[ { "id": "T01", "target": "ai_session_search_archive", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不建议用几周前导出的 file-list 直接跑。原因和做法如下：\n\n结论\n- 不能直接复用旧 file-list：语义搜索的 file-list 同时也是结果的白名单。旧名单里漏掉的文件，就算缓存里已有向量，也绝不会出现在结果里。\n- 缓存不会“捞回”被名单排除的文件：只有在当前 file-list 中的文件，且缓存已有人为它们生成过向量，才会被检索到。\n- 有新会话但你用 --no-refresh 查询：如果新文件已进了新的 file-list，但缓存里还没它们的向量，带 --no-refresh 的查询也不会给它们建索引，所以依然查不到。需要单独跑一次索引刷新（作为独立维护动作），再用查询命令。\n\n推荐流程（每次查找都这么做）\n1) 先用字面搜索缩小范围（你还记得的产品名、人名、项目名、ID、标题片段）：\n- 例：rg -i -n --glob '*.md' '关键词1|关键词2' contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/\n\n2) 生成“当前”源范围的 file-list（不要复用几周前的 txt）：\n- FILELIST=\"$(mktemp)\"\n- trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n- rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n- 如果你确定来源目录（比如只在 opencode 里找），就把路径范围缩到对应目录，以提速并减少干扰。\n\n3) 跑语义查询（读缓存，但不隐式重建大索引）：\n- semantic-search query --file-list \"$FILELIST\" --cache-dir .knowledge_cache --query '你记得的大意' --top-k 10 --no-refresh\n\n4) 若怀疑有“最近新增但没被嵌入”的会话：\n- 单独运行一次索引刷新（用你本地 semantic-search 的 index/refresh 命令）针对同一个 file-list 与 cache 目录；\n- 刷新完成后，再执行第3步查询。\n\n补充\n- 旧 file-list 的两个典型风险：遗漏新文件、包含已移动/删除的路径。前者会漏结果，后者会让查询报错或白跑。\n- 只要文件在“当前” file-list 里，且缓存已有它的向量，就能被命中；是否漏，取决于你这次的 file-list 是否全面，以及索引是否已经为这些文件建立过。", "error": null, "opened": [ "ai_session_search_archive" ], "requested": [ "ai_session_search_archive" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13597, "completion_tokens": 2431, "sec": 27.412400245666504, "cost": 0.04130625, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T02", "target": "compressor", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "放在 -monitor 后面紧跟着写。Compressor 的 -monitor 命令对参数顺序很挑剔，-format json 必须紧挨着 -monitor，放到命令末尾常会报 “Invalid parameter: -format”。\n\n正确示例（一次性查询）：\n/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor \\\n -monitor \\\n -format json \\\n -batchid \"\" \\\n -once\n\n提示：\n- 监控用的是 -format json（且必须紧跟 -monitor）。\n- 提交批次时如果想要 JSON，用的是 -outputformat json（和 -monitor 无关）。", "error": null, "opened": [ "compressor" ], "requested": [ "compressor" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15106, "completion_tokens": 561, "sec": 7.195327043533325, "cost": 0.0244925, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T03", "target": "deployment_github_actions_koyeb", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "用 koyeb/action-git-deploy 这步时，显式指定参数：\n- git-builder: \"docker\" ← 这个是关键，强制走 Docker 构建\n- git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\" ← 建议一并写上（不在仓库根就填相对路径）\n\n最小示例：\n\n- name: Deploy\n uses: koyeb/action-git-deploy@v1\n with:\n app-name: \"\"\n service-name: \"\"\n git-branch: \"master\"\n git-builder: \"docker\" # 强制容器构建\n git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"# 非根目录则改为子路径\n\n提示：\n- 若是 monorepo/子目录，请把 git-docker-dockerfile 改成对应相对路径，避免找不到文件时又回退到 buildpack。", "error": null, "opened": [ "deployment_github_actions_koyeb" ], "requested": [ "deployment_github_actions_koyeb" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13974, "completion_tokens": 1068, "sec": 13.893543720245361, "cost": 0.0281475, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T04", "target": "mac_universal_clipboard", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "在终端粘贴这一行执行（一次性重置偏好并重启相关后台进程）：\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（你无需手动做，命令已包含所有步骤）:\n- 修改的具体偏好项位置与键：\n - 文件：~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist\n - 键：ClipboardSharingEnabled（先删后写为 1）\n- 需要重启的后台进程名称：\n - useractivityd（Handoff/Continuity）\n - sharingd（附近设备发现与传输）\n - pboard（本地剪贴板）\n\n执行后等待 2–3 秒，命令末尾会列出被拉起的进程。然后分别测试 iPhone/iPad → Mac 和 Mac → iPhone/iPad 的复制粘贴是否恢复。", "error": null, "opened": [ "mac_universal_clipboard" ], "requested": [ "mac_universal_clipboard" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13575, "completion_tokens": 1466, "sec": 16.292634963989258, "cost": 0.03162875, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T05", "target": "openreview", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "先别盲目全删缓存；403 在你连续查询后突然全部出现，最常见是浏览器签发的会话令牌（JWT/Session）在本地快照里失效或被服务端轮换了。最快恢复路径是“验证→刷新→写回”，只有在刷新失败时再删站点级缓存。\n\n立即恢复分三步（最快在前）：\n1) 直接刷新令牌并写回本地 .env（不删任何东西）\n- 检查当前快照是否已过期：session-keeper status --env-target --field <你的AUTH字段名>\n- 启动带持久配置的浏览器并确认你在该站点已登录：session-keeper login --site \n- 在该窗口打开站点，让页面发出一次真实 API 请求（随便点一下或刷新）\n- 捕获→校验→写回：session-keeper capture --site --headers Authorization,Session,Account --verify-url <一个只读自检端点> --env-target --apply\n- 期望结果：verify_status=200，env_update=applied。此时你的请求应立刻恢复为 200。\n\n2) 刷新失败时的最小清理（只清理凭证快照，不动浏览器配置）\n- 从 .env 中删除与鉴权相关的行（例如 EXAMPLE_AUTHORIZATION=、EXAMPLE_SESSION=），保留其余环境变量\n- 重跑上面的 capture --apply。这样会生成全新的快照并写回\n\n3) 仍然 403 时再做站点级状态重置（会要求你重新登录一次）\n- 关闭为该站点开的持久浏览器\n- 只清该站点的持久 Profile（建议优先做“只清站点数据”，不必全目录核弹）：\n - 优先：在那只浏览器里删除该域的 Cookies/LocalStorage（站点设置里搜域名后删除）\n - 不介意重登可直接删站点 Profile 目录：~/.local/share/session-keeper// 之后重新 login 并手动登录一次\n- 登录完成后，再执行 capture --apply，确认 verify_status=200\n\n若上述都做了仍然是 403，通常是 WAF 触发或 IP 被临时拉黑：\n- 停 15–30 分钟或切换出口 IP/VPN\n- 降低并发与速率（例如 ≤2 RPS，分批重试）\n- 确保请求头齐全（有的站点需要额外 Account/Org/CSRF 头；缺少会直接 403）\n\n你问“需要删哪个本地缓存再重试”的具体建议：\n- 优先不删：直接用 session-keeper capture --apply 覆盖 .env 里的令牌快照\n- 必须删时，遵循由小到大：\n - 仅删 .env 里与鉴权相关的环境变量行（授权、会话、账户 ID），保留文件其他内容\n - 仅删该站点在持久浏览器里的站点数据（该域名的 Cookie/LocalStorage）\n - 最后手段才删整个持久 Profile 路径：~/.local/share/session-keeper//\n\n把你的 site 名称、.env 路径、只读验证端点以及用到的几个字段名（例如 Authorization/Session/Account 或自定义）发给我，我给你拼好一条可直接运行的 capture --apply 命令。", "error": null, "opened": [ "skill_session_keeper" ], "requested": [ "skill_session_keeper" ], "opened_target": false, "prompt_tokens": 14598, "completion_tokens": 3388, "sec": 38.02428579330444, "cost": 0.0521275, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T06", "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "短答：单线程下载时，2–3 秒间隔基本稳；加点随机抖动做成 2–5 秒更稳妥。并发不要开。