首先，我需要你理解一下我对ai的一些看法，文档都放在/root/vault/obsidian_vault/obsidian/obsidian/目录下面了，你可以把我对ai的看法写成一篇基础的结论放到本地，我先确认一下。然后以后可以根据这篇文档和计划再开始开发功能


现在我需要规划这个项目了，我最近对ai的应用场景非常关注，openclaw大火之后，我也很想知道大家到底是怎么用它的。很多时候，我也觉得，看到的一些use cases其实只是一个demo，并没有什么太实际的价值。所以呢，我想让你规划一个新的、强大的但也比较轻量的小项目，即可以在全网（你可以建议我去哪里）寻找最新的ai应用的场景，大公司和个人都无所谓，把它们归纳出来，放到刚才的obsidian目录下面（创建一个子目录，auto_report)。而且我是希望这些场景本身能归类存储下来的，这样当你发现了新的场景，可以更欣喜地在报告中提到，如果都是旧场景（或者相似），只需要简单提一下。关于这个规划，请你ultrathink, 并且在生成plan之前以苏格拉底问答的方式问我几个问题，以确保对齐目标


1. 真实价值说的是它真的实用，尤其是与自己的数据有结合，与本地工作流上做优化。比如一些问答类的use case，我认为它没有比chatbot更好，就不需要去写agent或者用openclaw了；2. 我需要信息流，给我立即的灵感，如果有兴趣，我会选择马上用claude code或者openclaw去实现它；3. 开发者社区的社交媒体，因为我需要获得更一手的资料，产品发布和商业媒体一般会包装太多且滞后，我更倾向于个人开发者打造超级个体的经验；4. 按场景来组织


那这就是第一次的里程碑了，把现在做了什么，怎么使用，怎么测试写一个文章在当前目录


目前的效果还算不错，但是内容偏少，以及reddit和github还没搞定，请把hn更多关键字、reddit鉴权和github trending也搞定


请立刻停止尝试对接 Reddit 官方 API。由于 Reddit 的风控政策限制，我们放弃这种高维护成本的方案。

现在，我们要重构“获取 Reddit 数据”的模块，改用 Exa.ai 的 Python SDK 来实现。请执行以下操作：

删掉之前写的关于 Reddit OAuth2、Client ID、Secret 等所有的鉴权逻辑和代码。

安装 exa_py 库 (pip install exa_py)。

重写获取数据的函数，要求：

接收一个 search_query（比如 "AI agent use cases"）。

使用 exa.search_and_contents() 方法。

必须传入参数限定只搜索 reddit.com 域名 (include_domains=["reddit.com"])。

必须传入参数限定时间范围为过去 24 小时。

必须返回带有网页正文 (text) 和链接 (url) 的干净数据字典。

请确认以上逻辑并直接修改代码。我的 Exa API Key 会配置在 .env 里的 EXA_API_KEY 中。


把 Reddit 过滤的原因看一下


为什么输出为韩文了，请找到原因，并且重新输出中文的结果，不然我看不懂


现在我希望做这样的修改，用来更准确地获取我想要的信息，我非常关注ai的落地场景，超级个体，ai编程，ai商业模式，openclaw等方面，是不是要把抓取的关键词优化一下


openclaw是目前最知名的项目，用来在用户本地电脑上用ai帮助工作流优化的


数量比较少，请问是为什么，是正常情况吗


这个80和20是随机取的还是顺序取的，那不是很容易丢弃掉可能重要的信息吗，能不能加个前置简单的筛选，哪怕是按帖子字数排一下也好


或者改成看up数来排序呢，这样似乎更体现价值


把这个功能写入crontab，让它每天执行，并且把写入crontab的方法以及milestone1以后的工作都写入milestone2


# tail -f /var/log/ai_usecases_scout.log
Error: ANTHROPIC_API_KEY is not set. Copy .env.example to .env and fill it in.


现在想做一个知识探索和事实核查的skill，即使用这个功能的时候，如果给claude code一个url或者一篇文章的内容，让ai提取出文章的基本观点以及它们的组成逻辑，然后尝试理解和在互联网上获得更多与此相关的信息，并且从正方、反方等角度对其进行评价，务必要有一个全面和深入的探索，这个功能应该怎么做。请为这个功能做一个规划，同样的，生成的报告也放到obsidian目录当中去， ultrathink


`/deep-dive --url https://www.jpost.com/business-and-innovation/tech-and-start-ups/article-887881 --dry-run`


需要把结果存到obsidian目录中 /root/vault/obsidian_vault/obsidian/obsidian/auto_report/, 并且帮我把这个功能做成claude code skill，这样以后我可以命令行直接操作，然后在obsidian里看到结果


还需要做两件事：1. 这个skill生成的文章要是中文的，现在还有很多英语的结论，需要以中文为主；2.把昨天的ai场景检索的功能也做成skill，然后以后把本工程下的所有skill都维持在当前目录下的一个介绍文档中，它们的使用方法等等指引性内容


现在更新milestone 3，把新的功能写进去，内容参照前两个ms文档


现在请你作为一个评审专家，看看现在的实现还有哪些不大好的地方吗？比如我能想到的初步内容是，要审查观点的正反方时，要确认找到的信息是否足够有逻辑和有份量，我现在并不知道是怎么实现的，对于观点的解释、扩展和思辨是有助于对一个观点或知识的理解。所以现在需要好好想想，这里是否还可以增加，让报告更深刻和客户


run it live with a real URL  https://www.jpost.com/business-and-innovation/tech-and-start-ups/article-887881


这是一个openclaw的目录，我的openclaw出现了一个奇怪的问题，飞书的api限额会在很快被触发，我怀疑是哪个地方的逻辑出了问题，请你看看这里的日志，是否有频繁调用飞书api的情况，到底是为什么调用太多，导致用不了的。不要改动原来文件当中的任何内容，只排查问题，可以增加文件，但也得在一个固定的目录下，不要干扰原来的文件结构。请开始吧


请检查一下crontab里的每日任务的完成情况，我感觉应该是运行失败了，因为我没有在obsidian中看到今日的报告


"renderMode": "raw"
  或
  "streaming": false  这两个选项确认是存在的吗，应该怎么填比较好，有没有官方文档证实


我想让openclaw在每次收到信息时，都先回复“收到，正在处理”，免得llm出问题让我等很久不知道出现是不是消息丢失了。请看看这个是否好实现


不对，你想查feishu的代码，我想能不能不管任何channel，都要先回复，免得每个都得改


我看到openclaw返回给slack一个错误，请帮忙排查，日志里这样的


我看到openclaw返回给slack一个错误，请帮忙排查，日志里这样的：01:05:21 info gateway/ws {"subsystem":"gateway/ws"} ⇄ res ✗ agent errorCode=UNAVAILABLE errorMessage=AxiosError: Request failed with status code 429 runId=announce:v1:agent:main:cron:daa3e140-bb72-4d83-bb8f-753b25077d64:daa3e140-bb72-4d83-bb8f-753b25077d64:af492548-258e-4a66-a41f-a225bd96d5fc:1772413200025 error=AxiosError: Request failed with status code 429: code=ERR_BAD_REQUEST conn=6219c175…ced7 id=72976e30…d4d2
01:06:04 error [tools] message failed: An API error occurred: missing_scope


这是一个从imac迁移过来的项目，请仔细检查一下配置项和代码中的文件路径，是否有保留原来mac上的路径的，比如/User/lili这样的路径


还有其他遗留的 Mac 特有配置吗？


除了发送通知以外，实际任务是完成了的对吧


可不可以把投递改成用slack，飞书不稳定，我会逐渐放弃


测试了garmin的连通情况，显示如下，请看看是否正常[Pasted text #1 +9 lines]

# python -c "
  from health.config import validate_credentials
  validate_credentials()
  print('Credentials present: OK')
  from health.config import TOKEN_STORE
  tokens = list(TOKEN_STORE.glob('*'))
  print('Token files:', [t.name for t in tokens])
  "
  Credentials present: OK
  Token files: []


