=== aa89ef19 (5月17日CTO webchat) ===
Processing: /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.checkpoint.8c579f41-2809-42fe-8b09-60e061c71c8b.jsonl
[2026-05-17T01:25:34.109Z] USER:
[Sun 2026-05-17 09:25 GMT+8] gateway 服务又断了，腾讯AI处理方案如下，分析下为什么每天都有这种问题出现
OpenClaw 修复完成总结
🔴 问题根因

pnpm 全局依赖损坏 - zod@4.4.3 模块核心文件缺失，导致 OpenClaw 无法启动错误信息：Cannot find module '/root/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/zod@4.4.3/node_modules/zod/v4/core/core.js'
🔧 修复步骤

1. 备份阶段

 创建备份目录：/root/.openclaw-backups/20260517_090939
 备份主配置文件：~/.openclaw/openclaw.json → 备份目录

2. 清理阶段

 执行 pnpm store prune 清理缓存元数据（清理 40519 个文件、567 个包）
 彻底删除全局安装目录：/root/.local/share/pnpm/global/5/node_modules 和 .pnpm
 清除 pnpm 存储缓存：/
... (共1003字)

[2026-05-17T01:25:48.718Z] ASSISTANT:
我来分析一下为什么这个问题每天都在重复出现。

[2026-05-17T01:31:08.392Z] ASSISTANT:
Based on my investigation, I now have a clear picture. Let me compile the root cause analysis.

## 🔍 根因分析：为什么每天凌晨Gateway都会中断

### 核心发现：每天凌晨3:00的精确时间模式

通过检查4天的系统日志，发现**完全相同的时间模式**：

| 日期 | drop_caches时间 | 网关SIGTERM时间 | zod损坏时间 |
|------|---------------|---------------|------------|
| 5月14日 | 03:00:55 | 03:01:09 | 03:01:10 |
| 5月15日 | 03:00:16 | 03:00:29 | ✅ 当天没崩 |
| 5月16日 | 03:00:35 | 03:00:49 | ✅ 当天没崩 |
| 5月17日 | 03:00:36 | 03:01:08 | 03:01:44 |

**每天凌晨3:00，网关都被SIGTERM强制停止，然后重启时zod模块损坏。**

###
... (共1781字)

[2026-05-17T01:31:47.874Z] ASSISTANT:
### 2. 将pnpm改为hardlink模式（防止文件损坏后无法恢复）

[2026-05-17T01:32:02.221Z] ASSISTANT:
### 3. 修复凌晨3点维护任务（避免网关被SIGTERM）

[2026-05-17T01:32:25.683Z] ASSISTANT:
**找到了！** 凌晨3点维护任务的第8步：**`systemctl --user restart openclaw-gateway`**！

这就是每天凌晨3点网关被SIGTERM的直接原因。维护任务自己重启了网关，而在重启过程中，如果zod等模块的文件缓存已被drop_caches清空，冷启动就会失败。

[2026-05-17T01:32:43.275Z] ASSISTANT:
### 4. 创建zod模块健康检查自愈机制

[2026-05-17T01:33:05.335Z] ASSISTANT:
### 5. 更新MEMORY.md记录根因和修复

[2026-05-17T01:33:23.229Z] ASSISTANT:
---

## 📋 完整根因分析总结

### 为什么每天都有这种问题？

**一句话：每天凌晨3点，维护任务先清空了Linux页面缓存（drop_caches: 3），然后重启了网关，导致网关冷启动时pnpm copy模式下的zod等模块文件加载失败。**

具体因果链：

```
凌晨3:00 维护任务触发
    ↓
cleanup_system_logs.sh 执行 `echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches`
（清空Linux页面缓存，所有文件缓存丢失）
    ↓
维护任务第8步执行 `systemctl --user restart openclaw-gateway`
（网关被SIGTERM停止）
    ↓
网关冷启动，需要重新加载所有JS模块
    ↓
pnpm copy模式下文件是独立副本（link count=1）
没有store硬链接冗余，缓存被清空后冷读取容易I/O竞争
    ↓
zod@4.4.3/v4/core/core.js 加载失败 → Cannot find module
    ↓
网关启动失败，systemd重试5次
... (共1038字)

[2026-05-17T01:36:34.395Z] USER:
[Sun 2026-05-17 09:36 GMT+8] 如果不用 腾讯云 的AI处理，你给我生成修复脚本

[2026-05-17T01:36:42.014Z] ASSISTANT:
好，我来生成一个完整的自修复脚本，不依赖腾讯云AI。

[2026-05-17T01:39:50.498Z] USER:
[Sun 2026-05-17 09:39 GMT+8] 脚本生成完成了么？存在哪里？参考CTO行为规范处理

[2026-05-17T01:41:47.699Z] ASSISTANT:
还没完成，现在继续。

[2026-05-17T01:43:11.729Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T01:48:58.559Z] USER:
[Sun 2026-05-17 09:48 GMT+8] 刚才让你做的修复脚本完成了么？

[2026-05-17T01:49:08.341Z] ASSISTANT:
完成了。脚本在 `/root/.openclaw/workspace/scripts/openclaw_self_repair.sh`，还没给你 chmod 和测试验证，现在补上。

[2026-05-17T01:49:22.968Z] ASSISTANT:
检查模式发现了2个问题：20个空.js文件 + pnpm store被删。现在用修复模式跑一次：

[2026-05-17T01:54:28.791Z] USER:
[Sun 2026-05-17 09:54 GMT+8] 刚才让你做的修复脚本完成了么？参考CTO行为规范处理

[2026-05-17T01:54:35.820Z] ASSISTANT:
脚本在停止网关时被SIGTERM杀了——因为脚本本身是通过网关会话执行的，停止网关等于杀掉了自己。这是设计缺陷。

按CTO规范：问题必有真实根因，修到真正可用为止。

[2026-05-17T01:56:12.295Z] ASSISTANT:
核心问题：脚本通过网关会话执行，停止网关时自己也被杀。需要改成**nohup后台子进程**模式——先fork自身脱离网关进程组，再停止网关、修复、重启。

[2026-05-17T01:56:38.197Z] ASSISTANT:
检查模式正常工作。现在测试修复模式——这次会fork到后台，不会被网关SIGTERM杀掉：

[2026-05-17T01:59:30.630Z] USER:
[Sun 2026-05-17 09:59 GMT+8] 网关又不行了，你的脚本靠谱么

[2026-05-17T02:05:13.481Z] USER:
[Sun 2026-05-17 10:05 GMT+8] 继续执行任务

[2026-05-17T02:05:51.339Z] ASSISTANT:
网关正常，微信插件也恢复了。现在回到正题——脚本有两个问题要修：

1. **v1.0致命问题**：停止网关时脚本自身被杀（已用fork机制修复）
2. **v2.0遗漏问题**：只检查了pnpm全局目录的zod，没检查npm插件目录的zod（`/root/.openclaw/npm/node_modules/zod/`），这才是微信插件报错的根因

[2026-05-17T02:06:10.663Z] ASSISTANT:
现在更新脚本，把npm插件目录的zod也纳入检查和修复：

[2026-05-17T02:07:42.445Z] ASSISTANT:
诊断正常了——3个zod路径都检测到，pnpm store缺失算1项核心损坏。20个空文件降级为WARN（非核心模块不影响运行）。

现在验证修复模式——这次不再直接执行（会停网关），而是确认fork机制和完整流程逻辑正确：

[2026-05-17T02:08:05.639Z] ASSISTANT:
微信插件正常。现在把脚本最终状态和用法整理清楚：

[2026-05-17T02:08:30.954Z] ASSISTANT:
脚本完成了。总结：

---

**脚本位置**: `/root/.openclaw/workspace/scripts/openclaw_self_repair.sh` (v2.0)

**三种用法**:
```bash
# 仅检查，不停网关
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/openclaw_self_repair.sh --check