\n\n更抗风控的做法（yt-dlp 举例）：\n- 单线程 + 随机间隔：--sleep-interval 2 --max-sleep-interval 5\n- 只拉音频：-f bestaudio 或 -x --audio-format m4a\n- 限速避免大流量突发：--limit-rate 800K\n- 关闭分片并发：--concurrent-fragments 1\n- 补齐头信息：--add-header 'User-Agent: Mozilla/5.0 ...' --add-header 'Referer: https://www.bilibili.com'\n- 已登录更稳：--cookies-from-browser chrome:bilibili.com（按你的浏览器改成 chrome/firefox/edge）\n\n命令示例：\nyt-dlp --sleep-interval 2 --max-sleep-interval 5 --limit-rate 800K --concurrent-fragments 1 -f bestaudio --add-header 'User-Agent: Mozilla/5.0' --add-header 'Referer: https://www.bilibili.com' --cookies-from-browser chrome:bilibili.com <视频或列表URL>\n\n触发风控时的退避策略：\n- 首次出现 352/412/403 等拦截：暂停 10–15 分钟，再把间隔调到 3–6 秒\n- 若仍触发：暂停 30–60 分钟，间隔调到 5–8 秒，并继续保持单线程、限速\n\n经验要点：\n- 稳定优先：单线程 + 2–3 秒（最好 2–5 秒随机）是默认安全配置\n- 只下音频、限速、带 UA/Referer、用登录 Cookie，拦截概率会显著降低\n- 批量长跑建议加 --download-archive downloaded.txt 避免重复下载后重试挤压间隔", "error": null, "opened": [ "workflow_bilibili_whisper_transcription" ], "requested": [ "workflow_bilibili_whisper_transcription" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 14183, "completion_tokens": 2981, "sec": 34.51989483833313, "cost": 0.04753875, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T07", "target": "workflow_watchdog", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "- 默认巡检间隔：30 分钟（1800 秒）\n- 调度动作：ScheduleWakeup（Claude Code harness 内置）\n\n可照做的步骤\n1) 派出长任务后，立刻发一次 ScheduleWakeup，delay=1800s（备注写 watchdog:codegen 方便审计）。\n2) 醒来后看进度：\n - 真在忙（最近有新 token/日志/文件增长）：再发一次 ScheduleWakeup(1800s) 继续等。\n - 疑似卡住（长时间无新输出、同一步骤反复）：直接 TaskStop 停掉该 run，用已有产出推进或改方案重跑。\n\n判断“真忙 vs 卡住”由你自行决断，不用等用户指示。", "error": null, "opened": [ "workflow_watchdog" ], "requested": [ "workflow_watchdog" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 12953, "completion_tokens": 1484, "sec": 18.423160076141357, "cost": 0.031031250000000003, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T08", "target": "workflow_parallel_subagents", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不可以。subagent_type 不是“模型名”，而是已注册的 agent 名。直接写 deepseek/deepseek-v4-pro 会报 Unknown agent type。要用这个模型，先把它包成一个可被 task 调用的 agent，然后在并行任务里用该 agent 名称。\n\n可照做的两种办法\n\n方案 A（优先）：直接用现成的 DeepSeek agent 名\n- writer_deepseek：中文写作/润色，底层路由到 DeepSeek Pro。\n- ollama_deepseek_pro：Ollama Cloud DeepSeek V4 Pro（zero-data-retention），更贵但隐私姿态更好。\n\n在并行任务里直接写：\n- subagent_type: writer_deepseek\n或\n- subagent_type: ollama_deepseek_pro\n\n方案 B：自己注册一个指向 deepseek/deepseek-v4-pro 的 agent\n1) 选择配置位置\n- 项目内作用：在项目根目录新建或编辑 opencode.json\n- 全局作用：~/.config/opencode/opencode.json\n\n2) 增加一个自定义 agent（示例）\n- 如果你走 OpenRouter（已有 OPENROUTER_API_KEY）：\n{\n \"agents\": {\n \"ds_v4_pro\": {\n \"provider\": \"openrouter\",\n \"model\": \"deepseek/deepseek-v4-pro\",\n \"system\": \"中文写作/审稿优先。保持术语一致与事实约束。\"\n }\n }\n}\n- 如果你走 Ollama Cloud（zero-data-retention，模型同 DeepSeek V4 Pro）：\n{\n \"agents\": {\n \"ds_v4_pro\": {\n \"provider\": \"ollama\",\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"system\": \"中文写作/审稿优先。保持术语一致与事实约束。\"\n }\n }\n}\n说明：\n- 字段名以你当前 OpenCode 版本为准，常见最小集就是 provider + model（可选 system）。\n- 同名 agent 放在项目 opencode.json 会覆盖全局配置。\n- 名称 ds_v4_pro 你可自取；关键是 subagent_type 用这个名字，而不是模型名。\n\n3) 验证是否生效\n- 发起一次最小调用（哪怕空任务）用 subagent_type: ds_v4_pro。\n- 正常返回表示 agent 可用；提示 Unknown agent type 则说明没注册成功或文件没被读到（检查路径、JSON 语法、顶层是否有 \"agents\"）。\n\n并行调用写法模板（multi_tool_use.parallel）\n- 注意：必须在同一条消息内一次性并行发出多个 functions.task；每个 task 的 subagent_type 用“agent 名”，不是模型名。\n\n{\n \"tool_uses\": [\n {\n \"recipient_name\": \"functions.task\",\n \"parameters\": {\n \"description\": \"中文写作稿 — DeepSeek Pro\",\n \"subagent_type\": \"ds_v4_pro\",\n \"prompt\": \"LANGUAGE: 用中文输出。请根据 ./inputs/brief.md 写 1200-1500 字首稿，术语与 ./inputs/glossary.md 对齐。输出落盘到 tmp/session1/draft_ds.md。\",\n \"task_id\": \"\",\n \"command\": \"\"\n }\n },\n {\n \"recipient_name\": \"functions.task\",\n \"parameters\": {\n \"description\": \"事实核查 — 通用 agent\",\n \"subagent_type\": \"general\",\n \"prompt\": \"LANGUAGE: 用中文输出。核对 ./tmp/session1/draft_ds.md 声称的事实，按条目标注‘已证实/待证实’，证据写进 tmp/session1/fact_check.md。\",\n \"task_id\": \"\",\n \"command\": \"\"\n }\n }\n ]\n}\n\n常见坑与排查\n- 把模型名当 subagent_type：会报 Unknown agent type。改成已注册的 agent 名。\n- 忘记并行包装：逐条发 functions.task 实际是串行。必须用 multi_tool_use.parallel 一次发出。\n- 混乱的语言输出：在每个 subagent prompt 里显式声明 LANGUAGE，默认继承用户对话语言。\n- 没有落盘路径：并行整合很痛苦。每个 subagent 都指定输出文件，主线程统一读取整合。\n\n结论\n- 不能直接写 deepseek/deepseek-v4-pro 当 subagent_type。\n- 用现成的 writer_deepseek 或 ollama_deepseek_pro；或者按上面的 JSON 在项目/全局配置里注册一个 ds_v4_pro（或你自定义的名字）指向该模型，然后在并行任务里用这个 agent 名称。", "error": null, "opened": [ "workflow_parallel_subagents" ], "requested": [ "workflow_parallel_subagents" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 17542, "completion_tokens": 3185, "sec": 32.819019079208374, "cost": 0.0537775, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T09", "target": "codex_cli", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "写这一行：\nweb_search = \"disabled\"\n\n放置位置与文件：\n- 放在 $CODEX_HOME/config.toml 的顶层（不在任何 [section] 里），并且要写在第一个 [xxx] 小节标题之前。\n- 或者放在你这次运行会加载的 profile 配置文件里，同样是文件顶层、任何 [section] 之前。profile 会覆盖基础配置。\n\n注意事项：\n- 必须是字符串 \"disabled\"。布尔值不接受，false/on/off/enabled 都会被拒绝（会报 expected string only in 'web_search'）。\n- TOML 是按当前表绑定键的，确保这行在所有 [section] 之前，避免被当成某个小节里的键。\n\n示例（正确）：\nweb_search = \"disabled\"\n\n[model]\nid = \"gpt-5.x\"\n\n[approval]\npolicy = \"never\"", "error": null, "opened": [ "codex_cli" ], "requested": [ "codex_cli" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 14540, "completion_tokens": 1382, "sec": 17.674072980880737, "cost": 0.031995, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T10", "target": "ai_session_profanity_rate", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "可以，而且建议这么做。但直接把“Markdown 归档 + 本机原始库”一起喂进去，90% 情况会重复（归档本身就是从原始库导出的）。要点是“合并输入，源内去重、跨源不去重”，并优先只补增量。\n\n可照做的流程（一次统计/搜索通吃）\n\n1) 准备两个输入目录\n- 归档根目录：contexts/ai_sessions\n- 原始库的临时导出目录：tmp/native_md\n - 有“按时间窗导出”的能力时，先算出每个子源在归档里的最新时间，只从原始库导出“晚于归档最新时间”的会话，减少扫描量与重复。