如果我直接拷贝这两个文件过来是否ok


现在我已经启动了，试了一下是可以的。但是我不确定通过命令行这样启动会不会有ssh离开就断进程的问题，还是我一定要用systemctl来管理：root     2002671  1.3  1.7 750024 136076 ?       Ssl  10:07   0:01 venv/bin/python slack_bot/main.py


好的，现在这个项目就成功迁移过来了，我希望它变成我的数字分身。在正式做更多工作之前，我想再做一些小的调整。1. 文档中有些错别字，butler写成了bulter，这个希望改正过来，如果代码中也错了就先不改了。2. shell bot我不会在这台机器上启用，看看怎么设置一下，避免被误启动了


怎么找到历史的claude code session id, 让我可以resume进去


把所有的文件（除去cache, venv, data, logs)复制到一个目录中 tag20260302


刚才的任务执行完了没有，如果没有，请继续


现在梳理一下当前目录下的关于这个项目的介绍文档，看看是否需要更新，全部更新完就开始做新功能了。注意：还是不要改任何代码，只能改帮助文档


顺便把 delivery queue 里卡住的那条消息清掉。另外，这个新功能，需要重启openclaw吗


还是那个问题，我想让openclaw每次收到消息都先响应，要在llm调用之前就响应，这样我就能知道消息被送达了。否则我很难搞清楚当消息没回时，是网络问题还是llm问题


目前在文档中你可以看到有哪些功能需要处理的


从slack里收到的结果是这样的：


从slack里收到的结果是这样的：  tail -f logs/weekly_report.log


从slack里收到的结果是这样的：[Pasted text #1 +17 lines]

:bar_chart: 健康周报 2026-02-23 ~ 2026-03-01

:sleeping: 睡眠
  • 本周无睡眠数据

:runner: 运动
  • 本周无步数数据

:heart: 恢复
  • 本周无恢复数据

:zap: Body Battery
  • 本周无 Body Battery 数据

:green_salad: 生活方式
  • 本周无手动记录

:bulb: 本周亮点： 数据积累中，下周见更多洞察。


这个不重启，怎么可能生效呢


我手动重启了，但是没有收到“正在输入...”的字样，而且还回了两条给我：helloLighthouse OpenClaw应用  下午 2:08
嘿！怎么了？ （已编辑） 2:08嘿！怎么了？


对于obsidian这个bot我有一些问题，现在它支持了几种模式，生成的内容大致还不错，但是有一些地方需要调整一下，我估计都不怎么要改代码，主要改md文件：1. 不需要重复术语，比如GPA/IPO，我希望按照这个原则里的具体内容来规范文本生成，但这些概念本身并不是每个人都看得懂或者愿意看的；2. 不需要重复比喻，比喻太多了显得不够口语化，而且我不喜欢同一比喻经常用，要减少比喻出现次数，尤其是“简装房”是在特定场景下的比喻，以后千万不能用，但是我也鼓励尝试一些更大众的比喻；3. 减少markdown语法，用更真实自然的方式表达


我想增加运动数据，最好能更丰富一些，因为我现在很关注运动指标


没有看到eyes，需要你排查并修复一下


我在slack管理后台添加了权限并且重启了，token还是原来那个，应该不用个性了吧


我在slack管理后台添加了权限并且重启了，token还是原来那个，应该不用修改了吧


slack机器人的权限设置还挺麻烦的，有没有可能写一个脚本自动申请生成一个机器人，就按目前health bot为模板，权限什么的都一样


现在还有一个比较大的问题，每次我要求同步佳明数据，都可能同步不到最新的，我需要指定（今天是x月x日，请更新到x月x日的睡眠和运动数据），可能是当前时间处理得不对？还是说时区没有设置？我是在东八区，本机时间也是东八区，但我不知道是不是因为没有告诉llm这个信息，导致获取数据这件事上总是会有点偏差


好的，我已经重试成功了。看下接下来的工作还有哪些，或者你有没有建议优化或补充的工作


好的，这三个事情都做一下吧


还有一个问题是，garmin里获取的数据是否完备，可以帮我看看是不是还有数据没存储，当然有些也不一定对我有用。不过最近我看到garmin手表支持了Lifestyle Logging，里面可以填酒精、断食等情况，这就非常好地优化了这部分数据原来用obsidian日记补充的方式，相当于它是在同一个系统里维持数据了。如果能把这里的数据做丰富，是非常好的。请帮我看看这里是否可行，应该怎么补充，并且有严格的测试验证


好的，对于数据的分析，目前有哪些角度，是否需要增加一些分析能力。尤其是有新的数据加入之后，是不是有更多的数据分析场景可以去做了


把 spo2 的历史数据重新同步一下


同样重新同步一下 body_battery 历史数据


把今天做的改动更新到 TODO.md


把今天对代码的修改写一个milestone的md文件记录一下，包含时间和具体做的内容


现在我基本上已经选定了使用openrouter的gemini模型作为butler的llm基础，现在我也购买了GLM4-7的token，你觉得有没有必要使用这个模型在我的项目中，利弊各是什么


pip install chromadb tavily-python python-frontmatter tqdm


tavily的key是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 。embedding的url、model和key分别是：https://api.haihub.cn/v1/, Qwen3-Embedding-8B
, sk-39e95693-ae68-47e6-b643-7b5acb1e7677  。请帮我填一下


执行的时候这个报错会影响结果吗：[Pasted text #1 +31 lines]


执行还需要时间，现在mode note是否可用了


https://mp.weixin.qq.com/s/qtIbiqyzbOzPBB2Q5pYlvg
powellllll  [下午 2:59]
:white_check_mark: Note saved: 深度解析：生物黑客与代谢管理的闭环实践
本文详细探讨了通过数据驱动的方法进行个人健康管理，强调了生理指标监测与个性化干预协议的重要性。文章重点介绍了如何利用技术手段优化睡眠、饮食及运动，以达到高效的生物体征调控。
[[Garmin]] [[PSMF]] [[OMAD]] [[HRV]] [[小檗碱]]
:file_folder: notes/2026-03-03_深度解析-生物黑客与代谢管理的闭环实践.md （已编辑）


是否有办法解决这个问题，即想办法获得全文


[Pasted text #1 +5 lines]还是有问题，而且如果失败了，就不要再写文档到obsidian目录了

https://mp.weixin.qq.com/s/qtIbiqyzbOzPBB2Q5pYlvg
powellllll  [下午 4:28]
:white_check_mark: Note saved: WeChat Web Environment Monitor and Error Reporting Script
This script initializes a sophisticated error tracking and performance monitoring system (BadJs) for WeChat's web environment. It captures runtime errors, unhandled rejections, and network performance metrics to report back to a central monitoring server.
[[WeChat]] [[BadJs]] [[MicroMessenger]] [[XMLHttpRequest]] [[WX_BJ_REPORT]]
:file_folder: notes/2026-03-03_WeChat-Web-Environment-Monitor-and-Error-Reporting.md （已编辑）


https://mp.weixin.qq.com/s/qtIbiqyzbOzPBB2Q5pYlvg
powellllll  [下午 4:43]
:white_check_mark: Note saved: Invalid Content: Webpage Script Access Error
The provided text contains internal JavaScript source code, error reporting logic (BadJS/Moon), and environment configuration for the WeChat platform. It does not contain any readable article content or topical information.
[[[[WeChat]]]] [[[[JavaScript]]]] [[[[BadJs]]]] [[[[WX_BJ_REPORT]]]] [[[[JSON]]]]
:file_folder: notes/2026-03-03_Invalid-Content--Webpage-Script-Access-Error.md （已编辑）


https://mp.weixin.qq.com/s/qtIbiqyzbOzPBB2Q5pYlvg
powellllll  [下午 4:59]
:white_check_mark: Note saved: WeChat Web Environment Monitor and Error Reporting Script Analysis
This technical script initializes a monitoring and error reporting framework called BadJs and Moon for WeChat Webview environments. It captures runtime errors, unhandled rejections, and performance metrics to report them back to WeChat's monitoring servers.
[[[[WeChat]]]] [[[[BadJs]]]] [[[[WX_BJ_REPORT]]]] [[[[XMLHttpRequest]]]] [[[[Stack Trace Analysis]]]]
:file_folder: notes/2026-03-03_WeChat-Web-Environment-Monitor-and-Error-Reporting.md （已编辑）


