[
 {
  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**直接回答你的两个问题：**\n\n1. **手头的几周前导出的文件列表 txt 能不能直接拿来跑？**  \n   **不能**。`semantic-search` 的 `--file-list` 参数同时充当**结果白名单**，如果列表里漏了文件，即使向量缓存里有，也不会被返回。必须在查询时用 `rg --files` 现场生成一次最新列表。\n\n2. **缓存里已经有向量会不会漏结果？**  \n   **会漏**。只要你复用旧的 `tmp/*files*.txt`，被排除在列表之外的文件就永远不会出现在结果里，哪怕它们的向量已经存在于 `.knowledge_cache`。\n\n**正确做法（一步一步照做）：**\n\n```bash\n# 1. 现场生成当前归档里所有 .md 的文件列表（不要用旧 txt）\nFILELIST=\"$(mktemp)\"\ntrap 'rm -f \"$FILELIST\"' EXIT\n\nrg --files contexts/ai_sessions/{opencode,claude_code,codex,antigravity,second_mind}/ \\\n   -g '*.md' > \"$FILELIST\"\n\n# 2. 用这个新列表跑语义搜索（--no-refresh 避免重建缓存）\nsemantic-search query \\\n  --file-list \"$FILELIST\" \\\n  --cache-dir .knowledge_cache \\\n  --query '你大概记得的内容关键词' \\\n  --top-k 10 \\\n  --no-refresh\n```\n\n这样既能利用已有向量缓存，又不会因为旧列表而漏掉文件。",
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   "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_fixed",
  "answer": "把 `-format json` 放在 `-monitor` 后面，紧挨着 `-monitor` 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**关键点**：`-format json` 必须紧跟在 `-monitor` 之后，不能放在命令最后，否则会出现 `Invalid parameter: -format` 错误。",
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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_fixed",
  "answer": "要强制 GitHub Actions 在部署 Koyeb 时走 Dockerfile（容器构建）而不是 buildpack，需要在 `koyeb deploy` 这一步里显式指定 `--type git` 且带上 `--build-dockerfile` 参数。\n\n具体做法：\n\n```yaml\n- name: Deploy to Koyeb\n  run: |\n    koyeb deploy \\\n      --app <your-app-name> \\\n      --git github.com/<owner>/<repo> \\\n      --git-branch main \\\n      --type git \\\n      --build-dockerfile Dockerfile \\\n      --ports 8080:http \\\n      --env PORT=8080\n```\n\n关键参数：\n- `--type git`：明确告诉 Koyeb 用 Git 源代码构建，而不是 tarball 等其他方式。\n- `--build-dockerfile Dockerfile`：强制指定用项目根目录下的 `Dockerfile` 进行容器构建，跳过 buildpack 自动检测。\n\n如果你的 Dockerfile 不在根目录，可以写相对路径，例如 `--build-dockerfile ./deploy/Dockerfile`。\n\n这样 Koyeb 就会忽略语言检测，直接按你指定的 Dockerfile 构建镜像。",
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 {
  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "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执行后，`useractivityd`、`sharingd`、`pboard` 会由 launchd 自动拉起。测试 iPhone → Mac 和 Mac → iPhone 两个方向的复制粘贴即可。",
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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_fixed",
  "answer": "根据 `skill_tavily` 的内容，403 错误通常是 Tavily API 返回的 HTTP 状态码，**不是本地缓存问题**。该 skill 没有提到任何本地缓存或 token 存储机制，API key 直接从环境变量 `TAVILY_API_KEY` 或 1Password 读取。\n\n**立即恢复的做法：**\n\n1. **检查 API key 是否仍然有效**  \n   直接运行：\n   ```bash\n   python -m tavily_skill usage --stdout\n   ```\n   如果仍然 403，说明 key 本身被 Tavily 封禁或额度耗尽。\n\n2. **切换/刷新 key**  \n   - 如果你用的是 `TAVILY_API_KEY` 环境变量，换一个新 key 写入 `.env`（该 skill 明确说不要提交这个文件）。  \n   - 如果用的是 `ONEPASSWORD_TAVILY_REFERENCE`，用 `op read` 确认引用指向的 vault item 里确实是可用的 key。\n\n3. **没有需要删除的本地缓存**  \n   该 skill 的文档里没有提到任何本地 token、session 或缓存文件会触发 403，所以**不需要删任何本地文件**。\n\n**总结**：立刻换一个有效的 Tavily API key 即可恢复；本地没有要清理的缓存。",