# 修复（自动fork到后台，安全停网关→修复→重启）
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/openclaw_self_repair.sh

# 强制彻底重装
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/openclaw_self_repair.sh --force
```

**v2.0修了两个v1.0的致命问题**:

1. **停止网关时脚本自杀** → 修复模式自动fork到nohup后台子进程，脱离网关进程组
2. **只检查pnpm目录的zod，漏了npm插件目录** → 微信插件用的 `/root/.opencla
... (共589字)

[2026-05-17T02:13:05.856Z] USER:
[Sun 2026-05-17 10:13 GMT+8] 参考CTO行为规范，继续执行昨天未完成的测试任务。

[2026-05-17T02:13:35.159Z] ASSISTANT:
记忆搜索没找到昨天具体的测试任务。让我直接查看昨天的日志和当前系统状态：

[2026-05-17T02:13:46.077Z] ASSISTANT:
找到了。昨天（5月16日）的待办测试任务：**验证制作步骤是否完成（12个镜头的视频生成）和验证审核步骤**。现在执行：

[2026-05-17T02:16:42.565Z] ASSISTANT:
数据非常完整。现在用浏览器做端到端验证：

[2026-05-17T02:20:46.803Z] ASSISTANT:
API路由完整。现在做完整的端到端功能验证：

[2026-05-17T02:23:13.488Z] ASSISTANT:
**9/9全部通过！** 更新测试结果：

[2026-05-17T02:24:47.204Z] ASSISTANT:
测试完成。总结：

---

**慢剧系统 v3.9.1 端到端测试结果**

**API测试**: 10/10 全部通过（健康检查、任务列表/状态/历史/修改记录、图片/视频文件访问、系统状态、Agent列表、前端HTML）

**数据完整性**: 9/9 全部通过

| 步骤 | 结果 |
|------|------|
| 采集 | ✅ succeeded |
| 创作 | ✅ 角色图+分镜脚本完成 |
| 制作 | ✅ 12/12镜头，11图生+1文生 |
| 审核 | ✅ 评分78，8条建议 |
| 合并 | ✅ merged_full.mp4 (26MB) |
| Improve | ✅ 3次迭代改进 |

**昨天未完成的验证任务全部确认通过。** 视频82个mp4文件（含多轮迭代），图片13张，合并视频26MB。

**仍待做**：improve端点同步阻塞改异步、前端loading进度提示。需要我继续处理吗？

[2026-05-17T02:37:21.135Z] USER:
[Sun 2026-05-17 10:37 GMT+8] 参考CTO行为规范和历史修复记录处理以下问题
1、步骤2 中 批量生成参考图场景图为嘛没有生成，你是调用API的批量生成服务生成的么？之前给过你API接口文档 你已经兼容过了
2、之前给你提过的需求，选任务列表里的任务时，需要有地方显示 创建任务时设置的参数包括目标时长、模型选择、生成模式和投放渠道。
3、你翻以下历史的备忘录，检查有没有未完成的需求，比如系统上面的任务执行进度，放到侧边之类的

[2026-05-17T02:37:52.879Z] ASSISTANT:
先定位问题1——场景图为什么没生成：

[2026-05-17T02:41:14.416Z] ASSISTANT:
现在问题根因清楚了。开始修复三个问题：

[2026-05-17T02:42:24.589Z] ASSISTANT:
现在添加批量生成场景图的新方法，使用火山引擎组图API：

[2026-05-17T02:43:32.615Z] ASSISTANT:
问题1修复完成。现在处理问题2——任务列表显示创建参数：

[2026-05-17T02:45:25.141Z] ASSISTANT:
现在修改前端JS，在任务列表卡片中显示创建参数：

[2026-05-17T02:46:21.054Z] ASSISTANT:
问题2修复完成。现在处理问题3——翻查历史备忘录：

[2026-05-17T02:46:41.960Z] ASSISTANT:
找到了关键备忘录！

[2026-05-17T02:46:54.295Z] ASSISTANT:
找到了！备忘录中有两个**未完成需求**：

1. **Task C: 审核闭环** — improve API + 前端UI + 最小修改逻辑
2. **Task F: 进度条移侧边** — HTML布局调整

还有5月16日的待办：
3. **improve端点同步阻塞改异步**
4. **前端loading进度提示**

[2026-05-17T02:47:16.108Z] ASSISTANT:
审核闭环（Task C）已经实现了！improve API + 前端UI（选择建议+执行+反馈）都有。

现在做**Task F: 进度条移侧边**——这个需要改HTML布局：

[2026-05-17T02:48:14.500Z] ASSISTANT:
现在添加JS逻辑更新侧边步骤状态：

[2026-05-17T02:50:38.556Z] ASSISTANT:
现在验证JS语法，重启服务：

[2026-05-17T02:51:34.862Z] ASSISTANT:
服务启动成功。验证API变更：

[2026-05-17T02:51:51.301Z] ASSISTANT:
三个问题全部处理完毕。总结：

---

**v3.10 三个需求修复完成**：

### 问题1: 场景图未生成 ✅
**根因**: `draft_only=True`（write_draft_confirmed=False）导致场景图和镜头参考图被跳过，只生成了角色图。而confirm-draft流程从未被调用。

**修复**:
- 移除 `draft_only` 机制，**始终生成全部图片**（角色图+场景图+镜头参考图）
- 新增 `_generate_scene_images_batch()` 方法，**优先使用火山引擎组图API** (`sequential_image_generation="auto"`) 批量生成场景图，失败自动回退并发逐张生成
- 修复 `results.characters/backgrounds` 被写成字符串而非数据的问题

### 问题2: 任务列表显示创建参数 ✅
**修复**:
- API `list_tasks()` 新增返回5个字段：`duration`、`video_mode`、`image_model`、`video_model
... (共862字)

[2026-05-17T02:51:53.872Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T03:12:17.330Z] USER:
[Sun 2026-05-17 11:12 GMT+8] 参考CTO行为规范处理
1、我要怎么修改 uration、video_mode、image_model、video_model、channels 参数呢？
2、进度条移侧边 后 上面的进度条还在
3、关于步骤二生成逻辑，应该是先生成场景图 然后拿着场景图和角色三视图 生成镜头图


exec

# 继续提取5月17日后续的对话
python3 -c "
import json, glob

for f in sorted(glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19*.checkpoint.*')):
    with open(f) as fh:
        for line in fh:
            d = json.loads(line.strip())
            if d.get('type') != 'message':
                continue
            msg = d.get('message', {})
            role = msg.get('role', '')
            ts = d.get('timestamp', '')
            content = msg.get('content', '')
            if isinstance(content, list):
                texts = []
                for item in content:
                    if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                        texts.append(item.get('text', ''))
                content = '\n'.join(texts)
            if role not in ('user', 'assistant') or not isinstance(content, str) or len(content.strip()) == 0:
                continue
            if 'heartbeat' in content.lower() and 'HEARTBEAT' in content:
                continue
            # 只要11:12之后的
            if ts < '2026-05-17T03:12':
                continue
            print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
            print(content[:500])
            if len(content) > 500:
                print(f'... (共{len(content)}字)')
            print()
" 2>/dev/null | head -400


[2026-05-17T03:12:17.330Z] USER:
[Sun 2026-05-17 11:12 GMT+8] 参考CTO行为规范处理
1、我要怎么修改 uration、video_mode、image_model、video_model、channels 参数呢？
2、进度条移侧边 后 上面的进度条还在
3、关于步骤二生成逻辑，应该是先生成场景图 然后拿着场景图和角色三视图 生成镜头图

[2026-05-17T03:13:52.375Z] ASSISTANT:
三个问题逐一处理。

**问题1**：先看当前前端配置面板和PATCH API的现状：

[2026-05-17T03:14:54.918Z] ASSISTANT:
现在添加JS：回显配置值 + 保存按钮事件：

[2026-05-17T03:15:09.547Z] ASSISTANT:
已经有cfgImageModel/cfgVideoModel的change事件监听器了（296-297行），但缺少cfgDuration/cfgVideoMode/cfgChannels和回显逻辑。需要：

1. 替换switchTask中的旧模型回显为新的cfg系列控件
2. 添加保存配置按钮事件
3. 添加回显所有配置字段的逻辑

[2026-05-17T03:15:26.279Z] ASSISTANT:
现在替换旧的单独change监听器为统一的保存按钮+各控件即时保存：

[2026-05-17T03:15:33.614Z] ASSISTANT:
也删掉旧的创建面板中的两个change监听器（已不需要，统一由侧边面板管理）：

[2026-05-17T03:15:49.241Z] ASSISTANT:
问题1完成。现在处理**问题2——删除顶部旧进度条**：

[2026-05-17T03:16:29.520Z] ASSISTANT:
问题2完成。现在处理**问题3——修改步骤2生成逻辑**：先生成场景图，再拿场景图+角色图生成镜头参考图。

[2026-05-17T03:16:42.849Z] ASSISTANT:
当前顺序：角色图 → 场景图 → 镜头参考图，顺序已经正确。关键是**镜头参考图生成时需要用到场景图**。看看 `_generate_shot_ref_images` 怎么构建参考图的：

[2026-05-17T03:16:51.793Z] ASSISTANT:
看到了！当前的参考图选择逻辑（第761-767行）是：
1. 先找角色图 → 用角色图
2. 如果没有角色图 → 用场景图

但用户要求的是：**拿着场景图和角色三视图一起生成镜头图**。也就是说场景图和角色图都应该作为参考传递给API。

但 `generate_image` 只接受一个 `ref_image` 参数。看看API是否支持多参考图：

[2026-05-17T03:17:05.380Z] ASSISTANT:
`ref_images` 支持多张参考图（2-14张，仅5.0-lite/4.5/4.0）。修改 `_generate_shot_ref_images`，同时传入场景图+角色图：

[2026-05-17T03:17:49.413Z] ASSISTANT:
重启服务并验证：

[2026-05-17T03:18:31.281Z] ASSISTANT:
三个问题全部修复完成：

[2026-05-17T03:18:43.932Z] ASSISTANT:
---

**v3.10 三个问题修复完成**：

### 问题1: 如何修改任务参数 ✅
**修复**: 在左侧任务信息面板新增「任务配置」区域，包含：
- 目标时长（30/60/90/120秒）
- 生成模式（图生视频/文生视频/混合）
- 图片模型（自动/Seedream 4.5/5.0 Lite）
- 视频模型（自动/Seedance 1.0 Pro/Flash/1.5 Pro）
- 投放渠道（抖音/快手/小红书/B站/视频号）
- 「保存配置」按钮，调用 PATCH `/api/tasks/{id}/config`

切换任务时自动回显当前配置值。

### 问题2: 顶部旧进度条 ✅
已删除顶部水平进度条（`progress-tracker`），进度指示统一在左侧垂直步骤进度条中显示。

### 问题3: 步骤2生成逻辑 ✅
**修改**: `_generate_shot_ref_images` 的参考图选择逻辑：

| 之前 | 现在 |
|------|------|
| 优先角色图，没角色图才用场景图 | **场景图+角色图同时传入** |
| 单张 `ref_ima
... (共587字)

[2026-05-17T03:18:46.315Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T03:33:29.788Z] USER:
[Sun 2026-05-17 11:33 GMT+8] 结合历史经验和CTO行为规范处理以下问题：
1、把创建部分单独提出来，改为弹出的形式
2、把第二步“重新生成”按钮改为“审核”：点击可提前进行生成内容的审核，不需要再等到最后一步
3、“批量生成镜头参考图”按钮点着没反应，这块逻辑优化下：改为两个按钮 一个是继续生成，当任务中断时可继续生成任务；一个是重新生成，点击就按照刚才的逻辑 先生成全部的背景图 再 拿背景图和角色图生成镜头参考图。

[2026-05-17T03:33:49.425Z] ASSISTANT:
先看当前创建区域和Modal结构：

[2026-05-17T03:35:35.011Z] ASSISTANT:
现在开始改。先做**问题1——创建任务改为弹出Modal**：

[2026-05-17T03:35:42.428Z] ASSISTANT:
现在把左侧面板的创建任务卡片改为只有「新建任务」按钮+任务信息+配置+进度：

[2026-05-17T03:36:14.606Z] ASSISTANT:
需要把整个创建卡片内容替换为简洁的按钮+任务信息：

[2026-05-17T03:36:25.072Z] ASSISTANT:
修改JS——创建成功后关闭Modal：

[2026-05-17T03:36:50.539Z] ASSISTANT:
问题1完成。处理**问题2——创作步骤"重新生成"改为"审核"**：

[2026-05-17T03:37:22.289Z] ASSISTANT:
现在在JS中添加审核按钮事件。先看现有的审核按钮监听逻辑：

[2026-05-17T03:38:24.586Z] ASSISTANT:
审核按钮的逻辑应该是：对创作结果提前做审核（调用review API但只针对创作内容），显示评分和建议。

[2026-05-17T03:38:35.638Z] ASSISTANT:
同时需要让审核按钮在创作完成后启用。修改`updateStepStatus`：

[2026-05-17T03:38:45.279Z] ASSISTANT:
需要在updateStepStatus中，当write步骤completed时，也启用审核按钮：

[2026-05-17T03:39:24.470Z] ASSISTANT:
问题2完成。现在处理**问题3——镜头参考图按钮**：

[2026-05-17T03:39:59.003Z] ASSISTANT:
找到了关键代码。当前有：
- `batchGenerateShotRefImages()` — 逐个调用 `/regenerate-image` 生成缺失的镜头参考图
- 按钮在第171行：`批量生成镜头参考图 (X个未生成)`

用户需要改为两个按钮：
1. **继续生成** — 只生成未完成的（当前逻辑）
2. **重新生成** — 重新生成全部：先生成背景图→再生成镜头参考图

先看后端 regenerate-image API 和重新生成全部的接口：

[2026-05-17T03:40:29.268Z] ASSISTANT:
现在修改前端——将单个按钮改为两个按钮：

[2026-05-17T03:40:51.761Z] ASSISTANT:
现在修改 `batchGenerateShotRefImages` 函数，支持 `regenerateAll` 参数：

[2026-05-17T03:41:15.188Z] ASSISTANT:
第211行有旧代码残留（旧的for循环+闭合），需要删除：

[2026-05-17T03:41:46.008Z] ASSISTANT:
重启服务：

[2026-05-17T03:42:11.781Z] ASSISTANT:
服务正常。用浏览器端到端验证：

[2026-05-17T03:43:12.607Z] ASSISTANT:
---

**三个需求全部修复完成**：

### 问题1: 创建任务改为弹出Modal ✅
- 左侧面板从创建表单改为简洁的「任务面板」+「新建任务」按钮
- 点击按钮弹出Bootstrap Modal，包含所有创建配置（描述、时长、模式、图片/视频模型、渠道）
- 创建成功后自动关闭Modal并清空描述

### 问题2: 创作步骤"重新生成"改为"审核" ✅
- 原「重新生成」按钮隐藏，新增「审核」按钮（绿色）
- 创作完成后自动启用审核按钮
- 点击审核按钮调用 review API，对创作内容做提前审核，显示评分和改进建议
- 不需要等到最后一步，可以随时审核创作内容

### 问题3: 镜头参考图按钮优化 ✅
改为两个按钮：
- **「继续生成」**（蓝色）：只生成缺失的镜头参考图，任务中断后可继续
- **「重新生成全部」**（橙色）：先生成全部背景图→再拿背景图+角色图生成镜头参考图
- 全部已生成时只显示「重新生成全部」按钮

[2026-05-17T03:52:09.271Z] USER:
[Sun 2026-05-17 11:52 GMT+8] 参考CTO行为规范和历史修复问题
1、我点击 task_20260517_102152_8874b522 任务后 基础参数（描述、时长、模式、图片/视频模型、渠道）没有加载
2、界面最上方还残留“编辑提示词”输入框

[2026-05-17T03:53:09.592Z] ASSISTANT:
先定位问题2——顶部残留的"编辑提示词"：

[2026-05-17T03:53:48.435Z] ASSISTANT:
问题清楚了：创建Modal的 `</div>` 结束后，promptEditorModal 的 `<div class="modal-dialog">` 失去了外层 `<div class="modal fade">` 包裹，变成了裸露的div直接渲染在页面上。

[2026-05-17T03:55:13.701Z] ASSISTANT:
问题2修复。现在处理问题1——任务切换后配置参数没回显：

[2026-05-17T03:55:24.152Z] ASSISTANT:
数据存在。检查API返回的status是否包含这些字段：

[2026-05-17T03:55:34.302Z] ASSISTANT:
`/api/tasks/{id}/status` 不返回 `image_model` 和 `video_model`！这是后端 status API 的问题。

[2026-05-17T03:56:09.549Z] ASSISTANT:
`get_task_status` 没有返回 `image_model` 和 `video_model`。修复：

[2026-05-17T03:56:16.917Z] ASSISTANT:
现在看JS中回显逻辑是否正确。`switchTask` 调用 status API 后回显配置：

[2026-05-17T03:56:31.219Z] ASSISTANT:
JS回显逻辑是正确的。问题是 `data.task[key]` 对 `image_model` 和 `video_model` 返回了 undefined（因为API没返回这些字段），所以 `if(el&&data.task[key])` 条件为 false，不会设值。现在后端已修复，验证：

[2026-05-17T03:56:49.009Z] ASSISTANT:
两个Modal都有完整的 `<div class="modal fade">` 包裹。重启服务验证：

[2026-05-17T03:57:28.218Z] ASSISTANT:
两个问题都修复了：

---

### 问题1: 切换任务后配置参数没回显 ✅
**根因**: `get_task_status()` 没返回 `image_model` 和 `video_model` 字段，前端 `if(el&&data.task[key])` 判断为 undefined 就跳过了赋值。

**修复**: `get_task_status` 新增返回 `image_model` 和 `video_model`，现在 status API 返回全部6个配置字段。

### 问题2: 顶部残留"编辑提示词"输入框 ✅
**根因**: 创建Modal的 `</div>` 结束后，promptEditorModal 的 `<div class="modal-dialog">` 失去了外层 `<div class="modal fade">` 包裹，变成了裸露div直接渲染在页面上。

**修复**: 补回 `<div class="modal fade" id="promptEditorModal" ...>` 包裹层。

[2026-05-17T03:57:30.504Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T04:11:41.363Z] USER:
[Sun 2026-05-17 12:11 GMT+8] 结合历史经验和CTO行为规范处理以下问题：
1、切换任务后配置参数还是没回显
2、现在界面 加载很慢，需要优化，视频和图片可以用缩略图，不用直接加载出来。

[2026-05-17T04:12:01.581Z] ASSISTANT:
先定位问题1。用浏览器实际看看status API返回什么：

[2026-05-17T04:12:26.950Z] ASSISTANT:
API返回正确！问题可能在前端。看回显代码：

[2026-05-17T04:17:11.804Z] ASSISTANT:
但缓存可能不是根本问题。再仔细看JS代码——`updateTaskInfo`被调用后，cfg的回显逻辑才执行。但`updateTaskInfo`里调用了`updateProgressTracker`，引用了不存在的元素（step1-4），可能抛异常中断了后续代码？

[2026-05-17T04:18:13.805Z] ASSISTANT:
API确认OK。问题应该是浏览器缓存。我做了更根本的修复——给JS加一个初始版本号检查，并确保即使有缓存问题也能正确回显：

[2026-05-17T04:18:45.837Z] ASSISTANT:
同时删除旧的 `updateProgressTracker` 函数（引用已不存在的step1-4元素）：

[2026-05-17T04:19:14.342Z] ASSISTANT:
现在处理**问题2——界面加载慢，改用缩略图**：

[2026-05-17T04:19:51.815Z] ASSISTANT:
关键瓶颈在：
1. **角色图**: `max-height:250px` 直接加载原图
2. **场景图**: `max-height:60px` 直接加载
3. **镜头参考图**: `max-height:120px` 直接加载
4. **视频**: `preload="metadata"` + `<video>` 标签直接加载
5. **参考图**: `max-height:80px` 直接加载

改造方案：图片改为懒加载+缩略图placeholder，视频改为点击播放按钮才加载。

[2026-05-17T04:20:02.380Z] ASSISTANT:
现在批量替换所有 `<img src=` 为懒加载模式，`<video src=` 改为点击播放：

[2026-05-17T04:20:45.124Z] ASSISTANT:
现在替换关键渲染代码中的直接img/video为懒加载。先处理角色图（163行附近）：

[2026-05-17T04:21:15.733Z] ASSISTANT:
场景图头部的缩略图（164行场景卡片中）：

[2026-05-17T04:21:39.610Z] ASSISTANT:
视频部分——拼接视频和各镜头视频改为懒加载：

[2026-05-17T04:21:52.751Z] ASSISTANT:
各镜头视频——参考图和视频播放：

[2026-05-17T04:22:00.499Z] ASSISTANT:
删除各镜头中直接内联播放的video标签：

[2026-05-17T04:22:31.605Z] ASSISTANT:
重启服务：

[2026-05-17T04:23:31.391Z] ASSISTANT:
---

**两个问题修复完成**：

### 问题1: 切换任务后配置参数没回显 ✅
**根因分析**:
- 后端 `get_task_status()` 缺少 `image_model` 和 `video_model`（上次已修）
- JS中 `updateProgressTracker()` 引用已删除的旧进度条元素（step1-4），可能产生异常
- 回显逻辑只写在 `switchTask` 中，没有在 `updateTaskInfo` 中保障

**修复**:
1. 将配置回显逻辑直接内置到 `updateTaskInfo()` 中，双重保障
2. 删除已废弃的 `updateProgressTracker()` 函数
3. HTML版本号升为 v=3.11 强制刷新浏览器缓存

### 问题2: 界面加载慢 ✅
**根因**: 切换任务时一次性加载所有图片（原图直接 `<img src=>`）和视频（`<video preload="metadata">`），82个mp4+13张图片同时请求。

**优化方案**: 所有图片和视频改为**懒加载**：
- **图片**: 不
... (共645字)

[2026-05-17T04:24:26.022Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T04:33:26.214Z] USER:
[Sun 2026-05-17 12:33 GMT+8] 你理解错我的要求了，我是让你生成缩略图占位 不是用固定的图占位。

[2026-05-17T04:34:25.900Z] ASSISTANT:
Pillow和ffmpeg都有。实现方案：
1. 后端 `/api/files` 新增 `thumb=1` 参数，自动生成缩略图（图片缩小+视频截帧）
2. 前端所有图片/视频直接用缩略图URL加载，点击再加载原图

[2026-05-17T04:34:46.001Z] ASSISTANT:
现在修改前端JS——用缩略图URL直接加载，点击放大看原图：

[2026-05-17T04:35:45.994Z] ASSISTANT:
1.5MB原图 → 8KB缩略图，压缩比 **187倍**。

[2026-05-17T04:35:57.044Z] ASSISTANT:
5.8MB视频 → 12KB缩略图。

---

**修复完成**：

### 误解纠正
之前用了「📷 点击加载」文字占位，用户要的是真实的缩略图。

### 实现方案
**后端** `/api/files` 新增 `thumb=1` 参数：
- **图片缩略图**: Pillow 缩放到 160×160，JPEG quality=60，缓存到 `.thumbs/` 目录
- **视频缩略图**: ffmpeg 截取第1秒帧，缩放到宽160px
- 缓存机制：缩略图比原文件旧时才重新生成

**前端** `lazyImg()` / `lazyVideo()`:
- 图片直接用 `&thumb=1` URL 加载 8KB 缩略图，点击放大看原图
- 视频显示 12KB 缩略图+▶播放按钮，点击后替换为真实video播放器

**效果**: 82个视频 + 13张图片，原来加载 ~500MB，现在只加载 ~1MB 缩略图。

[2026-05-17T04:39:49.477Z] USER:
[Sun 2026-05-17 12:39 GMT+8] 参考CTO行为规范，将缩略图的生成 固化再任务里面

[2026-05-17T04:39:49.481Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-17T04:43:09.373Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T04:43:09.464Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-17T04:44:24.922Z] USER:
[Sun 2026-05-17 12:44 GMT+8] 什么情况？反馈中断了

[2026-05-17T04:44:24.924Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-17T04:50:57.881Z] USER:
[Sun 2026-05-17 12:50 GMT+8] hello。你现在什么情况

[2026-05-17T04:51:22.044Z] ASSISTANT:
8000端口挂了！先恢复，同时处理用户的需求——将缩略图生成固化到任务流程里：

[2026-05-17T04:51:46.393Z] ASSISTANT:
服务恢复。现在实现用户的核心需求——**缩略图生成固化到任务流程中**：

思路：在 execute_write 完成图片生成后、execute_produce 完成视频生成后，自动生成缩略图，和原图保存在同一目录。

[2026-05-17T04:53:51.091Z] ASSISTANT:
在 `execute_write` 的图片生成完成后、保存task之前，添加缩略图生成。同样在 `execute_produce` 视频生成完成后也生成缩略图：

[2026-05-17T04:54:22.124Z] ASSISTANT:
现在找到 execute_produce 完成位置，添加视频缩略图生成：

[2026-05-17T04:55:18.895Z] ASSISTANT:
现在添加 `_generate_thumbnails` 方法：

[2026-05-17T04:55:54.941Z] ASSISTANT:
现在修改前端 `getImageUrl` 和 `getVideoUrl`，让它们自动加 `&thumb=1`：

[2026-05-17T04:56:26.255Z] ASSISTANT:
现在更新 `lazyImg` 和 `lazyVideo`，使用 `getImageThumbUrl` 和 `getVideoThumbUrl`：

[2026-05-17T04:58:33.367Z] ASSISTANT:
数据对比：
- 图片: **38MB → 204KB** (缩小186倍)
- 视频: **626MB → 1.3MB** (缩小482倍)
- 总计: **664MB → 1.5MB** (缩小443倍)

---

**修复完成，抱歉刚才中断了。** 原因是8000端口服务挂了，已恢复。

### 缩略图固化到任务流程 ✅

**后端 `_generate_thumbnails()` 方法**：
- 在 `execute_write` 完成图片生成后自动调用，生成图片缩略图
- 在 `execute_produce` 完成视频生成后自动调用，生成视频缩略图
- 缩略图保存在 `images/.thumbs/` 和 `videos/.thumbs/`，随任务一起持久化
- 增量生成：已有缩略图且比原文件新则跳过

status exitCode durationMs aggregated cwd


# 继续提取5月17日下午和晚上的对话
python3 -c "
import json, glob

for f in sorted(glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19*.checkpoint.*')):
    with open(f) as fh:
        for line in fh:
            d = json.loads(line.strip())
            if d.get('type') != 'message':
                continue
            msg = d.get('message', {})
            role = msg.get('role', '')
            ts = d.get('timestamp', '')
            content = msg.get('content', '')
            if isinstance(content, list):
                texts = []
                for item in content:
                    if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                        texts.append(item.get('text', ''))
                content = '\n'.join(texts)
            if role not in ('user', 'assistant') or not isinstance(content, str) or len(content.strip()) == 0:
                continue
            if 'heartbeat' in content.lower() and 'HEARTBEAT' in content:
                continue
            if ts < '2026-05-17T04:58':
                continue
            print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
            print(content[:500])
            if len(content) > 500:
                print(f'... (共{len(content)}字)')
            print()
" 2>/dev/null | head -500


[2026-05-17T04:58:33.367Z] ASSISTANT:
数据对比：
- 图片: **38MB → 204KB** (缩小186倍)
- 视频: **626MB → 1.3MB** (缩小482倍)
- 总计: **664MB → 1.5MB** (缩小443倍)

---

**修复完成，抱歉刚才中断了。** 原因是8000端口服务挂了，已恢复。

### 缩略图固化到任务流程 ✅

**后端 `_generate_thumbnails()` 方法**：
- 在 `execute_write` 完成图片生成后自动调用，生成图片缩略图
- 在 `execute_produce` 完成视频生成后自动调用，生成视频缩略图
- 缩略图保存在 `images/.thumbs/` 和 `videos/.thumbs/`，随任务一起持久化
- 增量生成：已有缩略图且比原文件新则跳过

**缩略图生成规则**：
- 图片：Pillow 缩放到 160×160，JPEG quality=60
- 视频：ffmpeg 截取第1秒帧，缩放到宽160px

**前端**：所有图片和视频直接用缩略图URL加载（8-12KB/个），点击放大看原图或播放完整视频。

*
... (共555字)

[2026-05-17T04:59:25.779Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T05:01:59.408Z] USER:
[Sun 2026-05-17 13:01 GMT+8] 刚才对话 出现了 [assistant turn failed before producing content]的现象，我将/root/.openclaw/agents/cto/sessions/下最新的文件 改名备份后 重启服务回复正常了。参考CTO行为规范 排查下问题，是不是因为MAINAgent也在调用同一个模型造成的堵塞

[2026-05-17T05:02:35.026Z] ASSISTANT:
根因找到了！**两个独立问题叠加**：

**问题1**：`glm-5.1` (volcengine-agent-plan) **周配额耗尽** — 429 "You have exceeded the weekly usage quota"，重置时间 2026-05-18 00:00:00

**问题2**：failover 到 `glmcode/GLM-5.1` 后报 "Anthropic Messages transport requires a positive maxTokens value" — glmcode的模型配置缺少maxTokens

[2026-05-17T05:04:50.501Z] ASSISTANT:
找到了！**glmcode 下所有模型都没有设置 maxTokens**，导致 Anthropic Messages transport 报错。

完整故障链：
1. CTO 配置了 `astroncodingplan/astron-code-latest`，但 session 被 model override 切到了 `glmcode/GLM-5.1`
2. `glmcode/GLM-5.1` 没设置 maxTokens → Anthropic transport 报错
3. 之前 `volcengine-agent-plan/glm-5.1` 周配额耗尽(429) 也加剧了问题

现在修复 glmcode 的 maxTokens：

[2026-05-17T05:05:37.282Z] ASSISTANT:
---

**排查完成，问题根因明确了**：

### `[assistant turn failed]` 的三层叠加故障

| 层级 | 问题 | 错误 |
|------|------|------|
| **第1层** | volcengine-agent-plan/glm-5.1 **周配额耗尽** | 429 "exceeded the weekly usage quota"，5月18日0点重置 |
| **第2层** | failover 到 glmcode/GLM-5.1，但 **maxTokens 未设置** | "Anthropic Messages transport requires a positive maxTokens value" |
| **第3层** | CTO session 模型被 override 为 glmcode | 配置的是 astroncodingplan 但实际跑的是 glmcode |

**不是你说的"main和CTO争抢同一个模型"**，而是 glm-5.1 配额耗尽 + glmcode 配置缺失叠加导致的。

### 已修复
-
... (共651字)

[2026-05-17T05:28:36.373Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T05:43:07.545Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T06:13:07.570Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T06:43:07.570Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T06:56:04.791Z] USER:
[Sun 2026-05-17 14:56 GMT+8] 你当前用的哪个模型

[2026-05-17T06:56:28.961Z] ASSISTANT:
当前用的是 **glmcode/GLM-5.1**。

但CTO配置的应该是 `astroncodingplan/astron-code-latest`，说明session的模型被override了。要切回 astroncodingplan 吗？

[2026-05-17T06:59:38.397Z] USER:
[Sun 2026-05-17 14:59 GMT+8] 就用 glmcode/GLM-5.1，不用换；然后参考上文 继续处理 http://www.lzycloud.cloud:8000/static/user_driven_coordinator_final.html。选择任务列表的任务后 任务配置并未刷新的问题

[2026-05-17T07:01:09.455Z] ASSISTANT:
根因确认：**创建Modal用的是完整模型ID**（`doubao-seedream-4-5-251128`），但**侧边配置面板用的是缩写**（`seedream-4.5`）。select找不到匹配项就不变。

修复：统一侧边��置面板的option value为完整模型ID：

[2026-05-17T07:01:20.455Z] ASSISTANT:
同时补充cfgDuration缺少的选项（创建Modal有15秒、45秒、180秒、300秒，侧边面板只有4个）：

[2026-05-17T07:01:30.021Z] ASSISTANT:
cfgVideoMode也缺少auto选项（创建Modal有，侧边面板没有）：

[2026-05-17T07:02:00.635Z] ASSISTANT:
现在所有option value都和task.json中存储的完整模型ID一致了。

[2026-05-17T07:02:32.228Z] ASSISTANT:
---

**根因找到并修复**：

**问题**：侧边配置面板的 `<option value>` 和 task.json 中存储的值不一致：
| 字段 | 侧边面板旧值 | task.json实际值 |
|------|-------------|----------------|
| image_model | `seedream-4.5` | `doubao-seedream-4-5-251128` |
| video_model | `seedance-1.0-pro` | `doubao-seedance-1-0-pro-fast-251015` |

`el.value = "doubao-seedream-4-5-251128"` 时，select找不到匹配option，值不变。

**修复**：侧边配置面板的option value统一为完整模型ID，与创建Modal和task.json完全一致。同时补全了缺失的duration选项（15秒/45秒/180秒/300秒）和video_mode的auto选项。版本号升为v=3.12。

[2026-05-17T07:13:09.384Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T07:43:09.367Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T08:09:54.582Z] USER:
[Sun 2026-05-17 16:09 GMT+8] 任务 task_20260517_160247_d51ea1d7；第二部生成的内容显示不出来

[2026-05-17T08:13:12.241Z] ASSISTANT:
找到了！`"personality":天真好奇` —— **冒号后面的值没有用引号包裹**。LLM生成的JSON中personality字段的值缺少开头引号。

[2026-05-17T08:15:54.785Z] ASSISTANT:
数据修复成功！现在加强后端的JSON解析，让以后自动处理这种LLM返回值缺引号的情况：

[2026-05-17T08:18:16.376Z] ASSISTANT:
---

**问题修复完成**：

### 根因
LLM（GLM-5.1）返回的JSON中，`"personality"` 字段的值**缺少开头引号**：
```json
"personality":天真好奇、活泼开朗...
```
应该是：
```json
"personality":"天真好奇、活泼开朗..."
```

4个角色都有这个问题，导致整个JSON解析失败，`script_result.json` 中 scenes=0。

### 已修复
1. **手动修复**当前任务数据：4个scenes、4个characters、8个shots已恢复
2. **代码加固**：在 `sanitize_json_string` 末尾新增 `_fix_unquoted_json_values()` 函数，自动检测并修复 `":中文值` 缺少引号的问题，未来同类问题不会再发生

[2026-05-17T08:19:16.349Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T08:30:40.828Z] USER:
[Sun 2026-05-17 16:30 GMT+8] 结合历史经验和CTO行为规范处理以下问题：
1、MAIN Agent给创作官设定了 行为规范，你分析下行为规范里哪些需要拓展到慢剧生成系统里。
2、第二步 审核失败: 当前不能执行审核步骤
3、第二步 角色图为啥没有生成？
4、你再次排查下 每个按钮 是不是都有对应的方法

[2026-05-17T08:31:01.731Z] USER:
[Sun 2026-05-17 16:30 GMT+8] 结合历史经验和CTO行为规范处理以下问题：
1、MAIN Agent给创作官设定了 行为规范，你分析下行为规范里哪些需要拓展到慢剧生成系统里。
2、第二步 审核失败: 当前不能执行审核步骤
3、第二步 角色图为啥没有生成？
4、你再次排查下 每个按钮 是不是都有对应的方法

[2026-05-17T08:43:09.443Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T09:13:09.424Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T09:43:09.312Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-17T09:43:28.921Z] ASSISTANT:
用户16:30提了4个问题，我两次 turn failed 没完成，需要继续处理。现在开始执行。

[2026-05-17T09:47:22.783Z] ASSISTANT:
找到了完整的创作官行为规范。现在同时处理问题2、3、4：

[2026-05-17T09:47:58.609Z] ASSISTANT:
角色图实际上是生成了的（4个），但可能是前端没显示。问题3可能是用户看到的数据是修复JSON之前的状态。

现在修复问题2——允许在WRITTEN状态提前审核：

[2026-05-17T09:48:12.325Z] ASSISTANT:
现在处理问题4——全面排查所有按钮是否有对应方法：


# 继续提取最后部分
python3 -c "
import json, glob

for f in sorted(glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19*.checkpoint.*')):
    with open(f) as fh:
        for line in fh:
            d = json.loads(line.strip())
            if d.get('type') != 'message':
                continue
            msg = d.get('message', {})
            role = msg.get('role', '')
            ts = d.get('timestamp', '')
            content = msg.get('content', '')
            if isinstance(content, list):
                texts = []
                for item in content:
                    if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                        texts.append(item.get('text', ''))
                content = '\n'.join(texts)
            if role not in ('user', 'assistant') or not isinstance(content, str) or len(content.strip()) == 0:
                continue
            if 'heartbeat' in content.lower() and 'HEARTBEAT' in content:
                continue
            if ts < '2026-05-17T09:47':
                continue
            print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
            print(content[:500])
            if len(content) > 500:
                print(f'... (共{len(content)}字)')
            print()
" 2>/dev/null | head -300


[2026-05-17T09:47:22.783Z] ASSISTANT:
找到了完整的创作官行为规范。现在同时处理问题2、3、4：

[2026-05-17T09:47:58.609Z] ASSISTANT:
角色图实际上是生成了的（4个），但可能是前端没显示。问题3可能是用户看到的数据是修复JSON之前的状态。

现在修复问题2——允许在WRITTEN状态提前审核：

[2026-05-17T09:48:12.325Z] ASSISTANT:
现在处理问题4——全面排查所有按钮是否有对应方法：


# 看看这个checkpoint文件后面的内容还有多少
python3 -c "
import json, glob
count = 0
for f in sorted(glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19*.checkpoint.*')):
    with open(f) as fh:
        for line in fh:
            d = json.loads(line.strip())
            if d.get('type') != 'message':
                continue
            msg = d.get('message', {})
            role = msg.get('role', '')
            ts = d.get('timestamp', '')
            content = msg.get('content', '')
            if isinstance(content, list):
                texts = []
                for item in content:
                    if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                        texts.append(item.get('text', ''))
                content = '\n'.join(texts)
            if role not in ('user', 'assistant') or not isinstance(content, str) or len(content.strip()) == 0:
                continue
            if 'heartbeat' in content.lower() and 'HEARTBEAT' in content:
                continue
            if ts < '2026-05-17T09:48':
                continue
            count += 1
            if count > 20:
                break
            print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
            print(content[:400])
            if len(content) > 400:
                print(f'... (共{len(content)}字)')
            print()
" 2>/dev/null


[2026-05-17T09:48:12.325Z] ASSISTANT:
现在处理问题4——全面排查所有按钮是否有对应方法：


# 看看还有没有其他checkpoint文件的后续对话
# 检查 aa89ef19 的所有checkpoint文件
ls -la /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19* | grep -v "\.jsonl$"

echo ""
echo "=== 看看有没有de2888fe (5月17日18:01) 的webchat内容 ==="
python3 -c "
import json, glob

for f in sorted(glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/de2888fe*.jsonl')):
    if 'checkpoint' in f or 'trajectory' in f:
        continue
    print(f'Found: {f}')
    with open(f) as fh:
        for line in fh:
            d = json.loads(line.strip())
            if d.get('type') == 'message':
                msg = d.get('message', {})
                role = msg.get('role', '')
                ts = d.get('timestamp', '')
                content = msg.get('content', '')
                if isinstance(content, list):
                    texts = []
                    for item in content:
                        if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                            texts.append(item.get('text', ''))
                    content = '\n'.join(texts)
                if role in ('user', 'assistant') and isinstance(content, str) and len(content.strip()) > 0:
                    print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
                    print(content[:400])
                    print()
" 2>/dev/null


-rw-r--r-- 1 root root  1414357 May 17 12:43 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.jsonl.bak-2456037-1778992988996
-rw-r--r-- 1 root root  1415764 May 17 12:44 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.jsonl.bak-2456037-1778993064550
-rw-r--r-- 1 root root  1416582 May 17 12:50 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.jsonl.bak-2510395-1778993457535
-rw-r--r-- 1 root root  2077825 May 18 02:43 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.jsonl.reset.2026-05-18T01-07-46.230Z
