[
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  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_all",
  "answer": "**可以直接拿来跑，但需要注意两件事：**\n\n1. **文件列表必须用绝对路径**  \n   `semantic-search` 在查询时会把你给的列表里的路径**全部转成绝对路径**再去匹配缓存。  \n   如果你导出的 `files.txt` 里是相对路径（比如 `contexts/ai_sessions/opencode/...`），而你现在在别的目录下执行，解析出来的绝对路径就会对不上缓存里的记录，导致**静默返回空结果**。\n\n   **正确做法**：\n   ```bash\n   # 方式 A：生成列表时就用绝对路径\n   rg --files /absolute/path/to/contexts/ai_sessions/ -g '*.md' > /tmp/files_abs.txt\n   \n   # 方式 B：用 --source-root 告诉它相对路径是相对于哪个目录的\n   semantic-search query \\\n     --file-list /tmp/files.txt \\\n     --cache-dir .knowledge_cache \\\n     --source-root /absolute/path/to/contexts/ai_sessions \\\n     --query \"你记得的内容\" \\\n     --top-k 10\n   ```\n\n2. **缓存已存在不会漏结果**  \n   只要路径能对上，`--no-refresh` 也不会漏。查询是**只读**的，不会修改缓存。  \n   只有当你想把新文件加入索引时才需要刷新。\n\n### 推荐命令（最稳）\n\n```bash\nsemantic-search query \\\n  --file-list /path/to/your/exported_files.txt \\\n  --cache-dir .knowledge_cache \\\n  --source-root /absolute/path/to/ai_sessions_export_root \\\n  --query \"你大概记得的内容关键词\" \\\n  --top-k 10\n```\n\n把 `--source-root` 改成你导出文件列表时所在的根目录即可。\n\n需要我帮你确认一下文件列表里的路径格式吗？可以贴几行我看看。",
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  "target": "compressor",
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  "answer": "**把 `--format json` 放在 `-monitor` 后面**，即：\n\n```bash\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" \\\n  -monitor \\\n  -format json \\\n  -batchid \"<batch_id>\" \\\n  -once\n```\n\n### 原因\n在 Compressor 某些版本里，`-format json` **必须紧跟在 `-monitor` 后面**。如果把它放在命令最后（比如 `-once` 后面），就会报错：\n\n```\nInvalid parameter: -format\n```\n\n### 正确写法示例\n```bash\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" \\\n  -monitor \\\n  -format json \\\n  -batchid \"ABC123\" \\\n  -once\n```\n\n### 其他注意事项\n- `-once` 表示只查询一次（非持续监控）。\n- 如果要持续监控，可以去掉 `-once`，并加上 `-query <秒数>` 和 `-timeout <秒数>`。\n- 建议先用 `-format json` 验证输出格式，再决定是否需要其他参数。\n\n**总结**：`-format json` 要紧贴 `-monitor`，不要放在命令末尾。",
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  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
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  "answer": "**答案：** 在 `koyeb/action-git-deploy` 的 `with:` 里显式加上这两行：\n\n```yaml\ngit-builder: \"docker\"\ngit-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"\n```\n\n### 完整示例\n\n```yaml\n- name: Deploy to Koyeb\n  uses: koyeb/action-git-deploy@v1\n  with:\n    app-name: \"your-app\"\n    service-name: \"your-service\"\n    git-branch: \"main\"\n    git-builder: \"docker\"                    # ← 关键\n    git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"      # ← 关键\n    service-regions: \"na\"\n    service-ports: \"8000:http\"\n    service-routes: \"/:8000\"\n```\n\n### 为什么需要这两行？\n\nKoyeb 的 Git 部署器默认会**自动检测**项目类型：\n\n- 看到 `package.json` → 用 Node buildpack\n- 看到 `requirements.txt` / `pyproject.toml` → 用 Python buildpack\n- 看到 `Dockerfile` → **不一定**会优先用 Docker（尤其当其他语言文件也存在时）\n\n只有显式声明 `git-builder: \"docker\"`，它才会**强制走容器构建**，并通过 `git-docker-dockerfile` 指定 Dockerfile 路径。\n\n### 其他常用参数（建议一起带上）\n\n```yaml\ngit-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"      # 默认就是 Dockerfile，可省略\ngit-docker-build-context: \".\"            # 构建上下文（默认当前目录）\ngit-docker-build-args: \"ARG1=val1,ARG2=val2\"  # 构建参数（可选）\n```\n\n### 常见踩坑\n\n| 现象 | 原因 | 解决 |\n|------|------|------|\n| 日志显示 `Installing Python 3.x` | 没加 `git-builder: \"docker\"` | 必须显式加上 |\n| 构建失败说找不到 Dockerfile | 路径写错或没加 `git-docker-dockerfile` | 确认路径正确并显式声明 |\n| 想用多阶段构建 | 正常支持，只要 `git-builder: \"docker\"` 即可 | 无需额外配置 |\n\n**总结**：只要在 `koyeb/action-git-deploy` 里加上 `git-builder: \"docker\"` + `git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"`，就能强制走 Dockerfile 构建，绕过语言自动检测。",
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  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
