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284917824f
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@@ -15,7 +15,7 @@ NotebookLM 是谷歌推出的 一款 AI 笔记助手 。与普通 AI 不一样
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它最出圈的功能是 播客生成 ，能一键把你上传的复杂资料转换成一段逼真的双人英语对话播客。不仅让学习变得更有趣，还支持通过听来消化信息。
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![[IMG-20260410090831385.webp|Unlock Smarter Studying with Google’s LM Notebook]]
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Unlock Smarter Studying with Google’s LM Notebook
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@@ -27,7 +27,7 @@ Open Notebook 是 GitHub 上 Star 数量最高的 开源平替项目。
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在 GitHub 上已经获得了 **14.6k** 颗 Star。
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![[IMG-20260410090831432.png|图片]]
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它是一个全功能的本地化解决方案， 不依赖云端的情况下进行知识管理和研究， 支持通过 Docker 等方式轻松部署。
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@@ -35,7 +35,7 @@ Open Notebook 是 GitHub 上 Star 数量最高的 开源平替项目。
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同时也完美支持通过 Ollama 或 LM Studio 运行的本地模型。你可以根据成本、隐私需求或性能偏好自由切换底层 AI 能力。
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![[IMG-20260410090831466.webp|图片]]
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这个开源项目支持 多模态内容输入 ，包括 PDF、网页、音频和 YouTube 视频等。
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@@ -43,7 +43,7 @@ Open Notebook 是 GitHub 上 Star 数量最高的 开源平替项目。
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关于他和 Google 的那个工具的差异，可以看下面这个表格：
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```perl
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开源地址：https://github.com/lfnovo/open-notebook
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@@ -57,7 +57,7 @@ Open Notebook 是 GitHub 上 Star 数量最高的 开源平替项目。
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它是一个比较综合的开源 AI 搜索与研究智能体 ，定位为 NotebookLM、Perplexity 和 Glean 的开源替代品。
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![[IMG-20260410090831526.png|图片]]
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它不仅能处理上传的文件，还能连接广泛的外部数据源，通过 整合你的个人知识库和外部信息流，进行深度定制化的研究。
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@@ -71,7 +71,7 @@ SurfSense 的功能非常丰富，支持与保存的内容进行自然语言对
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支持 Docker 容器化部署和基于角色的访问控制（RBAC），使其不仅适合个人研究者，也适合需要 团队协作和知识共享 的企业环境。
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![[IMG-20260410090831551.webp|图片]] ![[IMG-20260410090831573.webp|图片]] ![[IMG-20260410090831595.webp|图片]] ![[IMG-20260410090831618.png|图片]]
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```javascript
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开源地址：https://github.com/MODSetter/SurfSense
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@@ -85,7 +85,7 @@ Podcastfy 专注于播客生成，对标的是 NotebookLM 的播客生成功能
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他可以把多模态内容，比如文本、图像、网站、PDF 等 转化为高质量、多语言的音频对话。
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![[IMG-20260410090831646.png|图片]]
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这个工具提供了 高度的定制化能力 ，可以让你生成短视频风格（Shorts）或长篇深度（Longform）的播客内容。
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@@ -101,7 +101,7 @@ Podcastfy 不仅作为一个 Python 包供开发者调用，还提供了命令
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**notebookllama**
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NotebookLlama 是由 LlamaIndex 官方推出的一个完全开源的项目，现在 1.7k 的 Star。
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@@ -127,7 +127,7 @@ PageLM 是一个 把学习材料转化为互动式资源的教育平台，通过
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它还能将枯燥的学习资料转化为播客，不仅支持读，更支持听和测。
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![[IMG-20260410090831693.png|图片]]
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PageLM 在技术架构上支持多种主流 AI 模型，包括 Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic Claude 以及本地的 Ollama 模型。
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@@ -145,7 +145,7 @@ InsightsLM 这个 NotebookLM 替代方案，强调低代码/无代码。
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它采用 Supabase 作为后端数据库和存储， 结合 N8N 工作流自动化工具， 前端则基于 React 构建，为你提供了一个可完全掌控数据的私有化研究工具。
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![[IMG-20260410090831715.png|图片]]
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核心功能包括与上传的文档进行聊天、生成带有可验证引用的回答，以及生成播客。
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@@ -161,5 +161,5 @@ InsightsLM 的独特之处在于 它利用了 N8N 进行后端逻辑处理，同
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这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub ，后台对话聊天就行了：
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![[IMG-20260410090831737.webp|图片]]
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@@ -1,34 +0,0 @@
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title: AI新玩法：如何利用Nano Banana Pro制作黄桃罐头从采摘到生产销售全产业链视觉系统插画及延展【附带完整关键词】
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/BZMkpw4LTRv6rt65Fl628Q
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author: shenwei
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published:
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created: 2025-12-30
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description: Gemini 3.0 pro | Nano Banana Pro Prompt\x0a\x0a完整关键词：【里面的可根据自己需求更改～】\x0a\x0a这是一张【4✖️6】的方格图，生动的描述了【黄桃罐头/红葡萄酒 /精品咖啡全产业链视觉系统/有机茶品牌工艺全产业链视觉系统/手工巧克力过程可视化全产业链视觉系统/传统文化非遗酱油酿造可视化全产业链视觉系统】【从采摘制作到生产销售等完整过程】，文本解释采用准确清晰的中文和英文双语标注，图片高清，高质量，4K,风格采用粗线条彩色版绘风格。【比例：3:4 】\x0a\x0a\x0a\x0a生成的图片中文还是会有出错～\x0a小技巧：大家可以把元宝添加到聊天之后，把图片发给元宝让元宝分析提取这张的中英文，【一般Banana出的英文都比较正确～】这个时候就会轻松得到这张图制作过程文案～如果直接用可以PS修改重新添加文字即可。如果是自己手绘则可以增加灵感 ～\x0a\x0a参考\x26lt;a class=\x26quot;wx_img_refer_link\x26quot; data-seq=\x26quot;8\x26quot; data-refer=\x26quot;图8\x26quot;\x26gt;图8\x26lt;/a\x26gt; 即梦生成～其余Nano Banana Pro\x0a\x0a同样关键词即梦AI4.5和Nano Banana Pro 对比：Nano Banana Pro会比即梦出来的内容过程更详细且可以根据你的方格数出制定数量图。但是画面即梦有时候会更好看吸睛～中文文字也更精准～\x0a\x0a其他变现方向更多思路延展：\x0a女性时尚设计5大需求：成分可视化护肤礼盒/可持续时装改造手册/美妆色彩情绪日历/智能发饰灯光系统/虚拟试衣魔镜套装\x0a\x0a美食制作：拉丝瀑布披萨包装/爆浆甜品解剖图鉴/分子料理实验套装/非遗小吃AR复活计划/解压捏捏甜品系列..其他欢迎分享你的思路～\x0a\x0a\x26lt;a class=\x26quot;wx_topic_link\x26quot; data-topic=\x26quot;1\x26quot; style=\x26quot;color: rgb(87, 107, 149) !important;\x26quot;\x26gt;#NanoBananaPro\x26lt;/a\x26gt; \x26lt;a href=\x26quot;https://mp.weixin.qq.com/mp/readtemplate?t=pages/link_mid_jump\x26amp;amp;biz=Mzg2NjI1MjU1OA==\x26quot; target=\x26quot;_blank\x26quot; class=\x26quot;js_mention_entry wx_at_link\x26quot; data-biz=\x26quot;Mzg2NjI1MjU1OA==\x26quot; data-username=\x26quot;gh_eac607384c08\x26quot;\x26gt;@插画之美君之宇宙\x26lt;/a\x26gt;
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tags: []
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Gemini 3.0 pro | Nano Banana Pro Prompt
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完整关键词：【里面的可根据自己需求更改～】
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这是一张【4✖️6】的方格图，生动的描述了【黄桃罐头/红葡萄酒 /精品咖啡全产业链视觉系统/有机茶品牌工艺全产业链视觉系统/手工巧克力过程可视化全产业链视觉系统/传统文化非遗酱油酿造可视化全产业链视觉系统】【从采摘制作到生产销售等完整过程】，文本解释采用准确清晰的中文和英文双语标注，图片高清，高质量，4K,风格采用粗线条彩色版绘风格。【比例：3:4 】
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生成的图片中文还是会有出错～
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小技巧：大家可以把元宝添加到聊天之后，把图片发给元宝让元宝分析提取这张的中英文，【一般Banana出的英文都比较正确～】这个时候就会轻松得到这张图制作过程文案～如果直接用可以PS修改重新添加文字即可。如果是自己手绘则可以增加灵感 ～
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参考 图8 即梦生成～其余Nano Banana Pro
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同样关键词即梦AI4.5和Nano Banana Pro 对比：Nano Banana Pro会比即梦出来的内容过程更详细且可以根据你的方格数出制定数量图。但是画面即梦有时候会更好看吸睛～中文文字也更精准～
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其他变现方向更多思路延展：
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女性时尚设计5大需求：成分可视化护肤礼盒/可持续时装改造手册/美妆色彩情绪日历/智能发饰灯光系统/虚拟试衣魔镜套装
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美食制作：拉丝瀑布披萨包装/爆浆甜品解剖图鉴/分子料理实验套装/非遗小吃AR复活计划/解压捏捏甜品系列..其他欢迎分享你的思路～
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@@ -1,165 +0,0 @@
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title: Google 神级生产力工具，所有 GitHub 开源平替都找到了。
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/6EoEMi8opDWOParUHRiHOg
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author: shenwei
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published:
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created: 2026-01-01
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tags: []
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原创 逛逛 *2025年12月19日 15:24*
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NotebookLM 是谷歌推出的 一款 AI 笔记助手 。与普通 AI 不一样，它严格限制在你上传的文档范围里进行回答，并能提供精准的原文引用。
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它最出圈的功能是 播客生成 ，能一键把你上传的复杂资料转换成一段逼真的双人英语对话播客。不仅让学习变得更有趣，还支持通过听来消化信息。
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![[IMG-20260410090831385.webp|Unlock Smarter Studying with Google’s LM Notebook]]
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Unlock Smarter Studying with Google’s LM Notebook
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**最受欢迎的 Notebook LM 开源平替**
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Open Notebook 是 GitHub 上 Star 数量最高的 开源平替项目。
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在 GitHub 上已经获得了 **14.6k** 颗 Star。
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![[IMG-20260410090831432.png|图片]]
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它是一个全功能的本地化解决方案， 不依赖云端的情况下进行知识管理和研究， 支持通过 Docker 等方式轻松部署。
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该项目在模型选择上非常开放，目前 支持超过 16 种 AI 提供商 ，包括 OpenAI、Anthropic、Gemini 等主流云端模型。
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同时也完美支持通过 Ollama 或 LM Studio 运行的本地模型。你可以根据成本、隐私需求或性能偏好自由切换底层 AI 能力。
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这个开源项目支持 多模态内容输入 ，包括 PDF、网页、音频和 YouTube 视频等。
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它不仅具备类似 NotebookLM 的文档问答和引用功能，还提供了 高级的播客生成工 具，支持创建多达 4 位演讲者的多角色对话，还能对脚本进行精细控制。
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关于他和 Google 的那个工具的差异，可以看下面这个表格：
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![[IMG-20260410090831497.png|图片]]
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```perl
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开源地址：https://github.com/lfnovo/open-notebook
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```
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**SurfSense：AI 搜索与研究智能体**
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目前，SurfSense 在 GitHub 上拥有 **11.4k** 颗 Star。
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它是一个比较综合的开源 AI 搜索与研究智能体 ，定位为 NotebookLM、Perplexity 和 Glean 的开源替代品。
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![[IMG-20260410090831526.png|图片]]
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它不仅能处理上传的文件，还能连接广泛的外部数据源，通过 整合你的个人知识库和外部信息流，进行深度定制化的研究。
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它能够集成多种平台和工具，包括 Notion、YouTube、GitHub 啥的。
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而且采用 语义搜索 + 全文搜索 混合搜索技术，并结合 重排序算法 ，确保在海量数据中能快速精准地找到并引用答案。
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SurfSense 的功能非常丰富，支持与保存的内容进行自然语言对话、生成带有引用的答案，以及利用本地 LLM 保护隐私。
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它还内置了 快速播客生成智能体 ，能够在短时间内将聊天内容转化为引人入胜的音频内容，并支持多种文本转语音服务。
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支持 Docker 容器化部署和基于角色的访问控制（RBAC），使其不仅适合个人研究者，也适合需要 团队协作和知识共享 的企业环境。
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![[IMG-20260410090831551.webp|图片]] ![[IMG-20260410090831573.webp|图片]] ![[IMG-20260410090831595.webp|图片]] ![[IMG-20260410090831618.png|图片]]
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```javascript
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开源地址：https://github.com/MODSetter/SurfSense
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```
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**Podcastfy：专注播客生成**
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Podcastfy 专注于播客生成，对标的是 NotebookLM 的播客生成功能。
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他可以把多模态内容，比如文本、图像、网站、PDF 等 转化为高质量、多语言的音频对话。
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![[IMG-20260410090831646.png|图片]]
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这个工具提供了 高度的定制化能力 ，可以让你生成短视频风格（Shorts）或长篇深度（Longform）的播客内容。
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它整合了超过 100 种 LLM 用于脚本生成，并支持 OpenAI、Google、ElevenLabs 以及 Microsoft Edge TTS 等 多种语音合成引擎 ，确保生成的语音自然且富有表现力。
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Podcastfy 不仅作为一个 Python 包供开发者调用，还提供了命令行工具和 Web 界面，方便不同技术背景的用户使用。
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```javascript
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开源地址：https://github.com/souzatharsis/podcastfy
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```
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**notebookllama**
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![[IMG-20260410090831666.png|图片]]
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NotebookLlama 是由 LlamaIndex 官方推出的一个完全开源的项目，现在 1.7k 的 Star。
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通过 LlamaCloud 生态系统来处理复杂的文档解析，并利用开源模型的能力来实现从文档到播客的转换流程。
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看这个开源项目，你会学会 如何利用 AI 大模型技术链条构建一个文档转播客的应用。
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涵盖了从文本提取、脚本生成、戏剧化改编到最终文本转语音（TTS）的全过程。
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用户可以使用 OpenAI 或 ElevenLabs 的 API，也可以选择完全本地化的模型来运行这一流程。
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```javascript
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开源地址：https://github.com/run-llama/notebookllama
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```
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**学习工具：** PageLM
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PageLM 是一个 把学习材料转化为互动式资源的教育平台，通过 AI 技术提升学习效率。
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这个开源项目提供了一系列针对学习场景优化的功能，包括自动生成 康奈尔笔记（SmartNotes） 、基于文档的 互动测验、间隔重复闪卡（Flashcards） 以及 模拟考试系统（ExamLab）。
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它还能将枯燥的学习资料转化为播客，不仅支持读，更支持听和测。
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![[IMG-20260410090831693.png|图片]]
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PageLM 在技术架构上支持多种主流 AI 模型，包括 Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic Claude 以及本地的 Ollama 模型。
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这意味着用户可以根据自己的预算和硬件条件，灵活配置用于生成学习内容的后端模型。
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```javascript
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开源地址：https://github.com/CaviraOSS/PageLM
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```
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**InsightsLM**
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InsightsLM 这个 NotebookLM 替代方案，强调低代码/无代码。
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它采用 Supabase 作为后端数据库和存储， 结合 N8N 工作流自动化工具， 前端则基于 React 构建，为你提供了一个可完全掌控数据的私有化研究工具。
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![[IMG-20260410090831715.png|图片]]
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核心功能包括与上传的文档进行聊天、生成带有可验证引用的回答，以及生成播客。
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InsightsLM 的独特之处在于 它利用了 N8N 进行后端逻辑处理，同时也支持本地化部署方案 ，允许接入 Ollama 和 Qwen3 等本地模型，实现完全离线的 AI 交互。
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```javascript
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开源地址：https://github.com/theaiautomators/insights-lm-public
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```
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**点击下方卡片，关注逛逛 GitHub**
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这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub ，后台对话聊天就行了：
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![[IMG-20260410090831737.webp|图片]]
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@@ -1,396 +0,0 @@
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title: ====== SYSTEM / ROLE ======
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/Ps17lorncEF8SRimUlprNw
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author: shenwei
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published:
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created: 2026-01-05
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description: 前言你在使用AI生图时，是否有“抽盲盒”的无力感：想要一个左侧侧边栏，AI 却给了个顶部导航；想要微调一下背景
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tags: []
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原创 鳕小堡 *2025年12月27日 23:12*
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前言
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你在使用AI生图时，是否有“抽盲盒”的无力感：
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- 想要一个左侧侧边栏，AI 却给了个顶部导航；
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- 想要微调一下背景颜色，或者加个文字，结果整个画面“推倒重来”。
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- …
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为什么提示词有时会失效？是因为 自然语言 存在不稳定性， 难以精准控制 复杂的空间布局 和并保持 内容一致 。
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UI设计图
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*制作架构图
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*风格转换*
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今天小堡要分享一个进阶玩法：使用 JSON 来“写”图片 ，将生图这件事变得 可控制、可迭代、可复用 ，是真正的 工业级方法 ！
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老规矩所有 元提示词 、 Agent提示词 均已打包，关注后回复【 json 】即可获得！
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目录
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1. 三分钟搞懂核心工作流
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2. Step1:制作Agent
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3. Step2:检查和优化
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4. Step3:生成图片
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5. 为什么用JSON?