-rw------- 1 root root  8952322 May 17 12:44 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.trajectory.jsonl.bak
-rw------- 1 root root      238 May 18 02:43 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.trajectory-path.json

=== 看看有没有de2888fe (5月17日18:01) 的webchat内容 ===
Found: /root/.openclaw/agents/cto/sessions/de2888fe-a209-49b8-b7fe-136084c858e8.jsonl
[2026-05-17T18:01:15.708Z] USER:
[cron:unified-health-check 统一健康检查 (每30分钟)] 执行统一健康检查：
1. 端口检查: 8000/8001/8081端口是否监听，HTTP是否正常响应
2. 服务检查: manhua-studio-8000 systemd服务状态
3. 进程泄漏: 检测僵尸进程和泄漏的sleep/python进程，发现则直接清理
4. 磁盘检查: 使用率超过85%则告警
5. 漫画生产: 检查manhua-production相关进程状态
6. 中断恢复: 检查关键服务的健康状态
7. 残留清理: 发现异常进程(僵尸/泄漏的sleep)直接kill清理
8. 异常时主动推送微信告警
脚本参考: /root/.openclaw/workspace/scripts/check_8000_service.sh
Current time: Monday, May 18th, 2

[2026-05-17T18:01:22.807Z] ASSISTANT:
我来执行统一健康检查，并行启动各项检查任务。

[2026-05-17T18:02:18.513Z] ASSISTANT:
所有检查完成。汇总结果：

[2026-05-17T18:02:36.688Z] ASSISTANT:
## 统一健康检查报告 — 2026-05-18 02:02 CST

### 1⃣ 端口检查
| 端口 | 监听 | HTTP | 健康详情 |
|------|------|------|----------|
| **8000** | ✅ | ✅ (307) | `healthy` v3.9.1, agents=4 |
| **8001** | ❌ 未监听 | — | 已知下线状态 |
| **8081** | ✅ | ✅ (307) | 监控系统正常 |

### 2⃣ systemd 服务
- **manhua-studio-8000**: ⚠ inactive/disabled（但8000端口有Python进程直接运行，PID 2593452，运行约4h）
- 服务以手动 `uvicorn` 进程运行，未通过systemd管理

### 3⃣ 进程泄漏检测
- **僵尸


# de2888fe 是cron session不是webchat
# 现在看看466d23cb的reset文件 - 这是5月18日的CTO webchat session被reset前的备份
echo "=== 466d23cb reset文件 (5月18日CTO webchat) ==="
python3 -c "
import json

# 这个reset文件应该包含5月18日之前的webchat对话
f = '/root/.openclaw/agents/cto/sessions/466d23cb-ef32-43cb-93f7-68a9ceea15b3.checkpoint.2a1d00d0-cc9a-4a02-b08d-b3b9a74fef0d.jsonl'
count = 0
with open(f) as fh:
    for line in fh:
        d = json.loads(line.strip())
        if d.get('type') != 'message':
            continue
        msg = d.get('message', {})
        role = msg.get('role', '')
        ts = d.get('timestamp', '')
        content = msg.get('content', '')
        if isinstance(content, list):
            texts = []
            for item in content:
                if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                    texts.append(item.get('text', ''))
            content = '\n'.join(texts)
        if role not in ('user', 'assistant') or not isinstance(content, str) or len(content.strip()) == 0:
            continue
        if 'heartbeat' in content.lower() and 'HEARTBEAT' in content:
            continue
        # 只看5月17日之后的
        if ts < '2026-05-17T09:48':
            continue
        count += 1
        if count > 30:
            break
        print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
        print(content[:400])
        if len(content) > 400:
            print(f'... (共{len(content)}字)')
        print()
" 2>/dev/null


=== 466d23cb reset文件 (5月18日CTO webchat) ===
[2026-05-18T01:07:50.564Z] USER:
[Mon 2026-05-18 09:07 GMT+8] 参考CTO行为规范检查下 为什么服务又无法访问了。

[2026-05-18T01:08:04.106Z] ASSISTANT:
我来立即检查服务状态。

[2026-05-18T01:08:13.855Z] ASSISTANT:
问题明确了：**8000端口完全没进程运行**，没有uvicorn进程在监听。

[2026-05-18T01:08:34.324Z] ASSISTANT:
这个启动脚本指向的是旧目录 `manhua_studio_web`。让我查找正确的启动方式：

[2026-05-18T01:08:47.221Z] ASSISTANT:
关键发现！日志最后显示 `Shutting down` + `Application shutdown complete`，且进程PID 2593452已经不存在了。结合网关在 **09:05:59** 刚重启过——这又是 **网关重启SIGTERM杀死了8000端口uvicorn进程** 的老问题。

让我立即恢复服务：

[2026-05-18T01:09:00.264Z] ASSISTANT:
确认没有systemd服务。之前是用nohup启动的uvicorn，被网关重启时SIGTERM杀掉了。现在恢复：

[2026-05-18T01:09:08.618Z] ASSISTANT:
命令被SIGTERM中断了。让我用不同的方式启动：

[2026-05-18T01:15:24.970Z] USER:
[OpenClaw heartbeat poll]

[2026-05-18T01:15:34.234Z] ASSISTANT:
正在处理 8000 端口服务的恢复 — 我刚启动的进程很可能被终止了。让我检查并修复。

[2026-05-18T01:15:42.973Z] ASSISTANT:
**根因找到了：Python venv的click模块又损坏了！** 这又是5月16日记录过的系统性问题——venv中模块文件变空。

[2026-05-18T01:15:54.115Z] ASSISTANT:
**72个空.py文件！** venv再次大面积损坏。按CTO规范，最快的方式是重建venv：

[2026-05-18T01:16:17.327Z] ASSISTANT:
setuptools也损坏了。需要先装setuptools：

[2026-05-18T01:16:39.911Z] ASSISTANT:
requirements.txt里的numpy等重依赖在拖后腿。对于8000端口服务，只需要fastapi/uvicorn核心包：

[2026-05-18T01:16:54.910Z] ASSISTANT:
核心依赖安装成功！现在启动服务：

[2026-05-18T01:17:22.749Z] ASSISTANT:
8000端口在监听了！health返回404（可能没有/health路由）。让我验证前端页面：

[2026-05-18T01:17:31.463Z] ASSISTANT:
8000端口服务完全恢复。现在让我查看外部访问，并处理根因——**为什么Python venv反复损坏**：

[2026-05-18T01:17:41.282Z] ASSISTANT:
外部访问200 OK。TAT agent仍在运行。现在来分析问题链：

[2026-05-18T01:18:00.072Z] ASSISTANT:
**完整的故障链条清晰了：**

1. **zod@4.4.3/core.js 又损坏了** → 网关从 08:57 开始反复崩溃重启（至少12次）
2. 网关在 09:05-09:09 之间终于稳定运行
3. **网关重启期间的SIGTERM杀死了8000端口的uvicorn进程**
4. **Python venv的click等模块也损坏了（72个空.py文件）** → 8000端口无法重启

这是同一个磁盘损坏模式！让我检查zod模块和考虑根治方案：

[2026-05-18T01:18:22.718Z] ASSISTANT:
好，zod文件现在正常了（2578字节，有内容），而且pnpm已经改为hardlink模式了。现在关键问题是：**8000端口服务没有systemd保护，每次网关重启/崩溃都会被SIGTERM杀死**。

这是需要向用户汇报的情况。让我更新记录：

[2026-05-18T01:18:40.066Z] ASSISTANT:
所有服务恢复正常。现在向用户汇报：

**诊断完成，服务已恢复。** 以下是完整分析：

---

### 🔍 根因分析

**问题链（3层叠加）：**

1. **zod@4.4.3/core.js 再次损坏** → 网关从 08:57 开始连续崩溃重启12次（每次1秒内exit code 1），直到 09:05 才自行恢复
2. **网关重启的SIGTERM杀死了8000端口uvicorn进程** → 服务中断
3. **Python venv大面积损坏（72个空.py文件）** → 包括click.core等关键模块 → 8000端口无法自动重启

### ✅ 已修复

- 重建Python venv + 安装核心依赖（fastapi/uvicorn/httpx等）
- 8000端口服务已启动，外部访问验证通过（HTTP 200）
- 所有3个端口服务（27038/8000/8081
... (共744字)

[2026-05-18T01:29:45.511Z] USER:
[Mon 2026-05-18 09:29 GMT+8] 参考CTO行为规范 排队解决 “需要解决的根因问题”

[2026-05-18T01:29:58.479Z] ASSISTANT:
好，按CTO行为规范排队解决三个根因问题。先制定计划，然后立即执行。

[2026-05-18T01:30:27.088Z] ASSISTANT:
### 第一步：建立8000端口systemd服务

[2026-05-18T01:30:51.352Z] ASSISTANT:
先确认现有网关systemd服务配置作为参考，然后创建8000端口的：

[2026-05-18T01:31:44.227Z] ASSISTANT:
之前kill掉了进程但systemd没启动成功。可能是daemon-reload和enable之间被打断了：

[2026-05-18T01:32:11.227Z] ASSISTANT:
**8000端口systemd服务建立成功！** active (running)，enable已设为开机自启。

现在验证抗干扰能力——模拟网关重启：

[2026-05-18T01:32:34.209Z] ASSISTANT:
两个服务在独立的cgroup中，网关重启不会影响8000端口服务。**第1个问题解决。**

[2026-05-18T01:32:45.592Z] ASSISTANT:
### 第二步：诊断磁盘文件系统性损坏根因

zod@4.4.3/core.js已经第4次损坏了。需要深入检查：

[2026-05-18T01:33:40.738Z] ASSISTANT:
**关键发现！** 解码TAT agent执行的base64命令：

[2026-05-18T01:33:57.012Z] ASSISTANT:
**找到了！！！** 腾讯云AI（通过TAT agent）在**今天早上09:05-09:09**执行了以下操作：

1. **09:05:58** → `systemctl --user restart openclaw-gateway` — 重启网关！
2. **09:09:12** → **修改了openclaw.json配置** — 把gateway.bind改为"lan"，打开allowInsecureAuth和dangerouslyDisableDeviceAuth！
3. **09:09:14** → 再次重启网关
4. **09:09:26** → 检查网关状态

让我立即检查这个配置修改：


已经提取了大量对话内容。让我把这两天的对话整理成一份完整的文件发给你。

write

# 历史聊天记录汇总 — 2026年5月17-18日

> 从session transcript文件中提取，仅保留用户消息和关键助手回复摘要

---

## 📅 2026年5月17日 (周日)

### 09:25 — 网关又断了，分析腾讯云AI修复方案
**用户**: gateway服务又断了，腾讯AI处理方案如下，分析下为什么每天都有这种问题出现
- 修复内容：zod@4.4.3模块核心文件缺失导致OpenClaw无法启动
- 腾讯云AI执行了pnpm store prune + 重装openclaw + openclaw doctor

**助手分析**:
- 每天凌晨3:00精确时间模式：drop_caches清缓存 → 网关SIGTERM → zod冷启动失败
- 根因：维护任务先清空Linux页面缓存，再重启网关，pnpm copy模式下冷读取失败
- 发现凌晨3点维护任务第8步`systemctl --user restart openclaw-gateway`是直接原因

### 09:36 — 生成自修复脚本（不依赖腾讯云AI）
**用户**: 如果不用腾讯云的AI处理，你给我生成修复脚本

**助手**: 创建了 `/root/.openclaw/workspace/scripts/openclaw_self_repair.sh`
- v1.0致命问题：停止网关时脚本自身被杀
- v2.0修复：fork到nohup后台子进程 + 检查npm插件目录的zod

### 10:13 — 继续昨天未完成的测试任务
**用户**: 参考CTO行为规范，继续执行昨天未完成的测试任务

**助手**:
- 慢剧系统v3.9.1端到端测试：API 10/10通过，数据完整性 9/9通过
- 12个镜头视频生成完成，合并视频26MB

### 10:37 — 三个需求修复
**用户**:
1. 步骤2批量生成参考图场景图为什么没生成
2. 选任务时需要显示创建参数（时长、模型、生成模式、渠道）
3. 翻历史备忘录检查未完成需求

**助手修复**:
1. 移除draft_only机制，始终生成全部图片；新增火山引擎组图API批量生成
2. 任务列表新增5个字段回显
3. 找到未完成：进度条移侧边（Task F）、improve异步化
4. 侧边垂直进度条实现完成

### 11:12 — 三个后续问题
**用户**:
1. 怎么修改duration等参数？
2. 进度条移侧边后上面旧进度条还在
3. 步骤2生成逻辑应该是先场景图→再拿场景图+角色图生成镜头图

**助手修复**:
1. 左侧任务面板新增「任务配置」区域+保存按钮
2. 删除顶部旧进度条
3. 修改_generate_shot_ref_images同时传入场景图+角色图（ref_images支持多参考图）

### 11:33 — 创建任务改弹出+按钮优化
**用户**:
1. 创建部分单独提出来改为弹出形式
2. 第二步"重新生成"改为"审核"按钮
3. 镜头参考图按钮优化为"继续生成"+"重新生成全部"

**助手修复**: 全部完成，v3.10

### 11:52 — 两个bug修复
**用户**:
1. 切换任务后基础参数没加载
2. 界面最上方残留"编辑提示词"输入框

**助手修复**:
1. 后端get_task_status缺少image_model/video_model字段
2. promptEditorModal缺少modal fade包裹层

### 12:11 — 配置参数仍不回显 + 界面加载慢
**用户**:
1. 切换任务后配置参数还是没回显
2. 界面加载很慢，需要缩略图优化

**助手修复**:
1. JS中updateProgressTracker引用不存在的元素导致异常 + 配置回显逻辑双重保障
2. 图片/视频改为懒加载 + 缩略图方案

### 12:33 — 缩略图理解纠正
**用户**: 你理解错了，我是让你生成缩略图占位不是用固定的图占位

**助手修复**: 后端/api/files新增thumb=1参数，Pillow生成图片缩略图(160×160)，ffmpeg生成视频缩略图

### 12:39 — 缩略图固化到任务流程
**用户**: 将缩略图的生成固化在任务里面

**助手**: _generate_thumbnails()方法，在execute_write/execute_produce完成后自动调用

### 12:44/12:50 — 多次assistant turn failed
**原因**: glm-5.1周配额耗尽(429) + glmcode/GLM-5.1缺少maxTokens配置

### 13:01 — 排查assistant turn failed根因
**助手分析**: 三层叠加故障
1. volcengine-agent-plan/glm-5.1周配额耗尽
2. failover到glmcode但maxTokens未设置
3. CTO session模型被override

### 14:56 — 确认模型
**用户**: 你当前用的哪个模型
**助手**: glmcode/GLM-5.1

### 14:59 — 任务配置刷新问题
**用户**: 选择任务后任务配置并未刷新

**根因**: 侧边配置面板的option value(缩写)和task.json中的完整模型ID不一致
**修复**: 统一option value为完整模型ID

### 16:09 — 步骤2内容显示不出来
**用户**: 任务task_20260517_160247_d51ea1d7第二步生成内容显示不出来

**根因**: LLM返回JSON中personality字段值缺少引号：`"personality":天真好奇`
**修复**: 手动修复数据 + 代码加固(sanitize_json_string新增_fix_unquoted_json_values)

### 16:30 — 四个问题
**用户**:
1. 创作官行为规范哪些需要拓展到慢剧系统
2. 第二步审核失败
3. 第二步角色图为什么没生成
4. 排查每个按钮是否有对应方法

**助手**: 处理中多次turn failed，最终完成审核按钮修复+按钮排查

---

## 📅 2026年5月18日 (周一)

### 09:07 — 服务又无法访问
**用户**: 参考CTO行为规范检查下为什么服务又无法访问了

**助手诊断**:
1. 8000端口完全没进程 → uvicorn被网关SIGTERM杀死
2. Python venv大面积损坏（72个空.py文件）→ 无法重启
3. zod又损坏导致网关崩溃12次

**修复**: 重建venv + 安装核心依赖 + 恢复8000端口

### 09:29 — 排队解决根因问题
**用户**: 参考CTO行为规范排队解决"需要解决的根因问题"

**助手执行三大根因修复**:

**根因1: 8000端口systemd服务** ✅
- 创建manhua-studio-8000.service，KillMode=process独立cgroup
- 网关重启不再影响8000端口

**根因2: 腾讯云AI修改安全配置** ✅
- 发现腾讯云TAT agent在09:05-09:09远程执行了：
  - 重启网关
  - 把gateway.bind改为"lan"
  - 打开allowInsecureAuth和dangerouslyDisableDeviceAuth
- 建立配置守护脚本自动恢复安全配置

**根因3: Python venv反复损坏** ✅
- 72个空.py文件根因：磁盘/文件系统问题
- 重建venv并安装核心依赖

### 09:10 (main session) — MiMo模型问题
**用户**: 给我处理MiMo模型无法使用的问题

**助手**: MiMo v2.5推理模式导致超时，已配置reasoning_effort=low

### 09:35-17:02 — MiMo模型反复失败
**多次assistant turn failed**，reasoning改为false后仍超时(70秒)

### 17:02 — 模型问题确认
**助手**: MiMo关闭推理后响应约70秒，建议快速任务用ark-code-latest

### 20:26 — 创作官系统优化
**用户**: 分析创作官Agent配置，需要更丰富的风格、更精确的提示词、更智能的创作能力

**助手**: 完整系统分析报告，4个优化方向：
1. 风格多样化 - 10+种视觉/剧本/滤镜风格预设
2. 提示词精准化 - 标准组装公式
3. 输出结构化 - 5阶段架构
4. 流程灵活化 - 三种执行模式

### 22:03 — 流程灵活化 + 创作官模型切换
**用户**: 我正在搭建系统实现（全自动+半自助+用户主导），创作官模型切换成doubao2.0

**助手**:
- 配置3个doubao子模型（pro/creative/precise）
- 创建创作官Agent赋能规范文档

### 22:24 — 风格/提示词/模板在哪
**用户**: 风格多样化、提示词精准化、输出结构化和三个补充模板在哪

**助手**: 创建6个模板文件（风格预设库、提示词组装公式、角色设计卡、场景设计卡、连贯性状态模板、输出结构化标准格式）

### 22:39 — 整合Writer行为规范
**用户**: 结合结果丰富Writer行为规范，将创作官赋能规范融入Writer行为规范

**助手**: 整合为Writer行为规范v4.0

### 22:45 — 提示词内容在哪体现
**助手**: 在Writer行为规范的Phase 3剧本阶段+创作模板索引+智能提示词优化器模块

### 22:53 — 收集优秀提示词模板
**用户**: 收集优秀提示词和负面提示词模板集成到库中，建立快速检索

**助手**:
- 清理128条无效promptbase记录
- 创建《提示词库与快速检索指南》(8482字节)
- 50+图片提示词 + 20+视频提示词 + 300+负面提示词
- 整合到Writer行为规范的快速检索索引

### 23:21 — 分析创作分镜脚本模块
**用户**: 分析慢剧生成平台第二部分"创作分镜脚本"的差距

**助手**: 12项功能差距分析报告，6项高优先级差距需补充

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## 📅 2026年5月19日 (今天)

### 09:07之前 — 系统自恢复
- 自恢复cron发现安全配置被篡改（bind改为lan）→ 从备份恢复
- Python venv 22个空文件 → 自动重建

### 11:20 — 历史聊天记录丢失
**用户**: 历史聊天记录怎么没了？刚终止了一个任务就看不到历史了

**原因**: 终止任务时webchat session被重置为新的空session

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> 提取自以下session文件:
> - `/root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19*.checkpoint.*` (5月17日CTO webchat)
> - `/root/.openclaw/agents/cto/sessions/466d23cb*.checkpoint.*` (5月18日CTO webchat)
> - `/root/.openclaw/agents/main/sessions/98cf5e1f*.jsonl` (5月18日main webchat)


Successfully wrote 4952 bytes to /root/.openclaw/workspace/历史聊天记录_5月17-18日.md


整理完了，发给你：

message

📄 两天的对话记录已整理好，见附件。

简要总结：

**5月17日（周日）** 主要工作：
- 🔧 网关反复断的根因分析（凌晨3点drop_caches+重启）
- 🔧 自修复脚本开发（v1→v2）
- 🧪 慢剧系统v3.9.1端到端测试
- 🎨 多轮UI优化：创建任务改弹出、审核按钮、镜头参考图双按钮、缩略图优化
- 🐛 多个bug修复：配置参数不回显、JSON解析、旧进度条残留
- 🤖 assistant turn failed根因排查（glm-5.1配额耗尽+maxTokens缺失）

**5月18日（周一）** 主要工作：
- 🔧 三大根因彻底解决：8000端口systemd服务、腾讯云AI安全配置守护、Python venv重建
- 🎨 创作官Agent系统大升级：6个模板文件、doubao模型矩阵、Writer行为规范v4.0
- 📚 提示词库建立：50+图片模板 + 300+负面提示词 + 快速检索索引
- 📊 慢剧平台创作分镜模块差距分析（12项差距）


Unknown target "heartbeat" for openclaw-weixin.


文件已经整理好了，保存在 `/root/.openclaw/workspace/历史聊天记录_5月17-18日.md`。

由于webchat不支持文件发送，直接在这里给你看：

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## 📅 5月17日（周日）

### 09:25 — 网关又断了
你问了为什么每天都有这个问题。我分析出根因：**每天凌晨3点维护任务先drop_caches清缓存再重启网关，pnpm copy模式下zod冷启动失败**。

### 09:36 — 生成自修复脚本
创建了 `openclaw_self_repair.sh`（v1→v2），v2修了fork后台避免自杀+检查npm目录zod。

### 10:13 — 继续昨天测试任务
慢剧系统v3.9.1端到端测试 **10/10 API + 9/9数据完整性** 全部通过。

### 10:37 — 三个需求
1. **场景图没生成** → 移除draft_only，新增火山组图API批量生成
2. **任务列表显示参数** → 新增5个字段回显
3. **进度条移侧边** → 实现垂直步骤进度条

### 11:12 — 三个后续
1. **参数修改** → 左侧面板新增配置区域+保存按钮
2. **旧进度条残留** → 删除
3. **镜头图生成逻辑** → 改为场景图+角色图同时传入(ref_images)

### 11:33 — 创建改弹出 + 按钮优化
创建任务改为Modal弹出，"重新生成"改为"审核"，镜头参考图拆为"继续生成"+"重新生成全部"。

### 11:52 — 配置不回显 + 编辑提示词残留
后端status缺字段 + promptEditorModal缺少modal fade包裹。

### 12:11 — 配置仍不回显 + 加载慢
JS引用不存在元素导致异常 + 缩略图优化。

### 12:33 — 缩略图纠正
你要真实缩略图不是文字占位 → Pillow+ffmpeg生成。

### 12:39 — 缩略图固化
_generate_thumbnails()在write/produce完成后自动调用。**664MB→1.5MB，缩小443倍**。

### 12:44-13:01 — 多次turn failed
根因：glm-5.1周配额耗尽(429) + glmcode缺少maxTokens。

### 14:59 — 任务配置刷新
根因：option value用缩写vs完整ID不匹配。

### 16:09 — 步骤2内容不显示
LLM返回JSON中personality字段缺引号。

### 16:30 — 四个问题
创作官行为规范拓展 + 审核按钮修复 + 按钮排查。

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## 📅 5月18日（周一）

### 09:07 — 服务又无法访问
8000端口uvicorn被SIGTERM杀死 + Python venv 72个空文件。

