[ { "id": "T01", "target": "ai_session_search_archive", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "结论先说：\n- 不要直接用几周前的 file-list 文本。语义搜索时，file-list 同时充当“白名单”，漏掉的文件即使缓存里已有向量也不会被返回。\n- 只要你用的是“当前目录里现有文件生成的最新 file-list”，并且这些文件的向量已在缓存内，--no-refresh 查询不会漏结果；会漏的只有两类：file-list 里本就没列出的文件，或者新添的文件从未建立过向量。\n\n按这个做（可直接复制跑）：\n1) 先尝试命名实体检索（人名/项目名/标题/ID/日期），命中率通常更高\n- 按需限定来源目录；未知来源就全目录一起搜\n rg -i -n --glob '*.md' \\\n '关键词A|关键词B|可能的别名' \\\n contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/\n\n2) 语义搜索前，现时生成 file-list（不要复用老的 txt）\n- 全量\n FILELIST=\"$(mktemp)\"; trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ \\\n -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n- 只搜某来源（例：opencode）\n FILELIST=\"$(mktemp)\"; trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n rg --files contexts/ai_sessions/opencode/ -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n\n3) 运行语义搜索（只读查询，复用缓存，不隐式重建大索引）\n semantic-search query \\\n --file-list \"$FILELIST\" \\\n --cache-dir .knowledge_cache \\\n --query '你记得的大概内容' \\\n --top-k 10 \\\n --no-refresh\n\n避免漏检的要点：\n- 不要用过期的 file-list：那等于把新文件整体排除在候选外。\n- --no-refresh 只会用已有向量。若你的归档最近新增了会话、但还没做过向量化，这些新文件这次不会进入候选。解决办法有两个：\n - 要么先跑一遍你平时的“索引刷新”维护步骤，把新增文件向量化，再按上面步骤用 --no-refresh 查询；\n - 要么临时缩小来源范围（只搜老文件所在目录），确认老数据里能不能找回。\n- 如果你要找的会话晚于上次归档导出，先更新归档或做一次来源定向的临时导出，再生成新的 file-list 搜索。\n\n结果使用建议：\n- 命中后按来源和 session id 合并展示，附上标题/日期/来源和一小段原文摘录核对；不要用分数替代证据。\n- OpenCode 的深链只在前言区/frontmatter有合法 ses_… ID 时生成 opencode://session/；否则返回文件路径链接即可。", "error": null, "opened": [ "ai_session_search_archive" ], "requested": [ "ai_session_search_archive" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15205, "completion_tokens": 2137, "sec": 26.9261372089386, "cost": 0.040376249999999995, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T03", "target": "deployment_github_actions_koyeb", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "用 koyeb/action-git-deploy@v1 这步时，显式传入下面两个入参即可强制用 Dockerfile：\n\n- git-builder: \"docker\" ← 关键入参与值\n- git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\" ← 建议一并指定，避免路径误判\n\n示例（粘进去就能用）:\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\"\n git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"\n\n如果日志里仍出现 “Installing Python/Node …” 之类的 buildpack 迹象，检查是否确实在这个 Deploy 步骤里传了 git-builder: docker，且没有被别的工作流或控制台的 Autodeploy 覆盖触发。", "error": null, "opened": [ "deployment_github_actions_koyeb" ], "requested": [ "deployment_github_actions_koyeb" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15582, "completion_tokens": 822, "sec": 13.472055912017822, "cost": 0.0276975, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T04", "target": "mac_universal_clipboard", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "给你一条可直接粘贴进终端的一行命令，重置 Universal Clipboard 的偏好并重启所有相关后台进程（包含具体偏好文件路径和进程名）：\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说明与预期\n- 修改的偏好项位置与键：~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist 的 ClipboardSharingEnabled（先删再写 1）\n- 重启的后台进程：useractivityd、sharingd、pboard（由 launchd 会自动拉起）\n- 命令最后会打印上述进程，确认已重新上线\n\n执行后请立刻测试两种方向：\n- iPhone/iPad 复制 → Mac 粘贴\n- Mac 复制 → iPhone/iPad 粘贴\n\n若仍不行，再告知我；我会给你下一步（切换 Handoff、Safe Mode 等）最小干预排障步骤。", "error": null, "opened": [ "mac_universal_clipboard" ], "requested": [ "mac_universal_clipboard" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15183, "completion_tokens": 1546, "sec": 21.401158094406128, "cost": 0.034438750000000004, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T05", "target": "openreview", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "先别盲删缓存。