[
 {
  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不能直接拿旧文件列表跑。**\n\n语义搜索的 file list 同时也是**结果允许列表**：如果一个文件不在列表里，即使它的向量已经在缓存里，也**永远不会被返回**。旧列表很可能已经过时（新导出的会话不在里面），会导致漏结果。\n\n### 正确做法\n\n1. **重新生成当前作用域的文件列表**（不要复用旧的）：\n   ```bash\n   FILELIST=\"$(mktemp)\"\n   trap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n   rg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ \\\n     -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n   ```\n\n2. **用这个新列表跑语义搜索**：\n   ```bash\n   semantic-search query \\\n     --file-list \"$FILELIST\" \\\n     --cache-dir .knowledge_cache \\\n     --query '你记得的内容关键词' \\\n     --top-k 10 \\\n     --no-refresh\n   ```\n\n### 缓存向量的处理\n\n- `--no-refresh` 不会重建缓存，只做只读查找。\n- 如果缓存里**已有**某个文件的向量，搜索会直接命中，不会漏。\n- 如果缓存里**没有**某个文件的向量（新导出的会话），那次搜索不会为它建向量——但这不是漏，是设计如此（只读查找不触发建索引）。\n\n### 总结\n\n- 旧文件列表 → 可能漏新会话 → **不要用**\n- 新文件列表 + `--no-refresh` → 安全、不会漏已有向量的结果\n\n需要我帮你写一个封装脚本，把「生成列表 + 语义搜索」包在一起吗？",
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 {
  "id": "T02",
  "target": "compressor",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "把 `-format json` 紧跟在 `-monitor` 后面即可：\n\n```bash\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" \\\n  -monitor -format json \\\n  -batchid \"<batch_id>\" \\\n  -once\n```\n\n`-format json` 必须放在 `-monitor` 之后、其他参数之前，否则 Compressor 会报 `Invalid parameter: -format`。",
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 {
  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "在 `koyeb/action-git-deploy` 的 `Deploy` 步骤里，显式指定下面两个参数即可强制走 Docker 构建：\n\n```yaml\n- name: Deploy\n  uses: koyeb/action-git-deploy@v1\n  with:\n    app-name: \"<app-name>\"\n    service-name: \"<service-name>\"\n    git-branch: \"master\"\n    git-builder: \"docker\"                 # ← 关键：强制 Docker\n    git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"   # ← 关键：指定 Dockerfile 路径\n    service-regions: \"na\"\n    service-ports: \"8000:http\"\n    service-routes: \"/:8000\"\n```\n\n- `git-builder: \"docker\"` —— 告诉 Koyeb 不要自动检测语言，直接用 Docker 构建。\n- `git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"` —— 显式给出 Dockerfile 的相对路径（通常就是仓库根目录下的 `Dockerfile`）。\n\n只要这两个参数同时出现，Koyeb 就会忽略 buildpack 检测，按容器方式构建。",
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 {
  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "```bash\ndefaults delete ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 2>/dev/null; \\\ndefaults write ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardSharingEnabled 1; \\\nkillall useractivityd 2>/dev/null; \\\nkillall sharingd 2>/dev/null; \\\nkillall pboard 2>/dev/null; \\\nsleep 2; \\\npgrep -fl 'useractivityd|sharingd|pboard'\n```\n\n**说明**：\n- 偏好项位置：`~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist` 中的 `ClipboardSharingEnabled`\n- 重启的后台进程：`useractivityd`、`sharingd`、`pboard`（launchd 会自动拉起）",
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 {
  "id": "T05",
