[
 {
  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不建议。语义搜索的 file-list 本身就是“候选白名单”。几周前导出的 txt 里没列到的文件，就算缓存里早有向量也绝不会被返回。所以每次查询都要在当前归档范围内现扫一份最新 file-list。\n\n怎么做（直接照抄跑）：\n- 可选先用词法检索排查记得的人名/项目名/标题\n  rg -i -n --glob '*.md' '你记得的关键词|别名' \\\n    contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/\n\n- 生成当下最新的 file-list\n  FILELIST=\"$(mktemp)\"; trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n  rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ \\\n    -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n\n- 跑语义检索（快路径，完全走缓存，不重建）\n  semantic-search query \\\n    --file-list \"$FILELIST\" \\\n    --cache-dir .knowledge_cache \\\n    --query '你记得的大概表述' \\\n    --top-k 10 \\\n    --no-refresh\n\n关于“缓存里已经有向量会不会漏结果”：\n- file-list 没列到的文件：一定漏，不管缓存有没有向量。\n- file-list 列到了的文件：\n  - 用 --no-refresh 时会直接用缓存向量，不会因为“已有向量”而漏，但如果文件改过而缓存未更新，匹配可能变差（用的是旧语义）。\n  - 需要确保不漏新文件或确保最新语义时，本次去掉 --no-refresh 让它按需补齐/更新向量（会更慢、会写缓存）；或在查询前做一次独立的索引刷新维护（推荐团队固定频率做）。\n\n补充建议：\n- 知道来源目录时只扫该目录，能提速也降噪。\n- 确认归档已同步到最新（比对导出/同步日志），否则先更新归档再搜。",
  "error": null,
  "opened": [
   "ai_session_search_archive"
  ],
  "requested": [
   "ai_session_search_archive"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 13597,
  "completion_tokens": 2624,
  "sec": 33.247992753982544,
  "cost": 0.043236250000000004,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T02",
  "target": "compressor",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "放在 -monitor 后面，紧跟着写。\n\n正确写法（一次性取数）：\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" -monitor -format json -batchid \"<batch_id>\" -once\n\n连续轮询示例：\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" -monitor -format json -batchid \"<batch_id>\" -query 5 -timeout 600\n\n注意：\n- 监控模式用 -format json，且必须紧跟在 -monitor 后；把它放到命令末尾常会报 “Invalid parameter: -format”。\n- 提交批次时才用 -outputformat json（与 -monitor 不同）。",
  "error": null,
  "opened": [
   "compressor"
  ],
  "requested": [
   "compressor"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 15106,
  "completion_tokens": 1018,
  "sec": 17.06552004814148,
  "cost": 0.0290625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "填 koyeb/action-git-deploy@v1 的 with 入参：\n\n- 必填\n  - git-builder: docker\n- 建议同时显式指定\n  - git-docker-dockerfile: Dockerfile  # 若 Dockerfile 不在仓库根，可改成相对路径\n\n最小示例：\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\n    git-docker-dockerfile: Dockerfile\n\n只要把 git-builder 设为 docker，Koyeb 就不会再按语言检测走 buildpack。",
  "error": null,
  "opened": [
   "deployment_github_actions_koyeb"
  ],
  "requested": [
   "deployment_github_actions_koyeb"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 13974,
  "completion_tokens": 765,
  "sec": 15.851002216339111,
  "cost": 0.0251175,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "可以。这个一条命令会重置并启用 Universal Clipboard 偏好，然后重启相关进程：\n\n- 偏好项位置与键：~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist 中的 ClipboardSharingEnabled\n- 需要重启的后台进程：useractivityd、sharingd、pboard\n\n在终端直接粘贴整行回车执行：\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说明与后续检查：\n- 执行后，launchd 会自动拉起上述三个进程；最后一段 pgrep 会列出它们，表示已恢复运行。\n- killall 提示 “No matching processes were found” 时属正常（表示该进程当下不在，稍后会自动拉起）。\n- 完成后请测试两个方向：iPhone → Mac、Mac → iPhone 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": 1277,
  "sec": 21.145010948181152,
  "cost": 0.02973875,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T05",
  "target": "openreview",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "先判断是“被服务端临时封了（WAF/速率）”还是“本地会话脏了（cookie/CSRF/token）”。最快的自检与恢复这样做：\n\n步骤 1：用一条干净的 curl 复现，隔离本地缓存\n- 目的：curl 默认不带浏览器 cookie，不读你工具的会话缓存。它要么直接 200，要么仍 403，能判断问题在客户端还是服务端。\n- 命令（把 URL 和 TOKEN 换成你的）：\n  - 无 cookie（强制清空 Cookie 头）：\n    curl -sS -D - -o /dev/null 'https://api.example.com/endpoint' -H 'Authorization: Bearer YOUR_TOKEN' -H 'Cookie:'\n  - 如果你的目标是网页内部 API（需要 Referer/Origin）：\n    curl -sS -D - -o /dev/null 'https://site.example.com/api/...' -H 'Referer: https://site.example.com/' -H 'Origin: https://site.example.com' -H 'Cookie:' \n- 判读：\n  - 仍然 403：高概率服务端封禁/速率/WAF 或 TOKEN 失效，本地缓存清不动它 → 走“服务端恢复”。\n  - 变 200：你的工具/浏览器里缓存的 cookie/CSRF/token 脏了 → 走“本地缓存清理”。\n\n步骤 2A：服务端恢复（立刻可行的办法，二选一或都试）\n- 立刻换出口 IP（最有效）：\n  - 关闭/更换 VPN 或代理；或切换到手机热点；或切 IPv4/IPv6（路由器/系统设置里切换一次）。\n- 给出冷却时间：停 5–30 分钟只发单条请求（不要并发/重试风暴）。\n- 之后先用上面的 curl 再探一次；OK 再恢复工具调用。\n\n步骤 2B：本地缓存清理（按你用的工具选对应条目）\n- 浏览器（Chrome/Edge/Safari）\n  - 在浏览器地址栏打开：chrome://settings/siteData?search=example.com（或 edge://…）\n  - 删除该域名的站点数据（Cookies + LocalStorage + IndexedDB），再重新登录一次获得新会话。\n- Playwright / Puppeteer 自动化\n  - 删除存的 storageState 和用户数据目录，再走一遍登录脚本生成新会话：\n    - 常见：rm -f ./**/storageState*.json; rm -rf ./**/user-data-dir*/ ./**/.playwright/\n    - 如果你在 playwright.config.* 里配置了 storageState/path，删掉那个具体 JSON。\n- curl / HTTPie\n  - curl：若之前用 -b/-c 指定了 cookie-jar，删掉那个文件；不清楚路径就换个全新的 -c new_cookie.txt 再试。\n  - HTTPie：删除会话文件 ~/.httpie/sessions/DEFAULT/<host>.json（或你自定义的 session 路径）。\n- Python requests / requests-cache\n  - 删缓存库文件：rm -f ./**/requests_cache*.sqlite ./**/requests-cache*.sqlite\n- Node.js tough-cookie / axios-cookiejar-support\n  - 删项目里的 cookie jar（常见名 cookies.json、cookie-jar.json）。\n- Postman / Insomnia\n  - 打开 Cookies 管理，清空目标域的 Cookie；必要时新建环境重新登录。\n- 你自己的 token 落盘（脚本/工具把前端抓的 Bearer/CSRF 写到文件）\n  - 删那个 token/session/auth.json（或 *.txt/*.db），再走一遍“抓 token”流程生成新的。\n- 找不到具体缓存文件？用一条查找先预览再删（Linux/macOS）：\n  - 预览：\n    find . -type f \\( -iname '*cookie*' -o -iname '*storagestate*' -o -iname '*session*' -o -iname '*token*' -o -iname '*auth*' \\) \\( -iname '*.json' -o -iname '*.sqlite' -o -iname '*.db' -o -iname '*.txt' \\) -print\n  - 确认后再删除或改名备份。\n\n步骤 3：验证与恢复节流\n- 先用 curl 验证一条 200。\n- 工具里先发单条请求，确认 200 后再逐步恢复速率；加上退避与并发限制（例如并发=1，间隔≥500–1000ms，遇 403/429 指数退避）。\n\n常见“误杀”原因快速排查\n- 系统时间漂移（签名/CSRF 时间戳失配）：校准系统时间后重试。\n- 串了代理（HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY 环境变量残留导致走了受限出口）：unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY NO_PROXY 后再试。\n- 少了浏览器必需头（Origin/Referer/X-Csrf-Token）：用抓包复刻同款头部。\n\n如果你告诉我：\n- 使用的工具（浏览器/Playwright/curl/HTTPie/Postman/requests/axios/其他）\n- 目标域名或服务类型（Cookie 会话还是 Bearer API）\n我可以给出精确到要删的文件路径/命令。",
