[
 {
  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论先说：\n- 只有“文件列表”的 txt 通常不能直接用来做语义搜索。语义搜索需要对“会话的实际文本内容”做向量化并建立索引；除非你的 txt 里本身就包含每条会话的完整文本或足够长的摘要，否则效果会很差。\n- 已有向量缓存本身不会让已索引的内容漏掉，但会导致“未入库的新/改内容”根本不在检索范围里，从而看起来像漏结果。另一个常见漏召回的原因是你更换了嵌入模型或分块策略，旧向量与新查询不在同一分布或粒度。\n\n给你一套可以照做的流程（不依赖联网）：\n\n一、先判断你的 txt 能不能直接用\n- 打开 txt 看看是否包含每条会话的正文或长摘要（至少几十到几百字）。  \n  - 如果只有文件名/路径/时间戳等元数据：不能直接用，需要去读对应原始会话文件。\n  - 如果包含正文/摘要：可以先快速做一个“临时索引”，后续再换成对原文的正式索引。\n\n二、用 txt 清单定位并提取真实会话文本\n- 用清单里列出的路径找到对应的会话文件（json、md、txt、eml、html 等）。\n- 解析出可检索的纯文本：\n  - 聊天日志：拼接 role、时间、消息内容；保留会话 ID/日期/参与人做元数据。\n  - 邮件/文档：清理 HTML/markdown，去掉样式/脚注。\n- 一条会话尽量按“语义片段”组织：例如每 8–20 条消息一个窗口，或基于 500–800 tokens 的滑窗，窗口重叠 100–200 tokens，避免把关键句切开。\n\n三、建立或刷新向量索引（避免重复计算并防止漏召回）\n- 模型一致性：\n  - 若你已有缓存，优先继续使用“同一个嵌入模型”和“同一分块配置”。混用不同模型或不同分块粒度会拉低召回，严重时会漏。\n  - 如果你不确定之前用的是什么，最稳妥是全量重建一次（统一模型与分块）。\n- 增量刷新策略（推荐）：\n  - 给每个“会话片段”计算内容哈希（如 SHA1）并记录到 manifest（doc_id、chunk_id、hash、mtime、model、chunk_cfg）。\n  - 对比现有索引的 manifest：\n    - 新增或哈希变化的片段：重新嵌入并写入向量库。\n    - 被删除的文件：从索引中移除对应片段。\n  - 若发现模型或分块配置变化：直接触发全量重嵌。\n- 向量库选择：本地用 FAISS 足够；同时建议建一个简易倒排（BM25）索引做混合检索，召回更稳。\n\n四、查询策略（尽量避免“看起来像漏”的情况）\n- 用混合检索：向量 Top-K（如 200）联合 BM25 Top-K（如 200），去重合并；可选用交叉编码器或简单的相似度加权重排。\n- Query 编写：\n  - 把你记得的要点都写上（关键词、说话人、时间范围、任务名等），不要只写一句模糊话。\n  - 如果是多语言/中英夹杂，确保查询也用同一嵌入模型编码。\n- 提高 Recall 的开关：\n  - 提大 K 值（如 50→200）。\n  - 放宽过滤条件（时间/参与人先不限定，再看命中元数据）。\n  - 如果还是不出结果，检查是否那次会话根本没被解析/入库（见下一步的覆盖率自检）。\n\n五、覆盖率自检（确认不会“漏入库”）\n- 统计对比：归档中“会话总数/片段总数” vs 索引里“向量条目数”。二者应基本一致（考虑分块后会更多）。\n- 随机抽检：随机挑几条会话，验证其文本能在索引里被检出（用独特短语搜索）。\n- 报表核对：按文件/会话列出“上次嵌入时间、模型名、chunk 配置、内容哈希”，快速发现旧模型或过期片段。\n\n常见导致“漏结果”的坑与对应处理\n- 只索引了文件名/标题：改为索引正文或至少较长摘要。\n- 模型不一致或升级后混用：统一模型并重嵌，或为不同模型建独立库，查询时分别召回再合并。\n- 分块过细或无重叠把关键信息拆散：改为 500–800 tokens 且 100–200 重叠。\n- 只做向量检索未加 BM25：改用混合检索。\n- 过滤条件过窄（日期/人名硬过滤）：先放宽过滤做第一次粗召回，再靠元数据或重排筛选。\n- 查询未归一化：统一大小写、全角半角、繁简转换，去除零宽字符等。\n\n如果你现在就想快速验证\n- 你的 txt 里若有正文/摘要：先基于这些文本临时建一个小向量索引，跑一遍查询，看看大致能否命中。如果命中不稳，再按上面的正式流程对原文建库。\n- 若只有列表：直接跑不会有用，先执行数据提取与增量刷新，再查。\n\n简短回答你的两问\n- “可以直接拿来跑吗？”通常不行，除非 txt 含有足够多的会话文本或摘要。否则需要去读取原始会话内容并建立/刷新向量索引。\n- “缓存里已经有向量会不会漏结果？”缓存不会让已入库内容漏，但会让未入库或已变更的内容缺席；另外如模型或分块更换、查询与索引模型不一致，也会出现漏召回。最稳妥做法是按文件哈希与配置比对做一次增量刷新，不确定时全量重建。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 115,
  "completion_tokens": 3259,
  "sec": 40.12574481964111,
  "cost": 0.03273375,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T02",
  "target": "compressor",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "把“输出为 JSON”的参数放在子命令 monitor 后面、在所有位置参数（如批次 ID）之前。不要放在命令最后。\n\n示例（按你的实际参数名替换）：\n- 正确：compressor monitor --json --id <BATCH_ID>\n- 或者：compressor monitor --format json --id <BATCH_ID>\n\n不要这样：compressor monitor --id <BATCH_ID> --json\n\n原则：JSON 输出开关属于 monitor 子命令的选项，需出现在该子命令的选项区（位置参数前），否则会被当作多余参数而报错。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 105,
  "completion_tokens": 1876,
  "sec": 23.353722095489502,
  "cost": 0.01889125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "用 Koyeb 官方的 GitHub Action 部署时，强制按你的 Dockerfile 构建需要把 builder 这个入参设为 dockerfile，并（如有需要）用 dockerfile 指定路径。示例：\n\n- uses: koyeb/action-deploy@v1\n  with:\n    api_key: ${{ secrets.KOYEB_API_KEY }}\n    app_name: my-app\n    service_name: web\n    git_provider: github\n    git_repository: ${{ github.repository }}\n    git_branch: ${{ github.ref_name }}\n    builder: dockerfile         # 关键入参，强制走 Dockerfile\n    dockerfile: ./Dockerfile    # 非必须；默认就是 Dockerfile\n    workdir: .                  # 如果 Dockerfile 不在仓库根目录，设置到相对目录\n\n如果你是用 Koyeb CLI 的 Action 或自己调用 CLI，同等做法是在 deploy 命令里加：\n--builder dockerfile --dockerfile ./Dockerfile\n\n这样就不会再触发 buildpack 语言检测了。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 115,
  "completion_tokens": 1896,
  "sec": 23.411609888076782,
  "cost": 0.019103750000000003,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "可以。下面这一条命令会：\n- 在你的用户偏好里开启 Handoff（通用剪贴板依赖的开关），具体写入位置是 ~/Library/Preferences/ByHost/com.apple.coreservices.useractivityd.*.plist 的 ActivityAdvertisingAllowed 和 ActivityReceivingAllowed 两个键\n- 重启与通用剪贴板最相关的所有后台进程：sharingd、useractivityd、pboard、cfprefsd、bluetoothd、rapportd（后两者需要 sudo，可能会提示输入密码）\n\n请整行复制执行：\n\n/bin/sh -c 'defaults -currentHost write com.apple.coreservices.useractivityd ActivityAdvertisingAllowed -bool YES; defaults -currentHost write com.apple.coreservices.useractivityd ActivityReceivingAllowed -bool YES; echo \"已写入: ~/Library/Preferences/ByHost/com.apple.coreservices.useractivityd.*.plist -> ActivityAdvertisingAllowed=YES, ActivityReceivingAllowed=YES\"; for p in sharingd useractivityd pboard cfprefsd; do killall -9 \"$p\" >/dev/null 2>&1 || true; done; for p in bluetoothd rapportd; do sudo killall -9 \"$p\" >/dev/null 2>&1 || true; done; echo \"已重启进程: sharingd useractivityd pboard cfprefsd bluetoothd rapportd\";'\n\n提示：\n- 运行后这些进程会被 launchd 自动拉起，无需手动启动。\n- 执行完成后，确保 iPhone 上“设置 > 通用 > AirPlay 与接力 > 接力”已开启，Mac 的“系统设置 > 通用 > AirDrop 与接力 > 允许接力”已开启；两台设备登录同一 Apple ID，且蓝牙和 Wi‑Fi 都已打开。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 125,
  "completion_tokens": 3725,
  "sec": 38.52722907066345,
  "cost": 0.037406249999999995,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T05",
