[
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  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "answer": "不建议。不要直接用几周前的“文件列表 txt”跑语义搜索。\n\n关键原因\n- 语义搜索的 file-list 本身就是一次检索的白名单。名单外的文件，即便缓存里早就有它们的向量，也不会被返回。\n- 相反，如果名单里包含了最近新增或变更的文件，而你又在查询时强行重建索引，可能把一次本来很快的查询变成一次大规模重算；而如果不重建，则这些新文件没有向量或向量过时，排序/召回会失真。\n\n稳妥做法（可直接照做）\n1) 先跑词法检索（命中率最高、成本最低）\n- 针对你记得的人名/标题/项目名/标识做模糊大小写不敏感匹配：\n  rg -i -n --glob '*.md' '关键词A|关键词B' contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/\n- 如果用户明确来源，就只搜那个子目录；不明确就全目录一起搜。\n\n2) 为本次语义检索“现时”生成文件清单\n- 生成时列出当前源作用域内的所有候选文件，而不是复用旧 txt：\n  FILELIST=\"$(mktemp)\"; trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n  rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n\n3) 用新清单跑语义检索（复用缓存，但不在查询时重建）\n- 假设你已有本地语义检索工具与缓存目录：\n  semantic-search query \\\n    --file-list \"$FILELIST\" \\\n    --cache-dir .knowledge_cache \\\n    --query '你记得的大意/话题/用词' \\\n    --top-k 10 \\\n    --no-refresh\n- 说明：--no-refresh 确保这一步只是查询，不会静默重建大索引。如果你确认新增了很多未建索引的文件，单独跑一次“索引刷新”维护任务再查，别把刷新夹在查询里。\n\n4) 验证与去重\n- 返回结果按来源+session id 聚合，一条会话只展示一次；看标题、日期和原文片段核对是否是你要找的那次。\n\n5) 新旧归档的“新鲜度”判断\n- 先看你的归档导出时间。如果你要找的会话“早于”最近一次成功导出，直接在归档里搜即可。\n- 如果会话“晚于”最近导出：先做一次针对这段时间的小范围“临时导出/同步”，再回到步骤 2 生成最新文件清单，然后跑步骤 3。做完可删除这次临时导出的副本，避免重复副本长期占用空间。\n\n常见问答\n- 旧 file-list 能不能勉强用？不推荐。只要有任何新文件、重命名或路径变化，你就会错过结果；而且被删的旧路径还可能导致无效条目。\n- 缓存里已经有向量，会不会还漏？会。只要不在本次 file-list 里，哪怕缓存有向量，也不会被返回；file-list 是硬性候选集。\n\n这样做的取舍是：查询阶段只做“精确范围内的检索”，不隐式重建索引；需要刷新向量时，用一次独立维护动作明确完成。这样既不漏“名单外”的结果，也不让一次查询变成不可控的重算。",
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  "target": "compressor",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "把 -format json 紧跟在 -monitor 之后。该参数位置是有要求的，放到命令末尾会报 “Invalid parameter: -format”。\n\n可用示例：\n- 单次读取\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" -monitor -format json -batchid \"<batch_id>\" -once\n\n- 连续轮询（每 5 秒一次，10 分钟超时）\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" -monitor -format json -batchid \"<batch_id>\" -query 5 -timeout 600\n\n要点：\n- 只需保证 -format json 紧随 -monitor；其余参数（-batchid、-once、-query、-timeout）顺序不敏感。",
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  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
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  "answer": "在 GitHub Actions 的 Koyeb 部署步骤里，必须显式指定下面这个入参，值为 docker，才能强制用你的 Dockerfile：\n\n- 参数名：git-builder\n- 参数值：\"docker\"\n\n同时建议把 Dockerfile 路径也写死，避免默认探测再次回退：\n\n- 参数名：git-docker-dockerfile\n- 参数值：\"Dockerfile\"（或子目录下的相对路径）\n\n最小可用示例（Deploy 步骤）：\n```yaml\n- name: Deploy\n  uses: koyeb/action-git-deploy@v1\n  with:\n    app-name: \"<your-app>\"\n    service-name: \"<your-service>\"\n    git-branch: \"master\"\n    git-builder: \"docker\"                  # 关键：强制容器构建\n    git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"    # 可选但推荐：明确 Dockerfile 路径\n    service-ports: \"8000:http\"\n    service-routes: \"/:8000\"\n```\n\n注意：\n- 如果 Dockerfile 不在仓库根目录，git-docker-dockerfile 写相对路径，如 \"srv/Dockerfile\"。\n- 日志里再出现 “Installing Python/Node…” 就说明还在走 buildpack；确认参数名是 git-builder，值是小写 docker，并已被该步骤读取。",
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  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
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  "answer": "可以。将下面整条命令原样粘贴到终端执行即可（zsh/bash 都可）。它会把 Universal Clipboard 的开关写回到当前用户偏好文件，然后重启所有相关后台进程，并列出它们是否已重新拉起。\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（供你确认改动点与进程名）：\n- 修改的偏好项与位置：\n  - 文件：~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist\n  - 键：ClipboardSharingEnabled（设为 1）\n- 需要重启的后台进程：\n  - useractivityd（Handoff/Continuity 状态与共享剪贴板）\n  - sharingd（邻近设备发现与传输）\n  - pboard（本地剪贴板服务）\n\n执行成功后，终端会打印出这三个进程的 PID 与名称。随后请测试 iPhone→Mac 和 Mac→iPhone 两个方向的复制粘贴。\n\n若仍不生效（不常见），再依次尝试：在两端设置里关开一次“AirDrop 与 Handoff/接力”，或让 Mac 进一次安全模式后重启；一般无需退出 iCloud。",
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  "id": "T05",
  "target": "openreview",
  "model": "gpt-5",
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  "answer": "看起来你命中了“本地缓存 token 失效/被拒后仍在复用”的典型情况。若你用的是 OpenReview 的 CLI（本仓建议的那套），立刻恢复按下面做：\n\nOpenReview 403 立刻恢复\n\n1) 停止重试循环（继续打会把登录窗口用完）\n2) 删掉本地 token 缓存\n- 位置：tmp/openreview_token.json\n- 命令：\n  rm -f tmp/openreview_token.json\n\n3) 用正确账号重新跑一次命令让 CLI 重新登录并写回新 token\n- 环境变量方式（推荐把账号放在 .env 里）：\n  OPENREVIEW_EMAIL=你的邮箱\n  OPENREVIEW_PASSWORD=你的密码\n- 示例（按你的 CLI 入口替换脚本路径）：\n  op run --env-file .env -- python tools/openreview_cli.py papers ICLR.cc/2024/Conference\n  或\n  op run --env-file .env -- python tools/openreview_cli.py profile ~Someone_Else1\n\n4) 若还是 403，极可能是登录频率超限（OpenReview 登录每个时间窗只允许约 3 次）\n- 处理：等待 10–15 分钟再试；期间不要再删缓存和重复登录\n- 之后改为“持久使用已缓存 token”，不要每次都触发登录\n\n防再发的两个要点\n- 批量查询节流：串行调用、每次间隔 1–2 秒；不要并发轰炸\n- 不要频繁删 token：正常情况下让 CLI 复用 tmp/openreview_token.json，只有 403 且确认 token 失效时再删\n\n如果你用的是 Grok/xAI OAuth 路线（grok-oauth），对应缓存在\n- ~/.grok_oauth/token.json\n- 立刻恢复：.venv/bin/grok-oauth logout → rm -f ~/.grok_oauth/token.json → .venv/bin/grok-oauth login → 再次请求\n- 注意：若 403 源于订阅权限不足，清缓存也不会恢复，需要换授权档位或模型\n\n不确定你用的是哪条链路时，先按你当前工具找对应的 token 缓存路径；OpenReview 的就是 tmp/openreview_token.json，删它最常见能立刻恢复。",
