feat(wiki): ingest remaining subdirectories batch (51 files)

- Others: ChinaTextbook, Obsidian笔记系列, YouTube Channel ID, TikTok PM Django
- Skills: GOG CLI, Last30Days, baoyu-skills
- Vibe Coding: Cursor 2.0, Trae远程开发, Vibe-Kanban+OpenCode, vibe coding经验
- 微信公众号: 养虾日记1-5, AI时代赚钱
- 跨境电商: TikTok数据抓取, 选品策略, Superset Dashboard
- AI目录补充: 20个文件

Source pages: 51
Entities: TapXWorld, VibeKanban, OpenCode, Trae, SourceGrounding等
Concepts: 自举Meta生成, 5大设计原则, MD5去重, 混合搜索等

wiki/sources/养虾日记4-Context调试.md

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+title: "养虾日记4 Context调试"
+type: source
+tags: []
+date: 2026-04-10
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+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记4： 一次「Context Limit Exceeded」错误排查：我以为是小问题，结果踩了大坑.md]]
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+## Summary
+- 核心主题：OpenClaw Context Limit Exceeded错误排查实战
+- 问题域：AI Agent上下文溢出、模型配置问题、Gateway日志分析
+- 方法/机制：通过日志定位问题根源→发现Telegram channel绑定了小context模型→全局配置和agent配置是两回事
+- 结论/价值：不要默认认为错误信息就是表面意思，系统越复杂问题隐藏路径越深
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+## Key Claims
+- 错误表象是context满了，实际是Telegram channel绑定了deepseek-reasoner(16K context)
+- OpenClaw两层配置：全局compaction配置和agent模型配置是两码事
+- Gateway日志能清晰揭示问题根源，应养成看日志的习惯
+- 模型切换可能由API不可用、Token溢出预判、配置覆盖、负载均衡等多种原因触发
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+## Key Concepts
+- [[Gateway日志]]：问题诊断的第一手资料
+- [[模型Fallback]]：主模型不可用时自动切换备选模型
+- [[配置分层]]：Global/Agent/Channel/环境变量多层级配置
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+## Key Entities
+- [[deepseek-reasoner]]：16K context window的小模型
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+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← debugged_by ← [[Gateway日志]]
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+## Contradictions
+- 无冲突