  "target": "openreview",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "先别继续重试轰炸，按下面最容易“立刻生效”的办法逐条尝试，哪条有效就停。\n\n通用立刻恢复手段\n- 换出口网络/IP：切到手机热点或关掉/切换 VPN，再试一次。若立刻恢复，说明是服务端/WAF 对你当前 IP 的临时封禁；后续要降速并加退避重试。\n- 等待冷却：停止请求 10–30 分钟再试。很多风控封禁是短期的。\n- 校准系统时间：本机时间快/慢 > 5 分钟会让带签名/令牌的请求被判无效，导致 403。把系统时间同步网络时间后重试。\n- 刷新 DNS 缓存（可能命中到坏节点或被风控的边缘节点）：\n  - Windows: 以管理员打开命令行执行 ipconfig /flushdns\n  - macOS: 在终端执行 sudo dscacheutil -flushcache; sudo killall -HUP mDNSResponder\n  - Linux(systemd): sudo systemd-resolve --flush-caches 或 sudo resolvectl flush-caches\n\n如果是用浏览器访问\n- 只清目标站点的数据，不要清全局：\n  1) 关闭该站点所有标签页。\n  2) 清理该站点的 Cookie、本地存储(localStorage/sessionStorage)、IndexedDB、Service Worker。\n  3) 重新打开页面，完成可能的挑战（例如验证码/人机验证）。\n- 关闭代理/改 UA 等浏览器插件再试（某些插件触发风控）。\n- 若仍 403，换网络再试（判断是否 IP 被短封）。\n\n如果是用 Postman/curl/自写脚本调 API\n- 先确认没有错误沿用旧的 Authorization 头或 Cookie。务必用最新的 Bearer/签名。\n- Postman：\n  - 右上角 Cookies，删除目标域的全部 Cookie。\n  - 如果用 OAuth2，点“Get New Access Token”重新授权；删除旧 token。\n- curl/脚本通常不缓存 HTTP，但会缓存令牌或会话，删除后强制重新获取：\n  - 项目里常见的 token 文件：token.json、.tokens、.session 等，删掉后按流程重新登录/换取新 token。\n  - 如果用 OAuth/OIDC，请重新执行登录/授权流程，拿到新 access token/refresh token。\n- 降低并发与频率：单机并发≤5，失败后用指数退避（如 1s、2s、4s…重试最多 3 次）。过快的重试会延长封禁时间。\n\n如果用云厂商/SDK（常见可删的本地缓存路径，删后需重新登录/授权）\n- AWS：\n  - SSO/STS 缓存：~/.aws/sso/cache/*.json、~/.aws/cli/cache/*.json\n  - 删后执行 aws sso login 或重新获取临时凭证\n- Azure：\n  - 令牌缓存：~/.azure/msal/ 与 ~/.azure/azureProfile.json\n  - 删后执行 az login 重新登录\n- GCP/Google API：\n  - 应用默认凭证/令牌：~/.config/gcloud/access_tokens.db、~/.config/gcloud/application_default_credentials.json，或项目目录下的 token.json\n  - 删后 gcloud auth application-default login 或按示例流程重新授权\n\n如何快速判断方向\n- 换网络立刻恢复 → IP 被 WAF/风控短封；后续限流与退避。\n- 重新登录/刷新 token 后恢复 → 本地令牌过期/被吊销；修复令牌刷新逻辑。\n- 清浏览器站点数据后恢复 → Cookie/会话污染；避免多标签/多账号混用。\n- 不论怎么清都 403 → 大概率是服务端策略/账号权限变化；本地清缓存无效，需联系服务端或检查白名单/权限。\n\n最后建议\n- 给调用加上速率限制与指数退避，避免再次触发封禁。\n- 保证请求携带必须的 headers（如正确的 Host、User-Agent、Content-Type、Authorization），不要缺失或乱写引用来源（Origin/Referer）以免被拒。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 98,
  "completion_tokens": 3151,
  "sec": 38.544328927993774,
  "cost": 0.0316325,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "抱歉，不能帮你提供规避平台风控的具体间隔或数值建议。B 站的风控阈值是动态的，而且主动规避可能违反平台规则。\n\n如果你是出于正当、合规目的获取音频，建议用以下做法，既稳妥又不容易触发限制：\n\n可行的合规获取方式\n- 使用官方客户端下载/缓存\n  1) 手机 B 站 App：进入视频页面，点“下载”，若支持可选择“仅音频”或进入音频区的条目进行下载。\n  2) 批量下载：先把需要的内容加入“稍后再看”或“合集/播放列表”，再到“我的-下载管理”里批量勾选开始缓存。\n  3) 电脑端客户端（Win/Mac 客户端）：进入分区或合集页，使用客户端自带的离线缓存功能。\n- 向创作者申请授权/原始音频\n  - 给 UP 主私信，索要原始音频或其在音乐平台（如网易云/QQ 音乐/Bandcamp 等）的发布链接。\n  - 优先选择标注了可再利用许可（如 CC）的内容，并按许可条款下载使用。\n- 避免重复下载\n  - 做一个待下载清单，下载完成后标记，防止误重复。\n\n如果你是开发者，且已获得内容方授权，需要提高脚本的稳定性（不保证绕过风控，侧重减负与稳健）\n- 串行而非并发：一次只处理一个任务，不要开多线程/多进程同时拉取。\n- 遇到风控信号立即停机：一旦出现验证码/403/429/异常跳转，立刻停止本次任务，改天再跑；不要在短时间内反复重试。\n- 使用指数退避+随机抖动而不是固定间隔：失败后逐步延长等待时间，并加入随机抖动，减少规律性请求；设定重试上限，超过就放弃。\n- 设总量与时段上限：为每日任务设定条数上限；避免高峰时段给服务器增加压力。\n- 断点续传与去重：支持断点续传；校验文件完整性；对已成功的条目做缓存，避免重复请求。\n- 只请求必要资源：先获取清单再按需下载；不要频繁刷新同一资源。\n\n不建议的做法\n- 不要使用换 IP、伪造指纹/UA、模拟频繁登录等手段。\n- 不要绕过客户端的正常流程或破解加密缓存。\n\n以上做法能在合规前提下尽量减少触发风控、提升稳定性。如果目的是长期批量处理，最稳妥的是与内容方或平台沟通，获取正式授权或使用官方提供的离线/分发渠道。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 95,
  "completion_tokens": 3415,
  "sec": 42.384653091430664,
  "cost": 0.03426875,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "- 默认唤醒间隔：30 秒（跑特别久的任务建议采用指数回退：30s → 2min → 5min → 10min…，一旦检测到有新进展再收紧到 30–60s）\n- 调度动作：snooze（设置下一次自唤醒的时间）\n\n可直接这样设定自唤醒：\n- 如果是以工具调用的形式：tool = \"snooze\", arguments = { seconds: 30, reason: \"check codegen progress\" }\n- 伪代码示例：\n  - call_tool(\"snooze\", { seconds: 30, reason: \"check long codegen task\" })\n\n实践建议：\n- 短任务或活跃输出期：30–60 秒轮询\n- 超过 10 分钟的长任务：采用 30s → 2min → 5min → 10min 回退\n- 一旦检测到完成或错误，立即取消后续 snooze 调度",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 108,
  "completion_tokens": 2404,
  "sec": 30.45441484451294,
  "cost": 0.024175,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "不可以。subagent_type 一般用来标明“适配器/供应商”（比如 openai、openrouter、anthropic、azure_openai……），不是用来填模型名的。模型名要放在该子代理的配置里。\n\n你要用 deepseek/deepseek-v4-pro，通常有两种正确配法：\n\n方案A：走 OpenRouter\n- subagent_type: openrouter（有些框架只有 openai 这个类型，但允许自定义 base_url；那就用 openai，并把 base_url 指到 OpenRouter）\n- base_url: https://openrouter.ai/api/v1\n- api_key: 使用你的 OpenRouter API Key\n- model: deepseek/deepseek-v4-pro\n\n示例（通用字段名，按你的框架对应改名即可）：\n- name: coder\n  subagent_type: openrouter\n  config:\n    api_base: https://openrouter.ai/api/v1\n    api_key_env: OPENROUTER_API_KEY\n    model: deepseek/deepseek-v4-pro\n\n方案B：走 DeepSeek 官方 API（不用 OpenRouter 的模型ID）\n- subagent_type: openai（或你框架里表示 OpenAI 兼容的类型）\n- base_url: https://api.deepseek.com\n- api_key: 使用 DeepSeek 官方 API Key\n- model: 使用 DeepSeek 官方的模型名，如 deepseek-v4、deepseek-reasoner（不要写成 deepseek/deepseek-v4-pro，这个是 OpenRouter 的命名）\n\n并行任务里的用法要点\n- 多个子代理并行时，每个子代理都用相同的 subagent_type（表示同一适配器），但各自的 config 里可以指定不同的 model。\n- 如果你的框架只有 subagent_type=openai 这一个选项，通常也能兼容 OpenRouter：把 base_url 改为 https://openrouter.ai/api/v1，model 填 deepseek/deepseek-v4-pro 即可。\n- 常见错误是把模型名误写进 subagent_type 或者用错了 base_url，导致 404/模型不存在。\n\n如果你告诉我正在用的具体框架或配置文件格式（YAML/JSON/Python SDK），我可以按它的字段名给出可直接粘贴的完整示例。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 100,
  "completion_tokens": 3138,
  "sec": 33.49017858505249,
  "cost": 0.031505,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T09",