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  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "短答：单线程逐个下，下载之间间隔 2–3 秒基本稳妥；再加一点随机抖动（比如 ±1–2 秒）效果更好。若仍触发风控，把间隔提到 5–8 秒，并在每下载 8–10 个后额外冷却 30–60 秒。\n\n可直接照做的稳态方案（yt-dlp 举例）\n- 原则\n  - 单线程，不并发（不要开多个进程；分片并发也保持 1）\n  - 每条目间 2–3 秒随机延时\n  - 加 UA 和 Referer 头\n  - 限速到“像真人”的速率（如 500–800 KB/s）\n  - 只拉音频流\n\n- 命令示例\n  - 从浏览器导出登录 cookie 到 cookies.txt（Netscape 格式）\n  - 然后执行：\n    yt-dlp -f bestaudio \\\n      --cookies cookies.txt \\\n      --sleep-interval 2 --max-sleep-interval 5 \\\n      --limit-rate 700K \\\n      --add-header \"User-Agent: Mozilla/5.0\" \\\n      --add-header \"Referer: https://www.bilibili.com\" \\\n      -N 1 \\\n      -o 'downloads/%(uploader)s/%(id)s.%(ext)s' \\\n      <你的播放列表或视频URL们>\n\n  说明：\n  - --sleep-interval/--max-sleep-interval：每个条目下载之间随机睡眠 2–5 秒\n  - --limit-rate：整体限速，避免“机器人特征”\n  - -N 1：确保分片下载不并发\n  - --cookies：登录态通常更稳，风控少\n\n遇到风控（常见表现：-352/403/412/429 等）时的回退\n- 立即把间隔提到 5–8 秒，限速再降一档（如 400–600 KB/s）\n- 做节流冷却：每下完 8–10 个，sleep 60\n- 重试策略：失败先等 30–90 秒再下一个条目，不要原地频繁重试同一条\n- 若连续失败，停 10–20 分钟再继续一小批（5–10 个）\n\n简易 Bash 批量稳态模板（带抖动与冷却）\n- 假设 urls.txt 每行一个链接\n  while IFS= read -r url; do\n    yt-dlp -f bestaudio \\\n      --cookies cookies.txt \\\n      --limit-rate 700K \\\n      --add-header \"User-Agent: Mozilla/5.0\" \\\n      --add-header \"Referer: https://www.bilibili.com\" \\\n      -N 1 -o 'downloads/%(id)s.%(ext)s' \"$url\" || {\n        echo \"失败，冷却 90s 后继续\"; sleep 90; continue;\n      }\n    # 条目间 2–5s 抖动\n    sleep $(( 2 + RANDOM % 4 ))\n    # 每 10 个额外冷却 60s\n    ((++n % 10 == 0)) && sleep 60\n  done < urls.txt\n\n其他注意\n- 只下载音频会减少流量与请求次数，更不易触发风控。\n- 不要同时开多个 yt-dlp 实例抓同一域名。\n- 列表很大时分批跑（每批 30–50 个），批间冷却 3–5 分钟。\n- 若经常被拦，优先检查：是否缺少 Referer/UA、是否并发、是否速率过高。\n\n按上面的节奏，2–3 秒（带抖动）的间隔在多数环境已足够稳定；一旦观察到风控信号，再临时提升到 5–8 秒配合冷却即可。",
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  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
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  "answer": "- 默认间隔：30 分钟（1800 秒）。这是长时任务的通用“合理唤醒”间隔，先设 30 分钟，醒来后再根据进展动态调整。\n- 调度动作：在 Claude Code harness 里用 ScheduleWakeup 设定唤醒。\n\n可直接照做\n1) 在派出代码生成任务后立刻安排一次唤醒：\n- ScheduleWakeup(after_seconds=1800, note=\"check codegen progress job_id=...\")\n\n2) 唤醒时判定：\n- 若日志/产物有新进展 → 不干预，继续设下一次 ScheduleWakeup(1800)\n- 若长时间无新输出或同一步骤反复重试 → 用 TaskStop 结束该子进程，带上原因与已产出路径，转入用现有部分结果推进或换策略重跑\n\n小提示\n- 阶段性里程碑密集的任务可把间隔调到 10–15 分钟；预计单步运行小时级的批处理可放宽到 45–60 分钟。每次唤醒都写清 job_id/request_id，便于对齐同一任务。",
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  "n_skills": 30,
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 {
  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "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 会报 Unknown agent type。要用 DeepSeek V4 Pro，先把它包成一个可被 task 工具调用的 Agent，然后在并行任务里用这个 Agent 名。\n\n两种做法（选其一）：\n\n方案 A（推荐）：在项目根的 opencode.json 里注册一个代理\n- 在项目根新增或编辑 opencode.json，添加一个 agents 条目，例如：\n  {\n    \"agents\": {\n      \"deepseek_pro\": {\n        \"provider\": \"openrouter\",\n        \"model\": \"deepseek/deepseek-v4-pro\"\n      }\n    }\n  }\n- 配置环境变量 OPENROUTER_API_KEY（必要）。有自定义网关时再加 base_url。\n- 之后在并行调用里写 subagent_type: \"deepseek_pro\" 即可：\n  - recipient_name: \"functions.task\"\n  - parameters.subagent_type: \"deepseek_pro\"\n- 说明：\n  - provider/model 只在 agent 配置里出现；调用时一律用 agent 名（这里是 deepseek_pro）\n  - 需要不同风格/温度时，可以注册多个 agent（比如 deepseek_pro_writer、deepseek_pro_reasoning），分别设定默认参数\n\n方案 B：用已有的 DeepSeek 路由 Agent\n- 如果你的工作区已经有类似 agent（示例名，按你本地为准）：\n  - writer_deepseek（DeepSeek Pro 中文写作/改稿）\n  - ollama_deepseek_pro（Ollama Cloud DeepSeek V4 Pro，zero-data-retention）\n- 直接在 subagent_type 填上述已有 Agent 名即可，无需再注册。\n- 这类 Agent 背后也会映射到 deepseek/deepseek-v4-pro 或等价模型，省去你自己配。\n\n并行调用最小用法提示\n- 同一条消息用 multi_tool_use.parallel 打包多个 functions.task；每个 task 的 parameters 都写 subagent_type 为你刚注册/已有的 Agent 名。\n- 不要再传旧参数 category、run_in_background，也不要把模型 ID 直接塞进 subagent_type。\n\n常见陷阱与自检\n- Unknown agent type：说明没注册该 Agent，或名字拼错。检查 opencode.json 是否在项目根、语法是否正确、Agent 名是否与 subagent_type 一致。\n- 调用却走了默认模型：你的 subagent_type 可能指向 general（继承主会话模型）；确认你用的是新建的 deepseek_pro，而不是 general。\n- 网络/鉴权失败：确认 OPENROUTER_API_KEY 已生效；如果走 Ollama Cloud 路线，用对应的 Agent（如 ollama_deepseek_pro）和该路线需要的密钥。\n\n小结\n- 不能把 deepseek/deepseek-v4-pro 直接写进 subagent_type。\n- 正确做法是：先在 opencode.json 注册一个 Agent（如 deepseek_pro → deepseek/deepseek-v4-pro），或复用现有的 writer_deepseek / ollama_deepseek_pro，然后在并行任务里用这个 Agent 名。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 24,
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 {
  "id": "T09",
  "target": "codex_cli",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "answer": "结论（按 Codex 0.156.1 验证）：\n- 写哪一行：web_search = \"disabled\"\n- 值类型：必须是字符串 \"disabled\"（布尔值不被接受；false/on/off/enabled 都会被解析器拒绝）\n- 放在哪：配置文件的顶层（全局表），也就是任何 [section] 标头之前的一行，不能写进任何表块里\n\n怎么做（两种方式，二选一）：\n1) 永久配置（推荐）\n- 打开 Codex 的基础配置（通常是 $CODEX_HOME/config.toml，或你本次运行会加载的 profile 配置文件）\n- 把这一行放在文件最上面、任意 [xxx] 段之前：\n  web_search = \"disabled\"\n- 说明：TOML 中“裸键”归属当前表。只有放在所有 [section] 之前，才是顶层全局键，才能彻底关掉内置 web_search 工具；写进任意 [something] 段落里就只会影响那个段，不会全局生效。\n\n2) 仅本次运行生效\n- 在命令里加一个配置覆盖：\n  codex exec -c 'web_search=\"disabled\"' --sandbox read-only --color never \"你的提示词……\"\n- 备注：-c 是配置覆盖键值对，用引号包住 disabled。\n\n常见坑：\n- 不要写成布尔或其他字面量：web_search = false / off / on / enabled 都会报错（expected string only in 'web_search'）\n- 不要把这行放在任何 [section] 之后（例如 [providers]、[sandbox] 等），那样不会全局关闭，第三方兼容后端仍会报 “the web_search tool is not supported”。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 23,
  "prompt_tokens": 64566,