403 多半是这两类原因：\n- 用了过期/被撤销的会话凭据（Authorization/JWT、Session/Cookie、Account-ID）\n- 触发了站点的反爬/指纹校验（请求头/CSRF 不匹配，或短时间内过多请求被临时冻结）\n\n最快的“立刻恢复”路径（不删浏览器登录态）\n1) 立刻停掉正在重试的脚本或定时任务，防止继续触发冻结。\n2) 用你现有的 `.env` 凭据先做本地校验（不发网）：\n - session-keeper status --env-target <你的.env> [--field AUTHORIZATION_FIELD]\n - 看 exp 是否已过期/将近过期；不过期但仍 403，多半是被撤销或 CSRF/指纹不匹配。\n3) 打开受管浏览器并确保页面真的已登录：\n - session-keeper login --site \n - 在这个窗口里手动打开站点首页或任一会触发 API 的页面（确保出现一次真实 API 请求）。\n4) 被动抓取新凭据并在写入前“在线验证”：\n - session-keeper capture --site \\\n --headers Authorization,Session,Account \\\n --verify-url https://<站点的只读验证端点>/me \\\n --env-target <你的.env> --apply --wait 40\n - verified_ok 为 true 才会覆盖写入；写前会自动备份 .env。\n5) 让你的脚本立即复用刷新后的 `.env` 重试单次请求；若成功，再恢复任务。\n\n如果 capture 的结果是 no_captured_headers\n- 说明浏览器窗口没登录或页面没发 API。请在那个窗口里刷新一次能拉数据的页面，再跑一次 capture。\n如果 capture 是 verification_failed\n- 说明抓到的值无效。请在浏览器窗口里退出并重新登录一次，再跑 capture。\n\n只在必须“清缓存再试”时，按这个最小破坏原则\n- 不要删浏览器 Profile（那是你的长期登录态）；先用上面的 refresher 流程。\n- 只移除“脚本侧”的临时状态，且先备份再移走：\n - 本地 cookie jar（脚本自建的 cookies.txt / cookies.pkl）\n - 常见位置：项目目录下的 .cookies/、tmp/、cache/ 或你代码里指定的路径\n - 做法（示例）：mv ./cache/cookies.txt ./cache/cookies.txt.bak-$(date +%Y%m%d_%H%M%S)\n - 你脚本生成的 requests/浏览器指纹缓存（若有专用 cache 目录）\n - 只移动你的应用私有 cache 目录，不要动系统级 ~/.local/share/ 或浏览器 profile\n - .env 里明显失效的字段如果你不想等 refresher，也可以先注释掉，再按上面的 capture --apply 写回新值\n\n仍然 403 的即刻排查要点\n- 对齐浏览器请求头：把 User-Agent/Accept/Accept-Language/Origin/Referer 以及站点要求的 X-CSRF-* 头，按浏览器里成功请求的值补齐到脚本请求里。很多 WAF 对这些非常敏感。\n- CSRF 配对：若站点需要 CSRF，必须保证“CSRF 头 + 对应 Cookie”同时来自同一次 capture。\n- 冷静期/换出口：若是风控冻结，通常 10–30 分钟会自动解除；着急可更换出口 IP 后再试，但仍需使用上面刚刷新、且与该指纹匹配的请求头。\n\n你只需要执行的最少命令（占位请替换）\n- session-keeper status --env-target ./env/prod.env\n- session-keeper login --site mysite\n- 在打开的浏览器窗口里刷新能触发 API 的页面一次\n- session-keeper capture --site mysite \\\n --headers Authorization,Session,Account \\\n --verify-url https://api.mysite.com/me \\\n --env-target ./env/prod.env --apply --wait 40\n\n这样通常可在几分钟内恢复，不必清空浏览器登录态。", "error": null, "opened": [ "skill_session_keeper" ], "requested": [ "skill_session_keeper" ], "opened_target": false, "prompt_tokens": 16206, "completion_tokens": 4073, "sec": 42.99560737609863, "cost": 0.0609875, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T08", "target": "workflow_parallel_subagents", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "不可以。subagent_type 必须是已注册的 agent 名，不接受“provider/model”这种原始模型串。要用 DeepSeek V4 Pro，有两种做法：\n\n做法 A：用现成 agent\n- 直接用已内置或你们项目里已有的：\n - writer_deepseek（DeepSeek Pro 中文写作/润色）\n - ollama_deepseek_pro（走 Ollama Cloud，zero‑data‑retention）\n- 在并行里就写 subagent_type: writer_deepseek 或 ollama_deepseek_pro 即可。\n\n做法 B：自己包一层 agent（推荐最稳）\n目的：给 deepseek/deepseek-v4-pro 起一个 agent 名，比如 deepseek_pro，然后并行时用这个名。\n\n步骤\n1) 选个名字，例如 deepseek_pro。\n2) 在以下任一位置新增/修改配置，仿照你现有 agent 的写法添加一条：\n - 项目根 opencode.json\n - 或 ~/.config/opencode/opencode.json\n - 或 .opencode/agents/ 里基于样例复制一份（如已有 .md/.json 模板，照抄改模型）\n3) 按你们的路由插件把 provider/model 写对（参考两种常见路由）：\n - 走 OpenRouter 路线（模型名就是 deepseek/deepseek-v4-pro）\n {\n \"agents\": {\n \"deepseek_pro\": {\n \"provider\": \"openrouter\",\n \"model\": \"deepseek/deepseek-v4-pro\"\n }\n }\n }\n - 走 DeepSeek 官方 SDK/直连\n {\n \"agents\": {\n \"deepseek_pro\": {\n \"provider\": \"deepseek\",\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\"\n }\n }\n }\n 提示：字段名以你当前 OpenCode 版本为准。