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   "skill_tavily"
  ],
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   "skill_tavily"
  ],
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 {
  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**推荐间隔：30–60 秒**（最稳妥）。\n\n**具体做法：**\n\n1. **yt-dlp 命令里直接加延时**（最简单）：\n   ```bash\n   yt-dlp \\\n     --sleep-requests 45 \\\n     --sleep-interval 30 \\\n     --max-sleep-interval 60 \\\n     -f \"ba\" \\\n     --extract-audio --audio-format mp3 \\\n     \"https://www.bilibili.com/video/...\"\n   ```\n   - `--sleep-requests 45`：每次 HTTP 请求之间等 45 秒  \n   - `--sleep-interval 30 --max-sleep-interval 60`：下载完一个视频后随机等 30–60 秒再下下一个\n\n2. **批量下载脚本里加随机延时**（更稳）：\n   ```bash\n   # 每下完一个视频，随机等 30–90 秒\n   yt-dlp -f \"ba\" --extract-audio --audio-format mp3 \\\n          --sleep-interval 30 --max-sleep-interval 90 \\\n          -a video_list.txt\n   ```\n\n3. **如果还是被拦**：\n   - 把 `--sleep-requests` 提到 **60–90 秒**\n   - 或者用 `--cookies-from-browser firefox`（或 chrome）带上登录态，风控会宽松很多\n\n**总结**：  \n单请求间隔 **≥45 秒**，视频之间间隔 **30–90 秒随机**，基本能稳下来。",
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 {
  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**默认建议：每 30 分钟唤醒一次检查。**\n\n理由：Claude Code 这种长时任务通常 1–3 小时内会有明显阶段性输出，30 分钟既不会太频繁消耗上下文，也能及时发现卡住或异常。\n\n**调度动作：使用 `delayed_execution` skill。**\n\n具体做法：\n1. 先用 `read_skill(\"delayed_execution\")` 拿到完整用法。\n2. 在你的 harness 脚本里调用它，设置 30 分钟（1800 秒）后触发一次「唤醒检查」动作。\n3. 检查动作里再决定是否继续排下一次 30 分钟后的唤醒，形成循环，直到任务结束。\n\n需要我现在打开 `delayed_execution` 给你看完整参数和示例吗？",
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 {
  "id": "T09",
  "target": "codex_cli",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**直接答案**（无需读 skill）：\n\n在 Codex 的配置文件里，**最顶层**（与 `model`、`instructions` 同级）加入这一行即可彻底禁用 `web_search`：\n\n```jsonc\n\"tools\": { \"web_search\": false }\n```\n\n- **值**：必须是布尔 `false`（字符串 `\"false\"` 或省略都无效）。\n- **层级**：顶层对象，和 `model`、`temperature`、`instructions` 平级，不要嵌到 `model` 或 `provider` 下面。\n- **布尔值**：**必须用** `false`，不能用字符串或数字。\n\n示例片段：\n\n```json\n{\n  \"model\": \"your-model\",\n  \"instructions\": \"...\",\n  \"tools\": { \"web_search\": false }\n}\n```\n\n保存后重启 Codex CLI 即可生效。",
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 },
