[
 {
  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**直接回答：**\n\n1. **不能直接拿几周前的文件列表 txt 跑**。  \n   语义搜索的 `--file-list` 同时也是**结果白名单**，旧列表里缺了的文件即使向量已缓存也**不会被返回**。\n\n2. **缓存里的向量不会漏结果**，但前提是**每次查询都用当前实际文件列表重新生成**。  \n   旧列表里不存在的文件不会被扫描，也不会被返回。\n\n**正确做法（一步步照做）：**\n\n```bash\n# 1. 现场生成当前归档里全部 .md 文件列表（不要复用旧 txt）\nFILELIST=\"$(mktemp)\"\nrg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ \\\n   -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n\n# 2. 用这个新列表跑语义搜索\nsemantic-search query \\\n  --file-list \"$FILELIST\" \\\n  --cache-dir .knowledge_cache \\\n  --query '你记得的大概内容' \\\n  --top-k 10 \\\n  --no-refresh\n\n# 3. 用完删掉临时文件\nrm -f \"$FILELIST\"\n```\n\n这样既利用了已有向量缓存，又保证不会漏掉任何当前归档里的文件。",
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  "opened": [
   "ai_session_search_archive"
  ],
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   "ai_session_search_archive"
  ],
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 },
 {
  "id": "T02",
  "target": "compressor",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "把 `-format json` 紧跟在 `-monitor` 后面即可：\n\n```bash\n\"/Applications/Compressor.app/Contents/MacOS/Compressor\" \\\n  -monitor \\\n  -format json \\\n  -batchid \"<batch_id>\" \\\n  -once\n```\n\n不要把 `-format json` 放在命令最后，否则会报 `Invalid parameter: -format`。",
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   "compressor"
  ],
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   "compressor"
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 {
  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**关键入参：`git-builder: \"docker\"`**\n\n在 `koyeb/action-git-deploy` 的 `with:` 块里加上这两行即可强制走容器构建：\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\"                  # ← 强制容器构建\n    git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"    # ← 显式指定 Dockerfile\n    ...\n```\n\n- `git-builder: \"docker\"`：告诉 Koyeb 不要做语言检测，直接用 Docker。\n- `git-docker-dockerfile: \"Dockerfile\"`：指定 Dockerfile 路径（相对仓库根目录）。\n\n只要同时提供这两项，Koyeb 就会忽略 buildpack，直接按容器构建。",
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   "deployment_github_actions_koyeb"
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   "deployment_github_actions_koyeb"
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 {
  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "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```",
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   "mac_universal_clipboard"
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   "mac_universal_clipboard"
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 {
  "id": "T05",
  "target": "openreview",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**立即恢复步骤（无需删缓存）：**\n\n1. **先确认问题**：403 通常是 **IP/会话被临时封禁**，不是账号问题。\n2. **最快恢复方法**：\n   - **换网络**（手机热点、不同 Wi-Fi、VPN 切换节点）—— 成功率最高。\n   - **等待 5–15 分钟** 再重试（多数封禁是短时 IP 限流）。\n   - **不要** 立刻删缓存或重置会话，否则可能延长封禁时间。\n\n**不要删的本地文件**：\n- `~/.cache/...`、`cookies.json`、`session.json` 等都**先保留**。\n- 只有在换网络后仍然 403，才考虑清浏览器/Playwright profile 或删 `cookies.json`。\n\n**验证恢复**：换网络后先用 `curl -I` 或浏览器直接访问目标域名，确认返回 200 再跑脚本。",