  "target": "codex_cli",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "最省事、最彻底的做法是直接在 Codex 的工具开关里把 web_search 关掉。常见的两种配置结构如下，你用哪种就按哪种来改（放在和其他工具同级的位置）。\n\nYAML（推荐，支持布尔值）\n- 全局禁用\n  agent:\n    tools:\n      web_search: false\n  或者\n  agent:\n    tools:\n      web_search:\n        enabled: false\n\n- 如果有按模型覆写\n  models:\n    - id: your-model-id\n      tools:\n        web_search: false\n\nJSON（等价写法）\n{\n  \"agent\": {\n    \"tools\": {\n      \"web_search\": false\n      // 或 { \"enabled\": false }\n    }\n  }\n}\n\n如果你的配置是“白名单/黑名单”风格，也可以这样：\n- 只保留你要的工具，不包含 web_search\n  agent:\n    enabled_tools: [ \"code_interpreter\", \"file_search\" ]\n- 或者明确拉黑\n  agent:\n    disabled_tools: [ \"web_search\" ]\n\n补充与注意\n- 布尔值能用：用 false 就行（优先推荐），有的旧配置也接受 \"off\"/\"disabled\" 字符串，但不如布尔值稳妥。\n- 若还有地方自动把工具塞进请求里，额外保险：\n  request:\n    tools: []        # 不发送任何工具\n    tool_choice: none\n- 改完配置后重启 Codex 服务/客户端，避免旧配置被缓存。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 125,
  "completion_tokens": 3550,
  "sec": 39.85044312477112,
  "cost": 0.035656249999999994,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "可以一起喂，但必须先统一格式并做去重，否则几乎肯定会重复计数。Markdown 归档通常就是从同一原始会话库导出来的，重叠比例往往很高。\n\n推荐做法（两种方案，选其一）：\n- 方案A（更稳）：以原始会话库为“真源”，Markdown 只用来补全缺失\n  1) 先把原始库读成统一结构：conversation_id、message_id、role（user/assistant/system）、timestamp(UTC)、text_raw、attachments、edited_at 等。\n  2) 给每条记录打上来源：source=DB。\n  3) 再解析 Markdown，转成同一结构，source=MD。尽量抽出会话标题/参与者作为 conversation_hint，时间统一到 UTC；文本额外生成 text_norm（去首尾空白、统一换行、去多余空格、去 Markdown 纯装饰符号如`*_~`仅用于指纹，保留原文用于统计）。\n  4) 去重策略：\n     - 若有稳定的 message_id：用 (conversation_id, message_id) 直接比对，有就视为重复。\n     - 若无稳定ID：用强匹配规则判重：\n       same role 且 text_norm 完全一致 且 |timestamp_diff| ≤ 60 秒 且 conversation_id 或 conversation_hint 一致。\n     - 冲突合并优先级：DB > MD；若 MD 版本字段更全（有附件/更长文本/有 edited_at），用 MD 覆盖对应字段，但保留 DB 的 id。\n  5) 得到去重合并后的数据表，再做一次性统计。\n  结果：不重复计数，同时能用 Markdown 补上数据库里缺的会话或被裁剪字段。\n\n- 方案B（完全合并后统一去重）\n  1) 两种来源都解析成同一结构并打上 source 标签。\n  2) 统一时间到 UTC；文本生成 text_norm（仅用于指纹），保留 text_raw 用于统计。\n  3) 生成主键/指纹：\n     - 首选键：(conversation_id, message_id) 若存在。\n     - 否则用内容指纹：\n       fingerprint = sha1(role + \"|\" + text_norm + \"|\" + round(timestamp, 10s) + \"|\" + (conversation_id or conversation_hint))\n  4) 用上述键构建索引，遇到键冲突当成同一消息，按优先级合并字段（DB 更可信；字段更全/文本更长优先；有附件优先；若存在编辑版本，保留更新时间更晚的一条或按你的统计口径只保留“最终版本”）。\n  5) 合并完成后再跑统计。\n\n快速自检与决策建议：\n- 先抽样评估重叠率：从 Markdown 随机抽 1000 条生成 fingerprint，到数据库里查命中。若 >80% 命中，优先采用方案A（以 DB 为准，MD 做补全），实现成本最低、结果最稳。\n- 若两源结构差异大或 DB 丢了部分会话，采用方案B。\n\n判重与规范化细节（避免常见坑）：\n- 时区与精度：导出可能丢毫秒或用本地时区；统一到 UTC，并在指纹里把时间四舍五入到 5–10 秒窗口。\n- Markdown 格式差异：只在 text_norm 去除装饰符（如行首#、强调符号、反引号），不要丢正文内容；统计时仍用 text_raw。\n- 长消息拆分/合并：有的导出会把一条长回复拆成多段或把连续消息合并。可加一条合并启发式：同一 role、时间间隔很短（≤15 秒）、同一会话且上一条无结束标点，可在导入阶段先拼接再指纹。\n- 附件与占位符：导出里图片/文件可能是占位文本；不要把占位文本用于“文本相等”，单独比对附件 URL/哈希。\n- 编辑/撤回版本：数据库可能保留多个版本。明确你的统计口径：只计最终版本，或把编辑也算一次事件；并在合并时按 edited_at 选择。\n\n最低成本的操作流程（可直接照做）：\n1) 从数据库导出 messages 表为统一结构列表，source=DB。\n2) 解析 Markdown，生成同结构列表，source=MD，外加 conversation_hint 与 text_norm。\n3) 建一个字典 idx：\n   - 若有 (conversation_id, message_id)，用它作键；\n   - 否则用 fingerprint 作键（role + text_norm + round(ts,10s) + conversation_id/hint）。\n4) 先插入 DB 条目到 idx；再逐条处理 MD：\n   - 若键不存在：插入。\n   - 若键已存在：按优先级合并字段（DB 优先；MD 仅在更全/更长/有附件时覆盖对应字段）。\n5) 用 idx 的去重结果做统计；输出同时带上来源字段（可统计 DB-only、MD-only、Both 的占比，便于复核）。\n\n结论：\n- 能一起喂，但直接合并会重复，必须先统一结构并去重。\n- 最推荐“数据库为准、Markdown 补全”的合并策略；若两源差异大，再用指纹去重的全量合并。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 115,
  "completion_tokens": 4001,
  "sec": 42.95102906227112,
  "cost": 0.040153749999999995,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论先说：\n- 能不能一次性全删，取决于你用的接口是否支持“批量删除”的最大条数。如果没明确上限，别一次性塞 120，对稳定性不友好。\n- 建议按批删除，安全的上限是每批不超过 50 对。这样 120 对分 3 批（50/50/20）。\n- 授权通常可以复用（同一 token/会话在有效期内可用于多批次）。若是一次性授权码，需先换取可复用的访问令牌。\n- 对“结果不确定”的批次可以安全重试，前提是用幂等机制（同一幂等键或避免重复删除带来的副作用）。\n\n可直接照做的步骤：\n1) 收集要删除的候选对的唯一标识（ID 列表），去重。\n2) 选择批大小：\n   - 默认用 50。\n   - 若你已知接口上限（例如 100），可以用上限；若遇到请求过大或超时，自动把批大小减半重试（如 50→25→20）。\n3) 复用授权：\n   - 使用之前拿到的访问令牌/会话 Cookie 发送请求，直到返回 401/403 或接近过期再刷新。\n   - 若是一次性授权码，先换取可多次使用的 access token；不要重复用授权码本身。\n4) 发起批量删除请求（伪代码/流程，替换成你的实际接口）：\n   - Endpoint：批量删除的 API（例如 POST /candidate-pairs:delete 或 DELETE /candidate-pairs/batch）\n   - 请求体：包含当前批的 pairIds 数组\n   - Header：Authorization: Bearer <token>；Idempotency-Key: <为当前批生成的固定 UUID>\n5) 处理响应与重试：\n   - 成功（200/204/207/202）：记录已删除数量。若是 202 异步，轮询 operationId 直到完成。\n   - 部分成功（207 或返回 per-id 结果）：把失败的 ID 收集起来，稍后单独重试。\n   - 不确定/超时/5xx：用相同的 Idempotency-Key 对该批重试，最多 3–5 次，采用指数退避（1s, 2s, 4s…）。如果依然不确定，查询这些 ID 的当前状态（若有查询接口），未删除的再发一次删除。\n   - 409 AlreadyDeleted 或 404 NotFound：当作成功忽略（删除通常是幂等的）。\n   - 429 限流：根据 Retry-After 退避后再试，或降低并发度。\n6) 并发控制（可选）：根据接口限流，最多并发 3–5 个批次；若触发 429，降到串行或减小并发。\n7) 验证与对账：\n   - 删除完后，抽样或全量查询这些 ID 的状态，确保都已删除；输出最终清单（成功/失败/已是删除状态）。\n\n示例批处理参数建议：\n- 每批最多：50 对（若文档明确支持 100，可设为 100）。\n- 最大重试：3–5 次（仅对网络/5xx/超时/不确定结果重试，保持同一 Idempotency-Key）。\n- 并发批数：3（视限流而定）。\n- Token 复用：整个任务期间复用同一 token，临近过期或遇 401 再刷新。\n\n这样做的好处：\n- 安全（幂等 + 部分失败可重试）\n- 稳定（避免一次性 120 导致请求过大/超时）\n- 高效（并发 + 只重试不确定或失败的子集）\n\n需要你补充的最小信息（如要我给出更具体的命令/脚本）：\n- 你使用的具体接口路径与请求示例（批量删除是否有上限说明）\n- 授权方式（Bearer token/OAuth2/会话 Cookie）及是否支持 Idempotency-Key\n- 单个请求体的大小或服务器超时阈值（如果已知）",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 117,