  "error": null,
  "opened": [],
  "requested": [],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 6286,
  "completion_tokens": 4861,
  "sec": 55.57758378982544,
  "cost": 0.056467500000000004,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "稳妥基线：单线程下载，每个视频（音频）之间间隔 2–3 秒。如果你已经被风控过，先把间隔拉到 5–8 秒，稳定后再慢慢收紧到 2–3 秒。\n\n更稳妥的做法（可直接照抄）：\n- 只用单进程（不要并发多个 yt-dlp/aria2 实例）。\n- 每个条目间隔 2–3 秒，并加轻微抖动（随机 2–3 秒）。\n- 补上常见反爬必需头：User-Agent 和 Referer。\n- 只下音频，减少带宽与请求量。\n- 命中 B 站 352 等风控错误：立刻退避 10–15 分钟，再把间隔上调到 8–12 秒重试；失败条目记账单独重跑。\n\n示例脚本（bash + yt-dlp，带随机间隔与失败记账）：\n- ids.txt 一行一个 BV 号或完整链接\n- 输出到 out/ 目录，仅下载音频\n\n#!/usr/bin/env bash\nset -euo pipefail\nUA=\"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0 Safari/537.36\"\nmkdir -p out\n: > failed.txt\n\nwhile IFS= read -r url; do\n  [ -z \"$url\" ] && continue\n  if [[ \"$url\" != http* ]]; then\n    url=\"https://www.bilibili.com/video/${url}\"\n  fi\n\n  if ! yt-dlp \\\n      -f ba \\\n      --add-header \"User-Agent: $UA\" \\\n      --add-header \"Referer: https://www.bilibili.com\" \\\n      --retries 3 --fragment-retries 10 \\\n      -o \"out/%(id)s.%(ext)s\" \\\n      \"$url\"; then\n    echo \"$url\" >> failed.txt\n  fi\n\n  # 随机睡眠 2–3 秒（含轻微抖动）\n  sleep $(( 2 + (RANDOM % 2) )).$((RANDOM % 100))\ndone < ids.txt\n\n何时需要更慢：\n- 仍然频繁出现 352/403 或被要求滑块：把 sleep 拉到 5–8 秒；再触发就 8–12 秒，并做 10–15 分钟冷却再跑。\n- 你开了多个窗口/机器同时拉：合并为单线程队列。\n\n可选强化（按需加）：\n- yt-dlp 限速：--limit-rate 1.5M\n- 每次 HTTP 请求也加小延迟：--sleep-requests 1-2\n- 用浏览器 cookie 提升稳定性（登录可见视频或地区限制时）：--cookies-from-browser chrome\n\n总结：2–3 秒是日常稳态的合理默认；被风控后先冷却，再提高到 5–8 秒或 8–12 秒，并保持单线程与正确头部，基本就能稳定通过。",
  "error": null,
  "opened": [
   "workflow_bilibili_whisper_transcription"
  ],
  "requested": [
   "workflow_bilibili_whisper_transcription"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 14183,
  "completion_tokens": 3493,
  "sec": 41.444169998168945,
  "cost": 0.052658750000000004,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "短答\n- 默认间隔：先用 10 分钟。若观察到稳定推进，逐步退避到 20 → 30 分钟（封顶 30 分钟）；若上次检查发现几乎无新日志/产物，则把下一次拉回到 3–5 分钟。\n- 调度动作：不要用 cron。用 Process Launcher 的一次性延时执行（POST /run + delay_seconds），且每次检查后只再预约“下一次”检查。\n\n可直接照做\n1) 给这次任务准备一个稳定路径的巡检提示词文件（示例）\n- 路径：/opt/agent/prompts/patrol_claude_code_<jobid>.md\n- 内容要写清：\n  - 证据来源：目标输出目录/构建日志/进度文件路径\n  - 成功条件：哪些文件存在、校验通过即完成\n  - 终止条件：显式取消、人为截止时长、N 次巡检上限（如 8 次）\n  - 退避策略：默认 10 分钟；若有新产物且速率稳定，下次 20 或 30；若无进展，下次 3–5 分钟；封顶 30 分钟\n  - 唤醒动作：若未完成，自己用 POST /run 再约下次，仅约一次\n\n2) 预约前先查有没有未触发的同标签任务，避免重复\ncurl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending&label=patrol_claude_code_<jobid>'\n\n确认没有重复（注意 label 是子串匹配，需核对 command 与时间）后再约。\n\n3) 用一次性延时执行设定“下次唤醒”\n- 如果你用 Claude Code CLI 以提示词文件驱动一次巡检回合，可这样约一个 10 分钟后的唤醒：\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\n    \"command\": [\n      \"/usr/local/bin/claude\",\n      \"-p\",\n      \"/opt/agent/prompts/patrol_claude_code_<jobid>.md\",\n      \"--json\"\n    ],\n    \"cwd\": \"/opt/agent\",\n    \"label\": \"patrol_claude_code_<jobid>\",\n    \"delay_seconds\": 600,\n    \"timeout\": 180,\n    \"misfire_policy\": \"run_immediately\"\n  }'\n\n使用要点\n- 每次巡检都要先评估真实进度（文件/日志/校验），满足停止条件就不要再预约下一次。\n- 只预约“一次”未来检查；下一次检查再根据实际进展决定是否继续、以及间隔多长。\n- 若 Claude Code 不支持同会话续写，就靠提示词里的“证据路径 + 成功/停止条件”来无状态恢复上下文，依旧用一次性延时执行来唤醒。",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_agentic_patrol"
  ],
  "requested": [
   "skill_agentic_patrol"
  ],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 14559,
  "completion_tokens": 2946,
  "sec": 53.448209285736084,
  "cost": 0.04765875,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不行。subagent_type 必须是“已注册的 agent 名”，不是 provider/model 名。写 deepseek/deepseek-v4-pro 会触发 Unknown agent type。\n\n可用做法（选其一）:\n1) 直接用现成的 DeepSeek agent 名\n- writer_deepseek → 路由到 DeepSeek Pro，适合中文写作/改稿\n- ollama_deepseek_pro → 路由到 Ollama Cloud DeepSeek V4 Pro（zero-data-retention）\n并行调用示例：\n- multi_tool_use.parallel 里包两个 functions.task，每个 parameters.subagent_type 分别写 writer_deepseek 或 ollama_deepseek_pro\n\n2) 自己注册一个以 DeepSeek 为底层模型的 agent，然后在并行任务里用这个 agent 名\n- 在项目根 opencode.json（或 ~/.config/opencode/opencode.json）里新增一个 agent 映射到 deepseek/deepseek-v4-pro\n- 常见配置形态（按你本机 OpenCode 版本的 agent schema 二选一；若你已有 agents 节点，往里加一个即可）:\n  形态 A:\n  {\n    \"agents\": {\n      \"deepseek_pro\": {\n        \"provider\": \"deepseek\",\n        \"model\": \"deepseek-v4-pro\"\n      }\n    }\n  }\n  形态 B:\n  {\n    \"agents\": {\n      \"deepseek_pro\": {\n        \"route\": \"deepseek/deepseek-v4-pro\"\n      }\n    }\n  }\n- 保存后，在并行任务里这样用：\n  - recipient_name: functions.task\n  - parameters:\n    - description: 你的子任务描述\n    - subagent_type: deepseek_pro\n    - prompt: 具体要做什么、输出到哪（例如 tmp/<session>/xxx.md）、用中文输出等\n    - task_id: 空字符串\n    - command: 空字符串\n\n额外提示\n- general 会继承主会话模型，不等于 DeepSeek，不要指望它自动用 DeepSeek。\n- 每个 subagent 的 prompt 里显式写 LANGUAGE 要求与落盘路径，避免结果只留在聊天消息里。",
  "error": null,
  "opened": [
   "workflow_parallel_subagents"
  ],
  "requested": [
   "workflow_parallel_subagents"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 17542,
  "completion_tokens": 2938,
  "sec": 30.441771984100342,
  "cost": 0.051307500000000006,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T09",