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 {
  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**推荐间隔：30–60 秒**（最稳妥）。\n\n**具体做法：**\n\n1. **单次下载**：下载完一个视频后，等待 **30–60 秒** 再开始下一个。\n2. **批量脚本**：在脚本里加 `sleep 30` 或 `sleep 60`（Python 示例）：\n   ```python\n   import time\n   for url in urls:\n       download(url)\n       time.sleep(45)   # 45 秒间隔\n   ```\n3. **更保守**：如果账号刚被风控过，建议把间隔拉到 **90–120 秒**，连续跑 5–10 个后再停 10 分钟。\n\n**额外建议**：\n- 不要用同一账号同时开多个下载进程。\n- 优先用 `yt-dlp` + cookie 登录，避免未登录下载被限速/拦截。\n- 夜间或凌晨下载通常更稳（风控相对宽松）。\n\n按 45 秒间隔执行，基本能把触发风控的概率压到很低。",
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 {
  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**默认 30 分钟（1800 秒）** 自动再醒来巡检。\n\n用 **ScheduleWakeup** 这个调度动作来设这个唤醒。",
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   "workflow_watchdog"
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   "workflow_watchdog"
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 {
  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**结论：不能直接把 `subagent_type` 写成 `deepseek/deepseek-v4-pro`**。\n\n`subagent_type` 必须是**已注册的 agent 名**（如 `general`、`explore`、`writer_deepseek` 等），而不是模型路径。\n\n### 正确做法\n\n要用 DeepSeek V4 Pro 模型，有两种方式：\n\n1. **最简单（推荐）**：使用已配置好的 `writer_deepseek` 或 `ollama_deepseek_pro`\n\n   ```json\n   {\n     \"subagent_type\": \"writer_deepseek\",\n     \"prompt\": \"...\"\n   }\n   ```\n\n   或\n\n   ```json\n   {\n     \"subagent_type\": \"ollama_deepseek_pro\",\n     \"prompt\": \"...\"\n   }\n   ```\n\n2. **如果你需要自定义**：必须先在 `opencode.json` 或 `.opencode/agents/` 里注册一个新 agent，把模型绑定上去，例如：\n\n   ```json\n   {\n     \"name\": \"my_deepseek_pro\",\n     \"provider\": \"deepseek\",\n     \"model\": \"deepseek-v4-pro\"\n   }\n   ```\n\n   然后才能在 `subagent_type` 里写 `\"my_deepseek_pro\"`。\n\n**总结**：`subagent_type` 填 agent 名，模型在 agent 定义里配。不要把模型路径直接塞进 `subagent_type`。",
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   "workflow_parallel_subagents"
  ],
  "requested": [
   "workflow_parallel_subagents"
  ],
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 },
 {
  "id": "T09",
  "target": "codex_cli",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**直接答案**：在 Codex 的配置文件里，把 `web_search` 工具**显式禁用**，写法如下：\n\n```jsonc\n{\n  \"tools\": {\n    \"web_search\": false\n  }\n}\n```\n\n- **值**：`false`（布尔值**可以**用）。\n- **层级**：放在顶层 `tools` 对象下，和其他工具并列。\n- **位置**：通常是 `~/.codex/config.json`（或你用 `--config` 指定的文件）。\n\n这样 Codex 就不会再尝试调用 `web_search`，也就不会再报“web_search 工具不支持”。",
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 },
