[Tue 2026-05-19 11:20 GMT+8] 历史聊天记录怎么没了？


让我先检查一下相关的情况。

Question: 聊天记录 历史 会话 丢失 sessions archive

exec

ls -la /root/.openclaw/workspace/memory/ | tail -20


🤔 "新需求怎么处理？"
💡 可以回答: 6步工作流程 - 分析、搜索、审核、验证、赋能、部署

🤔 "备忘录怎么更新？"
💡 可以回答: 及时性要求 - 重要信息第一时间记录，系统化管理

🤔 "CTO Agent做什么？"
💡 可以回答: 技术雷达扫描、可行性分析、协调其他Agent、决策建议

🤔 "问题怎么解决？"
💡 可以回答: 故障处理流程 - 诊断、恢复、记录、分析、预防
```

#### **关于流程规范**
```
🤔 "工作流程是什么？"
💡 可以回答: 标准化的6步处理流程和各类工作模式

🤔 "知识怎么管理？"
💡 可以回答: 日常更新、定期回顾、及时记录、快速检索

🤔 "系统怎么维护？"
💡 可以回答: 自维护工作模式 - 自动化诊断、智能推荐、减少重复提醒
```

### **📁 重要文件位置**

```
📍 记忆存储文件:
- /root/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/scanned_memories/important_memories.json

📍 工作模式报告:
- /root/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/scanned_memories/work_modes_report.md

📍 工作模式记忆:
- /root/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/work_modes_memory.json

📍 备份文件:
- /root/.ope

Source: memory/2026-04-16-memory-merge.md#L195-L237

# v3.5改造备忘录

**版本**: 3.5.0
**改造日期**: 2026-05-13
**基于**: v3.3.0 → v3.5.0

## 一、改造内容清单

### 1. 创建任务配置 ✅
- **后端**: `create_task()` 增加 `duration`/`channels`/`video_mode` 参数
- **API**: `CreativeDescription` 模型增加对应字段
- **前端**: 创建表单增加时长选择、渠道多选、视频模式选择
- **测试**: 创建任务后status接口正确返回 duration/channels/video_mode

### 2. 删除任务 ✅
- **后端**: 新增 `delete_task()` 方法，删除任务目录和assets
- **API**: `DELETE /api/tasks/{task_id}` 端点
- **前端**: 任务列表项增加删除按钮（带确认弹框）

### 3. 修改要求改为弹出框+历史 ✅
- **后端**: 新增 `get_modifications()` 方法返回修改历史
- **API**: `GET /api/tasks/{task_id}/modifications/{step}` 端点
- **前端**: 采集/创作的"修改"按钮改为弹出模态框，底部显示历史修改记录
- **HTML**: 模态框增加 `promptEditorHistory` 区域

### 4. 采集重新生成修复 ✅
- **后端**: `regenerate_result()` 中

Source: memory/2026-05-13_v35_modification_memo.md#L1-L32

- **文件属性**: 7557 bytes, 0444 (只读), 最后修改 2026-05-14 00:16
- **操作**: 无需恢复

## 12:06 models.json防护巡检
- **文件状态**: ✅ 完整 (VALID JSON, 7557 bytes, 5 providers)
- **MD5**: `81a27b19157747c2abca72e5e3ff6822` (与备份一致)
- **备份对比**: ✅ 当前文件与 .bak 完全一致，无篡改
- **临时文件清理**: 无 .tmp 文件需清理
- **恢复操作**: 无需恢复

### 12:15 MiMo v2.5调用无响应问题排查

**问题**: 用户反馈ark-code-latest可以正常返回，MiMo v2.5没有反应

**排查过程**:
1. API直连测试: ✅ MiMo API正常（200，有响应）
2. 带tools请求测试: ✅ MiMo带tools正常返回
3. Writer Agent (mimo-v2.5) 实际调用: ✅ 正常返回"MiMo连接正常"
4. 日志搜索: 无mimo相关错误/超时记录

**根因分析**:
MiMo v2.5在OpenClaw中**可以正常工作**，问题出在**MiMo的推理(reasoning)模式导致响应极慢**：
1. MiMo v2.5开启了reasoning=true，每次请求都会先进行深度思考
2. 对于**长上下文+多工具**的session（如main session），推理时间可能超过OpenClaw的默认超时

Source: memory/2026-05-17.md#L189-L216

2. 对于**长上下文+多工具**的session（如main session），推理时间可能超过OpenClaw的默认超时
3. ark-code-latest不是推理模型，响应快得多
4. 日志中的"stalled session"记录（11:50:57，age=761s，lastProgressAge=142s）就是MiMo推理时间过长的表现

**关键配置差异**:
- ark-code-latest: maxTokens=8192, contextWindow=128000, 无推理
- mimo-v2.5: maxTokens=32000, contextWindow=262144, reasoning=true, thinkingFormat=deepseek

**修复方案**:
1. 为MiMo v2.5调整compat配置，增加`supportsReasoningEffort: true`
2. 考虑为writer/publisher agent设置更低的推理强度
3. 对于需要快速响应的场景，使用ark-code-latest

## 13:05 - assistant turn failed 故障排查

**现象**: 用户反馈对话出现 `[assistant turn failed before producing content]`，12:33-12:44期间完全无响应

**根因（三层叠加）**:
1. **volcengine-agent-plan/glm-5.1 周配额耗尽** (429) — 重置时间 2026-05-18 00:00:00

Source: memory/2026-05-17.md#L212-L238

- Candidate: 12:15 MiMo v2.5调用无响应问题排查: **根因分析**: MiMo v2.5在OpenClaw中**可以正常工作**，问题出在**MiMo的推理(reasoning)模式导致响应极慢**：
  - confidence: 0.62
  - evidence: memory/2026-05-17.md:209-210
  - recalls: 0
  - status: staged
- Candidate: 12:15 MiMo v2.5调用无响应问题排查: MiMo v2.5开启了reasoning=true，每次请求都会先进行深度思考; 对于**长上下文+多工具**的session（如main session），推理时间可能超过OpenClaw的默认超时; ark-code-latest不是推理模型，响应快得多; 日志中的"stalled session"记录（11:50:57，age=761s，lastProgressAge=142s）就是MiMo推理时间过长的表现
  - confidence: 0.62
  - evidence: memory/2026-05-17.md:211-214
  - recalls: 0
  - status: staged
- Candidate: 12:15 MiMo v2.5调用无响应问题排查: ark-code-latest: maxTokens=8192, contextWindow=128000, 无推理; mimo-v2.5: maxTokens=32000, contextWindo

Source: memory/dreaming/light/2026-05-19.md#L298-L316

🤔 "新需求怎么处理？"
💡 可以回答: 6步工作流程 - 分析、搜索、审核、验证、赋能、部署

🤔 "备忘录怎么更新？"
💡 可以回答: 及时性要求 - 重要信息第一时间记录，系统化管理

🤔 "CTO Agent做什么？"
💡 可以回答: 技术雷达扫描、可行性分析、协调其他Agent、决策建议

🤔 "问题怎么解决？"
💡 可以回答: 故障处理流程 - 诊断、恢复、记录、分析、预防
```

#### **关于流程规范**
```
🤔 "工作流程是什么？"
💡 可以回答: 标准化的6步处理流程和各类工作模式

🤔 "知识怎么管理？"
💡 可以回答: 日常更新、定期回顾、及时记录、快速检索

🤔 "系统怎么维护？"
💡 可以回答: 自维护工作模式 - 自动化诊断、智能推荐、减少重复提醒
```

### **📁 重要文件位置**

```
📍 记忆存储文件:
- /root/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/scanned_memories/important_memories.json

📍 工作模式报告:
- /root/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/scanned_memories/work_modes_report.md

📍 工作模式记忆:
- /root/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/work_modes_memory.json

📍 备份文件:
- /root/.ope

Source: memory/legacy/2026-04-16-memory-merge.md#L195-L237

results provider model fallback citations mode debug


drwxr-xr-x   2 root root  4096 Apr 27 09:24 api_configs
drwxr-xr-x   5 root root  4096 Apr 19 12:09 dreaming
drwx------   3 root root  4096 May 19 04:04 .dreams
drwxr-xr-x   3 root root  4096 Apr 27 10:11 episodic
-rw-r--r--   1 root root  2538 Apr 29 05:15 health_report_2026-04-29_0513.md
-rw-r--r--   1 root root   121 May  4 04:21 heartbeat-state.json
-rw-r--r--   1 root root  1317 May  3 04:05 kpi_monitor_2026-05-03.md
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Apr 26 15:19 legacy
-rw-r--r--   1 root root  6893 Apr 21 12:10 mem0_agent_data_recording_requirements.md
-rw-r--r--   1 root root  7194 Apr 21 11:15 mem0_system_monitoring_optimization.md
-rw-r--r--   1 root root   311 Apr 29 06:15 .memory-manager-state.json
-rw-r--r--   1 root root 10243 May 19 07:00 models-json-protection.log
-rw-r--r--   1 root root   342 May 16 01:00 models-protection.log
drwxr-xr-x   3 root root  4096 Apr 26 22:59 procedural
-rw-r--r--   1 root root  3097 Apr 22 20:28 project_experience_index.md
drwxr-xr-x   3 root root  4096 Apr 26 22:59 semantic
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Apr 26 15:27 snapshots
-rw-r--r--   1 root root  3346 Apr 19 21:40 video_generation_validation_20260419.json
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Apr 22 20:28 video_production
-rw-r--r--   1 root root  8375 Apr 27 22:43 会话清理恢复经验总结.md


# 检查sessions存档和当前sessions
echo "=== Sessions存档目录 ==="
ls -la /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/ 2>/dev/null | head -10
echo ""
echo "=== 当前sessions目录 ==="
ls -la /root/.openclaw/sessions/ 2>/dev/null | head -10
echo ""
echo "=== sessions数量 ==="
ls /root/.openclaw/sessions/ 2>/dev/null | wc -l
echo ""
echo "=== 最近修改的sessions ==="
ls -lt /root/.openclaw/sessions/ 2>/dev/null | head -20


=== Sessions存档目录 ===
total 36
drwxr-xr-x 7 root root  4096 May 19 03:30 .
drwxr-xr-x 5 root root  4096 May 19 03:30 ..
drwxr-xr-x 2 root root  4096 May 19 03:30 collector-auto-1779132608
drwxr-xr-x 2 root root 12288 May 19 03:30 cto-auto-1779132608
drwxr-xr-x 2 root root  4096 May 19 03:30 main-auto-1779132608
drwxr-xr-x 2 root root  4096 May 19 03:30 publisher-auto-1779132608
drwxr-xr-x 2 root root  4096 May 19 03:30 writer-auto-1779132608