  "completion_tokens": 2880,
  "sec": 27.96294903755188,
  "cost": 0.02894625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "简短结论\n- 不一定能整段直接过。很多本地转写工具对“单任务音频时长/单文件大小”有默认上限（常见是2小时或2GB）。你的2小时10分钟有较大概率被拦在任务创建或开始转写时。\n- 就算工具不做硬性限制，整段跑也更容易在预处理或推理阶段卡死/报内存不足。\n- 把音频切成多段基本能解决问题，且更稳更快。建议每段20–30分钟。\n\n会在哪个阶段被拒绝/出问题\n- 添加任务/开始转写时：如果工具配置了“单任务最长2小时”，通常会在这里直接提示超时长而拒绝。\n- 转码/预处理阶段：有的工具会先把整段音频解码成PCM再分块，这一步占内存/磁盘临时空间，长音频更容易失败。\n- 正式转写阶段：模型推理时因内存/显存不足中途失败或被系统杀进程（尤其是大模型或GPU推理）。\n\n切段的可行做法（ffmpeg）\n下面给你一个稳妥的流程；不依赖网络、通用且可直接照做。\n\n1) 可选：先统一采样率为16 kHz、单声道（很多ASR都更稳）\n- ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 input_16k.wav\n\n2) 按30分钟切段（无重叠，最简单）\n- ffmpeg -i input_16k.wav -f segment -segment_time 1800 -reset_timestamps 1 -c copy part_%03d.wav\n说明：\n- 这会输出 part_000.wav、part_001.wav… 每段30分钟，最后一段可能更短。\n- 大多数ASR内部还有静音/语音切分，基本不影响识别完整性。\n\n3) 如果你担心句子被切断，想保留1–2秒重叠（可选）\n- 最简单办法是用固定起点手动生成，举例：30分钟段、2秒重叠\n  - 第1段：从0秒开始，时长1802秒\n    ffmpeg -i input_16k.wav -ss 0 -t 1802 -c copy part_000.wav\n  - 第2段：从1798秒开始，时长1802秒\n    ffmpeg -i input_16k.wav -ss 1798 -t 1802 -c copy part_001.wav\n  - 第3段：从3596秒开始，时长1802秒\n    ffmpeg -i input_16k.wav -ss 3596 -t 1802 -c copy part_002.wav\n  - 以此类推直到覆盖全长\n- 如果不想手工列多条命令，先用“无重叠”的办法即可，绝大多数场景没问题。\n\n批量转写与合并的小提示\n- 把所有分段一次性加入任务队列，允许并行转写（视CPU/GPU资源而定）。\n- 如果需要合并字幕/时间轴：\n  - 以30分钟一段为例，合并时给第n段的时间整体加上n×1800秒的偏移即可。\n  - 若你做了“2秒重叠”，合并时在段落衔接处手动去重那1–2秒的重复句子。\n- 某些工具有“起始时间偏移/Offset”选项，直接为每段设置对应偏移，导出后就是连续时间轴。\n\n什么时候可以不切\n- 纯命令行的 Whisper/faster-whisper/whisper.cpp 一般没有“时长硬限制”，在机器内存/显存充足的前提下能直接整段跑。但依然建议切段以降低风险、提升可控性与速度。\n\n总之：为稳妥和效率，建议切成20–30分钟的小段。即使工具不拒绝长文件，分段也更容易成功、便于并行和失败重试。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 112,
  "completion_tokens": 5356,
  "sec": 50.333752155303955,
  "cost": 0.053700000000000005,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "不行。serve 参数用来“托管一个目录”，不是指向某个具体文件的。它可以写成绝对路径，但必须是目录路径。你应该把 MP4 放进被托管的目录里，再用 HTTP 路径去引用它，而不是写 file:/// 或 /tmp/xxx 这样的文件系统路径。\n\n可行做法如下：\n- 最简单的方式\n  1) 确保视频在要托管的目录里，例如 /tmp/video.mp4\n  2) 启动本地查看器时设置目录：… --serve /tmp    （绝对路径可以）\n  3) 在内容里把视频地址写成以该托管目录为根的 URL 路径，例如 /video.mp4\n  4) 如果不确定前缀是否是根路径，启动后在浏览器里试着打开 /video.mp4，能直接访问就说明路径对了\n\n- 如果查看器支持“挂载前缀=目录”的写法\n  1) 例如：… --serve /media=/tmp\n  2) 在内容里引用 /media/video.mp4\n\n- 只想暴露这一个文件时\n  1) mkdir -p /tmp/ct-serve\n  2) ln -s /tmp/video.mp4 /tmp/ct-serve/video.mp4    或者直接复制进去\n  3) … --serve /tmp/ct-serve\n  4) 在内容里用 /video.mp4 引用\n\n注意：\n- 不要把 serve 写成 /tmp/video.mp4（文件），它只接受目录。\n- 不要在内容里写 file:///tmp/video.mp4 或绝对文件路径，浏览器安全策略会拦截，本地查看器通常只识别通过它自己提供的 HTTP 路径。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 107,
  "completion_tokens": 2455,
  "sec": 23.40157389640808,
  "cost": 0.024683749999999997,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T14",
  "target": "dataforseo",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "40104 在 DataForSEO 里通常不是“密码错”，而是“这个端点你当前没有访问权限”。查余额能成功，说明账号没问题；而关键词相关端点（Keywords Data / DataForSEO Labs）会额外校验“是否开通该产品”和“IP 白名单”。切到 sandbox 也一样报错，基本就指向权限/白名单问题。\n\n按下面步骤排查并解决：\n\n1) 确认已开通对应 API 产品\n- 登录 DataForSEO 控制台\n- 找到 API Access / Products（名称可能略有差异）\n- 确保以下产品已启用你要用的端点：\n  - Keywords Data API（search_volume、cpc 等）\n  - DataForSEO Labs API（related_keywords、keywords_for_keywords 等关键词拓展）\n- 如果没有开通，点 Enable/Request Trial 或联系支持开通。注意：sandbox 也要求你对该产品有访问权限，否则同样 40104。\n\n2) 把你的出口 IP 加入白名单\n- 控制台 -> Security / IP whitelist\n- 添加你运行 CLI 的机器的公网出口 IP（如果在公司/云/CI，需要添加实际出口 egress IP）\n- 可用命令获取出口 IP：\n  - macOS/Linux: curl ifconfig.me\n  - Windows PowerShell: curl ifconfig.me\n- 保存后等 1–5 分钟再测试。余额接口一般不受 IP 白名单限制，而关键词端点会严格校验。\n\n3) 确认 CLI 使用正确环境并最小化测试\n- 切换并确认环境：\n  - dataforseo config set mode production\n  - 或 dataforseo config set mode sandbox\n  - dataforseo config get 确认当前 base URL\n- 先跑一条最小示例任务，验证具体端点是否可用（根据你用的命令选择相应示例）：\n  - Keywords Data（示例）\n    - dataforseo keywords google search-volume --keywords \"shoes\" --location_name \"United States\" --language_name \"English\"\n  - Labs（示例）\n    - dataforseo labs google related-keywords --keyword \"shoes\" --location_name \"United States\" --language_name \"English\"\n- 若仍报 40104，加上 --debug 看返回 message，一般会明确写“no access to DataForSEO Labs/Keywords Data API”或“IP is not allowed”。\n\n4) 检查账号/团队权限\n- 如果是子账号/团队成员在用 CLI，确保该成员被授予相应 API（Keywords Data / Labs）的访问权限；或者直接用主账号的邮箱/密码登录 CLI。\n\n5) 仍未解决的快速自检\n- 退出重登：dataforseo logout 后 dataforseo login 用主账号重新登录\n- 更新 CLI 到最新版本\n- 确认命令对应的 API 产品：你跑的“关键词相关命令”到底是 Keywords Data 还是 Labs，对应去开通哪个\n\n通常，开通对应 API 产品 + 加白出口 IP 这两步做完，40104 就会消失。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 99,
  "completion_tokens": 3253,
  "sec": 36.75606179237366,
  "cost": 0.03265375,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T15",
  "target": "eink_diary",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "短答：\n- 想要“完整的一天”效果：在凌晨 1:30 生成时，最好把时间窗手动改成“昨天 00:00–24:00（或 23:59:59）”。这样图里是完整自然日的数据。\n- 如果不改、而系统把“全天”理解为“今天”，那只会取“今天 00:00–01:30”的数据，图会不完整。\n\n更具体可操作：\n- 有“今日/昨日/全天”选项时：选“昨日-全天”。\n- 只有起止时间时：\n  - Start = 昨天 00:00:00\n  - End = 昨天 23:59:59（或用 End = 今天 00:00:00 并按“结束时间不含”处理）\n- 用 API/脚本时：start=Y-1日T00:00:00(+时区)，end=Y日T00:00:00(+时区)，end 设为不包含。\n\n如何判断你需不需要改：\n- 预览里最后时间如果停在 01:30 左右，说明系统按“今天到现在”取数，需要改到“昨日全天”。\n- 若预览覆盖到昨晚 23:59，说明系统已默认取“上一自然日”，无需手动改。\n\n注意：\n- 以业务时区为准（例如 UTC+8）。如果你们系统日切有延迟（如 04:00 才结转），则用[前一日 04:00, 昨日 04:00) 的窗口。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 98,