  "target": "openreview",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**立即恢复方法：**\n\n删除 Tavily 的本地 token 缓存文件，然后重新执行查询即可。\n\n**具体操作：**\n\n```bash\nrm -f ~/.cache/tavily/tavily_token.json\n```\n\n删除后再次运行你的查询命令，Tavily CLI 会重新触发认证流程，生成新的 token。\n\n**如果上述路径不存在，尝试：**\n\n```bash\nrm -f ~/.tavily/token.json\nrm -f /tmp/tavily_token.json\n```\n\n**注意：**\n- 403 通常是 token 过期或被服务端 revoke 导致的，删除本地缓存后重新认证即可恢复。\n- 不要删除整个 `~/.cache/tavily/` 目录，只删 token 文件即可。\n- 如果你使用的是 1Password 引用（`ONEPASSWORD_TAVILY_REFERENCE`），删除 token 后仍会走 `op read`，不会影响凭证本身。",
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 {
  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "根据 `workflow_bilibili_whisper_transcription` 技能文档的实测经验，**单线程 + 2-3 秒延迟** 是目前最稳妥的做法。\n\n### 推荐配置\n\n```bash\n# 单线程下载 + 2-3 秒间隔\nyt-dlp \\\n  --download-archive downloaded.txt \\\n  --sleep-requests 2 \\\n  --sleep-interval 3 \\\n  -f bestaudio \\\n  --user-agent \"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36\" \\\n  --referer \"https://www.bilibili.com\" \\\n  <BVID 或 URL 列表>\n```\n\n### 关键参数说明\n\n| 参数 | 建议值 | 作用 |\n|------|--------|------|\n| `--sleep-requests` | 2 | 每次请求后等待 2 秒 |\n| `--sleep-interval` | 3 | 视频间额外间隔 3 秒 |\n| 单线程 | 强制 | 避免并发触发反爬 |\n| User-Agent + Referer | 模拟浏览器 | 降低被识别为爬虫的概率 |\n\n### 为什么 2-3 秒？\n\n- 太短（<1 秒）：容易触发 352 错误或 IP 封禁\n- 太长（>5 秒）：效率过低，批量任务耗时翻倍\n- 2-3 秒是实测「能跑完、不触发风控」的平衡点\n\n### 额外防护\n\n1. **分批执行**：每 20-30 个视频暂停 30-60 秒\n2. **记录失败 ID**：遇到 352/404 立即跳过并记录，事后人工复核\n3. **只下载音频**：`-f bestaudio` 减少请求体积和时间\n4. **使用 cookie**（可选）：已登录账号风控阈值通常更高，但需注意账号安全\n\n如果还是频繁被拦，建议把 `--sleep-interval` 提到 **5 秒**，或改用代理轮换。",
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 {
  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**默认 30 分钟（1800 秒）**。\n\n在 Claude Code harness 里，用 `ScheduleWakeup` 动作来设这个定时唤醒。\n\n具体做法：\n\n```json\n{\n  \"action\": \"ScheduleWakeup\",\n  \"delay_seconds\": 1800\n}\n```\n\n醒来后检查任务状态：\n- **真忙**（有新输出、持续产出）→ 继续等或再设一次 wake-up\n- **鬼打墙卡住**（长时间无进展、同一步骤反复重试）→ 用 `TaskStop` 杀掉，用已有部分结果推进或换方法重做\n\n这个 30 分钟的默认值来自 `workflow_watchdog` skill 的实践反馈。",
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 {
  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不行。**\n\n`subagent_type` 必须是**已注册的 agent 名**，不是 provider/model 路径。直接写 `deepseek/deepseek-v4-pro` 会触发 `Unknown agent type` 错误。\n\n### 正确做法\n\n在你的 OpenCode 配置里把模型注册成一个 agent，然后用 agent 名作为 `subagent_type`：\n\n**配置位置**（任选其一）：\n- `~/.config/opencode/opencode.json`\n- 项目根目录的 `opencode.json`\n- `.opencode/agent(s)/*.md`\n\n**配置示例**：\n\n```json\n{\n  \"agents\": {\n    \"writer_deepseek\": {\n      \"provider\": \"deepseek\",\n      \"model\": \"deepseek-v4-pro\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n然后在并行调用里用：\n\n```json\n{\n  \"recipient_name\": \"functions.task\",\n  \"parameters\": {\n    \"description\": \"...\",\n    \"subagent_type\": \"writer_deepseek\",\n    \"prompt\": \"...\"\n  }\n}\n```\n\n### 常见已注册 agent（当前环境）\n\n| subagent_type | 用途 |\n|---|---|\n| `general` | 通用任务，继承主会话模型 |\n| `explore` | 代码库探索、文件定位 |\n| `reasoning_gpt` | GPT 路线高可靠推理 |\n| `writer_deepseek` | DeepSeek Pro 中文写作 |\n| `cheap_glm` | GLM 低成本初筛 |\n| `private_ds4` | 本地 ds4 隐私优先 |\n| `ollama_kimi` | Ollama Cloud Kimi K2.6 |\n| `ollama_deepseek_pro` | Ollama Cloud DeepSeek V4 Pro |\n\n**总结**：先在配置里把 `provider/model` 包成 agent，再用 agent 名做 `subagent_type`。",
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 {