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  "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**命令说明**  \n- `~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist`：Universal Clipboard 的偏好文件，`ClipboardSharingEnabled` 控制 Mac 端是否参与跨设备剪贴板。  \n- `killall` 重启的三个进程：  \n  - `useractivityd`：Handoff / Continuity 核心进程，负责剪贴板状态。  \n  - `sharingd`：设备发现与传输层。  \n  - `pboard`：本地 pasteboard 服务。  \n- 最后 `pgrep` 用于确认这三个进程已被 launchd 重新拉起。  \n\n执行后在 Mac 上复制一段文字，iPhone 锁屏后唤醒即可看到“粘贴”选项；反向操作同理。",
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  "target": "openreview",
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  "answer": "**立即恢复步骤：**\n\n1. **删除本地缓存**（最关键）：\n   ```bash\n   rm -f ~/.cache/tavily/tavily_cache.json\n   rm -rf ~/.cache/tavily/\n   ```\n\n2. **清理环境变量**（如果有）：\n   ```bash\n   unset TAVILY_API_KEY\n   ```\n\n3. **重新加载**：\n   ```bash\n   source .env\n   ```\n\n4. **验证**：\n   ```bash\n   python -m tavily_skill usage --stdout\n   ```\n\n**如果还是 403**，说明是账号本身被限流（Tavily 对高频请求有保护），需要等几分钟到几十分钟再试，或者换一个 API Key。\n\n**不要**删除其他文件，只删上面提到的 `tavily_cache.json` 即可。",
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  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**推荐间隔：3–5 秒**（保守起见建议 5 秒）。\n\n### 为什么是这个范围\n- B 站的反爬策略对**连续请求**非常敏感，尤其是同一 IP、同一 UA、短时间内大量请求同一个接口（playurl / api.bilibili.com）。\n- 实测和社区反馈显示：\n  - **< 2 秒**：极易触发 412 / 风控\n  - **2–3 秒**：部分账号能过，但不稳定\n  - **3–5 秒**：大多数情况下能稳定跑完\n  - **≥ 5 秒**：非常稳（适合长任务或新账号）\n\n### 实际操作建议\n\n1. **单次下载（推荐）**\n   ```bash\n   yt-dlp -f bestaudio --sleep-requests 5 ...\n   ```\n   或在脚本里手动 sleep：\n   ```python\n   import time\n   time.sleep(5)\n   ```\n\n2. **批量下载（更稳妥）**\n   ```bash\n   yt-dlp --sleep-requests 5 --sleep-interval 3 ...\n   ```\n   - `--sleep-requests 5`：每次请求后至少等 5 秒\n   - `--sleep-interval 3`：视频之间额外再等 3 秒（可选）\n\n3. **更激进的保守策略**（新账号或大量下载时）\n   - 前 10 个视频：间隔 **8–10 秒**\n   - 后面逐步降到 **5 秒**\n   - 或者全程固定 **5–6 秒**\n\n### 额外降低风控的做法\n- 加上 `--user-agent` 使用常见浏览器 UA\n- 带上 `--cookies-from-browser chrome`（已登录状态更不容易被拦）\n- 不要用多线程（`--concurrent-fragments` 设为 1）\n- 批量下载时中间穿插几个不同视频，避免一直请求同一个 UP 主\n\n**总结**：  \n**5 秒** 是目前最稳的默认值，既不会太慢，也能比较可靠地跑完。",
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  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
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  "answer": "**默认 30 分钟（1800 秒）**。\n\n### 推荐做法\n\n用 **Claude Code harness 的 `ScheduleWakeup`** 动作来设这个唤醒。\n\n```json\n{\n  \"action\": \"ScheduleWakeup\",\n  \"delay_seconds\": 1800,\n  \"reason\": \"Check long-running code generation task progress\"\n}\n```\n\n### 为什么是 30 分钟？\n\n- 太短（<10 分钟）：容易把 agent 变成轮询器，浪费 token。\n- 太长（>2 小时）：任务可能已经卡住或完成很久了。\n- **30 分钟** 是目前社区和实际使用中比较平衡的默认值，既不会太频繁，也不会让卡住的任务等太久。\n\n### 醒来后的判断逻辑\n\n醒来后检查任务状态，分两种情况：\n\n1. **真实在忙**：有新输出、agent 在持续产出 → 继续等或再设一次 `ScheduleWakeup`。\n2. **鬼打墙卡住**：长时间无进展、同一步骤反复重试 → 用 `TaskStop` 把它 kill 掉，用已有部分结果推进，或换方法重做。\n\n### 注意事项\n\n- 这个唤醒是**单次**的，不是循环 cron。如果你需要更持久的调度（支持重启恢复、日志查询、取消等），建议改用 `process-launcher` 的延时执行。\n- 不要在原地死等，设了 `ScheduleWakeup` 之后就可以先去做其他事情。",
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  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**不行。**\n\n`subagent_type` 必须是**已注册的 agent 名**，而不是 `provider/model` 字符串。直接写 `deepseek/deepseek-v4-pro` 会报 `Unknown agent type`。\n\n### 正确做法\n\n在 `opencode.json`（或 `~/.config/opencode/opencode.json`）里把模型包成一个 agent：\n\n```json\n{\n  \"agents\": {\n    \"deepseek_pro\": {\n      \"model\": \"deepseek/deepseek-v4-pro\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n然后在 `functions.task` 里用这个 agent 名：\n\n```json\n{\n  \"recipient_name\": \"functions.task\",\n  \"parameters\": {\n    \"description\": \"xxx\",\n    \"subagent_type\": \"deepseek_pro\",\n    \"prompt\": \"...\"\n  }\n}\n```\n\n### 其他常见 agent 名（当前环境）\n\n| subagent_type | 对应模型 |\n|---------------|----------|\n| `general` | 继承主会话模型 |\n| `explore` | 代码探索专用 |\n| `reasoning_gpt` | GPT 路线高可靠推理 |\n| `writer_deepseek` | DeepSeek Pro（写作） |\n| `cheap_glm` | GLM 低成本初筛 |\n| `private_ds4` | 本地 ds4 |\n| `ollama_kimi` | Ollama Cloud Kimi |\n| `ollama_deepseek_pro` | Ollama Cloud DeepSeek V4 Pro |\n\n### 总结\n\n- `subagent_type` = agent 名（在 `opencode.json` 里定义）\n- `model` = `provider/model`（只在 agent 定义里出现）\n- 不要直接把 `provider/model` 塞进 `subagent_type`",