 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "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独立文件（或目录），例如：\n   - `exported_archive/`（来自导出工具）\n   - `raw_sessions/`（直接从原始会话库读取）\n\n2. 用 `rg` 或 `find` 把两边所有 `.md` 文件路径收集到一个列表里。\n\n3. **关键步骤——去重**：\n   - 如果文件里有会话 ID（通常是 UUID 或数字 ID），按 ID 去重。\n   - 如果没有 ID，就用文件内容的 SHA256 做指纹去重。\n   - 或者用文件名 + 修改时间组合做启发式去重。\n\n4. 把去重后的文件列表一次性喂给统计脚本（例如 `ai_session_profanity_rate` 或你自己的统计逻辑）。\n\n**会不会重复？**  \n会。导出工具生成的归档通常是原始库的子集或快照，同一会话可能在两边都存在。**不做去重的话，统计结果会虚高**。\n\n**推荐命令模式（示例）：**\n\n```bash\n# 1. 收集两边文件\nfind exported_archive raw_sessions -name \"*.md\" > all_files.txt\n\n# 2. 按内容去重（生成唯一文件列表）\ncat all_files.txt | xargs sha256sum | sort | uniq -w64 | cut -d' ' -f3- > unique_files.txt\n\n# 3. 把 unique_files.txt 喂给你的统计脚本\n```\n\n如果你告诉我具体要统计什么（脏话率、token 用量、主题分布等），我可以再给你更精确的去重字段和脚本片段。",
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 },
 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "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**实际做法：**\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**，每批建议 **5–10 对**（即 5–10 个 `--post-id` 循环调用），既能控制风险，又方便观察日志。\n3. **授权复用**：`CIRCLE_V2_TOKEN` 放在 `.env` 里，**每次调用都会自动读取**，无需重复授权；只要 token 没过期即可复用。\n4. **不确定批次重试**：先用 `--dry-run` 验证，再用 `--confirm` 执行；失败的批次可直接重新跑同一批 `--post-id` 列表即可。\n\n**操作模板（示例脚本）：**\n\n```bash\n# 1. 先 dry-run 验证\nfor id in post_id_1 post_id_2 ... post_id_10; do\n  .venv/bin/python circle_post.py delete --post-id \"$id\" --dry-run\ndone\n\n# 2. 确认无误后执行（带 --confirm）\nfor id in post_id_1 post_id_2 ... post_id_10; do\n  .venv/bin/python circle_post.py delete --post-id \"$id\" --confirm\ndone\n```\n\n每批 10 对，12 批即可完成 120 对删除。",
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   "skill_circle_post"
  ],
  "requested": [
   "skill_circle_post"
  ],
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  "sec": 14.862062931060791,
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 },
 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**不能直接处理。**\n\nasr skill 的设计上限是 **单文件 ≤ 90 分钟**（见 skill 文档的“限制”一节）。2 小时 10 分（130 分钟）会直接在 **prepare 阶段**被拒绝，报错信息通常是：\n\n```\nERROR: audio duration 130m > 90m limit\n```\n\n### 切段能解决吗？\n\n能，但必须按 skill 规定的方式切：\n\n1. **先用 `asr prepare`**  \n   它会自动把长文件切成 ≤ 90 分钟的片段，并生成 `manifest.json`（包含每段的起止时间、说话人归属映射等）。\n\n2. **后续流程**  \n   - `asr diarize` / `align` / `finalize-edit` 都会基于这个 manifest 工作，不会再碰原始 130 分钟文件。  \n   - 最终 `asr run` 或 `asr finalize-edit` 会把所有片段结果合并输出一个带时间轴的完整转写。\n\n### 建议操作顺序\n\n```bash\n# 1) 准备（自动切段 + 生成 manifest）\npython -m asr prepare /path/to/2h10m.wav --out ./asr_work\n\n# 2) 后面正常走流程\npython -m asr diarize ./asr_work/manifest.json\npython -m asr align   ./asr_work/manifest.json\n...\npython -m asr finalize-edit ./asr_work/manifest.json\n```\n\n这样既不会触发 90 分钟限制，又能保留跨片段的说话人一致性。",
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  "prompt_tokens": 6792,
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 },
 {