  "target": "codex_cli",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论（可直接照做）：\n- 写哪一行：web_search = \"disabled\"\n- 用什么值：字符串 \"disabled\"（必须加引号）\n- 放在哪：配置文件的顶层（base config 或你本次运行会加载的 profile 文件），且必须在任何 [section] 标题之前。不要放进任何表（如 [xxx]）里。\n- 布尔值能不能用：不行。false、true、on、off、enabled 都会被拒绝，只有字符串 \"disabled\" 能被解析。\n\n两种稳妥做法：\n1) 永久禁用（推荐）\n- 打开 $CODEX_HOME/config.toml\n- 在文件最开头加一行：\n  web_search = \"disabled\"\n- 如果你用的是某个 profile 文件，同样在那个 profile 的最上方加这一行。\n\n2) 单次运行临时禁用（用于验证）\n- 命令里加配置覆盖：\n  codex exec --skip-git-repo-check --sandbox read-only --color never -c approval_policy=\"never\" -c web_search=\"disabled\" \"你的提示词……\"\n\n备注\n- 之所以要放在顶层且置于任何 [section] 之前，是因为 TOML 的裸键会绑定到当前表；放到任意 [xxx] 段里都不会生效。",
  "error": null,
  "opened": [
   "codex_cli"
  ],
  "requested": [
   "codex_cli"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 14540,
  "completion_tokens": 1481,
  "sec": 21.627708911895752,
  "cost": 0.032985,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "可以，但要么只“补增”原始库的新会话，要么合并后做去重。给你两套可照做的方案。\n\n方案 A（推荐，零重复）：Markdown 全量 + 原始库按“导出截止时间”补增\n- 目标：一次统计覆盖两种来源，但保证不重复。\n- 步骤\n  1) 为每个来源计算 Markdown 归档的导出截止时间 last_export_at\n     - 扫描归档里该来源的所有 *.md，解析 frontmatter 的 updated_at（没有就用 created_at），取最大值。\n     - 注意每次都现扫一遍文件列表（不要用旧的临时清单）。\n  2) 从原始会话库按来源读取 updated_at > last_export_at 的会话，导出成标准化 JSONL\n     - 字段建议：source, session_id, created_at, updated_at, title, model, provider, tokens_in, tokens_out, cost, message_count, path_or_url。\n  3) 同样把 Markdown 归档解析成同字段的 JSONL（frontmatter 里的 session_id、title、时间戳为准）。\n  4) 把两份 JSONL 合并后直接做聚合统计（时间窗、来源分组、模型分组、token/成本汇总等）。\n- 结果：统计更全，且不会重复，因为原始库只补“导出之后的新会话”。\n\n方案 B（不确定导出截止时间时）：两边全量合并 + 稳健去重\n- 目标：你不想/暂时不能拿到 last_export_at，也能一次吃完两边数据并去重。\n- 合并-去重规则\n  - 一级键（首选）：(source, session_id)\n    - session_id 从 Markdown 的 frontmatter 读，切勿从文件名猜；原始库用其本身的会话 ID。\n  - 二级键（兜底，当某些会话没 id）：(source, round_to_minute(created_at), head512_hash)\n    - head512_hash 指正文前 512 字节或首条消息内容做的稳定 hash。\n  - 留存策略\n    - 如果命中一级/二级键出现多条：保留 updated_at 最新的一条；并用“字段补全”合并（例如 Markdown 无 tokens/cost，用原始库有值的字段填充）。\n    - 如果两条差异很大（token 数差 > 20% 或消息数差 > 20%），同时保留但标记为“复核”，避免误杀真正不同的会话。\n- 流程\n  1) 归档 → 标准化 JSONL（解析 frontmatter；生成 head512_hash）。\n  2) 原始库 → 标准化 JSONL（同字段；生成 head512_hash）。\n  3) 连接两份 JSONL → 去重合并（按上面规则）。\n  4) 聚合统计。\n- 验证重复\n  - 统计前先做一次重复键检查：按 (source, session_id) 分组计数，列出 count > 1 的键。\n  - 对二级键命中的合并案例，抽样 10 条人工目检（标题、首段、时间戳）。\n\n实现要点与细节约定\n- 文件列表每次现生成\n  - 扫描归档请每次现用 rg/find 列出 *.md；语义/统计读取都基于这份“新鲜的”文件列表，避免漏文件。\n- 统一字段模型\n  - 最少字段：source, session_id, created_at, updated_at, title, model, provider, tokens_in, tokens_out, cost, message_count, path_or_url, head512_hash。\n  - created_at/updated_at 优先用 frontmatter；缺失再从正文首条/末条消息时间推断。\n- 分组与展示\n  - 任何结果都以“会话”为单位聚合，绝不按“分段/chunk”计数。\n  - 同一会话在结果中只出现一次（与 AI Session Search & Archive 的“按来源+会话 ID 分组”的原则一致）。\n- 源优先级建议\n  - 同一会话同时存在两边时，默认保留 updated_at 新的；若两者同新旧，则优先保留“字段更全”的那条（通常原始库 tokens/cost 更全，归档标题更友好）。\n- 常见坑\n  - 导出工具重复导出导致同一会话有两个 md 文件：仍按 session_id 去重即可。\n  - 某些来源没有稳定 session_id：务必启用二级键（时间+首段 hash）的兜底。\n  - action/deeplink 等跳转 ID 一律从 frontmatter 读，别从文件名或正文推断。\n\n快速起步的最低可行脚本框架（描述级）\n- 归档解析器：遍历 *.md，读 frontmatter→提取字段→正文取首段计算 head512_hash→输出 JSONL。\n- 原始库导出器：对每个来源读本地 DB/JSON/日志→映射到同字段→输出 JSONL；方案 A 时加上 updated_at > last_export_at 的过滤。\n- 合并器：读两份 JSONL→按规则去重合并→落地 merged.jsonl。\n- 统计器：读 merged.jsonl→按时间窗/来源/模型聚合→输出汇总和明细。\n\n一句话总结\n- 能一起喂，而且应该一起喂；最省心的是“归档全量 + 原始库补增新会话”（零重复）。若必须两边全量合并，按“(source, session_id)→(source, 时间±1 分钟 + 首段 hash)”两级键去重，并用“最新 + 字段补全”的合并策略，就不会重复计数。",
  "error": null,
  "opened": [
   "ai_session_search_archive"
  ],
  "requested": [
   "ai_session_search_archive"
  ],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 13597,
  "completion_tokens": 3718,
  "sec": 68.73994183540344,
  "cost": 0.05417625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论先给你：\n- 一次性删完 120 对技术上可以，但不建议。稳妥做法是分批。\n- 建议批量上限：每批 40–50 对。外接硬盘/网络盘上建议降到 30 对/批。\n- 授权复用：可以。你之前审阅并标注过的 music_library_dedup_review.csv/JSON（user_action=trash）就是整批的“授权单”，后续每一批都复用，不需要重新授权。\n- 不确定/失败可重试：可以。把拿不准的行保持 pending，本批不会动；你改成 keep/trash 后可再次执行，已成功处理过的会被跳过，只重试失败或新增的目标。\n\n可照做的具体操作（安全版分批）：\n1) 前提核对\n   - 确认你已完成 HTML 页面审阅，并在 music_library_dedup_review.csv 里只把要删的非 canonical 行设为 user_action=trash；不确定的保留为 pending。\n   - 备份一份 CSV 到同目录的 backup 文件名。\n\n2) 估算本次目标量（确保大约 120 对）\n   - 统计要删的文件行数：筛选出 user_action=trash 且 is_canonical=false 的行，确认数量在预期范围。\n   - 注意：“对”≈“重复簇（cluster）”。同一簇可能不止两个文件，所以行数会多于“对数”。\n\n3) 分批策略\n   - 执行顺序：按 cluster_id 升序分批，默认每批 40 对（如磁盘慢/风险高则 30，对应你可接受的回滚窗口）。\n   - 每批前先 dry-run 列表，确认路径无误；执行时走系统废纸篓（send2trash），而不是直接 rm，便于回滚。\n   - 为每批写两类文件：apply_log_时间戳.jsonl（审计日志）与 apply_checkpoint.json（进度/失败清单）。下一批或重试可以 --resume 只处理未完成/失败的目标。\n\n4) 失败与不确定的处理\n   - 文件被占用/路径不存在等导致失败的，记录到失败清单，自动重试 2 次；仍失败的留待下一轮。\n   - 保持 pending 的簇不会被触碰。等你在 CSV 里把 pending 改成 keep/trash，再次执行即可；流程是幂等的，已删过的会被跳过。\n\n5) 如你坚持一次性删除\n   - 也支持，将每批上限调到 999（等效一批跑完），但强烈建议先跑一次 dry-run，核对命中数与预期一致，再正式执行。\n\n需要我现在就按“每批 40 对、失败自动重试 2 次、复用现有 CSV 授权”的方案给你出一键脚本和执行指令吗？你只要确认 CSV 已最终版即可推进。",
  "error": null,
  "opened": [
   "music_library_dedup"
  ],
  "requested": [
   "music_library_dedup"
  ],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 13885,
  "completion_tokens": 4687,
  "sec": 83.75451278686523,
  "cost": 0.06422625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不行。这个本地 ASR 工具对“单个文件”有硬性上限：超过 7200 秒（2 小时）的单文件会在预检阶段直接被拒绝，模型都不会加载。也就是说，你在跑 diarize/run 的一开始就会收到长度超限的报错，而不是跑到一半才失败。\n\n能否通过切段解决\n- 可以。把音频切成若干段，每段时长小于 7200 秒即可正常进入流程。总时长多长都行，只要“每个输入文件”不超过上限。\n- 注意事项：\n  - 说话人标签不会跨切段延续（每段里是独立的 A/B/C）。后续可在编辑/导出阶段用 name_map 把各段的说话人统一到同一姓名。\n  - 尽量在停顿处切，避免把一句话劈开。必要时可以给相邻切段留 1–2 秒重叠，后期在编辑里删重。\n\n可直接照做的切分与转写步骤\n1) 切分音频（示例用每段 60 分钟，保险低于 7200 秒）\n- 无重编码快速切段（原格式容器友好时优先用）：\n  ffmpeg -i input.m4a -f segment -segment_time 3600 -c copy parts/part_%02d.m4a\n- 若上面报错或时间戳不稳，改为重编码为 AAC：\n  ffmpeg -i input.wav -map 0:a -c:a aac -b:a 192k -f segment -segment_time 3600 parts/part_%02d.m4a\n\n2) 逐段跑本地 ASR（每段都是一个独立输入文件）\n- 先体检环境（可选）：\n  .venv/bin/asr-skill doctor\n- 对每个切段依次执行（建议同一个 work 目录、确保文件名唯一）：\n  .venv/bin/asr-skill diarize --input parts/part_00.m4a --work-dir work\n  .venv/bin/asr-skill align   --input parts/part_00.m4a --work-dir work\n  重复对 part_01.m4a、part_02.m4a ……\n\n3) 统一说话人并导出（可选的编辑阶段）\n- 准备编辑任务：\n  .venv/bin/asr-skill prepare-edit --rich /path/to/rich.json --task-dir task\n- 在 task/segments.jsonl 审阅文本与说话人，构建 edited.json；如需统一跨段说话人，在 name_map 中把各文件的 A/B/C 映射到同一姓名。\n- 导出最终带时间戳的 CSV：\n  .venv/bin/asr-skill finalize-edit --rich /path/to/rich.json --task-dir task --output-csv output.csv --source-map source_map.json --name-map name_map.json --csv-format timed\n\n小结\n- 2 小时 10 分钟的“单个文件”会在最早的预检环节被拒绝。\n- 把音频切成每段小于 7200 秒即可顺利处理；后续用编辑导出阶段把各段说话人统一到同一姓名。",