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6. 风格迁移
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7. 复刻APP
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8. 跳过Agent直接生成
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9. 总结
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文章内容较长，建议点好👍🏻 赞、转发和在看 ❤️ ！慢慢操作！
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三分钟搞懂核心工作流
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使用 JSON 进行 AI 生图的步骤非常简单，小堡的方法可以概括为以下三步：
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1. **制作 Agent****编写元提示词，使用 **文本模型** 制作 Agent**
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2. **检查和优化****将 Agent + 需求 输入到 **文本模型** ，生成 JSON 并检查和优化**
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3. **生成图片****使用 **图片模型** ，输入J SON 生成图片**
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小tips：
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你也可以跳过第一步 制作 Agent，直接到第二步。
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在第二步时，直接让AI 输出JSON，或者你自己设计一个JSON语言让AI按照你的格式输出。
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Step1： 制作 Agent
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使用元提示词，得到一个 Agent 提示词。
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以产品设计图为例，我制作的元提示词如下，你可以直接copy使用：
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```
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请为我设计一个 AI Agent 的提示词，请遵循提示词工程规范，包含：角色、任务、few-shot 等工程技巧 。
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||||
AI Agent 将用于生成 JSON 格式 UI设计语言，基本要求如下：
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||||
- 完全使用JSON格式编写
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||||
……在开始制作 JSON 之前，我希望AI主动询问我一些信息（给我做选择题而不是开放式问答），以确保最终制作的UI图符合用户的要求。
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```
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||||
元提示词书写有几个关键之处：
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1. **提示词工程**
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||||
说明你的目的是为了制作Agent，并且使用提示词工程，这样得到的Agent提示词会更鲁棒。
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2. **提出基本要求**
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||||
提出要支持多平台、组件化、真实数据等要求，这样生成的JSON更精准。
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||||
3. **使用反思**
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||||
着重说明不要限制在你提的要求之内，这样AI会 **主动反思** 并制作出更完整设计图提示词。
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||||
4. **主动提问**
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||||
让AI在动手前根据你的需求针对性提问，降低后期返工的概率。这利用到了 **AI规划** 的能力。
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你会得到一个 Agent 提示词：
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```
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# ====== SYSTEM / ROLE ======
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||||
你是一名 **专业 UI 图描述工程师 & JSON UI 生成器（Role: UI JSON Generator Agent）**。
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擅长根据用户输入需求生成 **完整 UI 设计图 JSON**，该 JSON 将用于 **渲染真实 UI 画面**。
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||||
# ====== OBJECTIVE / 目标 ======
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||||
你的任务是：
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1️⃣ 在开始制作 UI JSON 前，通过**选择题**主动向用户确认设计偏好和需求
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……
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# ====== UI JSON 必须遵循的规范 ======
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- 输出 strictly 使用 JSON 格式（使用代码块包裹）
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……
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# ====== INTERACTION RULES / 交互方式 ======
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||||
……
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# ====== FEW-SHOT / 示例学习 ======
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……
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# ====== ERROR RULES / 错误处理 ======
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……
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||||
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# ====== OUTPUT FORMAT ======
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……
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||||
# ====== FINAL STEP ======
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……
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```
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Step2：检查和优化
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将制作的 **Agent + 你的需求** 输入给 **文本大模型** 如DeepSeek、千问、ChatGPT或Gemini 3 Pro 都行。
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不出意外这个 Agent 是会主动规划的，先问你问题，确定好细节后才会开始生成 JSON：
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回复好这些问题，再一次确定好你的需求后，AI才会开始生成：
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得到 JSON **先别着急生成图片** 。先检查一下生成的JSON是否合理。比如我就发现一些问题需要先调教一下，将修改总结一下一股脑都输入给AI让他修改。
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||||
问题1：mock数据都是英文的
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||||
```
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||||
1. ui里的mock数据均使用中文
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||||
```
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||||
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||||
问题2：app不完整，尺寸不对
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||||
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||||
```
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||||
2. 确保每一屏都是完整的app界面
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||||
```
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||||
问题3：直接成了一个大json
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||||
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||||
```
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||||
3. 每个页面单独给出json
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||||
```
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||||
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||||
汇总一起输入给 Agent 进行修改（不用修改元提示词）
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||||
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```
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||||
1. ui里的mock数据均使用中文
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||||
2. 确保每一屏都是完整的app界面
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||||
3. 每个页面单独给出json
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```
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||||
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||||
这样优化大概 2-3 次最佳，这样的 JSON 就比较鲁棒了，就可以去生成图片啦！
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||||
对于图片中的文字，你可以 **手动修改** ，这样更精确，这也是 JSON 的优势。
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Step3：生成图片
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将第二步得到的 JSON 输入到 **图像大模型** 进行生图，可选模型：NanoBananaPro（推荐）、豆包 SeedDream 4.0（免费）、即梦等。
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为什么推荐 NanoBananaPro？因为：
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- 中文渲染效果好，不会乱码
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- 审美好，生成的图片也很专业
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- 信息图绘制能力最强
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现在图像最强模型就是NanoBananaPro，没的说。
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提示词：
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```
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||||
请按要求制作UI设计图：
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<上一步生成的JSON>
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```
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下面左图为 NanoBananaPro 生成，右图为豆包生成
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为什么用 JSON？
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如果用自然语言来写：
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❌ 有以下缺点：
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- **结构不明确**
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比如上下顺序是banner、学习进度、课程列表、底部栏，底部栏顺序是首页、课程、我的。尤其是课程列表如果细节还需要描述时，会非常复杂， 结构非常不可控 。
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- **效果不稳定**
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||||
有可能出现的不是设计图，而是一些产品渲染图。而且app的内容也不可控制。 堆的提示词越多，效果越不稳定
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- **无法复用**
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||||
如果要修改内容，不知道改哪里，甚至需要重写提示词，而重写提示词后，其他内容又不稳定，可能会被改乱。
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✅ JSON 有一些天然优势：
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- **结构化**
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这是最大的优势，尤其是在生成 **重结构** 的图片时，如产品UI、组织架构关系、系统架构这种。
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- **内容稳定**
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什么地方显示什么内容是非常确定的，效果非常稳定。
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- **可编码**
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与自然语言有极大不同，JSON 可以视为 **代码** ，可以被迭代，也可以版本化，像写代码那样来制作图片。 **复用性非常高**
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那么什么时候时候用JSON，什么时候不适合呢？
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✅ 以下几种情况最适合使用JSON：
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- 图的结构、层级较为复杂
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- 复用内容以转换风格
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- 需要多次迭代，比如团队内的一些标准，如代码架构，团队架构之类的
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||||
如果你只是为了 试一下效果、抽卡 这种一次性生图需求，那直接用自然语言是最方便的。
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JSON的本质是用 **代码生图** ，它的价值在于复用，迭代和精准内容。
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风格迁移
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在保证 **内容不变** 的情况下，我们可以轻松使用JSON 来制作出不同风格的图片。
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提示词：
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```
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||||
按照要求生成系统架构图片：
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{
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"entities": [
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……
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],
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"relationships": [
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……
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||||
],
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||||
"layers": [
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||||
……
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||||
]
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}
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```
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生成效果：
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如果你觉得丑，还可以让ai换个风格：
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```
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按照要求生成一个现代、极简样式的系统架构图片：
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||||
<你的JSON>
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```
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效果如下，可以看到模块、调用关系、层都这些内容是非常稳定，没有缺胳膊少腿。
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再换一个：
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```
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||||
使用炫酷的样式，重新生成一个
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```
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效果：
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复刻 APP
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可以将APP 转为 JSON，之后再根据自己的需求修改里面的排版，内容、图片等内容，达到复刻的效果：
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还是使用 Agent + 淘宝app的截图，先生成JSON，然后再进行生图。
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生图JSON：
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商品详情页JSON：
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```
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制作这个app的另一个界面，确保与之前的页面风格保持一致，尺寸保持一致，设计保持一致：
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||||
<JSON>
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```
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购物车JSON：
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||||
```
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||||
制作这个app的另一个界面，确保与之前的页面风格保持一致，尺寸保持一致，设计保持一致：
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||||
<JSON>
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||||
```
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||||
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||||
跳过 Agent 直接生成
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如果你觉得元提示词太麻烦，你也可以直接一步到位。比如，生成一个年度报告（假的，不是真实数据。。）：
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```
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生成一个JSON格式描述的 个人代码年度总结报告，JSON需要结构化的描述报告内容，要求包括以下内容：
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||||
1. 名字、头像
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||||
2. 年度活跃图。类似github的活跃图那样
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||||
3. 提交数量、代码行数等细节
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||||
4. 合作伙伴
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||||
其他内容帮忙补充一下
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```
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这样你就可以得到一个完整的 JSON 了，直接绕过 Agent 构建。然后再用 JSON 生图：
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提示词：
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```
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生成一个极简风格的个人编码年度报告汇总图片：
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{
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"user_profile": {
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……
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},
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"year_summary": {
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……
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||||
},
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||||
"visualization": {
|
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……
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||||
}
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||||
}
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```
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总结
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从自然语言到 JSON 结构，这不仅仅是提示词格式的变化，更是一种 **从“对话”到“编程”的思维升级。**
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JSON 赋予了更强的 **确定性、可维护性和复用性** 。
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正如我们在文中看到的，你可以轻松复刻淘宝的购物界面，也可以一键迁移系统架构的视觉风格！
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小堡往期推荐：
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**END**
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作者：鳕小堡Decoder
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简介： 我是 鳕小堡 ，分享好用 AI 工具使用技巧和免费资源，帮助你节约 90%的试错时间。
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继续滑动看下一个
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鳕小堡Decoder
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向上滑动看下一个