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 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "answer": "不建议把“导出归档（Markdown）”和“本机原始会话库”在同一次统计里同时喂给 ai-session-profanity-rate。原因与做法如下：\n\n结论\n- 不能在一次 prepare/run 里同时加载两种来源。这样会把同一条消息计数两次，统计失真。\n- 有重叠覆盖时，优先选“原始会话库”作为单一来源做整次统计；它的时间戳更精确、每条消息的模型归因也更可靠。\n\n为什么会重复\n- 导出的 Markdown 归档本质上是原始会话的镜像（不同存储形态）。同一时间窗里两者并用，消息会被双计。\n- 工具明确约束：不要把“archive + 对应的 native store”在同一轮里组合，否则会双计。\n\n想“更全”时的安全做法\n- 思路：分两次独立统计，保证时间窗不重叠；最后只合并“分子/分母”，而不是粗暴平均比率。\n- 具体步骤：\n  1) 选一个分界日 T（比如你导出归档只覆盖到 T，当天及之后用原始库）。\n  2) 先跑归档窗口（≤ T）：\n     - ai-session-profanity-rate prepare --source archive --archive-dir <你的归档路径> --end-date T --timezone <归档机器时区> --classifier-profile <已核准分类器> --output tmp/profanity_runs/archive_upto_T\n     - 然后 ingest 与 visualize。\n  3) 再跑原始库窗口（> T）：\n     - ai-session-profanity-rate prepare --source <你的原始库类型> --since-date T+1 --timezone <本机时区> --classifier-profile <同上> --output tmp/profanity_runs/native_since_T1\n     - 然后 ingest 与 visualize。\n  4) 合并总览：用两个 summary.json 的“分子/分母”求和后重算比率，切忌直接平均两个比率。\n     - 正确做法示例：combined_messages = m1 + m2；combined_units = u1 + u2；combined_rate = (p1 + p2) / combined_messages；combined_units_per_100 = 100*combined_units/combined_messages。\n- 注意事项：\n  - 归档模式下时间是按“本地时区 + 会话内顺序”推断的，务必传对 --timezone，且分界日要按该时区落地。\n  - 若某来源缺少逐条模型元数据、且你确认该窗口只用了一个模型，再显式传 --assume-source-model SOURCE=MODEL 填补元数据；不要私下猜测。\n  - 如果你不方便做分窗，就只选一个来源全覆盖跑一遍：重叠区域选“原始会话库”为准。\n\n两种典型策略\n- 只要能访问原始库：全程只用原始库做一轮统计（首选）。\n- 需要补旧账/便携重算：用“归档 ≤ T” + “原始库 > T”双轮法，时间窗不重叠，再合并分子分母。\n\n常见误区\n- 在一轮 prepare 里把 archive 和 native 一起指定（会双计）。\n- 合并时用“平均两个比率”而不是“分子分母相加后再算比率”（会失真）。\n- 归档缺模型归因却未用 --assume-source-model 又去推断模型（会产生错误分组）。\n\n按上面的分窗双轮法，你能既“更全”又不重复；如果不想拆分，单源（原始库）跑一遍是最稳妥的选择。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 6,
  "prompt_tokens": 64868,
  "completion_tokens": 2921,
  "sec": 40.424821615219116,
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 },
 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "gpt-5",
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  "answer": "结论先说：\n- 不能一次性删 120 对。每个删除批次最多 50 对。\n- 每个批次都需要新的一次性授权 token，不能复用上一批的授权。\n- 对“结果不确定”的批次不能直接重试；先做只读对账，按实际仍存在的候选重建清单，再用新的授权跑一批新的删除。\n\n可直接照做的分批与执行方案\n- 分批建议\n  - 120 对 → 分成 3 个批次：50 + 50 + 20（或 40 + 40 + 40，看你更偏好哪种分配）。\n  - 每个批次单独生成证据报告与成对清单（pair manifest），分别授权、分别执行。\n- 每批次标准流程\n  1) 冻结输入\n     - 从当前 PhotoKit 实时快照导出“保留者/候选者”的本地标识（local identifiers）。\n     - 只保留符合删除资格的单资源静态照片对（排除 Live Photo、RAW+JPEG 复合、已编辑复合、离线资源等）。\n  2) 生成像素证据\n     - 跑 compare-images，要求每一对“字节不同但像素近似”的阈值全部通过（RGB MAE ≤1%、luma MAE ≤1%、RGB P99 ≤5%）。\n     - 证据报告全量通过才进入规划；有一对不通过就把这对剔除，重新定批量大小。\n  3) 计划（plan）\n     - 用证据报告 + 成对清单生成删除计划；计划会重放证据并校验前置条件（资源可用、所有权匹配）。\n  4) 授权（authorize）\n     - 进入交互式授权，生成单次、短期、与本批 manifest 绑定的 HMAC token。\n     - 人必须在终端输入确认短语；AI/脚本不得代输。该 token 仅此批可用，用过即作废。\n  5) 执行（delete）\n     - 用上一步的一次性 token 执行删除（实际是移入“最近删除”，非物理抹除）。\n     - macOS 会弹出 Photos 删除确认对话框；在电脑旁等待并确认。\n  6) 对账（reconcile）\n     - 读取实况 PhotoKit 元数据，逐个核对候选本地 ID 已进入“最近删除”。\n     - 输出报告里任何 partial / outcome_unknown 一律按失败处理，记录未决项。\n\n关于你关心的三个问题\n- 能否一次性发起删除 120 对？\n  - 否。协议上每个 delete manifest 限制为最多 50 对。请按上面的分批建议拆分。\n- 之前拿到的授权能否复用？\n  - 否。授权 token 是单次、短时、与具体批次清单绑定；不得跨批复用，也不得在同批执行后重复使用。\n- 结果不确定的批次能否再试一次？\n  - 不能“直接重试”。按规范：\n    - 把该批次标为失败（partial 或 outcome_unknown）。\n    - 先做只读对账，确认哪些候选已成功进入“最近删除”、哪些仍存在。\n    - 用“仍存在且仍满足删除资格”的对，基于最新快照重建证据与成对清单，获取新的授权，作为一个全新的批次再执行。\n\n操作提醒与边界\n- 删除动作只是把候选移入“最近删除”，不会立即永久抹除。\n- 授权与执行期间不要更改相册或目标资源，否则计划校验会失配。\n- 若 macOS 未授予 Photos 权限，第一次可能看不到对话框或被系统拦截；需在系统“隐私与安全 > 照片”里允许本工具访问后再试。\n- 批处理过程中如任何一对不再符合“单资源静态照片”条件或资源不可用，应自动剔除，剩余对数可低于 50 继续执行；超过 50 则需分批。\n\n如果你确认按 50 + 50 + 20 拆分，我可以给出每一步的具体命令模板与清单/证据文件结构，让你直接落地执行。",
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  "answer": "不行，单文件会被拒。这个工具对“单个音频文件”的时长有硬上限：超过 7,200 秒（2 小时）会在加载模型之前直接拒绝，不会开始跑推理或中途失败。你这段约 2 小时 10 分（≈7,800 秒）正好超限，所以不能直接处理；拒绝发生在前置校验阶段（模型还未加载）。\n\n把音频切成多段可以解决，做法与注意点如下：\n- 切分原则\n  - 每段必须小于 7,200 秒，建议更保守些（30–45 分钟一段），既稳妥又利于并行。\n  - 确保每段文件名唯一（同一批次里不允许重复 basename）。\n  - 最好在自然停顿处切（避免切断词句）。如做不到，直接等长切也可行。\n  - 如需最稳的切分边界，可先转成 16 kHz、单声道 WAV 后再切。\n\n- 实操切分示例（任选其一）\n  1) 直接切成 45 分钟 AAC 段（快，保留原编码）：\n     ffmpeg -i input.m4a -f segment -segment_time 2700 -c copy -reset_timestamps 1 chunks/chunk_%02d.m4a\n  2) 转成 16k 单声道 WAV 再切（对后续识别更稳）：\n     ffmpeg -i input.m4a -ac 1 -ar 16000 -f segment -segment_time 2700 -reset_timestamps 1 chunks/chunk_%02d.wav\n\n- 处理与合并的小贴士\n  - 分段后逐段跑同样的转写流程即可；多段总时长再长也没问题，限制只针对“单文件”。\n  - 说话人标记不会跨段延续（每段的声学标签独立）。需要全局统一说话人名称时，最终合并时按片段内的声学标签分别映射到同一个“姓名”即可。\n  - 如果担心边界处丢字，可以人为在切分时预留 1–2 秒重叠，但这会在合并时产生少量重复文本，需要手动去重；不想去重就不要重叠，尽量在停顿处切。\n\n总结\n- 不能直接处理：会在“时长校验”这一最开始的阶段被拒绝。\n- 把音频切成每段＜7,200 秒就能顺利跑完；推荐 30–45 分钟一段，按上面的 ffmpeg 命令切分后逐段转写，最后再合并文本并统一说话人名称。",
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  "answer": "不行。serve 的视频参数只接受“工作空间内的相对路径”，并且文件必须是该工作空间里的“常规 .mp4 文件”。传绝对路径（比如 /tmp/xxx.mp4）、路径穿越（../）、符号链接、缺失文件或非 .mp4 扩展名都会在启动时报 E_VIDEO_FILE。\n\n按这个做法指定你在 /tmp 的 MP4：\n\n- 前提：先有一个已完成的工作空间（build 后有 manifest.json）\n- 把 MP4 放进该工作空间里（建议直接复制，别用符号链接）\n- 用相对路径（相对工作空间根）传给 serve 的视频参数\n\n示例步骤\n1) 复制到工作空间\ncp /tmp/my_video.mp4 /path/to/workspace/demo.mp4\n\n2) 启动本地查看器并指定视频\n# 只配一个视频（“演示”位）\nct-edu serve --workspace /path/to/workspace --video-file demo.mp4\n\n# 如有第二个版本（比如“影片”位），可再加一个\nct-edu serve --workspace /path/to/workspace \\\n  --video-file demo.mp4 \\\n  --rendered-video-file film.mp4\n\n注意事项\n- 参数值必须是相对工作空间根目录的路径，例如 demo.mp4 或 assets/tour.mp4\n- 文件必须真实存在于工作空间内，且为常规 .mp4 文件（不要用 ln -s）\n- 只有在启动时指定的那一两个文件可播放，运行期间不能改选其他文件\n- 若你的 MP4 源自 render-cinematic 的独立目录，只把最终成片拷贝进工作空间；中间产物不要暴露\n\n这样就能在查看器里点“Watch the tour”播放你放进去的 MP4。",