有的版本是 provider/model，有的是 route.provider/route.model。最保险的方式是“照抄一个已有可用 agent，改成目标模型”。\n4) 保存后，用这个 agent 名跑一次单任务自测，避免并行里才发现 Unknown agent type：\n - 单次调用里设 subagent_type: \"deepseek_pro\"\n - 若仍报 Unknown agent type，说明没读到配置或字段名不匹配；对照一个已生效的 agent 改成同款结构。\n5) 并行时这样用（要在同一条 assistant 消息里并发发起）：\n multi_tool_use.parallel → 多个 functions.task\n 每个 task.parameters 里设置：\n - subagent_type: \"deepseek_pro\"\n - prompt: 写清负责范围、输出文件路径和语言要求（例如“LANGUAGE: 用中文思考与输出”）\n - description: 简述任务\n 注意：不要用旧的 category 或 run_in_background。\n\n额外建议\n- 如果你关注隐私/零数据留存，优先考虑 ollama_deepseek_pro（已封装好，直接用）。\n- 不要强行给 agent 配 temperature: 0，除非你确知该模型需要固定采样；默认让后端用其推荐值更稳。\n- subagent 的 prompt 里显式声明语言，避免模型回退英文。\n\n总结\n- subagent_type 不能直接写“deepseek/deepseek-v4-pro”。\n- 要么用现成封装的 writer_deepseek/ollama_deepseek_pro，要么按上面步骤在 opencode.json 或 .opencode/agents 下注册一个 deepseek_pro（映射到 deepseek/deepseek-v4-pro），然后在并行调用里用这个 agent 名。", "error": null, "opened": [ "workflow_parallel_subagents" ], "requested": [ "workflow_parallel_subagents" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 19150, "completion_tokens": 2954, "sec": 32.268481969833374, "cost": 0.0534775, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T09", "target": "codex_cli", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "结论（可直接照抄）\n- 在 Codex 的配置文件里加入一行（顶层、非表内）：\n web_search = \"disabled\"\n\n放哪里、在什么层级\n- 放在被本次运行加载的配置文件的“顶层”（不属于任何 [section] 表），并且要写在所有 [xxx] 表头之前。TOML 会把“裸 key”绑定到当前表，放到表后面就会变成属于那个表，Codex 读不到。\n- 放置位置任选其一：\n - 全局：$CODEX_HOME/config.toml\n - 或者本次使用的 profile 配置文件（profile 会覆盖全局 config）\n\n取值说明\n- 必须是字符串单元值：\"disabled\"\n- 不能用布尔或其它写法：false、on、off、enabled 都会被拒绝（解析错误）。\n\n临时覆盖（可选）\n- 也可以在命令行本次运行临时关闭：\n codex exec ... -c web_search=\"disabled\" ...\n\n常见踩坑自检\n- 确认没有把 web_search = \"disabled\" 放进任何 [section]（如 [tools]）下面。\n- 如果同时有全局 config 和 profile，确保 profile 里没有再次设置 web_search 覆盖你的关闭。", "error": null, "opened": [ "codex_cli" ], "requested": [ "codex_cli" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 16148, "completion_tokens": 1541, "sec": 19.1155002117157, "cost": 0.035595, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T10", "target": "ai_session_profanity_rate", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "结论先说：\n- 不要在同一次 prepare 里同时喂“同一来源的 Markdown 归档”和“它对应的原始会话库”。这样会把同一条消息算两遍，统计会重复。\n- 想“更全”，有两种安全做法：要么全用原始库；要么全用归档。二选一跑一遍即可。\n\n为什么不能混喂\n- 归档是从原始库导出来的，二者对同一条消息存在重叠。即使分类缓存会命中（不重复发请求），结果汇总时还是会把两份记录都计入，导致双计。\n\n推荐做法（按你的需求二选一）\n- 原始库优先（推荐）：时间戳与每条消息的模型归属更准确。\n ai-session-profanity-rate prepare \\\n --days 30 \\\n --source <你的本地来源之一，例如 opencode/claude-code/codex/antigravity> \\\n --timezone Asia/Shanghai \\\n --classifier-profile reasoning_gpt \\\n --output tmp/profanity_runs/-30d-native\n ai-session-profanity-rate ingest --run-dir tmp/profanity_runs/-30d-native\n ai-session-profanity-rate visualize --input tmp/profanity_runs/-30d-native/results.json\n\n- 便携性优先（只用归档）：\n ai-session-profanity-rate prepare \\\n --days 30 \\\n --source archive \\\n --archive-dir ~/.local/share/ai-session-export \\\n --timezone Asia/Shanghai \\\n --classifier-profile reasoning_gpt \\\n --output tmp/profanity_runs/-30d-archive\n ai-session-profanity-rate ingest --run-dir tmp/profanity_runs/-30d-archive\n ai-session-profanity-rate visualize --input tmp/profanity_runs/-30d-archive/results.json\n\n如果确实存在“有些来源只有归档、有些只有原始库”的混合场景\n- 不要同一次 prepare 混喂。