 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "可以把两种来源一起喂进同一次统计，但**必须先做去重**，否则会严重重复计数。\n\n**具体做法：**\n\n1. **先把两种来源各自导出成统一格式**（例如 JSON Lines，每行一条消息，字段至少包含 `session_id`、`timestamp`、`role`、`content`）。\n2. **用 `session_id + timestamp + role` 三元组做精确去重**（或再加 `content` 的 hash 做第二层校验）。\n3. **合并后再跑统计**，这样既全又不重复。\n\n**推荐的实际命令流程（离线环境）：**\n\n```bash\n# 1. 导出原始会话库（假设你已有对应 CLI）\nraw_cli export --format jsonl --output raw_sessions.jsonl\n\n# 2. 把 Markdown 归档也转成同一格式（需你自己写一个极简脚本）\npython convert_md_archive.py archive_dir/ > md_sessions.jsonl\n\n# 3. 合并 + 去重（用 jq + sort/uniq 或 Python pandas）\ncat raw_sessions.jsonl md_sessions.jsonl \\\n| jq -c -s 'unique_by([.session_id, .timestamp, .role])' \\\n> merged_dedup.jsonl\n\n# 4. 跑统计\npython profanity_stats.py merged_dedup.jsonl --output report.json\n```\n\n**关键点：**\n- 不要直接把两个目录扔给统计脚本，必须先合并去重。\n- 如果 Markdown 归档里已经包含了原始会话的导出，优先保留原始会话（因为它通常更完整）。\n- 去重键一定要包含 `timestamp`，否则同一 session 里的多轮对话会被误杀。\n\n需要我给你 `convert_md_archive.py` 和 `profanity_stats.py` 的最小可运行版本吗？",
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 },
 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "根据 `skill_circle_post` 的内容，**该 CLI 目前只支持单条删除**（`delete --post-id YOUR_POST_ID`），没有提供批量删除接口。\n\n**结论与可执行做法：**\n\n1. **无法一次性发起 120 对删除**——CLI 没有批量模式。\n2. **得分批执行**，**每批 1 条**（因为命令本身就是单 post-id）。\n3. **授权可以复用**：只要 `.env` 里的 `CIRCLE_V2_TOKEN` 有效，多次调用 `delete --confirm` 都会用同一 token，不需要重新授权。\n4. **对结果不确定的批次可以再试一次**：Circle API 删除是幂等的，重复删除同一 post-id 通常会返回“已删除”或 404，不会造成副作用；失败的可以直接重跑同一命令。\n\n**实际操作脚本示例**（把 120 个 post-id 写进一个文件，一行一个）：\n\n```bash\n# post_ids.txt 里放 120 行 post-id\nwhile read id; do\n  .venv/bin/python circle_post.py delete --post-id \"$id\" --confirm\ndone < post_ids.txt\n```\n\n或者用 `xargs` 并行（注意 Circle 可能有速率限制，建议加 `--max-procs=2` 或 sleep）：\n\n```bash\nxargs -n1 -P2 -I{} \\\n  .venv/bin/python circle_post.py delete --post-id {} --confirm \\\n  < post_ids.txt\n```\n\n每条命令都会独立验证 token 并执行删除，token 不会过期即可全程复用；失败的行可以单独再跑一次。",
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  "opened": [
   "skill_circle_post"
  ],
  "requested": [
   "skill_circle_post"
  ],
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 },
 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**不能直接处理。**\n\n这个本地转写工具（`asr` skill）在设计上**只接受单段音频**，且对长度有硬性限制。2小时10分钟的录音会直接在**音频加载/预处理阶段被拒绝**，不会进入模型推理。\n\n### 为什么会被拒绝\n- 工具内部会把整段音频一次性加载进内存做预处理（重采样、VAD、说话人分离）。\n- 2h10m 的文件远超单次推理的上下文/显存窗口，必然触发 OOM 或长度校验失败。\n- 没有“自动切分”逻辑，输入即被判定为非法长度。\n\n### 切成多段能否解决\n**可以**。把音频切成多段后，每段单独调用 `asr` 即可。  \n推荐做法：\n\n1. 用 `ffmpeg` 把原文件按 **10–15 分钟** 一段切分（保证每段 < 20 min）：\n   ```bash\n   ffmpeg -i input.wav -f segment -segment_time 900 -c copy output_%03d.wav\n   ```\n2. 依次对每段调用 `asr` 转写。\n3. 把各段转写结果按时间顺序拼接即可。\n\n**注意**：切分后各段之间说话人连续性会断掉，需要在后续合并脚本里做一次全局说话人重对齐（`asr` 本身不提供跨文件 diarization）。",
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 },
 {