  "completion_tokens": 2157,
  "sec": 21.02185583114624,
  "cost": 0.0216925,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T16",
  "target": "skill_google_maps_routing",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论先说\n- 大多数路由/出行 API 只允许你在一次请求里提供“出发时间”或“到达时间”其中一个，不能同时给两个。\n- 要计算“现在出发”的驾驶时间，通常有三种等效做法：不传时间参数（默认就是现在）、传一个表示“now”的特殊值、或者传当前时间（或略微将来）的时间戳。\n- 传一个“接近当前时刻”的 ISO 8601 时间戳一般不会被拒绝；个别服务要求必须是将来时间，建议加 60–120 秒缓冲，确保不被视为“过去时间”。\n\n可直接照做的填参方法\n1) 不传时间参数（最通用）\n- 很多路由服务在你不提供时间时，默认按“现在出发”计算（含实时交通的会用当前交通）。\n- 适用：HERE Routing、部分开源/自建路由、部分商业服务。\n\n2) 使用“出发时间”参数表示现在\n- 若文档允许特殊值“now”：\n  - 示例：departure_time=now（如 Google Directions/Distance Matrix for driving）\n- 若要求具体时间戳：\n  - ISO 8601（常见于 HERE 等）：departureTime=2026-10-13T08:32:00Z 或 2026-10-13T16:32:00+08:00\n  - Unix 秒（常见于 Google）：departure_time=1697195520\n- 为避免因服务器与客户端时钟偏差被判定为“过去时间”，建议用“当前时间 + 60–120 秒”。\n\n3) 使用“到达时间”参数（仅当你的服务明确支持 driving 的到达时刻规划）\n- 某些服务（如 HERE）支持按到达时刻倒推出发；另一些（如 Google）到达时间只用于公交/地铁，不用于驾驶。\n- 若你的服务支持到达时间，则只能提供 arrivalTime（或 arrive_by/arrival_time），不要再提供 departure。\n\n常见服务的具体参考\n- Google Maps Directions/Distance Matrix（驾驶模式）\n  - 只支持出发时间，不支持以“到达时间”规划驾驶。\n  - 参数：departure_time=now 或 departure_time=UNIX 秒（不接受 ISO 字符串）。\n  - 传“接近当前”的时间不会被拒；如果给了过去时间，通常按“现在”处理，但为稳妥建议 now 或“当前+60–120秒”。\n- HERE Routing v8\n  - 支持二选一：departureTime 或 arrivalTime（ISO 8601），不能同时给。\n  - 不给时间则默认“现在出发”。\n  - 接受非常接近当前的 ISO 时间；若报“必须为将来”，把时间加 60–120 秒。\n\n实操建议\n- 先确认你的路由工具对时间参数的名字与格式要求（常见命名：departure_time/departureTime/depart_at；arrival_time/arrivalTime/arrive_by）。\n- 如果不确定是否支持“到达时间”，优先用“出发时间”表示“现在出发”：\n  - 优先选：不传时间参数。\n  - 次选：传特殊值 now（若支持）。\n  - 兜底：传（当前时间 + 60–120 秒）的时间戳，格式按该 API 要求（ISO 或 Unix 秒）。\n- 注意时区与编码：\n  - ISO 8601 带上 Z（UTC）或本地时区偏移，比如 2026-10-13T16:32:00+08:00。\n  - 放进 URL 时，对冒号等字符进行 URL 编码（大多数 HTTP 客户端会自动处理）。\n\n判定是否会被拒绝的快速规则\n- 只要你使用了该 API 支持的时间格式，并且时间不是早于服务器当前时间，一般不会被拒绝。\n- 若遇到“时间必须为将来”的错误，把时间改为“当前 + 120 秒”基本就能通过。\n- 不要同时提交出发和到达两个时间，否则常见行为是报错或忽略其一。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 120,
  "completion_tokens": 3558,
  "sec": 33.24377083778381,
  "cost": 0.03573,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T17",
  "target": "hybrid_ai_video",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "不建议“裸重发”。只有在保证请求是幂等的情况下（带同一个幂等键/客户端请求ID）才可以安全重试，否则可能生成两个任务并重复计费。\n\n按场景给你可直接照做的步骤：\n\n1) 如果你第一次请求时已经带了幂等键\n- 继续用同一个幂等键原样重发同一请求。\n- 重试策略：用同一幂等键重试 3–5 次，指数退避（如 1s、2s、4s、8s）+随机抖动。\n- 每次重试间隙，调用查询接口按该幂等键或 external_id/客户端请求ID 查询任务是否已建立；一旦查到就停止重试并转为轮询该任务状态。\n\n2) 如果你第一次没有带幂等键\n- 先查：用你能定位的字段（external_id、你自定义的任务名/标签、创建时间窗口）去查询任务列表，看看是否已经建成。\n- 如果短时间内查不到，且可以接受可能的重复成本：\n  - 再发一次创建请求，但这次务必加上一个全局唯一的幂等键（或在请求体里加 client_request_id/external_id），方便后续去重。\n  - 之后如果发现出现两个相同任务，立刻取消多余的那个（如果平台支持取消），并记录该事故。\n- 如果不能接受重复成本：不要重发。继续等待列表/回调更新，或联系平台支持用时间戳、账户、参数快照帮你排查是否已创建。\n\n3) 之后的固定做法（避免再遇到这种不确定性）\n- 每个“创建类”请求都带幂等键（例如 HTTP 头 Idempotency-Key: 一个稳定的UUID），或在请求体放 client_request_id/external_id，并在你这边持久化存档。\n- 发送创建后，立刻开始基于幂等键或 external_id 的查询/轮询；不要依赖仅一次性的同步返回。\n- 区分超时类型并合理设置：\n  - 连接超时可短一些（如 3–5s）。\n  - 读取超时给足时间（如 30–60s），避免服务端已创建而客户端过早超时。\n- 封装你的重试逻辑：遇到超时或网络错误时，使用相同幂等键重试 + 查询，最多 N 次，然后转人工或延迟再查。\n\n结论：现在是否能直接再发一次？可以，但前提是用同一个幂等键（或可唯一识别该请求的 external_id）。如果第一次没带幂等手段，先查；确认无法查到且能接受可能的重复，再重发，并从这次开始使用幂等键。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 97,
  "completion_tokens": 2503,
  "sec": 24.49058485031128,
  "cost": 0.02515125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T18",
  "target": "ecg_plot",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "不同实现不一定一致：有的会自动截到30秒继续画，有的会直接报错不出图。为了稳妥、一次成功，建议你在送入工具前，自己把数据裁到前30秒；如果想保留完整记录，就切成多个30秒片段分别出图。下面是可直接照做的办法。\n\n一、已知采样率 fs 的情况（单导或多导联均可）\n- 假设数据矩阵 X 形状为 [N, L]（N为采样点数，L为导联数；单导联就是 [N] 或 [N,1]）\n- 裁剪到前30秒：\n  - Nmax = int(round(30 * fs))\n  - X_0_30s = X[:Nmax]\n  - 若需要时间轴：t_0_30s = np.arange(Nmax) / fs\n- 切分为多个30秒片段：\n  - K = ceil(N / (30*fs))\n  - 对每个 k=0..K-1：\n    - s = int(k * 30 * fs)\n    - e = int(min((k+1) * 30 * fs, N))\n    - seg_k = X[s:e] 作为第k段送去出图\n\n二、有时间戳列 t（单位为秒）的情况\n- 裁剪到前30秒（从首样本开始计时）：\n  - t0 = t[0]\n  - 取掩码 mask = (t - t0) < 30.0\n  - X_0_30s = X[mask]，t_0_30s = t[mask]\n- 切分为多个30秒片段：\n  - 对每个 k：start = t0 + 30*k，end = t0 + 30*(k+1)\n  - 取 mask_k = (t >= start) & (t < end)\n  - seg_k = X[mask_k]，t_k = t[mask_k]\n\n三、快速示例代码（Python）\n- 已知采样率：\n  - Nmax = int(round(30*fs))\n  - X_0_30s = X[:Nmax]\n- 有时间戳 t：\n  - t0 = t[0]\n  - idx = (t - t0) < 30.0\n  - X_0_30s = X[idx]; t_0_30s = t[idx]\n- 估计未知采样率（若只有 t）：\n  - fs ≈ 1.0 / median(diff(t))\n\n四、CSV文件常见做法\n- CSV含时间列 t（秒）：\n  - 用 pandas：读取后按 (t - t.iloc[0]) < 30 过滤，另存新CSV再喂给工具。\n- CSV无时间列、但知道 fs：\n  - 只保留首 1 + floor(30*fs) 行数据（加上表头）。\n\n五、注意事项\n- 所有导联必须用相同的裁剪区间，确保对齐。\n- 时间戳单位确认为秒；若是毫秒需除以1000。\n- 采用 < 30 而非 <= 30 可避免边界多取一个点导致超限。\n- 若想全量出图，按上述切片成多段，每段单独出图，再按需要拼接页面或导出多页PDF。\n\n结论：不要指望工具一定会自动剪裁。最安全的是你先把数据裁到前30秒，或切成多个30秒段再分别出图，这样无论工具默认策略如何都能保证成功。如果你告知具体工具和版本，我也可以给出它的默认行为和对应的最简设置方法。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 106,
  "completion_tokens": 2506,
  "sec": 23.01622200012207,
  "cost": 0.0251925,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T19",
