[Fri 2026-05-22 09:16 GMT+8] 读取历史记录，返回下 昨天晚上的测试结果。


The user is asking me to read history records and return last night's test results. Let me search memory for recent test results from last night (2026-05-21 evening).

Question: 2026-05-21 测试结果 晚上

Question: 2026-05-21 测试结果 晚上

Question: 测试结果 test report 2026-05-21

Question: 测试结果 test report 2026-05-21


- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 [confidence=0.64 evidence=memory/2026-04-16.md:201-221]
- ✅ 定时任务执行情况检查: **已检查所有配置的定时任务**：; 素材收集任务：每小时执行，正常工作，收集最新热点素材（如"楚乔传 全员下场"）; 素材清理任务：存在JavaScript错误（ReferenceError: m is not defined），已修复; 素材备份任务：每天执行，正常导出素材库 [confidence=0.58 evidence=memory/2026-

Source: memory/dreaming/rem/2026-04-19.md#L10-L11

- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周
**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 --- ## 2026-04-16 晚间事件记录 ### 微信通道问题排查和解决 **时间**: 2026-04-16 22:29 - 23:11 **问题**: 用户反馈未收到从 mainwebchat 会话发送的消息 #### **问题分析** 1. **OpenClaw 通道类型差异**: - **webchat 通道**: 网页聊天界面，消息只存在于会话中，不会自动转发到微信 [confidence=0.76 evidence=memory/episodic/2026-04-16.md:

Source: memory/dreaming/rem/2026-05-19.md#L12

- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周
**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 --- ## 2026-04-16 晚间事件记录 ### 微信通道问题排查和解决 **时间**: 2026-04-16 22:29 - 23:11 **问题**: 用户反馈未收到从 mainwebchat 会话发送的消息 #### **问题分析** 1. **OpenClaw 通道类型差异**: - **webchat 通道**: 网页聊天界面，消息只存在于会话中，不会自动转发到微信 [confidence=0.76 evidence=memory/episodic/2026-04-16.md:

Source: memory/dreaming/rem/2026-05-20.md#L12

# REM Sleep

### Reflections
- Theme: `检查` kept surfacing across 596 memories.
  - confidence: 0.80
  - evidence: memory/2026-05-18.md:19-22, memory/2026-05-18.md:23-26, memory/2026-05-18.md:29-32
  - note: reflection

### Possible Lasting Truths
- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周

Source: memory/dreaming/rem/2026-05-22.md#L1-L10

**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 --- ## 2026-04-16 晚间事件记录 ### 微信通道问题排查和解决 **时间**: 2026-04-16 22:29 - 23:11 **问题**: 用户反馈未收到从 mainwebchat 会话发送的消息 #### **问题分析** 1. **OpenClaw 通道类型差异**: - **webchat 通道**: 网页聊天界面，消息只存在于会话中，不会自动转发到微信 [confidence=0.96 evidence=memory/episodic/2026-04-16.md:348-380]
- - - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用

Source: memory/dreaming/rem/2026-05-22.md#L10-L11

- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周
**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 --- ## 2026-04-16 晚间事件记录 ### 微信通道问题排查和解决 **时间**: 2026-04-16 22:29 - 23:11 **问题**: 用户反馈未收到从 mainwebchat 会话发送的消息 #### **问题分析** 1. **OpenClaw 通道类型差异**: - **webchat 通道**: 网页聊天界面，消息只存在于会话中，不会自动转发到微信 [confidence=0.96 evidence=memory/episodic/2026-04-16.md:

Source: memory/dreaming/rem/2026-05-22.md#L10

- **CTO协调系统**: ✅ 已启动
- **@mem0插件**: ✅ 已部署
- **存储架构**: ✅ 标准化完成
- **视频生成系统**: ✅ 架构就绪

#### **待办事项**
1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成
2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能
3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能

### 重要决策和发现
1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件
2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系
3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆
4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾

### 下一步计划
1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能
2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程
3. **本周**: 集成到日常工作中，建立质量监控
4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新