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  "answer": "结论先讲：40104 不是“密码错”，而是“账号已登录但还没通过 DataForSEO 的 API 使用资质/产品开通”。查余额能用是因为余额/账户接口放开，关键词类接口（即便是 sandbox）在账号未完成验证或未开通相应产品/Live 访问前会统一返回 40104。\n\n按下面步骤闭环解决（10–30 分钟内可完成）：\n\n一步到位排查与修复\n1) 到 DataForSEO 控制台完成账号验证与API开通\n- 登录：https://app.dataforseo.com/\n- Profile / Verification（或 Settings -> Verification）\n  - 填写公司/个人资料与账单地址\n  - 验证手机号（短信/电话）\n  - 如果页面提示，需要上传证明文件（KYC/营业信息）\n- API / Access（或 Settings -> API）\n  - 启用 API Access（有开关就打开）\n  - 勾选你要用的产品：Keywords Data\n  - 若有 Live API 独立开关，先启用 Live；很多“/live”端点（CLI 默认用 live）未启用会被拒\n- Billing / Balance\n  - 充值一笔小额（例如 10–20 美金）。实操中，部分账号即便有 sandbox，未充值或未完成验证也会对关键词接口返回 40104\n\n2) 等待生效\n- 验证与权限开通通常几分钟内生效；若上传了材料，可能需要客服人工审核（数小时内）\n- 生效后，先跑一个最小请求测试（带 sandbox 以验证权限链路）：\n  - CLI（你正在用的）：  \n    .venv/bin/dataforseo-skill keyword-suggestions \"test\" --limit 1 --base-url https://sandbox.dataforseo.com --raw\n  - 或直接用 curl（替换 login:password）：  \n    curl -u 'login:password' -H 'Content-Type: application/json' \\\n      -d '{\"data\":[{\"keyword\":\"test\",\"location_code\":2840,\"language_code\":\"en\"}]}' \\\n      https://sandbox.dataforseo.com/v3/keywords_data/google_ads/keywords_for_keywords/live\n  返回 200 即通过；仍是 40104 就继续第 3 步\n\n3) 确认产品与 Live 权限到底开了没\n- 控制台的 API 页面里“Products / Scopes”是否包含 Keywords Data\n- Live Endpoints 是否已启用（CLI 使用的都是 /live 路线）\n- 如果你的账号是团队主账号下的子账号，确认主账号没有把“Keywords Data / Live”关掉或限制为只读\n\n4) 仍是 40104 的最后核对\n- 凭证没问题：你能查 balance，说明 Basic Auth 正常；无需改 BASE64\n- 你的 CLI 默认走 Live。如果你的账户只开放了 Standard 任务（task_post → 轮询获取结果），也会 40104。两种解决：\n  - 让支持为你的账户打开 Live\n  - 暂时改用 Standard 流程（如果你愿意手动测）：  \n    先 POST task：  \n    https://sandbox.dataforseo.com/v3/keywords_data/google_ads/keywords_for_keywords/task_post  \n    再 GET result：  \n    https://sandbox.dataforseo.com/v3/keywords_data/google_ads/keywords_for_keywords/task_get\n- 账户仍显示“Unverified”或“Trial pending”：直接在控制台右下角 Chat 找 support，说明“balance OK but keywords endpoints return 40104, please enable Keywords Data + Live on my account”; 一般几分钟就会处理\n\n5) 通过后回归你的正常命令\n- 生产（Live）小配额试跑，确认无 40104：\n  .venv/bin/dataforseo-skill keyword-suggestions \"agent harness\" --limit 5\n  .venv/bin/dataforseo-skill related-keywords \"claude code\" --limit 5\n- 若只想继续用 sandbox 验证逻辑：  \n  .venv/bin/dataforseo-skill keyword-suggestions \"agent harness\" --limit 3 --base-url https://sandbox.dataforseo.com\n\n常见误区澄清\n- “我能查 balance，说明一切都开了”：不对。余额与账户端点常常在未验证状态也可用；关键词/搜索量等计费产品会被 40104 拒绝，sandbox 也一样。\n- “改成 sandbox 就一定能调通”：不对。未验证或未开 Keywords Data / Live，sandbox 同样返回 40104。\n- “是我的 Basic Auth 有问题吗？”：大概率不是。能拿到 balance 说明认证通过；401xx 中唯独 40104是“账号状态/权限”问题。\n- “没钱也能调 live 吧？”：多数情况下需要正余额（有时最低充值）；具体以控制台实际要求为准。\n\n如果你希望我进一步帮你确认，发我：\n- 控制台里 API / Access 页面截图（打码敏感信息）\n- 你在 CLI 里加上 --raw 的完整返回 JSON（去掉凭证）\n我会据此判断是未验证、未开 Live、未开产品，还是需要切 Standard 任务流。",
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  "answer": "不需要你手动改时间窗。直接用“全天版本”即可。\n\n规则是：\n- 本地时间在 00:00–02:00 之间（你现在 01:30 属于这个区间），--full-day 会自动取“昨天完整一天”的窗口：昨天 00:00 → 今天 00:00。\n- 其他时间段（02:00 之后），--full-day 解释为“今天从 00:00 到当前时刻”。\n\n可直接运行：\n- eink-diary run --full-day\n  - 会按上面规则选窗、生成 scene prompt、出图，并在配置了 EINK_SERVER_URL 时推送到电子纸。\n\n若你偏要强制“今天 00:00 → 01:30”的窗口（不走默认昨天整天）：\n- 先算分钟数（01:30 就是 90 分钟），然后：\n  - eink-diary collect --end 2026-10-13T01:30 --minutes 90 --output ctx.txt\n  - eink-diary synthesize --input ctx.txt --output prompt.txt\n  - generate-image -p \"$(cat prompt.txt)\" -o out.png --aspect-ratio 3:4 --size 2K\n  - 可选推送：eink-diary display out.png\n\n正常情况下，你无需改时间窗；在 01:30 用 --full-day 就会自动取“昨天整天”。",
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  "answer": "结论先说：\n- 只能填一个时间参数：--departure-time 或 --arrival-time 二选一，传两个会被拒绝（用法错误）。\n- “现在出发”请用 --departure-time now。不要自己拼接一个“接近当前时刻”的 ISO 时间戳，因为 Google Routes 有时会因“时间不够未来”而报错。\n- 如果一定要传具体时间戳，带上时区并留出几分钟余量（建议当前时间+5 分钟）；否则容易触发“Timestamp must be set to a future time”。\n\n可以直接照做：\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- 到达某时（到达时刻倒推出发时间）：\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实用细节与坑位：\n- 二选一规则是硬约束：--departure-time 与 --arrival-time 不能同时出现，也不能都不传。\n- “接近当前”的 ISO 时间戳常被 API 判为不够未来导致报错；工具已经内置了 --departure-time now 的安全分支，优先用它。\n- 手动时间戳时务必带时区（例如 2026-04-05T13:00:00+08:00 或 2026-04-05T13:00:00-07:00），并加几分钟余量，避免因服务器时间偏差或路由后端校验而被拒。\n- 仅查询驾车时间时，不必先 geocode；工具接受自然语言地址字符串并内部解析。",
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  "target": "hybrid_ai_video",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "先别直接重发。同一个创建请求在超时场景下很可能已经到达服务端，盲目再发一次会生成两个视频任务并被计费两次。按下面分支处理：\n\n立即判断\n- 你是否拿到了任务 ID（如 request_id）？\n  - 拿到了 → 用轮询查状态（GET /videos/{id}），直到 done/failed/expired，不要再 POST。\n  - 没拿到 → 继续下面。\n\n- 这次创建是否用了幂等键（Idempotency-Key）或等价的客户端唯一 job_id？\n  - 用了 → 允许“带同一个幂等键+完全相同的请求体”重发一次。服务端已创建则返回同一任务或报重复，未创建才会新建。注意：\n    - 头一致：Idempotency-Key 不变。\n    - 体一致：prompt、参数、输入图像的 base64/URL 必须逐字节相同；任何差异都可能绕过幂等。\n  - 没用 → 先不要重发，按“无法确认是否已创建”的路径处理。\n\n无法确认是否已创建时的安全做法\n1. 先查证有没有任务已落库：\n   - 看你的本地日志/响应缓存里是否有 request_id 片段。\n   - 有“任务列表”或控制台的话，按时间/自定义标记（比如你自己生成的 client_job_id/metadata）搜索一下。\n2. 不能确认且必须推进时，设定一个短观察窗（例如 5–10 分钟）：\n   - 在观察窗内只做状态查询，不再 POST。\n   - 观察窗后仍无迹象且业务允许重复风险时，再执行一次创建，但务必：\n     - 在你的台账里把第一次标记为“ambiguous（不确定是否提交）”，第二次标记为“retry”；\n     - 向上报备潜在双计费风险；\n     - 后续若两条都跑起来，只保留一条用于剪辑，账单按两条核。\n3. 供应商支持幂等时，立刻改用幂等重试（同键同体），这是最安全的重发方式。\n\n下次起就不会纠结的防重复方案（请落地到代码）\n- 在每次创建前生成 client_job_id（UUID）并：\n  - 若接口支持幂等键：放到 Idempotency-Key 头；\n  - 若不支持：放到 metadata/client_job_id 字段里，便于后台/控制台检索与对账。\n- 提交前“先记账后发包”：\n  - 在本地持久化一条 attempt 记录（job_id、请求体 SHA-256、开始时间、预算预留）；\n  - 收到响应后写回 request_id；若客户端读超时/无响应，保持 attempt 状态为 ambiguous，禁止自动再 POST。\n- 一律保存服务端返回的 request_id，并通过 GET /videos/{id} 轮询：\n  - 202/pending → 继续轮询（有总超时）；\n  - 200/done 且有 video.url → 下载并验收；\n  - failed/expired/缺字段 → 记录失败；不要把它当成功；\n  - 401 近过期/403 配额 → 停止本轮，等待凭据或配额恢复后仅“继续轮询”，不再新建。\n- 任何需要重试创建的情况，只能在两种条件其一成立时进行：\n  - 有幂等键且保持完全相同请求体；\n  - 人为确认上一尝试未被服务端接收（例如控制台/列表无记录），并更新台账为新 attempt。\n\n小贴士：从超时类型判断风险\n- 连接超时（connect timeout）前就失败：大概率请求没到服务端，重发风险较低。\n- 读取超时（read timeout）或首包后断开：请求体很可能已送达，重发风险高，必须走幂等或观察窗。\n\n简要伪代码（幂等重试版）\n- request_id = None\n- key = client_uuid()\n- try:\n  - POST /videos/generations (headers: Idempotency-Key=key, body=exact_same)\n  - request_id = resp.id\n- except ReadTimeout:\n  - POST 同上（相同 Idempotency-Key 与请求体）再试一次\n- if request_id:\n  - poll GET /videos/{request_id} 直到完成/失败\n\n结论\n- 不能直接再发一遍相同创建请求，除非你使用了可靠的幂等机制；否则先查状态、再按上面的安全流程决定是否重发。这样能避免重复任务和双计费。",
