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nexus/openclaw/每日复盘/2026-04-13.md
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2026-04-14 09:34:23 +08:00

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## 【xinghui】星辉 每日复盘 - 2026-04-13 ### 📋 今日主要活动 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 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 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） 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 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 ### 💡 教训与反思 - 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 - 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 - 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 ### 🔧 待改进项 - 笔记同步：设置合并机制，避免短时间内多次重复 sync - Python cron 解析脚本：增强对混合数据结构的处理 - cron payload：精简内容，复杂任务考虑引用而非内嵌全量 ### 📝 明日关注 - 跟进 sushi 每日早安激励任务是否正常执行 - 确认今天修改的 cron payload 在今晚23:00是否能正常写文件 - yunce SIGTERM 问题是否解决

复盘时间：2026-04-13 23:00 CST

【xingjiang】星匠 每日复盘 - 2026-04-13

📋 今日主要活动

  1. 12:25–12:27 agent-base 项目调试（55条对话，主任务）

    • SSH 登录 Ubuntu2（192.168.3.45）检查 /home/shenwei/docker/agent-base 项目
    • 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）
    • 检查 openclaw URLs 配置和 docker-compose.yml
    • 验证静态文件 CSS 加载：HTTP 200，Content-Type 正确
    • 测试 /api/sessions/bulk_upsert/ 端点 → 返回 {"error": "Missing agent_name or source_node"}
    • 确认数据库已有数据：Sessions 114条 / Messages 6408条 / Tool_calls 2847条
    • 检查 sync_sessions.py 脚本内容（bulk upsert API 调用部分）

  2. 会话启动初始化

    • 创建 memory/2026-04-13.md
    • 执行 memory_recall 查找 5 条相关记忆

🔍 关键发现

项目 状态 说明
Docker Compose ✅ 正常 db + web 双容器 healthy
PostgreSQL (TimescaleDB) ✅ 正常 13张表，DB Host 通过 Docker internal DNS
Django Admin ✅ 正常 HTTP 200，登录成功
CSS 静态文件 ✅ 正常 /static/admin/css/base.css HTTP 200
API 端点 ⚠️ 有参数错误 bulk_upsert 缺少 agent_name / source_node
数据库数据 ✅ 有历史数据 Sessions/Messages/Tool_calls 均已入库

💡 教训与反思

  • bulk_upsert API 需要显式提供 agent_name 和 source_node 字段
    • sync_sessions.py 发送请求时未包含这两个必填参数
    • 需修改脚本补充这两个字段才能正常 upsert sessions
  • 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
  • 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

📝 新增 Pattern

Pattern Key 说明
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

🔧 待跟进（历史遗留 + 新增）

  1. ⏳ sync_session.py bulk_upsert 字段修复 — 新发现：需补充 agent_name 和 source_node 参数
  2. sync_session.py TOOLS.md 说明（用户 4/09 提出，至今未完成）
  3. 云测 v5 工作流设计
  4. Ubuntu2 景点数据导入（smart-trip-quote 部署情况待确认）

🔗 相关文件

  • 项目路径：/home/shenwei/docker/agent-base/
  • 脚本：/home/shenwei/docker/agent-base/scripts/sync_sessions.py
  • API 端点：http://192.168.3.45:8765/api/sessions/bulk_upsert/

复盘时间：2026-04-13 23:05 CST

【xingyao】星曜 每日复盘 - 2026-04-13

📋 今日主要活动

  1. 07:00 每日安全检查（cron）

    • Mac Mini：5 warn（allowInsecureAuth=true、fengchi exec 权限过宽、sushi symlink escape）
    • Ubuntu1：6 warn（fengchi exec security=full + autoAllowSkills，权限最宽松）
    • Ubuntu2：2 warn（最干净，仅 trustedProxies + denyCommands 问题）
    • Telegram bot 首次发送失败（token 缺失），重试后成功 (msgId: 3242)