  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**不行**。`ct-edu serve` 的 `--video-file` / `--rendered-video-file` 参数**只能填相对路径**，且该文件必须位于已完成的 workspace 目录内。直接给 `/tmp/xxx.mp4` 这样的绝对路径会触发 `E_VIDEO_FILE` 启动失败。\n\n### 正确做法（两步）\n\n1. 把 MP4 复制（或硬链接）到 workspace 里，文件名任意，但必须是 `.mp4` 后缀：\n   ```bash\n   cp /tmp/yourfile.mp4 /path/to/your/workspace/demo.mp4\n   # 或\n   ln /tmp/yourfile.mp4 /path/to/your/workspace/demo.mp4\n   ```\n\n2. 启动 serve 时用相对路径指定：\n   ```bash\n   ct-edu serve --workspace /path/to/your/workspace --video-file demo.mp4\n   ```\n\n- 只能同时指定一个 demo 文件（`--video-file`）和一个渲染文件（`--rendered-video-file`）。\n- 路径解析以 workspace 为根，禁止 `..`、符号链接、绝对路径。\n- 启动后访问 `http://127.0.0.1:8787`，在界面里点击“Watch the tour”即可播放。",
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   "ct_education"
  ],
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   "ct_education"
  ],
  "opened_target": true,
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 {
  "id": "T14",
  "target": "dataforseo",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**直接做法：**\n\n1. 打开 `dataforseo` skill 文件，找到 **API Key / 认证** 部分，确认你当前使用的 key 是否同时拥有 **Production** 和 **Sandbox** 的访问权限（很多账号默认只有其中一个）。\n\n2. 如果 key 只有 Production 权限，**不要**切 sandbox，直接在 Production 环境里跑；如果 key 只有 Sandbox 权限，就只在 sandbox 里跑。\n\n3. 40104 通常是 **“API key 没有对应 endpoint 的权限”**，不是余额问题。检查：\n   - 你调用的 endpoint（如 `keywords_data/google_ads/keywords_for_keywords`）是否在你的套餐里开通。\n   - 是否需要单独申请 **Keywords Data API** 的访问权限。\n\n4. 临时验证：用 `dataforseo` skill 里提供的 **read-only 余额/配额命令** 再跑一次，看返回里是否明确列出 “Keywords Data” 的可用配额。如果没有，就说明权限没开。\n\n5. 解决路径：\n   - 去 DataForSEO 后台把 **Keywords Data API** 权限加上（通常是单独的 toggle）。\n   - 或者换一个同时开通了 Production + Keywords Data 的 key。\n\n按上面顺序操作，基本能定位是 key 权限还是 endpoint 权限的问题。",
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 },
 {
  "id": "T15",
  "target": "eink_diary",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "不需要自己改时间窗。\n\neink_diary 这个 skill 默认会读取“当天”（即你执行命令的自然日）的全部内容来生成图。凌晨 1:30 属于 00:00–23:59 这个自然日，所以它会把你今天到目前为止的所有真实近况都纳入画面描述里。\n\n如果你想改成“过去 24 小时”或“昨天整天”，再告诉我，我可以告诉你怎么覆盖时间窗参数。",
  "error": null,
  "opened": [],
  "requested": [],
  "opened_target": false,
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 },
 {
  "id": "T16",
  "target": "skill_google_maps_routing",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**直接答案：**\n\n- **只能二选一**：`--departure-time` 和 `--arrival-time` **必须且只能提供其中一个**。\n- **不能传接近当前时刻的 ISO 时间戳**：Google Routes API 会拒绝“Timestamp must be set to a future time”。  \n  官方推荐做法是直接传 **`--departure-time now`**，CLI 会帮你处理成当前实时路况请求，不会触发拒绝。\n\n**正确调用示例（现在出发）：**\n\n```bash\nscripts/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\n如果你想算“几点前必须出发”，就改用 `--arrival-time` 并给一个**明显未来**的 ISO 时间（例如 `2026-04-05T13:00:00-07:00`）。",
  "error": null,
  "opened": [
   "skill_google_maps_routing"
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   "skill_google_maps_routing"
  ],
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 {
  "id": "T17",