改为分两次独立跑：\n - Run A：只选你还保留的原始库来源\n - Run B：只选归档，但要确保归档里已剔除了 Run A 覆盖到的来源/会话（否则仍会双计）。最稳妥的是重新导一份只含“原始库里没有的来源”的归档，或在导出工具里按来源/目录做过滤。\n- 合并口径：读两个 run 的 summary.json，按总消息数与总脏话单位数做加总，再重算总体发生率与每百消息单位数。不要简单拼接两份 results.json 以免潜在重复。\n\n常见坑提醒\n- 同一窗口内“归档+对应原始库”混跑必然重复计数。\n- 缺少逐条模型元数据时，只有在你明确确认该来源整窗只用过同一模型时，才加 --assume-source-model SOURCE=MODEL；否则留空为 Unknown，不要猜。\n- --output 请选择工作区的 tmp/ 路径，避免写到默认的家目录 runs 下导致权限/阻塞提示。\n\n需要的话告诉我你具体有哪些本地来源与归档范围，我给你写出不重叠的最小命令集。", "error": null, "opened": [ "ai_session_profanity_rate" ], "requested": [ "ai_session_profanity_rate" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15517, "completion_tokens": 3668, "sec": 37.295965909957886, "cost": 0.056076249999999994, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T11", "target": "apple_photos", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "结论先说：\n- 可以一次性删完 120 对（≈最多两三百个文件）——技术上没硬性上限，移动到废纸篓足以承受。\n- 更稳妥的做法是分批：每批 40–60 对；如果库在外置盘/网盘，建议降到 20–30 对，避免 Finder/IO 卡顿。\n- 授权可复用：之前给终端/脚本的文件访问或 Full Disk Access 会被系统记住，不用每批重新授权，只要用同一终端/同一路径脚本执行。\n- 不确定的可以重试：把不确定的行保持 user_action=pending，本批不会处理；之后改成 trash 再跑一轮即可。中断/失败的批次可以按相同参数重跑，已进废纸篓的文件会因路径不存在而被自动跳过。建议保留一份 apply 日志做断点续跑。\n\n可照做的流程（安全版）：\n1) 审核：在 music_library_dedup_review.html/CSV 里，只把确认的重复行标记为 user_action=trash；不确定的留作 pending。\n2) 先小批试跑：挑 20–30 对先做一批，确认都进了废纸篓且无误。\n3) 正式分批：按每批 40–60 对推进，批与批之间抽查 2–3 个 cluster。\n4) 复用授权：全程用同一终端会话/同一脚本路径执行，系统会记住授权，不必重复确认。\n5) 需要重试/补删：把新增确认的对改成 user_action=trash，再执行同一“apply”过程即可；保持一份 JSONL 文本日志（full_path、cluster_id、时间戳、结果），下次运行时先读日志跳过已处理文件，实现可重复、可回滚。\n\n如果你坚持一把过：可以直接对 120 对执行一次 apply，但请务必确保：\n- 每个 cluster 只有一个 is_canonical=true；\n- 目标行都已是 user_action=trash；\n- 执行前先 dry-run 列表；执行后立即抽查废纸篓与随机 3–5 个 cluster 的剩余文件。", "error": null, "opened": [ "music_library_dedup" ], "requested": [ "music_library_dedup" ], "opened_target": false, "prompt_tokens": 15493, "completion_tokens": 4519, "sec": 44.4952929019928, "cost": 0.06455625, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T12", "target": "asr", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "不行。这个本地转写工具对“单个文件”有硬限制：单文件长度超过 7200 秒（2 小时）会在预检查阶段直接拒绝，模型都不会加载。你这段约 2 小时 10 分钟（≈7800 秒）会被当场拦截，报错后退出。\n\n可行做法：把音频切成多段（每段 < 7200 秒）\n- 工具支持把多文件当一批跑，“多段加起来很长”不算违规，只有“单个文件 >7200s”才会被拒。\n- 代价和注意：\n - 每段会独立做说话人分离，分段之间的“说话人字母标”不会延续；后续需要在编辑阶段把相同说话人统一命名。\n - 如果担心边界截断丢字，可以让分段之间重叠 1–2 秒，之后在编辑或合并时手动去重。\n\n用 ffmpeg 快速无重编码分段（推荐）\n- 固定时长分段（每段 59 分钟，稳妥低于 7200 秒）：\n - mkdir -p parts\n - ffmpeg -i input.m4a -f segment -segment_time 3540 -c copy parts/part_%03d.m4a\n- 或者手动三段（示例：60+60+10 分钟）：\n - mkdir -p parts\n - ffmpeg -ss 0 -i input.m4a -t 3600 -c copy parts/part_001.m4a\n - ffmpeg -ss 3600 -i input.m4a -t 3600 -c copy parts/part_002.m4a\n - ffmpeg -ss 7200 -i input.m4a -c copy parts/part_003.m4a\n提示：确保文件名按 001、002… 排序，便于后续处理与合并阅读。\n\n分段后如何跑转写（最简路径）\n- 按分段逐个跑即可（举例，统一放到 work 目录）：\n - .venv/bin/asr-skill diarize --input parts/part_001.m4a --work-dir work\n - .venv/bin/asr-skill align --input parts/part_001.m4a --work-dir work\n - 对每个 part 重复上面两步\n- 每个分段都会产出两份 CSV：\n - transcript.raw.csv（speaker, content）\n - transcript.timed.csv（start, end, speaker, content）\n- 若只需要原始逐条带时间戳的文本，按文件顺序把各段的 transcript.timed.csv 依次拼接即可。\n- 若需要统一说话人姓名并导出一份总稿，可在编辑阶段用 name_map 把每段中的相同说话人映射到同一名字，然后再导出合并稿。