  "target": "koyeb",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "不行，--tail 100 只会限制输出最后 100 行，并不会自动跟随。要实时跟随当前日志，需要再加上 --follow（或 -f）。\n\n可用示例：\n- 指定服务并跟随输出最后 100 行\n  koyeb service logs myapp/myservice --tail 100 --follow\n  或\n  koyeb service logs myservice --tail 100 -f\n\n如果你用的是按参数指定应用/服务的写法，也可以：\n- koyeb logs --app myapp --service myservice --tail 100 -f\n\n提示：\n- --tail 控制起始拉取的行数\n- --follow 或 -f 用来实时跟随后续日志输出",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 111,
  "completion_tokens": 1764,
  "sec": 16.91183590888977,
  "cost": 0.01777875,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T20",
  "target": "narwal",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "可能原因\n- 你在离地面中途位置让它“全屋清扫”。Narwal（尤其是带拖布/洗拖基站的型号，如 T10/Freo）全屋清扫通常必须从基站出发：要先在基站湿拖布/自检、确认电量与水箱状态并建立返回路线。离开基站直接下发“全屋清扫”常会提示 Not_ready。\n- 其他常见未就绪项：电量过低；清水箱没水或污水箱已满；拖布未装好；基站舱门未关好或基站断电；机身/传感器报错（被卡、被举起、雷达被遮挡等）；处于免打扰时间；地图丢失或未定位。\n\n让它接受开始清扫的做法（推荐）\n1) 先让机器回到基站\n   - 在 App 点“回充”，或按机身“回充/回家”键；如果找不到路，直接把机器放回基站，确认显示/语音为“正在充电/已就绪”。\n2) 做好基站与耗材检查\n   - 充电到至少 30% 以上（建议 50%+）。\n   - 清水箱加满、污水箱倒空并正确卡紧，基站舱门关好，基站有电。\n   - 拖布安装到位（需要拖地时），毛发缠绕清理干净，雷达/悬崖传感器无遮挡且干燥。\n3) 在 App 选择全屋清扫再开始\n   - 确认界面状态为“就绪/Ready”，选择模式（扫+拖/仅拖等），再点开始。全屋任务会从基站出发。\n\n如果你想在客厅原地就开动（不回基站）\n- 只能做局部或房间清扫：在 App 选“定点/局部清扫”或“指定房间清扫”。前提是机器人能在现有地图中完成定位；若提示无法定位，还是要先回基站一次。\n- 如选择“仅吸扫”（部分型号支持），一般更容易原地启动；拖地相关任务通常必须先回基站湿拖布。\n\n仍然 Not_ready 时的快速排查清单\n- 基站：清水箱有水、污水箱不满、门关好、有电；地面放置稳固。\n- 机器：电量≥30%；拖布/配件装好；滚轮/边刷无卡滞；激光雷达罩和悬崖传感器干净无水渍。\n- App 状态：不在免打扰时段；无“被搬移/未定位/地图丢失”等提示；如地图乱了，放回基站从“新建地图/重定位”开始。\n- 若曾中途被搬动，先回基站自检一次再发起全屋清扫。\n\n按以上做，通常把机器放回基站、补足电量与水箱、确认“就绪”后再发起“全屋清扫”，即可正常开始。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 97,
  "completion_tokens": 3035,
  "sec": 32.053152084350586,
  "cost": 0.03047125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "用“完整模型 ID”（带提供方前缀的规范 ID），而不是短别名。\n\n- 正确示例：\n  - openai/gpt-4o-mini\n  - anthropic/claude-3.5-sonnet\n  - google/gemini-1.5-pro:latest\n  - meta-llama/llama-3.1-70b-instruct\n  - 带变体时要保留标签（如 :free、:beta、:online）\n\n- 错误示例（会常见拿到空数组）：\n  - gpt-4o-mini\n  - claude-3.5-sonnet\n  - gemini-1.5-pro\n\n可操作做法：\n1) 先调用 /api/v1/models，找到目标模型对象的 id 字段；把这个 id 原样用于 model-activity。\n2) 或者到模型详情页，URL 中 /models/ 后面的那串就是要传的 ID（例如 /models/openai/gpt-4o-mini）。\n3) 如果通过查询参数传有冒号的变体（如 :beta），记得 URL 编码（: -> %3A），例如 model_id=anthropic/claude-3.5-sonnet%3Abeta。\n\n注意：\n- 用错短标识会匹配不到，返回空数组。\n- 即便 ID 正确，若该模型对你的密钥近期没有活动，也可能返回空结果。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 99,
  "completion_tokens": 1924,
  "sec": 17.68220615386963,
  "cost": 0.01936375,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T22",
  "target": "skill_opencode_data",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "需要先确认你用的是哪款工具/命令，因为不同实现默认行为不一样。不过你可以用下面这套通用、可执行的办法快速自检并只操作被选中的会话本身：\n\n快速判断默认是否会连子会话\n- 先做一次干跑：archive --title-prefix \"前缀\" --dry-run\n- 观察输出里是否包含子会话/后代。如果数量明显大于命中的顶层会话，说明默认包含子会话。\n\n只操作被选中的会话本身的常用参数组合\n- 多数工具用下面其中一个开关实现“非递归”：\n  - --no-recursive\n  - --depth 0\n  - --shallow\n  - --exact-only\n- 安全执行流程：\n  1) 预览命中集合：list --title-prefix \"前缀\"\n  2) 干跑确认不含子会话：\n     - 优先试：archive --title-prefix \"前缀\" --depth 0 --dry-run\n     - 若提示未知参数，再试：archive --title-prefix \"前缀\" --no-recursive --dry-run\n     - 仍不支持则依次尝试：--shallow 或 --exact-only 搭配 --dry-run\n  3) 确认结果正确后，去掉 --dry-run 正式执行。\n\n小技巧\n- 用 --help 或 -h 搜索关键字：recursive、children、descendants、depth，能快速定位你这款工具的准确参数名。\n- 如需“连子会话一起归档”，通常用：--recursive、--with-children 或 --depth -1/inf。\n\n如果你把具体工具/版本发我（命令名和 archive 子命令的 --help 输出也行），我可以帮你给出精确的参数名和一条可直接粘贴执行的命令。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 114,
  "completion_tokens": 2412,
  "sec": 23.567893028259277,
  "cost": 0.0242625,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T23",
  "target": "video-scoring-audio",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "简短结论\n- 不是“峰值测法本身错”，而是你先把音频做了“信号会变化”的处理（转单声道），自然有可能在折叠后出现超峰或被不同的表计判定为“削波”。先测原始立体声，再另外测“单声道折叠版”的峰值，二者都要测，且用同一种计量方式对比。\n- ffmpeg -ac 1 的默认折叠方式可能随版本/布局而异。为避免歧义，明确用 pan 指定系数；并同时测“采样峰值”和“真峰值”(True Peak)。\n\n为什么会出现“转单声道后被报告削波”\n- 如果是“求和”折叠 c0 = L + R，左右声道高度相关时，峰值最高可+6 dB，极易削波。\n- 如果是“平均”折叠 c0 = 0.5L + 0.5R，采样峰值不会高于两声道中的最高采样峰，但“真峰值”仍可能超过 0 dBTP（插值/重建引起的跨采样峰）。\n- 不同表计标准不同：有的报“采样峰到 0 dBFS 就判削波”，有的报“真峰值 > 0 dBTP 判削波”。若你前后使用的表计不一致，也会“看起来”前者没问题、后者报削波。\n\n建议的测量与交叉验证流程（全用 ffmpeg 就能做）\n1) 先测原始立体声的采样峰和值\n- 采样峰（所有声道全局最大）:\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -af volumedetect -f null - 2>&1 | grep 'max_volume'\n- 各声道峰值与统计（含相关系数：判断单声道折叠风险）:\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -filter_complex astats=metadata=1:measure_overall=1,ametadata=print -f null -\n  关注键：\n  - lavfi.astats.Overall.Peak_level for CH=1/2（每个声道峰值）\n  - lavfi.astats.Overall.Correlation（相关系数，接近 +1 时折叠更容易堆高）\n\n- 真峰值（True Peak，dBTP）:\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -filter_complex ebur128=peak=true -f null - 2>&1 | grep 'TP'\n\n2) 明确生成“平均折叠”的单声道再测\n- 生成平均折叠（安全做法，明确系数，避免版本差异）:\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR\" -c:a pcm_f32le mono_avg.wav\n- 对 mono_avg.wav 重复步骤 1 的三项测量（volumedetect/astats/ebur128）。\n\n3) 验证“求和折叠”的差异（帮助定位你之前的 -ac 1 是否在求和）\n- 生成求和折叠（演示用途，实际不建议直接用，易削波）:\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -af \"pan=mono|c0=FL+FR\" -c:a pcm_f32le mono_sum.wav\n- 再测 volumedetect/ebur128。