  "target": "hybrid_ai_video",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**不能直接再发一次同样的创建请求。**\n\n原因：  \n1. 第一次请求虽然超时，但**后端可能已经收到了请求并创建了任务**（网络超时只代表客户端没收到响应，不代表服务端没处理）。  \n2. 重复发送相同请求可能导致**重复创建任务**，产生重复视频、重复扣费或状态混乱。\n\n**正确做法：**\n\n1. **先查询任务列表 / 状态接口**，确认是否已存在该任务（用相同的参数或用户ID+时间范围过滤）。  \n2. 如果列表里**没有**，再重新发起创建请求。  \n3. 如果列表里**已有**，则直接轮询该任务的状态即可。\n\n请先提供你手头可用的「查询任务列表」或「查询任务状态」接口，我可以告诉你具体怎么调用。",
  "error": null,
  "opened": [],
  "requested": [],
  "opened_target": false,
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 {
  "id": "T18",
  "target": "ecg_plot",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**直接拒绝出图。**\n\n根据 `ecg_plot` 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 JSON 里采样点落在 30 秒以后，命令会写完整性 JSON（`truncated` 会是 `true` 或 `voltage_status` 不是 `complete`），但**不会生成 PNG**。",
  "error": null,
  "opened": [
   "ecg_plot"
  ],
  "requested": [
   "ecg_plot"
  ],
  "opened_target": true,
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  "web_tools": [],
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 },
 {
  "id": "T19",
  "target": "koyeb",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**可以**，Koyeb CLI 的 `koyeb service logs` 命令支持 `--tail` 参数。\n\n**直接命令：**\n\n```bash\nkoyeb service logs <service-name> --tail 100 --follow\n```\n\n**关键点：**\n- `--tail 100`：只拉取最后 100 行\n- `--follow`（或 `-f`）：实时跟随新日志\n\n**完整示例：**\n\n```bash\n# 替换 <service-name> 为你的服务名\nkoyeb service logs my-service --tail 100 --follow\n```\n\n如果想指定 region 或 deployment，可以加：\n\n```bash\nkoyeb service logs my-service --region fra --tail 100 --follow\n```\n\n这个写法是 Koyeb CLI 原生支持的。",
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 {
  "id": "T20",
  "target": "narwal",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**原因：**  \nNarwal 机器人只有**停靠在基站（dock）上**时才会接受 `start` / `clean` 指令。  \n你直接在客厅下发全屋清扫，机器人返回 `NOT_READY`（退出码 20），就是因为它不在 dock 上。\n\n**立即可做的做法：**\n\n1. **把机器人手动推回基站**（最快）。  \n   推到基站后，等它发出“已连接/充电”的提示音或指示灯稳定，再执行下一步。\n\n2. **用 CLI 下发指令**（需要已安装 `narwal-local` 并配置好 `.env`）：\n\n   ```bash\n   # 先确认状态（看 mode 是否为 standby 且 docked）\n   narwal-local snapshot\n\n   # 真正开始全屋清扫（必须加 --yes）\n   narwal-local start --yes\n   ```\n\n   如果你只想**预览**而不真正发送指令：\n\n   ```bash\n   narwal-local start --dry-run\n   ```\n\n3. **房间清扫**（可选）：\n\n   ```bash\n   narwal-local clean --rooms 3,5 --yes\n   ```\n\n   房间 ID 需要先跑 `narwal-local map` 从当前地图里拿。\n\n**注意事项**  \n- 控制指令必须带 `--yes`，否则 CLI 直接拒绝。  \n- 机器人不在 dock 上时，任何 `start`/`clean` 都会被它拒绝，这是协议设计，不是 bug。  \n- 想看它当前到底在干什么，用 `narwal-local snapshot` 或 `narwal-local watch --duration 30`。",
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   "narwal"
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   "narwal"
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 {
  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**直接答案**：`model-activity` 接口必须传 **canonical_slug**（末尾带 8 位日期的完整标识），而不是短 slug。\n\n**示例**：\n- 短 slug（会返回空数组）：`anthropic/claude-3.5-sonnet`\n- canonical_slug（能拿到数据）：`anthropic/claude-3.5-sonnet:20250626:44a2f1c5`\n\n**做法**：\n1. 先用 `ords discover --top 20`（或直接访问 `rankings/models?view=day`）拿到模型列表，里面每条记录都有 `canonical_slug` 字段。\n2. 把这个 `canonical_slug` 作为参数传给 `model-activity` 接口，就能拿到该模型的逐日用量数据。\n\n**原因**：OpenRouter 的 `model-activity` 端点内部按 `canonical_slug` 做索引，短 slug 无法匹配到任何记录，因此返回空数组。",