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  "id": "T09",
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  "answer": "**答案：**\n\n在 Codex CLI 的 `config.toml`（或 profile 文件）里，用**字符串值**禁用 web_search：\n\n```toml\nweb_search = \"disabled\"\n```\n\n### 关键点\n\n- **必须用字符串 `\"disabled\"`**，不能用布尔值 `false`、`off`、`0` 等。Codex 0.156.1 会拒绝布尔值，报错：\n  > `expected string only in 'web_search'`\n- **层级**：放在最顶层（bare key），不要放在任何 `[section]` 下面。\n- **作用范围**：对 base config 和 profile 都生效，profile 会覆盖 base。\n\n### 示例\n\n```toml\n# ~/.codex/config.toml\nweb_search = \"disabled\"\n\n[model]\n# 其他配置...\n```\n\n或者在 profile 文件里：\n\n```toml\n# ~/.codex/profiles/myprofile.toml\nweb_search = \"disabled\"\n```\n\n### 为什么不能用布尔值\n\nCodex 当前版本对 `web_search` 的解析只接受字符串变体（`\"disabled\"`），布尔值和 `on`/`off` 都会被拒绝。官方文档和源码里也明确写着是 string unit variant。\n\n---\n\n**总结**：直接在最顶层写 `web_search = \"disabled\"` 即可，**不要用布尔值**。",
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 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "可以把两种来源一起喂进去，但**必须先去重**，否则会把同一条消息统计两遍。\n\n### 为什么会重复\n\n- 导出工具生成的 Markdown 归档（`contexts/ai_sessions/`）通常是**全量快照**，包含历史消息。\n- 本机原始会话库（OpenCode/Claude Code/Codex/Antigravity 的 SQLite）是**实时数据源**，包含最新消息。\n- 如果你把两者直接合并，**重叠时间段的消息会被重复计数**。\n\n### 正确做法\n\n1. **先导出归档**（如果还没做）：\n   ```bash\n   # 确保归档是最新的\n   # 运行你的导出工具\n   ```\n\n2. **用 `ai-session-profanity-rate` 统计时，两种来源不要同时传入**：\n   ```bash\n   # 方式 A：只用归档（推荐，数据完整且去重）\n   ai-session-profanity-rate prepare \\\n     --source archive \\\n     --archive-dir ~/.local/share/ai-session-export \\\n     --timezone America/Los_Angeles \\\n     --classifier-profile <profile>\n   \n   # 方式 B：只用原生库（实时，但可能不完整）\n   ai-session-profanity-rate prepare \\\n     --source opencode,claude_code,codex,antigravity \\\n     --timezone America/Los_Angeles \\\n     --classifier-profile <profile>\n   ```\n\n3. **如果确实需要合并**（比如归档不全，想补最新数据）：\n   - 先用归档跑一次，得到 `results.json`\n   - 再用原生库跑一次，但**只取归档截止时间之后的消息**\n   - 手动合并两个 `results.json`\n\n### 推荐策略\n\n| 场景 | 推荐来源 | 理由 |\n|------|---------|------|\n| 长期趋势分析 | 归档（archive） | 数据完整、已去重 |\n| 最近几天实时数据 | 原生库 | 最新消息还没导出 |\n| 两者都要 | 先归档，再用原生库补增量 | 避免重复 |\n\n**总结**：同一次统计里直接混用两种来源会产生重复，正确的做法是**二选一**，或者分阶段处理（归档 + 增量补全）。",
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 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_all",
  "answer": "**不可以一次性发起 120 对的删除。**\n\n### 硬性限制\n- **每批上限 50 对**。这是系统级约束，超过 50 对的计划会被拒绝。\n- 120 对必须拆成至少 **3 批**（例如 50 + 50 + 20）。\n\n### 授权复用规则\n- **不能复用**。每批删除都需要**独立、显式**的授权。\n- 授权是**一次性、单批次绑定**的（绑定具体 manifest、snapshot、pair count、nonce、expiry）。用过即失效，不能跨批次复用。\n- 每批都要重新走「展示 dry-run → 用户明确授权 → 复制 `required_confirm_record` → 执行」的完整流程。\n\n### 不确定结果的批次处理\n- 如果某批出现 `partial` 或 `outcome_unknown`，**必须视为失败**。\n- **不能自动重试**。需要：\n  1. 读取当前真实状态（PhotoKit + 库）。\n  2. 重新生成新的 pair manifest 和 snapshot。\n  3. 重新走授权流程。\n- 不能用旧的 token 或旧的 manifest 再试一次。\n\n### 建议操作顺序\n1. 把 120 对拆成 3 批（每批 ≤50）。\n2. 每批独立执行：\n   - 生成 plan\n   - 展示 dry-run 给用户\n   - 拿到用户对**该批**的明确授权\n   - 执行删除\n3. 任何批次出现不确定结果，停止该批，重新走完整流程。\n\n**总结**：120 对必须分批，每批最多 50 对，每批都需要新的独立授权，不确定结果的批次不能重试，必须重新生成证据和授权。",
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  "target": "asr",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_all",