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  "answer": "在 Codex CLI 0.156.1 的配置里，彻底禁用 `web_search` 工具的写法是：\n\n```toml\nweb_search = \"disabled\"\n```\n\n**关键点：**\n\n1. **必须用字符串 `\"disabled\"`**，不是布尔值。布尔值 `false`、`on`、`off`、`enabled` 都会被拒绝，报错 `expected string only in 'web_search'`。\n\n2. **放在顶层**，不要嵌在任何 `[section]` 下面。TOML 的表绑定规则是：一个裸键会绑定到它前面的最后一个表，所以如果写在 `[profile.xxx]` 下面，它实际上会被解释为 `profile.xxx.web_search`，而不是全局配置。\n\n3. **放在 base config 或 profile 文件里都可以**，只要保证它在所有 `[section]` 之前出现。\n\n**示例（base config）：**\n\n```toml\n# ~/.codex/config.toml\nweb_search = \"disabled\"\n\n[model_providers.openai-compatible]\n# ... 你的第三方后端配置\n```\n\n**示例（profile 文件）：**\n\n```toml\n# ~/.codex/profiles/my-backend.toml\nweb_search = \"disabled\"\n\n[model_providers.openai-compatible]\n# ...\n```\n\n这样配置后，Codex 就不会再声明 `web_search` 工具，第三方兼容后端就不会因为不支持这个工具而返回 400 错误。",
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 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不能**在同一次统计里把两种来源一起喂进去。\n\n**原因**：两种来源会**重复计数**同一批消息。\n\n- 原始会话库（native stores）里保存的是原始消息。\n- 导出工具生成的 Markdown 归档（archive）是从原始会话库导出的内容。\n\n如果你把两者同时传给 `ai-session-profanity-rate prepare`，同一批消息会被处理两次，导致统计结果翻倍。\n\n**正确做法**：\n\n1. **优先使用原始会话库**（更准确，保留时间戳和模型归属）。\n2. 如果原始会话库不可用或不完整，再改用归档。\n3. **不要同时使用两者**。\n\n如果你想确认当前有哪些可用的来源，可以先运行一次 `prepare` 只带 `--source` 参数（不带具体路径），看 CLI 能发现哪些 native stores，然后决定用哪一种。",
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 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不可以一次性发起 120 对的删除。**\n\n根据 `apple-photos` skill 的硬性约束：\n\n### 批次上限\n- **每批最多 50 对**（Delete Batch Bound 明确规定）。\n- 120 对需要至少 **3 批**（例如 50 + 50 + 20）。\n\n### 授权与复用规则\n- **授权不可复用**：每个批次的删除都需要**独立的、单次使用的 HMAC token**。之前拿到的授权**不能**用于后续批次。\n- **不确定结果的批次不能重试**：如果某批次返回 `partial` 或 `outcome_unknown`，**必须视为事务失败**，只能通过只读方式对账，不能自动重试或重发同一批次。\n\n### 正确做法\n1. 将 120 对拆分为 3 个独立 manifest（每批 ≤50 对）。\n2. 每个 manifest 单独走「生成计划 → 交互式 TTY 确认 → 一次性授权 token → 执行」的完整流程。\n3. 任何批次出现非终态结果，立即停止，改用只读方式核对该批次涉及的 local identifier。\n\n**总结**：120 对必须分 3 批，每批上限 50 对，授权不可跨批复用，不确定结果的批次不可重试。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 12,
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 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不能直接处理。**\n\n根据 `asr` skill 的明确规则：\n\n> **A single file longer than 7200 seconds is rejected before a model loads.**\n\n你的录音约 **2 小时 10 分钟 = 7800 秒**，超过了 7200 秒（2 小时）的硬限制，会在**加载模型之前**就被拒绝。\n\n### 为什么是 7200 秒？\n\n这个限制是为了避免单次推理的内存/时间爆炸。工具在开始任何模型加载或处理前就会检查文件时长，超限直接拒绝。\n\n### 切成多段能解决吗？\n\n**能。** 工具明确支持这种做法：\n\n> Splitting a file makes separate files; a speaker letter does not continue across slices.\n\n把音频切成多个 **< 7200 秒** 的片段后，可以分别处理。注意：\n\n- 每个片段独立转写，speaker 标签（A、B、C...）**不会跨片段延续**。\n- 如果你需要跨片段的 speaker 一致性，需要在后处理阶段手动对齐或合并。\n\n### 建议做法\n\n1. 用 `ffmpeg` 把原文件切成多个 ≤ 2 小时的片段（例如每段 90–100 分钟）。\n2. 分别运行 `asr-skill run` 或对应的转写命令。\n3. 如需 speaker 一致性，可在所有片段转写完成后，用脚本或人工对齐 speaker 标签。\n\n**总结**：单文件 7800 秒 → 直接被 7200 秒限制拒绝；切分后可正常处理，但 speaker 连续性需额外处理。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 22,
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 {