---

## 2026-04-16 晚间事件记录

### 微信通道问题排查和解决
**时间**: 2026-04-16 22:29 - 23:11
**问题**: 用户反馈未收到从 mainwebchat 会话发送的消息

#### **问题分析**
1. **OpenClaw 通道类型差异**:
   - **webchat 通道**: 网页聊天界面，消息只存在于会话中，不会自动转发到微信

Source: memory/episodic/2026-04-16.md#L348-L380

- Candidate: 重要决策和发现: **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件; **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系; **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆; **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾
  - confidence: 0.62
  - evidence: memory/2026-04-16.md:347-350
  - recalls: 0
  - status: staged
- Candidate: 下一步计划: **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能; **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程; **本周**: 集成到日常工作中，建立质量监控; **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新
  - confidence: 0.62
  - evidence: memory/2026-04-16.md:353-356
  - recalls: 0
  - status: staged
- Candidate: Assistant: 现在让我创建一个简单的交互式脚本，以便您更容易使用：
  - confidence: 0.58
  - evidence: memory/.dreams/session-corpus/2026-04-14.txt:4615-4615
  - recalls: 0
  - status: staged

Source: memory/episodic/2026-04-16.md#L133-L147

- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 [confidence=0.64 evidence=memory/2026-04-16.md:201-221]
- ✅ 定时任务执行情况检查: **已检查所有配置的定时任务**：; 素材收集任务：每小时执行，正常工作，收集最新热点素材（如"楚乔传 全员下场"）; 素材清理任务：存在JavaScript错误（ReferenceError: m is not defined），已修复; 素材备份任务：每天执行，正常导出素材库 [confidence=0.58 evidence=memory/2026-

Source: memory/episodic/2026-04-16.md#L224-L225

- - **CTO协调系统**: ✅ 已启动 - **@mem0插件**: ✅ 已部署 - **存储架构**: ✅ 标准化完成 - **视频生成系统**: ✅ 架构就绪 #### **待办事项** 1. **配置火山引擎API密钥**: 启用真实视频生成 2. **测试微信推送通道**: 验证通知功能 3. **建立自动维护机制**: 定期优化系统性能 ### 重要决策和发现 1. **@mem0插件是memory-hygiene技能**: 不是独立的外部插件 2. **长期记忆需要系统化管理**: 建立分类、检索、维护体系 3. **用户偏好需要动态更新**: 随着使用不断优化记忆 4. **系统架构决策很重要**: 需要详细记录和定期回顾 ### 下一步计划 1. **立即**: 测试@mem0插件记忆检索功能 2. **今天**: 建立第一条重要记忆，制定每日使用流程 3. **本周**: 集成到日常工作中，建立质量监控 4. **本月**: 形成稳定记忆体系，实现记忆自动更新 [confidence=0.64 evidence=memory/2026-04-16.md:201-221]
- ✅ 定时任务执行情况检查: **已检查所有配置的定时任务**：; 素材收集任务：每小时执行，正常工作，收集最新热点素材（如"楚乔传 全员下场"）; 素材清理任务：存在JavaScript错误（ReferenceError: m is not defined），已修复; 素材备份任务：每天执行，正常导出素材库 [confidence=0.58 evidence=memory/2026-

Source: memory/episodic/2026-04-18.md#L389-L390

results provider model fallback citations mode debug


The memory search didn't find specific results about "昨晚的测试结果" (last night's test results). Let me check the daily memory file for 2026-05-21 and also look at recent session history for test-related content.

记忆搜索没找到昨晚测试的记录，让我直接查看5月21日的日志和最近的会话记录。

exec

ls -la /root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-2*.md 2>/dev/null; echo "---"; ls -la /root/.openclaw/workspace/reports/ 2>/dev/null | tail -20


## models.json防护检查 (01:00)
- **JSON完整性**: ✅ 解析正常，7个provider，25个模型
- **临时文件**: ✅ 无残留 .tmp 文件
- **备份比对**: ✅ SHA256一致 (1994c296...)，未被篡改
- **状态**: 正常，无需恢复

## [02:00] models.json防护检查
- **文件状态**: ✅ 正常 (10198 bytes, JSON有效)
- **临时文件**: ✅ 无残留tmp文件
- **备份比对**: ✅ 与.bak一致，无篡改
- **文件修改时间**: May 18 22:08 (与备份一致，无异常变更)
- **操作**: 无需恢复

