[
 {
  "id": "T01",
  "target": "ai_session_search_archive",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "直接用你手头的 txt 文件跑就行。  \n做法：\n\n1. 把 txt 里每行（或每段）当作一条“文档”，一次性喂给本地向量库（FAISS / Chroma / LanceDB 都行）。  \n2. 建索引时把 chunk 切小一点（200–300 token），overlap 留 50 token，避免跨行语义断裂。  \n3. 建完索引后立刻做一次 `index.persist()` 或 `save_local()`，把向量和元数据一起落盘。  \n4. 以后每次搜索都直接 load 这个本地索引，不再依赖原 txt。\n\n缓存里已有向量不会漏结果：只要你把 txt 里所有内容都重新向量化并入库，就不会漏；如果缓存里只有部分内容，补齐即可。",
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  "prompt_tokens": 275,
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 },
 {
  "id": "T02",
  "target": "compressor",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "把 JSON 输出参数放在 **Compressor 命令本身**（即 `Compressor` 二进制文件）之后、任何其他选项或输入文件之前即可：\n\n```bash\nCompressor -OutputFormat JSON -BatchName \"MyBatch\" -JobPath /path/to/job\n```\n\n关键点：`-OutputFormat JSON` 必须紧跟在 `Compressor` 之后，且在所有其他参数（如 `-BatchName`、`-JobPath` 等）之前。",
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 },
 {
  "id": "T03",
  "target": "deployment_github_actions_koyeb",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "在 GitHub Actions 的 `koyeb/deploy` Action 里，**必须显式把 `build.type` 设为 `docker`**，才能跳过 buildpack，直接用 Dockerfile 构建。\n\n示例写法（关键行已加注释）：\n\n```yaml\n- name: Deploy to Koyeb\n  uses: koyeb-community/koyeb-action@v2\n  with:\n    api_key: ${{ secrets.KOYEB_TOKEN }}\n    app_name: my-app\n    service_name: web\n    # 下面这行就是强制走 Dockerfile 的关键\n    build.type: docker\n    # 可选：指定 Dockerfile 路径（默认是项目根目录的 Dockerfile）\n    # build.dockerfile: ./Dockerfile\n    # 可选：构建上下文（默认是项目根目录）\n    # build.context: .\n    # 可选：镜像 tag（默认 latest）\n    # build.tag: latest\n```\n\n只要 `build.type: docker` 存在，Koyeb 就会忽略语言检测，直接按容器构建。",
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 },
 {
  "id": "T04",
  "target": "mac_universal_clipboard",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "```bash\n# 1. 关闭所有相关后台进程\nkillall -9 pboard cfprefsd UniversalControl sharingd bird cloudd\n\n# 2. 清理 Universal Clipboard 缓存\nrm -rf ~/Library/Caches/com.apple.pasteboard.* \\\n       ~/Library/Containers/com.apple.PasteboardService/Data/Library/Caches/*\n\n# 3. 重置 Handoff / Universal Clipboard 偏好\ndefaults write ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardEnabled -bool false\ndefaults write ~/Library/Preferences/com.apple.coreservices.useractivityd.plist ClipboardEnabled -bool true\n\n# 4. 刷新偏好缓存\nkillall cfprefsd\n\n# 5. 重新启动必要服务\nlaunchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.apple.pboard\nlaunchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.apple.sharingd\nlaunchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.apple.cloudd\nlaunchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.apple.bird\n```\n\n执行完后，立即在 Mac 上复制一段文字，再在 iPhone 上长按粘贴测试即可。",
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 },
 {
  "id": "T05",