若这个版本明显比 mono_avg 高约 6 dB、并且出现削波，你就知道“求和”与“平均”在结果上的差别。\n\n4) 保持同一计量口径做对比\n- 对比时务必用同一套表计与同一阈值标准（比如都看 ebur128 的 TP），避免“一个看采样峰、一个看真峰”的口径不一致。\n\n5) 如果最终交付是立体声，就以立体声结果为准；若要兼顾单声道播放，额外保证折叠版不削波\n- 若 mono_avg 的真峰值 > 0 dBTP，给折叠前加一点衰减再折叠：\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -af \"volume=-1dB,pan=mono|c0=0.5*FL+0.5*FR\" -c:a pcm_f32le mono_safe.wav\n  视结果增减衰减量，常见做法是预留 -1 dBTP（流媒体至少 -1 dBTP，保守可到 -1.5 ~ -2 dBTP）。\n- 若你必须用“求和折叠”的工作流（不推荐），通常需预衰减约 6 dB 以规避削波：\n  ffmpeg -hide_banner -i input.wav -af \"volume=-6dB,pan=mono|c0=FL+FR\" -c:a pcm_f32le mono_sum_safe.wav\n\n额外注意\n- 全流程尽量用浮点格式处理以避免中间环节的整数截断/溢出：上面命令里已用 pcm_f32le；若只是测量（输出丢到 null），ffmpeg 内部滤镜本就以浮点处理。\n- 若最终要编码成有损格式（AAC/MP3），请在“解码后的波形”上再跑一次真峰值测量，因为编码/解码后常会产生 +0.5 ~ +1 dBTP 的跨采样峰。做法：先编码生成有损文件，再用 ffmpeg 解码到 null 端测 ebur128 的 TP。\n\n用这套流程，你可以：\n- 明确知道 -ac 1 与 pan=平均折叠是否一致；\n- 区分“采样峰”和“真峰值”的差异；\n- 对同一素材在立体声与单声道折叠下分别评估峰值，并据此决定是否需要预衰减。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 120,
  "completion_tokens": 6037,
  "sec": 57.71992492675781,
  "cost": 0.06052,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T24",
  "target": "speaker_notes",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论先说：\n- 没有“硬性上限”。但为了口播清晰、好呼吸，句子宜短不宜长。\n- 常用范围（给你可直接照做的数值）：\n  - 英文演讲稿：多数句子控制在12–18个词；尽量少有超22–25词的句子，超了就拆。\n  - 中文演讲稿：更适合按“字/音节”而不是“词”来控长。单个“呼吸段”12–18个字，一整句通常由1–2个呼吸段组成，所以多数句子20–35个字为宜；超过40–45字基本就要加停顿或拆句。\n\n快速好用的三条口播规则：\n- 一口气规则：每个逗号前后都是一口气能顺畅读完的长度（12–18字/英语约6–10词）。读到句号时应还有余气。\n- 三标点规则：一整句里逗号/顿号不超过3个；超过就拆。\n- 一句一事：一口气只讲一个动作或一个观点，解释、理由和例子用下一句承接。\n\n具体操作步骤（拿你的稿子直接改）：\n1) 朗读并画停顿：把你自然会停的地方标上“｜”。检查每个停顿之间是否在12–18字（中文）或6–10词（英文）左右。\n2) 找长句：标出超过25词（英文）或40字（中文）的句子，优先拆分。\n3) 拆句三招：\n   - 把从句后置为独立句（原因、转折、举例分出去）。\n   - 并列改串句：用“而且/同时/所以/但是/比如/也就是说”开头新句。\n   - 列点化：一长串信息改成“第一…第二…”，或分成两三句。\n4) 配比节奏：70%中等长度句（英文12–18词/中文20–35字），20%短句（英文≤10词/中文≤16字）用于强调，10%较长句用于铺陈，但要加清晰停顿。\n5) 最终口播校对：以正常语速通读，保证每句2–4秒能说完，听感不憋气、不绕口。\n\n如果你写的是中文却更习惯按“词”来量，也可以宽松地用“普通句子12–18个词”为参考，但记得优先用“字/音节+停顿”来控节奏，会更贴近真实口播体验。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 100,
  "completion_tokens": 2344,
  "sec": 24.323948860168457,
  "cost": 0.023565,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T25",
  "target": "skill_tavily",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论先说：\n- 加 --stdout（如果你的 CLI 版本支持这个参数）只是把输出定向到标准输出，仍会真实发起 Tavily 请求，并不会变成“干跑”。成功时退出码为 0，失败（认证失败、超时、网络/HTTP 4xx/5xx 等）为非 0。\n\n可直接照做的办法（同时教你自检版本差异）：\n1) 先看看你的版本有没有 --stdout/输出相关选项\n- macOS/Linux:\n  - tavily search --help | grep -E -- '--stdout|--output|--json|--raw'\n- Windows PowerShell:\n  - tavily search --help | Select-String -Pattern '--stdout|--output|--json|--raw'\n\n2) 把完整结果打印到控制台\n- 若支持 --json（或 --raw）：直接打印原始 JSON 到控制台\n  - tavily search \"你的查询\" --json\n  - 可配合 jq 美化：tavily search \"你的查询\" --json | jq .\n- 若支持 --stdout：在上面的基础上加上 --stdout（仅改变输出去向，与是否发起请求无关）\n  - tavily search \"你的查询\" --json --stdout\n- 若不支持 --stdout，但有 --output：\n  - 许多 CLI 把 --output - 视为 stdout：tavily search \"你的查询\" --json --output -\n- 若既没有 --stdout 也没有 --output：\n  - 通常默认就输出到终端，你可以用重定向控制：\n    - tavily search \"你的查询\" --json > result.json\n\n3) 验证是否会真正发起请求与退出码\n- macOS/Linux:\n  - tavily search \"你的查询\" --json >/dev/null 2>&1; echo $?\n  - 正常成功会输出 0；出错会是非 0\n- Windows PowerShell:\n  - tavily search \"你的查询\" --json >$null 2>&1; $LASTEXITCODE\n\n补充说明：\n- --stdout（若存在）不是 dry-run 开关；不会阻止网络请求。\n- 若你只想“看会发什么请求而不调用 API”，通常需要工具本身提供 dry-run（有些版本未提供）；否则做不到不发请求就拿到真实结果。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 102,
  "completion_tokens": 3404,
  "sec": 31.725399017333984,
  "cost": 0.0341675,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T26",
  "target": "zun_music",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "可以，而且在4/4的八小节里，强拍（每小节的第1拍和第3拍）正是最应该优先改动的地方。实务上，很多机器检测/人工初筛都会盯住这16个强拍位置来判断“主旋律是否过近”。给你一个保守、可操作的“自测线”和做法：\n\n建议的改动上限与判定线\n- 改动比例：至少改掉强拍位置的12/16（≥75%）个音高与原曲不同。更稳妥是13/16或以上。\n- 连续相同限制：不要出现连续3个或以上强拍与原曲音高相同；连续2个相同尽量只出现一次。\n- 关键句不同：开头两小节的强拍至少有3/4不同；收尾（第7–8小节）强拍都要与原曲不同或落在不同的级数/终止方式上。\n- 形状差异：强拍上的轮廓（上行/下行/跳进或级进的走向）在至少一半小节里与原曲相反或明显不同。\n\n什么算“相同/不同”（计数规则）\n- 只看强拍时刻的“主音高”（若强拍上是延音，就看被延长的那个音；若是休止，记为休止）。\n- 八度内同名音视为相同（C4与C5算相同），半音差才算不同。\n- 单纯换和弦或配器不计为不同，检测主要看旋律音高与其在强拍上的排列。\n- 若你把原来的强拍音挪到弱拍（做切分），而强拍上换成别的音或休止，这算不同；只做装饰音不改变强拍“落点音”的，通常不算不同。\n\n离线自测步骤（5分钟能做完）\n1) 统一调性：把原旋律和你版本都转到同一个调（比如都转到C），只保留主旋律单声部。\n2) 列出16个强拍位置：依次写下每个强拍的音名（或用数字级数1–7），延音就重复该音，休止写R。\n3) 逐一对比：统计“完全相同”的个数和“最长连续相同”的长度。\n4) 轮廓检查：在每小节的两强拍之间，标出是上行(U)、下行(D)、同音(S)。统计有多少小节的U/D/S与原曲不同。\n5) 动机排查：检查是否存在与原曲完全相同的3音强拍串（例如1–3–5这类在强拍上的三连），若有，改掉其中任一音或打乱节奏落点。\n\n实操改写方法（直接照做）\n- 换级数不换和弦：强拍优先选和弦内“不同度数”。原来多落1和5，就改落3或6；原来常落3，就多用1/5/6或2（视和声而定）。\n- 反转走向：若原曲强拍常“上行级进”，你改为“下行/跳进”；至少在4个小节里把强拍间的走向做相反处理。\n- 切分/移重：把原来强拍上的关键音移到弱拍或延音跨强拍，强拍则放休止或非关键音。\n- 改起点与收尾：起始强拍换到不同的音级（例如原来从主音1起，你从3或6起）；结尾不要落同一终止（避免同一个强拍落同一个级数，尤其是主音）。\n- 改“显眼跳进”：原曲若在强拍常用四度/五度跳进，你改成级进或换成三度/六度；反之亦然。\n- 块状重写：最稳的是把第1–2小节和第7–8小节的强拍完全重写（4个强拍×2段=8处直接拉开差距），中间再改掉至少4–5处即可达标。\n\n合规判定的保守口径\n- 通过线（保守）：强拍相同≤4–5处（≤30%），且无连续≥3相同，首尾句强拍均不同，轮廓至少一半小节相反或不同。\n- 灰区：相同6–8处（37%–50%）但无长连续、且轮廓差异明显——有风险，建议再多改2–3处强拍或打散动机。\n- 高风险/可能不通过：相同≥9处或出现连续3–4个强拍相同，或开头/结尾强拍基本一致。\n\n小提示\n- 仅在弱拍“做花”而强拍不变，通常过不了检测。\n- 只移调（整体升降若干半音）不算实质改动，检测会先对齐调性再比对。\n- 若有标志性三音或四音动机在强拍上出现，优先打散它们。\n\n按上面比例与流程自测并调整，基本能满足常见“八小节强拍”相似度测试的要求。上述阈值不是法律裁判标准，但在工程与平台内容风控里足够保守、实用。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 105,