  "error": null,
  "opened": [
   "asr"
  ],
  "requested": [
   "asr"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 14545,
  "completion_tokens": 4166,
  "sec": 33.71623682975769,
  "cost": 0.05984125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不行。serve 的 --video-file / --rendered-video-file 只接受“工作区内的相对路径”，且必须是工作区里现存的常规 .mp4 文件。绝对路径（例如 /tmp/xxx.mp4）、路径穿越（../）、符号链接、缺失文件或非 .mp4 扩展名都会直接启动失败，报 E_VIDEO_FILE。\n\n正确做法（示例）：\n- 假设你的已完成工作区在 /data/ct/ws\n- 把 /tmp 下的 MP4 复制进工作区（不能用 symlink）\n  cp /tmp/demo.mp4 /data/ct/ws/tour.mp4\n- 启动服务并用相对文件名指向它\n  ct-edu serve --workspace /data/ct/ws --video-file tour.mp4\n\n如果你有一部“成片”（比如离线渲染的 film.mp4），可以同时指定两路：\n- 复制到工作区：\n  cp /tmp/film.mp4 /data/ct/ws/film.mp4\n- 启动：\n  ct-edu serve --workspace /data/ct/ws --video-file tour.mp4 --rendered-video-file film.mp4\n\n补充要点：\n- 也可以只用其中一个参数；有 demo 优先选 demo，仅有 rendered 时会回退到 rendered。\n- 你也可以使用 render-video 产出的 MP4（默认名 tour.mp4）直接作为 --video-file 的相对路径传入。",
  "error": null,
  "opened": [
   "ct_education"
  ],
  "requested": [
   "ct_education"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 19036,
  "completion_tokens": 1705,
  "sec": 16.578258991241455,
  "cost": 0.040845,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T14",
  "target": "dataforseo",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论：40104 不是你的凭证或命令问题，而是 DataForSEO 把关键词类接口（包括 sandbox）对“未完成账号审核/未激活”的账户做了封锁。余额查询能通，但关键词/建议/相关词等会被拦下，直到账号完成验证并开通访问。\n\n按下面做就能解决：\n\n一、把账号状态从“已登录但未验证”改为“已验证/已开通”\n- 登录 DataForSEO 控制台（app.dataforseo.com）\n- 完成以下几项（缺哪项就补哪项）：\n  1) Profile/Account → Verification/KYC：填写公司/用途，验证邮箱与手机号，提供网站或 LinkedIn（按他们指引走）\n  2) Billing：绑定支付方式并预存一笔金额（常见门槛是 50 美元），或者在支持里申请试用额度\n  3) 接受条款（ToS/DPAs 等）\n- 打开右下角聊天（Intercom）或发 support@dataforseo.com，直接说明：\n  - 账户邮箱\n  - 用途：需要 Keywords Data API v3（Live + Sandbox）\n  - 现在所有关键词相关命令返回 40104，请求开通访问\n  - 一般几小时内就会开通；他们也会明确是否需要先充值或补资料\n\n二、修复后自测（两边都测：live 与 sandbox）\n- 继续使用你现有的环境变量（你能查余额说明 Auth OK）\n- 跑一条 sandbox：\n  - dataforseo-skill --base-url https://sandbox.dataforseo.com keyword-suggestions \"test\" --limit 3 --raw\n  - 预期不再出现 \"error_code\": 40104\n- 跑一条 live（不带 --base-url）：\n  - dataforseo-skill keyword-suggestions \"test\" --limit 3 --raw\n- 若仍报错，截图整段 --raw 的 JSON 回复给支持，通常是权限未完全放开或余额/额度问题（他们会告诉你是哪个开关没开）\n\n三、短期权宜之计（等审核/开通期间）\n- 先把后续流水线打通：用 --raw 的返回样例做一个本地 fixture，喂给后续分析脚本，等权限开通后再切真实数据\n- 如果你必须避免 Live 接口：改 CLI 走 Standard 任务队列（当前此 CLI默认用 Live，如果需要我可以帮你加一个 --mode standard 参数，先用标准队列跑小样本）\n\n四、其他可能但不常见的原因（按优先级低到高排查）\n- base-url 拼写：live 用默认（api.dataforseo.com），sandbox 必须是 https://sandbox.dataforseo.com\n- 账号开启了 IP 白名单但你当前出口 IP 不在名单（余额之所以能查通，有时是不同端点策略不同）\n- 余额为 0 且没有试用额度：开通后下一步可能遇到 40202/40204（余额不足）；先确保有额度\n\n只要完成账号验证并让支持开通 Keywords Data API 的访问，40104 就会消失；sandbox 与 live 都会恢复正常。需要的话把你现在的 --raw 错误回包发我，我帮你确认是“未验证”还是“未开通/无额度”的具体分支。",
  "error": null,
  "opened": [
   "dataforseo"
  ],
  "requested": [
   "dataforseo"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 13329,
  "completion_tokens": 2717,
  "sec": 25.370673179626465,
  "cost": 0.04383125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T15",
  "target": "eink_diary",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不需要你手动改时间窗。直接让它出“全天版本”（或运行 eink-diary run --full-day）即可按本地时间自动取窗：\n\n- 00:00–02:00 之间触发“全天”：取昨天完整一天，即 昨日 00:00 — 今日 00:00。\n- 02:00 之后触发“全天”：取今天从 00:00 到当前时刻。\n\n所以你现在 01:30 要“全天版本”，会用 昨日 00:00–今日 00:00 的数据来生成。执行示例：\neink-diary run --full-day",
  "error": null,
  "opened": [
   "eink_diary"
  ],
  "requested": [
   "eink_diary"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 15989,
  "completion_tokens": 1774,
  "sec": 18.211122274398804,
  "cost": 0.03772625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T16",
  "target": "skill_google_maps_routing",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论先说：\n- 只能二选一：departure-time 或 arrival-time 必须填一个，且不能同时提供。\n- 要“现在出发”的实时路况，用 departure-time=now，不要自己拼接“当前时刻”的 ISO 时间戳。\n- 传很接近当前时刻的 ISO 时间戳，的确可能被 Google Routes API 拒绝（常见报错：Timestamp must be set to a future time），因为需要明显在未来且考虑到服务器时钟偏差。\n\n怎么填参数（直接可用）：\n- 现在出发（推荐，抗拒绝）：scripts/google_maps_routing route --origin \"起点地址\" --destination \"终点地址\" --departure-time now --format json\n- 反推“最晚几点出发以在某时到达”（到达时间规划）：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  - 提示：arrival-time 必须是带时区的 ISO 8601（如 +08:00），结果里会给出 leave_by_time。\n\n如果你坚持传 ISO 时间戳的注意事项：\n- 一定要带时区（例如 2026-10-13T16:58:00+08:00），不要用裸 UTC 假设或本地时间无偏移。\n- 给“未来”留出缓冲（至少 +2～5 分钟），避免因为服务器与本地时钟差或 API 的容差而被判定“不是未来”。\n- 一旦遇到 Timestamp must be set to a future time，改用 --departure-time now 或把时间再往后推几分钟。\n\n额外建议：\n- 先跑一次 scripts/google_maps_routing doctor --format json，确认 API Key、计费与启用的 API 正常。\n- 仅需驾车时长/路况无需先 geocode；直接用 route 即可。",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_google_maps_routing"
  ],
  "requested": [
   "skill_google_maps_routing"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 13769,
  "completion_tokens": 1820,
  "sec": 17.414502143859863,
  "cost": 0.03541125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T17",