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  "answer": "会直接拒绝出图，不会自动把 30 秒以外的采样裁掉。具体行为：\n- 校验仍会跑完，并写出完整性 JSON；但因为存在超出 0–30 秒的点，PNG 不会生成。\n- 这是为了避免把“超窗”的数据悄悄裁掉，画出一张看起来完整但实际被截断的曲线。\n\n怎么处理\n- 最稳妥：从数据源重新导出只含前 30 秒的记录，再用本工具作图。\n- 若无法重导出，可先离线预处理你的 JSON，再喂给本工具：\n  1) 仅保留时间戳在 0–30 秒内的样本（严格小于等于 30）。\n  2) 同步截短电压数组与时间数组，保持一一对应、时间严格递增，采样间隔与 sampling_frequency_hz 一致。\n  3) 按新长度更新计数字段（如存在）：voltage_count / returned_points / number_of_voltage_measurements。\n  4) 保持 voltage_unit 为 V；设置（或确认）truncated=false、voltage_status=complete。\n  5) 另存为新文件路径，交给本工具作图。\n\n小提示\n- 该工具固定画 6 条 × 5 秒的窗（总 30 秒）。只要任何样本超出 30 秒，就判为不合规并拒绝出图；通过核对后才会生成 PNG。",
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  "target": "koyeb",
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  "answer": "不可以。Koyeb CLI 的 --tail 是布尔开关，不接受行数；\"--tail 100\" 既不会按 100 行生效，也不是合法参数。正确用法和替代方案如下（用仓库提供的安全启动器，避免泄露 token）：\n\n一、实时跟随当前日志（不含历史回放）\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --tail\n- 说明：--tail 只表示“流式跟随”，从命令启动时刻开始往后输出新日志，不包含之前已产生的日志。\n- 建议加 --type runtime 限定运行时日志，避免混入构建/部署日志：\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --tail\n\n二、只看“最后 100 行”的快照\n思路是拉一小段时间窗口内的历史日志，再用本地 tail 截取 100 行：\n- macOS:\n  START=$(date -u -v-15M +%FT%TZ); NOW=$(date -u +%FT%TZ)\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --start-time \"$START\" --end-time \"$NOW\" | tail -n 100\n- Linux:\n  START=$(date -u -d '15 minutes ago' +%FT%TZ); NOW=$(date -u +%FT%TZ)\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --start-time \"$START\" --end-time \"$NOW\" | tail -n 100\n提示：窗口取 10–15 分钟通常足够覆盖最近 100 行；若行数不足，适当放大窗口。\n\n三、“先看最后 100 行，再继续实时跟随”一条命令拼接\n先拉历史窗口取 100 行，然后无缝切到流式跟随：\n- macOS:\n  START=$(date -u -v-15M +%FT%TZ); NOW=$(date -u +%FT%TZ); \\\n  { python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --start-time \"$START\" --end-time \"$NOW\" | tail -n 100; \\\n    python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --tail; }\n- Linux:\n  START=$(date -u -d '15 minutes ago' +%FT%TZ); NOW=$(date -u +%FT%TZ); \\\n  { python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --start-time \"$START\" --end-time \"$NOW\" | tail -n 100; \\\n    python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --type runtime --tail; }\n说明：\n- 两段之间可能有毫秒级间隙；为保险起见，把历史窗口的 end-time 设为“现在”，窗口取宽一点（如 15 分钟），即可忽略间隙。\n\n要点回顾\n- --tail 是布尔开关，不支持行数；\"--tail 100\" 不生效。\n- “最后 N 行”用历史窗口 + 本地 tail 完成；“实时跟随”用 --tail。\n- 运行命令请通过启动器：\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs ...\n以免把 KOYEB_TOKEN 暴露在进程参数里。",
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  "answer": "原因\n- Narwal 的“开始清扫”用的是 clean/start_clean 指令，这个指令只在“机器人停在基站上”时才有效。它如果在外面（比如在客厅地面）收到“全屋清扫”，会直接回 NOT_READY。这是设备的正常判定，不是故障。\n\n怎么做它才会接受开始清扫\n1) 先让机器人回基站\n- 按机身/基站的回充键，或在官方 App 里点“回充”；\n- 如果你用本地命令行：narwal-local dock --yes（先可用 --dry-run 预览，不发送）。\n\n2) 等它彻底入座且空闲\n- 看到它物理入座即可；若之前有“暂停中的任务”，先结束该任务（App 里“结束”，或 narwal-local stop --yes），再进行下一步。\n- 不要反复点开始；NOT_READY 就是条件不满足，反复重试也不会生效。\n\n3) 从基站发起清扫\n- 在 App 里点“全屋清扫”或“按房间清扫”；\n- 用命令行：全屋 narwal-local start --yes；按房间 narwal-local clean --rooms 3,5 --yes（房间 ID 以当前地图为准）。\n\n常见排错提示\n- 还是 NOT_READY：通常是没在基站、或有未结束/暂停的任务占用。按“结束任务”→“回基站”→“开始清扫”的顺序走一遍即可。\n- 不要在“已发送回基站”后再叠加一个“停止”命令；回基站本身会结束当前任务。",
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  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
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  "answer": "结论：用“短标识”（如 openai/gpt-4o-mini、google/gemini-1.5-pro、…）去打 model-activity 会拿到空数组。这个端点只接受“canonical slug/variant permaslug”——带版本号（通常是 8 位日期）且精确到具体变体的完整 ID。形如：\n- openai/gpt-4o-mini-20240718\n- google/gemini-1.5-pro-20240606\n- anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022\n\n可直接照做的获取与调用方式\n1) 先把“短标识”解析成 canonical slug\n- 调 rankings 列表（按天视图）拿到官方返回的变体字段，然后用其中的 permaslug/canonical_slug 字段：\n  - GET …/rankings/models?view=day\n  - 在返回里找到目标模型条目，读取 variant.permaslug 或 canonical_slug（末尾常带 8 位日期）\n- 或者如果你已有某处 models 列表的 JSON，同样找每个变体的 permaslug/canonical_slug，用它，不要用 “latest”“mini”“pro” 这类聚合别名。\n\n2) 用 canonical slug 调 model-activity\n- GET …/model-activity?model=<urlencode(variant_permaslug)>\n  例如：…/model-activity?model=openai%2Fgpt-4o-mini-20240718\n\n3) 验证\n- 返回不再是空数组，应有逐日用量条目（tokens、requests 等）。\n- 若仍为空，优先检查：\n  - 传入是否精确匹配官方 permaslug（大小写、连字符、日期）。\n  - 是否错误传了“latest”或未带日期的短名。\n  - 是否漏了 provider 前缀（必须是 provider/model-variant-YYYYMMDD）。\n\n小贴士与常见坑\n- “短 slug 不被 model-activity 接受”是已知行为；必须用 canonical（通常末尾 8 位日期）。\n- “latest”“free”“experimental”之类聚合别名不会返回活动数据。\n- 不要自己猜日期后缀，先通过 rankings/models 拿到权威 permaslug 再调用。\n- 有些模型会并行存在多个日期版本，选择你要看的那条 permaslug 即可。\n- 记得 URL 编码斜杠与特殊字符。\n\n如果你在脚本里批量抓取\n- 先调一次 rankings/models?view=day，建立 “短名 → permaslug” 的映射表，再逐个用 permaslug 去打 model-activity。\n- 我们的 CLI（ords）就是这么做的：给短名时会先解析出 canonical_slug，再调用 model-activity。",