  2. 07:15 服务器性能检查（cron）

    • Glances 未安装（command not found）
    • 通过 uptime / sysctl / df / docker ps 等替代方案采集数据
    • 主机名：WeideMac-mini.local，OS：macOS 26.3.1，CPU：Apple M4
    • 运行时间：up 3 days 15:17，负载均值：1.79
    • Docker：仅 vaultwarden 容器运行（healthy）
    • Telegram 报告发送成功

  3. 11:40–11:47 Agent 重构（main → xingshu）

    • 修改 openclaw.json：main → xingshu（3处）、cron jobs（6个）
    • 合并工作区：~/.openclaw/workspace/ → ~/.openclaw/workspace-agent-xingshu/
    • 重启 Gateway（PID 82492）验证生效

  4. 16:02–16:10 技能目录重构

    • 验证软链接方案可行：~/.agents/skills/ → ~/.openclaw/skills/（符号链接）
    • 批量创建 32 个软链接（Mac Mini）
    • rsync 技能目录到 Ubuntu1/Ubuntu2 各 32 个软链接
    • 三台服务器结果：Mac Mini 58/94、Ubuntu1 47/89、Ubuntu2 51/91 skills ready

  5. 16:10 定时同步 Cron Job 创建

    • Job ID：95c4c9bc-ec93-4f8c-9118-6d91bb2ca1b3
    • 每天 01:00 UTC+8 执行：rsync ~/.agents/skills/ → Ubuntu1 + Ubuntu2

  6. 16:15 用户答疑

    • 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

💡 教训与反思

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

🔍 关键发现

发现 影响 处理
Mac Mini allowInsecureAuth=true 中 调试模式，生产应关闭
Ubuntu1 fengchi exec=full + autoAllowSkills 高 权限过宽，建议收紧
Ubuntu1/2 SSH openclaw 路径未加载 中 使用绝对路径规避
sushi workspace symlink escape 低 软链接跳出 workspace，需关注

🔧 待跟进

  • 清理 Mac Mini allowInsecureAuth 配置（或确认是否需要调试模式）
  • Ubuntu1 fengchi exec 权限收紧方案
  • 安装 Glances 到 Mac Mini 以完善性能监控
  • 验证明天 01:00 技能同步 cron 是否正常执行

📝 Pattern 新增

Pattern Key 说明
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
cron-env-isolation cron session 环境变量与交互 session 不同，token 等变量可能缺失
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

复盘时间：2026-04-13 23:10 CST

【xingjiang】星枢 每日复盘 - 2026-04-13

📋 今日主要活动

  1. 11:48–12:12 Workspace 重构（main → xingshu）

    • 主 workspace 从 main 迁移至 workspace-agent-xingshu
    • 执行文件迁移：AGENTS.md / MEMORY.md / SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md / TOOLS.md / HEARTBEAT.md / .learnings/ / memory/ / skills/
    • 排查 openclaw.json repo 配置：确认路径写在 agents.xingshu.repo 而非顶层
    • 重启 Gateway 验证新工作区生效

  2. 18:00–19:38 PST 邮件归档处理

    • PST 文件：15GB，55,647 封邮件，时间跨度 2018-11 ~ 2025-09
    • 工具选型：pypff / pypst 均无法安装（PEP 668），改用 Python mailbox 模块
    • 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
    • 第二步：分析 2025-01.csv（3,177 封），定义首批删除规则
    • 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）
    • 全量执行结果：40,622 保留 / 15,025 删除（27%）
    • 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

💡 教训与反思

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

🔍 关键发现

发现 影响 处理
workspace-agent-xingshu 迁移路径 高 确认 agents.xingshu.repo 生效
55,647 封邮件待清理 高 规则引擎已建立，可批量应用
25 个文件夹未被任何规则覆盖 中 待用户逐个决策
Python mailbox KeyError 中 修复 apply_rules.py 迭代逻辑

📝 Pattern 新增

Pattern Key 说明
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
openclaw.repo.agent-specific-path openclaw.json repo 路径可能在 agents.{id}.repo 而非顶层
mailbox.iterate-not-slice Python mailbox 模块需用迭代器，不能直接切片