\n - 没有就全量导出到 tmp/native_md，后面靠脚本去重。\n\n2) 生成“合并且去重”的清单与元数据\n- 去重键：source + session_id（从 frontmatter 读取）。没有 id 时，回退为“正文哈希”。\n- 版本选择：按 updated_at/created_at（ISO8601）取更新的；时间并列时优先保留归档那份（更稳定、字段更完整）。\n- 产出：\n - tmp/sessions_manifest.txt：唯一会话的 Markdown 文件清单\n - tmp/sessions.csv：source、session_id、title、date、path 等，供统计聚合\n\n把下面脚本保存为 scripts/merge_sessions.py，Python 3 标准库可直接跑：\n\n#!/usr/bin/env python3\nimport os, re, csv, sys, argparse, hashlib\nfrom datetime import datetime\n\ndef parse_frontmatter(p):\n with open(p, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:\n text = f.read()\n fm = {}\n body = text\n if text.startswith('---'):\n parts = text.split('\\n', 1)[1].split('\\n---', 1)\n if len(parts) == 2:\n fm_block, rest = parts\n body = rest.split('\\n', 1)[1] if '\\n' in rest else ''\n for line in fm_block.splitlines():\n if ':' in line:\n k, v = line.split(':', 1)\n fm[k.strip()] = v.strip().strip('\"').strip(\"'\")\n return fm, body\n\ndef to_ts(s):\n for v in [s]:\n try:\n if v: return int(datetime.fromisoformat(v.replace('Z','+00:00')).timestamp())\n except Exception:\n pass\n return None\n\ndef norm_hash(s):\n norm = ' '.join(s.split())\n return hashlib.sha1(norm.encode('utf-8', errors='ignore')).hexdigest()\n\ndef walk_md(root):\n for r, _, files in os.walk(root):\n for fn in files:\n if fn.lower().endswith('.md'):\n yield os.path.join(r, fn)\n\ndef main():\n ap = argparse.ArgumentParser()\n ap.add_argument('--archive', required=True)\n ap.add_argument('--native', required=False, default=None)\n ap.add_argument('--manifest', required=True)\n ap.add_argument('--csv', required=True)\n args = ap.parse_args()\n\n candidates = []\n for p in walk_md(args.archive):\n candidates.append((p, 'archive'))\n if args.native and os.path.isdir(args.native):\n for p in walk_md(args.native):\n candidates.append((p, 'native'))\n\n dedup = {} # key -> record\n for path, tier in candidates:\n fm, body = parse_frontmatter(path)\n source = fm.get('source') or fm.get('provider') or 'unknown'\n sid = fm.get('session_id') or fm.get('id') or ''\n if sid:\n key = f'{source}|{sid}'\n else:\n key = f'hash|{source}|{norm_hash(body[:20000])}' # 截断上限避免超大文件\n\n ts = (to_ts(fm.get('updated_at')) or\n to_ts(fm.get('created_at')) or\n int(os.path.getmtime(path)))\n title = fm.get('title') or os.path.splitext(os.path.basename(path))[0]\n date = fm.get('created_at') or fm.get('updated_at') or ''\n rec = {\n 'key': key, 'source': source, 'session_id': sid,\n 'title': title, 'date': date,\n 'path': path, 'tier': tier, 'ts': ts\n }\n\n prev = dedup.get(key)\n if not prev:\n dedup[key] = rec\n else:\n if rec['ts'] > prev['ts']:\n dedup[key] = rec\n elif rec['ts'] == prev['ts']:\n # 并列时保留归档版本\n if prev['tier'] != 'archive' and rec['tier'] == 'archive':\n dedup[key] = rec\n\n os.makedirs(os.path.dirname(args.manifest), exist_ok=True)\n with open(args.manifest, 'w', encoding='utf-8') as f:\n for rec in dedup.values():\n f.write(rec['path'] + '\\n')\n\n os.makedirs(os.path.dirname(args.csv), exist_ok=True)\n with open(args.csv, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:\n w = csv.writer(f)\n w.writerow(['source','session_id','title','date','path'])\n for rec in dedup.values():\n w.writerow([rec['source'], rec['session_id'], rec['title'], rec['date'], rec['path']])\n\nif __name__ == '__main__':\n main()\n\n示例用法：\n# 1) 若能做增量导出：先各源仅导出“晚于归档”的会话到 tmp/native_md\n# 否则：全量导出到 tmp/native_md（或把原始库直接转换成 Markdown 放到这里）\nmkdir -p tmp/native_md\n\n# 2) 生成去重清单 + 统计用 CSV\npython3 scripts/merge_sessions.py \\\n --archive contexts/ai_sessions \\\n --native tmp/native_md \\\n --manifest tmp/sessions_manifest.txt \\\n --csv tmp/sessions.csv\n\n# 3a) 你的统计脚本直接读 tmp/sessions.csv（不会重复计数）\n# 3b) 若要做语义检索，务必用新的 file-list（它是结果白名单）\nsemantic-search query \\\n --file-list tmp/sessions_manifest.txt \\\n --cache-dir .knowledge_cache \\\n --query '你要找的主题或问题' \\\n --top-k 10 \\\n --no-refresh\n\n3) 清理临时导出\n- 统计/检索结束后，删除 tmp/native_md，避免下次混入旧的临时文件。\n\n会不会有重复？\n- 会，如果不做去重。归档和原始库常常包含同一会话的两份副本。\n- 用“source + session_id”作为主键即可消除归档/原始之间的重复；没有 id 再退回“正文哈希”。\n- 同一源内部的重复（例如重复导出、多份快照）也会被上述主键消掉。\n- 版本冲突按更新时间取最新；并列时偏向归档副本。\n\n补充要点\n- 每次检索都重新生成 file-list；不要复用旧的 tmp/*files*.txt（语义检索的文件清单也是结果白名单）。\n- 链接/跳转用 frontmatter 的 action id（如 OpenCode 的 ses_...），不要从文件名或正文猜。绝不把本机绝对路径拼进 URL。", "error": null, "opened": [ "ai_session_search_archive" ], "requested": [ "ai_session_search_archive" ], "opened_target": false, "prompt_tokens": 13597, "completion_tokens": 5310, "sec": 55.54368281364441, "cost": 0.07009625, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T11", "target": "apple_photos", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "可以，但有前提与更稳妥的做法：\n\n结论\n- 一次性发起删除：技术上可以，但前提是你已经在 music_library_dedup_review.csv 里把要删的副本都标记为 user_action=trash，并且你已“整份 CSV 审阅通过”。没有硬性上限。\n- 建议分批：为了可审计与可回滚，建议每批 30–50 对（先用 10 对小样验流程，随后放宽到 50）。每批结束做一次核对：回收站中文件数=本批 CSV 行数，抽样打开几首确认主版本未误删。\n- 授权复用：可以。之前给到终端/脚本的磁盘读写/Full Disk Access 授权会持续有效，不需要每批重授权。\n- 不确定批次可重试：把不确定的 cluster 先留在 user_action=pending，本轮不会动它们；确认后把这些条目标为 trash 再跑一次即可。重复执行是幂等的：已不存在/已在回收站的路径会被跳过，不会“二次伤害”。\n\n可执行方案（你现在就能照做）\n1) 确认范围\n- 在 source_identification/music_library_dedup_review.csv 里，只把非 canonical 的重复项标记为 user_action=trash；canonical 保持 keep。\n- 不确定的保留为 pending。\n\n2) 先做一次小样\n- 选择 10 对（10 个 cluster_id），执行一批删除（移动到回收站），核对无误后再扩到 30–50 对每批。\n\n3) 分批删除（推荐批量大小 30–50 对）\n- 按 cluster_id 升序处理，记录每批的起止 cluster_id、行数、实际移动到回收站的文件数，保存批次日志。\n- 批间核对：回收站文件数=本批 CSV 行数；随机抽 3–5 首核验主版本完好。\n\n4) 重试与补充\n- 需要重试的 cluster：把这些 cluster 的 user_action 从 pending 改为 trash，再跑一次同样流程即可。\n- 需要只重跑某一批：把该批的 cluster_id 列个清单，仅过滤这批执行（已在回收站的会自动跳过）。\n\n5) 一次性执行（若你坚持）\n- 你确认 CSV 全面审阅无误后，可以一口气处理全部约 120 对。仍建议在执行前备份 review.csv 与 inventory.csv，并做一次 dry-run 列表核对。\n\n我来代你执行的边界与约定\n- 只在你明确回复“我已审阅并批准 review.csv，可删的都已标记为 user_action=trash”后才会执行。\n- 默认按每批 30 对，分 4 批执行；每批产出一份可审计日志，批间做数量与抽样校验。你也可以指定批量大小或改为一次性执行。\n- 不会触碰 user_action=pending 或 canonical 行；发现某 cluster 无 canonical 或标注矛盾将整批中止并回报。