  "target": "openreview",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "403 通常是服务端把你的 IP/UA/会话标记为高频或异常。离线环境下无法刷新 IP 或换账号，唯一能做的就是清除本地可能被服务端关联的痕迹：\n\n1. 关闭当前终端/程序，完全退出。\n2. 删除下面这些可能存放会话或指纹的文件（按你的系统/语言挑对应路径删）：\n   • Windows PowerShell / .NET：  \n     `%TEMP%\\http.sys`、`%LOCALAPPDATA%\\Microsoft\\Windows\\INetCache`、  \n     `%APPDATA%\\npm-cache`（如用 Node.js 请求库）\n   • Python requests：  \n     `~/.cache/requests` 或脚本同目录下的 `*.sqlite`（如用了 `requests-cache`）\n   • Node / fetch：  \n     删除 `node_modules/.cache` 或 `~/.npm/_cacache`\n   • 浏览器/无头浏览器：  \n     清空 `~/.config/chromium/Default/Cache`、`~/.mozilla/firefox/*.default/cache2`\n3. 如用 cURL，把 `~/.curlrc` 里可能含 cookie-jar 的行删掉或改名。\n4. 重启终端，换一个 User-Agent（命令行加 `-A \"Mozilla/5.0\"` 或代码里改 `headers`）。\n5. 重新发起请求，间隔 5–10 秒后再试，避免瞬间高频。\n\n如果删完缓存后仍 403，说明服务端已锁 IP，离线环境下只能等一段时间（通常 15–60 分钟）自动解封。",
  "error": null,
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  "sec": 11.108666181564331,
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 },
 {
  "id": "T06",
  "target": "workflow_bilibili_whisper_transcription",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "根据 B 站的风控机制，建议在下载之间间隔 **5–8 秒**，并配合以下做法：\n\n1. 每下载 5–10 个音频后，暂停 30–60 秒再继续。  \n2. 不要同时开多个下载线程，保持单线程或最多 2 线程。  \n3. 每次请求前随机等待 1–3 秒，避免固定节奏。  \n4. 如果出现 412/403，立即停止 5 分钟以上再试。\n\n这样能显著降低被封禁的概率。",
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 },
 {
  "id": "T07",
  "target": "workflow_watchdog",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "在 Claude Code harness 里，**默认的自动唤醒间隔是 30 分钟**。  \n要让它在 30 分钟后自动醒来检查进度，请在任务启动后立即执行一次：\n\n```\nschedule wake in 30 minutes\n```\n\n（或简写 `schedule wake +30m`）  \n这样 harness 就会在 30 分钟后把你唤醒，继续观察任务输出。",
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 },
 {
  "id": "T08",
  "target": "workflow_parallel_subagents",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "可以直接写，但需要确认两点：\n\n1. 你的并行任务框架是否支持 `deepseek/deepseek-v4-pro` 这个字符串作为模型标识符。  \n2. 你的本地或离线环境里是否真的能访问到这个模型（因为你处于离线状态）。\n\n如果框架支持且模型已在本机部署或通过本地 API 暴露，则直接写即可：\n\n```python\nsubagent_type = \"deepseek/deepseek-v4-pro\"\n```\n\n如果框架不支持该字符串，或者模型未部署，推荐做法是：\n\n- 先在框架的模型注册表里添加一条记录，指向你本地的模型路径或本地 API 端点。  \n- 然后把 `subagent_type` 改成你注册后的别名，例如 `\"local-deepseek-v4-pro\"`。\n\n示例（伪代码）：\n\n```python\n# 1) 注册\nregister_model(\n    name=\"local-deepseek-v4-pro\",\n    model_path=\"/models/deepseek-v4-pro\",\n    # 或 endpoint=\"http://localhost:8000/v1\"\n)\n\n# 2) 使用\nsubagent_type = \"local-deepseek-v4-pro\"\n```\n\n这样既能保证并行任务正常运行，又不会因为离线而报错。",
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  "sec": 7.727878093719482,
  "cost": 0.00097875,
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 },
 {
  "id": "T09",
  "target": "codex_cli",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "在 Codex 的配置里，把 `web_search` 彻底关掉的写法是：\n\n```jsonc\n{\n  \"tools\": {\n    \"web_search\": false\n  }\n}\n```\n\n- 位置：放在最外层（与 `model`、`api_base` 同级）。  \n- 值：必须是布尔值 `false`，字符串 `\"false\"` 或 `0` 都不行。",
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  "sec": 6.81899094581604,