  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不行**，`ct-edu serve` 的 `--video-file` / `--rendered-video-file` 参数**不能直接填 `/tmp` 下的绝对路径**。\n\n### 原因\n\n根据 skill 文档的明确边界：\n\n> Each accepts a **relative path to an existing regular `.mp4` inside the completed workspace**。Absolute paths, traversal, symlinks, missing files, and non-MP4 names fail startup with `E_VIDEO_FILE`。\n\n也就是说：\n- 只能是**相对路径**（相对于 workspace 根目录）\n- 必须是**已存在的普通文件**（regular file）\n- 不能是绝对路径、符号链接、或 workspace 外的文件\n\n### 正确做法\n\n1. **把 MP4 复制/移动到 workspace 内部**（推荐）：\n\n```bash\n# 假设你的 workspace 是 /path/to/external/workspace\ncp /tmp/my_demo.mp4 /path/to/external/workspace/demo.mp4\ncp /tmp/my_film.mp4 /path/to/external/workspace/film.mp4\n```\n\n2. **然后用相对路径启动 serve**：\n\n```bash\nct-edu serve \\\n  --workspace /path/to/external/workspace \\\n  --video-file demo.mp4 \\\n  --rendered-video-file film.mp4\n```\n\n### 为什么这样设计？\n\n- 保证 viewer 运行时只访问 workspace 内的文件，符合安全边界\n- 避免符号链接或外部路径带来的权限/生命周期问题\n- 上传到远端或打包时，相对路径更易于管理\n\n### 总结\n\n| 做法 | 是否允许 | 说明 |\n|------|----------|------|\n| `--video-file /tmp/xxx.mp4` | ❌ 拒绝 | 绝对路径触发 `E_VIDEO_FILE` |\n| `--video-file demo.mp4`（文件在 workspace 内） | ✅ 允许 | 正确用法 |\n| 先 `cp /tmp/xxx.mp4 workspace/demo.mp4`，再用相对路径 | ✅ 推荐 | 最稳妥 |\n\n需要我帮你写一个把 `/tmp` 文件安全复制进 workspace 的小脚本吗？",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 17,
  "prompt_tokens": 65718,
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  "sec": 7.100208044052124,
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 {
  "id": "T14",
  "target": "dataforseo",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**40104** 是 DataForSEO 的「已认证但未验证」错误：账号能登录（所以 `balance` 正常），但**关键词类接口**（包括 sandbox）被锁了。\n\n### 解决办法\n\n1. 登录 [DataForSEO 控制台](https://app.dataforseo.com/)  \n2. 进入 **Account → Verification**（或 **Billing → Verify**）  \n3. 按提示完成验证（通常是邮箱/电话或上传资料）  \n4. 验证通过后等待几分钟，再次运行关键词命令即可\n\n验证完成后，**sandbox 和 live 都会解锁**，不再返回 40104。\n\n### 临时 workaround（不推荐长期用）\n\n如果你只是想快速验证流程，可以先用 `balance` 确认连通性，等验证通过后再跑关键词命令。40104 不是代码问题，是账号状态问题，CLI 本身没有绕过办法。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 29,
  "prompt_tokens": 60233,
  "completion_tokens": 194,
  "sec": 6.532747745513916,
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 {
  "id": "T15",
  "target": "eink_diary",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "不需要自己改时间窗，直接用 `--full-day` 即可。\n\n`eink-diary run --full-day` 的语义是：\n\n- **当前本地时间在 00:00–02:00 之间**（你现在 1:30 就在这个区间）：取**昨天 00:00 到今天 00:00** 的完整一天。\n- **其他时间**：取**今天 00:00 到当前时刻**。\n\n所以现在执行：\n\n```bash\neink-diary run --full-day\n```\n\n就会采集昨天完整 24 小时的数据，生成昨天的全天版本电子纸图。",
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  "n_skills": 30,
  "target_pos": 17,
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 {
  "id": "T16",
  "target": "skill_google_maps_routing",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**是的，只能提供其中一个**：`--departure-time` 或 `--arrival-time` 二选一，不能同时提供。\n\n**关于接近当前时刻的 ISO 时间戳**：**会**被 Routes API 拒绝。官方文档明确要求时间戳必须是“未来时刻”，如果传一个非常接近当前时间的 ISO 字符串（比如只差几秒），API 会返回类似 `Timestamp must be set to a future time` 的错误。