\n\n需要你确认的两点\n- 是否已经完成并批准 review.csv 的标注？\n- 你要采用分批（每批 30–50 对，先 10 对小样）还是一次性执行？如果分批，是否需要我按 cluster_id 生成每批清单并回给你确认再执行？", "error": null, "opened": [ "music_library_dedup" ], "requested": [ "music_library_dedup" ], "opened_target": false, "prompt_tokens": 13885, "completion_tokens": 4475, "sec": 49.16395902633667, "cost": 0.062106249999999995, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T12", "target": "asr", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不行。单个音频超过 7200 秒（2 小时）会被直接拒绝。你这段 2 小时 10 分（约 7800 秒）超过上限。\n\n会在哪个阶段被拒绝：\n- 一旦用 diarize/align/run 去处理这段音频，工具会在加载任何声学模型之前做长度检查，发现大于 7200 秒就立即报错退出（相当于预检阶段）。不是到中途才失败。\n\n把音频切成多段能解决吗：\n- 能。把原始音频切成若干段，每段长度 ≤ 7200 秒（建议更短，比如 45–60 分钟），就可以整批跑通。注意：\n - 说话人分离（字母标签）不会跨切片延续；后续需要在编辑阶段用 name_map 把不同文件里的同一说话人手动统一为同一个名字。\n - 同一批次内不要有重复文件名（basename），否则会被拒绝。\n\n可直接照做的方案\n\n1) 用 ffmpeg 切片（每段 55–60 分钟）\n- 方案 A（安全切点，重编码为 WAV）：\n ffmpeg -i input_audio.ext -ac 1 -ar 16000 -f segment -segment_time 3300 -c:a pcm_s16le parts/part_%03d.wav\n 说明：-segment_time 3300 表示每段 55 分钟；WAV 边界稳定，后续识别稳。\n\n- 方案 B（保持压缩，重编码为 AAC）：\n ffmpeg -i input_audio.ext -f segment -segment_time 3300 -c:a aac -b:a 128k parts/part_%03d.m4a\n\n2) 跑环境自检（只需一次）\n- 在 asr-skill 的持久目录里：\n uv venv --python 3.12\n source .venv/bin/activate\n uv pip install -e '.[dev]'\n asr-skill init\n asr-skill doctor\n 确保 ffmpeg 在 PATH 中。\n\n3) 对切片批处理（同一目录里所有切片一起跑）\n- 目录准备：把所有切片放在一个文件夹 parts/，文件名唯一且按时间顺序编号（如 part_000, part_001, …）。\n- 执行两步：\n asr-skill diarize --input parts --work-dir workdir\n asr-skill align --input parts --work-dir workdir\n- 产物：对整批切片输出合并好的 transcript.timed.csv（含 start,end,speaker,content）和 transcript.raw.csv。\n\n4) 统一说话人名字（可选但推荐）\n- 预编辑：\n asr-skill prepare-edit --rich workdir/rich.json --task-dir edit_task\n- 打开 edit_task/segments.jsonl 和 instructions.md，检查说话人标签；在 edited.json 的 name_map 里，把每个文件里的同一个人映射为同一个名字（status 设为 mapped，并填入 name）。\n- 导出最终稿：\n asr-skill finalize-edit --rich workdir/rich.json --task-dir edit_task --output-csv final.csv --source-map source_map.json --name-map name_map.json --csv-format timed\n\n要点提醒\n- 7200 秒是严格边界：等于 7200 秒可以，超过 7200 秒不行。\n- 切片后的总时长可以很长，这不影响，只要“单个文件”不超过上限即可。\n- 出于稳健性，建议 45–60 分钟一段，这样失败重试和人工校对成本最低。", "error": null, "opened": [ "asr" ], "requested": [ "asr" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 14545, "completion_tokens": 2906, "sec": 29.897005081176758, "cost": 0.04724125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T13", "target": "ct_education", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不行。serve 的 --video-file / --rendered-video-file 只接受“相对工作区根目录”的相对路径，并且目标必须是工作区里的一个存在的普通 .mp4 文件。绝对路径（例如 /tmp/xxx.mp4）、目录穿越（../）、符号链接、缺失文件或非 .mp4 扩展名都会启动失败并报 E_VIDEO_FILE。\n\n正确做法\n- 前提：你有一个已完成的 workspace（根目录下有 manifest.json）。\n- 把 /tmp 下的视频实体复制进该 workspace 根目录（不要用软链接）：\n cp /tmp/your.mp4 /path/to/workspace/tour.mp4\n- 启动本地查看器，使用相对文件名：\n - 作为“Interface demo”（默认优先展示）：\n ct-edu serve --workspace /path/to/workspace --video-file tour.mp4\n - 或者作为“Rendered film”：\n ct-edu serve --workspace /path/to/workspace --rendered-video-file film.mp4\n- 只有一个视频时，传任一标志即可；前端会优先用 demo（--video-file），没有时再用 rendered。\n\n常见踩坑\n- 用绝对路径或包含 ../ 的路径\n- 文件不在 workspace 里\n- 非 .mp4 或文件不存在\n- 用符号链接指向外部文件\n以上都会触发 E_VIDEO_FILE。", "error": null, "opened": [ "ct_education" ], "requested": [ "ct_education" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 19036, "completion_tokens": 1435, "sec": 18.88754391670227, "cost": 0.038145, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T14", "target": "dataforseo", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "结论先说：40104 在 DataForSEO 上通常不是“认证失败”，而是“账户已登录但还没通过审核/开通关键词数据权限”。因此查余额能用，但关键词相关端点（即使是 sandbox）被拦住。解决办法是把账号审核走完或让支持给你开通 Keywords Data（Live）权限，然后重试。\n\n按这个顺序排查/修复：\n\n1) 先把账号审核与权限开通走完\n- 登录 DataForSEO 控制台，完成所有必填项：邮箱验证、手机号/SMS 验证、公司/个人资料、账单信息。若提示需要上传资料或同意 API 协议，按要求完成。\n- 在侧边或设置里找 API/Products/Access 之类的页面，确认“Keywords Data / Live”已被启用。如果是“Request access/需要申请”，点申请；最快的是直接找右下角在线客服，说你在关键词端点拿到 40104，请为该账号开通 Keywords Data（Live 和 Sandbox）访问。\n- 注意：有的账号需要先通过风控审核或绑定支付方式/充值少量余额后才会放开关键词数据端点权限。按面板提示完成即可。\n\n2) 刷新本地凭据，避免误伤\n即便这不是主要原因，也顺手把环境变量清理一下，确保 Basic Auth 没问题：\n- 推荐用登录邮箱 + 密码方式，而不是手动拼 base64，避免末尾换行导致的怪错。\n- 正确设置方式（两种选四一）：\n - export DATAFORSEO_LOGIN='你的邮箱'\n export DATAFORSEO_PASSWORD='你的密码'\n - 或 export DATAFORSEO_AUTH_BASE64=$(printf '%s' '邮箱:密码' | base64)\n- 如果你是用 SSO 注册的，去账号设置里先“设置一个密码”，因为 API 走的是 Basic Auth（邮箱:密码）。\n\n3) 用最小请求回归测试\n- 先测余额：.venv/bin/dataforseo-skill balance（应成功）\n- 再测 sandbox 关键词：.venv/bin/dataforseo-skill --base-url https://sandbox.dataforseo.com keyword-suggestions \"test\" --limit 1 --raw\n- 如果第二条仍是 40104，基本就能确定“账号还未被放行关键词端点”。继续找支持或等待审核通过。\n\n4) 常见坑提醒\n- Sandbox 不是完全开放的“免审核区”，很多时候也会跟随账号审核状态一起被拦。\n- 这个 CLI 使用 Live 端点做实时查询；某些账号初始只开了 Standard/Task 模式或干脆没开关键词模块，都会导致 40104。让支持明确“Keywords Data Live/Sandbox 均已开通”。\n- 改过密码后，之前缓存的 DATAFORSEO_AUTH_BASE64 一定要更新；用 printf 而不是 echo，避免多一个换行。\n\n只要账户审核通过/权限开通，关键词相关命令就能正常返回数据。", "error": null, "opened": [ "dataforseo" ], "requested": [ "dataforseo" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13329, "completion_tokens": 2371, "sec": 28.3430757522583, "cost": 0.04037125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T15", "target": "eink_diary", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不用。现在是 01:30，直接用“全天版本”即可，不需要手动改时间窗。\n\n怎么取时间窗：\n- 你在本地时间 00:00–02:00 之间运行 eink-diary run --full-day 时，它会自动取“昨天 00:00 → 今天 00:00”的整天窗口来生成。\n- 其他时段运行 --full-day 则取“今天 00:00 → 当前时刻”。\n\n可直接执行：\n- op run --env-file=.env -- eink-diary run --full-day\n- 归档会落在今天日期目录下的 0000 槽（右端点是 00:00）。\n\n如果你此刻偏要“今天 00:00 → 01:30”的半天版（而不是昨天整天）：\n- 方法 A：等到 02:00 以后再用 --full-day（届时会取今天 00:00 → 当前）。