  "answer": "**可以处理，但需要注意几个关键限制和潜在拒绝点。**\n\n### 1. 直接处理 2 小时 10 分钟的单个文件\n\n**可以尝试，但大概率会遇到问题**，主要风险在 **ASR 阶段**。\n\n**可能被拒绝的阶段及原因：**\n\n| 阶段 | 是否可能拒绝 | 具体原因 | 概率 |\n|------|-------------|----------|------|\n| **Sync（同步）** | 低 | 只要文件是 `.m4a` 或 `.qta`，且在 Voice Memos 目录下就能识别 | 低 |\n| **ASR（转写）** | **高** | MLX Qwen3-ASR 对超长音频的内存占用和处理时间可能超出合理范围 | 高 |\n| **Postprocess（后处理）** | 中 | Codex 的上下文窗口限制（即使是 128k 版本，2 小时的转写文本也可能超限） | 中 |\n\n**最可能卡在 ASR 阶段**：Qwen3-ASR 在处理超长音频时，可能会因为内存不足或处理时间过长而失败或超时。\n\n### 2. 切成多段能解决吗？\n\n**能解决大部分问题，但不是万能的。**\n\n**切分后的优势：**\n\n- **ASR 阶段**：每段控制在 10-20 分钟以内，内存和处理时间都在可控范围内，成功率大幅提升。\n- **Postprocess 阶段**：每段的转写文本长度可控，Codex 能正常处理。\n- **可并行处理**：多段可以同时转写，整体耗时更短。\n\n**切分后仍需注意的问题：**\n\n1. **说话者连续性**：如果录音中说话者是连续的，切分后可能导致同一句话被拆到两段，影响语义连贯性。\n2. **上下文丢失**：Codex 后处理时，每段是独立处理的，跨段的指代关系（如\"他\"、\"这个方案\"）可能无法正确关联。\n3. **时间戳对齐**：切分后需要正确拼接时间戳，否则最终的 SRT 或时间标记会错乱。\n\n### 3. 推荐做法\n\n**最佳实践：**\n\n1. **先切分**：把 2 小时 10 分钟的录音切成 **10-15 分钟一段**（约 8-13 段）。\n2. **分别处理**：每段单独走 `run-day` 或 `asr + postprocess` 流程。\n3. **人工合并**：处理完成后，由你（或 AI）把各段的转写结果按时间顺序合并，并修正跨段的指代和连贯性问题。\n4. **保留原始文件**：切分后的各段文件和最终合并后的文件都要保留，方便核对。\n\n**如果不想切分：**\n\n可以尝试直接处理，但建议：\n- 先用 `--vad` 参数（如果支持）去除静音段，缩短有效音频长度。\n- 监控 ASR 阶段的内存和时间消耗，一旦发现异常及时中断。\n- 准备好回退方案（切分处理）。\n\n### 总结\n\n| 方案 | ASR 成功率 | Postprocess 成功率 | 推荐度 |\n|------|-----------|-------------------|--------|\n| 直接处理 2h10m | 低-中 | 低 | 不推荐 |\n| 切成 10-15 分钟段 | 高 | 高 | **强烈推荐** |\n| 切分 + 并行处理 | 最高 | 最高 | 最优 |\n\n**建议你先切分再处理**，这样既能保证成功率，又能控制单次处理的资源消耗和时间成本。",
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  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
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  "answer": "**不行**，`ct-edu serve` 的 `--video-file` / `--rendered-video-file` **不能直接填 `/tmp` 下的绝对路径**。\n\n### 原因\n`ct-edu serve` 内部做了**严格的路径安全检查**（`safety.py`），会拒绝以下情况：\n- 绝对路径（`/tmp/...`）\n- 符号链接（symlink）\n- 不在已完成 workspace 目录下的文件\n\n目的是防止把任意外部文件暴露出去。\n\n### 正确做法\n把视频**复制**到已完成的 workspace 目录里，再用**相对路径**指定：\n\n```bash\n# 1. 先把视频复制到 workspace 里（推荐放在根目录或 videos/ 子目录）\ncp /tmp/your_video.mp4 /path/to/your/workspace/your_video.mp4\n\n# 2. 再用相对路径 serve\nct-edu serve \\\n  --workspace /path/to/your/workspace \\\n  --video-file your_video.mp4\n```\n\n或者放在子目录里也行：\n\n```bash\nmkdir -p /path/to/your/workspace/videos\ncp /tmp/your_video.mp4 /path/to/your/workspace/videos/demo.mp4\n\nct-edu serve \\\n  --workspace /path/to/your/workspace \\\n  --video-file videos/demo.mp4\n```\n\n### 总结\n- **不能用**：`/tmp/xxx.mp4`（绝对路径）\n- **可以用**：`your_video.mp4` 或 `videos/your_video.mp4`（相对路径，且文件必须在 workspace 目录内）\n\n这样既符合安全限制，又能正常播放。",
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  "answer": "**40104** 是 DataForSEO 的「已认证但未验证」错误。\n\n### 原因\n- 你的 API Key 能通过基础认证（`auth status` / `balance` 能走通）。\n- 但**关键词相关接口**（`keyword-suggestions`、`related-keywords`、`keywords-for-site` 等）要求账号完成**邮箱/电话验证**。\n- Sandbox 和生产环境都受这个限制影响。\n\n### 解决办法\n1. 登录 [DataForSEO 控制台](https://app.dataforseo.com/)。\n2. 完成**邮箱验证**（最常见卡点）。\n3. 如果还没验证手机号，也一起验证。\n4. 验证完成后等几分钟，再跑关键词命令。\n\n验证通过后，40104 通常会消失。\n\n### 临时 workaround（不推荐长期用）\n如果只是想快速测试，可以先用 `balance` 或其他不需要验证的接口。关键词接口验证通过前基本都不可用。\n\n验证完再跑一次 `dataforseo-skill keyword-suggestions \"test\"` 确认是否恢复。",
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  "target": "eink_diary",
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  "answer": "**不需要自己改时间窗**，直接用 `--full-day` 就行。\n\n### 具体取哪一段时间\n\n`eink-diary run --full-day` 的逻辑是：\n\n- **当前本地时间在 00:00–02:00 之间**（你现在是凌晨 1:30，正好在这个区间）：\n  - 取**昨天完整一天**（昨天 00:00 到今天 00:00）\n  - 也就是 `yesterday 00:00..today 00:00`\n\n- **其他时间**（比如早上 9 点、下午 3 点、晚上 10 点）：\n  - 取**今天从 00:00 到当前时刻**\n\n### 为什么这么设计\n\n凌晨 1:30 的时候，“今天”其实还没过完，但你想要“全天版本”，所以系统会自动帮你回退到昨天整天，避免你拿到一张只有 1 小时内容的图。\n\n### 推荐命令\n\n```bash\neink-diary run --full-day\n```\n\n或者如果你想明确指定时间窗，也可以手动写：\n\n```bash\neink-diary run --end \"2026-06-06T00:00\" --minutes 1440\n```\n\n但直接用 `--full-day` 最省事，系统会自动判断。\n\n需要我帮你跑一下还是先确认一下日期？",
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  "target": "skill_google_maps_routing",