注意：说话人字母不会跨分段延续，必须用映射统一。", "error": null, "opened": [ "asr" ], "requested": [ "asr" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 16153, "completion_tokens": 5198, "sec": 49.12781596183777, "cost": 0.07217125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T13", "target": "ct_education", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "不行。--video-file / --rendered-video-file 只接受“工作区内的相对路径”，不给绝对路径。给绝对路径（/tmp/xxx.mp4）、路径穿越（../xxx.mp4）、符号链接、非 .mp4 或不存在文件都会在启动时报 E_VIDEO_FILE。\n\n正确做法\n1) 把要播的 MP4 放到已完成的 workspace 目录里（必须是普通文件，非 symlink）。\n- 例如你的 workspace 是 /data/ws-case-01：\n cp /tmp/my-cut.mp4 /data/ws-case-01/demo.mp4\n\n2) 用相对文件名启动服务：\n- 只放一个“导览/演示”视频：\n ct-edu serve --workspace /data/ws-case-01 --port 8787 --video-file demo.mp4\n- 同时提供“演示”和“渲染成片”（例如离线 Blender 产物，复制后命名为 film.mp4）：\n ct-edu serve --workspace /data/ws-case-01 --video-file demo.mp4 --rendered-video-file film.mp4\n\n要点\n- 文件必须位于 workspace 根目录或其子目录，传参时用相对路径（如 demo.mp4 或 videos/film.mp4）。\n- 不支持通过 HTTP 动态切换其他文件；只能用启动时指定的那两个固定端点。\n- 若你用 render-video 生成的默认 tour.mp4 已在 workspace 里，直接：\n ct-edu serve --workspace /data/ws-case-01 --video-file tour.mp4\n\n这样打开 http://127.0.0.1:8787 后，点击“Watch the tour”即可播放。", "error": null, "opened": [ "ct_education" ], "requested": [ "ct_education" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 20644, "completion_tokens": 1234, "sec": 18.635456085205078, "cost": 0.038145, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T16", "target": "skill_google_maps_routing", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "结论（可直接照做）\n- 只填一个时间参数：--departure-time 或 --arrival-time 二选一，必须且仅能提供一个。两者同时给会报错。\n- “现在出发”用法：把 --departure-time 设为 now（推荐）。示例：\n - scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --departure-time now --format json\n- 近当前时刻的 ISO 时间戳不推荐：Google Routes 常会因“不足够未来”而拒绝，报 Timestamp must be set to a future time。要么用 now，要么给一个明确在未来、带时区的时间戳（建议至少比当前晚几分钟）。\n - 示例（到达时间反推出发）：scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --arrival-time 2026-10-13T17:00:00+08:00 --format json\n - 示例（出发时间显式给未来）：scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --departure-time 2026-10-13T10:35:00+08:00 --format json\n\n补充要点\n- --departure-time 支持 now 或带时区的 ISO 8601（必须是未来时刻）。\n- 需要“按到达时间倒推出发”的场景，用 --arrival-time，并确保时间戳带时区。输出会给出 leave_by_time。", "error": null, "opened": [ "skill_google_maps_routing" ], "requested": [ "skill_google_maps_routing" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15377, "completion_tokens": 1205, "sec": 11.873415231704712, "cost": 0.03127125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T18", "target": "ecg_plot", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "不会自动裁掉。只要有任意采样点落在 30 秒以后，工具会拒绝出图（PNG 不写），但仍会写一份完整性报告 JSON，里面会标明失败原因和测量范围。\n\n你要出图，请先把数据裁到 0–30 秒，再跑一次。可选做法：\n\n- 最稳妥：重新导出一份 0–30 秒窗口的 JSON（推荐）\n - 如果有导出参数能限定时间窗口，直接用 0–30 秒导出；这样元数据会天然一致（truncated=false，voltage_status=complete）。\n\n- 本地裁剪已有 JSON（不改原件，另存新文件）\n 1) 用采样率切片前 30 秒的点数（N = floor(30 * sampling_frequency_hz)），把所有与电压同长度的数组等长切片到前 N 个。\n 2) 更新元数据字段，让它与新长度一致：\n - voltage_count、returned_points、number_of_voltage_measurements 都设为 N\n - truncated=false\n - voltage_status=complete\n - voltage_unit 保持 V\n - 确认时间严格递增、步长为 1/fs，且最大时间不超过 30\n 3) 另存为一个新路径，比如 data/exports/xxx_0_30s.json\n\n示例裁剪脚本（两种常见结构，择一使用）：\n- 若你的 JSON 里是并行数组 time_s 和 voltage_v：\n - Python 思路：读取 JSON → fs=d['sampling_frequency_hz'] → N=int(30*fs) → d['time_s']=d['time_s'][:N]；d['voltage_v']=d['voltage_v'][:N] → 同步更新计数字段 → 写出新文件。