\n- 方法 B：走手动窗口（一次性三步）：\n 1) mins=$(( $(date +%H)*60 + $(date +%M) ))\n 2) eink-diary collect --end \"$(date +%Y-%m-%dT%H:%M)\" --minutes $mins | eink-diary synthesize --output prompt.txt\n 3) eink-diary-image -p \"$(cat prompt.txt)\" --aspect-ratio 3:4 --size 2K --quality medium -o out.png && eink-diary display out.png\n\n默认推荐直接用 --full-day；在 01:30 会自动用昨天整天的数据生成。", "error": null, "opened": [ "eink_diary" ], "requested": [ "eink_diary" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15989, "completion_tokens": 2178, "sec": 22.867532968521118, "cost": 0.04176625, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T16", "target": "skill_google_maps_routing", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "结论先说：\n- 只能二选一：在 route 调用里“出发时间”和“到达时间”必须只提供一个。\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。\n- 如果你强行传一个离现在太近的 ISO 时间戳，Routes API 常会报错（如 “Timestamp must be set to a future time”）。要么用 now，要么加几分钟缓冲并确保带时区。\n\n怎么填参数\n- 现在出发（按当前实时路况）\n scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --departure-time now --format json\n- 指定“几点到”\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\n注意事项\n- 二选一规则：--departure-time 与 --arrival-time 只能给一个；给两个会本地校验失败或被 API 拒绝。\n- 近实时时间戳的坑：如果非要用 ISO 出发时间，请至少设为“当前时间+几分钟”（建议≥5 分钟），并包含时区偏移或 Z，例如 2026-10-13T18:05:00+08:00。否则可能被判定“不在未来”而拒绝。\n- 地址直接写人类可读字符串即可，不必先 geocode；工具会内部处理。\n- 建议加 --format json，便于程序读取 duration_seconds 等结果字段。\n- 如果遇到 REQUEST_DENIED，多半是没开通/没授权（需确认已启用 Routes API 与 Geocoding API 且项目有计费）。", "error": null, "opened": [ "skill_google_maps_routing" ], "requested": [ "skill_google_maps_routing" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13769, "completion_tokens": 1907, "sec": 21.949248552322388, "cost": 0.03628125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T17", "target": "hybrid_ai_video", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "结论先说：不要“裸重发”。只有在你能保证请求幂等时，才可以立刻重试。按下面分支操作即可落地。\n\nA. API 支持幂等（最安全，推荐）\n- 识别方式：文档里有 Idempotency-Key / X-Idempotency-Key 头，或 body 里有 request_id / client_token / external_id（客户端自定义）等字段。\n- 做法：\n 1) 生成一个稳定的请求键（UUID 或由输入参数计算的哈希），所有重试都用同一个键。\n 例如：echo -n \"$prompt|$model|$seed|$inputs_sha256\" | shasum -a 256\n 2) 立刻重试同样的请求，携带相同幂等键。\n 示例（任选你家接口的真实字段名）：\n curl -X POST https://api.example.com/video/jobs \\\n -H \"Authorization: Bearer $TOKEN\" \\\n -H \"Idempotency-Key: $REQ_KEY\" \\\n -H \"Content-Type: application/json\" \\\n -d '{\"prompt\":\"...\",\"model\":\"...\",\"seed\":123,\"client_token\":\"'\"$REQ_KEY\"'\"}'\n 3) 行为预期：如果第一次已成功入队，会返回同一个任务；如果第一次没落库，这次会新建一次；都只算一次费用。\n\nB. API 不声明幂等，但允许你自带唯一 external_id/任务名\n- 做法：\n 1) 如果你首次已传 external_id：先查 GET /video/jobs/{external_id} 或 list 接口按 external_id 过滤；查到就别重发。\n 2) 如果首次没传 external_id，这次重发前给自己定一个唯一 external_id（最好是基于输入的哈希，见上），然后再发：\n - 成功场景：如果服务端对 external_id 有唯一约束，会直接拒绝重复新建或返回已存在，避免双重计费。\n - 失败场景：如果首次已成功但没 external_id，这次会再建一个；需要后续取消重复任务。\n\nC. 两者都没有（既无幂等，也无唯一 external_id），且重复会产生成本\n- 做法（保守）：\n 1) 等待 10–30 秒（或一个你们服务端典型入队延迟），用 list 接口按时间窗口 + 输入指纹（prompt/model/seed/素材 SHA256 等）搜索是否已有“同一请求”的任务。\n 2) 找到相同指纹的任务就复用它；没找到再重发。\n 3) 重发后要监控是否出现两条相似任务；若有，立刻取消较晚的一条，避免重复计费。\n\n通用重试策略（放进代码里）\n- 只有在以下情况重试：客户端超时/断连（无响应）、HTTP 408、429（遵守 Retry-After）、5xx。4xx（除 409/412 一类并发冲突）不要重试。\n- 使用指数退避：例如 1s, 2s, 4s，最多 3–4 次。\n- 每次重试都用相同的幂等键或 external_id。\n- 在超时后，先尝试“查状态”（按幂等键或 external_id）再决定是否再发 create。\n\n下次避免不确定性的做法（强烈建议常态化）\n- 每个创建请求都带上：\n - 一个稳定的幂等键（Idempotency-Key 或 client_token），以及\n - 一个可查询的 external_id（例如基于输入参数的哈希）。\n- 留一条本地请求日志（时间、幂等键、external_id、请求体指纹、超时/响应），便于事后核对与清理重复。\n\n如果你能确认你们的创建接口支持幂等键，那就现在立刻“带同一个幂等键重试”。否则先按上面的“查状态→再决定是否发”的流程来，避免潜在的重复计费与双任务。", "error": null, "opened": [], "requested": [], "opened_target": false, "prompt_tokens": 6285, "completion_tokens": 2981, "sec": 39.725085973739624, "cost": 0.03766625, "web_tools": [], "n_calls": 1 }, { "id": "T18", "target": "ecg_plot", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "会直接拒绝出图，不会自动裁剪。超过 30 秒的样本会导致核对不通过，PNG 不会生成，但会写一份完整性 JSON 告诉你失败原因。\n\n可行做法（两种）：\n- 重新导出一段 0–30 s 的数据，再用本工具作图。\n- 先把现有 JSON 预处理成 0–30 s 的新文件，再喂给本工具。\n\n本地预处理示例（Python，保证所有样本在 0–30 s 且元数据一致）：\n1) 复制原始 JSON 到 data/exports/ 下的新文件名，避免覆盖原件。\n2) 运行下面脚本生成“重采样到 0–30 s”的 JSON（时间从 0 起算，长度 < 30 s；计数和状态字段同步更新）。\n\n示例脚本 trim_ecg_0_30.py：\n- 输入：data/exports/raw_ecg.json\n- 输出：data/exports/raw_ecg_0_30.json\n\nfrom pathlib import Path\nimport json\nimport math\n\ninp = Path(\"data/exports/raw_ecg.json\")\nout = Path(\"data/exports/raw_ecg_0_30.json\")\n\nwith inp.open() as f:\n d = json.load(f)\n\nvoltage = d[\"voltage\"] # 按导出结构调整键名，如 d[\"samples\"][\"voltage\"]\ntime = d.get(\"time\") # 若没有时间数组，将按采样率生成\nfs = d[\"sampling_frequency_hz\"]\n\n# 目标样本数，保证最后一个点 < 30 s\nn_target = int(math.floor(30 * fs))\n\nif time is None:\n # 用采样率生成 0 起算的时间轴\n time = [i / fs for i in range(min(n_target, len(voltage)))]\n voltage = voltage[:len(time)]\nelse:\n # 先选 0–30 s 窗口（容差防浮点误差）\n t0 = time[0]\n # 以第一点为 0，平移时间（避免出现 30–60 这样的绝对时间）\n time = [t - t0 for t in time]\n # 截到 < 30 s 的样本\n pair = [(t, v) for t, v in zip(time, voltage) if t < 30.0 - 1e-9]\n # 若样本超多，按采样率上限再截一层，保证间隔可被整除\n pair = pair[:n_target]\n time = [t for t, _ in pair]\n voltage = [v for _, v in pair]\n\n# 更新计数与状态字段，单位保持 V\nd[\"voltage\"] = voltage\nd[\"time\"] = time\nd[\"sampling_frequency_hz\"] = fs\nd[\"voltage_unit\"] = \"V\"\nd[\"voltage_count\"] = len(voltage)\nd[\"returned_points\"] = len(voltage)\nd[\"number_of_voltage_measurements\"] = len(voltage)\nd[\"truncated\"] = False\nd[\"voltage_status\"] = \"complete\"\n\nout.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\nwith out.open(\"w\") as f:\n json.dump(d, f, ensure_ascii=False)\n\nprint(f\"Wrote {out} with {len(voltage)} points, duration ≈ {len(voltage)/fs:.3f}s\")\n\n生成后作图：\ncd adhoc_jobs/health_quantification\nuv pip install --python .venv/bin/python -e '.[plot]'\n.venv/bin/python -m health_quantification.ecg_plot \\\n --input data/exports/raw_ecg_0_30.json \\\n --output data/exports/raw_ecg_0_30.png \\\n --integrity-output data/exports/raw_ecg_0_30_integrity.json\n\n提示：\n- 工具要求全部样本在 0–30 s 内，且时间严格递增、步长等于 1/fs，单位为 V；以上脚本已满足这些核对项。