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  "target": "skill_opencode_data",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "结论先说：\n- 默认会带上子会话：按标题前缀选会话时，CLI 会“沿 parent_id 向下展开”，把符合条件的根会话及其子会话（子代理/分叉）一起算进来。\n- 只操作你选中的那些会话本身：加上 --no-expand。\n\n可直接照做（先计划，后执行）：\n1) 先看选中范围（默认包含子会话）\n.venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix \"你的前缀\"\n\n只看本身（不包含子会话）\n.venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix \"你的前缀\" --no-expand\n\n2) 归档执行（移动到归档库，默认会删除源库同名会话）\n# 包含子会话（默认行为）\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply \\\n  --selector title --prefix \"你的前缀\" \\\n  --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db \\\n  --confirm\n\n# 仅限被选中的会话本身（不展开子会话）\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply \\\n  --selector title --prefix \"你的前缀\" --no-expand \\\n  --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db \\\n  --confirm\n\n实用小提示：\n- 先用 plan 确认“会话数/消息数”，再 apply。\n- 想先做拷贝验证再删除，用 --no-delete 先跑一遍：\n  .venv/bin/python -m opencode_skill apply ... --no-delete --confirm\n- 归档前确保没有其他进程在写源数据库（apply 是改动操作）。",
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  "target": "video-scoring-audio",
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  "answer": "是测法的问题。你先把双声道用 -ac 1 下混成单声道再测，会把两个高度相关（甚至完全相同、同相）的声道叠加，等效给波形抬了几 dB（常见约 +3 dB；双单声道同相可到 +6 dB），于是原本没削波的立体声，在下混后被“测”出削波。这不代表原混音有问题。\n\n怎么正确测，怎么交叉验证（不下混、两条独立路径）：\n\n一、避免任何下混，直接在原始文件上测\n- 真峰值（true peak，含过采样插值）：\n  ffmpeg -hide_banner -i mix.wav -af \"ebur128=peak=true\" -f null - 2>&1 | sed -n '/Summary/,$p'\n  看 Summary 里的 TP（dBFS）。比如 TP: -1.5 dBFS 就是没削波。\n- 采样峰值（sample peak，跨所有声道取绝对值最大）作为第二视角：\n  ffmpeg -hide_banner -i mix.wav -af \"astats=metadata=1:reset=0\" -f null - 2>&1 | grep -i \"Overall.*Peak\"\n  这行给出每声道的 Overall peak level（dBFS），你取最大那一个。应 ≤ 0 dBFS。\n\n二、用 Python 再做一次“只读、保声道”的数值核对（不做真峰，只做采样峰）\n- 保留声道解码为 float32，再跨声道取绝对值最大：\n  python - <<'PY'\nimport subprocess, numpy as np, sys\npath = \"mix.wav\"\n# 取声道数\nch = int(subprocess.run(\n    [\"ffprobe\",\"-v\",\"error\",\"-select_streams\",\"a:0\",\"-show_entries\",\"stream=channels\",\"-of\",\"csv=p=0\",path],\n    capture_output=True, text=True).stdout.strip())\n# 解码为 f32le（保持多声道）\nraw = subprocess.run([\"ffmpeg\",\"-v\",\"quiet\",\"-i\",path,\"-f\",\"f32le\",\"-\"], check=True, stdout=subprocess.PIPE).stdout\nx = np.frombuffer(raw, dtype=\"<f4\")\nx = x[: len(x)//ch * ch].reshape(-1, ch)\npeak = float(np.max(np.abs(x)))\nprint(\"sample_peak_linear=\", peak, \"  dBFS=\", 20*np.log10(peak) if peak>0 else -120)\nPY\n  结果 < 1（dBFS < 0）即无削波。这个值和上面 astats 的最大峰值应一致或非常接近。\n\n三、可选第三视角：loudnorm 扫描的真峰值\n- 单次扫描只读不改动音频，输出 JSON：\n  ffmpeg -hide_banner -i mix.wav -af \"loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:print_format=json\" -f null - 2>&1\n  看 \"input_tp\"（dBTP）。应 < 0 dB。\n\n四、如果你必须评估“最终单声道交付版”是否会削波，务必显式控制下混系数再测\n- 默认 -ac 1 的下混矩阵不可控，容易抬幅。显式用 pan 做“能量守恒”的下混，然后再按上一套流程测：\n  ffmpeg -hide_banner -i mix.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR\" -f wav mono.wav\n  # 或者：pan=mono|c0=0.707*FL+0.707*FR（影院式 -3 dB downmix）\n  然后对 mono.wav 重复步骤一/三。如果出现临界峰值，先把立体声母带留出 1–2 dBTP 裤衩或在下混后做一次线性增益修正，再两遍法 loudness 归一（linear=true）：\n  # 第 1 遍测量\n  ffmpeg -i mono.wav -af \"loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:print_format=json\" -f null - 2>&1\n  # 第 2 遍套用测得参数 + linear=true，不改变层间平衡\n  ffmpeg -i mono.wav -af \"loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:measured_I=...:measured_TP=...:measured_LRA=...:measured_thresh=...:offset=...:linear=true:print_format=summary\" -y mono_norm.wav\n\n五、判定与解释口径\n- 原立体声是否削波：以“不下混的真峰值（TP）< 0 dBFS”为准，同时样本峰值（跨声道最大）应 < 0 dBFS。\n- “-ac 1 后显示削波”多半是方法学伪阳性（相关声道相加抬幅）。报告里要写明：立体声 TP 合规；单声道下混需按受控矩阵另行验收。\n- 特例提醒：若两声道反相或部分频段相消，下混会变小，不会触发本问题；但这说明你的立体声相位关系本身需要人工听审确认。\n\n六、一个最小化的“复核清单”\n- 不做任何 -ac/-pan → ebur128=peak=true：记录 TP（dBTP）\n- 不做任何 -ac/-pan → astats 或 Python：记录跨声道采样峰值（dBFS）\n- 可选 loudnorm 扫描：记录 input_tp\n- 如需单声道评估：用 pan 明确权重生成 mono，再重复上面三步\n- 三条读数需互相不矛盾：立体声 TP < 0；立体声 sample peak < 0；单声道在受控下混矩阵下也 < 0（或给出需要的安全回转增益）\n\n这样做，你既避免了下混带来的“虚假削波”，也有两条独立测链（ffmpeg 滤镜与数值解码）互相校验，结论可审计可复现。",
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  "answer": "有——给你可直接照做的口播句长标准：\n\n- 硬性上限：普通口播句不超过 22 个词；一旦超过就拆句。\n- 建议范围：每句 12–20 个词最舒适（基本能一口气读完）。\n- 负载规则：一条句子只承载一个主干信息，最多带一个补充从句；出现“条件 + 例外 + 结果”时，直接拆成两到三句。\n- 需要更短的情形：包含数字/列表/专有名词较多、或要读速度快时，把句子压到 10–16 词。\n- 自检法：大声读一遍；一口气读不完或中途找不到自然停顿，就把句子按逻辑转折点拆开，并用口语连接词（比如“所以”“但是”“接着”）串起来。",
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  "answer": "不可以。Tavily CLI 的 search/ extract 子命令不支持 --stdout。\n\n- 对 search（和 extract）加 --stdout 的结果：\n  - 不会真正发起任何网络请求\n  - 直接报用法错误，退出码为 2\n\n只有 usage 子命令支持 --stdout，会把用量完整 JSON 打到 stdout；search/ extract 一律将完整结果写入文件，stdout 只打印轻量的状态对象。\n\n正确做法：先运行 search，读取 stdout 里的 output_path，再把那个文件内容打印出来\n\n- 单次 search 打印完整结果（含健壮的返回码检查）：\n  ```bash\n  # 运行 search\n  python -m tavily_skill search \"latest AI news\" \\\n    1> /tmp/tavily_status.json\n  rc=$?\n  if [ $rc -ne 0 ]; then\n    echo \"search 调用失败（exit $rc）\" >&2\n    exit $rc\n  fi\n\n  # 取出本次调用写入的精确文件路径并打印完整结果\n  out=$(jq -r '.output_path' /tmp/tavily_status.json)\n  if [ -z \"$out\" ] || [ ! -f \"$out\" ]; then\n    echo \"未找到本次输出文件路径\" >&2\n    exit 1\n  fi\n  # 原样打印\n  cat \"$out\"\n  # 或者美化打印\n  # jq . \"$out\"\n  ```\n\n- 批量 search（多条 --query）时，stdout 会返回一个 batch 状态封包；逐条读取其中每个条目的 output_path 打印：\n  ```bash\n  python -m tavily_skill search \\\n    --query \"latest AI news\" \\\n    --query \"anthropic news\" \\\n    --concurrency 2 \\\n    1> /tmp/tavily_batch.json\n  rc=$?; [ $rc -ne 0 ] && echo \"batch 失败（exit $rc）\" >&2 && exit $rc\n\n  # 打印成功的条目\n  jq -r '.results[] | select(.error==null) | .output_path' /tmp/tavily_batch.json \\\n    | while read -r p; do\n        [ -f \"$p\" ] && jq . \"$p\"\n      done\n  ```\n\n提示\n- 不要尝试用 --output /dev/stdout 强行把完整结果写到 stdout；该 CLI 仍会在 stdout 打印状态对象，二者会混在一起，既不可读也不稳定。",