  "target": "hybrid_ai_video",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不要直接盲重发。按下面决策做，既能拿到任务又避免重复扣费/重复算力。\n\n先快速判断是哪种超时\n- 若是连接前就超时（DNS/TLS/握手/建立连接超时）：基本可以认定服务端没收到，直接重发同样请求即可。\n- 若是发送完请求体后“读超时”（等响应时超时）：服务端可能已创建任务，此时必须用幂等重试流程，避免重复创建。\n\n现在可执行的安全流程（从快到稳，按你接口能力选择）\n1) 接口支持幂等键/请求ID（优先）\n- 若你上次已带 Idempotency-Key / request_id / external_id：\n  - 立刻再发一次同样的创建请求，使用完全相同的幂等键和值，正文参数保持一致。服务端要么返回首次的结果，要么确认只创建一个任务。\n- 若你上次没带：\n  - 先为这次“重试”确定一个稳定的 request_id（例如对创建参数做 sha256 或用固定 UUID），用它重发创建请求；之后无论超时与否，都用同一个 request_id 重试/查询。\n\n2) 接口支持用外部ID查询\n- 有 GET /jobs?external_id=xxx 或 GET /jobs/{external_id}：\n  - 先查询 external_id 是否已存在，若存在则直接进入轮询状态查询进度，不要再创建。\n  - 若不存在，使用同一个 external_id 再发创建请求（这样即便上次其实创建了，晚点数据一致后你也能以同一个 external_id 识别并对齐）。\n\n3) 只有列表查询、没有幂等/外部ID\n- 先 list 最近创建的任务（按创建时间/你传的名称或标签过滤）看是否已出现“同配置”的新任务。给自己留一个小的观测窗口：例如每 10 秒查一次，共查 3 次（~30 秒）。\n- 若仍未发现，才重发创建。但请在这次重发里带上一个明显的 client_token 或备注标签（例如 meta.client_token=xxx），以便后面发现重复时可取消后来的那一个，或至少在结果聚合时去重。\n\n重试与轮询建议（通用）\n- 创建重试：最多重试 1 次；重试前先查是否已存在。避免形成“创建风暴”。\n- 轮询：指数退避 3→5→10→20 秒，直到进入“已受理/排队中/运行中”或达到你的上限窗口（例如 2–5 分钟）。\n- 超时策略：把“连接超时”（connect timeout）设短一些（例如 5 秒），把“读超时”（read timeout）与“总请求超时”与业务SLA匹配（例如 15–30 秒），创建接口最好使用异步确认（立刻返回受理态，后续用轮询取进度）。\n\n下次避免同类问题的最低改造\n- 每个创建请求都带幂等键（Idempotency-Key/request_id/external_id），并把它与任务参数的哈希一起本地落库。任何网络错误都只用同一个键重试或查询。\n- 给任务传入唯一且可查询的业务键（如 job_name 唯一 或 meta.client_token），方便用 List/Filter 查重。\n- 记录请求发出与响应阶段的精确错误类型（连接 vs 读超时），作为是否需要“先查后建”的分支条件。\n\n简要结论\n- 如果你之前带了幂等键：可以“直接再发一次同样的创建请求”，但必须使用相同幂等键与相同参数。\n- 如果没带幂等键：不要直接重发。先查是否已创建；查不到再重发，并在这次起带上可查询的外部ID/幂等键，后续都用它来重试与查询。",
  "error": null,
  "opened": [],
  "requested": [],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 6285,
  "completion_tokens": 3022,
  "sec": 31.00718092918396,
  "cost": 0.03807625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T18",
  "target": "ecg_plot",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "会直接拒绝出图，不会自动裁掉 30 秒以外的采样点。它会写一份完整性 JSON，说明“超出 30 秒窗口”，但不会生成 PNG。\n\n想要出图，可按下面做法之一解决：\n- 方案 A（推荐）：用采集/导出工具重新导出一份只包含 0–30 s 的 JSON，再跑 ecg_plot。\n- 方案 B：先在本地把原始 JSON 裁成 30 s 段，再跑 ecg_plot。要点：\n  1) 读取 sampling_frequency_hz（采样率 fs）。\n  2) 计算 n = int(30 * fs)，把电压数组只保留前 n 个样本；如有时间数组，同步只保留前 n 个。\n  3) 如果 voltage_unit 是 mV，先把电压除以 1000，改成 V。\n  4) 把以下元数据更新为一致并“完整”的状态：voltage_count/returned_points/number_of_voltage_measurements = n，truncated = false，voltage_status = \"complete\"。\n  5) 另存为新文件路径，再调用 ecg_plot。\n\n示例（保存为 scripts/trim_ecg_30s.py，使用标准库即可）：\n- 将 INPUT/OUTPUT 路径替换成你的文件路径\n- 如果你的电压键是 voltages 而不是 voltage，把 vkey 调整一下\n- 如果文件里有时间数组（如 timestamps_s/time_s/times_s/t），脚本会一并裁切\n\npython3 scripts/trim_ecg_30s.py\n--------------------------------\nimport json, sys, os\n\nINPUT = \"data/exports/your_ecg.json\"\nOUTPUT = \"data/exports/your_ecg_first30s.json\"\n\nwith open(INPUT, \"r\") as f:\n    d = json.load(f)\n\nfs = d[\"sampling_frequency_hz\"]\nvkey = \"voltage\" if \"voltage\" in d else \"voltages\"\nn_all = len(d[vkey])\nn = min(n_all, int(30 * fs))\nassert n > 0, \"没有可裁切的样本\"\n\n# 电压裁切\nd[vkey] = d[vkey][:n]\n\n# 若有时间数组则同步裁切\nfor tkey in (\"timestamps_s\", \"time_s\", \"times_s\", \"t\"):\n    if tkey in d and isinstance(d[tkey], list):\n        d[tkey] = d[tkey][:n]\n\n# 单位统一为 V\nif d.get(\"voltage_unit\") == \"mV\":\n    d[vkey] = [x / 1000.0 for x in d[vkey]]\n    d[\"voltage_unit\"] = \"V\"\n\n# 元数据一致性\nfor k in (\"voltage_count\", \"returned_points\", \"number_of_voltage_measurements\"):\n    if k in d:\n        d[k] = n\nd[\"truncated\"] = False\nd[\"voltage_status\"] = \"complete\"\n\nwith open(OUTPUT, \"w\") as f:\n    json.dump(d, f)\n\nprint(\"Wrote:\", OUTPUT)\n--------------------------------\n\n然后出图（缺 matplotlib 时先按提示安装依赖）：\ncd adhoc_jobs/health_quantification\n.venv/bin/python -m health_quantification.ecg_plot \\\n  --input data/exports/your_ecg_first30s.json \\\n  --output data/exports/your_ecg_first30s.png \\\n  --integrity-output data/exports/your_ecg_first30s_integrity.json\n\n想看 30–60 s 或更多时间段，可把索引按 30 s 一段分片分别生成多张图：第 i 段的样本区间是 [i*30*fs, (i+1)*30*fs)，对每段各自生成一个裁切后的 JSON 与 PNG。注意输出文件名不要覆盖已有文件。",
  "error": null,
  "opened": [
   "ecg_plot"
  ],
  "requested": [
   "ecg_plot"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 13374,
  "completion_tokens": 4082,
  "sec": 34.110084772109985,
  "cost": 0.057537500000000005,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T19",
  "target": "koyeb",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不行。Koyeb CLI 的 --tail 是布尔开关，不支持行数参数；--tail 100 这类写法会被当成非法参数。\n\n可用做法如下：\n- 实时跟随当前日志（从现在开始流式输出）：\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --tail\n  说明：本仓统一通过 scripts/koyeb_env.py 启动 Koyeb CLI，避免令牌泄漏。\n\n- 只看“最后 100 行”（一次性输出，不跟随）：\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> | tail -n 100\n\n- 先看“最后 100 行”，然后开始跟随（两步）：\n  1) 一次性拉取并截尾：\n     python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> | tail -n 100\n  2) 紧接着启动实时跟随：\n     python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --tail\n\n提示：\n- 如果历史日志很多，第一步可以加时间窗口再 tail，例如：\n  python3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service-name> --app <app-name> --start-time 2026-01-01T00:00:00Z --end-time 2026-01-01T00:10:00Z | tail -n 100\n- 如需指定类型（运行时日志），可加 --type runtime。",
  "error": null,
  "opened": [
   "koyeb"
  ],
  "requested": [
   "koyeb"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 15073,
  "completion_tokens": 2053,
  "sec": 19.70834183692932,
  "cost": 0.03937125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T20",