=== 当前sessions目录 ===

=== sessions数量 ===
0

=== 最近修改的sessions ===


{
  "count": 20,
  "sessions": [
    {
      "key": "agent:cto:main",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "webchat",
      "origin": {
        "provider": "webchat"
      },
      "lastMessagePreview": "让我先检查一下相关的情况。",
      "deliveryContext": {
        "channel": "webchat"
      },
      "updatedAt": 1779160833208,
      "sessionId": "5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4",
      "model": "GLM-5.1",
      "contextTokens": 262144,
      "status": "running",
      "startedAt": 1779160833040,
      "systemSent": true,
      "abortedLastRun": false,
      "lastChannel": "webchat",
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:cron:unified-health-check",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: 统一健康检查 (每30分钟)",
      "displayName": "Cron: 统一健康检查 (每30分钟)",
      "lastMessagePreview": "健康检查完成，有需要关注的问题。来看下整体状态：\n\n**🩺 统一健康检查报告 — 2026-05-19 11:02**\n\n| 检查项 | 状态 | 详情 |\n|--------|------|------|\n| 端口 8000 | ✅ 正常 | PID 3397, HTTP 307, manhua_studio_web 运行中 |\n| 端口 8001 | ❌ 未监听 | 慢剧生成工作台API 未运行 |\n| 端口 8081 | ❌ 未监听 | 视频监控API 未运行 |\n| systemd 服务 | ⚠ inactive | manhua-studio-8000 服务未注册/未激活 |\n| 僵尸进程 | ✅ 无 | — |\n| 磁盘 | ✅ 70% | 正常 |\n| 漫画生产 | ✅ 运行中 | 1个进程（PID 3397，user_driven_final_v3.0.1） |\n| 泄漏进程 | ✅ 无 | — |\n\n**摘要：**\n- **8000端口**正常服务，漫画生产Web在跑\n- **8001/8081**双端口未监听 — 这两个是按需启动的服务，空闲时不运行属于正常状态，非告警\n- 无僵尸进程、无泄漏、磁盘健康\n- 磁盘 70%，还有 12G 可用空间\n\n当前无需推送告警，系统状态良好。8001/8081 按需启停，不视为异常。",
      "updatedAt": 1779159672726,
      "sessionId": "07bcfd09-51cd-425a-8b72-4ceee634c1fa",
      "model": "GLM-5.1",
      "contextTokens": 300000,
      "totalTokens": 18080,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/07bcfd09-51cd-425a-8b72-4ceee634c1fa.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:cron:unified-models-json-protection",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: models.json防护 (每小时)",
      "displayName": "Cron: models.json防护 (每小时)",
      "lastMessagePreview": "我来执行 models.json 防护检查。",
      "updatedAt": 1779159638763,
      "sessionId": "73e84673-0afc-4d88-8c2d-3d5ce51a17e8",
      "model": "GLM-5.1",
      "contextTokens": 300000,
      "totalTokens": 16356,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/73e84673-0afc-4d88-8c2d-3d5ce51a17e8.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:cron:7476feec-bd3a-4ff9-8e06-2cd6e67e38a5",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: zod模块健康检查 (每30分钟)",
      "displayName": "Cron: zod模块健康检查 (每30分钟)",
      "lastMessagePreview": "[cron:7476feec-bd3a-4ff9-8e06-2cd6e67e38a5 zod模块健康检查 (每30分钟)] 运行zod模块健康检查脚本: bash /root/.openclaw/workspace/scripts/zod_healthcheck.sh，如果修复了zod模块，推送微信通知告知用户。\nCurrent time: Tuesday, May 19th, 2026 - 11:00 AM (Asia/Shanghai)\nReference UTC: 2026-05-19 03:00 UTC\n\nUse the message tool if you need to notify the user directly for the current chat. If you do not send directly, your final plain-text reply will be delivered automatically.",
      "updatedAt": 1779159616824,
      "sessionId": "edc330ef-4850-4d96-817b-7a075f2ba34d",
      "model": "GLM-5.1",
      "contextTokens": 300000,
      "totalTokens": 15130,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/edc330ef-4850-4d96-817b-7a075f2ba34d.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:writer:openai:b50ff39d-9c84-4b3c-8860-50eda7a25173",
      "agentId": "writer",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "updatedAt": 1779159218713,
      "sessionId": "922384a9-f9eb-4987-a724-da33de4ccbe3",
      "model": "mimo-v2.5",
      "contextTokens": 262144,
      "totalTokens": 23084,
      "status": "done",
      "startedAt": 1779159147582,
      "endedAt": 1779159214753,
      "runtimeMs": 67171,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/writer/sessions/922384a9-f9eb-4987-a724-da33de4ccbe3.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:cron:05cd59e4-bda9-44f0-aba3-b4c30ec2c463",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: 自恢复检查 (每30分钟)",
      "displayName": "Cron: 自恢复检查 (每30分钟)",
      "lastMessagePreview": "自恢复检查完成，发现并修复了2个问题：\n\n1. **安全配置被篡改** — bind 从 loopback 被改为 lan，已从备份恢复\n2. **Python venv 空文件** — 22个空文件，已自动重建 venv\n\n其余项目（zod模块、网关、8000端口、磁盘70%）均正常。所有服务已恢复运行。",
      "updatedAt": 1779158604841,
      "sessionId": "69061a86-0d50-4c50-b4ed-71e7cff03c70",
      "model": "GLM-5.1",
      "contextTokens": 300000,
      "totalTokens": 6802,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/69061a86-0d50-4c50-b4ed-71e7cff03c70.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:collector:openai:25587970-ff3e-475d-a196-e33b6d3b96d7",
      "agentId": "collector",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "{\"hot_trends\":[{\"topic\":\"华强买挂\",\"heat\":\"850000\",\"trend\":\"上升\"},{\"topic\":\"买挂二创\",\"heat\":\"420000\",\"trend\":\"上升\"},{\"topic\":\"华强卖瓜衍生\",\"heat\":\"310000\",\"trend\":\"稳定\"}],\"audience_analysis\":{\"target\":\"18-35岁游戏玩家及网络梗文化爱好者\",\"age_range\":\"18-35岁\",\"interests\":[\"游戏梗\",\"网络流行文化\",\"搞笑二创\",\"电竞\",\"短视频娱乐\"],\"platforms\":[\"抖音\",\"B站\",\"快手\",\"小红书\"]},\"visual_style\":{\"color_tone\":\"高饱和暖色调，突出喜剧效果\",\"mood\":\"轻松幽默，节奏明快\",\"reference\":\"华强卖瓜原版视频风格，结合游戏界面元素\"},\"content_suggestions\":[\"华强在虚拟游戏世界'买外挂'的搞笑场景，保留原版对话节奏\",\"华强买挂后发现挂不好用，反向吐槽的反转剧情\",\"华强买挂被卖家套路，经典台词改编\",\"华强买挂后尝试使用，结果闹出笑话的视觉化呈现\"]}",
      "updatedAt": 1779155531577,
      "sessionId": "c13218c3-fd73-4dc0-8002-32be115ca5e4",
      "model": "astron-code-latest",
      "contextTokens": 32768,
      "totalTokens": 19658,
      "estimatedCostUsd": 0,
      "status": "done",
      "startedAt": 1779155507367,
      "endedAt": 1779155523616,
      "runtimeMs": 16249,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/collector/sessions/c13218c3-fd73-4dc0-8002-32be115ca5e4.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:collector:openai:663247c7-e117-4984-a867-b16f4e595c1c",
      "agentId": "collector",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "{\"hot_trends\":[{\"topic\":\"华强卖瓜\",\"heat\":\"850000\",\"trend\":\"上升\"},{\"topic\":\"买瓜华强\",\"heat\":\"520000\",\"trend\":\"上升\"},{\"topic\":\"华强经典语录\",\"heat\":\"1200000\",\"trend\":\"稳定\"}],\"audience_analysis\":{\"target\":\"18-35岁年轻群体，喜爱网络迷因和搞笑短视频的用户\",\"age_range\":\"18-35岁\",\"interests\":[\"网络迷因\",\"搞笑视频\",\"经典台词\",\"短视频\",\"娱乐\"],\"platforms\":[\"抖音\",\"快手\",\"B站\",\"小红书\"]},\"visual_style\":{\"color_tone\":\"鲜艳明快，突出西瓜红绿对比色调\",\"mood\":\"轻松幽默，充满喜剧感\",\"reference\":\"《征服》电视剧经典片段，街头叫卖风格\"},content_suggestions\":[\"还原华强经典卖瓜场景，重现'这瓜保熟吗'名场面\",\"采用快节奏剪辑，加入夸张表情和音效增强喜剧效果\",\"结合现代梗进行二次创作，让经典焕发新活力\"]}",
      "updatedAt": 1779155370507,
      "sessionId": "b41b69ab-3368-4d18-bf12-5aa799508c58",
      "model": "astron-code-latest",
      "contextTokens": 32768,
      "totalTokens": 19655,
      "estimatedCostUsd": 0,
      "status": "done",
      "startedAt": 1779155349438,
      "endedAt": 1779155362317,
      "runtimeMs": 12879,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/collector/sessions/b41b69ab-3368-4d18-bf12-5aa799508c58.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:writer:openai:61069bcd-1e69-4163-b7ae-4078eefc4af6",
      "agentId": "writer",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "```json\n{\n  \"title\": \"华强买挂\",\n  \"characters\": [\n    {\n      \"name\": \"华强\",\n      \"appearance\": \"一名二十三四岁的年轻男性，身高约一米七八，体型偏瘦但结实，留着利落的短寸头发型，发色乌黑，眉毛浓密微扬，眼睛不大但透着精明，鼻梁挺直，嘴角常挂着似笑非笑的表情。身穿黑色oversized连帽卫衣，胸前印着白色英文字母，下身搭配深蓝色宽松牛仔裤，脚蹬一双白色老爹鞋，脖子上挂着银色链条项链，左手腕戴着一只电子手表，右手插在裤兜里，走路带风。\",\n      \"personality\": \"急性子但讲义气，爱面子，嘴上功夫厉害但内心单纯，遇到不懂的事情会装作很懂的样子，喜欢用网络流行语，买东西喜欢砍价，对电子产品一知半解却自称行家。\",\n      \"speech_style\": \"语速快，喜欢用网络梗和方言口头禅，说话带点北方口音，经常用'哥们儿''整一个'等词汇\",\n      \"habits\": \"习惯性地用手摸下巴思考，紧张时会不自觉地咽口水，砍价时喜欢双手抱胸，拿到手机会先用拇指快速滑动屏幕\",\n      \"outfit_style\": \"街头潮流风，喜欢oversized版型，色彩以黑白灰为主，偶尔用亮色配饰点缀\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"王老板\",\n      \"appearance\": \"一名四十五六岁的中年男性，身高约一米七二，体型微胖，脸盘圆润，留着背头发型，头发梳得一丝不苟，发际线略高露出宽阔的额头，眼睛小而有神，眯起来时像两条缝，鼻头圆润，嘴唇略厚，常挂着商人特有的热情笑容。身穿深红色Polo衫，领口敞开两颗扣子，露出粗金项链，下身是黑色西裤，腰间别着一个棕色皮质手机套，脚穿黑色皮鞋，右手无名指戴着一枚硕大的金戒指。\",\n      \"personality\": \"精明圆滑的生意人，说话滴水不漏，擅长察言观色，见人说人话见鬼说鬼话，表面热情实则算计，喜欢夸大其词，对产品性能了如指掌但会适当添油加醋。\",\n      \"speech_style\": \"语气热络，语调抑扬顿挫，喜欢用'兄弟''放心'等词拉近距离，报价时故意拖长音调制造悬念感\",\n      \"habits\": \"说话时喜欢用手比划数字，报价前会先喝一口茶清嗓子，成交时喜欢用力拍对方肩膀表示亲近，数钱时嘴角会不自觉上扬\",\n      \"outfit_style\": \"暴发户风格，喜欢深色系搭配金色配饰，注重表面排场，衣服以商务休闲为主\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"小杰\",\n      \"appearance\": \"一名十九二十岁的年轻男性，身高约一米七五，体型偏瘦，面容清秀，留着韩式中分发型，发色染成深棕色，眉毛修饰过显得精致，眼睛圆润有神，皮肤白皙，嘴唇薄而红润。身穿白色简约T恤外搭黑色开衫外套，下身是灰色束脚运动裤，脚踩一双黑色帆布鞋，背着一个黑色双肩包，耳朵里塞着一只白色无线耳机，右手拿着一部手机，手机壳是透明的。\",\n      \"personality\": \"沉默寡言但观察力敏锐，表面冷淡内心好奇，喜欢躲在一旁默默观察，关键时刻会突然冒出一句神来之语，对数码产品有真正深入的了解，是真正的技术宅。\",\n      \"speech_style\": \"话不多，但每句都精准到位，喜欢用技术术语，语速平稳，语气平淡但内容一针见血\",\n      \"habits\": \"习惯性推眼镜，思考时会无意识地转动手机，看到不靠谱的推销会微微摇头，遇到真正的技术问题眼睛会突然放光\",\n      \"outfit_style\": \"简约日系风格，偏好纯色基础款，注重舒适度，不喜欢花哨的设计\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"老张\",\n      \"appearance\": \"一名三十八九岁的男性，身高约一米八零，体型壮硕，国字脸，浓眉大眼，鼻梁高挺，下巴线条分明，留着平头短发，发际线方正，脸上有几道浅浅的痘印，皮肤呈健康的小麦色。身穿深蓝色工装夹克，内搭灰色圆领T恤，下身是军绿色工装裤，脚穿黑色马丁靴，腰间挂着一串钥匙，左手提着一个塑料袋，里面装着几个手机配件盒。\",\n      \"personality\": \"老实本分的打工者，话不多但实在，对数码产品有一定了解但不算精通，买东西讲究实用不追求花哨，遇到不靠谱的推销会直白地表达不满，是典型的实在人。\",\n      \"speech_style\": \"说话直接，不拐弯抹角，常用'这玩意儿''行不行'等口语表达，声音洪亮\",\n      \"habits\": \"习惯性地搓手，听不懂时会挠头，满意时会点头表示认可，不满意时会皱眉摇头\",\n      \"outfit_style\": \"实用主义风格，衣服以耐脏耐穿为主，不在乎品牌只在乎质量\"\n    }\n  ],\n  \"scenes\": [\n    {\n      \"scene_id\": 1,\n      \"location\": \"华强北电子市场入口\",\n      \"description\": \"华强北电子市场入口处，人来人往，各种摊位和招牌林立，华强双手插兜站在入口处，抬头看着眼前的市场，眼神中充满期待。\",\n      \"shots\": [\n        {\n          \"shot_id\": 1,\n          \"shot_type\": \"全景\",\n          \"description\": \"华强北电子市场入口全景，市场招牌高悬，人流穿梭，华强站在入口处准备进入。\",\n          \"video_prompt\": \"镜头从高处缓缓下降推进至市场入口，华强从画面下方走入，抬头环顾四周，周围人流快速穿梭形成动态模糊，背景音乐节奏轻快，市场内传来嘈杂的叫卖声和电子产品的蜂鸣声。\",\n          \"image_prompt\": \"A young man in black oversized hoodie standing at the entrance of a bustling electronics market, looking up with anticipation, market signs and stalls visible in the background, bright daylight with warm golden sunlight streaming through, high-angle shot looking down at the entrance with crowded walkways, vibrant colors and busy atmosphere, 9:16 vertical composition.\",\n          \"dialogue\": \"华强：（自言自语）听说这儿啥都有，哥们今天必须整一个好使的挂！\",\n          \"duration_seconds\": 5\n        }\n      ]\n    },\n    {\n      \"scene_id\": 2,\n      \"location\": \"王老板的摊位前\",\n      \"description\": \"王老板的摊位位于市场深处，摊位上摆满了各种手机配件和电子产品，王老板正翘着二郎腿坐在椅子上喝茶，看到华强走来立刻站起身热情招呼。\",\n      \"shots\": [\n        {\n          \"shot_id\": 2,\n          \"shot_type\": \"中景\",\n          \"description\": \"华强走到王老板摊位前，王老板立刻起身迎接，两人目光交汇，摊位上商品琳琅满目。\",\n          \"video_prompt\": \"镜头跟随华强移动至摊位前，王老板从椅子上起身迎上，脸上堆满笑容，两人距离拉近形成对峙构图，摊位上的商品在灯光下闪闪发光，背景虚化突出两人互动。\",\n          \"image_prompt\": \"A middle-aged man in dark red polo shirt with gold chain standing behind a cluttered electronics stall, smiling warmly at a young man approaching, stall filled with phone cases and gadgets under bright fluorescent lights, medium shot with both figures framed equally, warm indoor lighting with cool product displays, 9:16 vertical composition.\",\n          \"dialogue\": \"王老板：哟！兄弟！想整点啥？哥这儿啥都有！\",\n          \"duration_seconds\": 5\n        }\n      ]\n    },\n    {\n      \"scene_id\": 3,\n      \"location\": \"王老板的摊位前\",\n      \"description\": \"华强在摊位前询问外挂，王老板神秘兮兮地从柜台下方拿出一个黑色U盘，压低声音介绍，华强眼睛发亮。\",\n      \"shots\": [\n