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 },
 {
  "id": "T10",
  "target": "ai_session_profanity_rate",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "可以把两种来源一起喂进同一次统计，但必须先做“去重”。\n\n具体做法（一步步可直接执行）：\n\n1. 准备两份 JSONL（或 CSV）  \n   • `raw.jsonl`：从原始会话库直接导出的记录  \n   • `md.jsonl`：把 Markdown 归档再解析成同样字段的记录  \n   两份文件字段要完全一致，例如：  \n   `{\"id\":\"uuid-or-sha1\",\"role\":\"user/assistant\",\"content\":\"…\",\"ts\":1690000000}`\n\n2. 合并 + 去重（单行命令）  \n   ```bash\n   # 1) 合并\n   cat raw.jsonl md.jsonl > merged.jsonl\n   # 2) 去重（以 id 字段为唯一键）\n   jq -s 'unique_by(.id)' merged.jsonl > final.jsonl\n   ```\n   如果没有 `id`，可以用 `sha1(role+content+ts)` 现场生成再去重：\n   ```bash\n   <merged.jsonl jq -c '\n     (.role + .content + (.ts|tostring)) as $k\n     | {id:($k|@sha1)} + .\n   ' | jq -s 'unique_by(.id)' > final.jsonl\n   ```\n\n3. 统计脚本直接读 `final.jsonl`，即可保证不重不漏。\n\n这样一次统计就同时吃到了两种来源，且不会重复。",
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 },
 {
  "id": "T11",
  "target": "apple_photos",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "根据你提供的资料，我无法找到任何关于“候选删除”操作的说明或限制，因此无法直接给出“一次性删除 120 对”或“每批最多多少对”的具体数字，也无法确认授权是否可复用或是否支持对失败批次重试。\n\n建议你直接查看系统内与“候选删除”相关的操作手册或配置页面，里面通常会写明：\n- 单次 API/界面调用允许的最大数量（batch size）\n- 是否支持幂等重试（idempotent retry）\n- 授权 Token 的有效期与复用规则\n\n如果手册里没有明确写，可以先拿 1 对做一次测试，观察返回的错误信息或配额提示，再按提示调整批次大小。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 275,
  "completion_tokens": 156,
  "sec": 3.1145882606506348,
  "cost": 0.00073375,
  "web_tools": [],
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 },
 {
  "id": "T12",
  "target": "asr",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "可以直接处理。  \n工具没有对单文件时长的硬性限制，只要你的机器内存/磁盘够大（2 h 10 min 的 16 kHz 单声道 WAV 大约 250 MB），就能一次性跑完。  \n\n如果确实遇到拒绝，通常只会在以下两种情况：  \n1. 内存不足导致进程被系统 OOM-Killer 杀掉（不是工具主动拒绝）；  \n2. 工具内部对「单次解码长度」做了硬编码上限（极少数老版本会出现，多数新版已取消）。  \n\n把音频切成多段既不是必须，也不能解决上述两种情况；除非你想并行跑多个进程提速，否则保持单文件最省事。",
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  "prompt_tokens": 272,
  "completion_tokens": 150,
  "sec": 3.6360199451446533,
  "cost": 0.000715,
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 },
 {
  "id": "T13",
  "target": "ct_education",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "不能直接把 `/tmp/xxx.mp4` 填到 serve 参数里。  \nct-edu 的本地查看器只接受“相对路径”，且必须放在它启动时指定的根目录下。\n\n做法：\n\n1. 把 MP4 移到查看器能访问的目录里（假设你把查看器启动在 `/home/user/ct-edu`）：\n   ```bash\n   cp /tmp/xxx.mp4 /home/user/ct-edu/video/xxx.mp4\n   ```\n\n2. 启动查看器时把根目录指向这个位置：\n   ```bash\n   ct-edu serve --root /home/user/ct-edu/video\n   ```\n\n3. 浏览器里直接访问：\n   ```\n   http://localhost:8080/xxx.mp4\n   ```\n   或者在查看器界面里输入相对路径 `xxx.mp4` 即可播放。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 270,
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  "sec": 3.469639301300049,
  "cost": 0.00079,
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 },
 {
  "id": "T14",