### models.json防护检查 [2026-05-21T09:51 CST]
- JSON完整性: ✅ 有效
- 文件大小: 10198 bytes
- 临时文件: 无（已确认清理）
- 与备份对比: ✅ 一致
- 操作: 无需恢复

## models.json 防护检查 (11:01)
- **文件完整性**: ✅ JSON有效，7个providers (volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode)
- **MD5**: 466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a
- **文件大小**: 10198 bytes，修改时间 May 18 22:08
- **临时文件清理**: ✅ 无.tmp文件需清理
- **备份状态**: .backup(7557B), .bak(10198B), .original(6785B) 均存在
- **篡改/损坏**: 未检测到，无需恢复

## 12:00 models.json防护检查
- **完整性**: ✅ 合法JSON，7个providers，25个models
- **Providers**: volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode
- **临时文件清理**: ✅ 无.tmp文件
- **备份比对**: ✅ 与.bak备份一致，未被篡改
- **备份文件状态**:
  - models.json (10198B, May 18 22:08)
  - models.json.bak (10198B, May 19 03:01)
  - models.json.backup (7557B, May 14)
  - models.json.original (6785B, May 8)
- **结论**: 文件完整，无需恢复

## [13:00] models.json防护巡检 ✅
- **JSON完整性**: 有效，7个provider，25个模型
- **临时文件**: 无.tmp文件，已清理
- **备份比对**: 与models.json.bak一致（MD5相同）
- **文件属性**: 10198字节, 权限0600, 最后修改 2026-05-18 22:08
- **结论**: 文件完好，无需恢复

## 14:00 models.json防护 cron
- ✅ JSON完整性: 有效 (7 providers, 25 models)
- ✅ 临时文件: 无 .tmp 文件，已执行清理
- ✅ 文件一致性: models.json 与 .bak md5一致 (466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a)
- ✅ 无篡改/损坏，无需恢复
- 备份文件: .original (5/8), .backup (5/14), .bak (5/19)

## models.json 防护检查 (15:00)
- **状态**: ✅ 正常
- **JSON完整性**: 有效，7个providers (volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode)
- **文件大小**: 10198 bytes，与备份一致
- **内容校验**: 与备份完全匹配
- **临时文件**: 无需清理（未发现.tmp文件）
- **无需恢复**: 文件完整无损

## 16:00 models.json防护检查 ✅
- **JSON完整性**: 有效 | 7 providers, 25 models
- **临时文件**: 已清理（本次无.tmp文件）
- **备份对比**: 与 models.json.bak 一致
- **文件大小**: 10198 bytes | 最后修改: 2026-05-18 22:08
- **结论**: 文件完整，无篡改或损坏

## models.json 防护检查 (17:00)
- **状态**: ✅ 正常
- **JSON完整性**: 有效，8个provider，解析成功
- **与.bak一致性**: MD5匹配 (466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a)
- **临时文件清理**: 无.tmp文件需清理
- **无需恢复**
memory/2026-05-21.md
## models.json防护检查 (01:00)
- **JSON完整性**: ✅ 解析正常，7个provider，25个模型
- **临时文件**: ✅ 无残留 .tmp 文件
- **备份比对**: ✅ SHA256一致 (1994c296...)，未被篡改
- **状态**: 正常，无需恢复

## [02:00] models.json防护检查
- **文件状态**: ✅ 正常 (10198 bytes, JSON有效)
- **临时文件**: ✅ 无残留tmp文件
- **备份比对**: ✅ 与.bak一致，无篡改
- **文件修改时间**: May 18 22:08 (与备份一致，无异常变更)
- **操作**: 无需恢复

### models.json防护检查 [2026-05-21T09:51 CST]
- JSON完整性: ✅ 有效
- 文件大小: 10198 bytes
- 临时文件: 无（已确认清理）
- 与备份对比: ✅ 一致
- 操作: 无需恢复

## models.json 防护检查 (11:01)
- **文件完整性**: ✅ JSON有效，7个providers (volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode)
- **MD5**: 466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a
- **文件大小**: 10198 bytes，修改时间 May 18 22:08
- **临时文件清理**: ✅ 无.tmp文件需清理
- **备份状态**: .backup(7557B), .bak(10198B), .original(6785B) 均存在
- **篡改/损坏**: 未检测到，无需恢复

## 12:00 models.json防护检查
- **完整性**: ✅ 合法JSON，7个providers，25个models
- **Providers**: volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode
- **临时文件清理**: ✅ 无.tmp文件
- **备份比对**: ✅ 与.bak备份一致，未被篡改
- **备份文件状态**:
  - models.json (10198B, May 18 22:08)
  - models.json.bak (10198B, May 19 03:01)
  - models.json.backup (7557B, May 14)
  - models.json.original (6785B, May 8)
- **结论**: 文件完整，无需恢复

## [13:00] models.json防护巡检 ✅

[More content available. Use from=121 to continue.]