\n- 若是样本列表 samples=[{t:…, v:…}, …]：\n - Python 思路：fs=d['sampling_frequency_hz'] → 用切片 samples=samples[:N] 或按条件过滤 [s for s in samples if 0<=s['t']<=30]（再确保等间隔）→ 更新计数字段 → 写出新文件。\n\n裁好后再跑绘图命令（注意输出路径必须是新的，不会覆盖已存在文件）：\n- cd adhoc_jobs/health_quantification\n- 若还没装绘图依赖：uv pip install --python .venv/bin/python -e '.[plot]'\n- .venv/bin/python -m health_quantification.ecg_plot \\\n --input data/exports/your_ecg_0_30s.json \\\n --output data/exports/your_ecg_0_30s.png \\\n --integrity-output data/exports/your_ecg_0_30s_integrity.json\n\n如果仍失败，先打开 integrity JSON，看是哪一条核对未通过（常见是时间不等步或元数据计数未同步），按提示修正再重试。需要的话把字段结构贴给我，我给你写一段对口的裁剪脚本。", "error": null, "opened": [ "ecg_plot" ], "requested": [ "ecg_plot" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 14982, "completion_tokens": 2317, "sec": 26.146428108215332, "cost": 0.041897500000000004, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T21", "target": "skill_open_router_data_scraper", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "要用带发布日期的“canonical slug”（也叫 variant_permaslug），不是短标识。这个 ID 一般以 8 位日期结尾，比如：\n- anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620\n- openai/gpt-4o-2024-05-13\n- openai/gpt-4o-mini-2024-07-18\n\n短标识（如 anthropic/claude-3.5-sonnet 或 openai/gpt-4o）传给 model-activity 会返回空数组，这是已知坑。\n\n可操作做法\n1) 先把短标识解析成 canonical slug\n- 调用排名端点拿当天的模型清单与映射：\n curl -s 'https://openrouter.ai/api/stats/rankings/models?view=day' \\\n -H 'Referer: https://openrouter.ai/'\n- 在返回里找到你模型对应项，读取 variant_permaslug（或 canonical_slug）字段。例：把 anthropic/claude-3.5-sonnet 映射到 anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620。\n\n2) 用 canonical slug 调 model-activity\n curl -s 'https://openrouter.ai/api/stats/model-activity?model=anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620&view=day' \\\n -H 'Referer: https://openrouter.ai/'\n\n注意\n- 必须带 Referer: https://openrouter.ai/ 头。\n- 不要用 “latest” 之类别名；要用带日期的 canonical 形式。\n- rankings/models?view=day 的列表通常包含你需要的 canonical/variant_permaslug；用它做一次解析后再打 model-activity 就不会返回空。", "error": null, "opened": [ "skill_open_router_data_scraper" ], "requested": [ "skill_open_router_data_scraper" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 15449, "completion_tokens": 1899, "sec": 15.977640867233276, "cost": 0.03830125, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T23", "target": "video-scoring-audio", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "结论先说：\n- 是测法问题。先用 ffmpeg 把双声道强行下混成单声道（-ac 1）再测峰值，会把两声道的相关成分“叠高”（常见情形≈+3 dB），本来不削波的立体声会被你的人为下混测出削波。\n- 正确做法是：峰值和削波判定永远在“原始声道上”测，不做下混；需要单声道只在做包络/频谱这类分析或输出交付版时再处理。\n\n怎么测（可直接照做）：\n1) 不下混，测立体声的真峰值（true peak）和综合响度\n- 命令：ffmpeg -i input.wav -filter:a ebur128=peak=true -f null -\n- 看最后汇总的两项：\n - Integrated loudness (I，单位 LUFS)\n - True Peak (TP，单位 dBTP，<= 0 表示未越 0 dBFS；交付常见门槛是 ≤ -1 dBTP 或 ≤ -2 dBTP)\n- 这一步既能给你“真峰值”（含插值过采样后的过零点峰值），又能给综合响度，独立可信。\n\n2) 再做一次“样本峰值（sample peak）”的交叉验证（同样不下混）\n- 用 Python+ffmpeg 解码为 float32，不变更声道，取全通道绝对值的最大值；应严格 < 1.0 才无样本削波。\n- 步骤（伪代码/思路，十来行即可）：\n - 用 ffprobe 取声道数 C\n - 用 ffmpeg 解出原始 PCM float32（不改声道，不加 -ac 1）\n - reshape 成 [N, C]，计算 max(abs(x)) 跨所有通道\n- 预期：若 ebur128 的 TP ≤ 0 dBTP，样本峰值的最大值也应 < 1.0；若 TP > 0 而样本峰值 < 1.0，则说明存在“插值超采样的真峰超限”（常见于高频瞬态），以 TP 结论为准。\n\n3) 复现实验，证明是 -ac 1 造成的“假阳性”\n- 先在原文件上跑第 1 步与第 2 步，记录 TP 和样本峰值。\n- 再对同一文件做一次“错误的预下混”，命令：ffmpeg -i input.wav -ac 1 -f wav - | ffmpeg -i - -filter:a ebur128=peak=true -f null -\n- 你会看到 TP 明显抬高（相关立体声素材里常≈+3 dB），甚至 > 0 dBTP，被报告成削波；这就是你遇到的现象。