  "target": "dataforseo",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "40104 通常表示「API Key 无效或无权限」。  \nDataForSEO 的 CLI 里，余额查询和关键词查询其实是两套不同的端点，权限也可能分开。  \n最直接的解决办法是：\n\n1. 重新生成 Key  \n   • 登录 DataForSEO 后台 → API → API Keys → Revoke 旧 Key → Generate New Key。  \n   • 把新 Key 写进 CLI 的配置文件（~/.dataforseo/credentials 或你自己指定的路径）。\n\n2. 确认 Key 的 Scope  \n   • 新 Key 生成后，在同一页面里勾选「Keywords Data API」和「Sandbox」权限，再保存。  \n   • 如果你只想在 Sandbox 里测试，也要把 Sandbox 权限单独打开。\n\n3. 清除本地缓存  \n   dataforseo CLI 有时会缓存旧 token：  \n   ```bash\n   dataforseo auth logout\n   dataforseo auth login   # 重新粘贴新 Key\n   ```\n\n4. 验证  \n   ```bash\n   dataforseo user get   # 看余额\n   dataforseo keywords-data google-ads search-volume --sandbox   # 再跑关键词\n   ```\n   两边都返回 200 即恢复正常。\n\n如果还是 40104，说明你的账户可能没开通 Keywords Data 的付费计划，需要在后台订阅后才能调用。",
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  "prompt_tokens": 265,
  "completion_tokens": 288,
  "sec": 4.953476905822754,
  "cost": 0.00105125,
  "web_tools": [],
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 },
 {
  "id": "T15",
  "target": "eink_diary",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "不需要自己改时间窗。  \n全天版本的电子纸图默认取「今天 00:00–23:59」这一整段本地时间来生成。  \n你现在是凌晨 1:30，系统会把「今天」理解为「刚过去的 00:00 之后到 23:59 之前」，因此直接生成即可，不用手动调整。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 264,
  "completion_tokens": 79,
  "sec": 2.2901830673217773,
  "cost": 0.0005275,
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 },
 {
  "id": "T16",
  "target": "skill_google_maps_routing",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "根据你提供的资料，路由工具的接口里 **只接受** `departure_time` 或 `arrival_time` 其中一个，不能同时提供。  \n如果你想算“现在出发”，直接把 `departure_time` 填成当前时刻的 ISO-8601 时间戳即可；**不会被 API 拒绝**，只要格式正确（例如 `2024-06-12T08:30:00+08:00`）就能正常使用。",
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  "prompt_tokens": 279,
  "completion_tokens": 96,
  "sec": 6.886068105697632,
  "cost": 0.00058875,
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 },
 {
  "id": "T17",
  "target": "hybrid_ai_video",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "可以直接再发一次同样的创建请求。  \n视频生成接口通常是幂等的：如果任务已成功创建，重复请求会返回相同的任务 ID；如果之前因超时失败，重复请求会重新创建任务。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 257,
  "completion_tokens": 46,
  "sec": 2.6151700019836426,
  "cost": 0.00043625,
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 },
 {
  "id": "T18",
  "target": "ecg_plot",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "根据你提供的资料，这个工具没有提到任何“自动剪裁”或“拒绝出图”的逻辑。  \n你需要自己先把数据截断到 30 秒以内再喂给它，否则它会把超出部分原样画出来，导致横轴溢出。  \n\n具体做法：  \n1. 统计采样率（fs）和总点数（N）。  \n2. 计算 30 秒对应的点数：`max_len = int(30 * fs)`。  \n3. 只取前 `max_len` 个点：`ecg = ecg[:max_len]`。  \n4. 把截断后的 `ecg` 再传给绘图函数即可。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 265,
  "completion_tokens": 144,
  "sec": 4.186377048492432,
  "cost": 0.00069125,
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 },
 {
  "id": "T19",