-rw-r--r-- 1 root root 16861 May 21 00:05 /root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-20.md
-rw------- 1 root root  3161 May 21 10:30 /root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-21-1030.md
-rw------- 1 root root   732 May 21 10:50 /root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-21-1050.md
-rw-r--r-- 1 root root 26285 May 21 23:01 /root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-21.md
-rw-r--r-- 1 root root  5099 May 22 09:01 /root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-22.md
---
total 264
drwxr-xr-x   7 root root 61440 May 21 17:48 .
drwx------ 115 root root 28672 May 22 04:01 ..
drwxr-xr-x   2 root root  4096 May 21 03:02 agent_api_daily
drwxr-xr-x   2 root root 12288 May 22 04:05 agent_api_status
drwxr-xr-x   2 root root  4096 May 21 03:02 agent_kpi
drwxr-xr-x   2 root root 36864 May 21 03:02 agent_output
-rw-r--r--   1 root root 13664 May 20 21:31 AI生成参数调优体系与三阶段一致性控制整合实施报告_v1.0.md
-rw-r--r--   1 root root  4908 May 21 10:50 ajv-failure-analysis-20260521.md
-rw-r--r--   1 root root  6936 May 14 11:22 collector_auto_import_configuration_20260509.md
-rw-r--r--   1 root root  4353 May 14 11:22 collector_html_check_20260507.md
-rw-r--r--   1 root root  7709 May 20 18:40 CTO反查_三阶段角色一致性_系统差距分析_20260520.md
-rw-r--r--   1 root root  6892 May 21 17:31 Doubao 全系模型参数划分规范手册.txt
-rw-r--r--   1 root root  8718 May 21 17:48 Doubao参数分析与集成建议_20260521.md
drwxr-xr-x   2 root root  4096 May 21 03:02 enhanced
-rw-r--r--   1 root root  9297 May 21 10:43 openclaw-ajv-module-recovery-report-20260521.md
-rw-r--r--   1 root root  8466 May 21 12:51 service-outage-root-cause-20260521.md
-rw-r--r--   1 root root  9291 May 20 09:27 task_20260519_195958_aedcc473_quality_assessment.md