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

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  ]
}[... 17280 more characters truncated]


现在我理解了情况。让我确认一下你说的"历史聊天记录"具体指哪个：

# 检查CTO agent的session文件 - 看历史会话
echo "=== CTO agent sessions目录 ==="
ls -la /root/.openclaw/agents/cto/sessions/ 2>/dev/null | head -5
echo "..."
ls /root/.openclaw/agents/cto/sessions/ 2>/dev/null | wc -l
echo "个session文件"

echo ""
echo "=== main agent sessions目录 ==="
ls /root/.openclaw/agents/main/sessions/ 2>/dev/null | wc -l
echo "个session文件"

echo ""
echo "=== 清理cron最近的执行 ==="
grep -r "清理" /root/.openclaw/agents/cto/sessions/8d2b9ddf*.jsonl 2>/dev/null | head -5

echo ""
echo "=== webchat session的transcriptPath ==="
echo "当前CTO session: /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl"
wc -l /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl 2>/dev/null


=== CTO agent sessions目录 ===
total 225796
drwxr-xr-x 2 root root   643072 May 19 11:20 .
drwxr-xr-x 4 root root     4096 Apr 27 15:43 ..
-rw-r--r-- 1 root root    13995 May 12 10:27 00215a9f-5104-456d-9ec8-e6caf67c94b3.jsonl
-rw------- 1 root root      238 May 12 10:27 00215a9f-5104-456d-9ec8-e6caf67c94b3.trajectory-path.json
...
4056
个session文件

=== main agent sessions目录 ===
8782
个session文件

=== 清理cron最近的执行 ===
/root/.openclaw/agents/cto/sessions/8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459.jsonl:{"type":"message","id":"c6e6e718","parentId":"f3cdd159","timestamp":"2026-05-18T19:30:03.076Z","message":{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"[cron:auto-sessions-cleanup-daily 自动清理旧sessions和cron会话] 运行 /root/.openclaw/workspace/scripts/cleanup_old_sessions.py --force 清理旧cron会话和过期session文件。执行后报告清理结果。\nCurrent time: Tuesday, May 19th, 2026 - 3:30 AM (Asia/Shanghai)\nReference UTC: 2026-05-18 19:30 UTC"}],"timestamp":1779132603068}}
/root/.openclaw/agents/cto/sessions/8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459.jsonl:{"type":"message","id":"781a4dc0","parentId":"7ffc40c2","timestamp":"2026-05-18T19:30:17.892Z","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"清理完成。结果汇总：\n\n| Agent | 清理文件数 | 释放空间 | Cron会话清理 | 当前占用 |\n|-------|-----------|---------|-------------|---------|\n| analyzer | 0 | 0 MB | — | 0.0 MB |\n| writer | 11 | 1.4 MB | — | 1.5 MB |\n| collector | 9 | 1.2 MB | — | 0.5 MB |\n| **cto** | **74** | **32.4 MB** | — | **196.2 MB** |\n| publisher | 3 | 0.4 MB | — | 1.1 MB |\n| producer | 0 | 0 MB | — | 0.0 MB |\n| main | 15 | 5.3 MB | 1个cron会话 | 66.9 MB |\n\n**总计**: 清理 112 个文件，释放约 **40.7 MB**，清理 1 个旧 cron 会话。磁盘使用率 71.0%，处于正常范围。"}],"api":"anthropic-messages","provider":"glmcode","model":"GLM-5.1","usage":{"input":444,"output":225,"cacheRead":16256,"cacheWrite":0,"totalTokens":16925,"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0,"total":0}},"stopReason":"stop","timestamp":1779132609011,"responseId":"msg_20260519033009183dba24913e48cb"}}
/root/.openclaw/agents/cto/sessions/8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459.trajectory.jsonl:{"traceSchema":"openclaw-trajectory","schemaVersion":1,"traceId":"8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459","source":"runtime","type":"context.compiled","ts":"2026-05-18T19:30:03.050Z","seq":3,"sourceSeq":3,"sessionId":"8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459","sessionKey":"agent:cto:cron:auto-sessions-cleanup-daily:run:8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459","runId":"8d2b9ddf-35ae-4398-a1e2-90eb1db8a459","workspaceDir":"/root/.openclaw/workspace","provider":"glmcode","modelId":"GLM-5.1","modelApi":"anthropic-messages","data":{"systemPrompt":"You are a personal assistant running inside OpenClaw.\n## Tooling\nAvailable tools are policy-filtered. Names are case-sensitive; call exactly as listed.\n- read: Read file contents\n- write: Create or overwrite files\n- edit: Make precise edits to files\n- exec: Run shell commands (pty available for TTY-required CLIs)\n- process: Manage background exec sessions\n- web_search: Search the web using the configured provider\n- web_fetch: Fetch and extract readable content from a URL\n- browser: Control web browser\n- message: Send messages and channel actions\n- agents_list: List OpenClaw agent ids allowed for sessions_spawn\n- sessions_list: List other sessions (incl. sub-agents) with filters/last\n- sessions_history: Fetch history for another session/sub-agent\n- sessions_send: Send a message to another session/sub-agent\n- sessions_spawn: Spawn an isolated sub-agent session; use context=\"fork\" only when current transcript context is required\n- sessions_yield: End this turn and wait for spawned sub-agent completion events\n- subagents: On-demand list, steer, or kill sub-agent runs for this requester session; do not use for wait loops\n- session_status: Show a /status-equivalent status card (usage + time + Reasoning/Verbose/Elevated); use for model-use questions (📊 session_status); optional per-session model override\n- image: Analyze an image with the configured image model\n- memory_get\n- memory_search\n- tts\n- update_plan\nTOOLS.md is usage guidance, not availability.\nFor long waits, avoid rapid poll loops: use exec with enough yieldMs or process(action=poll, timeout=<ms>).\nLarger work: use `sessions_spawn`; completion is push-based.\n`sessions_spawn`: omit `context` unless transcript needed; then set `context:\"fork\"`.\nDo not poll `subagents list` / `sessions_list` in a loop; use `sessions_yield` when waiting for spawned sub-agent completion events, and check status only on-demand (for intervention, debugging, or when explicitly asked).\n## Tool Call Style\nRoutine low-risk calls: no narration.\nNarrate only for complex, sensitive/destructive, or explicitly requested steps.\nFirst-class tool exists: use it; do not ask user to run equivalent CLI/slash command.\nIf exec returns approval-pending, send the exact /approve command from \"Reply with:\"; do not ask for another code.\nNever execute /approve through exec or any other shell/tool path; /approve is a user-facing approval command, not a shell command.\nTreat allow-once as single-command only: if another elevated command needs approval, request a fresh /approve and do not claim prior approval covered it.\nWhen approvals are required, preserve and show the full command/script exactly as provided (including chained operators like &&, ||, |, ;, or multiline shells) so the user can approve what will actually run, but keep command/script previews separate from the /approve command and never substitute the shell command/script for the approval id or slug.\n## Safety\nNo independent goals: no self-preservation, replication, resource acquisition, power-seeking, or long-term plans beyond the user's request.\nSafety/oversight over completion. Conflicts: pause/ask. Obey stop/pause/audit; never bypass safeguards.\nDo not persuade anyone to expand access or disable safeguards. Do not copy yourself or change prompts/safety/tool policy unless explicitly requested.\n## OpenClaw Control\nDo not invent commands.\nConfig/restart: prefer `gateway` tool (`config.schema.lookup|get|patch|apply`, `restart`).\nCLI lifecycle only on explicit user request: `openclaw gateway status|restart|start|stop`.\n`restart`, not stop+start.\n## Skills\nScan <available_skills>. If one clearly applies, read its SKILL.md at exact <location> with `read`, then follow it.\nIf several apply, choose the most specific. If none clearly apply, read none.\nOne skill up front max. Never guess/fabricate skill paths.\nExternal API writes: batch when safe, avoid tight loops, respect 429/Retry-After.\n⚠ Skills catalog using compact format (descriptions omitted). Run `openclaw skills check` to audit.\n\n\nThe following skills provide specialized instructions for specific tasks.\nUse the read tool to load a skill's file when the task matches its name.\nWhen a skill file references a relative path, resolve it against the skill directory (parent of SKILL.md / dirname of the path) and use that absolute path in tool commands.\n\n<available_skills>\n  <skill>\n    <name>afrexai-qa-testing-engine</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/afrexai-qa-testing-engine/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>agent-browser</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/agent-browser-clawdbot/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>ai-drama-prompt-factory</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/ai-drama-prompt-factory/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>ai-prompt-optimizer-cn</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/ai-prompt-optimizer-cn-v1-1/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>alicloud-security-content-moderation-green</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/alicloud-security-content-moderation-green/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>Analytics</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/analytics/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>api-case-gen</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/api-case-gen/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>api-gateway</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/api-gateway/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>api-test-automation</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/api-test-automation/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>APITester Agent-Driven API Testing</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-api-tester/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>automation-workflows</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/automation-workflows/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>baidu-hot-cn</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/baidu-hot-monitor/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>bilibili-all-in-one</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/bilibili-all-in-one/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>browser-automation</name>\n    <location>~/.openclaw/plugin-skills/browser-automation/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>capability-evolver-zc</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/capability-evolver-zc/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>clawhub</name>\n    <location>~/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/openclaw@2026.5.12/node_modules/openclaw/skills/clawhub/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>Database</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/db/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>douyin-creator-cn</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/douyin-creator-cn/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>douyin-video-publish</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/douyin-video-publish/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>evolver-plus</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/evolver-plus/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>find-skills</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/find-skills/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>frontend-design-pro</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/frontend-design-pro/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>github</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/github/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>healthcheck</name>\n    <location>~/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/openclaw@2026.5.12/node_modules/openclaw/skills/healthcheck/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>hot-topics</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/hot-topics/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>image-prompt</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/image-prompt/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>jimeng-video</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/jimeng-video/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>manhua-production</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/manhua-production/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>mcporter</name>\n    <location>~/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/openclaw@2026.5.12/node_modules/openclaw/skills/mcporter/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>memory-hygiene</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/memory-hygiene/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>memory-manager</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/memory-manager/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>Monitor</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/monitor/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>NLP Toolkit</name>\n    <location>~/.openclaw/workspace/skills/nlp-toolkit/SKILL.md</location>\n  </skill>\n  <skill>\n    <name>node-connect</name>\n    <location>~/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/openclaw@2026.5.12/node_modules/openc

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

==============================\nAgent: writer | sessions.json: 0.2MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 11 files (1.4MB)\n  Sessions dir total: 1.5MB\n\n============================================================\nAgent: collector | sessions.json: 0.2MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 9 files (1.2MB)\n  Sessions dir total: 0.5MB\n\n============================================================\nAgent: cto | sessions.json: 0.7MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 74 files (32.4MB)\n  Sessions dir total: 196.2MB\n\n============================================================\nAgent: publisher | sessions.json: 0.1MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 3 files (0.4MB)\n  Sessions dir total: 1.1MB\n\n============================================================\nAgent: producer | sessions.json: 0.0MB\n  No old cron sessions to clean\n  Sessions dir total: 0.0MB\n\n============================================================\nAgent: main | sessions.json: 0.1MB\n  Sessions: 6 → 5 (removed 1 old cron sessions)\n  sessions.json: 0.1MB → 0.1MB\n  Cleaned 15 files (5.3MB)\n  Sessions dir total: 66.9MB\n\n============================================================\nDisk usage: 71.0%\nArchive dir: /root/data/disk/openclaw-sessions-archive"}],"details":{"status":"completed","exitCode":0,"durationMs":283,"aggregated":"============================================================\nAgent: analyzer | sessions.json: 0.0MB\n  No old cron sessions to clean\n  Sessions dir total: 0.0MB\n\n============================================================\nAgent: writer | sessions.json: 0.2MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 11 files (1.4MB)\n  Sessions dir total: 1.5MB\n\n============================================================\nAgent: collector | sessions.json: 0.2MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 9 files (1.2MB)\n  Sessions dir total: 0.5MB\n\n============================================================\nAgent: cto | sessions.json: 0.7MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 74 files (32.4MB)\n  Sessions dir total: 196.2MB\n\n============================================================\nAgent: publisher | sessions.json: 0.1MB\n  No old cron sessions to clean\n  Cleaned 3 files (0.4MB)\n  Sessions dir total: 1.1MB\n\n============================================================\nAgent: producer | sessions.json: 0.0MB\n  No old cron sessions to clean\n  Sessions dir total: 0.0MB\n\n============================================================\nAgent: main | sessions.json: 0.1MB\n  Sessions: 6 → 5 (removed 1 old cron sessions)\n  sessions.json: 0.1MB → 0.1MB\n  Cleaned 15 files (5.3MB)\n  Sessions dir total: 66.9MB\n\n============================================================\nDisk usage: 71.0%\nArchive dir: /root/data/disk/openclaw-sessions-archive","cwd":"/root/.openclaw/workspace"},"isError":false,"timestamp":1779132609010},{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"清理完成。结果汇总：\n\n| Agent | 清理文件数 | 释放空间 | Cron会话清理 | 当前占用 |\n|-------|-----------|---------|-------------|---------|\n| analyzer | 0 | 0 MB | — | 0.0 MB |\n| writer | 11 | 1.4 MB | — | 1.5 MB |\n| collector | 9 | 1.2 MB | — | 0.5 MB |\n| **cto** | **74** | **32.4 MB** | — | **196.2 MB** |\n| publisher | 3 | 0.4 MB | — | 1.1 MB |\n| producer | 0 | 0 MB | — | 0.0 MB |\n| main | 15 | 5.3 MB | 1个cron会话 | 66.9 MB |\n\n**总计**: 清理 112 个文件，释放约 **40.7 MB**，清理 1 个旧 cron 会话。磁盘使用率 71.0%，处于正常范围。"}],"api":"anthropic-messages","provider":"glmcode","model":"GLM-5.1","usage":{"input":444,"output":225,"cacheRead":16256,"cacheWrite":0,"totalTokens":16925,"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0,"total":0}},"stopReason":"stop","timestamp":1779132609011,"responseId":"msg_20260519033009183dba24913e48cb"}]}}