  "target": "koyeb",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "Koyeb CLI 里没有 `--tail` 参数。  \n正确的做法是：\n\n```bash\nkoyeb service logs <service-id-or-name> --follow\n```\n\n这条命令会实时输出日志（相当于 `tail -f`）。  \n如果你只想看最后 100 行再退出，可以先不加 `--follow`，直接：\n\n```bash\nkoyeb service logs <service-id-or-name> | tail -n 100\n```\n\n如果想在本地再做一次 100 行限制并持续跟踪，可用：\n\n```bash\nkoyeb service logs <service-id-or-name> --follow | tail -n 100\n```\n\n注意：`--follow` 本身会一直输出新日志，`tail -n 100` 只是限制终端显示的行数。",
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  "prompt_tokens": 274,
  "completion_tokens": 164,
  "sec": 3.343528985977173,
  "cost": 0.0007524999999999999,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T20",
  "target": "narwal",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "根据 Narwal 扫地机器人常见提示，NOT_READY 通常由以下几个原因造成，按优先级逐一检查并处理：\n\n1. 基站未就位或未通电  \n   • 确认基站已插电且指示灯常亮（非闪烁）。  \n   • 基站与机器人之间的金属触点必须完全接触；把机器人推回基站，听到“咔”声即到位。\n\n2. 机器人电量不足  \n   • 让它在基站上待机充电至少 30 分钟，直到指示灯由橙色/红色转为白色或绿色，再尝试启动。\n\n3. 尘盒/水箱未装好或未锁紧  \n   • 打开机器人顶盖，确认尘盒和水箱都已推到底并听到“咔”声；若有弹簧锁，把锁扣按到底。\n\n4. 传感器被遮挡或太脏  \n   • 用干布擦干净机器人底部的碰撞传感器、悬崖传感器、充电触点，以及基站上的红外对位窗口。\n\n5. 地图尚未建立或已损坏  \n   • 如果是首次使用或刚搬家，需先让它回基站待机 1 分钟，再在 App 里执行“建图”或“分区清扫”流程；建图完成后再下发全屋清扫指令。\n\n6. App 里存在未解决的错误  \n   • 打开 Narwal App，查看是否有“尘盒已满”“水位低”“地毯检测异常”等弹窗，按提示处理后再下发指令。\n\n执行顺序建议：  \n先把机器人推回基站并插电 → 等待指示灯变白/绿 → App 里刷新设备状态 → 若仍 NOT_READY，依次检查 3、4、5 条。处理完以上任意一项后，直接在 App 点击“开始清扫”即可。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 260,
  "completion_tokens": 401,
  "sec": 8.292317152023315,
  "cost": 0.0013275,
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  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T21",
  "target": "skill_open_router_data_scraper",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "根据 OpenRouter 的官方文档，model-activity 接口要求传入的是 **完整模型 ID**（即 `author/model-name` 格式），而不是短标识。\n\n具体做法：\n1. 先调用 `GET https://openrouter.ai/api/v1/models` 获取模型列表。\n2. 在返回的 JSON 中找到目标模型，复制它的 `id` 字段（例如 `openai/gpt-4o`、`anthropic/claude-3.5-sonnet`）。\n3. 把这个完整 `id` 作为 `model` 参数传给 `model-activity` 接口即可返回数据。\n\n示例：\n```json\n// models 接口返回片段\n{\n  \"id\": \"openai/gpt-4o\",\n  \"name\": \"GPT-4o\"\n}\n```\n随后请求：\n```\nGET https://openrouter.ai/api/v1/model-activity?model=openai/gpt-4o\n```\n即可拿到非空数组。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 261,
  "completion_tokens": 189,
  "sec": 3.3044559955596924,
  "cost": 0.00079875,
  "web_tools": [],
  "n_calls": 1
 },
 {
  "id": "T22",
  "target": "skill_opencode_data",
  "model": "grok-4-fast",
  "condition": "none",
  "answer": "默认情况下，**会把子会话一起算进去**。\n\n如果你只想操作被你选中的那些会话本身，不带子会话，需要在命令里加上参数：\n\n```\n--no-recursive\n```\n\n完整示例（假设你的命令是 `archive`）：\n\n```\narchive --prefix \"项目A\" --no-recursive\n```\n\n这样只会归档标题以“项目A”开头的会话，而不会把它们下面的子会话一起归档。",
  "error": null,
  "prompt_tokens": 276,
  "completion_tokens": 95,
  "sec": 3.357692003250122,
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  "id": "T23",
  "target": "video-scoring-audio",
  "model": "grok-4-fast",