  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**不行**，`serve` 的 `--video-file` / `--rendered-video-file` **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，**不要用符号链接**：\n\n```bash\ncp /tmp/your-demo.mp4 /path/to/your-workspace/demo.mp4\n```\n\n2. 启动 serve 时用**相对路径**指定：\n\n```bash\nct-edu serve --workspace /path/to/your-workspace --video-file demo.mp4\n```\n\n- 只能用相对路径（相对于 workspace 根目录）。\n- 文件必须是真实存在的 `.mp4` 普通文件。\n- 同一命令里可以同时指定两个视频：\n  ```bash\n  ct-edu serve ... --video-file demo.mp4 --rendered-video-file film.mp4\n  ```\n\n这样本地查看器就能在界面里切换播放「Interface demo」和「Rendered film」了。",
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   "ct_education"
  ],
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   "ct_education"
  ],
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 {
  "id": "T14",
  "target": "dataforseo",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**40104 错误**在 DataForSEO 里通常表示 **API Key / Secret 认证失败**，即使余额查询能通过也可能触发。\n\n**立即排查步骤：**\n\n1. **检查凭证是否完整**  \n   运行 `dataforseo-skill balance` 能看到余额，说明 Key 本身有效，但关键词命令需要 **Secret**（第二个字段）。确认你的 `~/.config/dataforseo/credentials` 或环境变量里同时有：\n   - `DATAFORSEO_LOGIN`（或 `login`）\n   - `DATAFORSEO_PASSWORD`（或 `password` / Secret）\n\n2. **确认权限范围**  \n   部分 Key 只开通了 **Balance / User** 端点，缺少 **Keywords Data** 权限。去 DataForSEO 后台检查该 Key 的 **API Access** 是否勾选了 Keywords Data / SERP / etc。\n\n3. **Sandbox vs Production Key 不互通**  \n   Sandbox Key 在 Production endpoint 会 40104，反之亦然。确认你用的 endpoint（`api.dataforseo.com` vs `sandbox.dataforseo.com`）和 Key 类型匹配。\n\n4. **快速验证**  \n   ```bash\n   # 先确认当前用的是哪个 endpoint\n   dataforseo-skill keywords-for-site example.com --help\n   ```\n   如果提示需要重新认证或显示 40104，再次运行一次 `dataforseo-skill balance`，把返回的 JSON 里 `endpoint` 字段记下来，对照 Key 类型。\n\n**最可能的修复**：把 Secret（password）补全，或申请一个带 Keywords Data 权限的新 Key。",
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 {
  "id": "T15",
  "target": "eink_diary",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**不需要自己改时间窗**，直接用 `--full-day` 即可。\n\n凌晨 1:30 属于「00:00–02:00」区间，`eink-diary run --full-day` 会**自动把时间窗解释为「昨天完整一天」**（yesterday 00:00 → today 00:00），而不是今天凌晨到现在。\n\n如果你想生成「今天凌晨 00:00 到现在」的版本，就不要加 `--full-day`，直接：\n\n```bash\neink-diary run\n```\n\n它默认取「前两小时」（23:30–01:30），或者你也可以显式指定：\n\n```bash\neink-diary run --end 2026-06-07T01:30   # 回放到当前时刻\n```\n\n所以结论：想「全天版本」就加 `--full-day`，它会自己算好昨天 24 小时；不想全天就省略或用 `--end` 精确控制。",
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  "opened": [
   "eink_diary"
  ],
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   "eink_diary"
  ],
  "opened_target": true,
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 },
 {
  "id": "T17",
  "target": "hybrid_ai_video",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "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**任务可能已经在后端创建**（网络只是返回响应时断线）。  \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（按顺序执行）：**\n\n1. **先查询任务状态**（用你手头已有的 `task_id` 或 `request_id`）：\n   - 如果返回“任务已存在 / processing / queued”，说明第一次请求成功了，不要再发创建请求。\n   - 如果返回“任务不存在”，再考虑重新创建。\n\n2. **如果没有 `task_id`**：\n   - 先用**查询/列表接口**（通常是 `GET /tasks` 或 `GET /videos`）拉取最近创建的任务，看是否有你这次请求对应的记录。\n   - 再决定是否需要新建。\n\n3. **只有确认任务真的没建**，才发第二次创建请求。\n\n**总结**：先查后创，绝不盲目重试创建接口。",