现在已经可以了，我在想是不是要加上playwright作为兜底，这样爬虫就更全面了


继续写 Module 2之前，我先确认一下，这个mode zhihu-hunter是在obsidian bot里面吧，不要影响了health bot，如果没问题，就开始写吧


找到的6个问题都跟我的知识库无关呀


我还需要扫描Article, Clippings, CLAW/deepfact, auto_report/deep-dive里的文章


只有polymarket的那篇算是命中了，其它的都不是呀。这里要再查一下。另外，我希望知乎回答风格，在机器人里面要额外加几个规则：1. 去掉所有markdown语法；2.减少括号解释术语，直接用术语就好，看不懂的就算了，显得更随性；3.多用空行分段，希望按这个思路额外补充一个md用来专门用来在bot里生成的。还有就是针对生成的文案，允许反馈一些意见重新生成，而不是只有一个按钮开盲盒


如果我希望Artical不用考虑发布时间，而且始终优先级更高，是否可以。Article里都是比较重要的文章，当然类似的文章要以-Revised结尾的为主。可以较大比例保持与文章中观点和内容一致。以此来调整重心。当然也可以在开始的时候增加一些可选项，比如 开始从notes中找到一些跟agent开发相关的内容匹配的知乎问题，就应该只用notes目录，并且聚集在agent开发。这样可控性更强一些。你看看应该怎么调整


现在需要做两件事：1. bot回复风格，需要加上两个规则：（1）**禁止说谢邀** （2）不要提以前写过的文章；2. 刚才试了一下发布，直接报错了发布失败：cannot import name 'stealth_sync' from 'playwright_stealth' (/root/projects/butler/venv/lib64/python3.11/site-packages/playwright_stealth/__init__.py)
你可以重新点击发布，或联系排查日志。


我想了一下，现在这种方式还是不大可控，当然默认行为也可以。我希望增加更精确的控制能力，比如”开始“后面，可以直接加文档路径（相对于obsidian目录的，比如Article/8-xxx-Revised.md），然后只从这个文件中找到相关的内容并找到知乎问题，然后主要从这篇文章里找到观点，以知乎风格去回复


发布失败：Could not find '写回答' button. Zhihu DOM may have changed — update _WRITE_ANSWER_SELECTORS in zhihu_playwright_engine.py
你可以重新点击发布，或联系排查日志。


在输入这里，我需要模糊匹配一个或多个文件，比如我输入"开始 Article/*openclaw*-Revised.md"，我希望的是去查找大概这个模糊匹配的一个或多个文件，然后抽出观点之后再去找问题，问题最好多找几个，并且要新一点的（容易得到top rate）。如果没有指定，那就还是刚才的逻辑，在指定的那几个目录中找到比较新的文章，然后从里面找到观点去查找问题。
还有就是查找问题的时候，我看过去有找到过别人的回答，这种对我是没有意义的，我只应该回答问题本身，而不是从别人的回答里去找到匹配再回复他，我是不需要这个功能的


正在登录知乎并发布，请稍候... 看看日志在干什么


发布失败：Page.goto: Timeout 30000ms exceeded.
Call log:
 - navigating to "https://www.zhihu.com/question/2003177604245645186", waiting until "networkidle"你可以重新点击发布，或联系排查日志。


发布成功！
问题: 人工智能算法对社会的影响是什么？
回答: 查看已发布回答    .... 但是实际上没有看到这个回答


还是一样的 发布成功！
问题: 来聊聊最近大火的预测市场Polymarket，用户真能靠信息差赚钱吗？
回答: 查看已发布回答


还是一样的 提示成功，事实上啥也没有。发布成功！
问题: 来聊聊最近大火的预测市场Polymarket，用户真能靠信息差赚钱吗？
回答: 查看已发布回答


测试之前我想告诉你的是，我发现知乎的”编辑回答“里面是有内容的，只是没提交。点击”编辑回答“之后，按”提交“就好，但是代码没有自动执行


还是一样，事实上编辑了答案，但是没有发布出去，我可以手动点”编辑回答“，然后再点”发布回答“，但是不知道为什么没有自动发布


现在会在开头和结尾都加上公众号的名字，有点没必要，干脆全部删除吧，需要你查一下是哪里加的，把它们去掉，尤其是开头，这是预期之外的，而且还有markdown语法，就显得非常混乱了


现在还有两个待优化的地方：1. 根据文章或者方向找到的主题还可以更丰富一些，对于一些新的待回复问题是否有机会找到更多，当然另外一方面，我认为也可以直接提交知乎的问题（因为我会被邀请，也可以看到一些主题），然后根据知识库中的知识去拟定回复内容，回复它；2. 生成的内容还可以更真实感强烈一些：首先是还是严格杜绝术语的解释（显得太讨好），其次是看看是否能获得一些新工具、新技术、新发布内容的补充，就更像是一个高度网上冲浪的人的随意的观点


发布失败：Page.goto: Protocol error (Page.navigate): Cannot navigate to invalid URL
Call log:
 - navigating to "https://www.zhihu.com/question/1976694170476360490", waiting until "domcontentloaded"你可以重新点击发布，或联系排查日志。


发布失败：Invalid question URL: 'https://www.zhihu.com/question/1976694170476360490'
你可以重新点击发布，或联系排查日志。


发布失败：Could not find '写回答' button. Zhihu DOM may have changed — update _WRITE_ANSWER_SELECTORS in zhihu_playwright_engine.py
你可以重新点击发布，或联系排查日志。发布失败：Could not find '写回答' button. Zhihu DOM may have changed — update _WRITE_ANSWER_SELECTORS in zhihu_playwright_engine.py
你可以重新点击发布，或联系排查日志。


我看了3月4日的报告，内容太少了，社区不可能发生这么少的事情呀，reddit和github都没有返回任何信息吗？请全面排查一下原因，以及对于抓取过滤策略看看能不能优化


mode zhihu-hunter的使用方法现在还比较复杂了，写一个文档出来


模糊匹配文件的时候，slack会把*当作markdown语法，这会影响后端的识别吗


在生成知乎内容的原则里添加一条非常重要的原则：**不要暴露个人身份和从业信息**，然后先不用重启


我看到生成的文章中有类似这样一句话：正如我在 Human 3.0 模型中讨论的，真正的进步不在于你钻进了多么深的细节，而在于你是否能跳出来看全局。
这是不好的，因为我并不知名，所谓“Human 3.0”也不知所云。所以在生成原则里还需要再加几条：1. 不要提及过去讲过的话，做过的项目，尤其是项目名称和文章名称；2. 结尾不要加诗句，容易尴尬；3. 现在生成的内容还是带有公众号相关的信息，我希望不要再加了；4. 生成的篇幅略长了，以后在没有明确要求的情况下，只生成500-1000字之间


我想确认一下，如果我丢一个知乎问题的url给bot，能不能也简单说下思路，比如回答的逻辑，然后bot严格按照这个逻辑从知识库中找到相应的内容，再以对应的写作风格生成


好的，如果也可以不注入逻辑直接生成（跟现在一样），那就比较好了，看看是否可以兼顾，即我可选择增加逻辑。如果没问题，就继续往下


目前关于写作风格的md有哪些，在不同mode下会调用哪些


对于POWELL_REVISE.md，我不确定是否还足够，请参考下面这个prompt，看看有没有哪些可以借鉴和优化的，先不要直接改文件，只说你的想法和打算怎么改：[Pasted text #1 +25 lines]