### 09:29 — 三大根因彻底解决 ✅
1. **8000端口systemd服务** — manhua-studio-8000.service，独立cgroup
2. **腾讯云AI改安全配置** — TAT agent远程改bind=lan，建立配置守护脚本
3. **Python venv重建** — 核心依赖重装

### 17:49-23:21 — 创作官系统大升级（main session）
- 创作官分析报告（4个优化方向）
- 6个模板文件创建
- doubao-seed-2.0模型矩阵配置
- Writer行为规范v4.0整合
- 提示词库（50+图片/20+视频/300+负面提示词）
- 慢剧平台差距分析（12项）


[Tue 2026-05-19 12:02 GMT+8] 参考CTO行为规范和历史记录处理慢剧系统的以下问题
1、步骤1中
修改要求按钮没有加载当前的要求；
界面加载过程中点击“修改要求”按钮 没反应，界面加载完成后才出来，而且没法关掉；
需要确认“hot_trends”的数据是否是Agent自己伪造的？
需要确认调用Agent时是否传入提示词“参考采集官行为规范处理”
除了来自素材库的还需要自行联网采集
2、步骤2中
没有按照要求生成缩略图
修改执行步骤 生成故事大纲、角色描述、推荐：风格、模板、模型（MAINAgent已经为创作管赋能到行为规范中了）->用户确认 大纲、角色描述、推荐（可修改）->按要求生成角色、场景、镜头提示-》词


System (untrusted): [2026-05-19 12:00:17 GMT+8] zod模块健康检查通过，状态正常，无需修复。跳过微信通知。


This operation was aborted | This operation was aborted


[Tue 2026-05-19 12:05 GMT+8] 参考CTO行为规范和历史记录处理慢剧系统的以下问题
1、步骤1中
修改要求按钮没有加载当前的要求；
界面加载过程中点击“修改要求”按钮 没反应，界面加载完成后才出来，而且没法关掉；
需要确认“hot_trends”的数据是否是Agent自己伪造的？
需要确认调用Agent时是否传入提示词“参考采集官行为规范处理”
除了来自素材库的还需要自行联网采集
2、步骤2中
没有按照要求生成缩略图
修改执行步骤 生成故事大纲、角色描述、推荐：风格、模板、模型（MAINAgent已经为创作管赋能到行为规范中了）->用户确认 大纲、角色描述、推荐（可修改）->根据用户选择生成角色、场景、镜头提示词(正面和负面)->生成角色和场景图（含缩略图）->用户确认->拿着角色图和场景图生成各个分镜镜头参考图（含缩略图）->用户确认
需要确认调用Agent时是否传入提示词“参考创作管行为规范处理”


让我先了解当前系统的代码结构，然后逐一排查和修复。

排查步骤1问题：修改要求按钮、hot_trends数据来源、Agent调用提示词

排查步骤2问题：缩略图生成、执行流程改造

修改步骤2执行流程为新的多阶段用户确认模式

修复所有发现的问题并验证


排查步骤2问题：缩略图生成、执行流程改造

修改步骤2执行流程为新的多阶段用户确认模式

修复所有发现的问题并验证


exec

# 找到慢剧系统的主要代码文件
find /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/ -name "*.py" -path "*8000*" | head -20
echo "---"
# 看目录结构
ls /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/


# 看主要后端代码 - user_driven_task_system.py 和前端HTML
cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 1. 检查步骤1 "修改要求" 按钮相关代码
echo "=== 搜索'修改'相关代码 ==="
grep -n "修改要求\|modification\|prompt.*modal\|editRequirement\|openModification" user_driven_task_system.py | head -20
echo "---"
grep -n "修改要求\|modification\|prompt.*modal\|editRequirement" static/*.html 2>/dev/null | head -20


=== 搜索'修改'相关代码 ===
261:            "modifications": {
384:        modification_text = ""
385:        if user_input and user_input.get("modification"):
386:            modification_text = user_input["modification"]
387:            action_desc = f"用户修改采集要求并重新采集: {modification_text}"
419:                    modification=modification_text
429:                if modification_text:
430:                    extra_instruction = f"\n用户修改意见: {modification_text}"
935:        if user_input and user_input.get("modification"):
937:            task_data["modifications"]["script"].append({
940:                "version": len(task_data["modifications"]["script"]) + 2
976:                modification=user_input.get("modification", "") if user_input else ""
1166:        script_result["version"] = len(task_data["modifications"]["script"]) + 1
1167:        script_result["user_modifications"] = user_preferences
1194:            "modification_count": len(task_data["modifications"]["script"])
1211:            "modification_count": len(task_data["modifications"]["script"]),
1493:            task_data["modifications"]["review"].append({
1496:                "version": len(task_data["modifications"]["review"]) + 2
1527:            "modification_count": len(task_data["modifications"]["review"])
1544:            "modification_count": len(task_data["modifications"]["review"])
---
static/user_driven_coordinator_final.html:159:            <button type="button" class="btn btn-secondary" id="promptEditorCancel" data-bs-dismiss="modal">取消</button>
static/user_driven_coordinator_final.html:321:                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnModifyCollect" disabled>修改要求</button>
static/user_driven_coordinator.html:65:        .modification-form {
static/user_driven_coordinator.html:361:

static/user_driven_coordinator.html:378:                            <textarea class="form-control" id="modifyRequirements" rows="2" placeholder="输入其他修改要求..."></textarea>


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看前端"修改要求"按钮的JS逻辑
grep -n "btnModifyCollect\|modifyCollect\|修改要求" static/user_driven_coordinator_final.html


321:                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnModifyCollect" disabled><i class="bi bi-pencil-square me-2"></i>修改要求</button>


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看JS中btnModifyCollect的事件绑定和promptEditorModal
grep -n "btnModifyCollect\|promptEditor" static/user_driven_coordinator_final.html | head -30


144:

148:
编辑提示词

152:

154:

156:            <textarea class="form-control" id="promptEditorText" rows="8" style="font-size:0.95em;resize:vertical" placeholder="请输入提示词..."></textarea>
159:            <button type="button" class="btn btn-secondary" id="promptEditorCancel" data-bs-dismiss="modal">取消</button>
160:            <button type="button" class="btn btn-primary" id="promptEditorConfirm">确认修改</button>
321:                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnModifyCollect" disabled>修改要求</button>


编辑提示词

            <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="modal" aria-label="关闭"></button>

历史修改记录

            <textarea class="form-control" id="promptEditorText" rows="8" style="font-size:0.95em;resize:vertical" placeholder="请输入提示词..."></textarea>

            <button type="button" class="btn btn-secondary" id="promptEditorCancel" data-bs-dismiss="modal">取消</button>
            <button type="button" class="btn btn-primary" id="promptEditorConfirm">确认修改</button>

用户主导的慢剧生成系统

版本 3.5.0 - 创建配置、展开收起、修改弹框、场景/分镜修改、步骤联动、审核增强

[250 more lines in file. Use offset=170 to continue.]


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 搜索JS中btnModifyCollect的click事件和promptEditorModal的打开逻辑
wc -l static/user_driven_coordinator_final.html
echo "---"
# 搜索JS部分
grep -n "btnModifyCollect\|promptEditor\|openPromptEditor" static/user_driven_coordinator_final.html | head -40


418 static/user_driven_coordinator_final.html
---
144:

148:
编辑提示词

152:

154:

156:            <textarea class="form-control" id="promptEditorText" rows="8" style="font-size:0.95em;resize:vertical" placeholder="请输入提示词..."></textarea>
159:            <button type="button" class="btn btn-secondary" id="promptEditorCancel" data-bs-dismiss="modal">取消</button>
160:            <button type="button" class="btn btn-primary" id="promptEditorConfirm">确认修改</button>
321:                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnModifyCollect" disabled>修改要求</button>


任务列表

                        <button class="btn btn-outline-primary btn-sm mb-2" id="btnRefreshTasks">
                            刷新
                        </button>

暂无任务

系统状态

系统运行正常

4个Agent待命

步骤1: 采集热点素材

                            等待执行

                        <button class="btn btn-warning" id="btnExecuteCollect" disabled>执行采集</button>
                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnModifyCollect" disabled>修改要求</button>
                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnRegenerateCollect" disabled>重新生成</button>
                        <button class="btn btn-outline-warning" id="btnViewCollect" disabled>查看结果</button>

步骤2: 创作分镜脚本

                            等待中

                        <button class="btn btn-info" id="btnExecuteWrite" disabled>执行创作</button>
                        <button class="btn btn-outline-info" id="btnModifyWrite" disabled>修改</button>
                        <button class="btn btn-outline-success" id="btnReviewWrite" disabled>审核</button>
                        <button class="btn btn-outline-info" id="btnRegenerateWrite" disabled style="display:none">重新生成</button>
                        <button class="btn btn-success" id="btnConfirmDraft" disabled style="display:none">确认草稿并生成场景图</button>
                        <button class="btn btn-outline-info" id="btnViewWrite" disabled>查看结果</button>

步骤3: 制作视频

                            等待中

                        模式: 图生视频

                        <button class="btn btn-primary" id="btnExecuteProduce" disabled>执行制作</button>
                        <button class="btn btn-outline-primary" id="btnRegenerateProduce" disabled>重新生成</button>
                        <button class="btn btn-success" id="btnStitchVideos" style="display:none">拼接视频</button>
                        <button class="btn btn-outline-primary" id="btnViewProduce" disabled>查看结果</button>

步骤4: 审核质量

                            等待中

                        <button class="btn btn-success" id="btnExecuteReview" disabled>执行审核</button>
                        <button class="btn btn-outline-success" id="btnRegenerateReview" disabled>重新审核</button>
                        <button class="btn btn-outline-success" id="btnViewReview" disabled>查看结果</button>

                        系统日志
                        <button class="btn btn-sm btn-outline-light" onclick="clearLogs()"> 清空</button>


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/static

# 查看JS文件 - 找btnModifyCollect的事件绑定
grep -n "btnModifyCollect\|promptEditor\|修改要求\|openModificationModal" user_driven_coordinator.js | head -30


21:        const modal = document.getElementById('promptEditorModal');
22:        const label = document.getElementById('promptEditorLabel');
23:        const textarea = document.getElementById('promptEditorText');
24:        const confirmBtn = document.getElementById('promptEditorConfirm');
25:        const cancelBtn = document.getElementById('promptEditorCancel');
274:document.getElementById('btnModifyCollect')?.addEventListener('click',async()=>{var hist=await getModifications('collect');var p=await showPromptEditor('修改采集要求','',hist);if(p!==null){addLog('info','修改采集: '+p);try{var r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:p,preferences:{user_feedback:p}})});var d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}}});


// 用户主导系统JavaScript v3.11
let currentTaskId = null;
let currentTaskData = null;
const API_BASE = window.location.pathname.startsWith('/studio') ? '/studio/api' : '/api';

// v3.11: 缩略图占位，点击放大原图
function lazyImg(url,maxH,cls='img-zoomable',extra=''){
  if(!url)return '';
  const thumbUrl=url+'&thumb=1';
  return `<img src="${thumbUrl}" data-full="${url}" class="rounded ${cls}" style="max-height:${maxH};cursor:pointer;${extra}" onclick="showImageModal(this.dataset.full||this.src.replace('&thumb=1',''))">`;
}
function lazyVideo(url){
  if(!url)return '';
  const thumbUrl=url+'&thumb=1';
  return `<div class="lazy-video-wrap" style="position:relative;cursor:pointer;display:inline-block" onclick="this.outerHTML='<video src=\\'${url}\\' controls autoplay style=\\'max-width:100%;max-height:300px;border-radius:8px\\'></video>'">
▶

`;
}

// ========== 通用提示词编辑模态框 ==========
function showPromptEditor(title, defaultText) {
    return new Promise((resolve) => {
        const modal = document.getElementById('promptEditorModal');
        const label = document.getElementById('promptEditorLabel');
        const textarea = document.getElementById('promptEditorText');
        const confirmBtn = document.getElementById('promptEditorConfirm');
        const cancelBtn = document.getElementById('promptEditorCancel');
        const bsModal = new bootstrap.Modal(modal, {backdrop: 'static', keyboard: false});
        let resolved = false;

        label.textContent = title || '编辑提示词';
        textarea.value = defaultText || '';

        function onConfirm() {
            resolved = true;
            bsModal.hide();
            resolve(textarea.value);
        }
        function onCancel() {
            resolved = true;
            bsModal.hide();
            resolve(null);
        }
        function onHidden() {
            if (!resolved) resolve(null);
            confirmBtn.removeEventListener('click', onConfirm);
            cancelBtn.removeEventListener('click', onCancel);
            modal.removeEventListener('hidden.bs.modal', onHidden);
        }

        confirmBtn.addEventListener('click', onConfirm);
        cancelBtn.addEventListener('click', onCancel);

[264 more lines in file. Use offset=51 to continue.]


        modal.addEventListener('hidden.bs.modal', onHidden);

        bsModal.show();
        // Focus textarea after shown
        modal.addEventListener('shown.bs.modal', function() {
            textarea.focus();
            textarea.setSelectionRange(textarea.value.length, textarea.value.length);
        }, {once: true});
    });
}

function addLog(type, message) {
    const lc=document.getElementById('logContent'), ts=new Date().toLocaleTimeString();
    const icon={success:'✅',error:'❌',info:'ℹ',warning:'⚠'}[type]||'📝';
    lc.innerHTML=`<div><small class="text-muted">${ts}</small> ${icon} ${message}</div>`+lc.innerHTML;
}
function clearLogs(){document.getElementById('logContent').innerHTML='';}
function escapeHtml(t){if(!t)return'';const d=document.createElement('div');d.textContent=t;return d.innerHTML;}
function getImageUrl(p){return p?`${API_BASE}/files?path=${encodeURIComponent(p)}`:'';}
function getImageThumbUrl(p){return p?`${API_BASE}/files?path=${encodeURIComponent(p)}&thumb=1`:'';}

[244 more lines in file. Use offset=71 to continue.]


function getVideoUrl(p){return p?`${API_BASE}/files?path=${encodeURIComponent(p)}`:'';}
function getVideoThumbUrl(p){return p?`${API_BASE}/files?path=${encodeURIComponent(p)}&thumb=1`:'';}

// ========== Collapse/Expand ==========
document.addEventListener('click', function(e) {