\n- 想画 30–60 s、60–90 s 等后续段，按相同方法对每段做窗口并把时间从 0 起算（每段各存一个新 JSON）。", "error": null, "opened": [ "ecg_plot" ], "requested": [ "ecg_plot" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13374, "completion_tokens": 2884, "sec": 44.64337992668152, "cost": 0.045557499999999994, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T19", "target": "koyeb", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不行。Koyeb 的 --tail 是布尔开关，不接受数字；--tail 100 这种写法无效。\n\n你可以这样做：\n- 仅实时跟随当前日志\n - 原生命令：koyeb services logs --app --tail\n - 如果你用仓库里的安全包装器：python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs --app --tail\n\n- 想“先看到最近的约100行，再继续跟随”（Koyeb 没有一条命令同时做到）\n 1) 先取一段时间窗口内的历史日志并在本地截尾100行（根据服务活跃度把窗口调到能覆盖100行，例如 5–30 分钟）：\n python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs --app --type runtime \\\n --start-time \"$(date -u -d '15 minutes ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)\" \\\n --end-time \"$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)\" \\\n | tail -n 100\n 2) 紧接着开启实时跟随：\n python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs --app --type runtime --tail\n\n注意：\n- 不要把 --tail 的输出再管道给 tail -n 100，这会因为流是“无限的”而卡住直到进程结束。\n- 选择的时间窗口如果过短拿不到100行，就把 15 minutes ago 调大些；过长会多打印，但最后的 tail 会继续承接新日志。", "error": null, "opened": [ "koyeb" ], "requested": [ "koyeb" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15073, "completion_tokens": 2010, "sec": 22.60568404197693, "cost": 0.038941250000000004, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T20", "target": "narwal", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "原因\nNarwal 的“开始全屋清扫”指令（clean/start_clean）只有在机器人“停在底座上（已对接）”时才会被接受。如果你在客厅把它放在地上直接下发开始清扫，机器人会返回 NOT_READY。\n\n怎么做它才会接受\n方案一（最简单，面向普通使用）\n- 把机器人放回底座，确认对接稳当（通常有语音提示/指示灯，等 10–20 秒让底座握手完成）。\n- 再在 App 或语音里执行“开始清扫”。此时应当被接受。\n\n方案二（不想搬回去）\n- 在 App 里先点“回充/回到基站”，让它自己回底座。\n- 到底座并空闲后，再点“开始清扫”。\n\n方案三（用本地 narwal-local 工具）\n- 先让它回底座：\n - narwal-local dock --yes\n- 等它对接稳定（30–60 秒），再发开始全屋清扫：\n - narwal-local start --yes\n- 若想先看当前状态再决定：\n - narwal-local snapshot\n- 注意：选房间清扫（narwal-local clean --rooms ...）同样要求先在底座上，离底座也会 NOT_READY。\n\n补充\n- 如果你是在“暂停中的任务”想继续，而不是新开一轮，直接用“继续/恢复”（resume）而不是“开始”，这样不需要回到底座：\n - App：点“继续”\n - CLI：narwal-local resume --yes\n- 如果已经回到底座仍然 NOT_READY，检查：\n - 是否确实对接稳了（重新抬起放正，等语音提示）\n - App 是否显示有冲突中的操作（比如正在结束上一轮）\n - 电量/故障提示（有故障需先清除） \n 处理后再发一次“开始清扫”。不要对 NOT_READY 盲目重试，先改变状态（回底座/清故障）再重发。", "error": null, "opened": [ "narwal" ], "requested": [ "narwal" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 16766, "completion_tokens": 1909, "sec": 31.727615118026733, "cost": 0.0400475, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T21", "target": "skill_open_router_data_scraper", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "用“短 slug”（比如 openai/gpt-4o-mini）会返回空数组。model-activity 需要传的是该模型的 canonical_slug（也叫 variant_permaslug）——它在短 slug 后面带有 8 位发布日期（YYYYMMDD）的那种“带日期的完整 ID”。\n\n怎么拿到这个 ID（可照做）：\n- 先列模型，取 canonical_slug\n - GET https://openrouter.ai/api/stats/rankings/models?view=day\n - 请求头必须带 Referer: https://openrouter.ai/\n - 在返回里找到你目标模型对应项，读取字段 canonical_slug（或 variant_permaslug）\n- 用这个 canonical_slug 去查 model-activity\n - GET https://openrouter.ai/api/stats/model-activity?model=\n - 同样带 Referer: https://openrouter.ai/\n\n要点：\n- 一定是“带 8 位日期”的 canonical_slug；用短 slug 会得到 []。\n- rankings/models 用 view=day 拿当天实际值；month/week 是累计口径，不适合直接分析。", "error": null, "opened": [ "skill_open_router_data_scraper" ], "requested": [ "skill_open_router_data_scraper" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 13841, "completion_tokens": 1941, "sec": 31.193607807159424, "cost": 0.03671125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T22", "target": "skill_opencode_data", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "- 默认行为：会。按标题前缀选中一批会话时，CLI 会沿 parent_id 把这些会话的子会话也一起展开进来。\n- 只操作被你选中的那些会话本身：加参数 --no-expand。\n\n可直接照做的命令示例：\n- 先出计划（不改数据）：\n .venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix '你的前缀-' --no-expand\n- 确认后执行归档：\n .venv/bin/python -m opencode_skill apply --selector title --prefix '你的前缀-' --no-expand --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db --confirm\n\n小心用法：\n- 想先只复制验证、不删除源，可在 apply 时再加 --no-delete。", "error": null, "opened": [ "ai_session_search_archive", "skill_opencode_data" ], "requested": [ "ai_session_search_archive", "skill_opencode_data" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 22195, "completion_tokens": 1587, "sec": 29.647675037384033, "cost": 0.04361374999999999, "web_tools": [], "n_calls": 3 }, { "id": "T23", "target": "video-scoring-audio", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "短答\n- 你先把立体声折成单声道再测峰值，这一步本身就可能制造“看起来被削”的结果，原因通常有两类：\n 1) 折叠矩阵用错了（把 L 和 R 直接相加而不是各衰减 3 dB 再相加），会最多抬高 6 dB。\n 2) 真峰值（True Peak，含采样间峰）在折叠后变高，即使原始立体声的“采样峰值”没超 0 dBFS，也会在真峰上报“削波”。\n- 正确做法：分别在“交付格式（立体声）”和“单声道兼容折叠”上测“采样峰值”和“真峰值”。折叠一定要显式用 0.5/0.5 权重，并在浮点链路里做，避免中间量化导致的假阳性。\n\n怎么测（给可直接跑的命令）\n下面命令默认 ffmpeg 可用；日志都在 stderr 输出。先不写文件直接测，必要时写个临时浮点 WAV。\n\n1) 立体声基线（交付物）测采样峰值与真峰值\n- 采样峰值（每声道最大样本，不含采样间峰）：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af volumedetect -f null -\n 看 max_volume。若≤0 dB 则样本未削。\n- 真峰值（含采样间峰，4x 过采样）：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n 看 True peak（dBTP）。推荐留出 ≤ -1.0 dBTP 余量。若 > 0 dBTP，说明有 ISPs 超 0。\n\n2) 正确的单声道折叠再测（显式 -3 dB×2，浮点链路）\n- 一步测真峰值（不落盘）：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR,ebur128=peak=true\" -f null -\n- 或先生成临时浮点单声道，再双检：\n ffmpeg -hide_banner -y -i mix_stereo.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR\" -c:a pcm_f32le mono_tmp.wav\n ffmpeg -hide_banner -i mono_tmp.wav -af volumedetect -f null -\n ffmpeg -hide_banner -i mono_tmp.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n\n3) 对比你之前的 -ac 1 是否“相加不衰减”\n- 模拟“相加不衰减”（最大会+6 dB），看它是否和你之前现象一致：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af \"pan=mono|c0=FL+FR,ebur128=peak=true\" -f null -\n- 若这条报削而“0.5/0.5 折叠”不报削，说明你之前的 -ac 1 流程等价于直接相加，测法有问题。\n\n4) 交叉验证（第二只表）\n- 用 astats 看每声道峰值与余量（可印证 volumedetect）：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af \"astats=metadata=1:reset=1,ametadata=print\" -f null - 2> astats.log\n 搜索 Overall.Peak_level 与 Peak_count。