好的，我觉得很好，直接改吧


又发布失败了：发布失败：Could not find '写回答' button. Zhihu DOM may have changed — update _WRITE_ANSWER_SELECTORS in zhihu_playwright_engine.py
你可以重新点击发布，或联系排查日志。-----另外我觉得回答内容其实还不错，以后这种内容是不是也放到obsidian/zhihu目录下面去，偶尔失败我也可以手工发一下


还是发布失败，slack返回了404页面


发布失败：问题页面返回 404，可能该问题已删除或 URL 有误：https://www.zhihu.com/question/2012492934491108892>
你可以重新点击发布，或联系排查日志


你能不能直接在命令行测试一下，我不想点了，所有内容都直接确认，有问题就直接修复。在 mode zhihu-hunter下面：https://www.zhihu.com/question/2012492934491108892 逻辑是这样的：1. 明确表示就是智商税，如果安装不了，怎么能用好；2. 这体现了全球的ai焦虑；3. ai焦虑有它的现实背景，确实是很重要的浪潮；4. 但是焦虑应对的行动不是花钱让别人装openclaw；5. 不如想想在每个小事上面，怎么用ai帮忙，即使是一开始用好chatbot也很重要


再审视一下修改版的参考prompt，看看哪些可以合并，刚才你自动提交的那篇回复我的感受是泛滥的第一人称（“我”），以及灾难级的首尾相同（提问比回答更重要那句），总分总与强制对仗，经典的“理中客”声明，宏大词汇的轰炸（现实的巨浪，不可逆的浪潮等）：[Pasted text #1 +26 lines]


直接改完并重启，我希望这个功能就算是完成了


生成的zhihu文案还是有些机械，请参考以下几个准则，加到相应的md里去：[Pasted text #1 +8 lines]

## 5. 词汇与概念降维 (De-jargonization)
- **封杀抽象黑话**：绝对禁止使用“赋能”、“底层逻辑”、“仪式性努力”、“错失恐惧症”、“精神枷锁”等社科或互联网黑话。用具体的动作或大白话替代（例如：把“仪式性努力”直接说成“花钱买心理安慰”）。
- **拒绝强行分类**：禁止为了结构工整而将事物强行拆分为“保守派/激进派”、“向内求索/向外扩展”等对称的伪概念。

## 6. 受众基线预设 (Audience Baseline Anchor)
- **拒绝常识科普与爹味说教**：默认你的受众是具备高级技术认知（如熟悉 Python 开发、系统架构）的同行。绝对禁止解释基础概念（如禁用“编程的本质是……”、“提示词的意思是……”）。不教育读者，只提供洞察。

## 7. 封杀鸡汤与情绪抚慰 (Zero Emotional Massaging)
- **禁止成长鸡汤结尾**：在之前“禁止升华”的基础上，进一步封杀所有类似“危机就是转机”、“这是成长的机会”、“最重要的选择”等带有情绪抚慰和职场导师口吻的废话。


在mode zhihu中，会不会使用zhihu-bot-style.md，我希望也能加上，这样有利于我调试（不然就直接发出了），我想针对ai味的这个问题再做一些工作，现在还是比较明显


我手工重启似乎失败了，请帮忙看看


这次的进步非常大！你已经成功把最讨厌的“爹味说教”和泛滥的“我”给剔除了。文本里的颗粒度极高（25个子Agent、120个文件重构、Git Commit、Docker/Node.js），主观锐度也很清晰（“那是监工”、“暴力之处”）。这已经具备了硬核技术分享的血肉。

但是，如果我们用那套最严苛的 writing-style.markdown 准则来扫描，它依然在骨架和标点上触发了警报。

以下是仅存的几个“病灶”：

1. 经典的八股文骨架与强行总结（严重违规）

病灶： “一、... 二、... 三、... 四、... 总结一句话：...”

诊断： 这是极其典型的 AI/咨询报告体。完全违背了“砸碎八股文骨架”和“绝对禁止结尾总结/升华”的原则。真正有技术含量的随笔或复盘，思维是流动的、网状的，想到哪打到哪，说完事实直接掐断（EOF），绝对不会在最后还要强行给你“总结一句话”。

2. 防御性引号的泛滥（违规）

病灶： “调戏”、“数字替身”、“你问我答”、“主动交办”、“包工头模式”、“固化”、“统一入口”。

诊断： AI 的注意力机制又“侧漏”了。它极度害怕你抓不住重点，所以把稍微带点修辞或归纳性质的词全部套上了双引号。这在人类阅读时会显得极其细碎且故弄玄虚。全砍掉。

3. 伪造的口语润滑剂（轻微违规）

病灶： “说白了”、“说实话”。

诊断： 这是试图伪装成人类在聊天的废话连词。根据“剃刀原则”，删掉它们不仅不影响句意，反而会让文本更干脆。


不是的，我的意思是说通过现在的obsidian bot的mode zhihu生成的文稿，如上一条所示，还有比较严重的ai味，我自己也找到了一些线索，你需要帮我看看怎么优化zhihu-bot-style.md


不是的，我的意思是说通过现在的obsidian bot的mode zhihu生成的文稿，如上一条所示，还有比较严重的ai味，我自己也找到了一些线索，你需要帮我看看怎么优化zhihu-bot-style.md。我也获得了一些建议可以参考：[Pasted text #2 +5 lines]

## 5. 句式与修辞的硬性阻断 (Syntax Kill-Switches)
- **绝对封杀“对比式定义”**：严禁使用“不是……而是……”、“不要把它当成……得把它当成……”、“那不叫……那叫……”等句式。直接陈述它是什么、该怎么做。不要通过否定常识来凑字数。
- **禁用生硬的口语词汇**：在硬核技术讨论中，禁止刻意使用“这玩意儿”、“说白了”、“说实话”等词汇来伪装接地气。保持专业、干脆的书面技术语感。

## 6. 排版与流动性 (Formatting & Flow)
- **禁止编号列点**：在撰写随笔、知乎回答或技术观点时，绝对禁止使用“一、二、三、四”或“首先、其次”的公文式排版。通过段落的自然推进来切换话题，允许思维呈网状发散。


你能看看这个项目吗：https://clawhub.ai/moltbro/humanize-ai-text 是否有什么可以借鉴的。我让gemini看了一下，它给出了以下两个总结：强制注入句法落差（Burstiness Trigger）
要求相邻句子的长度和结构产生剧烈碰撞。前一句若是解释底层原理的长复合句，下一句必须是极短的陈述或斩截的结论。绝对禁止连续输出三句长度相近的完整陈述句。这种高频跳跃的失衡节奏，是算法模型天然排斥的缺陷，恰恰是人类文本防伪的最高级特征。解除语法完整性约束（Fragmented Syntax）
彻底切断“主谓宾必须完整”的语法检查。在罗列工程步骤、痛点或系统架构时，直接抛出名词组合或动词短语。写技术复盘没人会每次都把主语补全。强制要求文本中必须出现缺少主语的短句，甚至单独成句的名词堆叠。


生成的内容还是没有符合这些要求，我想了一下，是不是可以生成之后，再一次跟zhihu-bot-sytle.md和POWELL_REVISE.md，让规则可以在已经成型的文本上生效。要不然就是规则没有成功调用了。给你看下生成的内容：


生成的内容还是没有符合这些要求，我想了一下，是不是可以生成之后，再一次跟zhihu-bot-sytle.md和POWELL_REVISE.md，让规则可以在已经成型的文本上生效。要不然就是规则没有成功调用了。给你看下生成的内容：[Pasted text #1 +28 lines]


但是现在生成的内容还是不行：[Pasted text #2 +28 lines] 有这么几个明显的问题：1. 仍然有编号；2.仍然有很多引号；3.仍然有太多 暴力美学，数字替身，精密的大厦等含义较浓重的ai风格的比喻