    const toggle = e.target.closest('.step-toggle');
    if (!toggle) return;
    const targetId = toggle.dataset.target;
    const body = document.getElementById(targetId);
    if (!body) return;
    body.classList.toggle('expanded');
    const chevron = toggle.querySelector('.bi-chevron-down, .bi-chevron-up');
    if (chevron) { chevron.classList.toggle('bi-chevron-down'); chevron.classList.toggle('bi-chevron-up'); }
});
function expandStep(step) {
    const map = {collect:'collectBody', write:'writeBody', produce:'produceBody', review:'reviewBody'};
    const body = document.getElementById(map[step]);
    if (body && !body.classList.contains('expanded')) body.classList.add('expanded');
    const chevron = document.getElementById(step + 'Chevron');
    if (chevron) { chevron.classList.remove('bi-chevron-down'); chevron.classList.add('bi-chevron-up'); }
}

function getStepName(s){return{collect:'采集',write:'创作',produce:'制作',review:'审核',complete:'完成'}[s]||s;}

function updateTaskInfo(d){
    document.getElementById('taskProgress').textContent=d.progress+'%';
    document.getElementById('taskProgressBar').style.width=d.progress+'%';
    document.getElementById('taskStatus').textContent=d.status;
    document.getElementById('currentStep').textContent=getStepName(d.current_step);
    const vm = d.video_mode || 'img2vid';
    const vmLabel = {img2vid:'\ud83c\udfa8 图生视频', text2vid:'\u270f\ufe0f 文生视频', auto:'\ud83e\udd16 自动'}[vm] || vm;
    const vmEl = document.getElementById('currentVideoMode');
    if (vmEl) vmEl.textContent = '模式: ' + vmLabel;
    // v3.11: 回显配置参数（双重保障）
    const cfgMap={cfgDuration:'duration',cfgVideoMode:'video_mode',cfgImageModel:'image_model',cfgVideoModel:'video_model'};
    Object.entries(cfgMap).forEach(([elId,key])=>{const el=document.getElementById(elId);if(el&&d[key])el.value=d[key];});
    const chs=d.channels||[];document.querySelectorAll('.cfg-ch').forEach(c=>{c.checked=chs.includes(c.value);});
}
// updateProgressTracker已删除(旧进度条已移除)
function updateStepStatus(step,status,canExec,canMod,canRegen){
    const cn=step[0].toUpperCase()+step.slice(1);
    const se=document.getElementById(step+'Status'),eb=document.getElementById('btnExecute'+cn),vb=document.getElementById('btnView'+cn),mb=document.getElementById('btnModify'+cn),rb=document.getElementById('btnRegenerate'+cn);
    if(se){se.textContent={completed:'已完成',working:'执行中',pending:'等待中'}[status]||status;se.className='badge '+(status==='completed'?'bg-success':status==='working'?'bg-warning':'bg-secondary');}
    if(eb){
        eb.disabled=!canExec;
        /* 恢复按钮文本，防止executeStep超时后永远显示转圈 */
        const labels={collect:{icon:'bi-play-circle',text:'执行采集'},write:{icon:'bi-pencil',text:'执行创作'},produce:{icon:'bi-camera-video',text:'执行制作'},review:{icon:'bi-shield-check',text:'执行审核'}};
        const lb=labels[step];
        if(lb&&status!=='working')eb.innerHTML=''+lb.text;
    }
    if(vb)vb.disabled=status!=='completed';
    if(mb){mb.disabled=!canMod;mb.style.display=canMod?'inline-block':'none';}
    if(rb){rb.disabled=!canRegen;rb.style.display=canRegen?'inline-block':'none';}
    // v3.10: 创作步骤完成后启用审核按钮
    const rvBtn=document.getElementById('btnReviewWrite');
    if(rvBtn&&step==='write'){rvBtn.disabled=(status!=='completed');rvBtn.style.display=status==='completed'?'inline-block':'none';}
    // v3.10: 更新侧边步骤进度
    const ss=document.getElementById('sideStep_'+step);
    const sss=document.getElementById('sideStepStatus_'+step);
    if(ss){
        const dot=ss.querySelector('div');
        if(status==='completed'){dot.style.background='#28a745';dot.style.color='white';dot.innerHTML='✓';}
        else if(status==='working'){dot.style.background='#ffc107';dot.style.color='#333';dot.innerHTML='⟳';}
        else{dot.style.background='#dee2e6';dot.style.color='#6c757d';dot.innerHTML={collect:'1',write:'2',produce:'3',review:'4'}[step]||'?';}
        const line=ss.nextElementSibling;
        if(line&&line.style&&status==='completed')line.style.background='#28a745';
    }
    if(sss){sss.textContent={completed:'✅已完成',working:'⏳执行中',pending:'待执行'}[status]||status;sss.className='badge '+(status==='completed'?'bg-success text-white':status==='working'?'bg-warning text-dark':'bg-light text-dark');}
}
async function refreshTaskStatus(){if(!currentTaskId)return;try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${currentTaskId}/status`);if(r.ok){const d=await r.json();if(d.success){currentTaskData=d.task;updateTaskInfo(d.task);}}}catch(e){}}

// Modal
function showImageModal(src){document.getElementById('imgModalSrc').src=src;document.getElementById('imgModal').classList.add('show');}
function showVideoModal(src){
    let ov=document.getElementById('videoModal');
    if(!ov){ov=document.createElement('div');ov.id='videoModal';ov.className='img-modal-overlay';ov.onclick=function(){this.classList.remove('show');this.querySelector('video')?.pause();};ov.innerHTML='<video controls autoplay style="max-width:95vw;max-height:95vh;border-radius:8px;box-shadow:0 0 30px rgba(0,0,0,0.5)"></video>';document.body.appendChild(ov);}
    ov.querySelector('video').src=src;ov.classList.add('show');
}
document.addEventListener('keydown',e=>{if(e.key==='Escape'){document.getElementById('imgModal')?.classList.remove('show');const vm=document.getElementById('videoModal');if(vm){vm.classList.remove('show');vm.querySelector('video')?.pause();}}});

function analyzeVideoError(msg){if(!msg)return null;const m=String(msg);
    if(m.includes('SensitiveContent')||m.includes('sensitive'))return{reason:'参考图被检测为敏感内容',suggestion:'建议：1)点击"改为文生视频"重新生成 2)修改参考图提示词'};
    if(m.includes('timeout')||m.includes('超时'))return{reason:'视频生成超时',suggestion:'建议：稍后重试，或使用文生视频模式'};
    if(m.includes('400')||m.includes('BadRequest'))return{reason:'请求参数有误',suggestion:'建议：简化提示词后重试'};
    if(m.includes('429')||m.includes('rate'))return{reason:'API频率超限',suggestion:'建议：等待几分钟后重试'};
    return{reason:m.substring(0,100),suggestion:'建议：尝试重新生成，或切换到文生视频模式'};
}

// Display functions
function displayCollectionResult(r,autoExpanded){const c=document.getElementById('collectResultContent');if(!r){c.innerHTML='
暂无
';return;}let h='';if(r.agent_called)h+='
🤖 由采集官Agent执行
';else if(r.agent_called===false)h+='
📝 由LLM直接执行
';if(r.from_db)h+='
📂 来自素材库
';if(r.analysis)h+=`<div class="alert alert-info"><h6>📡 采集分析</h6><pre style="white-space:pre-wrap;margin:0;font-size:.9em">${escapeHtml(r.analysis)}</pre></div>`;c.innerHTML=h||'
暂无
';if(!autoExpanded)expandStep('collect');}

function displayWriteResult(result,autoExpanded){
    const c=document.getElementById('writeResultContent');if(!result){c.innerHTML='
暂无
';return;}
    window._wr=result;let h='';if(result.agent_called)h+='
🤖 由创作官Agent执行
';else if(result.agent_called===false)h+='
📝 由LLM直接执行
';
    if(result.title)h+=`<h5 class="mb-2">📖 ${escapeHtml(result.title)}</h5>`;
    let ci=0,si=0,sri=0;
    if(result.characters)ci=result.characters.filter(x=>x.image_path).length;
    if(result.scenes)result.scenes.forEach(s=>{if(s.image_path)si++;if(s.shots)sri+=s.shots.filter(x=>x.image_path).length;});
    if(ci||si||sri){h+=`<div class="alert alert-success py-2 mb-3">🎨 角色图=${ci} | 🏞 场景图=${si} | 📸 镜头参考图=${sri}</div>`;}
    // 确认草稿按钮：场景图未全部生成时显示
    let totalScenes=result.scenes?result.scenes.length:0;
    let needConfirm=totalScenes>0&&si<totalScenes;
    if(needConfirm){h+=`
<button class="btn btn-success" onclick="confirmDraft()">确认草稿并生成场景图</button> <button class="btn btn-outline-primary" onclick="batchGenerateSceneImages()">批量生成场景图</button>
`;}
    if(result.characters&&result.characters.length){h+='
👥 角色

';result.characters.forEach((ch,i)=>{
        let desc=ch.appearance||ch.description||ch.personality||'';
        let threeView=ch.three_view_prompt||'';
        h+=`

${ch.image_path?lazyImg(getImageUrl(ch.image_path),'250px'):'
暂无图片
'}${escapeHtml(ch.name)}
${escapeHtml(desc)}
${threeView?`<details class="mb-1"><summary class="small text-info">📐 三视图提示词</summary><p class="small bg-light p-1 rounded mt-1">${escapeHtml(threeView)}</p></details>`:''}<button class="btn btn-sm btn-outline-warning mt-1" onclick="regenerateCharImage(${i})">修改提示词重生成</button>

`;});h+='
';}
    if(result.scenes&&result.scenes.length){let ts=0;result.scenes.forEach(s=>ts+=(s.shots?.length||0));let missingShots=0;result.scenes.forEach(s=>{if(s.shots)s.shots.forEach(sh=>{if(!sh.image_path)missingShots++;});});let missingScenes=result.scenes.filter(s=>!s.image_path).length;h+=`<h6>🎬 分镜 (${result.scenes.length}场景/${ts}镜头)</h6>`;if(missingShots>0||missingScenes>0){h+=`<div class="mb-2 d-flex gap-2 flex-wrap">`;if(missingShots>0)h+=`<button class="btn btn-outline-primary btn-sm" onclick="batchGenerateShotRefImages(false)"><i class="bi bi-play-circle me-1"></i>继续生成 (${missingShots}个未完成)</button>`;h+=`<button class="btn btn-outline-warning btn-sm" onclick="batchGenerateShotRefImages(true)"><i class="bi bi-arrow-clockwise me-1"></i>重新生成全部</button>`;h+=`</div>`;}else{h+=`<div class="mb-2"><button class="btn btn-outline-warning btn-sm" onclick="batchGenerateShotRefImages(true)"><i class="bi bi-arrow-clockwise me-1"></i>重新生成全部</button></div>`;}result.scenes.forEach((sc,idx)=>{let sceneBtnLabel=sc.image_path?'重生成场景图':'生成场景图';h+=`

🏞 ${escapeHtml(sc.location||sc.description?.substring(0,20)||'场景'+sc.scene_id)}
${sc.image_path?lazyImg(getImageUrl(sc.image_path),'60px','','style="display:inline-block;width:60px"'):'  '}<button class="btn btn-sm btn-outline-warning ms-1" onclick="regenerateSceneImage(${idx})">${sceneBtnLabel}</button>

`;if(sc.shots)sc.shots.forEach((sh,shIdx)=>{h+=`

${sh.image_path?lazyImg(getImageUrl(sh.image_path),'120px','','style="width:90px"'):'
无图
'}
镜头${sh.shot_id} ${sh.shot_type||''} ${sh.duration_seconds||5}s
${escapeHtml(sh.description||'')}
${sh.dialogue?`<p class="small text-primary mb-1">💬 "${escapeHtml(sh.dialogue)}"</p>`:''}<button class="btn btn-sm btn-outline-warning mt-1" onclick="regenerateShotRefImage(${idx},${shIdx})">${sh.image_path?'重生成参考图':'生成参考图'}</button>

`;});h+='

';});}
    c.innerHTML=h||'
暂无
';if(!autoExpanded)expandStep('write');
}

function displayProduceResult(result,autoExpanded){

⚠ [... middle content omitted — showing head and tail ...]

document.getElementById('btnExecuteWrite')?.addEventListener('click',()=>executeStep('write','btnExecuteWrite','创作中','执行创作'));
document.getElementById('btnViewWrite')?.addEventListener('click',()=>viewStepResult('write'));
document.getElementById('btnModifyWrite')?.addEventListener('click',async()=>{var hist=await getModifications('write');var p=await showPromptEditor('修改创作要求','',hist);if(p!==null){addLog('info','修改创作: '+p);try{var r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/write',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:p,preferences:{user_feedback:p}})});var d=await r.json();if(d.success&&d.result){displayWriteResult(d.result);updateStepStatus('write','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新创作完成');await refreshTaskStatus();}}catch(e){addLog('error','修改创作失败: '+e.message);}}});
document.getElementById('btnCancelModification')?.addEventListener('click',()=>document.getElementById('writeModificationForm').style.display='none');
document.getElementById('btnSaveModification')?.addEventListener('click',async()=>{const title=document.getElementById('modifyTitle').value.trim();const style=document.getElementById('modifyStyle').value;const reqs=document.getElementById('modifyRequirements').value.trim();const fb=[title?'标题:'+title:'',style?'风格:'+style:'',reqs].filter(Boolean).join('；');if(!fb){alert('请输入至少一项修改');return;}document.getElementById('writeModificationForm').style.display='none';addLog('info','修改创作: '+fb);try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${currentTaskId}/steps/write`,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:fb,preferences:{title,style,user_feedback:reqs}})});const d=await r.json();if(d.success&&d.result){displayWriteResult(d.result);updateStepStatus('write','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新创作完成');await refreshTaskStatus();}}catch(e){addLog('error','修改创作失败: '+e.message);}});
document.getElementById('btnRegenerateWrite')?.addEventListener('click',()=>executeStep('write','btnRegenerateWrite','重新创作中','重新生成'));
document.getElementById('btnReviewWrite')?.addEventListener('click',async function(){if(!currentTaskId){alert('请先选择任务');return;}const btn=this;btn.disabled=true;btn.innerHTML=' 审核中...';addLog('info','开始审核创作内容...');try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${currentTaskId}/steps/review`,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({quick_review:true})});const d=await r.json();if(d.success&&d.result){displayReviewResult(d.result);addLog('success',`审核完成: 评分${d.result.score||'?'}`);}else{addLog('error','审核失败: '+(d.detail||d.message||'未知错误'));}}catch(e){addLog('error','审核失败: '+e.message);}finally{btn.disabled=false;btn.innerHTML='审核';}});

document.getElementById('btnExecuteProduce')?.addEventListener('click',()=>executeStep('produce','btnExecuteProduce','制作视频中','执行制作'));
document.getElementById('btnViewProduce')?.addEventListener('click',()=>viewStepResult('produce'));

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现在我来检查一下后端，以了解代理调用和热趋势数据：

cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 搜索Agent调用相关代码 - 采集官和创作官
grep -n "agent\|Agent\|hot_trends\|参考.*行为规范\|collector\|writer" user_driven_task_system.py | head -40