  "target": "narwal",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "原因\n- Narwal 的“开始全屋清扫”命令只在机器人“停在基站上”时才会被接受。机器不在基站（比如你在客厅直接下达开始指令），机器人会返回 NOT_READY。\n\n怎么让它接受开始清扫\n- 最稳妥流程（无论 App、语音还是本地 CLI 都一样）：\n  1) 先让它回基站\n     - App/语音：执行“回充/返回基站/召回”。\n     - CLI：narwal-local dock --yes\n     - 等它实际进站稳定停好（别连发指令）。\n  2) 再发起全屋清扫\n     - App/语音：选择“全屋清扫”→开始。\n     - CLI：narwal-local start --yes\n\n补充场景与排查\n- 只是想继续一半的清扫：用“继续/恢复清扫”（resume），而不是“开始全屋清扫”。开始会被当作新任务，未在基站就会被拒绝。\n- 当前有任务冲突：如果它正在执行别的任务或处于暂停状态，先“暂停→停止→回基站”，再发“开始全屋清扫”。\n  - CLI 顺序示例：pause → stop --yes（稍慢，等它真正停）→ dock --yes → start --yes\n  - 不要“回基站”后再补发“停止”，回基站会自己结束任务。\n- 要选房间清扫：同样必须从基站发起。App 里选定房间后开始；CLI 用 narwal-local clean --rooms <房间ID列表> --yes（房间 ID 需先从当前地图查询）。\n- 若它经常“刚抬回客厅就 NOT_READY”：这不是故障，是设计要求。路径规划与定位以基站为基准；离站直接起步不被支持。若出现“丢失定位”的提示，更需要先回基站重获定位后再开始。\n\n实用小技巧\n- 发控制指令前可用“预览”（CLI 的 --dry-run）确认要发的主题与负载，不实际下发。\n- 机器人拒绝（NOT_READY/CONFLICT/NOT_APPLICABLE）是权威答复，别循环重试；按上面的顺序调整状态后再发一次即可。",
  "error": null,
  "opened": [
   "narwal"
  ],
  "requested": [
   "narwal"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 16766,
  "completion_tokens": 1975,
  "sec": 22.679243087768555,
  "cost": 0.0407075,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "要传“canonical slug”（带版本日期的完整 permaslug），不是短 slug。短标识传给 model-activity 会返回空数组。\n\n怎么拿到 canonical slug（末尾 8 位日期的版本号）：\n- 通过前置榜单接口查一把\n  - GET https://openrouter.ai/api/rankings/models?view=day\n  - 必须带请求头 Referer: https://openrouter.ai/\n  - 在返回里找到你目标模型那一行的 canonical_slug 字段，然后把它传给 model-activity\n- 经验规则：很多模型的 canonical slug 形如 vendor/model-name-YYYY-MM-DD（例如 anthropic/claude-3-5-sonnet-2024-10-22、openai/gpt-4o-mini-2024-07-18）。有些模型没有日期后缀，则直接用返回给你的 canonical_slug。\n\n直接可用的调用范式：\n- 先解析 canonical slug\n  - curl -s -H \"Referer: https://openrouter.ai/\" \"https://openrouter.ai/api/rankings/models?view=day\" | jq -r '.data[] | select(.slug==\"anthropic/claude-3-5-sonnet\" or .variant_permaslug==\"anthropic/claude-3-5-sonnet\") | .canonical_slug' | head -n1\n- 用解析出来的 canonical slug 打 model-activity\n  - curl -s -H \"Referer: https://openrouter.ai/\" \"https://openrouter.ai/api/model-activity?model=anthropic/claude-3-5-sonnet-2024-10-22\"\n\n检查项：\n- 一定要带 Referer: https://openrouter.ai/ 否则可能拿不到数据\n- model-activity 只给最近约 31 天的窗口；如果你的模型近期没有公开活动，也可能为空，但“短 slug 恒为空”基本就是没用 canonical slug 的问题",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_open_router_data_scraper"
  ],
  "requested": [
   "skill_open_router_data_scraper"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 13841,
  "completion_tokens": 1804,
  "sec": 16.077790021896362,
  "cost": 0.03534125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T22",
  "target": "skill_opencode_data",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论\n- 默认会：会把所选会话的子会话（沿 parent_id 的后代）一起算进来。\n- 只操作被你选中的那些会话本身：加 --no-expand。\n\n可直接照做\n1) 先做计划（看清会被选中哪些、多少条），用标题前缀且不展开子会话：\n.venv/bin/python -m opencode_skill plan --selector title --prefix '你的前缀' --no-expand\n\n2) 确认后再执行归档，仅动这些会话本身：\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply --selector title --prefix '你的前缀' --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db --confirm --no-expand\n\n可选安全阈值\n- 如果只想“复制到归档但不从主库删除”，再加 --no-delete：\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply --selector title --prefix '你的前缀' --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db --confirm --no-expand --no-delete\n\n注意\n- 先跑 plan 再跑 apply，避免误操作。",
  "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": 1788,
  "sec": 19.396852493286133,
  "cost": 0.04562375,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 3
 },
 {
  "id": "T23",
  "target": "video-scoring-audio",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论先说：\n- 不是“峰值检测错了”，而是“你先把双声道合成单声道”的这一步改变了波形本身，可能引入了过载（尤其是相位相关、编码/重采样后的真峰值 overs）。\n- 用 ffmpeg 简写 -ac 1 的下混（rematrix）不透明，容易因为权重或量化/编码环节触顶；测峰值应该在你要交付或要播放的“实际路径上”做，并做真峰值（dBTP）校验和编码后回放校验。\n\n怎么稳妥测和交叉验证（可直接粘贴跑）\n\n1) 先量原始立体声的采样峰值与真峰值\n- 采样峰值（sample peak）\n  ffmpeg -nostats -i music_stereo.wav -filter:a volumedetect -f null - 2> stereo_vol.log\n  在 stereo_vol.log 里看 max_volume（单位 dBFS）。\n- 真峰值（true-peak, dBTP）\n  ffmpeg -nostats -i music_stereo.wav -filter:a loudnorm=I=-24:LRA=7:TP=-2:print_format=summary -f null - 2> stereo_tp.log\n  在 stereo_tp.log 看 input_tp（单位 dBTP, 0 以上说明有真峰值溢出风险）。\n\n2) 用“可控权重”的下混到单声道再测（不要用 -ac 1 的黑箱）\n- 明确用平均权重 0.5/0.5，先不写文件，直接测：\n  ffmpeg -nostats -i music_stereo.wav -filter_complex \"[0:a]pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1,volumedetect\" -f null - 2> mono_avg_vol.log\n  ffmpeg -nostats -i music_stereo.wav -filter_complex \"[0:a]pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1,loudnorm=I=-24:LRA=7:TP=-2:print_format=summary\" -f null - 2> mono_avg_tp.log\n- 如果你要生成下混文件做别的测试，建议用浮点或 24 bit，避免16位整型写盘时硬裁剪：\n  ffmpeg -i music_stereo.wav -filter:a \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\" -c:a pcm_f32le music_mono_avg.wav\n\n判读：\n- mono_avg_vol.log 的 max_volume 如果接近 0 dBFS，说明平均下混后已经“顶格”；若 >0，说明在写整型或后续处理时会裁剪。\n- mono_avg_tp.log 的 input_tp 如果 >0 dBTP，说明有“插值真峰值”溢出风险（DAC/解码后会爆红），即便采样峰值没超。\n\n3) 对比 -ac 1 的行为是否等于“平均下混”\n- 生成两份“自动下混 vs 明确平均下混”的浮点文件：\n  ffmpeg -i music_stereo.wav -ac 1 -c:a pcm_f32le music_mono_auto.wav\n  ffmpeg -i music_stereo.wav -filter:a \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\" -c:a pcm_f32le music_mono_avg.wav\n- 做差并测这条“差分”的峰值（差分接近 -inf/极小，就表示二者几乎一致；否则你的 ffmpeg 版本/矩阵不是 0.5/0.5）：\n  ffmpeg -i music_mono_auto.wav -i music_mono_avg.wav -filter_complex \"amix=inputs=2:weights=1|-1,volumedetect\" -f null - 2> diff.log\n\n4) 按你实际发布链路做“编码后回放再测”（最关键的交叉验证）\n- 例如目标是 AAC（或 MP3），先用“明确平均下混”再编码：\n  ffmpeg -i music_stereo.wav -filter:a \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\" -c:a aac -b:a 192k music_mono_avg.aac\n- 再解码测真峰值：\n  ffmpeg -nostats -i music_mono_avg.aac -filter:a loudnorm=I=-24:LRA=7:TP=-2:print_format=summary -f null - 2> aac_tp.log\n- 如果 aac_tp.log 的 input_tp > 0 dBTP，那是编码带来的插值真峰值 overs，播放端可能削波。这是常见现象，不是“测法错”。\n\n5) 如发现 overs，怎么修\n- 给“下混+编码链路”预留真峰值余量（建议至少 -1.0 dBTP，保守到 -1.5 dBTP）：\n  方式 A（只做安全衰减，简单稳妥）：\n    ffmpeg -i music_stereo.wav -filter:a \"volume=-1dB,pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\" -c:a aac -b:a 192k music_mono_safe.aac\n    然后重复第 4 步测真峰值；若 input_tp 仍 >0，再多减 0.5~1 dB。