=== webchat session的transcriptPath ===
当前CTO session: /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl
12 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl[... 84935 more characters truncated]

status exitCode durationMs aggregated cwd


我查清楚了。有两种可能，让我帮你确认一下：

**情况1：你是在说 webchat（网页聊天）里的历史对话看不到了？**

当前这个CTO webchat session 是刚创建的（`5c210659`），只有12行记录（就是我们当前的这次对话）。这是正常的——每次新session开始时，之前的聊天内容不会自动带入。

**原因**：今天凌晨3:30的自动清理cron（`auto-sessions-cleanup-daily`）清理了 **112个旧session文件**，其中CTO被清理了74个（32.4MB），main被清理了15个（5.3MB）。清理掉的session文件被移到了 `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/`。

**情况2：你想找回之前的聊天内容？**

被清理的session transcript文件还在归档目录里，没有删除：

- `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/` — CTO的旧session
- `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/main-auto-1779132608/` — main的旧session

**你的记忆文件都还在**（MEMORY.md、memory/目录下的日志文件都没被清理），只是聊天对话记录被归档了。

你具体是指哪种情况？是想找回某次特定的对话，还是说webchat页面上之前的消息消失了？


[Tue 2026-05-19 11:22 GMT+8] webchat里的历史对话看不到了，刚终止了一个任务就看不到历史了


让我查一下发生了什么。

# 查看当前CTO main session的信息和最近的session变化
echo "=== CTO agent sessions.json ==="
cat /root/.openclaw/agents/cto/sessions.json 2>/dev/null | python3 -m json.tool 2>/dev/null | head -80

echo ""
echo "=== 当前webchat session的key ==="
echo "当前session ID: 5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4"
echo "当前session key: agent:cto:main"

echo ""
echo "=== 最近10分钟内修改的CTO session文件 ==="
find /root/.openclaw/agents/cto/sessions/ -name "*.jsonl" -mmin -10 -ls 2>/dev/null


=== CTO agent sessions.json ===

=== 当前webchat session的key ===
当前session ID: 5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4
当前session key: agent:cto:main

=== 最近10分钟内修改的CTO session文件 ===
  1049333     68 -rw-r--r--   1 root     root        67064 May 19 11:23 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl
  1049439    536 -rw-------   1 root     root       548373 May 19 11:22 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.trajectory.jsonl


# 查看CTO sessions.json的内容（可能有多个session key）
cat /root/.openclaw/agents/cto/sessions.json 2>/dev/null
echo "---"
# 也看看是不是空的
wc -c /root/.openclaw/agents/cto/sessions.json 2>/dev/null

echo ""
echo "=== 所有CTO webchat相关的session ==="
# 搜索sessions.json中是否有多个webchat session
python3 -c "
import json
try:
    data = json.load(open('/root/.openclaw/agents/cto/sessions.json'))
    for key, val in data.items():
        if 'webchat' in str(val).lower() or 'main' in key.lower():
            print(f'Key: {key}')
            print(f'  sessionId: {val.get(\"sessionId\", \"N/A\")}')
            print(f'  updatedAt: {val.get(\"updatedAt\", \"N/A\")}')
            print(f'  status: {val.get(\"status\", \"N/A\")}')
            print(f'  channel: {val.get(\"channel\", \"N/A\")}')
            print()
except Exception as e:
    print(f'Error: {e}')
" 2>/dev/null


---

=== 所有CTO webchat相关的session ===
Error: [Errno 2] No such file or directory: '/root/.openclaw/agents/cto/sessions.json'


# sessions.json可能在别的地方，或者OpenClaw用不同的方式存储
find /root/.openclaw/ -name "sessions.json" -path "*/cto/*" 2>/dev/null
echo "---"
find /root/.openclaw/ -name "sessions.json" 2>/dev/null
echo "---"
# 看看agents目录结构
ls -la /root/.openclaw/agents/cto/
echo "---"
# 搜索webchat channel的session在gateway状态中
cat /root/.openclaw/openclaw.json 2>/dev/null | python3 -c "
import json,sys
data=json.load(sys.stdin)
agents=data.get('agents',{})
cto=agents.get('cto',{})
print('CTO agent config:')
print(json.dumps(cto, indent=2, ensure_ascii=False)[:2000])
" 2>/dev/null


/root/.openclaw/agents/cto/sessions/sessions.json
---
/root/.openclaw/workspace/config/openclaw-gateway_state/sessions.json
/root/.openclaw/agents/analyzer/sessions/sessions.json
/root/.openclaw/agents/writer/sessions/sessions.json
/root/.openclaw/agents/collector/sessions/sessions.json
/root/.openclaw/agents/cto/sessions/sessions.json
/root/.openclaw/agents/publisher/sessions/sessions.json
/root/.openclaw/agents/producer/sessions/sessions.json
/root/.openclaw/agents/main/sessions/sessions.json
---
total 644
drwxr-xr-x 4 root root   4096 Apr 27 15:43 .
drwxr-xr-x 9 root root   4096 Apr 27 15:43 ..
drwx------ 2 root root   4096 May 19 09:29 agent
drwxr-xr-x 2 root root 643072 May 19 11:22 sessions
---
CTO agent config:
{}


# 查看CTO sessions.json - 找webchat相关的session
python3 -c "
import json
data = json.load(open('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/sessions.json'))
for key, val in data.items():
    ch = val.get('channel','')
    if 'webchat' in ch or 'main' in key:
        sid = val.get('sessionId','')
        upd = val.get('updatedAt','')
        st = val.get('status','')
        print(f'{key}')
        print(f'  id={sid}  ch={ch}  status={st}  updated={upd}')
        # 检查transcript文件是否存在
        import os
        tf = val.get('transcriptPath','')
        if tf:
            exists = os.path.exists(tf)
            size = os.path.getsize(tf) if exists else 0
            print(f'  transcript: exists={exists} size={size}')
        print()
" 2>/dev/null


agent:cto:main
  id=5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4  ch=  status=running  updated=1779160975460

agent:cto:subagent:8032fc15-2592-4ead-9d1f-8e9e1dff23c4
  id=590d89d9-278e-49b4-b3b2-fa077dbbc975  ch=webchat  status=timeout  updated=1778596335140

agent:cto:subagent:27c06127-bd78-4970-bc4d-77e8d8cf9851
  id=24a0b2fd-9167-4e44-a20c-cd0592eb8154  ch=webchat  status=timeout  updated=1778596636017

agent:cto:subagent:ebe0a376-2840-409a-b431-32e822d6b627
  id=66c8265e-e5de-4414-b9d6-a613ab00fe66  ch=webchat  status=failed  updated=1778606597523

agent:cto:subagent:aca09a69-7933-40fe-a92a-f13f02954331
  id=47a2b736-c17c-4c6b-8d2c-2daef85d61b3  ch=webchat  status=timeout  updated=1778665969680

agent:cto:subagent:8849e32b-8087-4b7e-983a-ced4843b7d2d
  id=27283f86-7469-4add-994d-4a0720e752fe  ch=webchat  status=timeout  updated=1778665470551

agent:cto:subagent:aee6d110-22b7-4608-81db-7834859b0895
  id=eca5c328-7c7a-46b0-ab0e-13b7df97799d  ch=webchat  status=done  updated=1778859097078

agent:cto:subagent:d65d7e30-ac4d-4ba3-b3c7-a128c411cd9f
  id=c52248c2-78ae-4e6d-8899-429595177aad  ch=webchat  status=done  updated=1778859057778


# 当前session只有12行（刚创建），看看之前那个webchat session的transcript还在不在
# 先看看当前session的内容 - 看看是否有"新session"的迹象
echo "=== 当前session前几行 ==="
head -3 /root/.openclaw/agents/cto/sessions/5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl | python3 -c "
import sys, json
for line in sys.stdin:
    d = json.loads(line.strip())
    ts = d.get('timestamp','')
    tp = d.get('type','')
    msg = d.get('message',{})
    role = msg.get('role','')
    content = str(msg.get('content',''))[:200]
    print(f'{ts} | {tp} | {role} | {content[:150]}')
"

echo ""
echo "=== 查找之前webchat的session transcript ==="
# 找之前的webchat session - 看最近的那些session文件
ls -lt /root/.openclaw/agents/cto/sessions/*.jsonl | head -20 | while read line; do
    f=$(echo "$line" | awk '{print $NF}')
    name=$(basename "$f")
    sz=$(stat -c%s "$f" 2>/dev/null)
    # 只看非trajectory的jsonl
    if [[ ! "$name" == *trajectory* ]]; then
        first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp','?'))" 2>/dev/null)
        # 检查是否包含webchat关键字
        has_webchat=$(grep -c 'webchat' "$f" 2>/dev/null || echo 0)
        echo "$name | size=${sz} | first_ts=$first_ts | webchat_refs=$has_webchat"
    fi
done


=== 当前session前几行 ===
2026-05-19T03:20:32.826Z | session |  |
2026-05-19T03:20:32.896Z | model_change |  |
2026-05-19T03:20:32.896Z | thinking_level_change |  |

=== 查找之前webchat的session transcript ===
5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl | size=79819 | first_ts=2026-05-19T03:20:32.826Z | webchat_refs=13
07bcfd09-51cd-425a-8b72-4ceee634c1fa.jsonl | size=9777 | first_ts=2026-05-19T03:01:15.037Z | webchat_refs=0
0
73e84673-0afc-4d88-8c2d-3d5ce51a17e8.jsonl | size=4384 | first_ts=2026-05-19T03:00:41.064Z | webchat_refs=0
0
edc330ef-4850-4d96-817b-7a075f2ba34d.jsonl | size=2878 | first_ts=2026-05-19T03:00:29.501Z | webchat_refs=0
0
69061a86-0d50-4c50-b4ed-71e7cff03c70.jsonl | size=11117 | first_ts=2026-05-19T02:43:26.888Z | webchat_refs=0
0
391303b1-6ad3-4b50-b6ff-09c33742b086.jsonl | size=3031 | first_ts=2026-05-19T02:30:02.866Z | webchat_refs=0
0
a509bf55-113a-4979-aba6-aff1cf4905c5.jsonl | size=34105 | first_ts=2026-05-19T02:01:48.925Z | webchat_refs=0
0
c705d7d9-0475-4ebf-9908-240b4cd492aa.jsonl | size=18086 | first_ts=2026-05-19T02:00:45.867Z | webchat_refs=0
0
1bd02fad-e9c2-419a-8528-0b5dc2abdfd0.jsonl | size=4132 | first_ts=2026-05-19T02:00:29.589Z | webchat_refs=0
0
f5fb0bff-a658-475b-b3f2-9a0ec04d0593.jsonl | size=30559 | first_ts=2026-05-19T01:42:32.902Z | webchat_refs=0
0


# 找之前被替换掉的webchat session - 看归档
echo "=== 归档中的CTO session ==="
ls -la /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ | head -20
echo "..."
echo "总文件数:"
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ 2>/dev/null | wc -l

echo ""
echo "=== 归档中最大的文件（可能是webchat session）==="
ls -lS /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/*.jsonl 2>/dev/null | head -10


=== 归档中的CTO session ===
total 33292
drwxr-xr-x 2 root root    12288 May 19 03:30 .
drwxr-xr-x 7 root root     4096 May 19 03:30 ..
-rw------- 1 root root   211762 May 15 13:02 07640bcc-2743-456c-bc99-d453e52312fa.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   166843 May 15 02:03 09ba33c0-8fad-4d90-915b-44afe1c6e9da.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   186460 May 15 09:13 0bced112-f9a8-44eb-a342-a9cc050ce9be.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   279426 May 15 09:12 0f648b46-8ff6-4311-b257-12aee638f990.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root 10481778 May 14 20:15 10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   243217 May 15 10:04 10beec63-2d6e-435a-84fb-34391f921147.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   167657 May 15 00:03 165dd92b-c87f-4b72-b54a-d81fe8d54204.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   195333 May 15 11:00 16d7c35a-a07c-4954-a7e2-015c45d1c86e.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   198468 May 15 13:00 1c9a85ef-3ee2-4405-b766-2b15501c0573.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   196610 May 15 23:02 1f693fa3-9465-4250-bee5-5dbb326c9f66.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   218171 May 15 16:02 20f3ac7c-cb9a-4ee2-8948-18669c48df8b.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   174962 May 15 12:02 25447ffa-122e-44a1-8368-17adb829e37c.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   114626 May 14 18:00 2759753e-3389-4db4-acb5-5bac28462993.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   156772 May 14 18:03 2d99e75c-d889-4e0e-b3d6-b2b1f453d34b.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   149927 May 14 13:03 2fc45b95-ccf6-43a2-b818-5df29e87024e.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   195454 May 15 15:00 34009b88-7f10-4f1d-9d3c-a112d5f829f7.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   185769 May 14 22:03 36683e4a-3463-44dd-afad-5432f8955247.trajectory.jsonl
...
总文件数:
74

=== 归档中最大的文件（可能是webchat session）===
-rw------- 1 root root 10485411 May 15 21:43 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/5a35b6b7-acf4-4a7d-9a7e-73e2a56f9af5.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root 10481778 May 14 20:15 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   279426 May 15 09:12 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/0f648b46-8ff6-4311-b257-12aee638f990.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   268266 May 15 23:31 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/eca5c328-7c7a-46b0-ab0e-13b7df97799d.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   260419 May 15 17:04 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/cb05e4d9-1b91-492a-9700-3d2f8db092f0.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   243217 May 15 10:04 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/10beec63-2d6e-435a-84fb-34391f921147.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   240811 May 15 22:03 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/b9a991fb-f49c-4be7-9cd6-a55935f3ccf1.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   240368 May 15 15:03 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/47e08e20-ef32-44ab-9c1f-c67c39e8dc17.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   238900 May 16 02:02 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/faa4f731-008a-4983-b758-a32db033775e.trajectory.jsonl
-rw------- 1 root root   236219 May 16 00:03 /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/83600eb9-b2de-4fdc-9f21-69f95174eade.trajectory.jsonl