启动openclaw失败，帮忙看下是啥原因


怎么修复上面这个命令的错误


我刚才在slack的health bot输入“同步佳明数据”，为什么它同步的是昨天的数据，而不是最新的


那就是qq没有返回消息，看看啥原因


查看一下openclaw的日志，因为我一直在让openclaw的qq bot返回语音，它一直解决不了，想从你这里看看


帮我修改 openclaw.json 配置文件，把 tts.auto 改为 always


根据我的需求，先把PLAN.md生成


我有个问题是：这个项目是不是作为openclaw的一个channel接入（即需要在openclaw里配置这个特殊的channel)，还是说不是这么回事，请告诉我


要不然先用B吧，不要去改.openclaw目录的内容，现在只是做一个演示，只要能做到基本的对话就好了


启动服务，用 wscat 测一下真实对话


现在把 STT 和 TTS 也接上真实的


好的，把刚才的工作写成一个milestone的文档，要尽可能详细。我明天再把小智机器人配置上来做实机的测试


现在可以测试小智机器人了吗，应该怎么操作


改回off吧，我没有重启就已经可以用了，说明跟这个选项无关


下面这段是由obsidian bot生成的文字，你再看看哪里有ai味，并告诉我应该怎么修改:[Pasted text #1]

让 AI 助手直接在主力电脑上跑，这事听起来很酷，实际在大规模落地时是个巨大的坑。第一个绕不开的坎是权限与安全。想让 Agent 真正干活，整理文档、跑代码、查本地数据库，必须开放文件读写权限。现在的模型远没到完全可信的程度。一旦理解指令产生幻觉，或者执行 Python 脚本时逻辑跑偏，直接在主系统里执行删除或覆盖操作，破坏性是灾难级的。没必要为了用个助手，天天提心吊胆盯着 C 盘。专门准备隔离的执行环境是标配。目前主流方案有三种：本地虚拟机、闲置备用电脑、云服务器。本地虚拟机能做到物理隔离，但性能损耗和配置复杂度非常折磨人。分出几十 GB 内存和大量 CPU 核心后，主力机会卡到带不动其他生产力工具。虚拟机文件传输逻辑笨拙，处理大文件还得在宿主机和虚拟机之间折腾共享文件夹。闲置电脑最大的问题是数据碎裂。工作流分散在两台机器上，同步状态像一场小型迁徙。这种物理硬件的横向扩展能力几乎为零，不可能为了跑三个不同的 Agent 去买三台电脑。长远来看，云服务器是 Agent 真正的归宿。云服务器本质上是 24 小时在线的数字化容器。它不依赖家里闪断的宽带，也不依赖主力机是否关机。出门在外通过手机或 iPad 随能接续远端任务。这种永远在线的特性是本地硬件无法提供的安全感。核心逻辑在于可迁移性和未来的 SaaS 化能力。在云上构建好完整、自动化的 AI 工作流，等于拥有了属于自己的微型 SaaS 服务。这意味着随时可以把能力打包、复制，甚至分享给团队。云上预置好了环境依赖，适配好了各种 Sandbox 协议，这比在本地重装一遍系统的成本低了不止一个量级。未来的云服务会产生一种新的形态：温和池架构。云计算厂商会预先创建好无数个部署好环境依赖的虚拟机，像水电一样储备。需要 AI 执行复杂任务时，路由层会毫秒级分配一个就绪环境。这种即刻满足感和阅后即焚的安全性，会让本地部署显得像工业时代手磨零件一样低效。代码应该是连接模糊意图与确定物理世界的桥梁。云服务器就是这座桥梁最坚固的地基。对于普通用户来说，现在的门槛确实存在。需要理解如何选 VPS，怎么做安全加固，甚至处理守护进程。但这种复杂度值得跨越。与其在主力机上和 AI 玩不安全的捉迷藏，不如早点把它的灵魂安置在云端。


那对于几个指导写作的md文档是否需要修改？还是说增加一个新的步骤


好的，就按你的建议来修改吧


需要重启bot吗？还是我直接在slack就可以看到新的表现


调整一下，尤其是知乎的回答，最好是越平实越好


让大语言模型直接在自己办公电脑上跑代码、改文件，这事儿风险极高。稍微出点岔子，模型产生幻觉写错一个路径，可能就把你重要的家目录洗干净了。给 AI 准备一个专门的执行环境，不是什么进阶选项，是安全底线。一、权限与幻觉的暴力碰撞很多人没意识到 AI 幻觉在执行代码时的破坏力。大模型写代码偶尔会编造不存在的对象，或者在删除文件时定位错误。如果它直接拥有你宿主机的全量权限，轻则删掉项目配置，重则搞崩系统。目前看，让 AI 助手直接接管生产环境非常危险。它需要一个物理隔离的沙箱，一个就算把系统搞烂了、你点一下重置就能恢复原状的隔离舱。这是防御 AI 逻辑跑偏最有效的手段。二、为什么云服务器是解法现在有人折腾本地虚拟机或者旧电脑，这虽然解决了隔离，但解决不了工程化的问题。云服务器的优势在于把环境变成了资产。在本地搞虚拟机，换台电脑就没法用了。但在云上，这就是一个标准的运行时。AI 助手在云端跑了一周的任务，产生的中间状态、安装的依赖包、配置好的环境变量，全都是持久化的，随调随用。更进一步说，云端环境天然具备服务化的潜力。你在云端调通了一个复杂的任务流，它直接就能变成后端接口或者产品的雏形。本地那种碎片的、脆弱的结构，支撑不了这种扩展。三、预制环境的体验目前的 AI 助手方案，很多人还在受苦于配置环境。改配置文件、折腾 Python 依赖，这些杂活儿的学习曲线太长。真正好用的路径应该是预先在云端准备好大批环境，里面塞满常用的数据科学包、编译工具，适配好协议。用户需要 AI 干活时，系统瞬间分配一个就绪的环境，而不是让用户盯着进度条看几分钟去拉镜像。这种即开即用的体验，才是 AI 从玩具变成生产力的关键。四、别把逻辑搞复杂现在的行业风气不好，喜欢把简单的逻辑搞得极其重。弄一堆流程图、连线图，试图用这种视觉化的方式规范 AI，其实是在走老路。代码本身就是人和 AI 沟通最干净的契约。比起研究怎么画复杂的 Agent 编排图，不如直接给它一个干净、强力、在云端能随时伸缩的代码执行环境。让 AI 在代码层面上折腾，而不是在对话框里空谈。这种偏向代码实现的思路，配合预制好的云端环境，是目前最有效的开发方式。给 AI 开个云端单间让他自己折腾去。搞坏了不心疼，跑通了就是资产。


单独准备一个环境是必须的。指望在主力办公电脑上跑一个带执行权限的智能体，纯粹是在给自己的数据找麻烦。

智能体不是加强版聊天机器人。当你给它操作文件、运行脚本或者访问网络的权限，它本质上就是一个远程终端。在大模型还没法彻底解决幻觉的阶段，一个写错的删除命令或者逻辑死循环，就能顺着本地权限把硬盘洗干净。这还没算提示词注入带来的安全隐患。

准备这个环境目前主要有几种方案，优劣差异挺大。

第一个是虚拟机。方案成本最低，也符合直觉。在本地搞个隔离环境，折腾坏了就回滚快照。但虚拟机的性能损耗明显，而且依然绑定在物理设备上。电脑一关智能体就掉线，对于需要长周期工作流的人来说，体验很破碎。

第二个是闲置电脑。把淘汰的笔记本或迷你主机翻出来当服务器。这种做法确实能解决 24 小时在线的问题，但命门在于网络稳定性。家用宽带的公网访问很麻烦，得不停地折腾内网穿透。一旦在外面要调用时发现家里掉线，这种挫败感很强。

说到底，云服务器才是这类场景的终极归宿。云上环境有三个本地硬件比不了的优势：

一、数据资产的可迁移性。智能体运行会产生大量短期记忆、日志和中间文件。在云端，这些东西是解耦的。你可以随时把配置从 2 核升到 8 核，环境无构迁移。这种灵活性在本地物理设备上很难实现。