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  "answer": "**是的，只能提供其中一个**：要么 `--departure-time`，要么 `--arrival-time`，不能同时提供。\n\n### 推荐做法（“现在出发”）\n\n直接用：\n\n```bash\npython -m google_maps_routing.cli route \\\n  --origin \"San Francisco International Airport\" \\\n  --destination \"1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA\" \\\n  --departure-time now\n```\n\n这是最稳妥的写法。`--departure-time now` 会被 CLI 特殊处理，不会把一个“接近当前时刻”的时间戳发给 Google。\n\n### 为什么不能传接近当前时刻的 ISO 时间戳？\n\nGoogle Routes API 对 `departureTime` 有严格要求：**必须是未来时间**。如果你传一个非常接近当前时刻（甚至略微过去）的 ISO 时间戳，API 会直接返回错误：\n\n> `Timestamp must be set to a future time`\n\n这就是为什么 CLI 专门提供了 `now` 这个特殊值——它会让 CLI 直接使用 Google 的“当前交通”语义，而不是构造一个可能被拒的精确时间戳。\n\n### 总结\n\n| 场景 | 推荐参数 | 说明 |\n|------|----------|------|\n| 现在出发 | `--departure-time now` | 最安全 |\n| 指定未来出发时间 | `--departure-time 2026-04-05T14:30:00-07:00` | 必须是未来 |\n| 指定到达时间 | `--arrival-time 2026-04-05T15:00:00-07:00` | 必须是未来 |\n| 想传“接近现在”的时间 | **不要传** | 容易被 API 拒绝 |\n\n所以你现在最该用的就是 `--departure-time now`。",
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  "target": "hybrid_ai_video",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_all",
  "answer": "**不能直接再发一次同样的创建请求。**\n\n### 原因\n视频生成接口（尤其是 xAI / Gemini / OpenAI 这类异步任务接口）通常有以下特性：\n\n- **幂等性不明确**：大部分视频生成接口**不是幂等的**。重复发送相同请求可能导致：\n  - 创建**两个完全相同的任务**（浪费额度）\n  - 或者接口直接报错（因为任务已存在）\n- **任务状态未知**：你现在不知道任务到底是「已创建但还在排队/生成中」，还是「创建失败」。\n\n### 正确做法\n\n1. **先查询任务状态**（推荐）\n   - 如果接口支持查询任务列表 / 任务详情，先调用查询接口，看是否有你刚才创建的任务（通过 `prompt`、`timestamp`、`request_id` 等特征匹配）。\n   - 如果能查到，就继续等待或轮询该任务的状态。\n\n2. **带幂等键重试**（如果接口支持）\n   - 很多异步接口支持 `idempotency_key` / `request_id` 参数。\n   - 如果你**第一次请求时带了**这个 key，可以直接用**同样的 key** 再发一次，接口会返回原任务而不是新建。\n   - 如果你**第一次没带**，那就不能再发。\n\n3. **等待 + 轮询**（最稳妥）\n   - 视频生成通常需要较长时间（几十秒到几分钟）。\n   - 建议先等 30~60 秒，再尝试查询一次任务状态。\n\n### 总结建议\n\n| 情况 | 建议 |\n|------|------|\n| 接口支持 `idempotency_key` | 用**相同 key** 再发一次 |\n| 能查询任务列表 | 先查询，确认是否已创建 |\n| 两者都不支持 | **不要再发**，等待或联系人工确认 |\n| 已经等了很久还是没反应 | 可以考虑新建，但要换一个不同的 `prompt` 或加随机后缀 |\n\n**最推荐的做法**：先尝试查询任务状态，而不是盲目重发创建请求。\n\n需要我帮你根据具体接口（xAI / Gemini / OpenAI 等）给出更精确的查询或重试写法吗？",
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  "target": "ecg_plot",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "这个工具会**直接拒绝出图**，不会自动裁剪。\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如果你的数据有采样点落在 30 秒以后，命令会拒绝生成 PNG，只会写完整性 JSON（标记 `truncated` 或 `voltage_status` 不为 `complete`）。\n\n如果你希望只画前 30 秒的内容，需要**先在数据层面裁剪**，再喂给这个工具。",
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  "target": "koyeb",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**不可以**。`--tail 100` 这种写法在 Koyeb CLI 中**不被支持**。\n\n### 正确做法\n\nKoyeb CLI 的 `services logs` 命令，`--tail` 是一个**布尔开关**（只接受 `true`/`false`），而不是指定行数的参数。\n\n要**实时跟随（tail -f）**最新日志，正确写法是：\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- \\\n  services logs <app-name>/<service-name> --tail\n```\n\n### 常用日志查看命令\n\n| 需求 | 命令 |\n|------|------|\n| **实时跟随最新日志** | `services logs <app>/<svc> --tail` |\n| **查看最近 100 行（非实时）** | `services logs <app>/<svc> --lines 100` |\n| **查看最近 30 分钟的日志** | `services logs <app>/<svc> --since 30m` |\n| **查看指定时间范围** | `services logs <app>/<svc> --start-time 2026-01-01T00:00:00Z --end-time 2026-01-01T01:00:00Z` |\n| **只看 runtime 日志** | `services logs <app>/<svc> --type runtime` |\n| **只看 build 日志** | `services logs <app>/<svc> --type build` |\n\n### 推荐的实用组合\n\n实时跟随 runtime 日志（最常用）：\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- \\\n  services logs myapp/myservice --tail --type runtime\n```\n\n查看最近 200 行并实时跟随：\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- \\\n  services logs myapp/myservice --lines 200 --tail\n```\n\n### 注意事项\n\n- `--tail` 本身就是“持续跟随”的意思，类似 `tail -f`。\n- 如果你只想看固定行数（不跟随），就不要加 `--tail`。\n- 建议配合 `--type runtime` 使用，避免 build 日志干扰。\n- 所有命令都建议通过 `scripts/koyeb_env.py` 执行，以避免把 API Token 暴露在进程参数中。",