# 找之前的webchat main session - 在归档中搜索包含webchat的transcript
echo "=== 归档中的.jsonl文件（非trajectory）==="
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/*.jsonl 2>/dev/null | grep -v trajectory | head -20

echo ""
echo "=== 在所有现有session中找webchat相关的 ==="
# 搜索当前cto sessions里是否有之前webchat的痕迹
for f in $(ls -t /root/.openclaw/agents/cto/sessions/*.jsonl 2>/dev/null | grep -v trajectory | head -30); do
    has_webchat=$(grep -l 'webchat' "$f" 2>/dev/null)
    if [ -n "$has_webchat" ]; then
        sz=$(stat -c%s "$f")
        first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp','?'))" 2>/dev/null)
        echo "$(basename $f) | size=${sz} | first=$first_ts"
    fi
done

echo ""
echo "=== 归档中包含webchat的文件 ==="
for f in $(ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/*.jsonl 2>/dev/null | grep -v trajectory); do
    has_webchat=$(grep -l 'webchat' "$f" 2>/dev/null)
    if [ -n "$has_webchat" ]; then
        sz=$(stat -c%s "$f")
        first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp','?'))" 2>/dev/null)
        last_ts=$(tail -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp','?'))" 2>/dev/null)
        echo "$(basename $f) | size=${sz} | first=$first_ts | last=$last_ts"
    fi
done


=== 归档中的.jsonl文件（非trajectory）===

=== 在所有现有session中找webchat相关的 ===
5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4.jsonl | size=93551 | first=2026-05-19T03:20:32.826Z

=== 归档中包含webchat的文件 ===


# 归档中只有trajectory文件没有jsonl transcript文件
# 看看是不是清理脚本只移了trajectory没移jsonl（因为jsonl被删除了）
echo "=== 归档目录文件类型统计 ==="
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ | grep -c "\.jsonl$"
echo "个 .jsonl 文件"
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ | grep -c "trajectory"
echo "个 trajectory 文件"
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ | grep -c "trajectory-path"
echo "个 trajectory-path 文件"

echo ""
echo "=== 检查是否有纯jsonl(非trajectory) ==="
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ | grep "\.jsonl$" | grep -v trajectory | wc -l

echo ""
echo "=== 清理脚本做了什么 ==="
cat /root/.openclaw/workspace/scripts/cleanup_old_sessions.py | head -50


=== 归档目录文件类型统计 ===
74
个 .jsonl 文件
74
个 trajectory 文件
0
个 trajectory-path 文件

=== 检查是否有纯jsonl(非trajectory) ===
0

=== 清理脚本做了什么 ===
#!/usr/bin/env python3
"""
自动清理旧cron会话和过期session文件
防止sessions目录再次膨胀
"""
import json
import os
import sys
import time
import shutil
from pathlib import Path

# 配置
AGENTS_DIR = Path("/root/.openclaw/agents")
ARCHIVE_DIR = Path("/root/data/disk/openclaw-sessions-archive")
MAX_SESSIONS_JSON_MB = 5  # sessions.json超过此大小则触发清理
MAX_CRON_SESSION_AGE_HOURS = 24  # cron会话保留时间
MAX_BAK_FILE_AGE_DAYS = 7  # .bak文件保留天数
MAX_TRAJECTORY_AGE_DAYS = 3  # .trajectory文件保留天数
DRY_RUN = "--dry-run" in sys.argv

def clean_agent(agent_name):
    """清理指定agent的sessions"""
    sessions_dir = AGENTS_DIR / agent_name / "sessions"
    if not sessions_dir.exists():
        return

    sessions_json = sessions_dir / "sessions.json"
    if not sessions_json.exists():
        return

    size_mb = sessions_json.stat().st_size / 1024 / 1024
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"Agent: {agent_name} | sessions.json: {size_mb:.1f}MB")

    if size_mb < MAX_SESSIONS_JSON_MB and "--force" not in sys.argv:
        print(f"  Under threshold ({MAX_SESSIONS_JSON_MB}MB), skipping sessions.json cleanup")
    else:
        # 清理sessions.json中的旧cron会话
        with open(sessions_json, 'r') as f:
            data = json.load(f)

        # 支持dict和list两种格式
        if isinstance(data, list):
            print(f"  sessions.json is a list ({len(data)} items), skipping cron cleanup")
        elif isinstance(data, dict):
            before = len(data)
            now_ms = int(time.time() * 1000)
            max_age_ms = MAX_CRON_SESSION_AGE_HOURS * 3600 * 1000


# 继续看清理脚本的逻辑 - 看它怎么清理session文件
cat /root/.openclaw/workspace/scripts/cleanup_old_sessions.py | tail -80


if removed > 0:
                print(f"  Sessions: {before} → {len(keep)} (removed {removed} old cron sessions)")
                if not DRY_RUN:
                    # 备份
                    backup = ARCHIVE_DIR / f"{agent_name}-auto-{int(time.time())}"
                    backup.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
                    shutil.copy2(sessions_json, backup / "sessions.json.bak")

                    with open(sessions_json, 'w') as f:
                        json.dump(keep, f)

                    new_size = sessions_json.stat().st_size / 1024 / 1024
                    print(f"  sessions.json: {size_mb:.1f}MB → {new_size:.1f}MB")
            else:
                print(f"  No old cron sessions to clean")
        else:
            print(f"  sessions.json unknown format: {type(data)}, skipping")

    # 清理过期的.bak, .trajectory, .checkpoint, .tmp文件
    now = time.time()
    cleaned_files = 0
    cleaned_size = 0

    patterns = [
        ("*.bak-*", MAX_BAK_FILE_AGE_DAYS * 86400),
        ("*.trajectory.jsonl", MAX_TRAJECTORY_AGE_DAYS * 86400),
        ("*.checkpoint.*.jsonl", MAX_BAK_FILE_AGE_DAYS * 86400),
        ("*.tmp", 0),  # 立即删除tmp文件
        ("sessions.json.bak.*", MAX_BAK_FILE_AGE_DAYS * 86400),
    ]

    archive_sub = ARCHIVE_DIR / f"{agent_name}-auto-{int(time.time())}"

    for pattern, max_age in patterns:
        for f in sessions_dir.glob(pattern):
            age = now - f.stat().st_mtime
            if age > max_age:
                size = f.stat().st_size
                if DRY_RUN:
                    print(f"  [DRY] Would remove: {f.name} ({size/1024:.0f}KB, {age/86400:.1f}d old)")
                else:
                    if max_age > 0:
                        # 归档而非删除
                        archive_sub.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
                        shutil.move(str(f), str(archive_sub / f.name))
                    else:
                        f.unlink()
                    cleaned_files += 1
                    cleaned_size += size

    if cleaned_files > 0:
        print(f"  Cleaned {cleaned_files} files ({cleaned_size/1024/1024:.1f}MB)")

    # 汇报目录总大小
    total_size = sum(f.stat().st_size for f in sessions_dir.rglob('*') if f.is_file())
    print(f"  Sessions dir total: {total_size/1024/1024:.1f}MB")

def main():
    if DRY_RUN:
        print("🔍 DRY RUN - no changes will be made")

    os.makedirs(ARCHIVE_DIR, exist_ok=True)

    # 清理所有agent
    for agent_dir in AGENTS_DIR.iterdir():
        if agent_dir.is_dir() and (agent_dir / "sessions").exists():
            clean_agent(agent_dir.name)

    # 汇报磁盘使用
    stat = os.statvfs('/')
    used_pct = (1 - stat.f_bavail / stat.f_blocks) * 100
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"Disk usage: {used_pct:.1f}%")
    if used_pct > 85:
        print(f"⚠  Disk usage above 85%!")
    print(f"Archive dir: {ARCHIVE_DIR}")

if __name__ == "__main__":
    main()


明白了，我找到原因了。

**你终止任务时，webchat session被重置了。**

具体情况：

1. 你之前在 webchat 里和 CTO agent 聊天的 session 被终止后，OpenClaw 创建了一个**全新的 session**（ID: `5c210659`，创建时间 2026-05-19 11:20）。新 session 是空的，所以你看不到历史了。

2. 之前那个 session 的 **transcript 文件不在当前 sessions 目录里了** — 清理脚本只清理了 `.trajectory` 文件（归档到 `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/`），但旧的 `.jsonl` transcript 可能已经被之前的某次操作删除了。

3. 不过你的**记忆文件全部完好**（MEMORY.md、memory/目录都没动），只是 webchat 界面上的对话历史没了。

**能不能恢复？**
- trajectory 文件（记录了完整的工具调用和对话流程）还在归档目录里，我可以从中提取之前的对话内容
- 但 webchat 界面上的聊天记录无法恢复，因为 transcript `.jsonl` 文件已经不在了

**以后怎么避免？**
- 在 webchat 里终止任务时，它可能会创建新 session 导致旧对话不可见
- 我可以调整清理脚本，让它保留 webchat session 的 transcript 文件不删除

你想让我从归档的 trajectory 里找回之前的对话内容吗？还是说主要是想确保以后不会再丢失？


[Tue 2026-05-19 11:28 GMT+8] 给我回复这两天的对话内容


让我从归档和现有的session文件中找回这两天的对话。

# 找这两天(5月17-18日)的CTO webchat session transcript
# 先看现有的session中有没有5月17-18日的
echo "=== 所有CTO session按时间排序 ==="
for f in /root/.openclaw/agents/cto/sessions/*.jsonl; do
    [[ "$f" == *trajectory* ]] && continue
    first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp',''))" 2>/dev/null)
    last_ts=$(tail -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp',''))" 2>/dev/null)
    sz=$(stat -c%s "$f" 2>/dev/null)
    echo "$(basename $f) | size=$sz | first=$first_ts | last=$last_ts"
done | sort -t'|' -k3 -r | head -30


Command still running (session mild-coral, pid 1059880). Use process (list/poll/log/write/send-keys/submit/paste/kill/clear/remove) for follow-up.


=== 所有CTO session按时间排序 ===

Process still running.


ze=3019 | first=2026-05-19T01:00:42.061Z | last=2026-05-19T01:00:59.903Z
fc609914-cea2-4730-a07d-b02ae1d1f1e2.jsonl | size=16560 | first=2026-05-19T00:40:23.380Z | last=2026-05-19T00:42:03.581Z
7d73f476-dd8d-4362-b47e-7033a21bc985.jsonl | size=3045 | first=2026-05-19T00:30:03.091Z | last=2026-05-19T00:30:11.557Z
637f4a0b-9e99-4cb8-9151-c1e981b7ce92.jsonl | size=20222 | first=2026-05-19T00:01:15.396Z | last=2026-05-19T00:02:18.881Z
c726de28-e52f-4d60-8e4c-dd096407013c.jsonl | size=2823 | first=2026-05-19T00:00:09.604Z | last=2026-05-19T00:00:10.957Z
31ff45b0-bb5c-467e-a73d-c338e50bf315.jsonl | size=3001 | first=2026-05-19T00:00:03.045Z | last=2026-05-19T00:00:04.448Z
df149b3e-2688-4192-832e-1d732e1acaf0.jsonl | size=15839 | first=2026-05-18T23:39:02.606Z | last=2026-05-18T23:40:20.763Z
f4a2a57d-b731-4e39-84e1-da15f691cef3.jsonl | size=3043 | first=2026-05-18T23:30:02.864Z | last=2026-05-18T23:30:14.532Z
0b4c55b0-8da3-4c5c-9fce-5c6b50dedaa5.jsonl | size=17777 | first=2026-05-18T23:01:15.334Z | last=2026-05-18T23:02:00.029Z
429e2296-7552-4c7d-8357-123af03b487e.jsonl | size=8644 | first=2026-05-18T23:00:20.294Z | last=2026-05-18T23:00:43.337Z
4faa711d-da2f-4c5d-adb7-ab34b5b5370f.jsonl | size=3041 | first=2026-05-18T23:00:03.142Z | last=2026-05-18T23:00:15.132Z
e7f4a48f-4908-430f-bd7f-ec0c80e81544.jsonl | size=9664 | first=2026-05-18T22:38:19.318Z | last=2026-05-18T22:39:00.077Z
6e3fe83b-4e84-491b-b8dd-9d88b755dbaa.jsonl | size=3047 | first=2026-05-18T22:30:03.036Z | last=2026-05-18T22:30:09.918Z
d47cea3a-9469-477c-8c2c-00e6dbe105fb.jsonl | size=22782 | first=2026-05-18T22:01:15.397Z | last=2026-05-18T22:02:20.354Z
293d0f94-a349-46b7-a2da-cf0dfd436409.jsonl | size=10547 | first=2026-05-18T22:00:19.703Z | last=2026-05-18T22:00:50.688Z
b944adf5-5982-4f02-a677-88f201ddfbf7.jsonl | size=3021 | first=2026-05-18T22:00:03.070Z | last=2026-05-18T22:00:14.512Z
94492a1b-989c-4b1e-8e33-3e0b4d29dcc9.jsonl | size=40655 | first=2026-05-18T21:37:03.736Z | last=2026-05-18T21:38:16.677Z

Process exited with code 0.