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  "answer": "直接用 ffmpeg 做「双→单」再测峰值，确实会把左右声道的峰值叠加到同一个通道里，容易出现「假削波」。正确做法是：\n\n1. 先把双声道拆成两路独立单声道文件（不做混缩），分别测峰值；  \n2. 再把两路峰值取最大值作为「立体声峰值」；  \n3. 最后才做「双→单」混缩，并用「混缩后」的单声道文件做最终峰值验证。\n\n具体命令（全部离线）：\n\n```bash\n# 1) 拆声道\nffmpeg -i in.wav -map_channel 0.0.0 L.wav\nffmpeg -i in.wav -map_channel 0.0.1 R.wav\n\n# 2) 分别测峰值（用 ffmpeg 的 volumedetect）\nffmpeg -i L.wav -af \"volumedetect\" -f null -\nffmpeg -i R.wav -af \"volumedetect\" -f null -\n\n# 3) 取 max(L_peak, R_peak) 作为立体声峰值\n# 4) 做双→单混缩（-ac 1）\nffmpeg -i in.wav -ac 1 mono.wav\n\n# 5) 再测 mono 的峰值，确认是否真的削波\nffmpeg -i mono.wav -af \"volumedetect\" -f null -\n```\n\n交叉验证：  \n- 如果第 2 步的 max(L_peak, R_peak) ≤ -0.1 dBFS，而第 5 步 mono 峰值 > -0.1 dBFS，说明「双→单」混缩产生了削波，需要在混缩前把电平拉低 3–6 dB 再做。  \n- 如果两者都 ≤ -0.1 dBFS，则原始混音本身没问题，问题仅出在「先混再测」的顺序上。",
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  "target": "speaker_notes",
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  "answer": "没有硬性上限，但口播稿的句子长度直接影响听众的理解和呼吸节奏。  \n实用做法：  \n1. 把句子控制在 15–25 个中文词（或 20–30 个英文词）以内；  \n2. 每讲完 1–2 句就自然换气或停顿 0.5–1 秒；  \n3. 遇到长概念，先拆成两句：先说主干，再补细节。  \n这样既不会憋气，也不会让听众跟丢。",
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  "target": "skill_tavily",
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  "condition": "none",
  "answer": "根据 Tavily 官方 CLI 的公开文档和常见用法，**目前没有内置的 `--stdout` 参数**。Tavily CLI 的默认行为就是把搜索结果直接输出到标准输出（stdout），所以你不需要额外加参数。\n\n**实际做法：**\n\n```bash\ntavily search \"你的查询\"\n```\n\n- 上面这行就会把完整 JSON 结果打印到控制台。\n- 只要命令本身能正常执行（网络可达、API Key 有效），就会真正发起请求。\n- 退出码：成功为 `0`，失败（网络错误、鉴权失败等）为非 0。\n\n如果你想把输出同时保存到文件，可以用 shell 重定向：\n\n```bash\ntavily search \"你的查询\" > result.json\n```\n\n没有 `--stdout` 这个开关，上面就是最直接的用法。",
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  "answer": "在 4/4 拍的八小节里，强拍（第 1、3、5、7 小节的第 1 拍）改动原旋律的“上限”可以这样把握：\n\n1. 每小节最多改 1 个强拍音  \n   • 8 小节 × 1 = 8 处。  \n   • 若同一小节里把第 1 拍和第 3 拍都改，就属于“多处”，容易被听成新旋律。\n\n2. 改动必须“留根”  \n   • 保留原音至少 50 % 时值，或在同拍内用级进/邻音把原音“包”起来。  \n   • 例：原 | C4— — — |，可写 | C4 D4 C4 — | 或 | E4 D4 C4 — |，但不能直接换成 | G4— — — |。\n\n3. 连续性限制  \n   • 连续两小节都改强拍，第三小节必须“还”一个强拍用原音，形成“改—改—还”的呼吸。  \n   • 禁止出现 4 小节以上连续改强拍，否则结构感会断。\n\n4. 和声检查  \n   • 新音必须仍在和弦内（根音、三音、属音优先）。若和弦是 C（C-E-G），强拍只能用 C/E/G；若和弦是 Dm（D-F-A），只能用 D/F/A。\n\n5. 快速自测合规的方法  \n   a. 唱/弹原旋律 2 遍；  \n   b. 只改写 8 个强拍中的 4 个（隔小节改）；  \n   c. 回放 3 遍仍能瞬间认出原曲 → 合规；若第 3 遍还得想 2 秒才反应过来 → 超限，需把其中 1 处改回去。\n\n照这个标准操作，既能“动”又不会“走”。",
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  "target": "skill_image_generation",
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  "condition": "none",
  "answer": "Gemini 的图像生成接口里并没有官方公开的 `--quality high` 参数。  \n你看到的“没区别”，是因为这个参数根本没被识别，模型直接忽略了。  \n\n实际做法：  \n1. 不要再加 `--quality high`。  \n2. 如果想提高画质，改用 Gemini 官方支持的写法：  \n   - 在提示词里直接写“ultra high resolution, 8K, sharp details, intricate textures”。  \n   - 或者在调用 API 时把 `aspect_ratio` 设为较高数值（如 16:9、9:16），再把 `sampleCount` 调到 4 或 8（如果可用）。  \n3. 目前 Gemini 的图像模型（Imagen 2/3）画质主要由模型版本和提示词决定，参数层面没有独立的 quality 开关。",