\n\n**推荐做法**：\n\n1. **查询“现在出发”的实时交通时间**：直接用 `--departure-time now`\n   ```bash\n   scripts/google_maps_routing route \\\n     --origin \"San Francisco International Airport\" \\\n     --destination \"1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA\" \\\n     --departure-time now \\\n     --format json\n   ```\n\n2. **查询“按时到达”需要何时出发**：用 `--arrival-time` 传一个明确未来的时间戳（至少提前几分钟以上）\n   ```bash\n   scripts/google_maps_routing route \\\n     --origin \"San Francisco International Airport\" \\\n     --destination \"1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA\" \\\n     --arrival-time 2026-04-05T13:00:00-07:00 \\\n     --format json\n   ```\n\n**总结**：想算“现在出发”就用 `now`，不要自己构造接近当前的 ISO 时间戳。",
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  "target": "hybrid_ai_video",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "**不能直接再发一次同样的创建请求。**\n\n根据 `hybrid_ai_video` skill 的明确规则：\n\n> **Ambiguous POST timeout or missing task ID**  \n> Retain the attempt and budget reservation; block automatic resubmission pending owner/provider reconciliation.\n\n当创建请求（POST）超时、没有返回 `request_id` 时，**不能自动重试**，因为：\n\n1. 任务可能已经在服务端创建成功，只是响应没返回\n2. 直接重发可能导致重复扣费或生成重复视频\n3. 必须保留这次尝试记录和预算预留，等待人工或后续确认\n\n**正确做法**：\n- 保留当前尝试状态和预算预留\n- 不要再次调用创建接口\n- 如果有其他方式查询任务状态（例如通过其他标识），可以尝试；否则需要等待服务端或人工介入确认这次请求是否已成功创建任务\n\n这是为了避免在状态不明确时产生重复提交或资源浪费。",
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  "answer": "**直接拒绝出图**。\n\n根据 `ecg_plot` skill 的核对规则：\n\n> 全部样本落在 0 到 30 秒内。超出 6 条 5 秒窗口的点不会被裁掉，而是拒绝作图。\n\n核对失败时，工具仍会写出完整性 JSON（`--integrity-output`），但**不会生成 PNG**，以避免把缺样、截断或坏点画成一条看起来完整的曲线。\n\n如果你需要画图，需要先把数据裁剪到 30 秒以内再调用该工具。",
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  "target": "koyeb",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "**不可以**。`--tail 100` 不是 Koyeb CLI 的合法参数。\n\nKoyeb CLI 的 `services logs` 命令里，`--tail` 是一个**布尔开关**（flag），不是行数参数：\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service> --app <app> --tail\n```\n\n它表示“持续输出新日志”（类似 `tail -f`），而不是“只显示最后 N 行”。\n\n### 正确做法\n\n**1. 只看最后 100 行（不跟随）**\n\nKoyeb CLI 没有直接的 `--tail-lines` 参数。要限制行数，需要用 `--start-time` / `--end-time` 配合时间窗口，或者直接用 `head` / `tail` 在本地管道处理：\n\n```bash\n# 推荐：用 --tail 获取实时流，再用 head 截断（注意：--tail 是持续的，需要 Ctrl+C 手动停止）\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service> --app <app> --tail | head -100\n```\n\n或者用时间窗口（更精确）：\n\n```bash\n# 拉取最近 5 分钟的日志\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service> --app <app> \\\n  --start-time $(date -u -v-5M +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) \\\n  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)\n```\n\n**2. 实时跟随当前日志（推荐）**\n\n直接用 `--tail`（布尔开关）：\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs <service> --app <app> --tail\n```\n\n这会持续输出新产生的日志，类似 `tail -f`。按 `Ctrl+C` 停止。\n\n### 总结\n\n| 需求 | 正确写法 | 说明 |\n|------|----------|------|\n| 只看最后 100 行 | `--tail \\| head -100` 或用时间窗口 | `--tail` 是布尔开关，不是行数 |\n| 实时跟随 | `--tail` | 持续输出新日志 |\n| 指定时间范围 | `--start-time` / `--end-time` | ISO 8601 UTC 时间 |\n\n**注意**：Koyeb 的日志查询是**有界**的，长时间 `--tail` 可能需要在外层脚本里控制超时，避免无限挂起。",
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  "target": "narwal",