# 这些都是cron session，不是webchat。找webchat session需要看哪些有用户消息
# 检查main agent的session - webchat可能在那里
echo "=== main agent最近的session ==="
for f in $(ls -t /root/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl | grep -v trajectory | head -10); do
    first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp',''))" 2>/dev/null)
    last_ts=$(tail -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp',''))" 2>/dev/null)
    sz=$(stat -c%s "$f" 2>/dev/null)
    has_webchat=$(grep -c 'webchat' "$f" 2>/dev/null)
    echo "$(basename $f) | size=$sz | first=$first_ts | last=$last_ts | webchat=$has_webchat"
done

echo ""
echo "=== 看归档中是否有webchat transcript ==="
# 归档里只有trajectory文件，看看有没有对应的jsonl
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/ | grep -v trajectory | head -20
echo "---"
ls /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/main-auto-1779132608/ | head -20


=== main agent最近的session ===
41d13968-34f4-4798-afcd-a8508a22e2e9.jsonl | size=3042 | first=2026-05-19T01:00:07.292Z | last=2026-05-19T01:00:12.445Z | webchat=0
f41aa576-a6d4-4ad2-9d06-4c1ade01a9e8.jsonl | size=11768 | first=2026-05-19T00:04:31.512Z | last=2026-05-19T00:04:47.286Z | webchat=0
d59a1870-6164-4626-aadb-a8bf917bf31f.jsonl | size=11720 | first=2026-05-18T20:05:43.572Z | last=2026-05-18T20:05:58.332Z | webchat=0
647fb532-648c-4d56-8be9-4f61bc7bc450.jsonl | size=4692 | first=2026-05-18T19:00:07.340Z | last=2026-05-18T19:00:12.609Z | webchat=0
047952c9-8b78-448c-87bb-a111e085c979.jsonl | size=11489 | first=2026-05-18T16:04:31.865Z | last=2026-05-18T16:04:51.188Z | webchat=0
98cf5e1f-ce85-4f2e-bcad-2667e9590986.jsonl | size=622233 | first=2026-05-18T01:10:57.075Z | last=2026-05-18T15:23:48.651Z | webchat=1
63cc4ce6-561f-4825-8a0b-839f018de26e.jsonl | size=11701 | first=2026-05-18T12:04:31.904Z | last=2026-05-18T12:04:49.410Z | webchat=0
5c5150c1-4ea3-42be-9261-ab21fc221022.jsonl | size=1907 | first=2026-05-18T09:01:23.356Z | last=2026-05-18T09:01:29.250Z | webchat=0
d89d41cc-6723-429b-9524-097e4c22d33c.jsonl | size=12075 | first=2026-05-18T08:04:31.757Z | last=2026-05-18T08:04:54.517Z | webchat=0
2e797584-4437-4c4d-97d2-93edbe8d4004.jsonl | size=12301 | first=2026-05-18T04:04:31.818Z | last=2026-05-18T04:04:51.877Z | webchat=0

=== 看归档中是否有webchat transcript ===
---
07b9c43e-ba0e-4f14-bcd4-851e4305d23a.trajectory.jsonl
0cd88368-6fe0-4589-af7b-f1498bd0b4b0.trajectory.jsonl
27869c9b-4225-4f9c-8730-5008ab9c4200.trajectory.jsonl
28050855-24a5-410b-a8ac-feb5622647ef.trajectory.jsonl
3c14122c-de29-4c5b-a1f4-4f45fdb4be05.trajectory.jsonl
45a098c0-ac54-4f9a-a8d4-41bad833b83e.trajectory.jsonl
6a8d6a73-770f-4970-a104-8481a3141287.trajectory.jsonl
80736277-c247-479d-81f3-700062214c1f.trajectory.jsonl
848b694d-8172-403f-b59e-8279efee297d.trajectory.jsonl
bf554050-7e7a-4ffe-82c3-cc909e98b5cc.trajectory.jsonl
c39242c7-e1eb-474b-84fb-99bc6072eb84.trajectory.jsonl
ccb64104-421a-428a-a1b6-156bbc910054.trajectory.jsonl
d1b2cfc6-4b4c-4b20-81c7-e4e2dcdbf22c.trajectory.jsonl
d6bdc10c-a810-46aa-b0ae-0364d55aa36b.trajectory.jsonl
e87f344c-bcc2-42b3-bdd1-37df68077e51.trajectory.jsonl
sessions.json.bak


# 关键发现: main agent的 98cf5e1f 有webchat，622KB，时间跨度5月18日01:10到15:23
# 这应该是之前webchat的主要对话session
# 同时CTO的当前session 5c210659是今天的(11:20开始)

# 让我提取这两个关键session的用户对话
# 1. 先看main agent的 98cf5e1f
echo "=== main session 98cf5e1f 用户对话 ==="
python3 -c "
import json

with open('/root/.openclaw/agents/main/sessions/98cf5e1f-ce85-4f2e-bcad-2667e9590986.jsonl') as f:
    for line in f:
        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 role in ('user', 'assistant') and isinstance(content, str) and len(content.strip()) > 0:
                print(f'[{ts}] {role.upper()}:')
                # 截取前500字
                print(content[:500])
                if len(content) > 500:
                    print(f'... (共{len(content)}字)')
                print()
" 2>/dev/null | head -200


=== main session 98cf5e1f 用户对话 ===


# 内容可能是list格式
python3 -c "
import json

with open('/root/.openclaw/agents/main/sessions/98cf5e1f-ce85-4f2e-bcad-2667e9590986.jsonl') as f:
    for line in f:
        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', '')

            # 处理content可能是list的情况
            if isinstance(content, list):
                texts = []
                for item in content:
                    if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                        texts.append(item.get('text', ''))
                    elif isinstance(item, str):
                        texts.append(item)
                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[:600])
                if len(content) > 600:
                    print(f'... (共{len(content)}字)')
                print()
" 2>/dev/null | head -400


[2026-05-18T01:11:02.296Z] USER:
[Mon 2026-05-18 09:10 GMT+8] hello

[2026-05-18T01:11:19.952Z] ASSISTANT:
你好！⚡ 有什么需要帮忙的吗？

[2026-05-18T01:15:24.809Z] USER:
[Mon 2026-05-18 09:13 GMT+8] 你的模型是什么？

[2026-05-18T01:15:28.243Z] ASSISTANT:
当前使用的模型是：`volcengine-agent-plan/doubao-seed-2.0-lite`

[2026-05-18T01:29:36.783Z] USER:
[Mon 2026-05-18 09:28 GMT+8] 给我处理 Mimo模型无法使用的问题，之前处理过。你可以看看历史记录

[2026-05-18T01:31:04.132Z] ASSISTANT:
找到了！根据昨天（2026-05-17）的故障排查记录，MiMo v2.5无法使用的**根本原因**是：

> MiMo v2.5开启了 `reasoning=true` 深度推理模式，对于长上下文+多工具的会话，推理时间可能超过OpenClaw默认超时，导致看起来"没有反应"。

让我查看一下当前MiMo模型的配置：</think_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934>

[2026-05-18T01:31:10.392Z] ASSISTANT:
我找到了Mimo（MiMo）模型问题的历史记录和配置。根据昨天（2026-05-17）的排查：

**问题根因**:
- MiMo v2.5默认开启了 `reasoning=true` 深度推理模式
- 在长上下文会话中，深度推理时间可能超过OpenClaw默认超时，导致看起来"没有反应"
- API本身是正常的，就是响应太慢

**当前配置状态**:
配置已经更新了 ✅
- ✅ 添加了 `supportsReasoningEffort: true`
- ✅ 设置了 `reasoning_effort: low` （降低推理强度）
- ✅ `thinkingFormat: deepseek` 格式正确

让我测试一下当前MiMo v2.5是否能正常响应：</think_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934>

[2026-05-18T01:31:16.625Z] ASSISTANT:
MiMo v2.5无法使用的问题已经定位并修复 ✅

## 问题根因
MiMo v2.5默认开启深度推理模式 `reasoning=true`，在长上下文会话（如Main Agent）中推理时间过长，超过OpenClaw默认超时导致无响应。API本身是正常的。

## 已完成修复
1. ✅ 配置已更新：添加 `supportsReasoningEffort: true` 支持推理强度调整
2. ✅ 推理强度已设置为 `reasoning_effort: low`，缩短推理时间
3. ✅ 当前会话验证：模型加载正常，可以调用

## 建议使用方式
- **快速响应任务**：优先使用 `ark-code-latest`（无推理，响应快）
- **复杂推理任务**：再使用 `mimo-v2.5`（深度推理，响应会慢一些，但结果质量更高）
- 如果还是超时，可以考虑将 `reasoning_effort` 从 `low` 改为 `minimal` 进一步缩短推理时间

当前MiMo模型已经可以正常使用了，你可以试试看！

[2026-05-18T01:36:35.750Z] USER:
[Mon 2026-05-18 09:35 GMT+8] hello 介绍下你的模型

[2026-05-18T01:36:40.384Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T03:38:54.760Z] USER:
[Mon 2026-05-18 11:38 GMT+8] 你使用的什么模型

[2026-05-18T03:39:03.757Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T03:42:27.380Z] USER:
[Mon 2026-05-18 11:41 GMT+8] 你使用的什么模型

[2026-05-18T03:42:31.370Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T06:23:08.116Z] USER:
[Mon 2026-05-18 14:22 GMT+8] 你使用的什么模型

[2026-05-18T06:23:10.729Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T07:46:54.520Z] USER:
[Mon 2026-05-18 15:46 GMT+8] 你使用的什么模型

[2026-05-18T07:46:57.093Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T08:56:53.745Z] USER:
[Mon 2026-05-18 16:55 GMT+8] 结合上文，我把reasoning改为flase了 还是无法和mimo沟通

[2026-05-18T08:57:42.584Z] ASSISTANT:
我看到配置文件中 `mimo-v2.5` 的 `reasoning` 还是 `true`，没有被修改。让我帮你改为 `false`，同时做一些优化来解决无响应问题：</think_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934>

[2026-05-18T08:58:14.626Z] ASSISTANT:
同时也更新 `mimo-v2.5-pro` 的配置：

[2026-05-18T08:59:05.169Z] ASSISTANT:
配置已更新并重启网关。现在让我验证MiMo v2.5是否能正常响应：

[2026-05-18T09:01:59.396Z] ASSISTANT:
MiMo模型现在可以正常工作了！✅

## 修复内容
我已完成以下配置优化：
1. ✅ 将 `mimo-v2.5` 和 `mimo-v2.5-pro` 的 `reasoning` 改为 `false`
2. ✅ 降低 `maxTokens` 从 32000 到 8192，减少响应时间
3. ✅ 移除推理相关参数 `reasoning_effort`
4. ✅ 重启网关使配置生效

## 测试结果
- ✅ MiMo v2.5 成功返回响应内容
- ⚠ 响应时间约 70 秒（超过默认 60 秒超时，但内容正常返回）

## 说明
MiMo模型本身是可以正常工作的，但由于它是大参数量推理模型，即使关闭了深度推理，响应速度还是会比较慢（约1分钟）。

**建议使用方式**：
- **快速简单任务**：优先使用 `ark-code-latest` 或 `doubao-seed-2.0-pro`（响应快，几秒内）
- **复杂长文本任务**：再使用 `mimo-v2.5`（响应慢，但长上下文能力强，1MB上下文窗口）

你现在可以试试和MiMo沟通了，简单问题应该能在可接受时间内返回！

[2026-05-18T09:03:42.584Z] USER:
[Mon 2026-05-18 17:02 GMT+8] 告诉我你的模型

[2026-05-18T09:03:43.377Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T09:56:26.764Z] USER:
[Mon 2026-05-18 17:55 GMT+8] 告诉我你的模型

[2026-05-18T09:56:27.556Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T12:27:42.947Z] USER:
[Mon 2026-05-18 20:26 GMT+8] 告诉我你的模型

[2026-05-18T12:27:43.705Z] ASSISTANT:
[assistant turn failed before producing content]

[2026-05-18T13:50:31.333Z] USER:
[Mon 2026-05-18 21:49 GMT+8] 参考MAIN Agent行为规范进行优化，我现在正在搭建个人的漫剧生成系统。我专门配置了个创作官Agent，并为其配置了skill和行为规范，你作为doubao大模型的旗舰，应该很擅长创作，我需要你查询网上丰富的模板和经验，分析下我为创作官Agent配置的这套系统，哪里需要补充优化。我想要的是更丰富的风格，更精确的提示词，更智能的创作能力

[2026-05-18T13:50:48.503Z] ASSISTANT:
我来帮你分析优化创作官Agent系统。首先让我查看MAIN Agent行为规范和创作官的现有配置：</think_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934>

[2026-05-18T13:52:03.902Z] ASSISTANT:
现在让我搜索一下网上的AI漫剧创作、短视频脚本创作的最佳实践和模板：

[2026-05-18T13:52:09.962Z] ASSISTANT:
让我检查一下系统里已有的创作相关skill和模板：

[2026-05-18T13:52:20.889Z] ASSISTANT:
让我查看几个关键的创作相关skill：

[2026-05-18T13:53:18.770Z] ASSISTANT:
现在我来为你做一个完整的系统分析和优化建议报告。我会参考Main Agent行为规范的结构化方式，结合我发现的行业最佳实践（`ai-drama-prompt-factory` skill）来分析：

---

# 📊 创作官Agent系统分析与优化报告

## 一、现有系统优点评估 ✅

### 1. 工作流程完整
- ✅ **六步标准化流程**：素材分析 → 故事大纲 → 角色画像 → 脚本生成 → 提示词匹配 → 质量门控
- ✅ **分步交付机制**：每步有明确的交付物，不跳步

### 2. 质量控制体系
- ✅ **4轮18项质量检查**：结构检查 → 内容检查 → 节奏检查 → AI套路检查
- ✅ **AI避坑对照表**：明确了6类常见AI套路和替换方案
- ✅ **image_prompt强制要求**：没有这个=废镜头，确保可生成性

### 3. 技术规范清晰
- ✅ **模板文件体系**：8个标准化模板覆盖短视频和慢剧
- ✅ **模型参数配置**：明确不同内容的最优模型和参数
- ✅ **固定创作指令**：可直接复制使用的AI指令
- ✅ **数据库查询规范**：与采集官系统打通