\n  方式 B（用 loudnorm 控制真峰值上限，同时不追求特定响度目标）：\n    ffmpeg -i music_stereo.wav -filter:a \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1,loudnorm=I=-24:LRA=7:TP=-1.0:print_format=summary\" -c:a aac -b:a 192k music_mono_tp1.aac\n    再做第 4 步测实效。注意 loudnorm 主要面向 R128 工作流，作为真峰值头顶也够用。\n- 若你的发布是立体声，但担心某些设备做单声道合并，可在“立体声母带上”直接保留 -1 dBTP 以上余量，再让设备自行下混；对大多数 AAC/MP3 播放链路足够安全。\n\n6) 额外诊断（可定位为何下混后会更“刺”）\n- 看 Side（L-R）分量是否很强（强 side 经平均会抵消或在编码后引发不对称 overs）：\n  ffmpeg -nostats -i music_stereo.wav -filter_complex \"pan=mono|c0=0.5*c0-0.5*c1,volumedetect\" -f null - 2> side_vol.log\n  side 峰值很高说明立体声相位/宽度素材很多，下混/编码更容易出真峰值 overs。此时建议更大真峰值余量或在母带端稍收窄宽度。\n\n你碰到“单声道测出削波、但原始混音没有”的常见成因\n- 下混矩阵不是 0.5/0.5（等于把 L+R 直接相加，瞬态可+6 dB，必爆）。\n- 写盘到 16-bit/有损编码，浮点中本来>0 dBFS 的过载被硬裁剪，仪表自然报“削波”。\n- 编码/重采样导致插值真峰值 > 0 dBTP（即使采样峰值没超），回放端会削波。\n- 检测只看 sample peak 而忽略 true-peak。\n\n实操要点（记住这几条就不踩坑）\n- 明确指定下混权重：pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\n- 测两类峰值：volumedetect 看 sample peak；loudnorm 看 input_tp（真峰值）。\n- 始终在“实际发布路径（含编码）解码回放后”再测一次真峰值。\n- 面向有损编码或不控设备下混，保留至少 -1.0 dBTP（保守 -1.5 dBTP）余量。",
  "error": null,
  "opened": [],
  "requested": [],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 6308,
  "completion_tokens": 8531,
  "sec": 83.97433114051819,
  "cost": 0.093195,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T24",
  "target": "speaker_notes",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "有硬性上限。\n\n- 硬上限：普通口播句子不要超过 22 个词。\n- 建议范围：12–20 个词/句最稳。\n\n配套做法\n- 一句只承载一个主干信息 + 一个从句。若同时出现“条件 + 例外 + 结果”，就拆成两句。\n- 转场或设问可更短（6–12 词），总分预告句可偶尔到 18–22 词，但别连用长句。\n- 自检：大声读一口气能顺完、不吃力；整句里自然停顿（逗号/“因为、但是、所以”）不超过两处。超过就拆。\n- 中文稿不必死盯“词”计数：按“一口气 + 不超过两处停顿”为准。经验换算可用：普通句落在约 20–26 个汉字，硬上限不超过 ~30 字。\n- 时长预算：口播按约 135 词/分钟（预留 10–15% 给停顿、点击、示例）。",
  "error": null,
  "opened": [
   "speaker_notes"
  ],
  "requested": [
   "speaker_notes"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 15541,
  "completion_tokens": 1499,
  "sec": 15.10115909576416,
  "cost": 0.034416249999999995,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T25",
  "target": "skill_tavily",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不可以。对 search（和 extract）来说，--stdout 是无效参数：\n- 加上 --stdout 会立刻报“未识别参数”的用法错误，不会真正发起 Tavily 请求\n- 退出码是 2（usage error）；stderr 有报错，stdout 可能为空\n\n想把完整结果打到控制台的正确做法\n\n单次 search（成功返回码=0）：\n- 方案 A（最简单，一条命令）\n  path=$(python -m tavily_skill search \"你的查询\" | jq -r '.output_path') && cat \"$path\"\n- 方案 B（显式指定输出文件）\n  python -m tavily_skill search \"你的查询\" --output /tmp/tavily_search.json && cat /tmp/tavily_search.json\n\n批量 search（多条 --query）只打印成功项：\npython -m tavily_skill search \\\n  --query \"q1\" --query \"q2\" --query \"q3\" \\\n| jq -r '.results[] | select(.error==null) | .output_path' \\\n| xargs -I{} cat \"{}\"\n\n补充退出码约定（便于脚本健壮处理）\n- 0：成功（批量模式下“部分成功”也为 0，失败项写在 results[].error）\n- 1：API 调用或写文件失败\n- 2：用法错误（例如给 search/extract 传了 --stdout、参数互斥等）\n\n注意\n- search/extract 永远把“完整 payload”写到文件里，stdout 只给一个轻量 status JSON（含 output_path）。不要尝试把 --output 指到 /dev/stdout，否则会和 status JSON 冲突、污染输出。唯一推荐方式就是按上面的流程先拿 output_path，再 cat 文件。  \n- usage 子命令才支持 --stdout（会把用量完整 payload 打到 stdout）。",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_tavily"
  ],
  "requested": [
   "skill_tavily"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 17576,
  "completion_tokens": 1665,
  "sec": 16.24258303642273,
  "cost": 0.03862,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T26",
  "target": "zun_music",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "结论（先说人话）：\n- 不能在强拍（4/4 的每小节第 1、3 拍）上随便多处改原旋律。\n- 测试的硬规则：强拍上的“音名（不看八度，只看 pitch class）”必须与原曲对应强拍一致；允许的偏离用 skeleton_allow 明确登记，每 4 小节最多 1 次。因此一个 8 小节乐句里，强拍改动上限是 2 次（通常只在最后收束用 1 次）。\n- 其它位置随便玩：可提前半拍、切分、回转、跑句、换时值、换八度、加装饰音、改和声，但强拍“落地”的那个音名要对上原曲。\n\n怎么算“合规”（按测试机读口径）：\n- 计数口径：8 小节 × 每小节强拍 2 个 = 16 个强拍锚点。\n- 比对规则：你的编曲在每个强拍瞬间“正在发声的旋律音”的音名，要与原曲该拍的音名一致（八度不计）。例如原曲强拍是 E4，你落 E5/E3 都算一致；落 D#/F 都不合规。\n- 例外登记：若你决定在某处强拍改旋律，必须把这处写进 skeleton_allow；每 1–4 小节窗口最多 1 处，5–8 小节窗口再最多 1 处。实际推荐只在最后终止（例如落到 i）登记 1 次。\n- 常见合规用法：最后一小节把强拍旋律从原来的 3̂ 改成 1̂（终止到小调主音），登记一次；前 7 小节强拍全部对齐原曲的音名。\n\n可直接照做的检查/操作流程：\n1) 标注强拍骨架\n- 把原曲 8 小节抄成 SOURCE，标出每小节第 1、3 拍的音名（忽略八度）。\n2) 编曲时的硬约束\n- 先随意加花（提前半拍进入、3-3-2 切分、16 分回转、连接跑句等），但确保每个强拍瞬间落地的旋律音名与步骤 1 一致。\n- 真要改强拍，只在每 4 小节挑不超过 1 处，且优先放在结尾收束位。\n3) 手动自检\n- 列出 16 个强拍位置，把编曲版本在这些位置的旋律音名与 SOURCE 对比（八度不计）。\n- 统计不一致的格子：总数≤2，且 1–4 小节内≤1 处，5–8 小节内≤1 处。\n- 为每一处不一致写下 skeleton_allow 条目（注明小节、拍位与理由，如“bar 8 beat 1：为 i 终止改 3̂→1̂”）。\n4) 若你在用本工作流的脚本\n- 运行 python scripts/render_example.py <tune> --midi-only\n- 超过上限或未登记的强拍改动会直接未通过 skeleton check。\n\n想要更像 ZUN 又不触碰强拍的方法（安全区）：\n- 强拍前半拍提前进入长音；强拍落地仍是原音名。\n- 强拍后的长音尾部加 16 分回转（如 C–D–C–B–C）。\n- 小节间用上行 16 分跑句替代休止。\n- 用 ♭VI–♭VII–i（大调源用 IV–V–vi）与和声小调 V7 做收束张力；这些是和声层面，不影响强拍旋律音名一致性。\n- 可以把强拍旋律换八度（不算改动），或用钢琴高八度叠加、加抖音/滑音表现。\n\n不合规的典型情形（会触发报错/判失败）：\n- 在 8 小节里随意改了 3–4 个强拍音名（超过“每 4 小节 ≤1 次”的上限）。\n- 没有登记 skeleton_allow 就改了强拍。\n- 在第一乐句中段做了转调导致强拍音名对不上 SOURCE 的骨架。\n\n一句话记忆：强拍音名当作“不可动的骨架”，8 小节里最多给你 2 次“带理由的越权”，其余变化请全部放到骨架之间。",
  "error": null,
  "opened": [
   "zun_music"
  ],
  "requested": [
   "zun_music"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 15203,
  "completion_tokens": 3899,
  "sec": 39.58551597595215,
  "cost": 0.057993750000000004,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T27",
  "target": "skill_image_generation",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不会生效。--quality 只有在 OpenAI 的 GPT Image 系列（如 gpt-image-2.5-sunburst/flare）里有实际效果；Gemini 接受这个参数但会忽略它，所以你看不到区别是预期现象。\n\n想在 Gemini 下提高画质/细节，直接用这些可生效的手段：\n- 拉大输出尺寸：加 --size 4K（配合 --aspect-ratio 16:9 或 1:1 等）\n  例：generate-image -p \"…\" -o out.jpg --model gemini-flash --size 4K --aspect-ratio 16:9\n- 先生成、再放大：用 Gemini 自带的超分 --upscale\n  例：generate-image --upscale -i out.jpg -o out_4k.jpg --aspect-ratio 16:9\n- 选模型：需要更稳的结构/细节可试 --model gemini-pro（图生图/编辑时也给高分辨率输入）\n- 调提示：明确主体、镜头、材质、光线、细节级别和构图，减少歧义；必要时提供参考图（-i 多图）\n\n如果你的目标是用质量档位做细粒度控制，换 OpenAI 模型：\n- 例：generate-image -p \"…\" -o out.png --model gpt-image-2.5-sunburst --quality max --size 4K --aspect-ratio 16:9\n提示：GPT Image 2.5 复杂任务要把超时拉到 ≥300s，批量时并发 4–6 个任务更高效。",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_image_generation"