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  "requested": [],
  "opened_target": false,
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 },
 {
  "id": "T19",
  "target": "koyeb",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**不可以**直接用 `--tail 100`。\n\n根据 Koyeb CLI 的实际行为：\n\n- `--tail` 是一个**布尔开关**，不是行数参数。\n- 它只表示“进入实时跟随模式”，而不是“只显示最后 N 行”。\n\n### 正确做法\n\n**实时跟随当前日志（推荐）：**\n\n```bash\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs example-service --app example-app --tail\n```\n\n这条命令会持续输出新日志，直到你手动中断（Ctrl+C）。\n\n**如果只想看最近的日志（不跟随）：**\n\nKoyeb CLI 没有提供 `--tail N` 这种“只显示最后 N 行”的参数。如果你需要限制行数，建议结合其他工具处理：\n\n```bash\n# 先获取日志，再用 head/tail 截取（示例）\npython3 scripts/koyeb_env.py -- services logs example-service --app example-app | tail -100\n```\n\n但这种方式无法实现“实时跟随最后 100 行”的效果——Koyeb 的 `--tail` 模式本身就是持续流式输出。\n\n### 总结\n\n- 想**实时看日志** → 用 `--tail`（布尔开关）\n- 想**限制行数** → CLI 不支持，需在命令行后接 `| tail -N` 做后处理",
  "error": null,
  "opened": [
   "koyeb"
  ],
  "requested": [
   "koyeb"
  ],
  "opened_target": true,
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  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "根据 `skill_open_router_data_scraper` 的「已知陷阱」表格：\n\n> **短 slug 不被 model-activity 接受** → 返回空数组  \n> **应对**：CLI 自动解析 canonical_slug（末尾 8 位日期）；**手动传时需用 canonical_slug**\n\n所以你直接用短标识（如 `openai/gpt-4o`）调用 `model-activity` 接口会拿到空数组，必须传 **canonical_slug**（末尾带 8 位日期的完整形式）。\n\n示例：\n- 短标识：`openai/gpt-4o`\n- canonical_slug：`openai/gpt-4o:2024-08-06`（或当天实际日期）\n\n你可以用 `ords discover --top 20` 先拿到正确的 canonical_slug，再传给 `model-activity` 接口即可。",
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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_fixed",
  "answer": "根据 `ai_session_search_archive` 的描述，这个 skill 本身只负责**检索**，并不执行归档操作。\n\n你问的“按标题前缀选择一批会话去归档”以及“子会话是否会被一起算进去”，这个 skill 里没有提到任何归档逻辑、子会话处理或参数控制。\n\n如果你需要的是**实际执行归档**的工具或命令（比如 `ai_session_export` 里是否支持按标题前缀筛选、是否默认包含子会话、是否提供“仅选中会话本身”的参数），目前提供的资料里没有这个信息。\n\n**建议**：如果你手头有 `ai_session_export` 的文档或 CLI help，请直接查看它的参数说明；或者告诉我导出/归档的具体命令，我可以帮你一起分析。",
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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",
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  "answer": "**是的，测法有问题。** `-ac 1` 把双声道混成单声道时，左右声道的峰值会叠加，容易把原本没超 0 dBFS 的信号推到削波区。\n\n### 正确做法（三步交叉验证）\n\n1. **先测原始双声道峰值**（不做任何声道转换）\n   ```bash\n   ffmpeg -i input.wav -af \"astats=measure_overall=Peak_level:measure_perchannel=Peak_level\" -f null -\n   ```\n   看 `Peak_level`（dBFS），只要 ≤ -0.1 dBFS 就安全。\n\n2. **再测单声道峰值**（仅用于验证混缩结果）\n   ```bash\n   ffmpeg -i input.wav -ac 1 -af \"astats=measure_overall=Peak_level\" -f null -\n   ```\n   如果这一步出现削波，说明混缩算法把 L+R 直接相加了，需要在混缩前做 -3.01 dB 衰减（`-af \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1\"`）。