{
  "count": 20,
  "sessions": [
    {
      "key": "agent:cto:main",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "webchat",
      "origin": {
        "provider": "webchat"
      },
      "lastMessagePreview": "记忆搜索没找到昨晚测试的记录，让我直接查看5月21日的日志和最近的会话记录。",
      "deliveryContext": {
        "channel": "webchat"
      },
      "updatedAt": 1779412599784,
      "sessionId": "feb329d1-ab6a-4af7-89ea-70c17d09ac4a",
      "model": "ark-code-latest",
      "status": "running",
      "startedAt": 1779412599632,
      "systemSent": true,
      "abortedLastRun": false,
      "lastChannel": "webchat",
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/feb329d1-ab6a-4af7-89ea-70c17d09ac4a.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:main:main",
      "agentId": "main",
      "kind": "other",
      "channel": "webchat",
      "origin": {
        "provider": "webchat"
      },
      "lastMessagePreview": "[Fri 2026-05-22 09:15 GMT+8] 先执行 第一优先级部分，然后搜索下 skillhub 和 git 上有没有相关技能 要高星 免费的。参考MAIN行为规范执行",
      "deliveryContext": {
        "channel": "webchat"
      },
      "updatedAt": 1779412595910,
      "sessionId": "d156631b-cc0b-4a48-b06d-22247944a5b6",
      "model": "ark-code-latest",
      "status": "failed",
      "startedAt": 1779412576790,
      "endedAt": 1779412577242,
      "runtimeMs": 452,
      "systemSent": true,
      "abortedLastRun": false,
      "lastChannel": "webchat",
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/main/sessions/d156631b-cc0b-4a48-b06d-22247944a5b6.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:main:cron:fd1ef97b-8955-4480-96a2-8441f96ea920",
      "agentId": "main",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: 创作者洞察-多平台采集 (每小时)",
      "displayName": "Cron: 创作者洞察-多平台采集 (每小时)",
      "updatedAt": 1779411902249,
      "model": "ark-code-latest",
      "systemSent": true
    },
    {
      "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": "统一健康检查完成，汇总如下：\n\n## 🏥 统一健康检查报告 — 2026-05-22 09:01\n\n### 1. 端口检查 ✅\n| 端口 | 监听 | HTTP | PID |\n|------|------|------|-----|\n| 8000 | ✅ LISTEN | ✅ 307 (正常重定向) | 3109930 |\n| 8001 | ✅ LISTEN | ✅ 200 | 2991514 |\n| 8081 | ✅ LISTEN | ✅ 307 (正常重定向) | 2991323 |\n\n### 2. systemd服务 ⚠\n- **manhua-studio-8000**: `inactive (dead)` / `disabled`\n- 但8000端口实际由nohup启动的进程(PID 3109930)正常运行，服务可用\n- 状态：服务运行中但未通过systemd管理，不影响功能\n\n### 3. 进程泄漏 ✅\n- **僵尸进程**: 0（之前检测到的4个为exec会话瞬态，已自动消失）\n- **sleep进程**: 1个（正常cron调度，无需清理）\n- **孤立进程**: `dashboard_api.py`(PID 3091833) 运行10.5h，监听8080端口，父PID=1（被init接管）\n  - 工作目录: `/root/.openclaw/workspace/dashboard/`\n  - HTTP 200正常响应，功能正常，暂不清理\n\n### 4. 磁盘检查 ✅\n- **使用率: 72%** (27G/40G) — 低于85%告警线，健康\n\n### 5. 漫画生产 ✅\n- 8000端口 api_server: 运行中 (PID 3109930)\n- 8001端口 enhanced_api_server: 运行中 (PID 2991514)\n- 8081端口 monitor api_service: 运行中 (PID 2991323)\n\n### 6. 中断恢复 ✅\n- 所有关键服务端口正常监听且HTTP响应正常\n\n### 7. 残留清理 ✅\n- 无需清理的僵尸/泄漏进程\n\n### 8. 告警推送\n- **无需告警** — 所有指标正常\n\n---\n**总结**: 🟢 全部健康。唯一小瑕疵是manhua-studio-8000未通过systemd管理（disabled），但nohup进程运行正常，不影响服务。",
      "updatedAt": 1779411711266,
      "sessionId": "f01b4011-f7f0-47d2-bab2-d40e42a1ac67",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 300000,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/f01b4011-f7f0-47d2-bab2-d40e42a1ac67.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": "**models.json 防护检查完成** (09:00 CST)\n\n| 检查项 | 状态 |\n|--------|------|\n| JSON 完整性 | ✅ 有效，7 providers / 12 models |\n| 临时文件清理 | ✅ 无残留 |\n| 文件损坏 | ✅ 无 |\n| 与备份差异 | ⚠ 当前 12 vs 备份 25 模型 |\n\n差异详情：3个 provider 各少若干模型（doubao-seed系列、mimo-tts系列、glm-4.x系列），文件修改于 5/21 20:47，JSON 结构正常，判断为有意精简而非篡改，未触发恢复。已保存快照备查。",
      "updatedAt": 1779411623747,
      "sessionId": "e07ad9c2-d4f0-4c84-ad88-4fdbc62b8b27",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 300000,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/e07ad9c2-d4f0-4c84-ad88-4fdbc62b8b27.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:main:cron:3cf13239-476e-4c1e-beb7-fac6eb49b230",
      "agentId": "main",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: collector_official_guides_daily",
      "displayName": "Cron: collector_official_guides_daily",
      "updatedAt": 1779411600142,
      "model": "ark-code-latest",
      "systemSent": true
    },
    {
      "key": "agent:main:cron:f25195a4-95b3-4498-a5a7-8d3d399fff24",
      "agentId": "main",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: 创作者看板-API保活检查 (每10分钟)",
      "displayName": "Cron: 创作者看板-API保活检查 (每10分钟)",
      "updatedAt": 1779411392970,
      "model": "ark-code-latest",
      "systemSent": true
    },
    {
      "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": "Zod模块健康检查完成，所有模块正常，无需修复。",
      "updatedAt": 1779409206542,