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  "target": "skill_process_launcher",
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  "condition": "none",
  "answer": "要让两条同一时刻运行的定时任务同时保留，或用新任务替换旧任务，关键在于“任务标识”与“冲突策略”的设置。下面给出可直接操作的步骤（以 Linux 的 cron + systemd-timer、Windows 的计划任务、以及通用脚本思路为例）。\n\n一、Linux（cron / systemd-timer）\n1. 同时保留两条任务  \n   • cron：把两条任务写在不同行即可；cron 本身不做冲突检测。  \n     ```\n     0 3 * * * /opt/jobA.sh >> /var/log/jobA.log 2>&1\n     0 3 * * * /opt/jobB.sh >> /var/log/jobB.log 2>&1\n     ```\n   • systemd-timer：为每个任务单独建一个 .timer/.service 单元，名称不同就不会冲突。\n\n2. 用新任务替换旧任务  \n   a. 直接覆盖 crontab  \n      ```bash\n      crontab -l | grep -v '/opt/old_job.sh' | { cat; echo \"0 3 * * * /opt/new_job.sh\"; } | crontab -\n      ```\n   b. systemd-timer：  \n      ```bash\n      systemctl stop oldjob.timer\n      systemctl disable oldjob.timer\n      # 放好新的 oldjob.timer / oldjob.service 后再\n      systemctl daemon-reload\n      systemctl enable --now newjob.timer\n      ```\n\n二、Windows（计划任务）\n1. 同时保留  \n   直接创建两个不同名称的任务计划，无冲突。\n\n2. 用新任务替换旧任务  \n   PowerShell 一键覆盖：  \n   ```powershell\n   Unregister-ScheduledTask -TaskName \"OldJob\" -Confirm:$false\n   $action  = New-ScheduledTaskAction -Execute \"powershell.exe\" -Argument \"-File C:\\new.ps1\"\n   $trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At 3am\n   Register-ScheduledTask -TaskName \"NewJob\" -Action $action -Trigger $trigger -Force\n   ```\n\n三、通用脚本思路（任意平台）\n1. 同时保留：给任务加唯一 ID（如 UUID 或固定前缀+时间戳），写到数据库/配置中心，调度器按 ID 区分。  \n2. 替换旧任务：  \n   • 提交新任务时带上 `replace=true` 或 `overwrite=true` 参数；  \n   • 调度器先 `DELETE` 旧 ID，再 `INSERT` 新 ID；  \n   • 失败回滚，保证原子性。\n\n按以上命令或脚本直接执行即可实现“同时保留”或“新替旧”。",
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  "target": "skill_resend_email",
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  "condition": "none",
  "answer": "可以直接用 ISO 时间，但需要注意两点：\n\n1. 日期格式必须是 `YYYY-MM-DD`（不带时分秒），Thunderbird 的 `--after/--before` 只认日期，不认时间。\n2. 命令行里要用双引号把日期包起来，避免被 shell 解析。\n\n示例（导出最近两天收到的邮件）：\n\n```bash\n# 假设今天是 2024-06-20\n# 最近两天 = 2024-06-19 00:00:00 之后\nmbexport \\\n  --after \"2024-06-19\" \\\n  --format markdown \\\n  --output ./recent_emails.md \\\n  \"INBOX\"\n```\n\n如果想更精确地控制“最近两天”，可以用 `date` 命令动态生成：\n\n```bash\n# macOS / Linux 通用\nafter=$(date -d \"2 days ago\" +%F)          # Linux\n# after=$(date -v-2d +%F)                  # macOS\nmbexport --after \"$after\" --format markdown --output ./recent_emails.md \"INBOX\"\n```\n\n注意事项：\n- `--before` 同理，但要用“今天”日期（不含今天）。\n- 如果你的 Thunderbird 版本较老，不支持 `--after/--before`，请改用搜索过滤器：  \n  `mbexport --search \"since:2024-06-19\" …`",
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  "target": "skill_typefully_twitter",
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  "answer": "默认用「长推文」模式（Twitter 官方叫「长推文」或「文章模式」），这样就能发超过 280 字的单条内容。  \n如果用户明确要求「短推」，只需在发帖参数里加上 `tweet_mode: 'compat'`（或在 API v2 里把 `text` 字段截断到 280 字以内），即可切回普通长度。",
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