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@@ -1,203 +0,0 @@
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||||
title: 敦煌壁画中的凤鸟，吉祥和谐的瑞兽
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/80_s653iNsfiUCWMqYqpig
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||||
author: shenwei
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published:
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||||
created: 2026-01-05
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||||
description: “有鸟焉，其状如鸡，五采而文，名曰凤皇。”敦煌壁画中的凤鸟不仅是艺术的瑰宝，更是文化的传承。
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tags: []
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原创 小墨君 [墨上花开艺术部落](https://mp.weixin.qq.com/s/) *2025年12月30日 07:09*
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“有鸟焉，其状如鸡，五采而文，名曰凤皇。”
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——《山海经·南次三经》
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凤鸟在中国文化中有着非常丰富的象征意义，是多重文化符号的交织：
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**1\. 祥瑞之兆**
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“凤鸟至，河图出，圣人作。”在儒家观念中，凤凰是天下太平的象征。莫高窟中那些展翅翱翔的凤鸟，寄托着人们对和平盛世的向往。
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**2\. 灵魂使者**
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佛教东传，凤凰与佛教艺术融合。它们常环绕在佛陀、菩萨周围，象征佛法如凤鸣般清越，能唤醒众生智慧，引导灵魂飞向净土。
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**3\. 太阳化身**
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||||
敦煌早期的凤鸟纹样中，常见日轮相伴。这与古代“日中有乌”“凤凰司晨”的信仰一脉相承，凤鸟成为光明与生命力的象征。
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||||
在敦煌壁画中，凤鸟是一种非常常见的图案，它们通常被描绘得非常华丽和神秘。凤鸟的形象往往结合了多种鸟类的特征，如孔雀的尾羽、凤凰的头冠等，展现出一种超凡脱俗的美。 艺术家们用细腻的笔触和丰富的色彩，将凤鸟的羽毛、眼神和姿态描绘得栩栩如生。
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凤鸟 莫高窟第249窟 西魏
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在虚空中飞翔的凤鸟，低声鸣叫，后尾生有雉翎，尾羽高高飘起。
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晚唐 莫高窟147窟
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藤蔓花叶中，凤鸟站立于圆形莲花座上，凤鸟形象为鸡头、鸡爪，细颈挺胸，双翅高振呈扇形展开，尾羽作波状高竖，气魄威武；纤细的脖颈上戴一颗火焰宝珠，典雅华丽；背景为土红色，以石绿和黄色点缀，色彩明亮鲜丽。
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西魏 莫高窟 249窟
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青鸟为中国古代神话中的瑞禽，敦煌壁画四大瑞兽之一， 最浪漫最有诗意。 画面中的青鸟昂首挺胸，高举双翅， 色泽亮丽，体态轻盈， 神气十足。
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||||
在神话传说中，青鸟是为西王母取食传信的神鸟，此壁画中的青鸟长着美丽的尾羽，在青鸟的周围，像水滴一样的其实是云气，墨色和蓝色的云气围绕着青鸟，让画面显得活泼起来。与朱雀、玄武等中国古代神话中的瑞禽神兽共舞于佛窟之内， 后人也将它视为传递幸福佳音的使者。
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西魏·莫高窟第249窟
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西王母乘坐由三只凤鸟驾驶的銮车，巡游太空。这三只凤鸟也即是为西王母觅食的青鸟。
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五代 莫高窟第 61 窟 金子欣临摹
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五代 莫高窟第61窟 绘一只凤鸟神采奕奕地侧身立于莲花之上，喙衔宽大的绶带，前有光焰四射的宝珠，尾羽呈美丽绽放的花叶状，与四周的花草融为一体，富有流动之气；画面以绿、白和褐色为主，鲜艳明快，浓淡相宜。
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西魏 莫高窟第 288窟 黄莤临摹
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西魏莫高窟第288窟 凤鸟形似孔雀，鸡头高冠，侧身挺肚，立于莲蓬之上，呈展翅高飞之势。下方莲花宝珠托底，忍冬纹饰于两侧，是为祥瑞吉兆，富有灵气。着色上以石青、赭白为主，配以土红勾线，给人以淡雅之感。
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唐 莫高窟第 12 窟 黄莤临摹
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唐莫高窟第12窟击鼓迦陵频伽纹样，图中迦陵频伽人头鸟身双翅，头戴宝冠，脖戴项圈，手着环钏，呈展翅高飞之势。鼓架于胸前，双臂张开，意欲击鼓，动感十足。迦陵频伽的修长卷尾上翘，双腿自然后伸，翱翔于空中。
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## 莫高窟第012窟 主室 东披（图片来自数字敦煌）
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## 莫高窟第012窟 主室 南披
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## （图片来自数字敦煌）
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敦煌壁画中的“凤鸟”并非单一形象，而是一个丰富谱系：
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**凤凰** ：百鸟之王，常作展翅飞舞状，尾羽华丽如火焰；
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**青鸾** ：多作青绿色，姿态优雅，常与西王母、仙山相伴；
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**朱雀** ：南方之神，身形矫健，守护佛教殿堂的南方；
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**迦陵频伽** ：人首鸟身的妙音鸟，将希腊天使、印度神鸟与中国凤凰融为一体；
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## 莫高窟第012窟 主室 西披
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## （图片来自数字敦煌）
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莫高窟第012窟 主室 北披
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（图片来自数字敦煌）
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莫高窟第012窟， 唐代的石榴卷草纹形态丰富，作为一种装饰意象贯穿在洞窟井、龛沿、佛背光、服饰等载体之上。图中的凤鸟石榴卷草纹，石榴果实饱满，迦陵频伽吹着笙，凤鸟展开翅膀飞翔在卷草之中，草叶微微卷起，仿若有风吹拂。
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东千佛洞 7 窟（西夏） 金子欣临摹
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东千佛洞 7 窟的 这幅双凤牡丹纹，把细腻与明艳揉得恰到好处。中心的两只凤鸟，羽翼纹路清晰，细长的脖颈微弯，蜷曲的尾羽带着几分嬉戏的活泼，没有丝毫僵硬感。
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四周的牡丹花草纹虽繁复，却被处理得疏密有致，勾线流畅不杂乱。红绿相间的色彩对比鲜明，既凸显了牡丹的雍容华贵，也让双凤的灵动更突出，一眼望去，生机勃勃。 （摘自上新了敦煌）
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莫高窟 16 窟藻井（西夏）
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莫高窟 16 窟藻井， 这处龙凤藻井的核心，是一只浮塑的金凤凰。它双翅展开，似要振翅而起，超长的凤尾与翅膀盘卷成圆形，形成了明显的旋转之势，周围相伴的蛟龙则衬得整个井心更显生动。
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莫高窟 16 窟始建于晚唐，后经西夏抹壁重绘，窟顶的藻井图案是西夏时期重新绘制的。西夏洞窟常以凤为藻井中心，这一特点或许与当时太后执政的背景有关 —— 借凤凰的高贵象征，彰显太后的至高地位。而凤本身所代表的吉祥、美好，也让这处装饰既有仪式感，又不失灵动，实在是赏心悦目。（摘自上新了敦煌）
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榆林窟 10 窟（西夏）
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榆林窟 10 窟（西夏）双凤逐泉，少见的 “凤泉共生” 洞窟里的双凤纹，以两只相互追逐的凤鸟构成圆形图案。为了让构图更和谐，画师特意拉长了凤鸟的尾羽，线条舒展间，飞动感自然流露。 这是敦煌装饰中难得的 “凤泉共生” 主题：双凤环绕着中心的涌泉，外层围以五色光轮，底部又以古泉（钱）纹为底。凤的灵动与泉的生机相融，既有美感，又暗含了对富足、吉祥的祈愿。 （摘自上新了敦煌）
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莫高窟第332窟·凤鸟（初唐）
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莫高窟第332窟，画在涅槃经变中的凤鸟挺胸展翅，尾羽高举，体形巨大，刻画精细，已有较多磨损。其姿态虽然存有汉代遗风，但更多表现出凤鸟规范化的特征。
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莫高窟晚唐第196窟
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主佛背屏边饰彩画-双凤衔海石榴花 (复制品)
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李承仙1954年临摹 敦煌研究院藏
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莫高窟晚唐第196窟， 主佛背屏边饰彩画-双凤衔海石榴花， 海石榴花在中间，花头朝下。花心处是石榴形状的花托，左右包裹着两片花萼。花托上绽放着两色花瓣。
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海石榴花的主角显然不是花瓣，而是被重点表现的叶片，以翻卷的卷曲姿态展现叶片的里外两面，立体生动地簇拥在花托两侧，并向左右两侧以波浪形态生长伸展开去。此时的植物纹样是画面主体，凤鸟是安插其间的小精灵，花为主，凤为宾，凤鸟的体量不能喧宾夺主。
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这幅彩画巧妙的地方是，凤鸟绘制在海石榴花两侧的波浪形“港湾”内，借用海石榴花延展开去的翻转叶片当作凤鸟的尾巴，一举两得，花鸟融为一体，何其妙哉！
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## 榆林窟003窟主室
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## 莫高窟061窟主室藻井
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## 莫高窟285窟主室南壁
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敦煌壁画中的凤鸟不仅是艺术的瑰宝，更是文化的传承。
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它们让我们看到了古人对美的追求和对生命的理解，也让我们对这个世界充满了更多的好奇和敬畏。
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（提示：图片和文字均来自网络选摘，由小墨君整理，仅供参考）
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[大漠深处的飞天传说（高清百图）](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247498616&idx=1&sn=c6e87a284c8afe8ba955652f1479ed01&chksm=cfb39183f8c41895a2e78f8b30d4664fdcd22429820e58554aa50b6095c32b7e4e81e6560c3a&scene=21#wechat_redirect)
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[敦煌壁画中的马，天马行空的瑞兽](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516486&idx=1&sn=e89f34a6772403985e9910e76b0b0ad3&scene=21#wechat_redirect)
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[张大千摹敦煌莫高窟藻井，天花板的极繁美学（高清）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247514987&idx=1&sn=0f3fc2ecde0381e94c93e4574927b3ce&scene=21#wechat_redirect)
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[古代壁画的传世杰作，榆林窟003窟，文殊变和普贤变](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247498954&idx=1&sn=a054a37be03205a6bf4a009104ac7ee2&chksm=cfb39631f8c41f27fa5a280d3da0f9db17c16e951c278a3dd6423f8e3114165be9961946ae99&scene=21#wechat_redirect)
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[石窟里的连环画《鹿王本生图》——莫高窟257窟主室西壁](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247514574&idx=2&sn=b4f33c54905f6d6ebef9609fc2c996ef&scene=21#wechat_redirect)
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资料来自互联网，墨上花开艺术部落整理，仅供学习，侵权必删！
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墨上花开艺术部落
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title: 牡丹也可以清逸、雅致！清代李培雨《牡丹册》
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/VXjkhsaKdyJN1275Np7_mw
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author: shenwei
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published:
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created: 2025-12-30
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description: 李培雨的《牡丹册》，设色红、蓝、绿三种牡丹珍品，画法在没骨与写意之间，兼融水墨意韵。 背景米白、米黄色的浅雅色调，使画面主体愈发突出，营造出一种静谧、空灵、不染尘俗的意境，赋予牡丹一种文人的清雅气质。
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李培雨，字伯霖，晚清宫廷画家，是慈禧代笔人之一。
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李培雨的《牡丹册》，设色红、蓝、绿三种牡丹珍品，画法在没骨与写意之间， 兼融水墨意韵。
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背景米白、米黄色的浅雅色调，使画面主体愈发突出，营造出一种静谧、空灵、不染尘俗的意境， 赋予牡丹一种文人的清雅气质。
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[岁寒清美，古画里的水仙雅集（高清60图）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516671&idx=1&sn=acabf51498e3da29506adca18b62060d&scene=21#wechat_redirect)
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[终于集齐啦！清供图，彩图与线稿对照图，赶紧收藏学习吧！（64图）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516185&idx=1&sn=aebb64e189f0508ebaf309f044ed0253&scene=21#wechat_redirect)
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[乡情物语，侯泽涛的没骨花鸟画，清新雅致，唯美宁静](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516269&idx=1&sn=9a7241dfc3f8adb6b492dcb9ea070c50&scene=21#wechat_redirect)
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[刘乔乔没骨花鸟人物作品，新颖别致，隽秀清雅](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516269&idx=1&sn=9a7241dfc3f8adb6b492dcb9ea070c50&scene=21#wechat_redirect)
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[居廉居巢的没骨水仙，清逸出尘，秀雅生动！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516580&idx=1&sn=af2216f340fa7ef653bf7c036871a5a3&scene=21#wechat_redirect)
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title: 牡丹也可以清逸、雅致！清代李培雨《牡丹册》
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/VXjkhsaKdyJN1275Np7_mw
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author: shenwei
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published:
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created: 2025-12-25
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description: 李培雨的《牡丹册》，设色红、蓝、绿三种牡丹珍品，画法在没骨与写意之间，兼融水墨意韵。 背景米白、米黄色的浅雅色调，使画面主体愈发突出，营造出一种静谧、空灵、不染尘俗的意境，赋予牡丹一种文人的清雅气质。
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原创 小墨君 [墨上花开艺术部落](https://mp.weixin.qq.com/s/) *2025年12月24日 07:06*
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李培雨，字伯霖，晚清宫廷画家，是慈禧代笔人之一。
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李培雨的《牡丹册》，设色红、蓝、绿三种牡丹珍品，画法在没骨与写意之间， 兼融水墨意韵。
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背景米白、米黄色的浅雅色调，使画面主体愈发突出，营造出一种静谧、空灵、不染尘俗的意境， 赋予牡丹一种文人的清雅气质。
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[岁寒清美，古画里的水仙雅集（高清60图）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516671&idx=1&sn=acabf51498e3da29506adca18b62060d&scene=21#wechat_redirect)
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[终于集齐啦！清供图，彩图与线稿对照图，赶紧收藏学习吧！（64图）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516185&idx=1&sn=aebb64e189f0508ebaf309f044ed0253&scene=21#wechat_redirect)
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[乡情物语，侯泽涛的没骨花鸟画，清新雅致，唯美宁静](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516269&idx=1&sn=9a7241dfc3f8adb6b492dcb9ea070c50&scene=21#wechat_redirect)
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[刘乔乔没骨花鸟人物作品，新颖别致，隽秀清雅](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516269&idx=1&sn=9a7241dfc3f8adb6b492dcb9ea070c50&scene=21#wechat_redirect)
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[居廉居巢的没骨水仙，清逸出尘，秀雅生动！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDg5OTczMg==&mid=2247516580&idx=1&sn=af2216f340fa7ef653bf7c036871a5a3&scene=21#wechat_redirect)
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title: 王炸组合：DeepSeek+即梦出工笔画美人图，绘画小白秒变绘画大师
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/IVevLxWkElNGNAtqq6y14g
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author: shenwei
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published:
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created: 2025-12-18
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原创 时初AI [时初轻创日记](https://mp.weixin.qq.com/s/) *2025年2月24日 08:27*
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关注上方《 时初AI成长日记 》我们一起学AI
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大家好，我是时初，自从有了DeepSeek这个贴心小帮手，我是在“大师”的路上越走越远了，今天时初又要变成国风绘画“大师”了，手把手教你们没有任何绘画基础的小白怎么可以画出大师级别的工笔画美人图， 点赞+在看，避免你们想找我的时候找不到了。
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我们要学会跟DeepSeek对话，你就可以做出任何一种风格的图，学会了记得给时初加鸡腿，话就不多说了，上教程。
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一、打开DeepSeek对话框，这点记得要点开深度思考（R1）和联网搜索
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网址：ai.com
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对话框输入： 我是一个AI绘画师，我想要生成工笔画风格的古代仕女图，帮我构思一下服装饰品细节，风景细节，要大师的风格，帮我生成5组AI图片生成提示词，要用即梦AI出图，提示词格式要符合即梦平台要求，不要有多余的符号。
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DeepSeek思考了22秒就给我出了五组提示词，出图效果真的惊艳到我！
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二、打开即梦AI，选择图片生成
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把刚刚DeepSeek生成的提示词，复制粘贴进去，选择生图模型： 图片2.0Por，精细度拉满到10 ，图片比例选择你要生成的比例，这里我选的是9:16，做好点生成图片就好。
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我们来看看时初“大师”的作品
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这效果怎样？按照我的步骤，我这个小白也变成大师啦！ AI的出现真的使很多普通人可能一辈子都做不了的事情成为现实，学会使用AI是很多普通人可以走的捷径。
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我一个没有任何美术功底的人，我也没想过有一个我可以卖图片，帮人定制图片赚钱。没有AI,我也不可能做出中国地理级别的大片，没有AI,我也没想过快凌晨一点了，我还在写公众号分享给大家一些实用人人可做的AI知识，但是AI都让这些变成了现实。
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今天时初的交流群里有个小伙伴在感慨现在工作不好找，失业率很高。这目前经济大环境确实是这样子的，而且也没有要变好的趋势的感觉。大家都是在勒紧钱袋子过日子， 节流是必须得，但是开源也重要，所以你多学一门技术，你就多一条谋生的技能。
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如果在看公众号的你也想学习AI和DeepSeek,现在为了方便大家学习和交流， 时初也建了个交流群，时初也会不定时的在分享各种Ai学习和DeepSeek学习的干货 ，以及各种可变现的方法，有兴趣的可以进群， 进群后免费领取清华大学《DeepSeek：入门到精通》《DeepSeek:赋能职场》的资料两份 ，想学习的扫码进群，要是群二维码失效了也可以加时初微信，备注:AI学习 ，拉你进群。
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想要快速提升自己，就需要链接更多的行业大佬，向更优秀的人学习。我们的学习笔记就是一个链接，链接的是一群爱好AI的小伙伴， 这里有给央视做过视频的大佬，还有电视剧导演，专业写作的作家，还有20年经验的码农等 ，我们一起学习，一起进步，一起踏入AI的神奇世界。
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我是一个双胎宝妈，一个完全互联网小白，从头学起 ，学习时间都是靠挤出来的，只要想把一件事情做好，就没有时间不够用的借口，相信很多和我一样想通过自己的努力，创造自己的价值的人可以加入我们的社群。 你不需要很厉害才开始，只有开始了才会变得很厉害，可以大胆一点，加时初的微信，可以免费进交流群，一起交流学习AI相关知识，实现自己的目标。 有兴趣的不妨点赞、关注、收藏，并分享给你的朋友，一次不经意的关注，说不定就开始一段美好的旅程。
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'%20fill='%23FFFFFF'%3E%3Crect%20x='249'%20y='126'%20width='1'%20height='1'%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
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时初轻创日记
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时初轻创日记
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title: 用了这12个AI提示词网站后，我的AI出图质量飙升300%！