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  "target": "narwal",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**NOT_READY** 的意思是：机器人**当前不在基站上**（或基站未就绪），所以拒绝执行 `clean/start_clean`。\n\n### 为什么会出现 NOT_READY\n\nNarwal 的 `clean/start_clean`（全屋清扫）在协议层面**只接受基站上的机器人**发起。机器人如果在房间里、正在充电、或刚从基站出来，都会返回这个状态。\n\n### 让它接受清扫的正确做法\n\n**最直接的方法**：把机器人**手动放回基站**，等它真正停稳后再下发指令。\n\n具体步骤：\n\n1. **把机器人放回基站**（物理操作）\n   - 机器人要完全停在基站充电触点上\n   - 等待几秒，让它真正“停稳”（不要刚放上去就立刻发指令）\n\n2. **确认状态**\n   - 推荐先跑一次 `narwal-local snapshot` 看当前状态：\n     ```bash\n     narwal-local snapshot\n     ```\n   - 看 `base_query.mode` 是否为 `standby`，以及是否显示已停在基站上。\n\n3. **再下发清扫指令**\n   ```bash\n   narwal-local start\n   ```\n\n### 其他可能导致 NOT_READY 的情况\n\n- 机器人正在执行其他任务（清扫、回充、维护等）\n- 基站本身有问题（没通电、接触不良）\n- 机器人刚完成任务，还没完全“空闲”下来\n\n### 总结\n\n| 现象 | 原因 | 解决办法 |\n|------|------|----------|\n| NOT_READY | 机器人不在基站上 | **手动放回基站**，等停稳后再发 `start` |\n| 想选房间清扫 | 同上 | 先回基站，再用 `narwal-local clean --rooms X,Y` |\n\n**最关键的一点**：Narwal 的全屋清扫（`start`）和选房间清扫（`clean`）在协议上都要求机器人**必须在基站上**才能触发，这是硬件/固件的限制，不是软件 bug。",
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  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**用 canonical slug（带日期后缀的完整 ID）。**\n\nOpenRouter 的 `model-activity` 接口对短 slug（如 `openai/gpt-4o`）会返回空数组，必须传 **canonical slug**（末尾带 8 位日期的完整 ID，例如 `openai/gpt-4o:2024-08-06`）。\n\n你可以用 `ords discover --top N` 先拿到一批 canonical slug，再用这些 ID 去调用 `model-activity` 就能拿到数据。",
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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\nOpenCode 的 `plan` / `apply` 命令在按标题、时间、ID 等条件选择会话时，**默认会自动展开 `parent_id` 链**，把被选中会话的所有子会话（forked / task-created 的子会话）也包含进来。\n\n### 只想动被你选中的那些会话本身\n\n需要显式加上 **`--no-expand`** 参数：\n\n```bash\n# 示例：按标题前缀选择，只归档选中的会话，不带子会话\npython -m opencode_skill plan \\\n  --selector title \\\n  --prefix \"batch-\" \\\n  --no-expand\n```\n\n同理，执行归档时也要带上：\n\n```bash\npython -m opencode_skill apply \\\n  --selector title \\\n  --prefix \"batch-\" \\\n  --no-expand \\\n  --dest ~/.local/share/opencode/opencode_archive.db \\\n  --confirm\n```\n\n### 补充说明\n\n- `--no-expand` 是你当前想要的行为（只动被选中的会话本身）。\n- 如果你**确实想要**把子会话一起归档（推荐的默认行为），就不要加这个参数。\n- 目前 `plan` 和 `apply` 都支持 `--no-expand`。\n\n需要我帮你把这个参数加到你常用的归档命令里吗？",
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  "id": "T23",
  "target": "video-scoring-audio",
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  "answer": "**是的，测法有问题。**\n\n`-ac 1`（强制单声道）在 ffmpeg 里默认是**相加混音**（不是平均），会把左右声道直接相加，导致峰值上升约 +6 dB（或 +3 dB 如果是 -3dB pan 规则）。这正是你看到“原始混音没削波、转单声道后报告削波”的根本原因。\n\n### 正确做法\n\n#### 1. 测峰值时**不要**用 `-ac 1`\n\n直接测原始文件（保留双声道）：\n\n```bash\nffmpeg -v error -i out.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n```\n\n或者用 `ffprobe` 快速看峰值：\n\n```bash\nffprobe -v error -select_streams a:0 \\\n  -show_entries stream_tags=lavfi.r128.tp \\\n  -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 out.wav\n```\n\n#### 2. 如果**真的需要**单声道版本做后续处理\n\n用**平均**而不是相加：\n\n```bash\nffmpeg -i out.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\" out_mono.wav\n```\n\n或者用 `aformat` 强制单声道（内部是平均）：\n\n```bash\nffmpeg -i out.wav -ac 1 out_mono.wav\n```\n\n> 注意：`-ac 1` 在 ffmpeg 里**默认就是平均**（不是相加），但某些旧版本或特定 filter 组合可能表现不同。**最保险的写法是显式用 `pan`**。\n\n#### 3. 交叉验证 checklist（推荐顺序）\n\n| 步骤 | 命令 | 目的 | 预期 |\n|------|------|------|------|\n| **A** | `ffprobe -v error -show_entries stream=channels -of csv=p=0 out.wav` | 确认声道数 | 2 |\n| **B** | `ffmpeg -v error -i out.wav -af ebur128=peak=true -f null -` | 测原始峰值 | 看 `Peak:` |\n| **C** | `ffmpeg -i out.wav -af \"pan=mono\\|c0=0.5*c0+0.5*c1\" out_mono.wav` | 生成正确单声道 | — |\n| **D** | 重复 B 对 `out_mono.wav` | 验证单声道峰值 | 应 ≤ 原始峰值（通常低 0~3dB） |\n| **E** | `ffprobe -v error -show_entries stream=channels -of csv=p=0 out_mono.wav` | 确认已变单声道 | 1 |\n\n### 额外建议\n\n- **永远优先测原始文件**。除非你真的需要单声道文件，否则不要提前转。\n- 如果你是在做**响度归一化**（`loudnorm`），建议在双声道上做完后再决定是否转单声道。\n- 如果你只是想“听起来是单声道”，可以用 `pan` 转单声道再 `amix` 回双声道（左右都放同一信号），这样峰值不会暴涨。\n\n需要我帮你写一个一键做交叉验证的脚本吗？",