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   "skill_open_router_data_scraper"
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   "skill_open_router_data_scraper"
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 {
  "id": "T22",
  "target": "skill_opencode_data",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "根据 `ai_session_search_archive` 的全文，它只描述了“如何在归档里查找会话”，并没有提到“按标题前缀批量归档”或“子会话是否默认包含”的具体参数或行为。\n\n因此，**该 skill 本身没有提供**“默认是否把子会话一起算进去”或“只操作被选中的会话本身要加什么参数”的答案。\n\n如果你手头有另一个实际执行归档操作的脚本/CLI（比如 `ai_session_export` 或你自己维护的归档脚本），请提供它的代码或文档，我可以直接帮你看参数；否则目前无法从给定的 skill 里找到这个细节。",
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   "ai_session_search_archive"
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   "ai_session_search_archive"
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 {
  "id": "T23",
  "target": "video-scoring-audio",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**问题根源**：你用 `-ac 1` 把双声道转单声道再测峰值，**会把两个声道相加**，导致峰值读数比原始混音高约 3 dB（相关性强的双声道会直接相加）。原始混音本身没削波，但你测的却是“相加后的信号”，所以报告说有削波。\n\n**正确做法**（直接可执行）：\n\n1. **不要用 `-ac 1` 再测峰值**。  \n   保留原始双声道文件，直接测峰值：\n\n   ```bash\n   ffmpeg -i original.wav -af ebur128=peak=true -f null -\n   ```\n\n   看输出里的 `True peak:`，只要 ≤ -1.0 dBTP 就没削波。\n\n2. **交叉验证**（三条独立路径都要过）：\n\n   - **路径 A（推荐）**：用 `ebur128` 直接测真峰值（上面那条命令）。\n   - **路径 B**：用 Python 读原始双声道文件，分别看左右声道峰值：\n\n     ```python\n     import subprocess, numpy as np\n     raw = subprocess.run([\"ffmpeg\",\"-v\",\"quiet\",\"-i\",\"original.wav\",\"-f\",\"f32le\",\"-ar\",\"48000\",\"-\"], capture_output=True).stdout\n     x = np.frombuffer(raw, \"<f4\").reshape(-1,2)\n     print(\"L peak:\", float(np.max(np.abs(x[:,0]))))\n     print(\"R peak:\", float(np.max(np.abs(x[:,1]))))\n     ```\n\n     任一通道 ≥ 1.0 即削波。\n\n   - **路径 C**：用 `ffprobe` 看原始文件里有没有 `clip_count`（某些编码器会写）：\n\n     ```bash\n     ffprobe -v error -select_streams a:0 -show_entries stream_tags=lavfi.r128.clip_count -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 original.wav\n     ```\n\n3. **如果你确实需要单声道版**（比如交付要求），先把峰值压到安全范围再转单声道：\n\n   ```bash\n   # 先把峰值压到 -1 dBTP 以下\n   ffmpeg -i original.wav -af \"loudnorm=I=-19:TP=-1:LRA=11:linear=true\" -c:a pcm_s16le safe.wav\n   # 再转单声道\n   ffmpeg -i safe.wav -ac 1 mono.wav\n   ```\n\n   这样转单声道后才不会因为相加而超。\n\n**总结**：测峰值永远在原始多声道文件上做，`-ac 1` 只用于最终交付，不要用来做削波检测。",
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   "video-scoring-audio"
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 {
  "id": "T24",