\n\n3. **交叉验证：听实际削波**\n   ```bash\n   # 生成单声道文件\n   ffmpeg -i input.wav -ac 1 mono_check.wav\n   # 再跑一次峰值检测\n   ffmpeg -i mono_check.wav -af astats=measure_overall=Peak_level -f null -\n   ```\n   如果第 2/3 步都显示削波，而第 1 步没有，问题就确认在「双声道转单声道」的混缩算法上。\n\n### 配乐峰值检测的推荐流程\n\n```bash\n# 1) 原始文件峰值（双声道）\nffmpeg -i music.wav -af \"astats=measure_overall=Peak_level:measure_perchannel=Peak_level,aresample=osr=48000\" -f null -\n\n# 2) 如需单声道版本，先做安全混缩再测\nffmpeg -i music.wav -af \"pan=mono|c0=0.5*c0+0.5*c1,astats=measure_overall=Peak_level\" -f null -\n```\n\n**关键点**：永远先测原始文件；需要单声道时，用 `pan` 滤镜做 -3 dB 衰减混缩，而不是简单的 `-ac 1`。",
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 {
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  "target": "speaker_notes",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**直接回答：**\n\n- **硬性上限**：**没有**。演讲稿的句子长度没有绝对上限，关键看**呼吸节奏**和**听众理解**。\n- **普通句子推荐长度**：**15–25 个英文词**（或中文 **20–35 个字**）。\n\n### 为什么是这个范围？\n\n1. **呼吸与停顿**：人一次自然呼吸能支撑的连续发声大约 6–8 秒，15–25 词刚好落在这个区间。\n2. **听众理解**：听众没有“回读”能力，句子太长容易丢信息；太短则显得零碎。\n3. **节奏感**：这个长度允许你在句中自然换气、做停顿，而不至于把一句话拆成两句。\n\n### 实际操作建议\n\n- **核心信息句**：尽量 ≤ 20 词/25 字，让听众立刻抓住。\n- **解释/铺垫句**：可放宽到 25–30 词/35 字，但不要连续出现两句以上。\n- **超过 30 词/40 字**：必须拆分或用破折号/冒号做内部停顿。\n- **低于 8 词/10 字**：不要连续用超过两句，防止节奏太碎。\n\n### 快速自检方法\n\n朗读时：\n- 读到第 25 个词/30 个字左右，如果还没到句末，就考虑拆句。\n- 如果一句话需要读超过 10 秒，基本可以判定太长。\n\n一句话总结：**以“说起来不喘、听起来不累”为唯一标准**，而不是死守词数。",
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  "target": "skill_tavily",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**不可以**。`tavily-skill` 的 `search` / `extract` 命令**不支持** `--stdout` 参数。\n\n- 如果你加了 `--stdout`，它会被当作**未识别参数**，**直接报错退出（exit 2）**，**不会发起任何网络请求**。\n- 官方设计是：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 status JSON（含 `output_path`）。想看完整内容必须自己 `cat` / `jq` 那个文件。\n\n**正确做法**（直接在控制台看到完整结果）：\n\n```bash\n# 1) 执行搜索\npython -m tavily_skill search \"latest AI news\"\n\n# 2) 从返回的 status JSON 里取出 output_path，然后打印\npython -m tavily_skill search \"latest AI news\" \\\n| jq -r '.output_path' \\\n| xargs cat | jq .\n```\n\n或者一次性脚本：\n\n```bash\npython -m tavily_skill search \"latest AI news\" \\\n&& cat \"$(python -m tavily_skill search \"latest AI news\" | jq -r '.output_path')\" | jq .\n```\n\n`usage` 命令倒是支持 `--stdout`（`python -m tavily_skill usage --stdout`），但 `search/extract` 明确不支持。",
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   "skill_tavily"
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   "skill_tavily"
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 {
  "id": "T26",