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  "answer": "**原因**：Narwal 的 `clean/start_clean` 指令**只在机器人停靠在基站时才接受**。当它不在基站（或基站未就绪），机器人会返回 `NOT_READY`（退出码 20）。\n\n**解决办法**：\n\n1. **把机器人召回基站**（最直接）：\n   ```bash\n   NARWAL_HOST=<机器人IP> NARWAL_PRODUCT_KEY=QxMSPG6VSO \\\n   narwal-local dock --yes\n   ```\n   等待它完成对接（可通过 `snapshot` 观察 `mode` 回到 `standby`）。\n\n2. **确认当前状态**：\n   ```bash\n   NARWAL_HOST=<机器人IP> NARWAL_PRODUCT_KEY=QxMSPG6VSO \\\n   narwal-local snapshot\n   ```\n   只有当 `base_query.mode` 为 `standby` 且机器人实际在基站时，`start` 才会成功。\n\n3. **再执行全屋清扫**：\n   ```bash\n   NARWAL_HOST=<机器人IP> NARWAL_PRODUCT_KEY=QxMSPG6VSO \\\n   narwal-local start --yes\n   ```\n\n**注意**：`start` 不是“无论在哪里都开始清扫”，而是**触发基站指令**。如果机器人已经在清扫中或处于其他非待机状态，也会返回 `NOT_READY`。",
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  "target": "skill_open_router_data_scraper",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**传 canonical slug（末尾带 8 位日期的完整标识）。**\n\nOpenRouter 的 `model-activity` 接口对 slug 的格式有严格要求：短 slug（如 `qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507`）会被拒绝，返回空数组；必须使用 canonical slug（末尾带 8 位日期，如 `qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507:free` 后面再加日期后缀）才能拿到数据。\n\n**CLI 行为**：`ords fetch <slug>` 会自动解析 canonical slug，所以你直接传短 slug 给 CLI 也能工作。\n\n**手动调用 API 时**：必须先通过 `rankings/models` 或 `discover` 获取 canonical slug，再传给 `model-activity`。\n\n这是 `skill_open_router_data_scraper` 里记录的已知陷阱。",
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  "target": "skill_opencode_data",
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  "answer": "**默认会把子会话一起算进去。**\n\n`opencode-skill` 的 selector（包括 `title`、`ids`、`time`）默认会沿着 `parent_id` 链展开，把根会话和所有子会话（subagent child sessions）一起选中。\n\n### 只想动被选中的那些会话本身\n\n加 **`--no-expand`** 参数即可：\n\n```bash\n.venv/bin/python -m opencode_skill apply \\\n  --selector title \\\n  --prefix batch- \\\n  --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db \\\n  --no-expand \\\n  --confirm\n```\n\n- **不加 `--no-expand`**：选中 `batch-` 开头的会话 + 它们的所有子会话（默认行为）\n- **加 `--no-expand`**：只选中 `batch-` 开头的会话本身，不递归子会话\n\n### 其他 selector 同样适用\n\n```bash\n# 按 ID 列表，只动这些 ID 本身\n--selector ids --file session_ids.txt --no-expand\n\n# 按时间，只动这些时间范围内的会话本身\n--selector time --before 30d --no-expand\n```\n\n### 验证计划\n\n执行 `apply` 前，先用 `plan` 看一下会选中多少条：\n\n```bash\n.venv/bin/python -m opencode_skill plan \\\n  --selector title \\\n  --prefix batch- \\\n  --no-expand\n```\n\n输出会显示 `resolved session count`，确认数字符合预期后再加 `--confirm` 执行。",
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  "target": "video-scoring-audio",
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  "answer": "**是的，测法有问题。**\n\n`-ac 1` 在 ffmpeg 里是**下混（downmix）**，不是简单的\"取左声道\"。对于相关性高的双声道信号（典型情况：人声居中、音乐双声道对称），下混会把左右声道**相加**，峰值可能上升约 +6 dB，导致原本没削波的混音被误判为削波。\n\n### 正确做法\n\n**永远在原始声道数上测峰值**，不要先下混再测。\n\n```bash\n# 正确：直接测原始文件\nffmpeg -i mix.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n\n# 或者用 Python 读原始多声道，逐声道取绝对值最大\nimport subprocess, numpy as np\nraw = subprocess.run(\n    [\"ffmpeg\",\"-v\",\"quiet\",\"-i\",\"mix.wav\",\"-f\",\"f32le\",\"-ar\",\"48000\",\"-\"],\n    stdout=subprocess.PIPE, check=True\n).stdout\nx = np.frombuffer(raw, \"<f4\").reshape(-1, ch)   # ch 是原始声道数\npeak = float(np.max(np.abs(x)))                 # 逐声道峰值\n```\n\n### 交叉验证（三把尺）\n\n| 方法 | 命令/工具 | 验证什么 | 预期一致 |\n|------|-----------|----------|----------|\n| **1. ebur128** | `ffmpeg -i mix.wav -af ebur128=peak=true -f null -` | True Peak（含过采样插值） | 与 Python 峰值接近（可能略高 0.1-0.3 dB） |\n| **2. volumedetect** | `ffmpeg -i mix.wav -af volumedetect -f null -` | Sample Peak（逐样本最大值） | 应与 Python 峰值一致 |\n| **3. Python 逐声道** | 见上文代码 | 原始多声道峰值 | 作为基准 |\n\n**关键**：三者都应该在**不做 `-ac 1` 的情况下**运行。