二、运行环境的即时性。本地环境最怕冷启动，每次唤醒可能都要等几十秒加载依赖。云端可以预创建运行环境池，用户请求一到就分配就绪环境。这种毫秒级的响应速度是本地环境的壁垒。

三、离变成产品最近。当你在云上跑通一套稳定的工作流，它离变成软件服务就剩一步。你可以直接把它封装成接口分发出去。如果在本地跑，转换成产品的成本会高到让人失去动力。

本质上，租云服务器是在购买一种可扩展的执行信用。

对于现在的开发者来说，有个趋势是代码优先。别试图用花哨的图形化工具去编排智能体，处理复杂逻辑时非常脆弱。最稳妥的方式还是回归代码，用 Python 写逻辑。云服务器提供的标准化环境，正好是运行这些代码的土壤。

所以，别在主力机上冒险。去云上开个实例，把那些容易出幻觉、逻辑暴力的执行过程关在云端，这才是成熟的做法。 （


可以接受，把这几个问题加到kill list里就行，以后可以维护这个kill list。另外，一二三还是要慎重，看看怎么修改，这篇文章本身看着还宪


好像还是有问题：[Pasted text #4 +28 lines]里面包含了“不是...是...”这样的非常标准的ai味，还有，“分水岭”出现两次

给大语言模型准备专门的运行环境，不是建议，是必须。很多人还在纠结怎么写提示词，其实环境才是决定 AI 能不能从陪聊变成劳动力的分水岭。

如果直接让模型在主系统里折腾，或者寄希望于简单的对话界面解决一切，很快就会撞上权限失控和幻觉这两个麻烦。大语言模型本质上是概率机器，让它写代码并执行，万一写个递归删除或者逻辑混淆把文件搞乱，宿主系统的代价太大。

目前主流的解决思路有三种。

一、 本地虚拟机或闲置电脑

找个旧笔记本或者开个虚拟机做物理隔离，做法直接，但维护成本太高。

这种方式得自己管内网穿透，配置各种库。更麻烦的是本地环境缺乏快照和回滚的灵活性。一旦模型把环境里的依赖包搞冲突了，重装系统很浪费时间。这种方案适合偶尔玩玩，不适合长期跑任务。

二、 专门的沙箱服务

市面上有很多专门给模型用的沙箱，启动快，通常几百毫秒就能拉起一个环境。

但这种方案容易沦为过渡产品。这类沙箱通常是高度阉割的，为了安全和速度限制了网络访问和磁盘挂载。当你需要模型连接私有数据库，或者调用复杂的闭源动态库时，沙箱就成了牢笼，无法承载核心业务逻辑。

三、 云端全功能服务器

为什么建议上云？因为云端环境具备数据的稳定性和可迁移性。模型在执行任务时产生的中间过程、临时文件和环境配置，在云上是可以沉淀的资产。

更高效的做法是预先创建一批部署好环境依赖的虚拟机，让它们处于热备状态。当模型需要执行代码时，直接分配一个实例。这种方案能规避模型的逻辑盲区，更重要的是，它能随时把一个成熟的工作流转变成软件服务。

当模型在一个稳定的云端环境下跑通了报表分析或者文件处理流程，把这个环境封装成接口，它立刻就从实验性的脚本变成了可以大规模复制的产品。

把模型关在笼子里是为了防患未然，把笼子放在云上，是为了让它随时能变成自动化工具。

现在的分水岭就在这里：有人把大语言模型当成会说话的搜索引擎，有人已经开始给它配置专属的云端办公室了。


让 AI 在你的主力电脑上跑脚本、改文件，这事儿听起来挺酷，实际操作起来很容易出问题。第一个绕不开的坎是权限和逻辑错误的死结。目前大模型处理任务还是概率性的，执行指令时难免有理解偏差。如果在本地给它高权限，它可能一个误操作就把系统文件删了；如果限制权限，它又会频繁报错，导致你得不停地人工确认，这种体验极其糟糕。要真想让 AI Agent 稳当运行，必须准备一个隔离环境。目前的解决方案无非三种：虚拟机、闲置物理机、云服务器。本地虚拟机太重了。为了跑个轻量级 Python 脚本，得分出好几个 GB 内存和几十 GB 硬盘，还得折腾网络透传和文件共享。最关键的是，虚拟机运行起来不仅风扇狂转，环境也极度脆弱。闲置电脑就更不用提了，维护成本高，数据还没法随时迁移，基本就是花钱买个心理安慰。真正能跑通的路径在云上。从基础设施看，云服务器的环境是预先配好的，依赖库、运行环境、网络策略都处于就绪状态。用户请求进来，环境几毫秒就能准备好。这种即刻响应的体验，本地折腾虚拟机确实比不了。更核心的原因在于数据的稳定性和工作流的扩展性。AI 执行任务产生的中间产物、长期记忆、配置文件，这些都是核心资产。放在云上，数据天然有多副本冗余和远程访问能力。你在公司给 AI 下指令，下班路上用手机就能看结果，这种衔接在本地很难实现。而且，一旦你在云上跑通了一套自动抓取数据或自动运维的流程，这套工作流可以很快变成一个标准化的服务分享出去。从个人工具到服务化产品的路径，在云上是顺畅的。现在市面上流行的一些 Agent 沙箱产品虽然启动快，但限制太多。一旦业务变复杂，需要连接特定数据库或者调用冷门 C 库，沙箱就会变成限制。给 AI 准备环境，最直接的办法就是开一台云上的 IaaS 资源。你可以完全控制环境，挂载需要的磁盘，配置偏好的镜像。虽然这需要一点点运维能力，比如加固安全、管理守护进程，但这种掌控感才是构建应用的基础。别试图在主力机上调教 AI，那是浪费时间。去云上给 AI 找个独立房间，把生成的逻辑、代码和数据彻底隔离，然后通过协议去调用。这种架构早期看着有点复杂，但它是通往自动化、可控化 Agent 的路。


这个回答是错误的呀，请看看原因：[Pasted text #6 +34 lines]


我用mode zhihu-hunter，同样获取不了帖子内容，请帮我看下，是不是知乎增强了反爬虫系统了


run the ai-scout command without --dry-run


/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace


上面这个安装问题如何解决


/plugin marketplace update claude-plugins-official


/plugin marketplace remove claude-plugins-official


/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace


/plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code


为什么输出韩文，请改成中文告诉我


我用mode zhihu-hunter生成的内容给你看看，为什么感觉ai味还是很重：把权限交给AI，现阶段的风险不是理论上的，而是真金白银的账单和系统崩溃。很多人把 OpenClaw 当成更好用的聊天机器人，这不对。它的本质是一个个人 AI 操作系统，是一个有手有脚、一直在线的代理运行环境。它能主动干活，比如半夜扫描邮件、监控价格、操作服务器。但这把刀现在还很钝，而且危险。第一个要说的是安全性。OpenClaw 给了 AI 执行 Shell 脚本、读写文件和访问浏览器的权限，这是它的价值，也是命门。2026年3月爆发的安全危机已经证明了这一点，4万个暴露在公网的实例成了黑客的提款机。如果没有内网穿透防护意识直接把这玩意挂在公网，就是在裸奔。把权外交给 AI，底线是必须在物理或逻辑隔离的环境中运行。不要指望大语言模型在那层脆弱的逻辑上搞什么防护。AI 是概率模型，会幻觉，会误解指令。我见过有人让它重构项目，结果模型陷入死循环，不断生成、反思、再生成。2小时后，用户收到的是 200 多美元的 API 账单。这种死循环在 Node.js 守护进程模式下太容易发生了。所以，把 OpenClaw 关进 Docker 容器里跑是必须的，哪怕环境配置很麻烦。另外，OpenClaw 的补丁协议非常暴力。它通过输出文件差异来节省 Token，但这套协议极其脆弱。一旦模型输错一个标点或者行号对不上，整个任务链条会瞬间崩断。这种不确定性决定了它目前只能处理一些容错率极高的边缘任务。对于大多数人，我不建议安装 OpenClaw。现在的社区分化很厉害。一部分人在修路，被 Node.js 版本、环境依赖和内网穿透折腾得精疲力竭，连门都没进去。另一部分人在飙车，展示各种自动化的场景。但实际上，如果你只是想在本地写代码，Claude Code 的原生集成比这种三层转发的架构快得多，也稳得多。如果你还没想好具体要用它解决什么高频、重复且必须远程处理的痛点