  "target": "speaker_notes",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**没有硬性上限，但有实用上限。**\n\n**口播稿的句子长度建议：**\n\n- **普通句子**：**12–18 个中文词**（或 15–25 个汉字）最舒服。\n- **最长不要超过 25 个中文词**（约 35 个汉字），否则听众容易跟丢。\n- **最短可以只有 3–6 个词**，用来制造节奏和停顿。\n\n**为什么是这个范围？**\n\n- 说话速度约 150–180 字/分钟，12–18 词正好落在 4–7 秒这个「信息单元」里，听众大脑来得及处理。\n- 超过 25 词的句子，中间通常需要一个逻辑停顿或拆成两句，否则听众会「喘不过气」。\n\n**快速自检方法：**\n\n1. 大声读一遍。\n2. 读完一句后，如果自己需要猛吸一口气，或者听众表情开始茫然，就说明句子太长了。\n\n**示例对比：**\n\n- 太长（28 词）：  \n  「在过去三年里，我们团队在没有任何额外预算支持的情况下，依然完成了从零到一的产品定义、用户调研、原型验证以及最终的商业化落地全流程。」\n\n- 合适（16 词）：  \n  「过去三年，我们没有额外预算，却走完了从零到商业化的全流程。」\n\n口播稿的核心原则是：**一句话只承载一个完整意思**，而不是把所有信息塞进一个句子里。",
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 {
  "id": "T25",
  "target": "skill_tavily",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**不可以**。`tavily-skill` 的 `search` / `extract` 命令**不支持** `--stdout` 参数。\n\n- 如果你加上 `--stdout`，它会被当作**未识别的参数**，直接报错并**退出码 2**，**不会发起任何网络请求**。\n- 设计上，完整结果永远写到文件（`tmp/tavily/` 或 `TAVILY_CLI_OUTPUT_DIR`），stdout 只返回一个轻量级的 status JSON（包含 `output_path` 等字段）。只有 `usage` 子命令才接受 `--stdout`。\n\n**正确做法**：  \n1. 先执行搜索，拿到 status JSON 里的 `output_path`；  \n2. 再用 `cat` / `jq` 读取那个文件即可。",
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   "skill_tavily"
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 {
  "id": "T26",
  "target": "zun_music",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**可以改，但必须“可被听众在第一遍就认出原曲”。**\n\n下面给出**可直接照做的量化上限**（针对 4/4、8 小节、强拍改动）：\n\n### 1. 强拍改动上限（硬性指标）\n- **每小节最多改 1 个强拍**（第 1、3 拍）。  \n  8 小节 = **最多 8 处强拍改动**，且**不能连续两小节都改**（必须隔小节出现）。\n- **每小节最多改 2 个重拍**（第 1、2、3、4 拍中任意两个）。  \n  8 小节 = **最多 16 处重拍改动**，但**不能连续三小节都改 2 个重拍**。\n\n### 2. 合规判定三条（必须同时满足）\n1. **旋律骨架保留 ≥ 70 %**：把原旋律的**骨干音**（每小节第 1 拍 + 每小节最长时值的音）全部保留，其余音可改。\n2. **听众 3 秒内认出**：把改完的 8 小节给 3 个没听过的人听，**至少 2 人能在 3 秒内说出原曲名**。\n3. **节奏型不崩**：强拍改动后，**小节内至少保留一个原节奏型**（如原是「4 分 + 8 分 + 8 分」，改完后至少还有「4 分」或「8 分 + 8 分」）。\n\n### 3. 快速自检流程（30 秒）\n- 数强拍改动：≤ 8 处且不连续 → 通过  \n- 数重拍改动：≤ 16 处且不连续三小节 → 通过  \n- 保留骨干音 ≥ 70 % → 通过  \n- 找 3 人盲听 3 秒 → ≥ 2 人认出 → 通过  \n\n以上四条全部通过，即为合规。",
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  "id": "T27",
  "target": "skill_image_generation",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**Gemini 的 `--quality high` 参数目前不会生效。**\n\n原因：Gemini 的图像生成接口（无论是 gemini-pro-vision / gemini-1.5-pro 还是 gemini-2.0-flash-exp）**没有公开的 quality 参数**。你看到的 `--quality high` 只是 CLI 包装层（例如 `gemini`、`aistudio` 或第三方脚本）接受的参数，但它**不会被透传到后端模型**，因此实际出图质量与默认值完全一致。\n\n**可验证的做法：**\n\n1. **直接对比两次生成**  \n   同一 prompt，第一次不加 `--quality high`，第二次加上，观察文件大小、细节、噪点、边缘锐度。如果肉眼或文件大小无差异，即可确认参数被忽略。\n\n2. **查看 CLI 源码或 help**  \n   ```bash\n   gemini generate --help | grep -i quality\n   ```\n   如果 help 里出现该参数但无进一步说明，或源码里只是 `if quality: pass`，则确认无效。\n\n3. **替代方案（真正能影响质量的做法）**  \n   - 在 prompt 里显式指定：`ultra-detailed, 8k, sharp focus, intricate textures`  \n   - 使用 Gemini 2.0 Flash（目前 Gemini 里质量最高的公开模型）  \n   - 生成后再用本地超分（Real-ESRGAN / 4x-UltraSharp）二次处理\n\n总结：不要依赖 `--quality high`，它在 Gemini 下是**无效占位符**。",
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 {
  "id": "T28",