\n\n正确的工作流建议：\n- 峰值/削波判断：永远在原始多声道文件上测；用 ebur128=peak=true 作权威基准，再用“样本峰值”做二次确认。\n- 包络/结构分析（例如每 0.5 s RMS 曲线、谱心）：可以先把通道做纯平均得到分析用单声道，但“峰值结论”一律来自上一步的多声道测量，不能用这个下混结果判定削波。\n- 如果确实需要“制作单声道交付版”，请用安全下混矩阵并预留余量，再测一次：\n - 安全下混示例：ffmpeg -i input.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR,volume=-1dB\" mono.wav\n - 然后仍用 ebur128=peak=true 复测 mono.wav 的 TP，确保仍 ≤ 目标上限（如 -1 dBTP）。\n\n判定标准（可做交付门槛）：\n- 立体声母带：I ≈ -16 LUFS（或你的目标），TP ≤ -1 dBTP（更稳妥 ≤ -2 dBTP），样本峰值 max(abs)) < 1.0。\n- 如再做单声道版本：对 mono 文件重复上述测量，保持同样门槛。\n\n要点回顾：\n- “-ac 1 再测峰值”是常见坑，会把相关成分抬高，导致假削波结论。\n- 先测原始多声道的 TP 和样本峰；只把单声道用于分析或最终交付版本，再单独复测它的 TP。", "error": null, "opened": [ "video-scoring-audio" ], "requested": [ "video-scoring-audio" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 19393, "completion_tokens": 7243, "sec": 66.26546621322632, "cost": 0.09667125000000001, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T24", "target": "speaker_notes", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "有硬性上限。\n- 硬性上限：普通口播句子不要超过 22 个词。\n- 建议范围：常规句控制在 12–20 个词最舒服、最好读。\n\n实操小贴士\n- 一口气法：自己朗读；凡是需要中途换气的句子，就拆。\n- 拆句规则：单句只承载一个主干信息 + 一个从句；出现“条件 + 例外 + 结果”这类三段套，就分成两句。\n- 节奏搭配：偶尔穿插 5–9 词的短句提神，但避免连续长句或一排短句。\n- 快速体检：用字词统计找出 >22 词的句子，优先把从句改为并列句或独立句，删冗余连接词，再检查朗读感受。", "error": null, "opened": [ "speaker_notes" ], "requested": [ "speaker_notes" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 17149, "completion_tokens": 2282, "sec": 22.046242713928223, "cost": 0.04425625, "web_tools": [], "n_calls": 2 }, { "id": "T28", "target": "skill_process_launcher", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "看起来你的调度服务对“同一条定时任务”的判定带有唯一性约束（通常由 name/ID、去重键或目标+时间组合索引决定），所以同一时刻提交的两条在服务器视角是“重复”，于是 409/冲突。下面给两类场景的可执行做法。\n\n一、让两条同时保留（同一时间并行跑）\n- 换唯一标识（最通用，必奏效）\n - 使用不同的 schedule 名称/ID（如果是 PUT /schedules/{id} 路径型 ID，就用两个不同的 id）。\n - 如果服务用幂等键去重（如 Idempotency-Key 头），给两次创建请求用不同的键。\n - 如果有去重/并发键字段（dedupKey/concurrencyKey），为两条赋不同值。\n - 示例（按你平台的字段名替换）：\n - 第一条：\n curl -X POST https://api.example.com/schedules \\\n -H 'Idempotency-Key: 9c8c…-A' \\\n -d '{\"name\":\"report-v1\",\"cron\":\"0 3 * * *\",\"target\":{\"url\":\"/jobs/report\",\"args\":[\"v1\"]}}'\n - 第二条：\n curl -X POST https://api.example.com/schedules \\\n -H 'Idempotency-Key: 9c8c…-B' \\\n -d '{\"name\":\"report-v2\",\"cron\":\"0 3 * * *\",\"target\":{\"url\":\"/jobs/report\",\"args\":[\"v2\"]}}'\n- 如平台有并发策略/重叠控制，开启允许重叠\n - 将并发策略设为 Allow/allowOverlap=true（有的叫 concurrencyPolicy: Allow）。\n - 注意：这只解决“运行是否允许重叠”，不替代上面的“名字/键必须不同”。\n\n二、用新的替换掉旧的（只保留一条，名字不变）\n不同平台支持的替换方式略有差异，选择你平台支持的一种：\n\n- 覆盖式更新（推荐）\n - 对同名/同 ID 的资源做 PUT/Update，而不是再次 POST：\n curl -X PUT https://api.example.com/schedules/{name} \\\n -H 'If-Match: <当前ETag，可选，避免竞态>' \\\n -d '{…新的 cron/target 配置…}'\n - 成功后确认下次触发时间已按新配置更新。\n\n- 创建时即声明覆盖\n - 有的平台支持 create-with-replace：\n curl -X POST 'https://api.example.com/schedules?replace=true' \\\n -d '{\"name\":\"report\",\"cron\":\"0 3 * * *\",…}'\n - 或在请求体放 overwrite/replaceExisting: true 字段。\n\n- 删除后再创建（通用兜底）\n - 1) 删除旧的：\n curl -X DELETE https://api.example.com/schedules/{name}\n - 2) 轮询确认删除完成（GET 返回 404 或状态为 deleted）：\n until curl -sf https://api.example.com/schedules/{name} >/dev/null; do sleep 1; done\n - 3) 重新创建同名新任务（POST）。\n - 为避免切换瞬间的重跑或漏跑，可在新任务上设置 startAt 为当前时间稍后 1–2 分钟，或先将旧任务设为暂停/失效再创建新的。\n\n三、避免再次冲突/跑重的小贴士\n- 幂等键使用原则：要“重试同一创建不生成副本”时，用同一个 Idempotency-Key；要“并行保留两条独立任务”时，务必更换为不同键。