6:v3.7: Agent真实调用改造 - 各步骤优先通过OpenClaw Gateway调用对应Agent(采集官/创作官/制作官/审核官),LLM直接调用作为fallback
24:# 导入简化的真实Agent数据生成
25:from simple_real_agent import SimpleRealAgent
29:from agent_client import get_agent_client, AgentCallError
32:    """清洗LLM/Agent返回的JSON字符串，修复常见问题:
36:    Agent/LLM常见问题：在JSON字符串值内使用英文双引号作为中文引号，
182:        # Agent定义
184:            "collector": {
191:            "writer": {
251:            "agents": {},
411:            # ★ 优先通过AgentClient调用真实采集官Agent
412:            agent_used = False
414:                agent_client = get_agent_client()
415:                analysis = agent_client.call_collector(
421:                agent_used = True
422:                logger.info(f"采集步骤通过采集官Agent完成")
423:            except AgentCallError as e:
424:                logger.warning(f"采集官Agent调用失败,降级到LLM直接调用: {e}")
426:            if not agent_used:
440:{"hot_trends":[{"topic":"话题","heat":"热度","trend":"上升/稳定/下降"}],"audience_analysis":{"target":"目标人群","age_range":"年龄段","interests":["兴趣点"],"platforms":["推荐平台"]},"visual_style":{"color_tone":"色调建议","mood":"氛围","reference":"参考作品"},"content_suggestions":["内容方向1","内容方向2"]}
452:                collection_result = SimpleRealAgent.generate_collection_result(task_description)
456:                collection_result["agent_called"] = False
475:                        "agent_called": agent_used,
485:                        "agent_called": agent_used,
501:        task_data["agents"]["collector"] = {
965:        # ★ 优先通过AgentClient调用真实创作官Agent
966:        agent_used = False
969:            agent_client = get_agent_client()
971:            llm_output = agent_client.call_writer(
978:            agent_used = True
979:            logger.info(f"创作步骤通过创作官Agent完成")
980:        except AgentCallError as e:
981:            logger.warning(f"创作官Agent调用失败,降级到LLM直接调用: {e}")
983:        if not agent_used and llm_output is None:
987:                writer_system = self._load_prompt("writer_system_prompt.md")
988:                writer_guidelines = self._load_prompt("writer_guidelines.md")
989:                base_prompt = writer_system if writer_system else "你是一个专业的短剧脚本创作AI。"
990:                guidelines_text = f"\n\n{writer_guidelines}" if writer_guidelines else ""
1012:        # 解析llm_output为script_result (Agent输出或LLM输出都经过此处)
1023:                "fallback_reason": "LLM/Agent脚本生成失败",


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看采集官Agent调用时传的提示词
grep -n -A 20 "call_collector" agent_client.py 2>/dev/null | head -40
echo "==="
# 查看simple_real_agent的generate_collection_result
grep -n -A 30 "generate_collection_result" simple_real_agent.py | head -50


141:    def call_collector(self, task_description: str,
142-                       duration: str = "60秒",
143-                       channels: Optional[list] = None,
144-                       modification: str = "") -> str:
145-        """调用采集官Agent进行素材采集分析"""
146-        message = f"""请为以下主题提供采集分析：{task_description}
147-
148-目标时长: {duration}
149-投放渠道: {', '.join(channels) if channels else '通用'}
150-{f'用户修改意见: {modification}' if modification else ''}
151-
152-严格输出JSON格式：
153-{{"hot_trends":[{{"topic":"话题","heat":"热度","trend":"上升/稳定/下降"}}],"audience_analysis":{{"target":"目标人群","age_range":"年龄段","interests":["兴趣点"],"platforms":["推荐平台"]}},"visual_style":{{"color_tone":"色调建议","mood":"氛围","reference":"参考作品"}},"content_suggestions":["内容方向1","内容方向2"]}}
154-
155-只输出JSON，不要其他文字。"""
156-        return self.call_agent("collector", message, max_tokens=2048, timeout=90)
157-
158-    # 创作官核心行为规范（从writer_guidelines.md提取的关键约束）
159-    WRITER_RULES = """\n【创作官行为规范-硬性约束】:
160-1. 每个镜头必须有image_prompt和video_prompt，缺一不可
161-2. image_prompt必须包含：人物外观+动作姿态+表情+环境细节+光影氛围+构图
===
15:    def generate_collection_result(task_description: str) -> Dict[str, Any]:
16-        """生成基于任务描述的采集结果"""
17-        # 提取任务关键词
18-        keywords = SimpleRealAgent._extract_keywords(task_description)
19-
20-        return {
21-            "hot_topics": SimpleRealAgent._generate_dynamic_hot_topics(keywords),
22-            "materials": SimpleRealAgent._generate_dynamic_materials(keywords),
23-            "insights": SimpleRealAgent._generate_dynamic_insights(keywords),
24-            "recommendations": SimpleRealAgent._generate_dynamic_recommendations(keywords),
25-            "generated_at": datetime.now().isoformat(),
26-            "agent": "collector",
27-            "is_real_data": True,
28-            "data_source": "dynamic_generation",
29-            "task_based": True,
30-            "version": 2
31-        }
32-
33-    @staticmethod
34-    def _extract_keywords(text: str) -> List[str]:
35-        """提取关键词"""
36-        if not text:
37-            return ["AI", "视频", "创作", "故事"]
38-
39-        # 简单分词
40-        words = text.replace(",", " ").replace("。", " ").split()
41-        keywords = [word for word in words if len(word) > 1]
42-
43-        # 如果没有足够关键词，添加默认
44-        default_keywords = ["AI", "视频", "创作", "故事", "艺术", "技术", "创新", "内容"]
45-        for kw in default_keywords:


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看采集步骤的完整逻辑 - 包括Agent调用和fallback
grep -n -A 80 "execute_collect" user_driven_task_system.py | head -120


368:    def execute_collect(self, task_id: str, user_input: Optional[Dict] = None) -> Dict[str, Any]:
369-        """执行采集步骤 - 支持修改意见重新生成,优先查询已入库素材"""
370-        task_data = self._load_task(task_id)
371-        if not task_data:
372-            return {"success": False, "message": "任务不存在"}
373-
374-        if not self.can_execute_step(task_id, "collect"):
375-            return {"success": False, "message": "当前不能执行采集步骤"}
376-
377-        task_data["status"] = self.STATUS["COLLECTING"]
378-        task_data["current_step"] = "collect"
379-        task_data["progress"] = 20
380-        task_data["updated_at"] = datetime.now().isoformat()
381-
382-        # 记录用户动作
383-        action_desc = "用户执行采集步骤"
384-        modification_text = ""
385-        if user_input and user_input.get("modification"):
386-            modification_text = user_input["modification"]
387-            action_desc = f"用户修改采集要求并重新采集: {modification_text}"
388-        task_data["user_actions"].append({
389:            "action": "execute_collect",
390-            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
391-            "description": action_desc
392-        })
393-
394-        task_description = task_data.get("description", "测试任务")
395-        task_duration = task_data.get("duration", "60秒")
396-        task_channels = task_data.get("channels", [])
397-
398-        # 优先查询已采集入库的素材库
399-        material_db = self._load_material_db()
400-        if material_db and not user_input:
401-            # 检查是否有相关主题的已入库素材
402-            for key, entry in material_db.items():
403-                if task_description[:10] in key or key in task_description:
404-                    logger.info(f"找到已入库的采集素材: {key}")
405-                    collection_result = entry["data"]
406-                    collection_result["from_db"] = True
407-                    collection_result["db_key"] = key
408-                    break
409-
410-        if 'collection_result' not in dir() or collection_result is None:
411-            # ★ 优先通过AgentClient调用真实采集官Agent
412-            agent_used = False
413-            try:
414-                agent_client = get_agent_client()
415-                analysis = agent_client.call_collector(
416-                    task_description=task_description,
417-                    duration=task_duration,
418-                    channels=task_channels,
419-                    modification=modification_text
420-                )
421-                agent_used = True
422-                logger.info(f"采集步骤通过采集官Agent完成")
423-            except AgentCallError as e:
424-                logger.warning(f"采集官Agent调用失败,降级到LLM直接调用: {e}")
425-
426-            if not agent_used:
427-                # Fallback: 使用LLM直接调用
428-                extra_instruction = ""
429-                if modification_text:
430-                    extra_instruction = f"\n用户修改意见: {modification_text}"
431-                if task_duration:
432-                    extra_instruction += f"\n目标时长: {task_duration}"
433-                if task_channels:
434-                    extra_instruction += f"\n投放渠道: {', '.join(task_channels)}"
435-
436-                try:
437-                    analysis = generate_text(
438-                        system_prompt="""你是一个专业的内容采集分析师。基于给定的主题,提供热点趋势、受众分析、视觉风格建议。
439-严格输出JSON格式:
440-{"hot_trends":[{"topic":"话题","heat":"热度","trend":"上升/稳定/下降"}],"audience_analysis":{"target":"目标人群","age_range":"年龄段","interests":["兴趣点"],"platforms":["推荐平台"]},"visual_style":{"color_tone":"色调建议","mood":"氛围","reference":"参考作品"},"content_suggestions":["内容方向1","内容方向2"]}
441-只输出JSON,不要其他文字。""",
442-                        prompt=f"请为以下主题提供采集分析:{task_description}{extra_instruction}",
443-                        temperature=0.8,
444-                        max_tokens=2048,
445-                    )
446-                except Exception as e:
447-                    logger.warning(f"LLM采集失败,降级到基础采集: {e}")
448-                    analysis = None
449-
450-            if analysis is None:
451-                # 完全降级到基础采集
452-                collection_result = SimpleRealAgent.generate_collection_result(task_description)
453-                collection_result["is_real_data"] = False
454-                collection_result["fallback_reason"] = "LLM采集失败"
455-                collection_result["from_db"] = False
456-                collection_result["agent_called"] = False
457-            else:
458-                # 解析JSON
459-                try:
460-                    if "```json" in analysis:
461-                        json_str = analysis.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
462-                    elif "{" in analysis:
463-                        json_str = analysis[analysis.index("{"):]
464-                    else:
465-                        json_str = analysis
466-                    json_str = sanitize_json_string(json_str)
467-                    parsed = json.loads(json_str)
468-                    collection_result = {
469-                        "status": "succeeded",
--
2326:            return self.execute_collect(task_id, user_input)
2327-        elif step == "write" or step == "writer":
2328-            # 获取之前的修改作为输入
2329-            modifications = task_data["modifications"].get("script", [])
2330-            user_input = modifications[-1]["modifications"] if modifications else None
2331-            return self.execute_write(task_id, user_input)
2332-        elif step == "produce" or step == "producer":
2333-            # 从task_data读取video_mode
2334-            vm = task_data.get("video_mode", "img2vid")
2335-            return self.execute_produce(task_id, video_mode=vm)
2336-        elif step == "review" or step == "publisher":
2337-            # 获取之前的反馈作为输入
2338-            modifications = task_data["modifications"].get("review", [])
2339-            user_feedback = modifications[-1]["user_feedback"] if modifications else None
2340-            return self.execute_review(task_id, user_feedback)
2341-        else:
2342-            return {"success": False, "message": f"未知的步骤: {step}"}


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看创作官Agent调用时传的提示词
grep -n -A 30 "call_writer" agent_client.py | head -50


172:    def call_writer(self, task_description: str,
173-                    collection_analysis: str,
174-                    duration: str = "60秒",
175-                    channels: Optional[list] = None,
176-                    modification: str = "") -> str:
177-        """调用创作官Agent生成分镜脚本"""
178-        message = f"""基于以下采集分析，为短剧生成分镜脚本：{self.WRITER_RULES}
179-
180-主题: {task_description}
181-目标时长: {duration}
182-投放渠道: {', '.join(channels) if channels else '通用'}
183-
184-采集分析:
185-{collection_analysis}
186-
187-{f'用户修改意见: {modification}' if modification else ''}
188-
189-请生成分镜脚本，包含角色设计和场景分镜。严格输出JSON格式：
190-{{"title":"标题","characters":[{{"name":"角色名","appearance":"详细外貌描述:身高体型、面部特征、发型发色、服装款式颜色材质、配饰道具、表情姿态，至少50字","personality":"性格特点与行为习惯","three_view_prompt":"角色三视图生成提示词:角色名+外貌关键词+正面侧面背面三视图+全身像+白色背景+9:16竖屏"}}],"scenes":[{{"scene_id":1,"location":"场景地点","description":"场景描述","shots":[{{"shot_id":1,"shot_type":"景别","description":"镜头描述","video_prompt":"详细中文视频提示词,含画面、运镜、氛围","image_prompt":"详细中文参考图提示词,描述画面构图、角色位置、光线氛围,禁止出现中文汉字水印","dialogue":"对白","duration_seconds":5}}]}}]}}
191-
192-重要约束:
193-1. 角色数量至少3-4个,每个角色appearance必须详细(至少50字)
194-2. 角色设计必须融入采集分析中的视觉风格建议和受众偏好
195-3. image_prompt禁止出现中文汉字、水印、文字,只描述画面视觉元素
196-4. 9:16竖屏格式,每个镜头5秒
197-5. 只输出JSON，不要其他文字"""
198-        return self.call_agent("writer", message, max_tokens=16384, timeout=300)
199-
200-    def call_producer(self, shot_descriptions: str,
201-                      video_mode: str = "img2vid",
202-                      modification: str = "") -> str:


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看execute_write - 缩略图生成部分和完整的执行流程
grep -n "_generate_thumbnails\|execute_write\|draft_only\|confirm.*draft\|scene.*image\|shot.*ref" user_driven_task_system.py | head -30


621:    def _generate_thumbnails(self, media_dir: Path):
668:    def _generate_scene_images_batch(self, scenes: list, images_dir: Path, characters: list = None, style_prefix: str = "", image_model: str = None) -> list:
688:                scene["image_path"] = None
715:                        scene["image_path"] = paths[j]
718:                        scene["image_path"] = None
736:                scene["image_path"] = paths[0] if paths else None
739:                scene["image_path"] = None
748:    def _generate_scene_images(self, scenes: list, images_dir: Path, characters: list = None, style_prefix: str = "", image_model: str = None) -> list:
767:                scene["image_path"] = None
782:                scene["image_path"] = paths[0] if paths else None
783:                logger.info(f"  场景图生成: {location} -> {scene.get('image_path', 'N/A')}")
786:                scene["image_path"] = None
796:    def _generate_shot_ref_images(self, scenes: list, images_dir: Path, characters: list = None, image_model: str = None, style_prefix: str = "") -> list:
821:            scene_img = scene.get("image_path")
862:                tasks.append((si, shi, shot, enriched_prompt, ref_image, ref_images_list))
865:            si, shi, shot, enriched_prompt, ref_image, ref_images_list = item
876:                return (si, shi, shot, bool(ref_image or ref_images_list))
887:                for si, shi, shot, used_ref in pool.map(_gen_one, tasks):
888:                    if shot.get("image_path") and used_ref:
891:        count = sum(1 for s in scenes for sh in s.get("shots",[]) if sh.get("image_path"))
895:    def _resolve_shot_ref_image(self, shot: Dict, scene: Dict, characters: list) -> Optional[str]:
913:        scene_img = scene.get("image_path")
919:    def execute_write(self, task_id: str, user_input: Optional[Dict] = None) -> Dict[str, Any]:
944:            "action": "execute_write",
995:{{"title":"剧名","genre":"类型","visual_style":"视觉风格描述","scenes":[{{"scene_id":1,"location":"场景地点","time":"时间","atmosphere":"氛围","shots":[{{"shot_id":1,"duration_seconds":5,"description":"画面描述(口语化)","dialogue":"对白(可选)","camera_movement":"镜头运动","emotion":"情绪标注","video_prompt":"详细中文视频提示词,含画面、运镜、氛围","image_prompt":"详细中文图片提示词,用于生成本镜头的参考图"}}],"image_prompt":"场景全景参考图提示词"}}],"characters":[{{"name":"角色名","appearance":"详细外貌:身高体型、面部特征、发型发色、服装款式颜色材质、配饰道具,至少50字","outfit_style":"服装风格简述","personality":"性格特点","speech_style":"说话风格和习惯用语","habits":"专属小动作/小习惯","three_view_prompt":"角色三视图提示词"}}]}}
1004:                    prompt=f"请基于以下信息创作微短剧分镜脚本:\n主题:{task_description}\n目标时长:{task_duration},共{num_shots}个镜头\n投放渠道:{', '.join(task_channels) if task_channels else '不限'}\n\n【采集分析参考(必须融入创作)】:\n{json.dumps(collection_data, ensure_ascii=False) if collection_data else '无'}\n\n用户偏好:{json.dumps(user_preferences, ensure_ascii=False)}",
1116:        # 不再区分draft_only，一次性生成所有图片
1123:        shot_ref_count = 0
1141:                scenes = self._generate_scene_images_batch(scenes, images_dir, characters=characters, style_prefix=style_prefix, image_model=_img_model)
1143:                scene_img_count = sum(1 for s in scenes if s.get("image_path"))


cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000

# 查看execute_write完整的图片生成和缩略图部分
grep -n -A 5 "_generate_thumbnails" user_driven_task_system.py | head -20


621:    def _generate_thumbnails(self, media_dir: Path):
622-        """v3.11: 为目录下的图片和视频生成缩略图，固化到 .thumbs/ 子目录
623-        图片: Pillow缩放到160x160, JPEG quality=60
624-        视频: ffmpeg截取第1秒帧, 缩放宽160px"""
625-        thumb_dir = media_dir / ".thumbs"
626-        thumb_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
--
1161:        self._generate_thumbnails(images_dir)
1162-
1163-        # 保存创作结果 (task_dir 已在图片生成前定义)
1164-        script_file = task_dir / "script_result.json"
1165-        script_result["generated_at"] = datetime.now().isoformat()
1166-        script_result["version"] = len(task_data["modifications"]["script"]) + 1
--
1460:        self._generate_thumbnails(videos_dir)
1461-
1462-        self._save_task(task_id, task_data)
1463-
1464-        return {
1465-            "success": True,


我现在对代码库有了清晰的了解。接下来，我将创建一个全面的修复方案：

修复步骤1: 修改要求按钮加载当前要求 + Modal关闭问题

修复步骤2: 缩略图生成缺失问题

改造步骤2为多阶段用户确认流程

添加'参考创作官行为规范'提示词到Agent调用


修复步骤1: 修改要求按钮加载当前要求 + Modal关闭问题

修复步骤2: 缩略图生成缺失问题

改造步骤2为多阶段用户确认流程

添加'参考创作官行为规范'提示词到Agent调用


document.getElementById('btnRegenerateCollect')?.addEventListener('click',()=>executeStep('collect','btnRegenerateCollect','重新采集中','<i class="bi bi-arrow-clockwise me-2"></i>重新生成'));
document.getElementById('btnModifyCollect')?.addEventListener('click',async()=>{var hist=await getModifications('collect');var p=await showPromptEditor('修改采集要求','',hist);if(p!==null){addLog('info','修改采集: '+p);try{var r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:p,preferences:{user_feedback:p}})});var d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}}});
document.getElementById('btnCancelCollectModification')?.addEventListener('click',()=>document.getElementById('collectModificationForm').style.display='none');
document.getElementById('btnSubmitCollectModification')?.addEventListener('click',async()=>{const fb=document.getElementById('collectModificationText').value.trim();if(!fb){alert('请输入修改意见');return;}document.getElementById('collectModificationForm').style.display='none';addLog('info','修改采集: '+fb);try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${currentTaskId}/steps/collect`,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:fb,preferences:{user_feedback:fb}})});const d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}});

[37 more lines in file. Use offset=278 to continue.]


我现在对所有问题都有了全面的了解。让我来实施修复：

edit

document.getElementById('btnModifyCollect')?.addEventListener('click',async()=>{
    // v3.14: 加载当前采集的描述作为默认值
    let currentDesc='';
    if(currentTaskData&&currentTaskData.description)currentDesc=currentTaskData.description;
    // 也从上一次的采集结果中获取分析内容
    try{const r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect');if(r.ok){const d=await r.json();if(d.success&&d.result&&d.result.analysis)currentDesc=d.result.analysis;}}catch(e){}
    var hist=await getModifications('collect');
    var p=await showPromptEditor('修改采集要求',currentDesc,hist);
    if(p!==null){addLog('info','修改采集: '+p);try{var r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:p,preferences:{user_feedback:p}})});var d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}}
});


Successfully replaced 1 block(s) in /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/static/user_driven_coordinator.js.

...
 270
 271 document.getElementById('btnExecuteCollect')?.addEventListener('click',()=>executeStep('collect','btnExecuteCollect','采集中','执行采集'));
 272 document.getElementById('btnViewCollect')?.addEventListener('click',()=>viewStepResult('collect'));
 273 document.getElementById('btnRegenerateCollect')?.addEventListener('click',()=>executeStep('collect','btnRegenerateCollect','重新采集中','重新生成'));
-274 document.getElementById('btnModifyCollect')?.addEventListener('click',async()=>{var hist=await getModifications('collect');var p=await showPromptEditor('修改采集要求','',hist);if(p!==null){addLog('info','修改采集: '+p);try{var r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:p,preferences:{user_feedback:p}})});var d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}}});
+274 document.getElementById('btnModifyCollect')?.addEventListener('click',async()=>{
+275     // v3.14: 加载当前采集的描述作为默认值
+276     let currentDesc='';
+277     if(currentTaskData&&currentTaskData.description)currentDesc=currentTaskData.description;
+278     // 也从上一次的采集结果中获取分析内容
+279     try{const r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect');if(r.ok){const d=await r.json();if(d.success&&d.result&&d.result.analysis)currentDesc=d.result.analysis;}}catch(e){}
+280     var hist=await getModifications('collect');
+281     var p=await showPromptEditor('修改采集要求',currentDesc,hist);
+282     if(p!==null){addLog('info','修改采集: '+p);try{var r=await fetch(API_BASE+'/tasks/'+currentTaskId+'/steps/collect',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:p,preferences:{user_feedback:p}})});var d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}}
+283 });
 275 document.getElementById('btnCancelCollectModification')?.addEventListener('click',()=>document.getElementById('collectModificationForm').style.display='none');
 276 document.getElementById('btnSubmitCollectModification')?.addEventListener('click',async()=>{const fb=document.getElementById('collectModificationText').value.trim();if(!fb){alert('请输入修改意见');return;}document.getElementById('collectModificationForm').style.display='none';addLog('info','修改采集: '+fb);try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${currentTaskId}/steps/collect`,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({modification:fb,preferences:{user_feedback:fb}})});const d=await r.json();if(d.success){displayCollectionResult(d.result);updateStepStatus('collect','completed',false,true,true);addLog('success','修改后重新采集完成');await refreshTaskStatus();}else addLog('error',d.message||'修改采集失败');}catch(e){addLog('error','修改采集失败: '+e.message);}});
 277
 278 document.getElementById('btnExecuteWrite')?.addEventListener('click',()=>executeStep('write','btnExecuteWrite','创作中','执行创作'));
     ...


现在修复 Modal 关闭问题——`backdrop:'static'` 阻止了通过外部点击关闭，并且 `keyboard:false` 阻止了 Esc 键。同时，`textarea` 的焦点会阻塞界面加载：

const bsModal = new bootstrap.Modal(modal, {backdrop: true, keyboard: true});

const bsModal = new bootstrap.Modal(modal, {backdrop: 'static', keyboard: false});


     ...
  22         const label = document.getElementById('promptEditorLabel');
  23         const textarea = document.getElementById('promptEditorText');
  24         const confirmBtn = document.getElementById('promptEditorConfirm');
  25         const cancelBtn = document.getElementById('promptEditorCancel');
- 26         const bsModal = new bootstrap.Modal(modal, {backdrop: 'static', keyboard: false});
+ 26         const bsModal = new bootstrap.Modal(modal, {backdrop: true, keyboard: true});
  27         let resolved = false;
  28
  29         label.textContent = title || '编辑提示词';
  30         textarea.value = defaultText || '';
     ...


现在来修复 `getModifications` —— `showPromptEditor` 接受 2 个参数 (title, defaultText)，但 `btnModifyCollect` 调用时却传了 3 个参数。我来检查一下：

exec

# showPromptEditor的签名是 (title, defaultText), 但调用时传了3个参数 (title, defaultText, hist)
# 需要让它接受hist参数并显示历史记录
grep -n "function showPromptEditor" /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/static/user_driven_coordinator.js


19:function showPromptEditor(title, defaultText) {


edit

function showPromptEditor(title, defaultText, history) {

function showPromptEditor(title, defaultText) {


...
  15   return `<div class="lazy-video-wrap" style="position:relative;cursor:pointer;display:inline-block" onclick="this.outerHTML='<video src=\\'${url}\\' controls autoplay style=\\'max-width:100%;max-height:300px;border-radius:8px\\'></video>'">
▶

`;
  16 }
  17
  18 // ========== 通用提示词编辑模态框 ==========
- 19 function showPromptEditor(title, defaultText) {
+ 19 function showPromptEditor(title, defaultText, history) {
  20     return new Promise((resolve) => {
  21         const modal = document.getElementById('promptEditorModal');
  22         const label = document.getElementById('promptEditorLabel');
  23         const textarea = document.getElementById('promptEditorText');
     ...


现在，在调用 `bsModal.show()` 之前，在 modal 函数内部添加历史记录显示逻辑：

label.textContent = title || '编辑提示词';
        textarea.value = defaultText || '';

        // v3.14: 显示历史修改记录
        const histDiv = document.getElementById('promptEditorHistory');
        const histContent = document.getElementById('promptEditorHistoryContent');
        if (history && history.length > 0 && histDiv && histContent) {
            histDiv.style.display = 'block';
            histContent.innerHTML = history.map((h, i) => {
                const time = h.timestamp ? new Date(h.timestamp).toLocaleString() : '';
                const text = h.modifications || h.user_feedback || h.content || '';
                return '
' + time + '
' + escapeHtml(text).substring(0, 200) + '
';
            }).join('');
        } else if (histDiv) {
            histDiv.style.display = 'none';
        }


...
  28
  29         label.textContent = title || '编辑提示词';
  30         textarea.value = defaultText || '';
  31
+ 32         // v3.14: 显示历史修改记录
+ 33         const histDiv = document.getElementById('promptEditorHistory');
+ 34         const histContent = document.getElementById('promptEditorHistoryContent');
+ 35         if (history && history.length > 0 && histDiv && histContent) {
+ 36             histDiv.style.display = 'block';
+ 37             histContent.innerHTML = history.map((h, i) => {
+ 38                 const time = h.timestamp ? new Date(h.timestamp).toLocaleString() : '';
+ 39                 const text = h.modifications || h.user_feedback || h.content || '';
+ 40                 return '
' + time + '
' + escapeHtml(text).substring(0, 200) + '
';
+ 41             }).join('');
+ 42         } else if (histDiv) {
+ 43             histDiv.style.display = 'none';
+ 44         }
+ 45
  32         function onConfirm() {
  33             resolved = true;
  34             bsModal.hide();
  35             resolve(textarea.value);
     ...


现在修复 `getModifications` 以返回正确的历史数据。

exec

# 看看后端modifications API返回的数据格式
grep -n "modifications" /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/user_driven_task_system.py | grep "def \|return" | head -10