported {len(ids)} messages to {out}\")\nPY\n\n两种方案的核心都是：不要把日期塞进 --after/--before，而是先取“最近的一页”，再在本地按 created_at 做时间窗口筛选。这样既符合 Resend 的 API 语义，也最稳妥可控。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 6, "prompt_tokens": 15779, "completion_tokens": 3638, "sec": 49.16381597518921, "cost": 0.05610375000000001, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" }, { "id": "T30", "target": "skill_typefully_twitter", "model": "gpt-5", "condition": "full_10", "answer": "结论\n- 分发文章且只发一条时，默认用“长文模式”（Typefully long post）。这保证不受 280 字限制。\n- 若用户明确要短推（普通 X 长度），在每个命令上加参数 --no-long-post 切回普通长度。\n\n可直接照做\n- 把默认设为长文（推荐一次性配置）\n 1) 在你的工作目录 .env 里加一行：\n TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true\n 2) 之后 post count / draft / create 默认都按长文校验与发布，无需额外参数。\n\n- 若未做上面的默认配置，也可以临时按长文执行（任选其一）\n - 计数校验：typefully-twitter post count --thread-file article.md --long-post\n - 创建草稿：typefully-twitter post draft --thread-file article.md --long-post\n - 直接创建：typefully-twitter post create --thread-file article.md --long-post\n\n- 明确要短推（普通长度）时，在对应命令加 --no-long-post\n - 计数校验（短推）：typefully-twitter post count --thread-file article.md --no-long-post\n - 创建草稿（短推）：typefully-twitter post draft --thread-file article.md --no-long-post\n - 直接创建（短推）：typefully-twitter post create --thread-file article.md --no-long-post\n\n提示\n- 长文发布取决于你的 X/Typefully 账号是否具备长帖权限；若没有，该模式会校验失败或发布失败，此时请改用 --no-long-post。", "error": null, "n_skills": 10, "target_pos": 7, "prompt_tokens": 16078, "completion_tokens": 1395, "sec": 20.759715795516968, "cost": 0.0340475, "web_tools": [], "n_calls": 1, "finish_reason": "stop" } ]