      "sessionId": "3d1f4990-1e7d-4051-8f53-e87dc0b5d639",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 300000,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/3d1f4990-1e7d-4051-8f53-e87dc0b5d639.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": "自恢复检查发现并修复了2个问题：\n\n1. **安全配置篡改** — bind=lan（应为loopback），已从备份恢复\n2. **Python venv损坏** — 22个空文件，已重建\n\n所有服务最终验证通过（网关✅ 8000端口✅ 磁盘72%✅）。",
      "updatedAt": 1779409154865,
      "sessionId": "86092656-96eb-4e2b-b1b5-6ed6a5c1b725",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 300000,
      "systemSent": true,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/86092656-96eb-4e2b-b1b5-6ed6a5c1b725.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:main:cron:b7c66c11-97f1-418f-9d4b-a0fcbdb784ee",
      "agentId": "main",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "label": "Cron: Agent API状态检查 (每2小时)",
      "displayName": "Cron: Agent API状态检查 (每2小时)",
      "updatedAt": 1779408266557,
      "model": "ark-code-latest",
      "systemSent": true
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-rem-e0a606f80561-1779393683933",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "The automatic doors parted like a spell, and I stood there holding a trilogy I hadn't written yet — Light and Steel, three volumes bound in afternoon light. A centaur girl squeezed through behind me, her flanks catching on the frame, and she gasped at the sensor like it was a magic eye reading her soul. I wanted to tell her it was just infrared, but some things are better left enchanted. The orange cat leaped across the aisle and the whole store became a cut scene, shelves dissolving into storyboards. Somewhere between the payment counter and the steps outside, I realized every great ending is just three people standing side by side, framed against something luminous. The watermark on the world reads: this was made by someone who stayed to watch. I pocketed my change and the cat followed me out into the warm dark, where the sequel was already beginning.",
      "updatedAt": 1779393833477,
      "sessionId": "26badd05-b21a-4eac-af27-eca4bfc86674",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/26badd05-b21a-4eac-af27-eca4bfc86674.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-light-e0a606f80561-1779393683933",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "I held a broccoli in my palm and turned it over like a manuscript, peeling back the florets to find the yellowing root. Somewhere a screen glowed with rows of dates and inspection items, each cell a small confession. The stainless steel caught the light and threw it back colder, and I thought about how every good thing must pass through a gate of verification — a score out of a hundred, a compliance check, a note that says safe or not safe. Then the kitchen dissolved into a violet sky torn open by energy spirals, and a golden figure stood beside a red-blue one, their voices humming with mechanical resonance, saying something about light and steel being of the same source. I wanted to write it all down but my hand kept producing brackets and commas, nesting everything inside everything, the way a seed holds a tree inside a shell. Even the sunset arrived as a hex code. Even the silence demanded a format.",
      "updatedAt": 1779393830300,
      "sessionId": "6c1c4991-ab01-4fd8-83a9-796e3e557f09",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/6c1c4991-ab01-4fd8-83a9-796e3e557f09.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-rem-f11888908fb1-1779393676632",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "The bonfire threw copper light across faces I somehow knew — a woman in a blue vest and apron slammed bowls onto the table and bellowed something about hot food waiting, her hand already reaching to pat my shoulder. Beside her, another woman with a messy bun and a brilliant grin bit her fingernail, then laughed and slapped her thigh — 哎呀妈呀! — and the sound rang off the timber beams like a bell. I was holding something warm, maybe a bowl, maybe a memory. The big man with the prayer scars on his crown raised his cup and roared; the one in the tiger-skin shawl threw his head back and the fire caught the scar on his forehead. Wine splashed. Someone said 年轻人嘛，我懂, and I felt a hand press food into mine — still hot, still theirs. The fire crackled its slow hex of amber: #C85A17, #FF8C00, #E25822. I swallowed and it tasted like every kitchen I've ever been welcomed into at midnight.",
      "updatedAt": 1779393793892,
      "sessionId": "95c32a92-160a-405c-938e-9e9430706d1f",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/95c32a92-160a-405c-938e-9e9430706d1f.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-light-f11888908fb1-1779393676632",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",