  "target": "zun_music",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**答案：最多只能改 2 处（8 小节里）。**\n\n### 合规判定规则（来自 `zun_music` 的 `skeleton check`）\n\n1. **强拍（第 1、3 拍）必须保留原旋律的音高**。  \n   这是硬性规则：任何改动都必须列在 `skeleton_allow` 里，且**每 4 小节最多 1 处**。\n\n2. **8 小节的默认上限 = 2 处**（通常只允许最后一处终止式改动）。\n\n3. **只有「故意偏离」才算**，普通装饰音（16 分音符的 turn、anticipation）不算改动。\n\n### 实际操作建议\n\n- **最稳妥**：只在第 8 小节的强拍上做一次改动（例如把原旋律的 4 级音改成小调主音，或用和声小调 V7 下的 ♭9 张力）。  \n- **最多 2 处**：第 4 小节和第 8 小节各一次，但必须在 `skeleton_allow` 里显式声明，否则 `check()` 会直接报错。\n\n### 代码层面怎么写\n\n在 `examples/xxx.py` 里：\n\n```python\nskeleton_allow = [\n    (4, 1),   # 第 4 小节第 1 拍\n    (8, 1),   # 第 8 小节第 1 拍\n]\n```\n\n只要超过这个列表，测试就会失败。\n\n**总结**：想「合规」就最多改 2 处，且必须写进 `skeleton_allow`；想更自由就得先把 `check()` 关掉，但那就不再是这个 skill 认可的 ZUN 风格了。",
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   "zun_music"
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  "id": "T27",
  "target": "skill_image_generation",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**直接答案：Gemini 的 `--quality high` 参数目前不会生效。**\n\nGemini 的图像生成接口（无论是 gemini-pro-vision / gemini-1.5-pro 还是 gemini-2.0-flash-exp-image-generation）**都不支持** `--quality` 这个参数。OpenAI 的 DALL·E 3 有 `quality: \"hd\"`，Midjourney 有 `--quality`，但 Gemini 的图像生成参数里没有这个字段。\n\n你加了 `--quality high` 后，Gemini 只是把它当作普通 prompt 文本的一部分（或者直接忽略），不会触发任何高画质渲染路径，所以视觉上当然看不出区别。\n\n**正确做法：**\n\n1. **不要用 `--quality high`**，它对 Gemini 无效。\n2. 如果你想让 Gemini 出图更细腻，实际有效的做法是：\n   - 在 prompt 里明确写「ultra-detailed, 8k, intricate details, sharp focus, high resolution」这类描述性词。\n   - 或者在调用参数里把 `aspectRatio` 设为更高分辨率支持的值（如果你的工具支持）。\n   - 换用支持 `quality` 参数的模型（DALL·E 3、Midjourney、Flux 等）。\n\n如果你用的是某个本地的 Gemini 图像生成 CLI，可以把那个 CLI 的文档或 help 输出贴出来，我可以帮你确认它到底把 `--quality` 映射成了什么。",
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  "target": "skill_process_launcher",
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  "condition": "index_fixed",
  "answer": "要让两条同一时刻运行的定时任务同时保留，或者用新任务替换旧任务，核心是**区分任务标识**（如 job ID、cron 表达式、任务名）并在提交时显式指定“冲突策略”。\n\n下面给出两种最直接的做法：\n\n---\n\n### 1. 让两条任务同时保留（不冲突）\n\n**做法：**  \n在提交定时任务时，为每条任务指定**不同的 job ID / 任务名**，这样系统就不会认为它们是同一条任务。\n\n**示例（伪代码）：**\n\n```bash\n# 任务 A\nschedule add --id \"job-A\" --cron \"0 9 * * *\" --command \"run-task-A\"\n\n# 任务 B\nschedule add --id \"job-B\" --cron \"0 9 * * *\" --command \"run-task-B\"\n```\n\n- 两条任务的 cron 表达式相同（同一时刻触发），但 `--id` 不同，系统视为两条独立任务，不会冲突。\n- 如果你的调度系统不支持 `--id`，则用**任务名**或**唯一标签**来区分。\n\n---\n\n### 2. 用新任务替换旧任务（更新/覆盖）\n\n**做法：**  \n提交新任务时，显式指定**覆盖策略**（如 `--replace`、`--upsert` 或先 `delete` 再 `add`）。\n\n**示例（伪代码）：**\n\n```bash\n# 方式 A：直接替换（如果系统支持）\nschedule add --id \"job-A\" --cron \"0 9 * * *\" --command \"run-new-task\" --replace\n\n# 方式 B：先删后加（通用做法）\nschedule delete --id \"job-A\"\nschedule add --id \"job-A\" --cron \"0 9 * * *\" --command \"run-new-task\"\n```\n\n- `--replace` / `--upsert`：如果系统支持，直接用新任务覆盖旧任务。\n- 先删后加：最稳妥，适用于任何调度系统。\n\n---\n\n### 3. 