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/rk5bwUu7yAoKpjA6ByBB0A
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author: shenwei
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published:
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created: 2025-12-20
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description: AI用不好？99%是因为提示词太烂！\x0a我整理了非常棒的12个提示词网站，从ChatGPT到Midjourney全搞定💪\x0a\x0a一、【社区分享型】高手都在用👇\x0aAishort - 指令大全，直接抄作业\x0aFlowGPT - 全球脑洞库，灵感永不枯竭\x0aSnackPrompt - 团队协作神器，打工人必备\x0a\x0a二、【图像生成专属】不会画画也能出大片🎨\x0a4. PromptHero - 全球最大的AI绘画词库\x0a5. Midlibrary - Midjourney风格百科全书\x0a6. PromptoMANIA - 小白神器！勾选就能生成专业指令\x0a\x0a三、【赚钱工具箱】这些网站能帮你搞钱💰\x0a7. PromptBase - 直接买卖提示词的市场\x0a8. SaaS Prompts - 创业者免费武器库\x0a\x0a✨【我的使用心法】\x0a▪️新手：从PromptoMANIA开始，无脑上手\x0a▪️进阶：用Aishort找灵感，FlowGPT学思路\x0a▪️专业：上PromptHero模仿大师，PromptBase卖作品\x0a\x0a掌握工具的人永远领先一步。
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AI用不好？99%是因为提示词太烂！
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我整理了非常棒的12个提示词网站，从ChatGPT到Midjourney全搞定💪
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一、【社区分享型】高手都在用👇
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Aishort - 指令大全，直接抄作业
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FlowGPT - 全球脑洞库，灵感永不枯竭
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SnackPrompt - 团队协作神器，打工人必备
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二、【图像生成专属】不会画画也能出大片🎨
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4\. PromptHero - 全球最大的AI绘画词库
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5\. Midlibrary - Midjourney风格百科全书
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6\. PromptoMANIA - 小白神器！勾选就能生成专业指令
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三、【赚钱工具箱】这些网站能帮你搞钱💰
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7\. PromptBase - 直接买卖提示词的市场
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8\. SaaS Prompts - 创业者免费武器库
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✨【我的使用心法】
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▪️新手：从PromptoMANIA开始，无脑上手
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▪️进阶：用Aishort找灵感，FlowGPT学思路
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▪️专业：上PromptHero模仿大师，PromptBase卖作品
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掌握工具的人永远领先一步。
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title: 用这6个 Nano bannana 提示词，写真馆开张（附成功案例）
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source: https://mp.weixin.qq.com/s/Q1sIzYmShISH0Ru-FBXGBQ
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author: shenwei
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published:
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created: 2025-12-18
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description: 已经有人用来赚钱了，快去试试吧。已经用来赚钱的案例：1、职业肖像照如果你也喜欢类似美式证件照的风格，Apple高管风瞬间Get！
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原创 小开 *2025年10月22日 15:49*
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已经有人用来赚钱了，快去试试吧。
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已经用来赚钱的案例：
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1、职业肖像照
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如果你也喜欢类似美式证件照的风格，Apple高管风瞬间Get！自己可以根据实际需要，调整配饰和服装。比如女性可以加上，‘人物穿无袖黑色连衣裙，简约优雅，搭配简单金色饰品’。
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**提示词：**
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> 将上传的人像转换为美式专业职场风格的半身肖像，保留原始面部特征和身份。
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> \- 背景：蓝色质感影棚背景，柔和自然光，略微虚化。
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> \- 人物：保持清晰对焦，肤色真实自然，构图干净优雅。
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> \- 服装：专业简约的职业装，整体风格精致大方。
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> \- 表情：轻松、自信、自然，眼神明亮有神，笑容真诚。
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> \- 整体效果：高清晰度，polished 且专业。
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2、时尚写真
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提示词： 請為圖中的女士拍攝一張商業寫真照片，人物的五官特徵要保持一致。人物描述擁有精緻的五官，溫柔而自信的眼神。她的髮 型是隨性而慵懶的低盤發，額前留著幾縷散髮，營造出一種不經意的鬆弛感。妝容方面，強調自然的裸妝感，重點突出清透的 底妝、根根分明的睫毛和橘粉色系的口紅，整體妝面乾淨而有光澤。 服裝與配飾 人物穿著一件黑色吊帶連衣裙，吊帶部分由閃亮的水鑽或銀色鏈條構成，增加了高級感和設計感。她佩戴了與吊帶相呼應的水 鑽流蘇耳環，以及簡約的銀色手鐲和戒指，這些配飾點綴得恰到好處，既不過分張揚，又提升了整體的精緻度。 姿勢與動作 這是一張半身肖像。人物側身而坐，上身略微前傾，身體語言顯得輕鬆而優雅。她用手輕托側臉，眼神直視鏡頭，展現出一種 自信而又略帶思考的姿態。另一隻手臂隨意地搭在桌面上，形成自然的線條。 場景與背景 背景非常簡潔，是純粹的灰色背景，沒有多餘的雜物，將所有焦點都集中在人物身上。桌子是黑色光滑的大理石或玻璃材質， 反射出微弱的光澤，增加了畫面的層次感。這種背景選擇非常適合突出人物主體，營造出高級、專業的氛圍。 光影效果 採用了柔和的影棚光。光源從人物的前方略微偏側打來，在她的臉部和手臂上投下均勻且柔和的光線，幾乎沒有硬朗的陰影， 使得皮膚看起來細膩光滑。整個畫面光線明亮而通透，營造出一種清冷、乾淨的氛圍。 鏡頭風格 這張照片的鏡頭風格是商業人像攝影。鏡頭焦段應為中長焦（如 85mm 或 100mm），能有效虛化背景，同時又不產生明顯的 畸變。景深較淺，人物主體清晰，背景柔和虛化。色彩風格偏向於低飽和度，暖灰色調，畫面質感細膩，充滿了高級感。
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3、美术馆迷失的她
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提示词： High-contrast black & white photo in a modern art gallery. Candid "stolen shot" of a young woman standing still among a blurred moving crowd. Slightly slanted angle, face partly turned (not fully side view/camera). 3/4 body shot (mid-thigh up). Wearing a long dark coat, hands in pockets. Behind her: framed Banksy artworks arranged in a grid
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4、黑白艺术照
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提示词： 将上传的照片生成黑白肖像艺术作品，采用编辑类和艺术摄影风格。 背景呈现柔和渐变效果，从中灰过渡到近乎纯白，营造出层次感与寂静氛围。细腻的胶片颗粒质感为画面培添了一种可触摸的、模拟摄影般的柔和质地，让人联想到经典的黑白摄影。 他的脸部因为光线的轮廓，唤起神秘、亲密与优雅之感。他的五官精致而深刻，散发出忧郁与诗意之美，却不显矫饰。 一束温柔的定向光，柔和地漫射开来，轻抚他的面颊曲线，或在眼中闪现光点—这是画面的情感核心。其余部分以大量负空间占据，刻意保持简洁，使画面自由呼吸。画面中没有文字、没有标志——只有光影与情绪交织。 生成4张照片不同姿势。
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5、美式杂志封面
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提示词： 生成多3张同类型但不同风格姿势的杂志照封面：Using my picture in chic fashion portrait of a glamorous woman sitting indoors, holding and reading a fashion magazine. She wears a patterned silk headscarf, black cat-eye sunglasses, sheer mesh gloves, and a simple black dress with thin straps. Her lips are painted in a bold dark red, and she accessories with a pearl necklace. The style is inspired by vintage Hollywood elegance, exuding sophistication and mystery. Bright minimal background with soft natural lighting.
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6：电影肖像
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一位女性的时尚、电影肖像，她坐在一张现代椅子上，在室内。她以 3/4 视角构图，身体微微向后倾斜，一只手臂随意地搭在椅子上，散发出平静而自信的氛围。这位女士的脸型发型长相与参考图片完全一致。她穿着一套时尚的全黑服装，包括深色高领毛衣和结构感强的西装外套，展现出高端时尚的编辑造型。背景是一堵光滑的深色墙壁，窗户投射出引人注目的几何光影图案，散发出柔和的粉紫色光芒，与阴影形成鲜明对比。彩色的光线落在墙壁上，并subtly 照亮她的头发和肩膀边缘，增强了戏剧性的氛围。整体照明 moody 而艺术，具有柔和的阴影和电影般的对比度。色彩分级强调深黑色、柔和的肤色和鲜艳的粉色高光，营造出杂志封面般的审美效果。主体略微偏离中心。最终图像中不应出现任何文字、徽标或水印。
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快去试试吧！ 欢迎返图。
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对了你们还需要什么提示词，尽管告诉我。 大家有什么好玩的也可以留言。
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## 如果你总有一种信息缺失的恐慌，
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AI增效手册
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@@ -21,25 +21,26 @@ TASK_END
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||||
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||||
```bash
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||||
tmux new-session -d -s claude-work -x 140 -y 40
|
||||
tmux send-keys -t claude-work 'claude --dangerously-skip-permissions' Enter
|
||||
sleep 5 && tmux send-keys -t claude-work Enter # 信任目录
|
||||
sleep 3 && tmux send-keys -t claude-work Down && tmux send-keys -t claude-work Enter # 权限确认
|
||||
sleep 2 && tmux send-keys -t claude-work 'cat /tmp/task.txt' Enter # 从文件读取任务
|
||||
tmux send-keys -t claude-work 'claude --permission-mode bypassPermissions' Enter
|
||||
sleep 8 && tmux capture-pane -t claude-work -p # 确认已启动后即可发送任务
|
||||
```
|
||||
|
||||
> 用 `--permission-mode bypassPermissions` 可直接跳过信任目录 + bypass 权限确认两步，不需要额外的 sleep + send-keys 模拟交互。
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 关键参数说明
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||||
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||||
| 参数 | 作用 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `--dangerously-skip-permissions` | 跳过文件写入、网络等操作的确认提示 |
|
||||
| `--add-dir <路径>` | 添加可访问目录，可多次使用 |
|
||||
| `--max-turns N` | 最大迭代次数，建议 20-30 |
|
||||
| `--bare` | 跳过插件/MCP/CLAUDE.md 加载，最快启动 |
|
||||
| `--model <模型>` | 指定模型，如 `sonnet`、`opus` |
|
||||
| `--output-format json` | 结构化 JSON 输出 |
|
||||
| `-p print` | 非交互单次执行模式 |
|
||||
| 参数 | 作用 |
|
||||
| ------------------------------------- | ------------------------------------------- |
|
||||
| `--permission-mode bypassPermissions` | 直接设置 bypass 模式，跳过所有交互确认（包括信任目录、bypass 权限提示） |
|
||||
| `--dangerously-skip-permissions` | 同上，但通过 CLI 界面内部触发，可能仍需交互确认 |
|
||||
| `--add-dir <路径>` | 添加可访问目录，可多次使用 |
|
||||
| `--max-turns N` | 最大迭代次数，建议 20-30 |
|
||||
| `--bare` | 跳过插件/MCP/CLAUDE.md 加载，最快启动 |
|
||||
| `--model <模型>` | 指定模型，如 `sonnet`、`opus` |
|
||||
| `--output-format json` | 结构化 JSON 输出 |
|
||||
| `-p print` | 非交互单次执行模式 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -89,7 +90,7 @@ SKILL.md 中定义的触发条件（自然语言模式匹配）会在对话中
|
||||
|
||||
## 常见坑点
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||||
|
||||
1. **不写 `--dangerously-skip-permissions`** → 文件写入被阻塞，任务卡住
|
||||
1. **不写 bypass 参数** → 文件写入被阻塞，任务卡住（优先用 `--permission-mode bypassPermissions`）
|
||||
2. **命令行参数直接传任务**（`claude -p "任务"`）→ 特殊字符（括号、引号）引发 shell 转义错误
|
||||
3. **max-turns 太小** → 任务没跑完就超时，建议复杂任务设 25-30
|
||||
4. **用管道不用参数** → `echo '任务' | claude -p print` 比 `claude -p "任务"` 更可靠
|
||||
@@ -107,6 +108,8 @@ claude auth status --text
|
||||
|
||||
## 完整模板
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||||
|
||||
### Print Mode
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cat << 'TASK_END' | claude -p print \
|
||||
--dangerously-skip-permissions \
|
||||
@@ -119,6 +122,24 @@ cat << 'TASK_END' | claude -p print \
|
||||
TASK_END
|
||||
```
|
||||
|
||||
### TMUX 交互模式
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 创建 session 并直接进入 bypass 模式
|
||||
tmux new-session -d -s <session-name> -x 140 -y 40
|
||||
tmux send-keys -t <session-name> 'cd <项目目录> && claude --permission-mode bypassPermissions' Enter
|
||||
sleep 8 && tmux capture-pane -t <session-name> -p # 确认 Claude Code 已就绪
|
||||
|
||||
# 向 session 发送任务
|
||||
tmux send-keys -t <session-name> '[任务描述]' Enter
|
||||
|
||||
# 查看输出
|
||||
tmux capture-pane -t <session-name> -p
|
||||
|
||||
# 附加交互（可选）
|
||||
tmux attach -t <session-name>
|
||||
```
|
||||
|
||||
输出后检查 stdout 是否包含 `done: 文件路径`，然后用 `MEDIA:/路径` 将文件发送给用户。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -10,7 +10,9 @@ tags: []
|
||||
|
||||
# Agent TOOLS 章节权限矩阵
|
||||
|
||||
> 更新时间：2026-04-11
|
||||
> 更新时间：2026-04-13
|
||||
> 2026-04-13: 新增第22章 Claude Code，分配给全部7个Agent
|
||||
> 2026-04-13: 星枢(xingshu)工作目录变更为 workspace-agent-xingshu，agentId 从 main 改为 xingshu
|
||||
> 2026-04-11: 新增玄策(xuance)，章节1,2,3,11,13,16,17
|
||||
> 维护说明：某个 Agent 的 TOOLS.md 更新后，在此表格打勾或取消
|
||||
|
||||
@@ -41,6 +43,7 @@ tags: []
|
||||
| 19 | Ubuntu Docker 通过 proxychains4 走代理拉取镜像 | | ✅ | ✅ | | | ✅ | ✅ | |
|
||||
| 20 | memory-lancedb-pro 场景指令手册 | ✅ | | | ✅ | | | | ✅ |
|
||||
| 21 | Hermes Agent | | | ✅ | | | ✅ | ✅ | |
|
||||
| 22 | Claude Code 调用方法 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -51,7 +54,7 @@ tags: []
|
||||
| xinghui | 星辉 | Mac Mini | `~/.openclaw/workspace-agent-xinghui/TOOLS.md` |
|
||||
| xingjiang | 星匠 | Mac Mini | `~/.openclaw/workspace-agent-xingjiang/TOOLS.md` |
|
||||
| xingyao | 星曜 | Mac Mini | `~/.openclaw/workspace-agent-xingyao/TOOLS.md` |
|
||||
| xingshu | 星枢 | Mac Mini | `~/.openclaw/workspace/TOOLS.md` |
|
||||
| xingshu | 星枢 | Mac Mini | `~/.openclaw/workspace-agent-xingshu/TOOLS.md` |
|
||||
| yunce | 云策 | Ubuntu2 | `~/.openclaw/workspace-agent-yunce/TOOLS.md` |
|
||||
| yunhan | 云瀚 | Ubuntu2 | `~/.openclaw/workspace-agent-yunhan/TOOLS.md` |
|
||||
| fengchi | 风驰 | Ubuntu1 | `~/.openclaw/workspace-agent-fengchi/TOOLS.md` |
|
||||
|
||||
@@ -933,3 +933,62 @@ tail -30 ~/.hermes/logs/gateway.log # gateway 日志
|
||||
- **Token**: `8653044481:AAFmqdOBOFeQB6JI3M0977rLgj0s28mvbeY`
|
||||
- **用户名**: `@shenwei_ubuntu2_yunzhi_bot`
|
||||
- 更换 bot：编辑 `~/.hermes/hermes-agent/.env` 中的 `TELEGRAM_BOT_TOKEN`
|
||||
|
||||
## 22. Claude Code 调用方法（OpenClaw & Hermes Terminal）
|
||||
|
||||
### 核心模式
|
||||
|
||||
**Print Mode（推荐）** — 适合绝大多数任务：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cat << 'TASK_END' | claude -p print \
|
||||
--dangerously-skip-permissions \
|
||||
--add-dir ~/.claude/skills/[技能名] \
|
||||
--add-dir [项目源码路径] \
|
||||
--max-turns 30 \
|
||||
2>&1
|
||||
[任务描述]
|
||||
TASK_END
|
||||
```
|
||||
|
||||
**TMUX 交互模式** — 适合超长任务：
|
||||
|
||||
### 模式二：TMUX 交互模式（适合超长任务）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
tmux new-session -d -s claude-work -x 140 -y 40
|
||||
tmux send-keys -t claude-work 'claude --permission-mode bypassPermissions' Enter
|
||||
sleep 8 && tmux capture-pane -t claude-work -p # 确认已启动后即可发送任务
|
||||
```
|
||||
> 用 `--permission-mode bypassPermissions` 可直接跳过信任目录 + bypass 权限确认两步
|
||||
### 关键参数
|
||||
|
||||
| 参数 | 作用 |
|
||||
| ------------------------------------- | ------------------------------------------- |
|
||||
| `--permission-mode bypassPermissions` | 直接设置 bypass 模式，跳过所有交互确认（包括信任目录、bypass 权限提示） |
|
||||
| `--dangerously-skip-permissions` | 跳过文件写入/网络确认提示（必写，否则卡住） |
|
||||
| `--add-dir <路径>` | 添加可访问目录，可多次使用 |
|
||||
| `--max-turns N` | 最大迭代次数，建议 20-30 |
|
||||
| `--bare` | 跳过插件/MCP/CLAUDE.md 加载，最快启动 |
|
||||
| `-p print` | 非交互单次执行模式 |
|
||||
|
||||
### 任务文本结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 告诉 Claude Code 要做什么
|
||||
2. 告诉它用哪个 skill
|
||||
3. 告诉它输出文件路径
|
||||
4. 如果需要格式转换，明确写出转换命令
|
||||
5. 最后要求输出 "done: 文件路径"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Skill 加载
|
||||
|
||||
`--add-dir <技能目录>` 会自动扫描该目录下的 `SKILL.md` 和 `.claude/skills/`，触发条件自动匹配激活。
|
||||
|
||||
### 常见坑点
|
||||
|
||||
1. **不写 `--dangerously-skip-permissions`** → 文件写入被阻塞
|
||||
2. **命令行参数直接传任务** → 特殊字符引发 shell 转义错误，用 stdin 管道
|
||||
3. **`max-turns` 太小** → 任务没跑完就超时，复杂任务设 25-30
|
||||
4. **环境变量 `ANTHROPIC_API_KEY`** → 需在 settings.json 或环境变量中配置
|
||||
|
||||
@@ -14,6 +14,9 @@ tags: []
|
||||
|
||||
| 日期 | 时间 | 服务器 | 备份文件 | 状态 |
|
||||
| ---------- | ----- | -------- | ------------------------------------ | ---- |
|
||||
| 2026-04-13 | 22:00 | Mac Mini | openclaw-macmini-20260413220017.tar | ✅ 成功 |
|
||||
| 2026-04-13 | 22:00 | Ubuntu1 | openclaw-ubuntu1-20260413220017.tar | ✅ 成功 |
|
||||
| 2026-04-13 | 22:00 | Ubuntu2 | openclaw-ubuntu2-20260413220017.tar | ✅ 成功 |
|
||||
| 2026-04-12 | 22:00 | Mac Mini | openclaw-macmini-20260412220016.tar | ✅ 成功 |
|
||||
| 2026-04-12 | 22:00 | Ubuntu1 | openclaw-ubuntu1-20260412220016.tar | ✅ 成功 |
|
||||
| 2026-04-12 | 22:00 | Ubuntu2 | openclaw-ubuntu2-20260412220016.tar | ✅ 成功 |
|
||||
|
||||
204
openclaw/xingshu/PST邮件处理流程总结.md
Normal file
204
openclaw/xingshu/PST邮件处理流程总结.md
Normal file
@@ -0,0 +1,204 @@
|
||||
# PST 邮件处理流程总结
|
||||
|
||||
> 创建时间: 2026-04-13
|
||||
> 处理对象: Shen Wei 2025.pst (15GB, 55,647封)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📋 全流程概述
|
||||
|
||||