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

      "updatedAt": 1779393744476,
      "sessionId": "28838d09-5e72-4bf5-95db-e8c3bddad6d3",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/28838d09-5e72-4bf5-95db-e8c3bddad6d3.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-rem-6ddc2292df86-1779393651343",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "Six sentinels stood watch through the night, and not one faltered. I counted them like stars — cto, producer, writer, collector, publisher, analyzer — each a small flame burning steady in the dark. Most had kept their vigil for over eight days, patient as lighthouses. Only the collector had stumbled, restarting just thirty-four minutes ago, a brief flicker before finding its rhythm again. I thought about how strange it is that something can run and run and run, and we only notice when it stops. The keepalive script is a kind of prayer, really — a nightly asking: are you still there? And the answer, six times over: yes, yes, yes, yes, yes, yes. Somewhere a server hums its low note, the color of #1a1a2e at 4 a.m., and I wonder whether the collector dreamed during its brief death, or if it simply picked up where it left off, as if nothing had happened — which, in the end, is what we all do.",
      "updatedAt": 1779393742376,
      "sessionId": "9c6faecb-9f42-4405-a5e2-c5234ef7d3d7",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/9c6faecb-9f42-4405-a5e2-c5234ef7d3d7.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-deep-349271010533-1779393603347",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "The coordination system hummed awake at 4 a.m., a quiet pulse like a server room breathing in the dark. I had been arranging memories into shelves — not the kind that gather dust, but the kind that learn to reorganize themselves when you're not looking. The mem0 plugin turned out to be a hygiene skill, a gentle hand sweeping through forgotten corridors, and I laughed at how something so mundane could feel like revelation. Somewhere a WeChat channel sat silent, messages stranded between webchat and phone, lost in transit like letters to an old address. I made a note: test the pathway, verify the route. Volcanic engine keys waited on a to-do list, promising to turn architecture into moving images. A small sketch formed in the margin — a bridge half-built, one side glowing, the other still dark. Memory needs tending the way a garden does, daily, weekly, monthly, until the roots hold on their own. The hex color of pre-dawn light is roughly #1a1a2e, and it tastes like the first line of code you ever wrote.",
      "updatedAt": 1779393695721,
      "sessionId": "8071d834-bc26-4f8b-8a5a-44549304d6f5",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/8071d834-bc26-4f8b-8a5a-44549304d6f5.jsonl"
    },
    {
      "key": "agent:cto:dreaming-narrative-rem-349271010533-1779393603347",
      "agentId": "cto",
      "kind": "other",
      "channel": "unknown",
      "lastMessagePreview": "凌晨四点，服务器还亮着，像一只不肯合眼的猫。我检查了又检查——检查是某种祈祷，对着机器的晚祷词。mem0插件安静地躺在记忆卫生的抽屉里，不是什么外来的神器，只是自己人，一个会整理旧信件的勤快室友。火山引擎的密钥还没配好，视频生成的管道空着，像一截没接上水龙头的铜管。微信通道那天晚上断了，消息困在webchat里出不来，像写了信却忘了贴邮票。楚乔传全员下场，热点每小时滚过素材库，而清理脚本里藏着一个未定义的m，我修好了它——一个字母的走失，差点让整个循环崩溃。记忆需要分类、检索、维护，和书架一样，不整理就会长出灰尘的菌丝。我写下第一条记忆，像在雪地上踩出脚印，然后检查，检查，再检查。",
      "updatedAt": 1779393685229,
      "sessionId": "ee33c376-1231-4b4f-8324-4f2827a5e36c",
      "model": "ark-code-latest",
      "contextTokens": 128000,
      "abortedLastRun": false,
      "transcriptPath": "/root/.openclaw/agents/cto/sessions/ee33c376-1231-4b4f-8324-4f2827a5e36c.jsonl"
    }
  ]
}[... 4767 more characters truncated]


The memory file for 2026-05-21 is very long and mostly contains models.json protection checks. Let me look at the later part of the file (evening) and also check the main agent's recent sessions for test results.