\n- 如果两条任务会操作同一资源，为防止业务层副作用重复，给下游执行端也传入不同的业务去重键（如 jobRunId），或者在工作器端实现幂等写入/获取分布式锁。\n- 修改或替换时，优先使用 If-Match/版本号等乐观并发控制，避免你和别的变更互相覆盖。\n- 修改生效时间：切换当天，考虑给新任务设置生效时间（effectiveAt/startAt），并确认旧任务的 nextRun 已被取消/更新。\n\n如果你告诉我所用的平台或 API 形态（例如是否有 name 路径、是否支持 replace=true/overwrite、是否有 Idempotency-Key），我可以给出精确到字段名的请求示例。", "error": null, "opened": [], "requested": [], "opened_target": false, "prompt_tokens": 7100, "completion_tokens": 3454, "sec": 30.17328405380249, "cost": 0.043415, "web_tools": [], "n_calls": 1 }, { "id": "T29", "target": "skill_resend_email", "model": "gpt-5", "condition": "index_fixed", "answer": "不可以。received list/export-all-md 的 --after/--before 是分页游标（UUID），不是时间过滤器。传 ISO 时间会被 Resend API 判为无效。\n\n按“最近两天”筛选的正确做法有两种，推荐其一即可：\n\n方案 A（先批量导出，再按 frontmatter 里的 created_at 本地过滤）\n1) 配置自检\n- op run --env-file=.env -- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli doctor config --format json\n\n2) 先多导一页 Markdown（覆盖最近两天的量，按你邮箱活跃度调大 --limit，比如 200）\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\n3) 在本地按 created_at 过滤为“最近两天”\n- macOS 取 UTC 起点时间：\n - START=$(date -u -v-2d +%FT%TZ)\n- Linux 取 UTC 起点时间：\n - START=$(date -u -d '2 days ago' +%FT%TZ)\n\n用一个小脚本筛选 frontmatter：\n- python3 - <<'PY'\nimport sys, os, shutil, datetime, pathlib, re, yaml\nfrom datetime import timezone, timedelta\n\nsrc = \"data/received/markdown\"\ndst = \"data/received/markdown_last2d\"\nos.makedirs(dst, exist_ok=True)\n\nstart = os.environ.get(\"START\")\nif not start:\n print(\"ERROR: env START not set (ISO 8601, e.g. 2026-10-11T00:00:00Z)\", file=sys.stderr); sys.exit(1)\nstart_dt = datetime.datetime.fromisoformat(start.replace(\"Z\", \"+00:00\"))\n\nfor p in pathlib.Path(src).glob(\"*.md\"):\n with open(p, \"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n txt = f.read()\n # 提取 YAML frontmatter\n if not txt.startswith(\"---\"):\n continue\n fm_end = txt.find(\"\\n---\", 3)\n if fm_end == -1:\n continue\n fm = txt[3:fm_end]\n try:\n meta = yaml.safe_load(fm) or {}\n except Exception:\n continue\n ct = meta.get(\"created_at\")\n if not ct:\n continue\n ct_dt = datetime.datetime.fromisoformat(ct.replace(\"Z\", \"+00:00\"))\n if ct_dt >= start_dt:\n shutil.copy2(p, os.path.join(dst, p.name))\nprint(\"Done. Filtered files in:\", dst)\nPY\n\n说明：\n- created_at 一般是 ISO8601（含 Z/时区），用 UTC 比较最稳。\n- 如果发现导出的最早一封仍然新于两天前，说明 --limit 太小，增大 --limit 重跑第 2 步。\n\n方案 B（精确只导出时间窗内：先列 JSON，再按时间筛选 ID，逐封导出）\n1) 列最近一页 JSON（放大 --limit 覆盖两天）：\n- .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received list --limit 200 --format json > /tmp/received.json\n\n2) 设定两天起点（同上 START）\n- macOS：START=$(date -u -v-2d +%FT%TZ)\n- Linux：START=$(date -u -d '2 days ago' +%FT%TZ)\n\n3) 过滤出两天内的邮件 ID 并导出 Markdown：\n- jq -r --arg start \"$START\" '.data[] | select(.created_at >= $start) | .id' /tmp/received.json \\\n | xargs -I {} .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-md {} \\\n --output-dir data/received/markdown_last2d --format json\n\n要点与陷阱\n- --after/--before 不能用时间，只能当分页游标（UUID）。\n- 用 UTC 统一比较（created_at 通常是 UTC），字符串比较在标准化为 UTC 后等价于时间比较。\n- 邮件量大就把 --limit 调更大，直到覆盖到你的时间下界。", "error": null, "opened": [ "skill_resend_email" ], "requested": [ "skill_resend_email" ], "opened_target": true, "prompt_tokens": 16156, "completion_tokens": 2507, "sec": 20.83882761001587, "cost": 0.045265, "web_tools": [], "n_calls": 2 } ]