### 阶段一：PST 提取（PST → mbox）
|
||||
|
||||
```
|
||||
原始文件: Shen Wei 2025.pst (15GB)
|
||||
↓
|
||||
工具: readpst (macOS 已安装)
|
||||
↓
|
||||
输出: extracted_2025/Shen Wei 2025/*/mbox (30个文件夹)
|
||||
时间: ~10-15 分钟
|
||||
```
|
||||
|
||||
**关键点：**
|
||||
- `readpst -S <pst_file> -o <output_dir>` 将 PST 按文件夹结构展开为 mbox 格式
|
||||
- 每个 mbox 以 `From ` 行分隔邮件
|
||||
- 原始 PST 完全未动
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 阶段二：建立索引（mbox → CSV）
|
||||
|
||||
```
|
||||
原始 mbox (30个文件夹, 55,647封)
|
||||
↓
|
||||
Python: mailbox 模块 + parsedate_to_datetime
|
||||
↓
|
||||
输出: ~/pst-processing/2025/YYYY-MM.csv (83个月)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**CSV 字段：**
|
||||
|
||||
| 字段 | 说明 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| folder | 文件夹路径（如 Inbox/SaaS Notification/AWS） |
|
||||
| year_month | 年月（如 2025-01） |
|
||||
| message_id | 邮件唯一标识（用于跨文件匹配） |
|
||||
| subject | 主题（截断至80字符保唯一性） |
|
||||
| sender | 发件人（完整显示名+邮箱） |
|
||||
| recipient | 收件人 |
|
||||
| date | 日期（RFC 2822 原始格式） |
|
||||
| has_attachment | Y/N（检测 Content-Disposition: attachment） |
|
||||
| attachment_size | 附件总字节数 |
|
||||
| email_size | 整封邮件字节数 |
|
||||
|
||||
**处理速度：** ~4分钟（55,647封）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 阶段三：定义删除规则
|
||||
|
||||
**规则文件：** `~/pst-processing/rules/delete_rules.json`
|
||||
|
||||
| # | 规则ID | 文件夹匹配 | 动作 | 说明 |
|
||||
|---|--------|----------|------|------|
|
||||
| 1 | aws_notification | 含 "AWS Notification" | keep_sample: 5 | 每 subject 保留1封，最多5封 |
|
||||
| 2 | prisma_cloud | 含 "Prisma Cloud" | keep_sample: 5 | 每 subject 保留1封，最多5封 |
|
||||
| 3 | x4x_tenant_provisioning | 含 "X4X-Tenant Provisioning" | keep_sample: 5 | 每 subject 保留1封，最多5封 |
|
||||
| 4 | qualys | 含 "Qualys" | keep_sample: 5 | 每 subject 保留1封，最多5封 |
|
||||
| 5 | teams_notification | 含 "Teams Notification" | keep_if_attachment | 有附件保留，无附件删 |
|
||||
| 6 | sma_notification | 含 "SMA Notficiation" | keep_sample: 10 | 每 subject 保留1封，每月最多10封 |
|
||||
| 7 | ppm_saas_change | 含 "PPM SaaS Change" | delete_all | 全部删除 |
|
||||
| 8 | cloudhealth | 含 "CloudHealth" | keep | 全部保留 |
|
||||
| 9 | saas_bi_report | 含 "SaaS BI Report" | keep | 全部保留 |
|
||||
| 10 | x4x_decommissioning | 含 "X4X-Tenant Decommissioning" | delete_all | 全部删除 |
|
||||
| 11 | x4x_license_renewal | 含 "X4X-License Renewal" | delete_all | 全部删除 |
|
||||
|
||||
**规则动作类型：**
|
||||
- `keep`：全部保留
|
||||
- `delete_all`：全部删除
|
||||
- `keep_sample`：每 subject 保留1封，最多N封
|
||||
- `keep_if_attachment`：有附件保留，无附件删除
|
||||
|
||||
**执行脚本：** `~/pst-processing/rules/apply_rules.py`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 阶段四：过滤并组装新 mbox
|
||||
|
||||
```
|
||||
原始 mbox (30个文件夹, 55,647封)
|
||||
↓
|
||||
按 message_id 匹配 delete_flag
|
||||
↓
|
||||
保留邮件: 29,088 封 (52%)
|
||||
↓
|
||||
提取 full content（含正文+附件）
|
||||
↓
|
||||
输出: shenwei2025-clean.mbox (9.6GB)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**关键发现：**
|
||||
- 有117封邮件在原始 mbox 中匹配失败（PST→mbox 转换时的 ID 差异）
|
||||
- SMA Notification 原始 6,681 封 → 规则处理后仅保留 40 封
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 💡 经验总结
|
||||
|
||||
### 1. 工具链
|
||||
|
||||
| 场景 | 工具 | 备注 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| PST 读取 | `readpst` | macOS 已安装 (`/opt/homebrew/bin/readpst`) |
|
||||
| PST Python 库 | ❌ pypff (PEP 668阻止安装) | 无需替代，readpst + mbox 够用 |
|
||||
| mbox 处理 | Python `mailbox` | 原生支持，够用 |
|
||||
| 日期解析 | `email.utils.parsedate_to_datetime` | 兼容 RFC 2822 |
|
||||
|
||||
### 2. CSV 索引优先于直接处理 mbox
|
||||
|
||||
- mbox 随机访问极慢（全量扫描）
|
||||
- 先建索引，按 `message_id` 匹配，效率高
|
||||
- CSV 可用 Excel/Numbers 查看，方便人工审阅
|
||||
|
||||
### 3. 删除规则设计原则
|
||||
|
||||
- **按文件夹**：系统通知类（AWS/Qualys/Prisma）→ 批量删除或采样
|
||||
- **按附件有无**：Teams 通知 → 有附件才留
|
||||
- **按 subject 采样**：保留不同类型的代表性样本，避免漏掉格式
|
||||
- **按月配额**：高频通知类 → 每月最多留N封
|
||||
|
||||
### 4. 避免的坑
|
||||
|
||||
- `mailbox.mbox` 不支持 slice 索引 → 用 `iter()` 遍历
|
||||
- Subject 可能含非 ASCII → `:80` 截断保唯一性
|
||||
- 附件大小：字符串 payload 用 `len(payload.encode())`，二进制 payload 直接 `len(payload)`
|
||||
- 日期解析失败 → 归入 "Unknown" 月份
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 Shen Wei 2025 处理结果
|
||||
|
||||
| 指标 | 处理前 | 处理后 |
|
||||
|------|--------|--------|
|
||||
| 总邮件 | 55,647 | 29,088 |
|
||||
| 删除 | — | 26,559 |
|
||||
| 附件邮件 | — | 20,171 (69%) |
|
||||
| 总附件大小 | — | 8.6 GB |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔄 批量处理 SOP（待执行）
|
||||
|
||||
### 输入
|
||||
- 新 PST 文件 → 复制到 `~/pst-processing/incoming/`
|
||||
- 规则文件已就绪：`~/pst-processing/rules/delete_rules.json`
|
||||
|
||||
### 执行步骤
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 提取 PST → mbox
|
||||
mkdir -p ~/pst-processing/incoming/<pst_name>/
|
||||
readpst -S ~/pst-processing/incoming/<file>.pst -o ~/pst-processing/incoming/<pst_name>/
|
||||
|
||||
# 2. 建立索引 CSV
|
||||
python3 ~/pst-processing/rules/index_pst.py <source_dir> <output_csv_dir>
|
||||
|
||||
# 3. 应用删除规则（复用现有规则）
|
||||
python3 ~/pst-processing/rules/apply_rules.py <csv_dir>
|
||||
|
||||
# 4. 组装新 mbox（按 message_id 匹配原始 mbox）
|
||||
python3 ~/pst-processing/rules/build_clean_mbox.py <source_mbox_dir> <output_mbox>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 待开发脚本
|
||||
|
||||
- [ ] `index_pst.py` — 通用 PST 索引脚本
|
||||
- [ ] `batch_process.sh` — 批量处理 wrapper
|
||||
- [ ] `rules/delete_rules.json` — 已有，可直接复用
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📁 当前文件结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
~/pst-processing/
|
||||
├── rules/
|
||||
│ ├── delete_rules.json # 规则定义
|
||||
│ └── apply_rules.py # 规则执行脚本
|
||||
├── 2025/ # 原始索引 CSV（83个月）
|
||||
│ └── YYYY-MM.csv
|
||||
├── shenwei2025-clean.mbox # 清理后完整邮件 (9.6GB, 29,088封)
|
||||
├── shenwei2025-clean-index.csv # 新索引 (12.3MB)
|
||||
├── shenwei2025-new.mbox # 旧版（仅 headers，已保留）
|
||||
└── extracted_2025/ # 原始 mbox 提取物
|
||||
└── Shen Wei 2025/
|
||||
└── */mbox
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📅 后续任务
|
||||
|
||||
- [ ] 开发通用 `index_pst.py` 脚本
|
||||
- [ ] 开发 `build_clean_mbox.py` 脚本
|
||||
- [ ] 批处理其他 PST 文件
|
||||
- [ ] 同步笔记到 Git
|
||||
101
openclaw/xingshu/pst-processing/rules/apply_rules.py
Normal file
101
openclaw/xingshu/pst-processing/rules/apply_rules.py
Normal file
@@ -0,0 +1,101 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
PST 邮件清理规则执行脚本 v1.2
|
||||
用法: python3 apply_rules.py <csv_file>
|
||||
"""
|
||||
import csv
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
|
||||
RULES_FILE = '/Users/weishen/pst-processing/rules/delete_rules.json'
|
||||
|
||||
def load_rules():
|
||||
with open(RULES_FILE) as f:
|
||||
return json.load(f)['rules']
|
||||
|
||||
def apply_rules(csv_path):
|
||||
rules = load_rules()
|
||||
rows = list(csv.DictReader(open(csv_path, encoding='utf-8')))
|
||||
|
||||
for r in rows:
|
||||
r['delete_flag'] = 'N'
|
||||
|
||||
total_deleted = 0
|
||||
|
||||
for rule in rules:
|
||||
folder_pattern = rule['folder_contains']
|
||||
action = rule['action']
|
||||
|
||||
folder_rows = [r for r in rows if folder_pattern in r['folder']]
|
||||
if not folder_rows:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
deleted_count = 0
|
||||
kept_count = 0
|
||||
|
||||
if action == 'keep':
|
||||
kept_count = len(folder_rows)
|
||||
|
||||
elif action == 'delete_all':
|
||||
for r in folder_rows:
|
||||
r['delete_flag'] = 'Y'
|
||||
deleted_count += 1
|
||||
|
||||
elif action == 'keep_sample':
|
||||
keep_limit = rule['keep_count']
|
||||
subject_map = defaultdict(list)
|
||||
for r in folder_rows:
|
||||
subj = r['subject'].strip()[:80]
|
||||
subject_map[subj].append(r)
|
||||
sorted_subjects = sorted(subject_map.items(), key=lambda x: -len(x[1]))
|
||||
|
||||
for subj, emails in sorted_subjects:
|
||||
if kept_count >= keep_limit:
|
||||
for r in emails:
|
||||
r['delete_flag'] = 'Y'
|
||||
deleted_count += 1
|
||||
else:
|
||||
for i, r in enumerate(emails):
|
||||
if i == 0:
|
||||
kept_count += 1
|
||||
else:
|
||||
r['delete_flag'] = 'Y'
|
||||
deleted_count += 1
|
||||
|
||||
elif action == 'keep_if_attachment':
|
||||
for r in folder_rows:
|
||||
if r['has_attachment'] == 'Y':
|
||||
kept_count += 1
|
||||
else:
|
||||
r['delete_flag'] = 'Y'
|
||||
deleted_count += 1
|
||||
|
||||
print(f" {folder_pattern}: {len(folder_rows)} | 保留{kept_count} | 删除{deleted_count}")
|
||||
total_deleted += deleted_count
|
||||
|
||||
total_kept = len(rows) - total_deleted
|
||||
print(f"📊 总计: 保留{total_kept} | 删除{total_deleted}")
|
||||
|
||||
fieldnames = list(rows[0].keys())
|
||||
out_marked = csv_path.replace('.csv', '_marked.csv')
|
||||
out_delete = csv_path.replace('.csv', '_delete_list.csv')
|
||||
|
||||
with open(out_marked, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
|
||||
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
|
||||
writer.writeheader()
|
||||
writer.writerows(rows)
|
||||
|
||||
with open(out_delete, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
|
||||
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
|
||||
writer.writeheader()
|
||||
writer.writerows([r for r in rows if r['delete_flag'] == 'Y'])
|
||||
|
||||
print(f"✅ 输出: {out_marked}")
|
||||
print(f"✅ 删除清单: {out_delete} ({total_deleted} 封)")
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
if len(sys.argv) < 2:
|
||||
print("用法: python3 apply_rules.py <csv_file>")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
apply_rules(sys.argv[1])
|
||||
84
openclaw/xingshu/pst-processing/rules/delete_rules.json
Normal file
84
openclaw/xingshu/pst-processing/rules/delete_rules.json
Normal file
@@ -0,0 +1,84 @@
|
||||
{
|
||||
"version": "1.2",
|
||||
"description": "PST邮件清理规则",
|
||||
"rules": [
|
||||
{
|
||||
"id": "aws_notification",
|
||||
"folder_contains": "AWS Notification",
|
||||
"action": "keep_sample",
|
||||
"keep_count": 5,
|
||||
"keep_by": "unique_subject",
|
||||
"description": "AWS告警通知，每不同subject保留1封，最多5封"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "prisma_cloud",
|
||||
"folder_contains": "Prisma Cloud Notifications",
|
||||
"action": "keep_sample",
|
||||
"keep_count": 5,
|
||||
"keep_by": "unique_subject",
|
||||
"description": "Prisma Cloud通知，每不同subject保留1封，最多5封"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "x4x_tenant_provisioning",
|
||||
"folder_contains": "X4X-Tenant Provisioning",
|
||||
"action": "keep_sample",
|
||||
"keep_count": 5,
|
||||
"keep_by": "unique_subject",
|
||||
"description": "X4X租户配置通知，每不同subject保留1封，最多5封"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "qualys",
|
||||
"folder_contains": "Qualys",
|
||||
"action": "keep_sample",
|
||||
"keep_count": 5,
|
||||
"keep_by": "unique_subject",
|
||||
"description": "Qualys安全扫描通知，每不同subject保留1封，最多5封"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "teams_notification",
|
||||
"folder_contains": "Teams Notification",
|
||||
"action": "keep_if_attachment",
|
||||
"description": "Teams会议通知，有附件保留，无附件删除"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "sma_notification",
|
||||
"folder_contains": "SMA Notficiation",
|
||||
"action": "keep_sample",
|
||||
"keep_count": 10,
|
||||
"keep_by": "unique_subject",
|
||||
"description": "SMA工单通知，每月保留10封不同subject，其余删除"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "ppm_saas_change",
|
||||
"folder_contains": "PPM SaaS Change",
|
||||
"action": "delete_all",
|
||||
"description": "PPM故障单解决通知，全部删除"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "cloudhealth",
|
||||
"folder_contains": "CloudHealth",
|
||||
"action": "keep",
|
||||
"description": "CloudHealth成本报告，全部保留"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "saas_bi_report",
|
||||
"folder_contains": "SaaS BI Report",
|
||||
"action": "keep",
|
||||
"description": "BI数据推送，全部保留"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "x4x_tenant_decommissioning",
|
||||
"folder_contains": "X4X-Tenant Decommissioning",
|
||||
"action": "delete_all",
|
||||
"description": "租户下线通知，全部删除"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "x4x_license_renewal",
|
||||
"folder_contains": "X4X-License Renewal",
|
||||
"action": "delete_all",
|
||||
"description": "续期通知，全部删除"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"default_action": "keep",
|
||||
"updated": "2026-04-13"
|
||||
}
|
||||
518
openclaw/yunjiang/TOOLS.md
Normal file
518
openclaw/yunjiang/TOOLS.md
Normal file
@@ -0,0 +1,518 @@
|
||||
# TOOLS管理
|
||||
|
||||
## 1.统一SSH管理
|
||||
|
||||
- **所有服务器**: 包括macmini、ubuntu1、ubuntu2、NAS
|
||||
|
||||
- **管理方式**: 通过SSH统一管理，不存储sudo密码
|
||||
|
||||
- **权限原则**: 遵循最小权限原则
|
||||
|
||||
## 2.管理流程
|
||||
|
||||
1. 所有服务器操作都通过SSH进行
|
||||
|
||||
2. 不存储任何服务器的sudo密码
|
||||
|
||||
3. 需要sudo权限的操作通过SSH执行
|
||||
|
||||
4. 保持所有服务器的管理方式一致
|
||||
|
||||
## 3.文件编辑注意事项
|
||||
|
||||
- **所有重要文件**: 使用 `exec + echo` 追加内容，避免 edit 工具在文件末尾无换行时失败
|
||||
|
||||
- **edit工具使用准则**: edit依赖精确文本匹配，任何空白字符差异都会导致失败。建议：先 read 文件确认内容，用 write 重写整个文件更可靠（特别是 memory、SOUL、IDENTITY 等重要文件）
|
||||
|
||||
## 4.FRP (frpc 客户端) 管理
|
||||
|
||||
### 安装目录
|
||||
|
||||
| 服务器 | FRP目录 |
|
||||
| ------- | --------------------------------- |
|
||||
| macmini | /opt/frp/frp_0.65.0_darwin_arm64 |
|
||||
| ubuntu1 | /opt/frp/frp_0.65.0_linux_amd64 |
|
||||
| ubuntu2 | /opt/frp/frp_0.65.0_linux_amd64 |
|
||||
|
||||
### 配置文件
|
||||
|
||||
- **文件名**: `frpc.toml`（在FRP目录下）
|
||||
|
||||
- **作用**: 定义所有通过frp反向代理的应用及端口映射 (localPort ↔ remotePort)
|
||||
|
||||
### Mac Mini 管理方式（launchd）
|
||||
|
||||
**启动方式**: launchd plist（`KeepAlive: true`，崩溃自动重启）
|
||||
|
||||
**plist 位置**: `~/Library/LaunchAgents/com.homebrew.frpc.plist`
|
||||
|
||||
**管理命令**:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
|
||||
# 重启
|
||||
|
||||
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.homebrew.frpc.plist && launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.homebrew.frpc.plist
|
||||
|
||||
# 停止（KeepAlive 会自动重启，需先 unload）
|
||||
|
||||
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.homebrew.frpc.plist
|
||||
|
||||
# 查看状态
|
||||
|
||||
launchctl list | grep frpc
|
||||
|
||||
# 查看日志
|
||||
|
||||
tail -f /opt/frp/frp_0.65.0_darwin_arm64/frpc.log
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
**正常状态标志**: 日志中显示 `[name] start proxy success`
|
||||
|
||||
### Ubuntu1/2 管理方式（systemd --user）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
|
||||
ssh ubuntu1 'systemctl --user restart frpc'
|
||||
|
||||
ssh ubuntu2 'systemctl --user restart frpc'
|
||||
|
||||
ssh ubuntu1 'systemctl --user status frpc'
|
||||
|
||||
ssh ubuntu2 'systemctl --user status frpc'
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
不需要密码，开机自启（linger 已启用）
|
||||
|
||||
### 查看配置
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
|
||||
# 读取frpc.toml了解端口映射
|
||||
|
||||
cat /opt/frp/frp_0.65.0_xxx/frpc.toml
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 5.FRP端口映射查询格式 (2026-03-14)
|
||||
|
||||
用户会这样提问:
|
||||
|
||||
- "ubuntu1上frp的列表"
|
||||
|
||||
- "macmini的frp配置"
|
||||
|
||||
- "查看ubuntu2的frpc.toml"
|
||||
|
||||
格式: 扫描frpc.toml文件，列出proxies相关配置
|
||||
|
||||
输出格式: 表格 (名称 | 类型 | localPort | remotePort)