需要增加kill list，另一个问题是，为什么生成质量如此之差，能否系统性排查并解决


/superpowers:brainstorm 我打算做一个新功能在obsidian bot,取名为mode info。这个功能是把日常工作当中遇到的碎片信息保存在obsidian目录中，初步想法是按不同项目在不同的子目录保存，然后由于碎片或多或少，每周一个文件，新的信息就append文件末尾，每个信息包括至少三个部分：添加日期、原始内容、简要点评其内容。以后遇到项目问题，就可以从这里面，或者指定载入别的笔记内容一起来汇总整个项目的进展和问题。这里面也会有一些问题，在于怎么逐渐地update信息，因为也需要不断有一些交互获得了结果需要再放回目录当中，还就是不同项目目前倾向于互相独立，但也可能有机会同时问多个项目的意义。也看看你有什么建议和意见


能不能在输入mode info之后把上面7行的说明回复给我，这样我就知道怎么用了。请修改并重启服务


现在是一个用法确认的问题：如果我想基于某个项目里存在的信息询问一些问题，应该是怎么操作


有两个新的需求：1. 不需要解析url，因为它大多是一个引用，具体内容不需要展开；2. 我现在会用（From xxx）来标注来源，这也许不会是好的方式，怎么样更好地结构性记录，目标是为了以后询问问题时最好返回日期和来源，以便人工复核


请帮忙看下这个项目是做什么的，用中文写一个文档，详细阐明这个项目的目标、工作原理和使用方法，尤其是对其ai使用方面的能力做出详细和清晰的阐述


但是我好几天没有收到obsidian里的新日报了，请检查一下


~/vault/obsidian_vault/obsidian/obsidian 这个目录是同步到手机和电脑上的obsidian软件，但是我新创建的info子目录，我在手机和电脑上都看不到，请帮忙找找原因


我想确认一下，原来是使用anyrouter是吧，然后问题是环境变量变化导致不可用。现在修复之后还是不可用的原因是anyrouter也出问题了


可以了，不过我觉得很奇怪，为什么vault下面有两个目录，能找到原因吗？另外我也想看看两个目录下的区别是什么，以免有我新改的文件像info一样放错地方了，看看能不能补充修复


我是用systemctl控制obsidian bot的，这是是正确启动的吗，如果不是，帮我以正确的方式重启一下


我换了一个新的模型，在openclaw.json中配置好了，但是日志显示错误，请帮忙查看一下问题在哪里：07:23:05 error diagnostic {"subsystem":"diagnostic"} lane task error: lane=main durationMs=143 error="FailoverError: 403 Your request was blocked."
07:23:05 error diagnostic {"subsystem":"diagnostic"} lane task error: lane=session:agent:main:main durationMs=147 error="FailoverError: 403 Your request was blocked."


这样吧，请帮我测试一下gpt-5.4-mini，在更长上下文情况下的响应，看看它到底是不是靠谱的


执行./setup，如果遇到问题，请直接修复之后再安装


除了butler-obsidian服务，还有butler-health服务，请把这两个服务的起停写到CLAUDE.md里，免得你下次会忘掉。还有，你提醒我了，请把这两个服务都设置为开机自动启动


如果gpt-5.4-mini是可用状态，那为什么会失败呢？还是我只需要重试就好


我重试了，openclaw还是不能用gpt-5.4-mini，请问是否能知道原因


还是一样的问题呢：04:13:33 error diagnostic {"subsystem":"diagnostic"} lane task error: lane=main durationMs=130 error="FailoverError: 403 Your request was blocked."
04:13:33 error diagnostic {"subsystem":"diagnostic"} lane task error: lane=session:agent:main:main durationMs=135 error="FailoverError: 403 Your request was blocked."


如果是这样，那就把这个模型给换掉吧，我现在有另外一个新的供应商和key，请你先帮我确定一下它的gpt-5.4-mini是不是可以用于openclaw，如果可以，就写进openclaw的配置文件并重启，key是sk-21db70f88a68aa64fb64b9110b240e7073abd2e4765154597ebd615ebe3f39df ，厂商给了我一个示例，你可以从里面获取信息：[Pasted text #1 +23 lines]

"providers": {
      "custom": {
        "api": "openai-responses",
        "apiKey": "yourkey",
        "baseUrl": "https://betterclau.de/openai/sub.jlypx.de/v1",
        "models": [
          {
            "contextWindow": 128000,
            "cost": {
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0,
              "input": 0,
              "output": 0
            },
            "id": "gpt-5.2",
            "input": [
              "text"
            ],
            "maxTokens": 8192,
            "name": "gpt-5.2",
            "reasoning": false
          }
        ]
      }


现在openclaw反应很慢，看看是不是gpt模型无法响应,fallback到别的模型了


现在openclaw反应很慢，看看是不是gpt模型无法响应,fallback到别的模型了。以及查一下现在恢复没有


返回的这个错误是什么意思：Error Code internal_server_error: http2: server sent GOAWAY and closed the connection; LastStreamID=887, ErrCode=PROTOCOL_ERROR, debug=""
李力  [晚上 8:36]
又出现这个错误了，请问怎么解决，原因是什么


我主要是觉得gpt-5.4-mini还是挺快的，所以想用它，那先保持吧，不行就多试几次


现在好像openclaw又没有响应了，请帮忙排查一下问题


我想重新审视一下对于文本去ai化的努力，我看到另外一个去除ai化的提示词，你可以帮我看看它跟我们现在已经做的有哪些异同，是否有参考的必要，请先不要修改任何文件：[Pasted text #1 +69 lines]


gstack安装成功了吗，应该怎么使用


检查一下今天的日报生成了吗？放在哪个路径了


这两天的还是没有发出来？请检查


好的，你再看下新生成的文本，我还是觉得“不是...是...”这种句式太突兀了。[Pasted text #1 +20 lines]

还需要。

但是模式彻底变了。以前程序员靠记语法糖、堆叠代码经验或者熟悉某个框架的隐秘坑位就能建立技术壁垒，现在这些东西在 AI 面前基本归零。大语言模型写出来的代码片段通常比普通熟练工更规整，速度快了几个数量级。

现在的核心挑战不是“怎么写代码”，而是“代码写成什么样才是对的”。

好的架构设计、精准的命名、清晰的代码逻辑，这些东西在 AI 时代反而更值钱。以前这些是锦上添花，现在是保命逻辑。如果你给 Claude Code 的上下文是一团糟，命名不知所云，逻辑耦合严重，AI 很快就会被你带进沟里，开始胡说八道。好的工程实践本质上是在给 AI 提供高质量的“外部大脑”导航。一个项目的 CLAUDE.md 写得清不清晰，直接决定了模型生成的代码是生产力还是技术债。

不要再沉迷于语法细节了。

现在的重点应该是建立从需求到代码的直观映射。与其花半天纠结一个闭包的写法，不如花半小时把开发计划写清楚。这涉及到上下文工程的管理。比如把复杂任务拆解成研究、计划、执行、验证四个阶段，每个阶段只处理特定的逻辑块。这种分而治之的思路，其实是经典软件工程在 AI 时代的复兴。

工程师的角色正在从“打字员”变成“系统审计员”。

你必须对代码有真实的感受。AI 可能会幻觉出一个文件内容，或者写出一个有安全漏洞的 Bash 命令。如果你没有识别坏代码的能力，直接全盘接受，那项目崩掉只是时间问题。