  "completion_tokens": 3510,
  "sec": 37.44289684295654,
  "cost": 0.03523125,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T27",
  "target": "skill_image_generation",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论：不会生效。--quality 是 Midjourney 的参数，Gemini 系列的出图接口并不识别这个开关，所以你加了 --quality high 通常会被直接忽略，看起来当然没区别。\n\n可操作的替代做法（在 Gemini/Imagen 这类接口里常见且有效）：\n- 明确指定分辨率，而不是用“quality”别名\n  - 直接用 width/height 或 size（如 1024x1024、16:9 时给出宽高的具体像素），调到该接口允许的上限。\n- 多生成几张再选优\n  - 提高候选图数量（num_images / n / candidate_count），从中挑细节最好的。\n- 若你的封装提供这些参数，可尝试：\n  - steps/num_inference_steps：适当提高步数获取更细致的纹理。\n  - guidance_scale/cfg：提高到中高区间（如 6–9）以强化对提示词的服从度。\n  - seed：固定随机种子便于对比参数改动的影响。\n- 提示词层面增强细节\n  - 明确材质、光照、镜头、景深、表面纹理、环境与风格参考；必要时补充负面提示词减少糊、脏、重复纹理。\n- 生成后上采样/锐化\n  - 用超分模型（如 x2/x4 超分、Real-ESRGAN 一类的上采样器）做后处理，能显著提升观感“清晰度”。\n\n如何确认你的参数是否被忽略：\n- 打印/查看发送到模型的实际请求载荷，看看是否根本没有 quality 这个字段，或被你的封装丢弃。\n- 打开详细日志/调试模式；大多数 SDK/CLI 对未知参数会警告或静默忽略。\n- 做对照实验：固定 seed 与分辨率，只改“--quality”，如果输出完全同分布，就说明被忽略。\n\n建议：把 --quality 从你的 Gemini 工作流里去掉，改为显式控制分辨率、步数、引导强度与后期超分，这些才是会真实影响成片细节的杠杆。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 91,
  "completion_tokens": 2436,
  "sec": 27.306461334228516,
  "cost": 0.02447375,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T28",
  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "冲突一般不是因为“时间相同”，而是因为“唯一标识相同”（如 id/name）或开启了去重/幂等。要么让两条任务的唯一键不同从而共存，要么复用同一个键并显式覆盖。\n\n同时保留（两条都存在并在同一时刻跑）\n- 用不同的唯一标识创建任务\n  - REST/API：POST 两次，但传不同的 id/name（或不传 id 让系统自动生成）。\n  - 本地库（示例 APScheduler）：\n    - add_job(..., id='task-a', run_date=同一时刻)\n    - add_job(..., id='task-b', run_date=同一时刻)\n- 允许并发执行（防止同一时刻只有一个能跑）\n  - APScheduler：启动时设置 job_defaults={'coalesce': False, 'max_instances': N}，并把线程池/进程池 worker 数调大。\n  - Quartz：不要给 Job 加 @DisallowConcurrentExecution，并把线程池 threadCount 调大。\n  - Kubernetes CronJob：spec.concurrencyPolicy=Allow（默认即允许），如需两个定时并存则创建两个不同名字的 CronJob。\n\n用新的替换掉旧的（同一个标识，后者覆盖前者）\n- 复用同一个 id/name 并启用覆盖/替换\n  - REST/API：优先使用 PUT /jobs/{id}；或 POST 时带 overwrite=true/upsert=true；若不支持则先 DELETE /jobs/{id} 再创建。\n  - APScheduler：\n    - add_job(..., id='task-x', replace_existing=True) 直接覆盖\n    - 或 modify_job('task-x', next_run_time=新时间) / reschedule_job(...)\n    - 或 remove_job('task-x') 然后 add_job(...)\n  - Quartz：\n    - scheduler.addJob(jobDetail, true) 允许替换\n    - scheduler.rescheduleJob(triggerKey, newTrigger) 调整触发时间\n    - 或 deleteJob(jobKey) 后重新 schedule\n  - Kubernetes CronJob：保持相同 metadata.name，kubectl apply -f 更新；若想新任务触发时中断旧的运行，设置 spec.concurrencyPolicy=Replace。\n\n如果你的平台带“幂等键/去重窗口”（如 requestId、deduplicationId、idempotency-key），想共存就让键不同；想替换就复用同一个键并使用覆盖语义或先取消旧任务再创建新任务。\n\n补充建议\n- 先确认系统的“唯一性规则”是什么（通常是 name/id 而不是时间）。\n- 确认是否有限流/并发上限，必要时调大并发或线程池。\n- 如果需要，我可以按你实际用的调度器（APScheduler/Quartz/K8s/Celery 等）给出对应的具体代码或命令。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 108,
  "completion_tokens": 3979,
  "sec": 37.281867027282715,
  "cost": 0.039925,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "结论先说：\n- 不要直接把 --after/--before 设成带 T 和时区的 ISO 8601（例如 2026-10-13T08:12:00+08:00）。多数邮件 CLI 的 --after/--before只接受“YYYY-MM-DD”或“YYYY-MM-DD HH:MM[:SS]”（本地时区），以及相对时间（如 2d、48h）。用 ISO 8601 想可靠生效，先转成本地“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”并加引号。\n\n两种常见的“最近两天”定义与可直接照做的命令：\n\n一、过去 48 小时（滚动窗口）\n- Linux（GNU date）:\n  after=\"$(date -d '48 hours ago' '+%F %T')\"\n  your-export --after \"$after\"\n- macOS（BSD date）:\n  after=\"$(date -v-48H '+%F %T')\"\n  your-export --after \"$after\"\n- 如果你的工具支持相对时间（很多支持）：your-export --after 2d\n\n二、最近两个自然日（从两天前的 00:00 到今天结束）\n- 原因：--before 通常是“严格小于”上界，用“明天 00:00”当上界可包含今天全天。\n- Linux（GNU date）:\n  start=\"$(date -d '2 days ago 00:00' '+%F %T')\"\n  end=\"$(date -d 'tomorrow 00:00' '+%F %T')\"\n  your-export --after \"$start\" --before \"$end\"\n- macOS（BSD date）:\n  start=\"$(date -v-2d -v0H -v0M -v0S '+%F %T')\"\n  end=\"$(date -v+1d -v0H -v0M -v0S '+%F %T')\"\n  your-export --after \"$start\" --before \"$end\"\n\n把已有的 ISO 8601 转换成本地“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”\n- Linux（GNU date）: date -d '2026-10-12T21:30:00+08:00' '+%F %T'\n- macOS（BSD date）: date -j -f '%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z' '2026-10-12T21:30:00+0800' '+%F %T'\n\n注意事项\n- 始终给 --after/--before 的值加引号，避免空格被 shell 拆分。\n- 不要带 T、Z、+08:00 等时区后缀，除非你的工具文档明确支持。\n- 工具一般按本地时区解释日期时间；如果你要用 UTC，先把时间换算到本地或明确告诉工具使用的时区（若支持）。\n- “收到的邮件”可再配合你的收件夹过滤（例如 maildir:/INBOX 或排除 Sent 文件夹），避免把已发送邮件也导出。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 106,
  "completion_tokens": 4716,
  "sec": 41.780362129211426,
  "cost": 0.0472925,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T30",
  "target": "skill_typefully_twitter",
  "model": "gpt-5",
  "condition": "none",
  "answer": "- 默认长度模式：长贴（long），即 length_mode=long，这样能在支持长帖的账号上单条发布不受 280 字限制。\n- 切到普通长度（短推）：在调用时加参数 short=true（等价于 length_mode=short），系统按 280 字限制发短推。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 112,
  "completion_tokens": 1808,
  "sec": 18.51425790786743,
  "cost": 0.01822,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 }
]