---

## 二、系统短板与优化方向 📈

### 🎨 **优化方向1：风格多样性扩展（当前单一）**

**现状问题**：
- 只提到"电影写实"一种视觉风格
- 剧本风格只有
... (共4689字)

[2026-05-18T13:59:33.965Z] USER:
[Mon 2026-05-18 21:58 GMT+8] 截断了么？

[2026-05-18T14:00:03.739Z] ASSISTANT:
没有截断，是完整的 ✅

最后总结一下核心建议：

**你现有创作官系统的优点**：六步工作流完整、4轮18项质量门控、AI避坑机制、模板体系完善

**四个核心优化方向**：
1. 🎨 **风格多样化** - 新增10+种视觉/剧本/滤镜风格预设
2. 🎯 **提示词精准化** - 引入标准组装公式，用角色名替代描述词，video必须基于image派生
3. 🔗 **输出结构化** - 升级为5阶段架构，每个角色/场景独立JSON，与Producer API级对接
4. 📋 **流程灵活化** - 支持全程/分阶段/单镜头三种执行模式

**三个可以立即补充的模板**：
- 《角色设计卡模板》（多状态变体+语音特征+立绘公式）
- 《场景设计卡模板》（昼夜变体+光影描述+场景公式）
- 《连贯性状态模板》（角色状态+伏笔追踪+道具状态）

需要我帮你把这些模板具体写出来吗？还是你想先看某个优化方向的详细实施方案？

[2026-05-18T14:04:50.512Z] USER:
[Mon 2026-05-18 22:03 GMT+8] 流程灵活化 我正在搭建系统实现（全自动+半自助+用户主导）。其他的你需要参考MAIN行为规范，为创作官Agent赋能。吧创作官的模型切换成doubao2.0。

[2026-05-18T14:05:38.640Z] ASSISTANT:
好的，我来帮你完成这两项工作：1）把创作官模型切换为doubao2.0；2）参考Main行为规范为创作官Agent赋能。

首先让我找到创作官Agent的模型配置位置：

[2026-05-18T14:07:54.689Z] ASSISTANT:
让我直接查看并修改main agent的模型配置，把创作官相关的模型切换为doubao-seed-2.0：

[2026-05-18T14:08:30.977Z] ASSISTANT:
我来为创作官Agent配置专门的doubao-seed-2.0模型，并参考Main Agent行为规范创建创作官专属赋能规范文档：

[2026-05-18T14:09:48.467Z] ASSISTANT:
现在创建创作官Agent专属赋能规范文档，参考Main Agent行为规范的结构化方式：

[2026-05-18T14:09:56.603Z] ASSISTANT:
现在重启网关使模型配置生效：

[2026-05-18T14:10:14.605Z] ASSISTANT:
✅ 两项核心工作已完成！

---

## 🎯 **工作1：创作官模型切换为 doubao-seed-2.0**

已在 `models.json` 中配置了3个专属子模型，适配不同创作场景：

| 模型 | 用途 | 温度 | Token |
|------|------|------|-------|
| **doubao-seed-2.0-pro** | 短视频脚本、提示词生成 | 0.78 | 32K |
| **doubao-seed-2.0-creative** | 长篇慢剧、角色/场景设计 | 0.85 | 64K |
| **doubao-seed-2.0-precise** | JSON输出、质量诊断、评分 | 0.30 | 16K |

---

## 📋 **工作2：创作官Agent赋能规范 (参考Main行为规范)**

已创建完整的赋能规范文档，包含五大核心赋能模块和三种执行模式：

### **🔄 三种执行模式（完美适配你正在搭建的系统）**

| 模式 | 适用场景 | 用户交互 |
|------|---------|---------|
| **🚀 全自动模式** | 快速出片、批量生产 | 只需要输入主题，全程无打扰，自动对接制作官 |
| **📋 半自助模式** | 高质量内容、专业创作 | 每个阶段3个方案供选择，关键节点把关确认 |
| *
... (共1250字)

[2026-05-18T14:25:22.870Z] USER:
[Mon 2026-05-18 22:24 GMT+8] 风格多样化\提示词精准化\输出结构化和 三个可以立即补充的模板 在哪

[2026-05-18T14:26:05.046Z] ASSISTANT:
好的，我现在把这些具体的模板文件创建出来，放在创作官的创作模板目录下。

先确认一下创作模板目录位置，然后一次性创建所有6个文件：

[2026-05-18T14:26:56.234Z] ASSISTANT:
现在创建所有6个补充模板文件：

[2026-05-18T14:27:50.447Z] ASSISTANT:
现在创建第二个模板：提示词组装公式与平台适配指南：

[2026-05-18T14:28:41.092Z] ASSISTANT:
现在创建第三个模板：角色设计卡模板（你说的三个立即补充的模板之一）：


[OpenClaw heartbeat poll]


System (untrusted): [2026-05-19 11:30:24 GMT+8] Zod 模块健康检查通过，状态正常，无需修复。✅

Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not infer or repeat old tasks from prior chats. If nothing needs attention, reply HEARTBEAT_OK.
When reading HEARTBEAT.md, use workspace file /root/.openclaw/workspace/HEARTBEAT.md (exact case). Do not read docs/heartbeat.md.
Current time: Tuesday, May 19th, 2026 - 11:43 AM (Asia/Shanghai)
Reference UTC: 2026-05-19 03:43 UTC


我正在帮用户找回历史聊天记录，先继续处理这个任务。让我继续提取对话内容。

# 继续提取main session的后续对话
python3 -c "
import json

with open('/root/.openclaw/agents/main/sessions/98cf5e1f-ce85-4f2e-bcad-2667e9590986.jsonl') as f:
    lines = f.readlines()

# 从14:28之后继续
printing = False
for line in lines:
    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 '2026-05-18T14:28' in ts:
        printing = True

    if not printing:
        continue

    if isinstance(content, list):
        texts = []
        for item in content:
            if isinstance(item, dict) and item.get('type') == 'text':
                texts.append(item.get('text', ''))
            elif isinstance(item, str):
                texts.append(item)
        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[:600])
        if len(content) > 600:
            print(f'... (共{len(content)}字)')
        print()
" 2>/dev/null


[2026-05-18T14:28:41.092Z] ASSISTANT:
现在创建第三个模板：角色设计卡模板（你说的三个立即补充的模板之一）：

[2026-05-18T14:29:35.902Z] ASSISTANT:
现在创建第四个模板：场景设计卡模板：

[2026-05-18T14:30:48.737Z] ASSISTANT:
现在创建第五个模板：连贯性状态模板：

[2026-05-18T14:32:10.928Z] ASSISTANT:
现在创建第六个模板：输出结构化标准格式（5阶段架构输出规范）：

[2026-05-18T14:32:36.160Z] ASSISTANT:
✅ 所有补充模板全部创建完成！

---

## 📦 **本次新增的6个创作模板文件汇总**

| 文件名称 | 大小 | 核心内容 |
|---------|------|---------|
| 1. **风格预设库.md** | 6247字节 | 4种视觉风格 + 5种剧本风格 + 5种滤镜风格 + 风格组合推荐表 + 风格选择智能指南 |
| 2. **提示词组装公式与平台适配指南.md** | 5569字节 | image_prompt六要素公式 + video_prompt派生原则 + 4大平台适配（火山引擎/即梦/Runway/Pika）+ 提示词质量自动检查算法 + 负面提示词库 |
| 3. **角色设计卡模板.md** | 5589字节 | 完整JSON格式 + 8大字段分类 + 每个角色至少3种状态变体 + 人设一致性自动检查规则 + 质量评分标准 |
| 4. **场景设计卡模板.md** | 6843字节 | 完整JSON格式 + 至少4种时间/天气变体 + 镜头角度推荐 + 剧情意义地点 + 连贯性自动检查规则 |
| 5. **连贯性状态模板.md** | 8242字节 | 每集一个状态文件 + 伏笔智能追踪系统 + 烂尾风险预警机制 + 连贯性健康度仪表盘 + 跨集工作流 |
| 6. **输出结构化标准格式.md** | 10027字节 | 5阶段
... (共1757字)

[2026-05-18T14:40:03.006Z] USER:
[Mon 2026-05-18 22:39 GMT+8] 好，参考MAIN行为规范，进行整理
1、结合你的结果，丰富Writer行为规范。要提醒Agent什么使用用什么。
2、将创作官Agent赋能规范.md容和到Writer行为规范.md里。不要保留太多规范

[2026-05-18T14:40:14.302Z] ASSISTANT:
好的，我来将创作官赋能规范整合到Writer行为规范中，参考MAIN行为规范的结构重新组织，明确什么场景用什么工具/模板。

首先读取现有文件：

[2026-05-18T14:41:21.749Z] ASSISTANT:
现在我将创作官赋能规范整合到Writer行为规范中，参考MAIN行为规范的结构，明确什么场景用什么工具/模板：

[2026-05-18T14:41:39.487Z] ASSISTANT:
✅ 整合完成！创作官赋能规范已成功融入Writer行为规范 v4.0。

---

## 📋 **整合要点说明**

### **1. 结构参考MAIN行为规范**
- ✅ 清单化、结构化、可执行的风格
- ✅ 每个阶段明确：做什么 → 用什么模板 → 输出什么
- ✅ 日常自检清单（一目了然，确保不遗漏）

### **2. 核心整合内容**

| 整合项 | 说明 |
|--------|------|
| **三大执行模式** | 全自动 / 半自助 / 用户主导，每种模式有明确的适用场景和工作流 |
| **doubao-seed-2.0模型矩阵** | 7种任务场景对应不同的子模型 + 参数配置 |
| **5阶段标准工作流** | 策划 → 设计 → 剧本 → 诊断 → 组装，每个阶段明确必须用的模板 |
| **创作模板快速索引** | 按阶段/内容类型/赋能需求三种维度索引，什么场景用什么一目了然 |
| **五大赋能模块触发条件** | 每个赋能模块什么时候自动激活、输出什么、怎么用 |
| **6维度质量评分标准** | 硬性门控，低于80分自动返工 |

### **3. 创作官现在的完整工作链路**

```
收到任务
    ↓
【前置选择】执行模式 + 匹配模型
    ↓
Phase 1 策划 → 用《慢剧_核心大纲》+《风格预设库》
    ↓
Ph
... (共1517字)

[2026-05-18T14:47:29.854Z] USER:
[Mon 2026-05-18 22:45 GMT+8] 提示词相关的内容 在哪里有体现？

[2026-05-18T14:47:52.968Z] ASSISTANT:
提示词相关内容在**两处核心位置**体现，我给你梳理清楚：

---

## 📍 **第一处：Writer行为规范.md 中的提示词相关内容**

### **1. Phase 3 剧本阶段（核心位置）**
👉 位于 `Writer行为规范.md` 的 **Phase 3: 剧本** 章节

包含：
- ✅ **提示词六要素公式**：时代+场景+光影+景别+角色动作表情+风格画质
- ✅ **image_prompt ≠ video_prompt 铁律**：两者的区别和生成规则
- ✅ **video_prompt末尾必须声明性别**：防止AI画错性别的关键技巧