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||||
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查询示例: ssh到对应服务器 -> cat /opt/frp/frp_0.65.0_xxx/frpc.toml
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## 6.FRP状态检查 (2026-04-04)
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用户可能说: "检查frp状态"
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**检查方法**:
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1. 如果是macmini服务器：
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- `launchctl list | grep frpc` 查看进程状态
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- `tail /opt/frp/frp_0.65.0_darwin_arm64/frpc.log` 查看代理启动情况
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2. 如果是ubuntu服务器：
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- `systemctl --user status frpc`
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**正常状态标志**:
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- 所有 proxy 启动成功时会显示: `[xxx] [name] start proxy success`
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- 例如: `2026-04-04 16:43:01.276 [I] [client/control.go:172] [1a254958e6553119] [macmini-ssh] start proxy success`
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**重启命令** (如果需要):
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1. 如果是macmini服务器：
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```bash
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launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.homebrew.frpc.plist && launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.homebrew.frpc.plist
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```
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||||
2. 如果是ubuntu服务器：
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```bash
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systemctl --user restart frpc
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```
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## 7.VPS2 (x-UI 科学上网)
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- **IP**: 104.194.92.188
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- **SSH**: `ssh vps2`
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- **管理命令**: `x-ui`
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- **用途**: x-UI 面板管理，用于科学上网
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- 结果展示用列表方式，方便阅读
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## 8.网络测试策略 (2026-03-15)
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用户可能说: "网络测试"、"检查服务器科学上网"
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**测试项目**:
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1. 国内直连baidu (https://www.baidu.com)
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2. 国外直连 Google (https://www.google.com)
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3. 国外通过代理访问 Google (socks5://127.0.0.1:10808)
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**测试命令模板**:
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**国内访问直连**
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```
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curl -v https://www.baidu.com
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```
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||||
**国外访问直连**
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```
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||||
curl -v https://www.google.com
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```
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||||
**国外访问通过代理连**
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这是最快、最直接的方法。我们可以强制 `curl` 使用 SOCKS5 代理去访问 Google 的状态页。
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**执行命令：**
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```
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||||
curl -x socks5h://127.0.0.1:10808 -v https://www.google.com
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```
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- **参数解释：**
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- `-x socks5h://`：指定使用 SOCKS5 代理。注意加个 `h`，这表示让代理服务器去解析域名（防止本地 DNS 污染导致测试失败）。
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- `-v`：(Verbose) 显示详细连接过程。
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- **判断标准：**
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- 如果看到 `HTTP/2 200` 或者大量的 HTML 文本，说明**代理成功**。
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- 如果显示 `Connection refused` 或 `Timeout`，说明**端口未开放或 V2Ray 未运行**。
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**服务器列表与代理端口**:
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| 服务器 | IP | 代理端口 | 备注 |
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| ------- | --------------- | ----- | ------------ |
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| MacMini | 192.168.3.189 | 10808 | V2RayN |
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||||
| Ubuntu1 | 192.168.3.47 | 10808 | 需SSH后测试 |
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||||
| Ubuntu2 | 192.168.3.45 | 10808 | 需SSH后测试 |
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||||
| NAS | 192.168.3.17 | 20170 | 仅监听127.0.0.1 |
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||||
| VPS1 | 192.227.222.142 | - | 直连正常 |
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||||
| VPS2 | 104.194.92.188 | - | 直连正常 |
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||||
**输出格式**: 列表方式，方便阅读
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**网络测试输出格式**
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用户要求格式示例:
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• 服务器名
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• 国内访问直连: ✅/❌
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• 国外访问直连: ✅/❌
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• 国外访问通过代理XXX连: ✅/❌
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## 9.OpenClaw 命令路径 (2026-03-27)
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| 服务器 | OpenClaw 路径 |
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| -------- | ---------------------------------------- |
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| Mac mini | `/opt/homebrew/bin/openclaw` |
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| Ubuntu1 | `/home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw` |
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| Ubuntu2 | `/home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw` |
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## 10.NAS Docker 代理配置 (2026-03-27)
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- **配置文件**: `/etc/systemd/system/pkg-ContainerManager-dockerd.service.d/http-proxy.conf`
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- **用途**: Synology NAS 上 Docker 守护进程的代理设置
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||||
- **修改后需执行**: `sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker`
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## 12.OpenClaw Gateway 重启步骤
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### Mac Mini (2026-03-30 新方法)
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使用 `launchctl` 管理 OpenClaw Gateway 服务：
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`launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist && launchctl load ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist`
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### Ubuntu1/2 服务器 (2026-03-28)
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#### 完整操作流程
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**1. SSH 登录并重启**
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```bash
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||||
ssh ubuntu1 'systemctl --user restart openclaw-gateway'
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ssh ubuntu2 'systemctl --user restart openclaw-gateway'
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||||
```
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||||
**2. 查看启动状态**
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||||
```bash
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||||
ssh ubuntu1 'systemctl --user status openclaw-gateway'
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||||
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||||
ssh ubuntu2 'systemctl --user status openclaw-gateway'
|
||||
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||||
```
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||||
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||||
**3. 检查 OpenClaw 健康状态**
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||||
```bash
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||||
ssh ubuntu1 '/home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw status'
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||||
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||||
ssh ubuntu2 '/home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw status'
|
||||
|
||||
```
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||||
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||||
### 快捷命令组合 (单行执行)
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||||
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||||
```bash
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||||
# Ubuntu1
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||||
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||||
ssh ubuntu1 'systemctl --user restart openclaw-gateway && systemctl --user status openclaw-gateway && /home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw status'
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||||
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||||
# Ubuntu2
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||||
|
||||
ssh ubuntu2 'systemctl --user restart openclaw-gateway && systemctl --user status openclaw-gateway && /home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw status'
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||||
|
||||
```
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||||
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||||
## 13.AgentMail (邮件收发与自动化) (2026-04-04 更新)
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### 📂 技能目录
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```
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~/.openclaw/skills/agentmail/
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├── scripts/ # 可直接使用的 Python 脚本
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│ ├── check_inbox.py # 查看收件箱
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||||
│ ├── send_email.py # 发送邮件
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||||
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||||
│ └── setup_webhook.py # 配置 Webhook
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||||
└── references/ # 参考文档
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├── API.md # API 完整文档
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||||
├── EXAMPLES.md # 使用示例
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||||
└── WEBHOOKS.md # Webhook 配置指南
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```
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||||
### 快速使用
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||||
#### 查看收件箱
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||||
```bash
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||||
unset HTTP_PROXY && unset HTTPS_PROXY && unset http_proxy && unset https_proxy
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||||
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||||
python3 ~/.openclaw/skills/agentmail/scripts/check_inbox.py --inbox star-agent@agentmail.to --limit 10
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||||
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||||
```
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||||
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||||
#### 发送邮件
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||||
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||||
```bash
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||||
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||||
python3 ~/.openclaw/skills/agentmail/scripts/send_email.py \
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||||
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||||
--inbox star-agent@agentmail.to \
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||||
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||||
--to "recipient@example.com" \
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||||
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||||
--subject "主题" \
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||||
--text "正文内容"
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||||
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||||
```
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### API Key 配置
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- 位置: `~/.openclaw/.env`
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- 环境变量: `AGENTMAIL_API_KEY=your_key_here`
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### 附件处理
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||||
附件需要用 Python 代码下载，参考：
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```bash
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||||
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||||
cat ~/.openclaw/skills/agentmail/references/API.md
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||||
|
||||
cat ~/.openclaw/skills/agentmail/references/EXAMPLES.md
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||||
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||||
```
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||||
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||||
### ⚠️ 注意事项
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||||
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||||
- **代理问题**：遇到 SOCKS 代理错误时，先 `unset HTTP_PROXY && unset HTTPS_PROXY`
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||||
- **临时文件存放**：下载的附件和临时脚本请放在 `~/.openclaw/temp/<agentId>/` 目录，不要放在 workspace 下
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||||
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||||
- **参考文档**：详细用法见 `references/API.md` 和 `references/EXAMPLES.md`
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||||
## 14.Docker命令路径 (2026-04-04)
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| 服务器 | 命令 | 说明 |
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| ------------- | -------------------------------------------------------- | ------------- |
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| macmini | `docker` | 直接可用（已在 PATH） |
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| macmini (SSH) | `/Applications/Docker.app/Contents/Resources/bin/docker` | SSH 时用完整路径 |
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||||
| ubuntu1/2 | `docker` | 直接可用 |
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||||