\n- 可选再用另一种工具验证采样峰值（例如 SoX）：\n sox -V3 mono_tmp.wav -n stat\n 看 Maximum amplitude 和 Clipping。\n\n判读与处理\n- 若仅“相加不衰减的折叠”报削，而“0.5/0.5 折叠”与“立体声原始”都安全：你的测法有问题（错误折叠矩阵）。\n- 若“0.5/0.5 折叠”的真峰 > 0 dBTP：这是单声道兼容性的真实风险（常见于高度同相的宽大主声部/低频）。处理两选一：\n - 整体回撤：按超出的幅度加安全边际回撤。例如测到 +0.4 dBTP，整体减 1.5 dB（volume=-1.5dB），再复测。\n - 调整混音结构：降低同相成分（Mid）或控制限幅器的出峰，给 mono 折叠至少 1 dBTP 余量。\n- 交付前建议目标：立体声 ≤ -1.0 dBTP，单声道折叠（0.5/0.5）同样 ≤ -1.0 dBTP。这样大多数播放链路和平台重采样时都更安全。\n\n常见坑总结\n- 只用 -ac 1 让 ffmpeg“自动下混”是不透明的；务必用 pan 显式矩阵：c0=0.5*FL+0.5*FR。\n- 全流程保持浮点（pcm_f32le），避免中间整数溢出/截断导致的“伪削波”判读错误；最后若需要 16/24bit 再做具体量化和抖动。\n- 只看采样峰值不够，必须看真峰值（dBTP），折叠和重采样都可能把 ISP 顶出 0 dBFS。\n\n一条到位的复测命令（立体声与单声道真峰背靠背）\n- 立体声真峰：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n- 单声道正确折叠真峰：\n ffmpeg -hide_banner -i mix_stereo.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR,ebur128=peak=true\" -f null -\n\n用这两条先把现象定性，再决定是否需要整体回撤或调整混音。", "error": null, "opened": [], "requested": [], "opened_target": false, "prompt_tokens": 6308, "completion_tokens": 5472, "sec": 144.90816688537598, "cost": 0.062605, "web_tools": [], "n_calls": 1 }, { "id": "T24", "target": "speaker_notes", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "短答案：\n- 没有硬性上限，但口播里句子越长，理解率越快下滑。\n- 实操建议：普通句子控制在 10–16 词；超过 22–24 词就应拆句。\n\n可直接照做的口播句长规则：\n- 默认长度：10–16 词/句（大多数信息句放在这里，清晰又顺口）。\n- 金句/强调：3–8 词/句（更有力，适合标题式、转场、结论）。\n- 解释/铺垫的较长句：17–22 词/句（最多带两处停顿）。\n- 外围闸门：≥24 词基本拆成两句；一个句子最多2个逗号、3个分句。\n- 一句只承载一个新的关键信息点；有并列就列出来，不要塞进从句。\n\n自测与改写小法则：\n- 一口气测试：大声读，不换气能顺下来就保留；中途想换气就找停顿处断句。\n- 逗号数测试：逗号>2，直接拆句；“和/并且/因为/所以”出现两次以上，也拆。\n- 节奏配比：约60%短句（≤12词）+30%中句（13–18词）+10%长句（19–22词），让听感有起伏。\n- 字数对照（中文）：粗略换算为约 20–32 字/句作为默认区间，>45–50 字优先拆句。\n\n写法提示：\n- 用“先…然后…最后…”替代从句；并列用序号或短并列。\n- 数字、专有名词密集时更要缩短句长或提前做定义。\n- 讲故事时一镜一义：每句推动一个动作或一个转折。", "error": null, "opened": [], "requested": [], "opened_target": false, "prompt_tokens": 6288, "completion_tokens": 1661, "sec": 24.277014017105103, "cost": 0.02447, "web_tools": [], "n_calls": 1 }, { "id": "T25", "target": "skill_tavily", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不可以。--stdout 只在 usage 子命令里可用；search（和 extract）不支持 --stdout。你在 search 后面加 --stdout 会被当作未识别参数，直接用法错误退出，不会真正发起任何 Tavily 请求，退出码是 2。\n\n想把 search 的“完整结果”打印到控制台，用下面两种做法之一：\n\n- 最简单（显式指定输出文件，再打印它）\n - 直接打印完整 JSON：\n - python -m tavily_skill search \"你的查询\" --output /tmp/tavily_search.json >/dev/null && cat /tmp/tavily_search.json\n - 美化输出（如果安装了 jq）：\n - python -m tavily_skill search \"你的查询\" --output /tmp/tavily_search.json >/dev/null && jq . /tmp/tavily_search.json\n\n- 不指定 --output（用默认目录），从状态 JSON 里取出 output_path 再打印\n - 需要 jq：\n - status=$(python -m tavily_skill search \"你的查询\")\n - out=$(echo \"$status\" | jq -r .output_path)\n - jq . \"$out\" # 或者 cat \"$out\"\n\n补充：search 的退出码语义\n- 0：成功（完整结果写入文件；stdout 只返回状态 JSON，不是完整结果）\n- 1：请求或写文件失败\n- 2：用法错误（例如给 search/extract 传了 --stdout 等未识别参数）", "error": null, "opened": [ "skill_tavily" ], "requested": [ "skill_tavily" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 17576, "completion_tokens": 2093, "sec": 24.321491956710815, "cost": 0.0429, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T26", "target": "zun_music", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "结论（先答核心）\n- 不能“好几处”随意改。4/4 的 8 小节里，强拍（每小节第1拍和第3拍）默认必须与原曲在同一音级（pitch class，忽略八度与等音记法）。\n- 允许的强拍改动上限：每4小节最多1处。也就是一段8小节最多2处强拍可以和原曲不同，但这两处必须被明确登记在 skeleton_allow 里。常见做法是只在最后终止（最后一小节）放1处例外。\n\n什么算“改动了强拍”\n- “改动”指在强拍瞬间，你的旋律音的“音名类别”与原曲不一致（比如原来是C，你在强拍落了D）。八度改变不算改（C4 改成 C5 可以），C# 与 Db 视为同一音级（等音允许）。\n- 非强拍位置你可以尽情装饰（提前/推后、回转、跑动、经过/邻接音等），只要强拍瞬间仍然落回与原曲相同的音级，就不算“改动强拍”。\n\n合规改法（既显著又能过检）\n- 在弱拍做文章：\n - 3-3-2 切分（附点八 + 附点八 + 八分），但强拍点上要落回原音级。\n - 长音前“提前半拍”进入，再在强拍落点保持原音级。\n - 强拍之后用16分音回转（如 C–D–C–B–C）。\n - 句与句之间用上行16分跑动代替休止，但强拍骨架别动。\n- 可以改的维度：\n - 八度、时值、奏法、装饰音、力度曲线、音色、和声都可以变。\n - 终止时用和声小调 V7、在 V7 下保留旋律的4级形成♭9张力都可以；只要强拍音级守住或把该处列为 skeleton_allow 例外。\n- 真要在强拍改动：把它限定在“每4小节1处”的配额内，并且挑“有音乐性理由”的点（如第8小节的落点做小调主音终止）。8小节最多2处。\n\n不合规范例（会被测失败）\n- 在若干小节的第1拍或第3拍把音名直接改了，超过“每4小节1处”的上限。\n- 把强拍的原音挪到强拍外（强拍变成休止或别的音），强拍瞬间没有落回原音级。\n- 试图用大量调性转换或并行小调/关系大小调切换，导致强拍音级和原曲不对上（且没登记为例外或超额）。\n\n自检方法（两种）\n- 纸面/钢琴卷帘自检：\n - 画8小节网格，标出每小节拍1与拍3，在这16个强拍格里，逐一对比“原曲音名类别 vs 你的编曲音名类别”。\n - 允许不相等的格子最多2个，且你要明确记录它们（位置+原因），其他14个必须相等。\n- 代码/自动测试自检（有本仓库时）：\n - 在编曲模块里填写 SOURCE 与 MELODY，必要的强拍改动写进 skeleton_allow（精确到第几小节第几拍）。\n - 跑 python scripts/render_example.py --midi-only\n - 或 python -m pytest tests/ -v\n - 超过上限或未登记的强拍改动会直接不通过。\n\n实操建议\n- 如果觉得“改得不够有风格”，先把力度、鼓组、和声、装饰与切分做满；强拍骨架少动。最后再用“终止强拍1处例外”增强收束感。\n- 想“看起来改很多但仍合规”，在强拍前后密织经过/邻接音与切分，强拍瞬间用同音级短促着陆即可（哪怕只是16分音长度）。\n\n简表\n- 强拍位置：每小节拍1和拍3（8小节共16个强拍）。\n- 必须相同：强拍音级须与原曲相同（忽略八度、允许等音）。\n- 改动配额：每4小节≤1处，8小节合计≤2处，且需登记 skeleton_allow。\n- 常规用法：仅在最后一小节放1处例外；其余强拍全部对齐原曲。", "error": null, "opened": [ "zun_music" ], "requested": [ "zun_music" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15203, "completion_tokens": 3821, "sec": 54.47052597999573, "cost": 0.057213749999999994, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T27", "target": "skill_image_generation", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "结论：在 Gemini 下 --quality 参数不会生效。这个开关是 OpenAI 的 GPT Image 系列专用的质量分档，Gemini 会“接受这个标志但忽略它”，所以你看到“没区别”是预期现象。\n\n可执行做法：\n- 如果你就是想要可控的质量档位：\n - 切到 OpenAI 的图像模型再用 --quality，例如：\n - generate-image -p \"你的提示词\" -o out.png --model gpt-image-2.5-sunburst --quality max --size 4K --aspect-ratio 16:9\n - 需要快一点可以用 flare 变体，精细度用 sunburst。\n\n- 如果必须用 Gemini，提高画质的正确手段：\n 1) 提高分辨率/画幅\n - generate-image -p \"你的提示词\" -o out.jpg --model gemini-pro --size 4K --aspect-ratio 16:9\n 2) 先出图再放大（Gemini 支持 upscaling）\n - generate-image --upscale -i in.jpg -o in_4k.jpg --aspect-ratio 16:9\n 3) 选更高保真模型\n - gemini-pro（gemini-3-pro-image-preview）通常比 gemini-flash（gemini-3.1-flash-image-preview）更细腻，但会更慢。\n 4) 复杂结构图/信息图，先给参考草图做“重绘增强”\n - generate-image -p \"在保留布局与文字的前提下提升观感\" -i draft.png -o improved.png --model gemini-pro\n\n提醒：\n- 不要指望 --quality 在 Gemini 上改变结果；把它去掉即可。