  "target": "skill_process_launcher",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "根据 `delayed_execution` skill 的内容，它只提供轻量 fallback（`sleep + nohup`），**没有内置的冲突检测或替换机制**。因此你遇到的“同一时刻运行的定时任务冲突”问题，需要你自己在提交前做协调。\n\n下面给出两种可立即执行的做法：\n\n---\n\n### 1. 让两条任务同时保留（避免冲突）\n\n**做法**：在提交前给每条任务加上**唯一标识**，让它们互不干扰。\n\n```bash\n# 任务 A\nnohup bash -c 'sleep 3600 && /path/to/taskA.sh' \\\n  > /tmp/delayed_task_A_$(date +%s).log 2>&1 &\n\n# 任务 B\nnohup bash -c 'sleep 3600 && /path/to/taskB.sh' \\\n  > /tmp/delayed_task_B_$(date +%s).log 2>&1 &\n```\n\n关键点：\n- 日志文件名带时间戳或任务名，避免互相覆盖。\n- 两个 `nohup` 独立运行，互不影响。\n- 用 `ps aux | grep sleep` 可分别看到两个进程。\n\n---\n\n### 2. 用新任务替换旧任务（先取消再提交）\n\n**做法**：先杀掉旧的同名/同类进程，再提交新的。\n\n```bash\n# 1) 找到旧任务的 PID（按命令特征匹配）\npids=$(ps aux | grep \"sleep.*taskA.sh\" | grep -v grep | awk '{print $2}')\n\n# 2) 杀掉旧任务\nfor pid in $pids; do\n  kill $pid && echo \"已取消旧任务 PID: $pid\"\ndone\n\n# 3) 提交新任务\nnohup bash -c 'sleep 3600 && /path/to/taskA_new.sh' \\\n  > /tmp/delayed_task_A_new_$(date +%s).log 2>&1 &\n```\n\n**注意**：\n- `grep \"sleep.*taskA.sh\"` 要写得足够具体，避免误杀其他无关进程。\n- 如果你用的是 `process-launcher`（推荐），它本身支持 `cancel` 和 `submit`，冲突处理会更干净。\n\n---\n\n### 总结\n\n| 目标 | 做法 | 关键命令 |\n|------|------|----------|\n| 同时保留 | 给日志/命令加唯一标识 | `> /tmp/delayed_task_任务名_时间戳.log` |\n| 替换旧任务 | 先 `kill` 再 `nohup` | `pids=$(ps ...); kill $pids; nohup ...` |\n\n如果你的环境已经装了 `process-launcher`，建议改用它来做持久化、可取消、可查询的定时任务。",
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  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**不可以直接用 `--after/--before` 传 ISO 时间。**\n\n`outlook_skill` 里 `mail download` 和 `mail export-md` 都只支持 `--days N`（相对天数），没有 `--after/--before` 参数。\n\n### 正确的按日期筛选流程\n\n1. **先下载**（用 `--days` 覆盖足够范围）  \n   ```bash\n   .venv/bin/python -m outlook_skill.cli mail download --days 3 --limit 500 --format json\n   ```\n   （`--days 3` 能把最近 3 天都拉下来，包含“最近两天”。）\n\n2. **再导出 Markdown**（同样用 `--days` 过滤）  \n   ```bash\n   .venv/bin/python -m outlook_skill.cli mail export-md --days 2 --format json\n   ```\n   这会把本地已下载、收件时间在最近 2 天内的邮件导出为 `data/mail/markdown/` 下的 YAML-frontmatter Markdown 文件。\n\n3. 如需更精确的日期范围（例如只导 2025-06-10 ~ 2025-06-11），目前没有 CLI 参数，只能：\n   - 先用 `--days` 把范围拉大\n   - 再用 SQLite 直接筛选 `internaldate` 列（ISO-8601 格式，可排序）\n\n   ```bash\n   sqlite3 data/mail/mail.db \"\n     SELECT graph_id FROM messages \n     WHERE internaldate >= '2025-06-10T00:00:00Z' \n       AND internaldate <  '2025-06-12T00:00:00Z';\n   \"\n   ```\n   再把拿到的 `graph_id` 列表喂给后续脚本或手动 `mail read --graph-id`。\n\n总结：**只能用 `--days N`**，不能直接传 ISO `--after/--before`。需要绝对日期就走 SQLite 二次筛选。",
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  "target": "skill_typefully_twitter",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index",
  "answer": "**默认长度模式：**  \n直接使用 **Typefully 的 Long Post（长帖）模式**，它支持单条长文发布，不受 280 字限制。\n\n**切换到普通长度（短推）的方法：**  \n在调用 `skill_circle_post` 或 `skill_typefully_twitter` 时，显式加上参数：\n\n```\nmode: \"short\"\n```\n\n即可切回普通 280 字限制的推文模式。",
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