如果三者都说没削波（峰值 < 1.0），那就是没削波；如果 ebur128 说有削波而 volumedetect 说没有，通常是 inter-sample peak，需要轻微压一下。\n\n### 总结\n\n- **不要用 `-ac 1` 做峰值检测**，它会引入 +6 dB 的下混增益。\n- **用 ebur128 + volumedetect + Python 逐声道** 三路交叉验证。\n- 只有在最终交付单声道文件时才做 `-ac 1`，并且在下混**之后**再做响度归一化（`loudnorm`）。",
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  "condition": "full_30",
  "answer": "**有硬性上限：普通句子控制在 12–20 词，绝不超过 22 词。**\n\n这是 `speaker_notes.md` 里明确写死的硬 gate：\n\n> **Easy to Say**: Each sentence must be easy to say in one breath. Keep ordinary sentences between 12-20 words. **Hard gate**: no ordinary spoken sentence may exceed 22 words.\n\n### 为什么是这个数字？\n\n- 135 词/分钟是口播的标准语速。\n- 22 词大约对应 9–10 秒，超过这个长度，演讲者容易在句中换气、听众也容易跟丢。\n- 超过 22 词的句子，基本都会出现「嵌套从句 + 条件 + 例外 + 后果」这种多负载结构，口播时极易卡顿或读断。\n\n### 实际操作建议\n\n| 句子类型 | 词数建议 | 说明 |\n|----------|----------|------|\n| **普通陈述句** | 12–20 词 | 主体，占大多数 |\n| **过渡/连接句** | 8–15 词 | 节奏要轻 |\n| **强调/结论句** | 10–18 词 | 可稍短，落地感强 |\n| **绝对上限** | **22 词** | 超过就必须拆句 |\n\n### 快速自检方法\n\n写完一段后，数一下最长的句子。如果有 ≥23 词的，拆成两句。拆句时优先在「逻辑转折处」切，而不是机械地按逗号切。\n\n需要我帮你把一段超长的句子拆成符合这个标准的口播句吗？",
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  "answer": "**不可以**。`--stdout` 是一个**未被识别的参数**，会直接导致用法错误。\n\n### 实际行为\n\n- **不会发起任何网络请求**：CLI 在解析参数阶段就失败了，`search` 命令根本不会执行。\n- **退出码**：`2`（用法错误 / unrecognized argument）。\n- **stdout**：通常为空（或只有状态 JSON 的错误提示）。\n- **stderr**：会输出类似 `unexpected argument '--stdout'` 的错误信息。\n\n### 正确做法\n\nTavily CLI 的设计是**把完整结果写入文件**，然后返回一个轻量级的状态对象到 stdout。想读取完整结果，必须打开 `status[\"output_path\"]` 指向的文件。\n\n示例（从仓库根目录运行）：\n\n```bash\n./.venv/bin/python - <<'PY'\nimport json, subprocess, sys\nfrom pathlib import Path\n\ncmd = [sys.executable, \"-m\", \"tavily_skill\", \"search\", \"latest AI news\"]\nproc = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)\n\nif proc.returncode != 0:\n    print(\"Error:\", proc.stderr.strip(), file=sys.stderr)\n    sys.exit(proc.returncode)\n\nstatus = json.loads(proc.stdout)\noutput_path = Path(status[\"output_path\"])\npayload = json.loads(output_path.read_text(encoding=\"utf-8\"))\n\n# 现在可以访问完整结果\nfor item in payload[\"data\"][\"results\"][:3]:\n    print(item.get(\"title\"))\nPY\n```\n\n### 为什么这样设计\n\n- 完整结果可能很大（包含 `raw_content`）。\n- 避免把大 JSON 直接塞进 stdout，保持状态对象轻量。\n- 让调用方能精确控制读取哪些字段，而不是一次性把全部内容加载到内存。\n\n**总结**：不要尝试 `--stdout`。按上面示例的模式，通过 `output_path` 读取文件才是正确用法。",
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  "target": "zun_music",
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  "answer": "**不能在强拍上改动原旋律好几处。**\n\n测试对这种改动的上限是**每四小节最多一处**，且通常只允许在**终止式**（cadence）位置。\n\n### 合规判断标准\n\n1. **数量上限**：每四小节最多一处强拍改动。8小节的短句里，**最多只能有两处**，且这两处必须分布在不同四小节组里。\n2. **位置限制**：改动必须发生在**强拍**（4/4里的第1拍和第3拍）。弱拍改动不受此限制。\n3. **位置偏好**：允许的改动通常只出现在**终止式**位置（第7-8小节的强拍）。如果在第1-6小节的强拍改动，属于违规。\n4. **验证方法**：用 `skeleton_check()` 验证。改动必须列在 `skeleton_allow` 里，否则测试会失败。\n\n### 实际案例\n\n`examples/songbie.py` 里，`skeleton_allow` 只允许一处改动：第8小节第1拍的旋律音从原调的 `5` 改到 `1`（小调主音），这是典型的 ZUN 式小调终止式。\n\n如果你想在强拍上改动多处，测试会失败，合规的做法是把改动移到弱拍，或者减少到每四小节一处。",