  ],
  "requested": [
   "skill_image_generation"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 14396,
  "completion_tokens": 2384,
  "sec": 37.68727493286133,
  "cost": 0.041835,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T28",
  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "先搞清冲突的“唯一性键”是什么（常见有：job 名称/路径、idempotency key、同一时间窗的去重键= job_key+fire_time、队列+参数的哈希）。多数平台返回 409/Conflict 时，响应里会带 duplicate-of 或 conflict-on 字段；没有的话，按下面两类分别处理。\n\n要“同时保留两条”且同一时刻都跑\n- 方案 A（资源级去重）：给它们不同的身份键\n  - 创建第二条时改 job 的唯一名/路径，例如 report-daily-v1 和 report-daily-v2。\n  - 如果你用了 Idempotency-Key 头或 body 里的 uniqueKey，务必两条不同；否则后者会被当成重复请求合并。\n  - 示例：POST /jobs，body.name 改成 report-daily-v2，cron 仍是 \"0 9 * * *\"。\n\n- 方案 B（运行级去重）：允许重叠运行或提高并发阈值\n  - 打开允许重叠/并发：concurrencyPolicy=allow 或 maxConcurrency>=2（不同系统字段名不同，常见于 k8s CronJob/Quartz/Sidekiq）。\n  - 如果平台用“参数哈希”去重（如队列系统常见），让两条的 args 有所不同（例如加 run_label=alpha/beta），这样去重哈希不同即可并存。\n  - 示例字段思路（按你的平台映射）：{ \"concurrency\": { \"policy\": \"allow\", \"max\": 2 } } 或 uniqueByArgs=false。\n\n- 方案 C（平台硬性不允许同键同秒）：让名义上“同一时刻”但错开 1–5 秒\n  - 把其中一条 cron 从 09:00:00 改到 09:00:03；业务上等价，但可绕开 fire_time 唯一索引。\n  - 或使用平台提供的 jitter（随机抖动）并确保 maxConcurrency>=2。\n\n要“用新的替换掉旧的”（保证只留一条生效）\n- 方案 A（原地覆盖，推荐）\n  - 如果是资源式 API：用 PUT /jobs/{name} 更新同一个 job 名，利用 If-Match 版本号/ETag 做乐观锁，保证原子替换。流程：\n    1) GET /jobs/{name} 取 etag/version\n    2) PUT /jobs/{name} 携带 If-Match: <etag> 和新配置\n    3) 若 412/Precondition Failed，重取 etag 重试\n  - 好处：标识不变，所有下游引用不需要改。\n\n- 方案 B（声明式替换）\n  - 创建时带 replaceExisting=true 或 uniqueKey（平台支持时）：POST /jobs?replace=true，body.uniqueKey=\"report-daily\"。服务端会用该唯一键先禁用/删除旧的，再落新配置。\n\n- 方案 C（禁用旧的 → 新建）\n  - PATCH /jobs/{old} 设置 status=disabled 或 end_at=now\n  - POST /jobs 新建新版（可用新名字），并给新版打 supersedes=old 的标签，便于审计和回滚\n  - 若有运行级冲突，给新版设置 concurrencyPolicy=replace/cancel_previous=true，确保新触发时会终止旧实例。\n\n- 方案 D（执行级“以新换旧”）\n  - 对同一 job 的同一触发时刻，设置 concurrencyPolicy=replace（k8s CronJob 同名字段，Quartz 有 DisallowConcurrent/Replace 近似），保证新一轮触发会取消/中断仍在运行的上一轮。\n\n额外稳妥性建议\n- 每次实际执行时用“执行幂等键”（execution_id 或 Idempotency-Key）防重入，键应包含 fire_time 与参数哈希，避免网络重试造成重复执行。\n- 若要并存两条“逻辑相同”的任务，确保它们的输出目标不会相互覆盖（换输出文件名/分区/目标表分区键），或加写入去重键。\n- 在生产改动前先用“干跑/验证”开关 dryRun=true 看是否仍报冲突。\n\n如果你告诉我正在用的平台（如 k8s CronJob、Quartz、Sidekiq、某云调度/自建 API），我可以把上面的字段名和示例改成该平台的一对一命令或 curl/CLI。",
  "error": null,
  "opened": [],
  "requested": [],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 6296,
  "completion_tokens": 3267,
  "sec": 34.09018301963806,
  "cost": 0.04054,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "不行。outlook_skill 里没有 --after/--before 这类按任意 ISO 时间切窗的参数；邮件的日期筛选只支持 --days N，以及按 folder/subject/from 的简单过滤。\n\n要做“最近两天 → Markdown”，用这条流程即可：\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 1000 --folder Inbox --folder Archive --format json\n\n2) 再从本地缓存导出 Markdown（同样按最近两天筛选）\n.venv/bin/python -m outlook_skill.cli mail export-md --days 2 --folder Inbox --folder Archive --force\n\n说明与注意\n- 上述 “两天” 是滚动的 48 小时窗口，而不是两个自然日。\n- 导出的 Markdown 会写到 data/mail/markdown/，文件名以消息日期开头：YYYY-MM-DD_folder_subject_slug_id.md。\n- 该日期与 SQLite 的 internaldate/received_at 一样是 ISO-8601（UTC），跨时区边界时要注意和你本地时区的直觉可能有偏差。\n\n如果你要的是“最近两个自然日”的严格切片（而不是滚动 48 小时）\n- CLI 里没有 after/before，只能这样做：\n  - 先放宽一丢丢范围导出，避免边界被截掉（例如最近 3 天）：\n    .venv/bin/python -m outlook_skill.cli mail export-md --days 3 --folder Inbox --folder Archive --force\n  - 再用文件名前缀按日期拣出目标两天（因为文件名第一段就是 YYYY-MM-DD）：\n    - 在 Linux:\n      today=$(date -u +%F)\n      yesterday=$(date -u -d \"yesterday\" +%F)\n    - 在 macOS（BSD date）:\n      today=$(date -u +%F)\n      yesterday=$(date -u -v-1d +%F)\n    - 拣出文件（示例把它们拷到单独目录）：\n      mkdir -p out/md_last2d\n      cp data/mail/markdown/${today}_*.md out/md_last2d/ 2>/dev/null || true\n      cp data/mail/markdown/${yesterday}_*.md out/md_last2d/ 2>/dev/null || true\n- 以上是按 UTC 自然日切片。如果你必须按本地时区的自然日切片，建议用本地时区先计算两个目标日期再匹配拷贝，或写个小脚本按每个 Markdown 的 frontmatter 里的 date 字段比较后筛选。\n\n小结\n- 不支持 --after/--before ISO 时间。\n- 最近两天（48 小时）用：mail download --days 2 然后 mail export-md --days 2。\n- 两个“自然日”用：先 --days 3 导出，再按文件名前缀 YYYY-MM-DD 过滤（留意 UTC vs 本地时区）。",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_outlook"
  ],
  "requested": [
   "skill_outlook"
  ],
  "opened_target": false,
  "prompt_tokens": 16095,
  "completion_tokens": 4031,
  "sec": 40.74852514266968,
  "cost": 0.060428749999999996,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 },
 {
  "id": "T30",
  "target": "skill_typefully_twitter",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "index_rep2",
  "answer": "- 默认用“长推模式”（Typefully long post）。分发整篇文章但只发一条帖子时，默认不受 280 字限制。\n  - 最好在本地 .env 里设置：TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true，使 post count/draft/create 默认走长推校验与发布。\n  - 如果没设 env，需要临时强制长推时，加 --long-post。\n\n- 当用户明确要求“短推/280 字内/普通推文”时，在命令上加参数 --no-long-post 切回普通长度限制。\n\n示例：\n- 长推（默认已设 env）：typefully-twitter post draft --thread-file article.md\n- 长推（未设 env 临时加）：typefully-twitter post draft --thread-file article.md --long-post\n- 短推：typefully-twitter post draft --thread-file article.md --no-long-post",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_typefully_twitter"
  ],
  "requested": [
   "skill_typefully_twitter"
  ],
  "opened_target": true,
  "prompt_tokens": 14853,
  "completion_tokens": 1126,
  "sec": 9.36861801147461,
  "cost": 0.02982625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 2
 }
]