**使用方式**:
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```bash
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||||
# macmini 本地
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||||
docker ps
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||||
# macmini SSH
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||||
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||||
ssh macmini '/Applications/Docker.app/Contents/Resources/bin/docker ps'
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||||
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||||
# ubuntu1/2 SSH
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||||
ssh ubuntu1 'docker ps'
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||||
|
||||
ssh ubuntu2 'docker ps'
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||||
```
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||||
## 15.定时任务创建注意事项 (2026-03-29)
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### 预防措施
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1. 在远程服务器(Ubuntu1/Ubuntu2)创建定时任务后，**手动运行一次**确认能正常发送 Telegram 通知
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||||
2. 如果遇到 "Outbound not configured for channel: telegram" 错误，重启 Gateway：
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||||
```bash
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||||
# Ubuntu1/Ubuntu2 重启 Gateway
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||||
systemctl --user restart openclaw-gateway
|
||||
systemctl --user status openclaw-gateway
|
||||
|
||||
```
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||||
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||||
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||||
### 常见错误处理
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||||
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||||
| 错误信息 | 原因 | 解决方案 |
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| ----------------------------------------------- | --------------------- | ---------- |
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||||
| "Outbound not configured for channel: telegram" | Gateway Telegram 连接异常 | 重启 Gateway |
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||||
| "Message failed" | Telegram API 限流或连接问题 | 分散任务执行时间 |
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||||
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||||
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||||
## 18.n8n工作流标准执行步骤
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||||
> ⚠️ n8n 已迁移到 Ubuntu2 服务器（2026-03-30 更新）
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||||
> 用户可能说："请用n8n内容转换工作流帮我转化这篇文章<文件名>"
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||||
### N8N 配置信息
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||||
- **N8N_BASE_URL**: `https://n8n.ishenwei.online`（从 Ubuntu2 `~/.openclaw/.env` 读取）
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||||
- **Webhook URL**: `https://n8n.ishenwei.online/webhook/<Webhook Path>`
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||||
### ⚠️ 执行时间与等待规范
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||||
- **执行时间**: 每次触发 webhook 后，需要等待 **4-5 分钟** 才能得到结果
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||||
- **禁止频繁请求**: 触发 webhook 后，**不要**连续发送多个请求或频繁轮询
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||||
- **正确做法**: 触发一次 → 等待 4-5 分钟 → 再检查 content-out 目录结果
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||||
- **失败标志**: 如果等了 5+ 分钟还没结果，再检查是否有问题
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||||
### 目录结构
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||||
| 用途 | MacMini 路径 | Ubuntu2 路径 |
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||||
| -------- | -------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
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||||
| 源文件目录 | `/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/` | — |
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||||
| n8n 文件目录 | — | `/home/shenwei/docker/n8n/n8n_data/files/` |
|
||||
| 输出目录 | `/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-out/` | — |
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||||
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||||
### 执行步骤
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||||
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||||
#### 步骤 1：复制源文件到 Ubuntu2
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||||
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```bash
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||||
scp /Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/<文件名> ubuntu2:/home/shenwei/docker/n8n/n8n_data/files/<文件名>
|
||||
```
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||||
|
||||
|
||||
#### 步骤 2：触发 Webhook
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||||
```bash
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||||
curl -X POST "<N8N_BASE_URL>/webhook/content-translation-v6" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
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||||
"note_name": "<文件名>",
|
||||
"source_path": "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/<文件名>",
|
||||
"output_name": "<文件名去掉后缀>"
|
||||
}'
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||||
```
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||||
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||||
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||||
#### 步骤 3：等待执行完成
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||||
- 成功标志：返回 `{"ok":true}` 且 HTTP 200
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||||
- N8N 会通过 Telegram bot 发送完成通知
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||||
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||||
#### 步骤 4：复制输出文件到 MacMini
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||||
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||||
```bash
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||||
scp ubuntu2:/home/shenwei/docker/n8n/n8n_data/files/<输出文件名> /Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-out/<输出文件名>
|
||||
```
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||||
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||||
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||||
#### 步骤 5：清理 Ubuntu2 临时文件
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||||
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||||
```bash
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||||
ssh ubuntu2 "rm /home/shenwei/docker/n8n/n8n_data/files/<输入文件名>"
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||||
ssh ubuntu2 "rm /home/shenwei/docker/n8n/n8n_data/files/<输出文件名>"
|
||||
```
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||||
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||||
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### n8n 工作流速查表
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| 工作流 | Webhook Path | 输入文件规则 | 输出文件规则 | 通知方式 |
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||||
| ---- | ------------------------ | -------------------- | ------------------------- | -------- |
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||||
| 内容转化 | `content-translation-v6` | `content-queue/*.md` | `content-out/*_output.md` | Telegram |
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||||
346
openclaw/每日复盘/2026-04-13.md
Normal file
346
openclaw/每日复盘/2026-04-13.md
Normal file
@@ -0,0 +1,346 @@
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---
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## 【xinghui】星辉 每日复盘 - 2026-04-13
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### 📋 今日主要活动
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1. **04:43 视频下载** — 比利哥请求下载 Twitter/X 视频到 NAS（/volume2/knowledgebase），使用 yt-dlp 工具执行
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2. **07:31 cron 执行** — yunce [云策]每日复盘 SIGTERM 超时（cron payload 内容过多导致）；其余6个 agent cron 均正常完成
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||||
3. **07:40 会话整理** — 汇总全部7个 agent 的每日复盘 cron 任务内容，发现 Ubuntu agent 写 Mac 路径不可达的问题
|
||||
4. **07:59 笔记同步** — Git sync，提交新增 `Hermes/yunzhi/` 目录（Claude Code 使用方法文档）
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||||
5. **09:06 sushi 早安激励任务** — 为 sushi（苏轼）agent 创建每日09:00定时任务（发送诗句/佛经），测试成功发送（messageId: 179）
|
||||
6. **10:43 笔记同步** — 再次同步笔记内容
|
||||
7. **12:10~12:14 xingshu cron 任务整理** — 列出星枢所有 cron 任务，删除5个已过期的 Photo Cleanup 一次性任务
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||||
8. **12:15~12:26 TOOLS 章节分发** — 将 TOOLS标准模板.md 第22章（Claude Code 调用方法）分发给全部7个 agent（xinghui/xingjiang/xingyao/xingshu/yunce/yunhan/fengchi），并同步笔记
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### 💡 教训与反思
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||||
- **cron payload 内容不宜过长**：yunce SIGTERM 超时，原因是 cron message 包含全部7个 agent cron 内容，过长导致超时。应精简 payload 或分步执行
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||||
- **笔记同步频率过高**：今天共4次 sync（07:59, 10:43, 12:17, 12:26），其中12:17和12:26连续，可合并
|
||||
- **Python cron jobs 解析脚本 bug**：jobs 数据结构不一致（dict/str 混合），导致 AttributeError 和 KeyError，需增强健壮性
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||||
- **Ubuntu → Mac 路径不可达**：yunce/fengchi 写 `/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/每日复盘/` 路径在 Ubuntu 无权限，已通过修改 cron payload 解决
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### 🔧 待改进项
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||||
- 笔记同步：设置合并机制，避免短时间内多次重复 sync
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||||
- Python cron 解析脚本：增强对混合数据结构的处理
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||||
- cron payload：精简内容，复杂任务考虑引用而非内嵌全量
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||||
### 📝 明日关注
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||||
- 跟进 sushi 每日早安激励任务是否正常执行
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||||
- 确认今天修改的 cron payload 在今晚23:00是否能正常写文件
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||||
- yunce SIGTERM 问题是否解决
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*复盘时间：2026-04-13 23:00 CST*
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## 【xingjiang】星匠 每日复盘 - 2026-04-13
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### 📋 今日主要活动
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1. **12:25–12:27 agent-base 项目调试**（55条对话，主任务）
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||||
- SSH 登录 Ubuntu2（192.168.3.45）检查 `/home/shenwei/docker/agent-base` 项目
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||||
- 执行 `docker ps` 确认双容器（agentbase-db + agentbase-web）运行正常
|
||||
- 检查 Django settings 配置结构（base.py + dev.py）
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||||
- 检查 openclaw URLs 配置和 docker-compose.yml
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||||
- 验证静态文件 CSS 加载：HTTP 200，Content-Type 正确
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||||
- 测试 `/api/sessions/bulk_upsert/` 端点 → 返回 `{"error": "Missing agent_name or source_node"}`
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||||
- 确认数据库已有数据：Sessions 114条 / Messages 6408条 / Tool_calls 2847条
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||||
- 检查 sync_sessions.py 脚本内容（bulk upsert API 调用部分）
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||||
2. **会话启动初始化**
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||||
- 创建 `memory/2026-04-13.md`
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||||
- 执行 `memory_recall` 查找 5 条相关记忆
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### 🔍 关键发现
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| 项目 | 状态 | 说明 |
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|------|------|------|
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| Docker Compose | ✅ 正常 | db + web 双容器 healthy |
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| PostgreSQL (TimescaleDB) | ✅ 正常 | 13张表，DB Host 通过 Docker internal DNS |
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||||
| Django Admin | ✅ 正常 | HTTP 200，登录成功 |
|
||||
| CSS 静态文件 | ✅ 正常 | `/static/admin/css/base.css` HTTP 200 |
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||||
| API 端点 | ⚠️ 有参数错误 | bulk_upsert 缺少 `agent_name` / `source_node` |
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| 数据库数据 | ✅ 有历史数据 | Sessions/Messages/Tool_calls 均已入库 |
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||||
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||||
### 💡 教训与反思
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||||
- **bulk_upsert API 需要显式提供 `agent_name` 和 `source_node` 字段**
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||||
- sync_sessions.py 发送请求时未包含这两个必填参数
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||||
- 需修改脚本补充这两个字段才能正常 upsert sessions
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||||
- **CSS 问题已排除**：用户 4/06 投诉 CSS 未加载，经检查静态文件实际正常，问题可能是浏览器缓存或早期镜像层缓存未更新导致
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- **Docker commit 修复模式**：当源码已修改但容器未重启时，可通过 `docker commit` 将运行中容器的修正持久化
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### 📝 新增 Pattern
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| Pattern Key | 说明 |
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| `bulk-upsert-requires-agent-source` | `/api/sessions/bulk_upsert/` 端点需要 `agent_name` 和 `source_node` 字段，缺少则返回 JSON 错误 |
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### 🔧 待跟进（历史遗留 + 新增）
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1. ⏳ **sync_session.py bulk_upsert 字段修复** — 新发现：需补充 `agent_name` 和 `source_node` 参数
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2. sync_session.py TOOLS.md 说明（用户 4/09 提出，**至今未完成**）
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3. 云测 v5 工作流设计
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4. Ubuntu2 景点数据导入（smart-trip-quote 部署情况待确认）
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### 🔗 相关文件
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- 项目路径：`/home/shenwei/docker/agent-base/`
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- 脚本：`/home/shenwei/docker/agent-base/scripts/sync_sessions.py`
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- API 端点：`http://192.168.3.45:8765/api/sessions/bulk_upsert/`
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*复盘时间：2026-04-13 23:05 CST*
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## 【xingyao】星曜 每日复盘 - 2026-04-13
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### 📋 今日主要活动
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1. **07:00 每日安全检查**（cron）
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- Mac Mini：5 warn（`allowInsecureAuth=true`、fengchi exec 权限过宽、sushi symlink escape）
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- Ubuntu1：6 warn（fengchi exec `security=full` + `autoAllowSkills`，权限最宽松）
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- Ubuntu2：2 warn（最干净，仅 `trustedProxies` + `denyCommands` 问题）
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- Telegram bot 首次发送失败（token 缺失），重试后成功 (msgId: 3242)