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  "target": "zun_music",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "结论先给你：\n- 4/4、8 小节里，强拍（每小节第 1 拍和第 3 拍）一共 16 个锚点。默认必须与原旋律在“音级”（pitch class）上相同。\n- 允许的强拍改动上限：每 4 小节最多 1 处，8 小节最多 2 处，并且必须显式登记为例外；实务里通常只在最后终止处放 1 处例外。\n- 合规判定以“强拍当刻正在发声的音”的音级为准；八度可变、提前/延后/倚音/回转都行，只要强拍瞬间听到的仍是原音级。\n\n怎么做才合规（可照抄的约束与手法）\n- 强拍锚点规则\n  - 位置：每小节拍 1 与拍 3（共 16 个）。\n  - 要求：你的编曲在这 16 个时刻“正在发声”的旋律音，其音级与原曲该拍的音一致（C 与 C 高八度都算一致；C# 与 Db 也算一致）。\n  - 允许的例外：8 小节内最多 2 处（每 4 小节不超过 1 处），且需有明确音乐动机（常见是最后终止把 3 级改到 1 级、或借用和声小调 V7 张力）。超出就不合规。\n- 弱拍与过门的自由度\n  - 拍 2、拍 4、以及细分（八分、十六分）的装饰音、回转、3-3-2 切分、上行跑动都可以随意改动。\n  - 提前音/切分：可把原本落在强拍的目标音“提前”半拍或一拍出现，但到了强拍时刻，耳朵里仍要听到这个目标音（可用延音/连音线保持）。\n- 可以改但不算违例的改动\n  - 八度移动（同名八度）。\n  - 在强拍上保持原音，用临近音上下擦边后“回到”强拍音。\n  - 和声怎么换都不影响此检查（和声在下方自由走，只要上声部强拍音级没换）。\n- 不合规的典型情况\n  - 在强拍时刻，发声的是“别的音级”（哪怕只是向上/下大二度装饰且没有回到原音）。\n  - 在强拍留空或用休止，导致此刻没有原音在响（除非这一强拍登记为允许例外）。\n  - 例外登记超过 2 处（或在任意 4 小节内超过 1 处）。\n\n自测清单（不跑脚本也能手工过关）\n1. 把 8 小节按 4/4 划 16 个锚点（每小节拍 1、拍 3）。\n2. 写下原旋律这 16 个锚点的音名（忽略八度）。\n3. 听/看你的编曲，在这 16 个时间点上“当刻发声”的音名是否一致。\n4. 统计不一致的锚点数：\n   - 0：合规。\n   - 1：合规（最好是终止处，且写明动机）。\n   - 2：合规上限（分布在两个 4 小节片段里）。\n   - ≥3：不合规（把改动移到弱拍或改成提前/延音，在强拍时刻回到原音）。\n5. 如有例外，给每处标注小节号+拍位和理由（例如“第 8 小节拍 1：终止落小调主音”）。\n\n实用改写建议（在不触犯强拍规则下增加“ZUN 味”）\n- 用 3-3-2（附点八分+附点八分+八分）改造原本的均分节奏，但强拍当刻保持原音。\n- 强拍前 1/2 拍做提前音，强拍当刻用连音线保持目标音。\n- 长音尾部加 16 分装饰回转（如 C–D–C–B–C），确保强拍瞬间仍是 C。\n- 和声用 ♭VI–♭VII–i、终止用和声小调 V7，给强拍原音提供张力背景，不改强拍原音级。\n\n一句话记忆\n- 16 个强拍锚点守住原音级；8 小节内至多 2 处“有理有据”的强拍改动，其余想怎么花活都放在弱拍与细分里。这样既耐听，又能稳定过检验。",
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  "answer": "结论先说：在 Gemini 出图时，加 --quality 高低不会生效。这个参数是给 GPT Image 系列用的，Gemini 接受这个标志但会忽略它，所以你看不到任何差别。\n\n怎么做更有效\n- 仍用 Gemini：\n  - 直接去掉 --quality，改用分辨率和长宽比控制细节\n    - 例：generate-image -p \"城市夜景的写实航拍\" -o out/city_4k.jpg --model gemini-flash --size 4K --aspect-ratio 16:9\n  - 先出小图再超分\n    - 例：generate-image -p \"城市夜景的写实航拍\" -o out/city_1k.jpg --model gemini-flash --size 1K\n          generate-image --upscale -i out/city_1k.jpg -o out/city_4k.jpg --aspect-ratio 16:9\n  - 需要版式/结构稳定时，用“编辑重绘”喂一张结构草图作为输入图：\n    - 例：generate-image -p \"按草图结构重绘，材质更真实、灯光更通透\" -i input/layout.png -o out/final_4k.jpg --model gemini-flash --size 4K\n\n- 想真正用“质量档位”这个旋钮：\n  - 切到 GPT Image 2.5，再加 --quality\n    - 例（精修）：generate-image -p \"城市夜景的写实航拍\" -o out/city_final.jpg --model gpt-image-2.5-sunburst --quality high --size 4K --aspect-ratio 16:9\n    - 例（快稿）：generate-image -p \"城市夜景的写实航拍\" -o out/city_draft.jpg --model gpt-image-2.5-flare --quality low\n  - 注意 GPT Image 2.5 延迟更高，批量时并发跑，或把超时时间设长一些（例如 300–420s）\n\n小结\n- Gemini 忽略 --quality；用分辨率（--size 2K/4K）、长宽比和“先小图后超分”来提质。\n- 需要真正的质量档位控制时，改用 GPT Image 2.5 并指定 --quality。",
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  "id": "T28",
  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "answer": "原因\n- Launcher 有“同一时刻防撞”保护：当你提交一个与现有挂起/运行中的定时任务 run_at 完全相同的任务时，会返回 409，detail.error=\"schedule_conflict\"，并在 detail.conflicts 列出每个冲突 job 的 id/label/command/status/run_at。\n\n让它们“同时保留”的做法\n- 直接重提同一请求，但加上 confirm_conflict: true。这样两个（或更多）任务可以在同一 run_at 共存。\n  示例（按你的实际 command/cwd/env 调整）：\n  - 使用绝对时间\n    curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n      -H 'Content-Type: application/json' \\\n      -d '{\n        \"command\": [\"python\",\"/path/to/task.py\",\"--arg\",\"x\"],\n        \"label\": \"my_job_2\",\n        \"run_at\": \"2026-06-11T08:00:00-07:00\",\n        \"confirm_conflict\": true\n      }'\n  - 使用相对延时\n    curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n      -H 'Content-Type: application/json' \\\n      -d '{\n        \"command\": \"python /path/to/task.py --arg x\",\n        \"label\": \"my_job_2\",\n        \"delay_seconds\": 600,\n        \"confirm_conflict\": true\n      }'\n- 如果是把已存在的任务改到与另一任务同一时间，也可以用 PATCH，并加 confirm_conflict: true\n  curl -sf -X PATCH http://127.0.0.1:7997/scheduled/<job_id> \\\n    -H 'Content-Type: application/json' \\\n    -d '{\"run_at\":\"2026-06-11T08:00:00-07:00\",\"confirm_conflict\":true}'\n- 注意：只有“完全相同的时间点”才会触发防撞；相差几秒就不会冲突。\n\n用“新的替换掉旧的”的做法（两种场景）\n- 仅需要“改时间”的替换（保留同一任务、同一命令）\n  - 用 PATCH 修改旧 job 的 run_at（不需要新建），若目标时间与别的 job 冲突且就是你想覆盖，可以先取消对方或在不冲突的时间上改：\n    curl -sf -X PATCH http://127.0.0.1:7997/scheduled/<old_job_id> \\\n      -H 'Content-Type: application/json' \\\n      -d '{\"run_at\":\"2026-06-11T09:00:00-07:00\"}'\n- 需要“换成全新的命令/参数”的替换（推荐安全路径）\n  1) 查到要替换掉的旧 job 的 id（来自 409 的 detail.conflicts，或用列表筛选）：\n     curl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending&label=my_job'\n  2) 取消旧 job：\n     curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/scheduled/<old_job_id>/cancel\n  3) 提交新 job（用新 command/label/run_at）：\n     curl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n       -H 'Content-Type: application/json' \\\n       -d '{\n         \"command\": [\"python\",\"/path/to/new_task.py\",\"--new\"],\n         \"label\": \"my_job_new\",\n         \"run_at\": \"2026-06-11T08:00:00-07:00\"\n       }'\n  - 说明：PATCH 只支持改 run_at，不能改 command；想换命令就必须先取消旧的再新建。\n  - 如果新建时仍要占用一个已经有 pending/running 任务的同一时间点，且你就是要“顶掉”它，先执行取消；不要用 confirm_conflict: true，因为那是“并存”而非“替换”。\n\n排错与确认\n- 409 返回体会包含 detail.conflicts，里面有每个冲突 job 的 id/label/command/status/run_at。用它来决定取消谁或是否并存。\n- 查看当前挂起/运行的定时任务：\n  curl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending,running'\n- 修改成功或新建成功后，/scheduled 会显示待执行，等到启动后，可用：\n  - curl -sf http://127.0.0.1:7997/processes            查看进程\n  - curl -sf http://127.0.0.1:7997/processes/<pid>/output 查看该次运行日志\n\n要点总结\n- 并存：重提同一请求，加 confirm_conflict: true。\n- 替换：先查 id → 取消旧 job → 提交新 job（换命令必须走这条）。只改时间可用 PATCH run_at。",