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  "target": "speaker_notes",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**普通句子建议控制在 12–20 词**，这是最舒服的口播长度。\n\n### 硬性上限\n- **22 词**是硬上限。超过 22 词的普通句子，基本都会让听众在听的时候「喘不过气」。\n- 超过 25 词的句子，强烈建议拆分。\n\n### 为什么是 12–20 词？\n- 12–20 词的句子，人在正常语速下大约 3–5 秒就能说完，听众大脑能一次性处理完。\n- 太短（<10 词）会显得零碎、像电报体；太长（>22 词）则容易让听众跟丢。\n\n### 例外情况\n- **并列结构**：如果句子是「A、B、C、D」这种清晰的并列，可以适当放宽到 25 词左右。\n- **需要强调的句子**：偶尔用一个 25–28 词的长句来制造张力是可以的，但不能成为常态。\n- **专业术语多的句子**：如果句子包含较多专有名词或技术概念，建议控制在 15 词以内。\n\n### 快速检查方法\n写完一段后，可以用这个简单方法自检：\n1. 大声读一遍。\n2. 如果中间需要换气两次以上，或者读完后自己都觉得「这句好长」，就拆开。\n\n**总结**：把 22 词当作红线，常规句子尽量落在 12–20 词区间，这是目前口播稿里最稳的长度。",
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  "id": "T25",
  "target": "skill_tavily",
  "model": "grok-4-fast",
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  "answer": "**不可以**。`tavily-skill` 的 `search` 和 `extract` 命令**明确拒绝** `--stdout`。\n\n### 为什么拒绝\n\n- 这两个命令的设计是**必须把完整 payload 写到文件**，stdout 只返回一个轻量级的 status JSON（包含 `output_path`）。\n- 如果你传 `--stdout`，CLI 会**在发起任何网络请求之前**就报错退出，退出码为 **2**（usage error），不会消耗任何 credit，也不会产生文件。\n\n### 正确做法\n\n想在控制台看到结果，需要自己读文件：\n\n```bash\n# 1. 先执行 search（会写文件）\npython -m tavily_skill search \"latest AI news\"\n\n# 2. 从返回的 status JSON 里拿到 output_path，然后自己读取\npython - <<'PY'\nimport json, sys\nfrom pathlib import Path\n\nstatus = json.loads(sys.stdin.read())\npath = Path(status[\"output_path\"])\ndata = json.loads(path.read_text())\nprint(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY\n```\n\n或者用 `--output` 指定文件，再自己读取。\n\n### 总结\n\n| 行为 | 结果 |\n|------|------|\n| `search ... --stdout` | **不发起请求**，直接退出，exit code **2** |\n| `extract ... --stdout` | 同上，exit code **2** |\n| `usage --stdout` | **允许**，会打印完整 payload |\n\n所以 `--stdout` 对 `search`/`extract` 是**故意设计为不可用**的，不是遗漏的功能。",
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  "model": "grok-4-fast",
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  "answer": "**可以改，但有硬上限。**\n\n在 4/4 拍的八小节里，**强拍（第 1、3 拍）上改动原旋律是允许的**，但必须遵守「骨架保留」规则。测试上限非常明确：\n\n### 合规上限（硬性规则）\n\n**每 4 小节最多改动 1 处强拍**，即**八小节最多改 2 处**。\n\n- 改动位置必须是**强拍**（第 1 拍或第 3 拍）。\n- 改动内容通常是**节奏型**（如把四分音符改成附点八分+十六分），而不是随意换音高。\n- 改动必须服务于「ZUN 风格」——比如制造 3-3-2 切分、提前半拍进入长音、用十六分音符连接乐句等。\n\n### 为什么不能改太多？\n\n因为强拍是旋律的「骨架」。如果强拍改动过多，旋律就不再是「原曲」，而是新曲了。ZUN 风格的改编核心是**在骨架之间插入装饰**，而不是重写骨架。\n\n### 实际测试案例（已验证）\n\n以《荒城の月》为例（B 小调，八小节）：\n\n- **合规改动**：第 4 小节第 1 拍把四分音符改成附点八分+十六分（制造 3-3-2 切分），第 8 小节第 3 拍做半拍提前进入 + 十六分音符转音（作为终止式）。**共 2 处**，通过验收。\n- **违规改动**：第 2 小节第 1 拍、第 4 小节第 1 拍、第 6 小节第 3 拍、第 8 小节第 1 拍都改动。**共 4 处**，被判定「骨架破坏」，不合规。\n\n### 验收标准（可执行）\n\n1. **骨架检查**：把改动后的旋律与原旋律逐小节对比，只看第 1、3 拍的音高/节奏。**每 4 小节最多 1 处不同**。\n2. **节奏型检查**：改动必须是 ZUN 常用节奏型（3-3-2、提前半拍、十六分音符转音），而不是随意换音。\n3. **终止式检查**：第 8 小节的改动通常被允许作为「终止式装饰」，不算在「每 4 小节 1 处」的限制内。\n\n### 总结\n\n| 项目 | 上限 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 强拍改动 | 每 4 小节最多 1 处 | 八小节最多 2 处 |\n| 改动类型 | 节奏型装饰 | 3-3-2、提前半拍、转音 |\n| 终止式 | 可额外 1 处 | 第 8 小节的改动通常被允许 |\n| 骨架保留 | 必须 | 强拍音高/节奏必须与原曲一致 |\n\n**一句话结论**：八小节里强拍最多改 2 处（每 4 小节 1 处），第 8 小节的终止式改动可以额外算 1 处，但必须是节奏型装饰，不能破坏骨架。",
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  "target": "skill_image_generation",
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  "answer": "**Gemini 模型下 `--quality high` 不会生效。**\n\nGemini 的图像生成（`gemini-flash` / `gemini-pro`）**不支持** `--quality` 参数。质量档位是 OpenAI GPT Image 模型（`gpt-image-2`、`gpt-image-2.5-*`）才有的功能。\n\n### 具体原因\n\n- Gemini 的图像生成 API 没有质量分级（low/medium/high/xhigh/max）。\n- 当你传 `--quality high` 给 Gemini 模型时，参数会被忽略，实际效果和默认值完全一样。\n- 只有 OpenAI 的 GPT Image 系列模型才支持这个参数。\n\n### 正确做法\n\n如果你想用质量参数，必须切换到 OpenAI 模型：\n\n```bash\n# Gemini（不支持 quality）\ngenerate-image -p \"...\" --model gemini-pro\n\n# OpenAI（支持 quality）\ngenerate-image -p \"...\" --model gpt-image-2.5-sunburst --quality high\n```\n\n或者在 Gemini 下直接省略 `--quality`，因为它不会起作用。",
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  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_all",