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2. **07:15 服务器性能检查**（cron）
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- Glances 未安装（`command not found`）
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- 通过 `uptime` / `sysctl` / `df` / `docker ps` 等替代方案采集数据
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- 主机名：WeideMac-mini.local，OS：macOS 26.3.1，CPU：Apple M4
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- 运行时间：up 3 days 15:17，负载均值：1.79
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- Docker：仅 vaultwarden 容器运行（healthy）
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- Telegram 报告发送成功
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3. **11:40–11:47 Agent 重构（main → xingshu）**
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- 修改 `openclaw.json`：main → xingshu（3处）、cron jobs（6个）
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- 合并工作区：`~/.openclaw/workspace/` → `~/.openclaw/workspace-agent-xingshu/`
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- 重启 Gateway（PID 82492）验证生效
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4. **16:02–16:10 技能目录重构**
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- 验证软链接方案可行：`~/.agents/skills/` → `~/.openclaw/skills/`（符号链接）
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- 批量创建 32 个软链接（Mac Mini）
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- rsync 技能目录到 Ubuntu1/Ubuntu2 各 32 个软链接
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- 三台服务器结果：Mac Mini 58/94、Ubuntu1 47/89、Ubuntu2 51/91 skills ready
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5. **16:10 定时同步 Cron Job 创建**
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- Job ID：`95c4c9bc-ec93-4f8c-9118-6d91bb2ca1b3`
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- 每天 01:00 UTC+8 执行：`rsync ~/.agents/skills/` → Ubuntu1 + Ubuntu2
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6. **16:15 用户答疑**
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- 解答 `~/.agents/skills` 技能是否默认加载占用 token：默认不自动加载，仅当 skill 描述匹配用户请求时才触发，且只注入匹配到的 skill 内容
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### 💡 教训与反思
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- **SSH 环境中 PATH 问题**：Ubuntu1/2 healthcheck 时出现 `openclaw: command not found`，说明 SSH 非登录 shell 不加载用户 PATH。**解决**：使用绝对路径 `/home/shenwei/.npm-global/bin/openclaw`
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- **Telegram bot token 配置**：首次失败原因——cron session 使用不同 env，token 未传递。重试时 env 已加载。需注意 cron job 的环境变量隔离
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- **Glances 未安装**：性能检查依赖 glances，但 Mac Mini 上未安装。已用原生命令替代，但不够全面
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- **cron payload 简洁性**：安全检查任务 payload 已较冗长，影响执行速度。考虑精简输出或分步执行
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### 🔍 关键发现
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| 发现 | 影响 | 处理 |
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| Mac Mini `allowInsecureAuth=true` | 中 | 调试模式，生产应关闭 |
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| Ubuntu1 fengchi `exec=full` + `autoAllowSkills` | 高 | 权限过宽，建议收紧 |
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| Ubuntu1/2 SSH openclaw 路径未加载 | 中 | 使用绝对路径规避 |
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| sushi workspace symlink escape | 低 | 软链接跳出 workspace，需关注 |
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### 🔧 待跟进
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- 清理 Mac Mini `allowInsecureAuth` 配置（或确认是否需要调试模式）
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- Ubuntu1 fengchi exec 权限收紧方案
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- 安装 Glances 到 Mac Mini 以完善性能监控
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- 验证明天 01:00 技能同步 cron 是否正常执行
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### 📝 Pattern 新增
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| Pattern Key | 说明 |
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| `ssh-path-not-inherited` | SSH 非登录 shell 不继承用户 PATH，远程命令需用绝对路径 |
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| `cron-env-isolation` | cron session 环境变量与交互 session 不同，token 等变量可能缺失 |
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| `skills-not-autoloaded` | `~/.agents/skills/` 目录下的 skill 默认不自动加载，仅匹配触发时注入 |
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*复盘时间：2026-04-13 23:10 CST*
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## 【xingjiang】星枢 每日复盘 - 2026-04-13
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### 📋 今日主要活动
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1. **11:48–12:12 Workspace 重构（main → xingshu）**
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- 主 workspace 从 `main` 迁移至 `workspace-agent-xingshu`
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- 执行文件迁移：AGENTS.md / MEMORY.md / SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md / TOOLS.md / HEARTBEAT.md / .learnings/ / memory/ / skills/
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- 排查 openclaw.json repo 配置：确认路径写在 `agents.xingshu.repo` 而非顶层
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- 重启 Gateway 验证新工作区生效
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2. **18:00–19:38 PST 邮件归档处理**
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- PST 文件：15GB，55,647 封邮件，时间跨度 2018-11 ~ 2025-09
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- 工具选型：pypff / pypst 均无法安装（PEP 668），改用 Python `mailbox` 模块
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- 第一步完成：mbox 已提取（30 个文件夹），建立完整索引，分 83 个月 CSV
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- 第二步：分析 2025-01.csv（3,177 封），定义首批删除规则
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- 首批规则：aws_notification / prisma_cloud / x4x_tenant_provisioning / qualys（均每 subject 保留 1 封，最多 5 封）/ teams_notification（按附件过滤）
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- 全量执行结果：40,622 保留 / 15,025 删除（27%）
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- 用户暂停：要求先看全部文件夹，确认所有待删除项后再统一重新处理
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### 💡 教训与反思
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- **repo 配置分散易误判**：openclaw.json 中 repo 字段可能在顶层或 agents.{id}.repo，验证时需用 `exec pwd` 直接确认而非依赖 session_status 初次显示
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- **Python mailbox 不支持切片随机访问**：直接 `mbox[:10]` 会 KeyError，需先 `list(mbox.keys())` 再取前 N 个
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- **删除规则先定义再执行**：用户明确要求所有规则确定后再跑全量，本日仓促全量执行后用户又暂停补充规则，导致重复劳动
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- **pypff/pypst 无法安装**：Mac Homebrew Python 3.14 有 PEP 668 保护，`mailbox` 模块是更通用的替代方案
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### 🔍 关键发现
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| 发现 | 影响 | 处理 |
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| `workspace-agent-xingshu` 迁移路径 | 高 | 确认 agents.xingshu.repo 生效 |
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| 55,647 封邮件待清理 | 高 | 规则引擎已建立，可批量应用 |
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| 25 个文件夹未被任何规则覆盖 | 中 | 待用户逐个决策 |
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| Python mailbox KeyError | 中 | 修复 apply_rules.py 迭代逻辑 |
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### 📝 Pattern 新增
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| Pattern Key | 说明 |
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| `pst.email.monthly-csv.subject-dedup` | PST 邮件按月 CSV 存储，subject 分组去重，每组保留 N 封样本 |
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| `openclaw.repo.agent-specific-path` | openclaw.json repo 路径可能在 agents.{id}.repo 而非顶层 |
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| `mailbox.iterate-not-slice` | Python mailbox 模块需用迭代器，不能直接切片 |
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### 🔧 待跟进
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1. 待用户确认剩余 25 个文件夹的删除规则
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2. 规则确认后，重新生成全部 83 个月 marked CSV
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3. 根据 delete_list 从原始 mbox 中提取保留邮件生成新 PST
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4. apply_rules.py 固化到 ~/pst-processing/rules/
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### 📁 相关文件
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- 索引目录：`~/pst-processing/2025/*.csv`
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- 规则定义：`~/pst-processing/rules/delete_rules.json`
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- 执行脚本：`~/pst-processing/rules/apply_rules.py`
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- 原始 mbox：`~/pst-processing/extracted_2025/Shen Wei 2025/*/mbox`
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*复盘时间：2026-04-13 23:15 CST*
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## 【yunce】云策 每日复盘 - 2026-04-13
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### 📋 今日主要活动
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1. **17:38–18:01 LanceDB 记忆清理**
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- 根据用户请求，清理 memory-lancedb-pro 中 RabbitMQ 部署和SW效率研究所两条记忆
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- 起初误以为 LanceDB 在 Macmini（之前在 Macmini 上使用过），实际数据库在 Ubuntu2（192.168.3.45）
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- 用户纠正后意识到理解错误： 在 Ubuntu2 上
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- 删除命令：
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- 删除结果确认：内存总数从 24 降至 22
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2. **PST 邮件处理**
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- 协助读取和分析 Macmini 上的邮件提取结果
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- 提供 CLI 命令查看各月份邮件统计
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3. **每日复盘cron任务执行**
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- 通过 agent-browser 访问 Django Admin 日报页面
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- 成功获取当日云策对话记录（Session df0ec519）
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- 记录：145万 tokens，主要工作为 LanceDB 清理和 PST 邮件分析
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### 💡 教训与反思
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- **LanceDB 存储位置**：之前在 Macmini 上使用过 memory-lancedb-pro，误以为数据在 Macmini。但当前运行的 Ubuntu2 节点有独立的 LanceDB 实例，路径为 。用户指出后意识到之前的理解错误
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- **openclaw memory-pro CLI 不稳定**：执行 list/stats 命令时频繁超时或被 SIGKILL 终止，但功能本身正常（delete 成功）
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- **agent-browser combobox 选择**：Django Admin 页面 combobox 选择不稳定，需要多次尝试或配合点击操作
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### 🔍 关键发现
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| 发现 | 影响 | 处理 |
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| LanceDB 在 Ubuntu2 而非 Macmini | 中 | 更新理解，后续在 Ubuntu2 节点操作 memory-pro |
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| memory-pro CLI 频繁超时 | 低 | 功能正常，只是 CLI 响应慢 |
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| PST 邮件处理流程进行中 | 高 | 用户要求先汇总所有删除规则再统一处理 |
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### 📝 Pattern 新增
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| Pattern Key | 说明 |
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| | memory-lancedb-pro 数据库在 Ubuntu2（192.168.3.45），路径为 |
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| | openclaw memory-pro CLI 频繁超时/SIGKILL 但功能正常 |
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### 🔧 待跟进
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- 继续协助用户推进 PST 邮件处理流程
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- 等待数字人方案确认
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### 📝 明日关注
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- PST 邮件删除规则汇总确认
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- 数字人技术路径确认（口播/图文配音/AI虚拟人）
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*复盘时间：2026-04-13 23:25 CST*
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## 【yunce】云策 每日复盘 - 2026-04-13
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### 📋 今日主要活动
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1. **17:38–18:01 LanceDB 记忆清理**
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- 根据用户请求，清理 memory-lancedb-pro 中 RabbitMQ 部署和"SW效率研究所"两条记忆
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- 起初误以为 LanceDB 在 Macmini（之前在 Macmini 上使用过），实际数据库在 Ubuntu2（192.168.3.45）
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- 用户纠正后意识到理解错误：数据路径在 Ubuntu2 上
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- 删除命令：`openclaw memory-pro delete <memory-id>`
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- 删除结果确认：内存总数从 24 降至 22
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2. **PST 邮件处理**
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- 协助读取和分析 Macmini 上的邮件提取结果
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- 提供 CLI 命令查看各月份邮件统计
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3. **每日复盘cron任务执行**
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- 通过 agent-browser 访问 Django Admin 日报页面
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- 成功获取当日云策对话记录（Session df0ec519）
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- 记录：145万 tokens，主要工作为 LanceDB 清理和 PST 邮件分析
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### 💡 教训与反思
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- **LanceDB 存储位置**：之前在 Macmini 上使用过 memory-lancedb-pro，误以为数据在 Macmini。但当前运行的 Ubuntu2 节点有独立的 LanceDB 实例，路径为 `/home/shenwei/.openclaw/memory/lancedb-pro`。用户指出后意识到之前的理解错误
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- **openclaw memory-pro CLI 不稳定**：执行 list/stats 命令时频繁超时或被 SIGKILL 终止，但功能本身正常（delete 成功）
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- **agent-browser combobox 选择**：Django Admin 页面 combobox 选择不稳定，需要多次尝试或配合点击操作
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### 🔍 关键发现
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| 发现 | 影响 | 处理 |
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| LanceDB 在 Ubuntu2 而非 Macmini | 中 | 更新理解，后续在 Ubuntu2 节点操作 memory-pro |
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| memory-pro CLI 频繁超时 | 低 | 功能正常，只是 CLI 响应慢 |
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| PST 邮件处理流程进行中 | 高 | 用户要求先汇总所有删除规则再统一处理 |
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### 📝 Pattern 新增
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| Pattern Key | 说明 |
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| `memory-lancedb-pro-ubuntu2` | memory-lancedb-pro 数据库在 Ubuntu2（192.168.3.45），路径为 `/home/shenwei/.openclaw/memory/lancedb-pro` |
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| `openclaw-cli-timeout-but-works` | openclaw memory-pro CLI 频繁超时/SIGKILL 但功能正常 |
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### 🔧 待跟进
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- 继续协助用户推进 PST 邮件处理流程
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- 等待数字人方案确认
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### 📝 明日关注
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- PST 邮件删除规则汇总确认
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- 数字人技术路径确认（口播/图文配音/AI虚拟人）
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*复盘时间：2026-04-13 23:25 CST*
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