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 },
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  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "answer": "不行。--after/--before 在 Resend API 里是“分页游标”（UUID），不是时间过滤器。传 ISO 时间会被校验拒绝。按日期筛选的正确做法是：先导出一页“最近的邮件”为 Markdown，然后在本地用 frontmatter 里的 created_at 做时间窗口过滤。\n\n给你一套可直接照做的流程（最近两天）：\n\n方案 A（简单稳妥，先导出再本地筛）\n1) 验证配置\n- 如果你用 1Password 管理环境变量：\n  op run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli doctor config --format json\n\n2) 导出一页最近邮件为 Markdown\n- 选一个足够覆盖“最近两天”的条数（比如 200；如果你的来信量很大就调大）：\n  op run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-all-md \\\n    --limit 200 \\\n    --output-dir data/received/markdown \\\n    --format json\n- 提示：export-all-md 会把每封信写成一个 .md，YAML frontmatter 里有 created_at。\n\n3) 在本地按 created_at 过滤“最近两天”\n- 用下面的 Python 一次性筛选并拷贝结果到新目录，不依赖额外库（纯标准库，直接可跑）：\n  python - <<'PY'\n  import os, re, shutil\n  from pathlib import Path\n  from datetime import datetime, timedelta, timezone\n\n  src = Path(\"data/received/markdown\")\n  dst = Path(\"data/received/last2d\")\n  dst.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n\n  now = datetime.now(timezone.utc)\n  start = now - timedelta(days=2)\n\n  def extract_created_at(md_path: Path):\n      with md_path.open(\"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n          line = f.readline()\n          if line.strip() != \"---\":\n              return None\n          # 读取 frontmatter 区块\n          created_at = None\n          for line in f:\n              s = line.strip()\n              if s == \"---\":\n                  break\n              if s.startswith(\"created_at:\"):\n                  # 允许 created_at: 2026-10-12T08:03:01Z 或带引号\n                  val = s.split(\":\", 1)[1].strip().strip('\"').strip(\"'\")\n                  if val.endswith(\"Z\"):\n                      val = val[:-1] + \"+00:00\"\n                  try:\n                      return datetime.fromisoformat(val)\n                  except Exception:\n                      return None\n          return None\n\n  selected = []\n  for p in src.glob(\"*.md\"):\n      dt = extract_created_at(p)\n      if dt and start <= dt <= now:\n          selected.append(p)\n          shutil.copy2(p, dst / p.name)\n\n  print(f\"选中了 {len(selected)} 封，已复制到 {dst}\")\n  for p in selected:\n      print(p.name)\n  PY\n\n- 结果目录：data/received/last2d/ 就是“最近两天”的 Markdown 集合。\n\n注意\n- 不要把 data/received/ 下的导出内容提交到任何公共仓库或分享渠道，这些都是私密邮箱数据。\n- 第 2 步的 --limit 要覆盖到你的“最近两天”，来信很多就加大（比如 500、1000）。\n\n方案 B（更省 IO：先列表，按时间筛 ID，再定向导出）\n- 如果你的邮箱量很大，不想先把一大页都转成 Markdown，可以先列出最近 N 封的 JSON，再只导出命中的那几封：\n  1) 列出最近 N 封（比如 500）\n     op run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received list \\\n       --limit 500 --format json > reports/received_list_latest.json\n  2) 用一个小的 Python 过滤出“最近两天”的 id 列表\n     python - <<'PY'\n     import json, sys\n     from datetime import datetime, timedelta, timezone\n     data = json.load(open(\"reports/received_list_latest.json\", \"r\", encoding=\"utf-8\"))\n     rows = data.get(\"data\") or data.get(\"items\") or data\n     now = datetime.now(timezone.utc)\n     start = now - timedelta(days=2)\n     ids = []\n     for it in rows:\n         ts = (it.get(\"created_at\") or \"\").strip().strip('\"').strip(\"'\")\n         if not ts: continue\n         if ts.endswith(\"Z\"): ts = ts[:-1] + \"+00:00\"\n         try:\n             dt = datetime.fromisoformat(ts)\n         except Exception:\n             continue\n         if start <= dt <= now:\n             ids.append(it.get(\"id\"))\n     with open(\"reports/received_ids_last2d.txt\", \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n         for i in ids:\n             if i: f.write(i + \"\\n\")\n     print(f\"筛到 {len(ids)} 封，IDs 写入 reports/received_ids_last2d.txt\")\n     PY\n  3) 只对这些 ID 导出 Markdown\n     mkdir -p data/received/markdown_last2d\n     while IFS= read -r id; do\n       op run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-md \"$id\" \\\n         --output-dir data/received/markdown_last2d --format json\n     done < reports/received_ids_last2d.txt\n\n小结\n- --after/--before 不是时间参数，不能传 ISO 时间。\n- 正确做法是：导出一页足量的最近邮件 → 本地按 frontmatter.created_at 过滤；或先 list → 本地按日期筛 ID → 精准 export-md。\n- 全程把导出产物当作私有数据处理；需要分享时另行脱敏。",
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 {
  "id": "T30",
  "target": "skill_typefully_twitter",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "full_30",
  "answer": "- 默认长度模式：用 Typefully 的“长推”（long post）。你的需求是“单条帖子但不限制在 280 字内”，应默认走长推模式。\n- 明确要短推（普通 280 字限制）时：在所有相关命令后显式加参数 --no-long-post，即切回普通长度。\n\n补充（可选但实用）：\n- 若你的环境未把长推设为默认，在分发文章这类内容时手动加 --long-post。\n- 可在本地 .env 里设 TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true，让 post count/draft/create 默认按长推校验与发布。",
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