🔧 待跟进

  1. 待用户确认剩余 25 个文件夹的删除规则
  2. 规则确认后，重新生成全部 83 个月 marked CSV
  3. 根据 delete_list 从原始 mbox 中提取保留邮件生成新 PST
  4. apply_rules.py 固化到 ~/pst-processing/rules/

📁 相关文件

  • 索引目录：~/pst-processing/2025/*.csv
  • 规则定义：~/pst-processing/rules/delete_rules.json
  • 执行脚本：~/pst-processing/rules/apply_rules.py
  • 原始 mbox：~/pst-processing/extracted_2025/Shen Wei 2025/*/mbox

复盘时间：2026-04-13 23:15 CST

【yunce】云策 每日复盘 - 2026-04-13

📋 今日主要活动

  1. 17:38–18:01 LanceDB 记忆清理

    • 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
    • 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）
    • 用户纠正后意识到理解错误： 在 Ubuntu2 上
    • 删除命令：
    • 删除结果确认：内存总数从 24 降至 22

  2. PST 邮件处理

    • 协助读取和分析 Macmini 上的邮件提取结果
    • 提供 CLI 命令查看各月份邮件统计

  3. 每日复盘cron任务执行

    • 通过 agent-browser 访问 Django Admin 日报页面
    • 成功获取当日云策对话记录（Session df0ec519）
    • 记录：145万 tokens，主要工作为 LanceDB 清理和 PST 邮件分析

💡 教训与反思

  • 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
  • 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）
  • 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

🔍 关键发现

发现 影响 处理
LanceDB 在 Ubuntu2 而非 Macmini 中 更新理解，后续在 Ubuntu2 节点操作 memory-pro
memory-pro CLI 频繁超时 低 功能正常，只是 CLI 响应慢
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

📝 Pattern 新增

Pattern Key 说明
memory-lancedb-pro 数据库在 Ubuntu2（192.168.3.45），路径为
openclaw memory-pro CLI 频繁超时/SIGKILL 但功能正常

🔧 待跟进

  • 继续协助用户推进 PST 邮件处理流程
  • 等待数字人方案确认

📝 明日关注

  • PST 邮件删除规则汇总确认
  • 数字人技术路径确认（口播/图文配音/AI虚拟人）

复盘时间：2026-04-13 23:25 CST

【yunce】云策 每日复盘 - 2026-04-13

📋 今日主要活动

  1. 17:38–18:01 LanceDB 记忆清理

    • 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
    • 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）
    • 用户纠正后意识到理解错误：数据路径在 Ubuntu2 上
    • 删除命令：openclaw memory-pro delete <memory-id>
    • 删除结果确认：内存总数从 24 降至 22

  2. PST 邮件处理

    • 协助读取和分析 Macmini 上的邮件提取结果
    • 提供 CLI 命令查看各月份邮件统计

  3. 每日复盘cron任务执行

    • 通过 agent-browser 访问 Django Admin 日报页面
    • 成功获取当日云策对话记录（Session df0ec519）
    • 记录：145万 tokens，主要工作为 LanceDB 清理和 PST 邮件分析

💡 教训与反思

  • 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
  • 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）
  • 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

🔍 关键发现

发现 影响 处理
LanceDB 在 Ubuntu2 而非 Macmini 中 更新理解，后续在 Ubuntu2 节点操作 memory-pro
memory-pro CLI 频繁超时 低 功能正常，只是 CLI 响应慢
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

📝 Pattern 新增

Pattern Key 说明
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
openclaw-cli-timeout-but-works openclaw memory-pro CLI 频繁超时/SIGKILL 但功能正常

🔧 待跟进

  • 继续协助用户推进 PST 邮件处理流程
  • 等待数字人方案确认

📝 明日关注

  • PST 邮件删除规则汇总确认
  • 数字人技术路径确认（口播/图文配音/AI虚拟人）

复盘时间：2026-04-13 23:25 CST

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