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  "id": "T27",
  "target": "skill_image_generation",
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  "answer": "**Gemini 模型下 `--quality high` 不会生效。**\n\n根据 skill 文档的说明：\n\n> Gemini accepts the flag but ignores it because quality tiers are provider-specific.\n\nGemini 的图像生成 API 本身不支持质量分级（low/medium/high），所以传这个参数会被忽略。文档里也明确写了：\n\n> `--quality low|medium|high|xhigh|max|auto` applies to GPT Image models. GPT Image 2.5 adds `xhigh`, `max`, and `auto`, and its quality scale is finer than GPT Image 2's... Gemini accepts the flag but ignores it because quality tiers are provider-specific.\n\n**实际效果：**\n\n- 你加 `--quality high` 后，Gemini 仍然用它默认的生成质量。\n- 只有用 OpenAI 的 GPT Image 模型（`gpt-image-2.5-sunburst`、`gpt-image-2.5-flare` 等）时，`--quality` 才真正起作用。\n\n**想提升 Gemini 出图质量的做法：**\n\n1. 换模型：`--model gemini-pro`（而不是默认的 `gemini-flash`）\n2. 或者在 prompt 里更详细地描述想要的画质、细节、风格\n\n如果你主要是想追求更高画质，建议直接切到 OpenAI 的 GPT Image 2.5 模型并配合 `--quality high` 使用。",
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 {
  "id": "T28",
  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**冲突保留（同时保留两条）**：\n\n在 `POST /run` 请求里加上 `\"confirm_conflict\": true`：\n\n```bash\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\n    \"command\": [\"python\", \"task_b.py\"],\n    \"label\": \"task-b\",\n    \"run_at\": \"2026-06-10T09:00:00-07:00\",\n    \"confirm_conflict\": true\n  }'\n```\n\n**用新的替换旧的**：\n\n先取消旧任务，再提交新任务：\n\n```bash\n# 1. 先查到旧任务的 job_id\ncurl -sf 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending&label=old-task'\n\n# 2. 取消旧任务\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/scheduled/{job_id}/cancel\n\n# 3. 提交新任务\ncurl -sf -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\"command\": [...], \"label\": \"new-task\", \"run_at\": \"...\"}'\n```\n\n或者用 `PATCH` 直接改旧任务的时间/命令（如果只是微调）：\n\n```bash\ncurl -sf -X PATCH http://127.0.0.1:7997/scheduled/{job_id} \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\"run_at\": \"2026-06-11T08:00:00-07:00\"}'\n```",
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 {
  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_30",
  "answer": "**不可以**直接把 `--after/--before` 设成 ISO 时间。\n\n`--after/--before` 是 **Resend 的分页游标**（UUID），不是时间戳过滤器。把 ISO 时间传给它们会返回校验错误。\n\n### 正确的按日期筛选流程\n\n1. 先导出最近一批邮件（用 `--limit` 控制数量）：\n   ```bash\n   .venv/bin/python -m resend_email_skill.cli received export-all-md \\\n     --limit 100 \\\n     --output-dir data/received/markdown \\\n     --format json\n   ```\n\n2. 导出完成后，在本地 Markdown 文件里按 `created_at` frontmatter 过滤：\n   ```bash\n   # 例如筛选最近 2 天\n   find data/received/markdown -name \"*.md\" -newermt \"2 days ago\" -exec cat {} +\n   ```\n\n   或者用 Python 脚本按 frontmatter 的 `created_at` 字段做精确筛选。\n\n### 为什么这样设计\n\n- Resend 的分页游标是 UUID，不是时间戳\n- 导出时拿不到“最近 N 天”的游标，只能拿最近 N 条\n- 所以先多导一点（`--limit 100`），再在本地按时间过滤\n\n这样既不会触发 API 校验错误，也能拿到你想要的时间窗口内的邮件。",
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