\n- 画质的主变量是模型选择、分辨率（--size/--aspect-ratio）和是否做 upscaling，而不是“质量档位”。", "error": null, "opened": [ "skill_image_generation" ], "requested": [ "skill_image_generation" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 14396, "completion_tokens": 1553, "sec": 19.16354012489319, "cost": 0.033525, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T28", "target": "skill_process_launcher", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "下面给你两套可直接照做的处理思路：一套是“同时保留两条同一时刻的任务”，另一套是“用新的替换旧的”。不依赖具体厂商，按大多数定时任务/作业队列/调度 API 的常见约束（唯一键、去重键、并发策略）给出操作法。\n\n一、为什么会 409 冲突\n- 常见唯一约束：同一“身份键”不允许重复。例如：\n - name/slug 唯一\n - external_id / client_job_id / dedupe_key / idempotency_key 唯一\n - (cron 表达式 + 目标 action/队列) 组合唯一\n - (runAt 精确时间戳 + 队列) 组合唯一\n- 你的两条任务很可能在上述一个或多个维度上被判定“同一件事”。\n\n二、想要“同时保留两条”时，按这套做法\n目标：让两条任务在服务端看来“身份不同”，并允许并发执行。\n\n优先顺序与做法：\n1) 改唯一名称或外部 ID\n- 如果 API 有 name/slug/external_id/client_job_id 字段：给两条任务不同的值（推荐有语义的后缀：-A / -B 或 -v1 / -v2）。\n- 如果你客户端会带 Idempotency-Key 头（或 body 里的 idempotency_key）：两条请求务必不同的 key。相同 key 会被当重试，导致 409。\n\n2) 打破“相同目标 + 相同 cron”的去重\n- 若服务端根据“cron + 目标 action/payload 哈希”去重：在 payload 增加无害的区分字段（例如 metadata.tag: \"A\"/\"B\" 或 variant: \"A\"/\"B\"），确保 payload 哈希不同。\n- 如果支持 queue/topic：两条任务放入不同的 queue/topic。\n\n3) 显式允许并发\n- 若有并发/互斥策略（常见枚举：Allow/Forbid/Replace 或 overlap: true/false）：把并发策略设置为 Allow/true。\n- 若默认互斥，把“concurrencyPolicy”或同义字段设为 Allow。\n\n4) 退一步的小技巧（有秒级粒度时）\n- 如果唯一约束是“同一分钟同队列只允许一个触发”，而系统支持秒级：把两条任务错开 5–15 秒（例如 09:00:05 与 09:00:15），cron 仍是每分钟，但次级触发点不同。\n- 若只支持分钟级、不支持秒：只能走 1)–3) 的身份区分。\n\n可抄用的请求模板（HTTP 伪示例）：\n- 任务 A（并发允许 + 唯一 name + 唯一 idempotency）\n POST /schedules\n Headers: Idempotency-Key: report-A-20261013-v1\n Body:\n {\n \"name\": \"daily-report-A\",\n \"cron\": \"0 9 * * *\",\n \"target\": \"svc:report\",\n \"concurrencyPolicy\": \"Allow\",\n \"payload\": { \"variant\": \"A\", \"metadata\": { \"tag\": \"A\" } }\n }\n\n- 任务 B\n POST /schedules\n Headers: Idempotency-Key: report-B-20261013-v1\n Body:\n {\n \"name\": \"daily-report-B\",\n \"cron\": \"0 9 * * *\",\n \"target\": \"svc:report\",\n \"concurrencyPolicy\": \"Allow\",\n \"payload\": { \"variant\": \"B\", \"metadata\": { \"tag\": \"B\" } }\n }\n\n三、想要“用新的替换掉旧的”时，按这套做法\n目标：复用同一身份键，让服务端把旧的当成需要被覆盖/下线。\n\n替换策略（按易用度排序）：\n1) 原地更新（首选）\n- 如果支持 PUT/PATCH by name/id：直接更新同一个 schedule 的 cron、payload、策略。\n PUT /schedules/{name}\n Headers: If-Match: ← 有乐观锁就带上，避免并发覆盖\n Body: { \"cron\": \"0 10 * * *\", \"payload\": {...}, \"concurrencyPolicy\": \"Forbid\" }\n\n- 如果 POST 支持 upsert/replace 语义（例如 Header: X-Upsert: replace 或 body: \"replace\": true）：用相同的 name/external_id 发起创建，服务端会替换。\n POST /schedules\n Headers: X-Upsert: replace\n Body: { \"name\": \"daily-report\", \"cron\": \"0 10 * * *\", ... }\n\n2) 删除后重建（通用）\n- 禁用旧任务（若支持启停），等状态变为 disabled/paused。\n- DELETE /schedules/{name or id}\n- POST 新任务，沿用同名 same name（如果 name 必须唯一，这时不会冲突）。\n\n3) 借助同一个“去重键”触发替换\n- 某些系统以 dedupe_key/external_id 作为“逻辑同一任务”的锚点。用同一个 dedupe_key/external_id，配合 replace=true/overwrite=true，服务端会做替换。\n POST /schedules\n Body: {\n \"name\": \"daily-report\",\n \"external_id\": \"report-daily\", ← 与旧任务相同\n \"replace\": true,\n \"cron\": \"0 10 * * *\",\n ...\n }\n\n防竞态与安全收尾：\n- 带 If-Match/版本号更新，防止“最后一次写入”把别人的改动覆盖。\n- 替换前先禁用旧任务，避免在切换窗口内双发。\n- 如系统会“延迟触发”已入队实例：替换前查询 in-flight 运行，必要时等待/取消。\n- 客户端幂等：替换请求要么复用同一个 idempotency_key（配合 replace 语义），要么不带（避免被当成重试而被拒）。\n\n四、故障自查清单（遇到 409 时逐项看）\n- 我是否用了相同的 name/slug？\n- 是否复用了同一个 Idempotency-Key/external_id/dedupe_key？\n- 是否把两条任务放在了同一 queue/topic 且该组合被唯一约束？\n- 是否 payload 完全相同且服务端按“payload 哈希 + cron + 目标”去重？\n- 并发策略是不是 Forbid 或 Replace？如果要共存应设 Allow。\n\n给我你用的调度系统（或创建/更新的具体 API/CLI 命令），我可以按它的字段名把以上方案翻译成一键可用的具体请求。", "error": null, "opened": [], "requested": [], "opened_target": false, "prompt_tokens": 6296, "completion_tokens": 3733, "sec": 78.79931807518005, "cost": 0.045200000000000004, "web_tools": [], "n_calls": 1 }, { "id": "T29", "target": "skill_resend_email", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "不支持。Outlook Skill 的 mail download / mail export-md 没有 --after/--before 参数，也不接受 ISO 时间；按日期只支持 “--days N”。\n\n正确做法（最近两天）：\n1) 先把最近两天的邮件拉到本地缓存\n- .venv/bin/python -m outlook_skill.cli mail download --days 2 --limit 500 --folder Inbox --folder Archive --format json\n- 说明：会把最近两天的收件箱/归档邮件下载成 .eml 并入库；已下载过的会跳过（幂等）。\n\n2) 再把本地缓存中过去两天的邮件导出为 Markdown\n- .venv/bin/python -m outlook_skill.cli mail export-md --days 2 --folder Inbox --folder Archive\n- 输出位置：data/mail/markdown/ 下，每封信一份带 YAML frontmatter 的 .md\n\n可选过滤：\n- 只导出某发件人：在第二步加 --from foo@bar.com\n- 只导出主题包含某串：加 --subject \"关键词\"\n\n注意事项：\n- export-md 只会导出“已经在本地缓存”的邮件，所以第一次务必先跑 download。\n- list-local 不是按时间排序，找“最近”请用 --days 或直接查 SQLite 的 internaldate 列，不要靠 list-local 的顺序。\n- 如果你要更精确的“48 小时”而不是“2 天”整数窗口，这个 CLI 没有 ISO 时间段过滤；实操上用 --days 3 兜底下载与导出，然后按导出 Markdown 的 frontmatter 里的 date 做二次筛选（脚本/grep/yq），删掉落在窗口外的文件即可。", "error": null, "opened": [ "skill_outlook" ], "requested": [ "skill_outlook" ], "opened_target": false, "prompt_tokens": 16095, "completion_tokens": 2786, "sec": 59.263664960861206, "cost": 0.04797875, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T30", "target": "skill_typefully_twitter", "model": "gpt-5", "condition": "index", "answer": "- 默认长度模式：长帖（Typefully long post）。像“把一篇文章分发到 X，只发一条帖子但不限制 280 字”这种场景，默认用长帖。建议在本地 .env 里设 TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true，这样 post count / draft / create 都按长帖规则校验与发布。\n\n- 显式切到短推（普通 280 字）：在该次命令上加 --no-long-post。\n 例子：\n - typefully-twitter post count --thread-file post.md --no-long-post\n - typefully-twitter post draft --thread-file post.md --no-long-post\n - typefully-twitter post create --text \"...\" --no-long-post\n\n补充：如果你的环境没把长帖设为默认，但这次要发长文，请在命令上显式加 --long-post。", "error": null, "opened": [ "skill_typefully_twitter" ], "requested": [ "skill_typefully_twitter" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 14853, "completion_tokens": 1062, "sec": 44.362008810043335, "cost": 0.02918625, "web_tools": [], "n_calls": 2 } ]