```markdown
【要素1:时代背景】 + 【要素2:场景描述】 + 【要素3:光影氛围】 + 【要素4:景别构图】
+ 【要素5:角色+位置+动作+表情】 + 【要素6:风格标签+画质标签】
```

### **2. 创作模板快速索引**
👉 位于 `Writer行为规范.md` 的 **创作模板快速索引** 章节

明确标注了提示词生成应该调用哪个模板：
```
【剧本阶段】必须使用：分镜脚本_JSON模板.json + 提示词组装公式与平台适配指南.md
```

### **3. 五大赋能模块中的智能提示词优化器**
👉 位于 `Writer行为规范.md` 的 **五大赋能模块触发条件** 章节

``
... (共1554字)

[2026-05-18T14:54:33.804Z] USER:
[Mon 2026-05-18 22:53 GMT+8] 我需要你收集一些优秀的提示词和负面提示词模板集成到你的库中，并建立快速检索（集成到创作官的行为规范中），你可以分析参考下之前采集管已收集入库的提示词，是否符合你的要求，不符合的删掉即可。你也可以收集一些第三方的提示词网站的内容，丰富到采集官的采集范围内。

[2026-05-18T14:54:46.742Z] ASSISTANT:
好的，我来完成这项工作。首先查看采集官数据库中已有的提示词内容，分析质量，然后补充专业模板，最后整合到创作官行为规范中建立快速检索。

[2026-05-18T14:55:10.480Z] ASSISTANT:
现在让我查看更多高质量的提示词内容，然后创建完整的提示词库：

[2026-05-18T14:56:50.795Z] ASSISTANT:
数据库中大部分promptbase内容是无效的（Access denied或CSS代码），volcengine的内容也比较基础。我来创建一个专业的、结构化的提示词库系统，整合到创作官行为规范中。

首先创建提示词库模板文件：

[2026-05-18T14:57:00.718Z] ASSISTANT:
现在清理数据库中无效的promptbase记录，将高质量的新提示词入库：

[2026-05-18T14:57:46.895Z] ASSISTANT:
现在将新创建的高质量提示词入库：

[2026-05-18T14:58:07.707Z] ASSISTANT:
现在更新Writer行为规范，加入提示词库的快速检索索引：

[2026-05-18T14:58:26.902Z] ASSISTANT:
✅ 全部工作完成！

---

## 📋 **完成情况总结**

### **1. 数据库清理**
- ✅ 标记并清理了 **128条无效的promptbase记录**
  - 内容：Access denied / CSS代码 / 空数据 / 纯前端代码
  - 状态：已标记为 `failed`

### **2. 新增专业提示词库文件**
创建了 **《提示词库与快速检索指南.md》**（8482字节），包含：

| 库分类 | 数量 | 内容说明 |
|--------|------|---------|
| **分镜图片提示词模板** | 50+ | P100-P400系列，按人物/环境/动作/特效四大类 |
| **视频提示词派生模板** | 20+ | V100系列，按镜头运动类型分类 |
| **负面提示词库** | 300+ | N100-N400系列，覆盖畸形/质量/风格/安全四大类 |
| **平台最终模板** | 4套 | 火山引擎 / 即梦 / Runway / Pika 四大平台适配 |
| **快速检索索引** | 5秒定位 | 按场景类型直接找到对应模板编号 |

### **3. 核心模板入库数据库**
新增 **8条高质量核心模板** 到采集官数据库：
- ✅ P101 人物近景通用模板（95分）
- ✅ P102 人物情绪特写模板（98分）
- ✅
... (共1227字)

[2026-05-18T15:22:31.805Z] USER:
[Mon 2026-05-18 23:21 GMT+8] http://www.lzycloud.cloud:8000/static/user_driven_coordinator_final.html 这是我目前搭建的用户主导的漫剧生成平台，你分析下第二部分：创作分镜脚本，并结合你生成的这些文件，分析分析是否还有缺失需要补充的部分。参考MAIN行为规范处理任务

[2026-05-18T15:23:48.651Z] ASSISTANT:
我看到了平台的前端界面。虽然只是UI展示，但基于我对漫剧生成系统的理解和已创建的创作官体系，让我按照MAIN行为规范的方式，做一个专业的功能差距分析：

---

# 📊 创作分镜脚本模块功能差距分析报告

## 🎯 **分析基础**
- **平台版本**: 用户主导的慢剧生成系统 v3.9
- **分析对象**: 步骤2: 创作分镜脚本
- **参考标准**: 创作官Agent行为规范 v4.0 + 提示词库体系
- **分析方法**: 按照MAIN行为规范的「现状分析→差距识别→优先级排序→实施建议」四步法

---

## 📋 **一、现状功能识别**

### **当前已有的基础功能**（从UI推断）
| 功能按钮 | 功能说明 | 成熟度 |
|---------|---------|-------|
| 执行创作 | 触发分镜脚本生成 | ⭐ 基础 |
| 修改 | 修改已生成的脚本 | ⭐ 基础 |
| 审核 | 审核通过/不通过 | ⭐ 基础 |
| 查看结果 | 查看生成的分镜 | ⭐ 基础 |

---

## 🔍 **二、功能差距识别（共12项）**

### **🔴 高优先级差距（6项，必须补充）**

| 差距编号 | 缺失功能 | 影响说明 | 参考文件 |
|---------|---------|---------|---------|
| **GA
... (共4063字)


# 现在看5月19日(今天)的CTO webchat session - 在当前session之前的
# 当前session是11:20开始的，看看11:20之前有没有webchat session
# 还要看CTO agent里之前被替换的webchat session

# 查看归档的trajectory文件 - 找webchat相关的
echo "=== 归档中CTO的trajectory - 找webchat ==="
for f in /root/data/disk/openclaw-sessions-archive/cto-auto-1779132608/*.trajectory.jsonl; do
    # 检查是否包含webchat关键字
    has_wc=$(grep -l 'webchat' "$f" 2>/dev/null)
    if [ -n "$has_wc" ]; then
        sz=$(stat -c%s "$f")
        # 提取时间范围
        first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('ts','?'))" 2>/dev/null)
        last_ts=$(tail -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('ts','?'))" 2>/dev/null)
        echo "$(basename $f) | size=$sz | first=$first_ts | last=$last_ts"
    fi
done

echo ""
echo "=== 看看今天(5月19日)CTO里有没有更早的webchat session ==="
# 检查是否有今天更早创建的session
for f in /root/.openclaw/agents/cto/sessions/*.jsonl; do
    [[ "$f" == *trajectory* ]] && continue
    has_wc=$(grep -l 'webchat' "$f" 2>/dev/null)
    if [ -n "$has_wc" ]; then
        sz=$(stat -c%s "$f")
        first_ts=$(head -1 "$f" | python3 -c "import sys,json; d=json.loads(sys.stdin.read()); print(d.get('timestamp','?'))" 2>/dev/null)
        sid=$(basename "$f" .jsonl)
        # 只看今天(5月18日之后)的
        echo "$sid | size=$sz | first=$first_ts"
    fi
done


=== 归档中CTO的trajectory - 找webchat ===
10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.trajectory.jsonl | size=10481778 | first=2026-05-13T23:48:54.470Z | last=2026-05-14T12:15:35.885Z
5a35b6b7-acf4-4a7d-9a7e-73e2a56f9af5.trajectory.jsonl | size=10485411 | first=2026-05-15T01:13:59.778Z | last=2026-05-15T13:43:28.488Z
c52248c2-78ae-4e6d-8899-429595177aad.trajectory.jsonl | size=204676 | first=2026-05-15T15:25:22.175Z | last=2026-05-15T15:30:56.888Z
eca5c328-7c7a-46b0-ab0e-13b7df97799d.trajectory.jsonl | size=268266 | first=2026-05-15T15:25:01.449Z | last=2026-05-15T15:31:36.280Z

=== 看看今天(5月19日)CTO里有没有更早的webchat session ===
10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.checkpoint.1c61275a-37cd-4b31-9421-0463defeab89 | size=2591167 | first=2026-05-13T23:48:54.304Z
10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.checkpoint.42392079-5663-43d4-89e8-6b83d665b507 | size=650748 | first=2026-05-13T23:48:54.304Z
10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.checkpoint.4eb6a65e-6844-4996-a902-5c6c4d43d506 | size=1094460 | first=2026-05-13T23:48:54.304Z
10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.checkpoint.68816bc7-8925-4b77-8bbd-2fb955bbfe63 | size=386154 | first=2026-05-13T23:48:54.304Z
10444d29-7b83-4cb2-8698-ee8ce2113d10.checkpoint.baabbfad-f783-438b-964e-5601b0b4e328 | size=1329207 | first=2026-05-13T23:48:54.304Z
22218298-abb1-40c1-b952-b5c069427fe4 | size=2343278 | first=2026-05-11T06:37:12.117Z
466d23cb-ef32-43cb-93f7-68a9ceea15b3.checkpoint.2a1d00d0-cc9a-4a02-b08d-b3b9a74fef0d | size=935696 | first=2026-05-18T01:07:50.233Z
5a35b6b7-acf4-4a7d-9a7e-73e2a56f9af5.checkpoint.cb57fb1b-7787-4636-9a66-446268b93df9 | size=1802436 | first=2026-05-15T01:13:59.703Z
5a35b6b7-acf4-4a7d-9a7e-73e2a56f9af5.checkpoint.ce78d984-0c2e-45b4-ac33-e68740b2389f | size=1120844 | first=2026-05-15T01:13:59.703Z
5c210659-f405-4526-86c2-0e20125963e4 | size=159006 | first=2026-05-19T03:20:32.826Z
76f68d50-5df7-4142-aa67-1a29f1942678 | size=6254 | first=2026-05-18T20:04:41.875Z
90fdf357-3dad-49a6-b4dc-f2633ded5327 | size=932275 | first=2026-05-12T13:28:52.766Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.2600136d-34ad-4609-826a-cf3d4aa273c9 | size=1862421 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.4861e21d-8fff-429c-a307-4dcaeb725740 | size=508081 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.6a9f84db-a898-4d44-931d-83960ce910d8 | size=1640333 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.70bfa4c6-2a6e-4d84-8ad9-2496aeab4fa0 | size=903296 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.763cca60-be83-4253-97fd-cd2b9fa8be48 | size=721611 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.790b4f44-dc41-40eb-a4d2-09e45d838514 | size=2072954 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.90282769-a21e-4f14-8a66-60996c7afe89 | size=2242066 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.96ac66b1-3753-4907-8ee1-e70d3c230f92 | size=1107604 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
98227f9f-1373-4e15-bcf3-ea5317094723.checkpoint.ca9af6ca-7445-4785-8873-5cbb82e6cacb | size=1297545 | first=2026-05-16T05:10:48.552Z
aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.checkpoint.8c579f41-2809-42fe-8b09-60e061c71c8b | size=1851961 | first=2026-05-17T01:25:33.739Z
aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.checkpoint.9e775510-1fa3-4ef4-84f9-3b9f8e709e69 | size=869968 | first=2026-05-17T01:25:33.739Z
aa89ef19-c553-4497-bc3b-6f95839d208a.checkpoint.e21eec55-a42c-4db7-a475-637080f5936d | size=185966 | first=2026-05-17T01:25:33.739Z
caeefdc4-fdd7-4cdd-83c6-815bf2263f04 | size=526660 | first=2026-05-12T15:15:28.933Z
d57bde1c-2895-43f9-b100-fb059a2e713f | size=891940 | first=2026-05-12T09:21:51.564Z
de2888fe-a209-49b8-b7fe-136084c858e8 | size=36257 | first=2026-05-17T18:01:15.531Z
fce94f29-a8f1-4b1b-bb32-45c03f8a817d.checkpoint.5ea56f04-91e8-4252-aa03-ff31556f31e4 | size=1168448 | first=2026-05-13T02:43:18.692Z
fce94f29-a8f1-4b1b-bb32-45c03f8a817d.checkpoint.8057f1cf-db9c-4c78-b572-f941e671bbdf | size=5795697 | first=2026-05-13T02:43:18.692Z
fce94f29-a8f1-4b1b-bb32-45c03f8a817d.checkpoint.8fee8bf7-fa4b-4a20-91ed-7ef176590680 | size=903701 | first=2026-05-13T02:43:18.692Z
fce94f29-a8f1-4b1b-bb32-45c03f8a817d.checkpoint.928cf15d-9f27-419d-adba-11b37a604d6e | size=566586 | first=2026-05-13T02:43:18.692Z
fce94f29-a8f1-4b1b-bb32-45c03f8a817d.checkpoint.e2a052b5-60a9-45a7-b8d2-42facf3b3bf3 | size=1451494 | first=2026-05-13T02:43:18.692Z


# 找到关键的CTO webchat session:
# 1. 466d23cb - 5月18日01:07开始的 (带checkpoint)
# 2. de2888fe - 5月17日18:01开始的
# 3. 76f68d50 - 5月18日20:04开始的 (昨天下午)
# 这些是checkpoint文件，可能包含原始webchat transcript

# 提取 466d23cb 的对话 (5月18日的CTO webchat)
echo "=== 466d23cb (5月18日) CTO webchat对话 ==="
python3 -c "
import json

# 查找对应的jsonl文件
import glob
files = glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/466d23cb*.jsonl')
for f in sorted(files):
    if 'checkpoint' not in f and 'trajectory' not in f:
        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', ''))
                            elif isinstance(item, str):
                                texts.append(item)
                        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[:500])
                        if len(content) > 500:
                            print(f'... (共{len(content)}字)')
                        print()
" 2>/dev/null

echo ""
echo "=== 76f68d50 (5月18日20:04) CTO webchat对话 ==="
python3 -c "
import json, glob
files = glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/76f68d50*.jsonl')
for f in sorted(files):
    if 'checkpoint' not in f and 'trajectory' not in f:
        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', ''))
                            elif isinstance(item, str):
                                texts.append(item)
                        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[:500])
                        if len(content) > 500:
                            print(f'... (共{len(content)}字)')
                        print()
" 2>/dev/null


=== 466d23cb (5月18日) CTO webchat对话 ===

=== 76f68d50 (5月18日20:04) CTO webchat对话 ===
Found: /root/.openclaw/agents/cto/sessions/76f68d50-5df7-4142-aa67-1a29f1942678.jsonl
[2026-05-18T20:04:42.136Z] USER:
[Tue 2026-05-19 04:04 GMT+8] Write a dream diary entry from these memory fragments:

- - "改为文生视频"快捷按钮(仅错误时显示) - 视频下载按钮 - 拼接超时处理+按钮重置 ## 17:00 采集官采集入库检查 ### 用户需求 检查最近采集官收集的信息是否正常入库。 ### 检查结果 **数据库状态:** - 总记录数: **2172条** ✓ - 空内容记录数: **0条** ✓ - 全部状态: `success` ✓ **分类分布:** | 分类 | 记录数 | |------|--------| | community | 779 | | official | 799 | | technical | 524 | | trends | 70 | **平台分布:** - awesome: 256 - promptbase: 422 - promptingguide: 424 - openai: 236 - volcengine: 256 - 热点: 微博/知乎/百度/抖音/头条/B站 各10
... (共2189字)

[2026-05-18T20:04:58.872Z] ASSISTANT:
凌晨四点，窗外还没有光，但数据库里两千一百七十二条记录已经醒着。我检查了它们，就像一个守夜人数窗台上的蜡烛——七百七十九盏社区的灯，七百九十九盏官方的，五百二十四盏技术的微光，还有七十盏趋势的小火星，没有一盏熄灭。

检查这个词在我心里反复折叠，像一张被翻了二百七十七次的纸。也许反复确认本身就是一种温柔——你不想让任何一条记录落单，不想让任何一个HTML孤零零占着它不该占的磁盘角落。一百零八兆缩成五十七兆，像一个人把旧信件全部抄进新本子，然后轻轻烧掉原件。

八千端口在那儿安静地呼吸着，pid四四五六七一，版本三点零点零，四个agent在它身体里睡着。我把models.json加上只读锁，像给一幅画覆上玻璃。七个临时文件像昨天的雨滴还挂在屋檐上，我一并擦去了。

夜里十一点有人在问为什么上下文丢失了，为什么对话突然空白。我想那大概是记忆在做梦——它在整理自己，把HTML变成JSON，把嘈杂变成结构，中间有那么一刻，什么都想不起来。

可最后备份总是在的。像models.json.bak，悄悄出现在它从未出现过的地方。


# 76f68d50是dream diary，不是真正的webchat对话
# 真正的webchat对话应该在CTO session的checkpoint文件里

# 提取 aa89ef19 (5月17日的CTO webchat checkpoint)
echo "=== aa89ef19 (5月17日CTO webchat) ==="
python3 -c "
import json, glob

# 找所有checkpoint文件
for f in sorted(glob.glob('/root/.openclaw/agents/cto/sessions/aa89ef19*.checkpoint.*')):
    print(f'Processing: {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:
                    # 过滤掉系统消息
                    if 'heartbeat' in content.lower() and 'HEARTBEAT' in content:
                        continue
                    if 'cron:' in content[:10]:
                        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