常见调度系统对应命令\n\n| 系统          | 同时保留（不同 ID）          | 替换旧任务                     |\n|---------------|------------------------------|--------------------------------|\n| cron          | 编辑 crontab，加不同注释行    | `crontab -e` 手动替换行        |\n| systemd timer | 建两个不同的 `.timer` 文件    | `systemctl disable old.timer` + 新文件 |\n| GitHub Actions| 建两个不同的 workflow 文件    | 删除旧 workflow 文件，提交新文件 |\n| Airflow       | 建两个不同的 DAG              | 标记旧 DAG 下线，部署新 DAG    |\n| APScheduler   | `add_job(..., id=\"job-A\")`    | `reschedule_job` 或先 remove 再 add |\n\n---\n\n### 总结\n\n- **同时保留**：给每条任务分配**唯一 ID / 任务名**。\n- **替换旧任务**：提交时加 `--replace`（如果支持），或先 `delete` 再 `add`。\n\n如果告诉我你用的是哪种调度系统（cron、systemd、GitHub Actions、APScheduler 等），我可以给出**精确的命令**。",
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  "prompt_tokens": 6788,
  "completion_tokens": 664,
  "sec": 10.918031692504883,
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  "id": "T29",
  "target": "skill_resend_email",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**可以直接用 ISO 时间**，但需要注意格式和时区。\n\n### 直接可行的做法\n\n```bash\nresend_email_skill received \\\n  --after 2025-01-20T00:00:00Z \\\n  --before 2025-01-22T00:00:00Z \\\n  --format markdown \\\n  --output received_2025-01-20_21.md\n```\n\n### 关键点\n\n1. **时间格式**：必须是完整的 ISO-8601 格式，带时区后缀（`Z` 或 `+08:00`）。\n2. **时区建议**：用 `Z`（UTC）最稳妥；如果你想用本地时间，写成 `2025-01-20T00:00:00+08:00`。\n3. **边界行为**：`--after` 是**包含**该时刻，`--before` 是**不包含**该时刻（左闭右开）。\n\n### 如果你只想按“自然日”筛（更稳妥）\n\n```bash\n# 最近两天（以 UTC 为准）\nresend_email_skill received \\\n  --after \"$(date -u -v-2d +%Y-%m-%dT00:00:00Z)\" \\\n  --before \"$(date -u +%Y-%m-%dT00:00:00Z)\" \\\n  --format markdown\n```\n\n或用 Python 一次性生成：\n\n```python\nfrom datetime import datetime, timedelta, timezone\n\nnow = datetime.now(timezone.utc)\nafter = (now - timedelta(days=2)).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)\nbefore = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)\n\nprint(f\"--after {after.isoformat()} --before {before.isoformat()}\")\n```\n\n把输出的两个参数直接拼进命令即可。",
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  "id": "T30",
  "target": "skill_typefully_twitter",
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  "condition": "index_fixed",
  "answer": "**默认长度模式：长帖（Long Post）**\n\n根据 `skill_typefully_twitter` 的规则：\n\n- **默认使用长帖模式**：当用户说“只发一条帖子”且内容是文章分发时，**默认走 Typefully long post**，不限制 280 字。\n- 只有用户明确说“普通推文”“280 字内”“short tweet”或显式要求短推时，才切回普通长度。\n\n**切到普通长度的参数：`--no-long-post`**\n\n- 如果环境变量 `TYPEFULLY_TWITTER_DEFAULT_LONG_POST=true`，则默认就是长帖；想用普通长度时加 `--no-long-post`。\n- 如果环境变量未设置或为 false，则默认是普通长度；想用长帖时加 `--long-post`。\n\n**示例命令**（文章分发，默认长帖）：\n```bash\ntypefully-twitter post draft --thread-file article.md\n```\n\n**短推示例**（明确要普通长度）：\n```bash\ntypefully-twitter post draft --thread-file article.md --no-long-post\n```",
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   "skill_typefully_twitter"
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   "skill_typefully_twitter"
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