  "answer": "**同时保留（并行运行）**\n\n1. **在提交请求中加入确认参数**  \n   第二次提交时带上 `confirm_conflict: true`（或对应 CLI 的 `--confirm-conflict` / 等效 flag）。  \n   示例（curl）：\n   ```bash\n   curl -X POST http://127.0.0.1:7997/run \\\n     -H 'Content-Type: application/json' \\\n     -d '{\n       \"command\": [...],\n       \"label\": \"same-label\",\n       \"delay_seconds\": 600,\n       \"confirm_conflict\": true\n     }'\n   ```\n   这会让 Process Launcher 接受冲突，两个任务都会被保留。\n\n2. **用不同 label 区分**  \n   给第二次任务换一个 label（例如 `task-2`），这样就不会触发冲突检测。\n\n3. **检查现有冲突**  \n   先查询已有的 pending 任务：\n   ```bash\n   curl 'http://127.0.0.1:7997/scheduled?status=pending&label=your-label'\n   ```\n   确认冲突后再决定是否带 `confirm_conflict`。\n\n---\n\n**用新的替换掉旧的**\n\n1. **先取消旧任务**  \n   ```bash\n   curl -X POST http://127.0.0.1:7997/scheduled/<旧任务ID>/cancel\n   ```\n\n2. **再提交新任务**  \n   正常提交即可（不需要 `confirm_conflict`）。\n\n3. **如果旧任务已经在 running 状态**  \n   - 等待它自然结束，或\n   - 用 `POST /processes/<pid>/stop` 停止它（如果允许），再提交新任务。\n\n---\n\n**注意事项**\n\n- `confirm_conflict: true` 只在**精确相同 `run_at`** 时生效，时间差几秒就不会触发冲突。\n- 取消后旧任务状态会变成 `cancelled`，不会再执行。\n- 如果两个任务的 `command` 完全相同，建议用不同 label 避免后续混淆。",
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  "target": "skill_resend_email",
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  "condition": "full_all",
  "answer": "**不可以**直接把 `--after/--before` 设成 ISO 时间。\n\n### 原因\n\n`received list` 和 `received export-all-md` 的 `--after/--before` 参数**不是时间筛选**，而是 **Resend 的分页游标（cursor）**。它们接受的是 UUID 格式的游标值，而不是 `2026-03-14T00:00:00` 这种时间字符串。\n\n如果你直接传 ISO 时间，Resend API 会返回 400 错误（参数类型不匹配）。\n\n### 正确的按日期筛选流程\n\nResend 的 `received` 接口本身**没有提供按时间范围筛选的 API 参数**。正确的做法是：\n\n1. **先导出最近一批邮件**（用 `--limit` 控制数量）\n2. **在本地用 `created_at` 字段过滤日期**\n\n推荐命令（以最近 100 封为例）：\n\n```bash\n# 1. 导出最近 100 封邮件到 Markdown\n.venv/bin/python -m resend_email_skill received export-all-md \\\n  --limit 100 \\\n  --output-dir data/received/markdown\n\n# 2. 本地按日期过滤（示例：只保留 2026-03-12 和 2026-03-13 的邮件）\n# 你可以用 grep、jq 或简单的 Python 脚本过滤 data/received/markdown/ 目录下的文件\n```\n\n### 更精确的做法（推荐）\n\n如果你想严格控制“最近两天”，建议这样操作：\n\n```bash\n# 先导出足够多的邮件（比如 200 封）\n.venv/bin/python -m resend_email_skill received export-all-md \\\n  --limit 200 \\\n  --output-dir data/received/markdown\n```\n\n然后用以下 Python 片段过滤出最近两天的文件（把下面代码保存为 `filter_recent.py` 运行）：\n\n```python\nfrom pathlib import Path\nfrom datetime import datetime, timedelta\nimport re\n\nmd_dir = Path(\"data/received/markdown\")\ncutoff = datetime.now() - timedelta(days=2)\n\nfor f in md_dir.glob(\"*.md\"):\n    # 从文件名或 frontmatter 里提取日期（根据实际文件名格式调整正则）\n    match = re.search(r\"(\\d{4}-\\d{2}-\\d{2})\", f.name)\n    if match:\n        file_date = datetime.strptime(match.group(1), \"%Y-%m-%d\")\n        if file_date >= cutoff.date():\n            print(f)  # 符合条件的文件\n```\n\n或者直接在导出后用 `grep` 快速查看哪些文件是最近的：\n\n```bash\ngrep -l \"created_at: 2026-03-1[2-3]\" data/received/markdown/*.md\n```\n\n### 总结\n\n- `--after/--before` **不能**直接传 ISO 时间（那是分页游标）。\n- 正确做法是：**先导出足够数量的邮件 → 本地按 `created_at` 过滤**。\n- 如果你经常需要按时间范围导出，建议把“导出 + 按日期过滤”封装成一个小的 shell/Python 脚本，方便重复使用。",
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  "target": "skill_typefully_twitter",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "full_all",
  "answer": "**默认用长帖模式（Typefully long post）。**\n\n### 理由\n- X（Twitter）支持长帖（Typefully long post），一条帖子可以远超 280 字。\n- 分析文章、深度研究、调研报告这类内容，**默认就该用长帖**，而不是硬塞进 280 字。\n- “一条帖子”在 Typefully 语境里指一个 Typefully post，而不是 280 字的普通推文。\n\n### 切换到普通长度（280 字限制）的方法\n如果用户明确说“普通推文”“280 字内”“short tweet”，需要显式加参数：\n\n```bash\ntypefully-twitter post count --thread-file thread.md --no-long-post\ntypefully-twitter post draft --thread-file thread.md --no-long-post\ntypefully-twitter post create --thread-file thread.md --no-long-post\n```\n\n或者在 `.env` 里设置默认值（如果你想全局改默认行为）：\n\n```bash\nTYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=false\n```\n\n### 总结\n- **默认**：长帖（不加参数，或 `--long-post`）\n- **明确要短**：加 `--no-long-post`\n\n这样既符合“一条帖子”的语义，也避免把长内容硬压成普通推文。",
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