所谓的技术门槛，已经从“熟练度”变成了“判断力”。

确保你的项目有清晰的规范，利用好文件系统作为 AI 的持久化记忆，建立自动化的验证闭环。只有当你能一眼看出 AI 给出的方案是否符合系统整体架构时，你才真正掌握了这套新工具。

现在的代码实现，本质上是把模糊的人类需求转化成精确的工程指令的过程。在这个过程中，对逻辑本质的理解比对语法手册的背诵重要得多。


我用mode zhihu来生成文本，但觉得仍然有一些问题，比如最要拿的“不是...是...”句式仍然存在，请看看：[Pasted text #2 +20 lines]


那应该怎么修改我的工程，让其避免再出现这种问题呢？是否需要额外增加sub agent来再做一次审阅调校，还是在原来的prompts里就可以提升


对大部分人来说，关于 OpenClaw 的怀疑确实是事实。代码一直都很强大，但绝大部分人没法直接享受到它的红利。AI 和 OpenClaw 的出现让门槛低了一点，但目前看它还是只能流向那一小波有行动力的人。现在能把 OpenClaw 玩明白的，基本是天生爱钻研、想让机器替自己干活的人。中间混杂着不少卖配置教程牟利的，这部分就不细说了。想用好 OpenClaw 确实不容易。现在的 OpenClaw 更像是个处于实验阶段的个人 AI 系统原型，把大模型、通讯工具和操作系统接口凑在了一起。这套架构能让 AI 从“你问我答”的聊天框变成一个全天候盯着任务的运行程序，但代价是上手门槛很高。很多人第一周就放弃了。要搞定 Docker 环境，折腾内网穿透，申请各种平台的 Bot 权限，还得理解 Token 消耗和向量记忆。这种配置过程劝退了一半人。大家还在发愁能不能跑起来的时候，大模型那边版本一更新，本地环境可能就崩了。这种不稳定性对普通用户很不友好。而且，OpenClaw 的真实价值被很多演示视频带偏了。很多人觉得 AI 能自动写完大项目很厉害，但这其实是底层模型的能力。OpenClaw 真正的价值在于主动性和持续运行。比如它能全天监控邮箱，把急事发到社交软件上，或者在你睡觉时去巡检服务器日志。这种持续运行的状态才是它和 ChatGPT 这种对话工具的区别。但这也带来了安全和信任问题。如果直接把控制权交给一个概率驱动的 AI，就要做好它因为幻觉执行错误操作的准备。目前 OpenClaw 缺乏严密的审计机制，权限管理也简单。如果你不懂技术，根本不知道 AI 刚才在后台对文件系统做了什么。所以 OpenClaw 现在的处境很像早期的 Linux。极客觉得好玩，普通人觉得是一堆乱码。它现在缺的不是功能，而是一个开箱即用且带安全边界的方案。如果你对技术没兴趣，只是想找个好用的助手，等手机厂商或互联网大厂的集成方案更合适。如果你有一定动手能力，想看 AI 到底是怎么跟现实世界交互的，那 OpenClaw 是目前了解 AI Agent 的一个窗口。它让你能体验到 AI 操作系统的运行逻辑。这种折腾本身就是目前玩 OpenClaw 的主要内容。


在health bot里，我应该增加了对garmin的lifestyle logging的获取，请确认这一情况。如果是这样，每次我同步数据和分析数据时，最好也能获取这个信息，因为里面关于酒精、咖啡、饮食的信息也许对健康也很重要


在这个工程中，详细介绍了应该怎么做好harness。我想基于这个工程，以及另外一个实际的工程 /root/projects/meeting里的CLAUDE.md。看看怎么去建设一个harness模板，以后我的所有claude code项目都从这个模板开始。由于这里也涉及到不少需要我来指定的信息，请ultrathink 并调用superpower skill的规划工具，找我确认一些关键问题后再制作规划，然后把模板生成（我认为可能会是在一个目录中，包含了所有的初始的文件）


/superpowers:brainstorming [Pasted text #2 +54 lines]


任务都完成了吗？我怎么测试呢


启动服务时报错：Gateway connection error: Multiple exceptions: [Errno 111] Connect call failed ('::1', 3001, 0, 0), [Errno 111] Connect call failed ('127.0.0.1', 3001)


# python scripts/mock_test.py normal "ls -la"
Response: 500
Body: {"code": "unknown", "message": "4 validation errors for ServerRequest\nctx\n  Field required [type=missing, input_value={'name': 'im/message', 'd...', 'content': 'ls -la'}}, input_type=dict]\n    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.12/v/missing\nevent\n  Field required [type=missing, input_value={'name': 'im/message', 'd...', 'content': 'ls -la'}}, input_type=dict]\n    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.12/v/missing\nsteps\n  Field required [type=missing, input_value={'name': 'im/message', 'd...', 'content': 'ls -la'}}, input_type=dict]\n    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.12/v/missing\nuse_api\n  Field required [type=missing, input_value={'name': 'im/message', 'd...', 'content': 'ls -la'}}, input_type=dict]\n    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.12/v/missing", "name": "ValidationError"}


python scripts/mock_test.py normal "ls -la"


这些执行不是在大模型的上下文里面吗？我想的是需要自然语言交互的


我需要获得的是经过llm的总结，原始内容可以保存在日志中，并且有专门的接口获得。但在通常情况下，我希望输入和输出都是自然语言


# python scripts/mock_test.py normal "当前目录有多少个文件"
发送: normal 当前目录有多少个文件
  命令: normal 当前目录有多少个文件
  回复: 执行了: normal 当前目录有多少个文件


# python scripts/mock_test.py 当前目录有多少个文件
发送: 当前目录有多少个文件
  命令: 当前目录有多少个文件
  回复: 执行了: 当前目录有多少个文件
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# normal 当前目录有多少个文件
-bash: normal: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# 当前目录有多少个文件
-bash: 当前目录有多少个文件: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]#


(venv) (venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# python scripts/mock_test.py 当前目录有多少个文件
发送: 当前目录有多少个文件
  命令: 当前目录有多少个文件
  回复: 执行了: 当前目录有多少个文件
rmal 当前目录有多少个文件
-bash: normal: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# 当前目录有多少个文件
-bash: 当前目录有多少个文件: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# 当前目录有多少个文件
-bash: 当前目录有多少个文件: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# 当前目录有多少个文件
-bash: 当前目录有多少个文件: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]# 当前目录有多少个文件
-bash: 当前目录有多少个文件: command not found
(venv) [root@VM-8-2-opencloudos qq-shell]#


# python scripts/mock_test.py 当前目录有多少个文件
发送: 当前目录有多少个文件
  命令: find . -maxdepth 1 -type f | wc -l
  回复: 当前目录下共有 8 个文件。此外，输出中出现了多次因误将中文当作命令输入而导致的“command not found”错误，但最终的统计命令已成功执
  。


这里我想做成多通道配置，即除了qq以外还支持telegram。因为我的qq没有一个专门用来做消息通知的账户，看看telegram是否有比较方便的机器人
  的方式来实现这个功能


记住，不要用8000端口，换一个，这个可能跟别的进程冲突了


当前这个任务是否完成，有没有写好交接文档和更新关键文档


你是否可以查询日志，最近一条消息的处理是有问题的，请核实


输出“命令执行无效...”，请查看日志并找到解决方案


对于llm的异常，最好返回错误，不要直接往下走了。可以让我及时感知到就好


现在需要明确一个新的需求，我希望能有办法获得原始的输入和输出，并且如果我是通过!开头的信息就完全以命令的方式发出，比如"!ls"则直接发送ls给终端，然后返回也是原始文本，然后我也希望有/new这样的特殊命令，用来开一个新的会话（每个会话都是llm上下文和shell session严格绑定的），当然如果是/clear命令，则只清理llm上下文，不打开另外一个shell session


实现完之后，把使用说明也简单写个文档，并且可以在/help时展示一个简要介绍


对于shell session的管理，也需要一些完整的功能，除了/new以外，最好还有"/list", "/rename", "/del", "/enter"等功能，这样就可以管理多个会话了