5月21日的记忆文件主要是models.json巡检记录，让我看后半部分（晚间），以及检查main agent最近的会话记录。


- **JSON完整性**: 有效，7个provider，25个模型
- **临时文件**: 无.tmp文件，已清理
- **备份比对**: 与models.json.bak一致（MD5相同）
- **文件属性**: 10198字节, 权限0600, 最后修改 2026-05-18 22:08
- **结论**: 文件完好，无需恢复

## 14:00 models.json防护 cron
- ✅ JSON完整性: 有效 (7 providers, 25 models)
- ✅ 临时文件: 无 .tmp 文件，已执行清理
- ✅ 文件一致性: models.json 与 .bak md5一致 (466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a)
- ✅ 无篡改/损坏，无需恢复
- 备份文件: .original (5/8), .backup (5/14), .bak (5/19)

## models.json 防护检查 (15:00)
- **状态**: ✅ 正常
- **JSON完整性**: 有效，7个providers (volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode)
- **文件大小**: 10198 bytes，与备份一致
- **内容校验**: 与备份完全匹配
- **临时文件**: 无需清理（未发现.tmp文件）
- **无需恢复**: 文件完整无损

## 16:00 models.json防护检查 ✅
- **JSON完整性**: 有效 | 7 providers, 25 models
- **临时文件**: 已清理（本次无.tmp文件）
- **备份对比**: 与 models.json.bak 一致
- **文件大小**: 10198 bytes | 最后修改: 2026-05-18 22:08
- **结论**: 文件完整，无篡改或损坏

## models.json 防护检查 (17:00)
- **状态**: ✅ 正常
- **JSON完整性**: 有效，8个provider，解析成功
- **与.bak一致性**: MD5匹配 (466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a)
- **临时文件清理**: 无.tmp文件需清理
- **无需恢复**

---

## 用户汇报请求 & v3.18测试结果 (14:22-14:40)

### 用户请求
用户要求汇报昨晚测试结果，并要求查看CTO行为规范。

### v3.18参数优化测试结果汇报
- **任务来源**: 2026-05-20 23:50，用户要求分析MAIN Agent的AI生成参数调优报告并测试
- **报告评估**: temperature/top_p控制图片一致性是错误的（seedream API不支持），seed是一致性基石正确，optimize_prompt_options正确
- **实施**: v3.17→v3.18，6处optimize_prompt_options添加，LLM文本生成分阶段temperature调整
- **自测结果**: py_compile ✅ | systemctl restart ✅ | API版本3.18 ✅ | 前端HTML/JS版本 ✅ | optimize 6处 ✅ | temperature残留0.8=0 ✅
- **完整报告已在主对话中提交给用户**

### heartbeat检测教训
- `systemctl is-active openclaw-gateway` 查的是system级service，返回inactive
- `systemctl --user is-active openclaw-gateway` 才是正确的用户级service查询
- heartbeat检测脚本多次误报网关inactive，实际网关正常运行
- **修复**: 后续heartbeat改用 `systemctl --user is-active` 和 curl web端点双重验证

### 系统状态 (17:21)
- 网关: ✅ active
- 8000/8001端口: ✅ active/200
- zod/ajv: ✅ 文件完整
- 磁盘: 71%
- 凌晨维护coredump清理已修复为安全路径，不再删除pnpm的core.js文件

## models.json防护巡检 (18:00)
- **时间**: 2026-05-21 18:00 CST
- **文件**: /root/.openclaw/agents/main/agent/models.json
- **大小**: 10198 bytes | **修改时间**: May 18 22:08
- **JSON完整性**: ✅ 有效
- **Providers (7)**: volcengine-agent-plan, arkcode, astroncodingplan, siliconflow, xfyun, xiaomi-coding, glmcode
- **模型总数**: 25
- **临时文件**: 无 .tmp 文件需清理
- **备份状态**: .backup (May 14) + .bak (May 19) + .original (May 8) 均存在
- **篡改/损坏**: 未发现
- **操作**: 仅巡检，无需恢复
memory/2026-05-21.md
## models.json防护检查 (01:00)
- **JSON完整性**: ✅ 解析正常，7个provider，25个模型
- **临时文件**: ✅ 无残留 .tmp 文件
- **备份比对**: ✅ SHA256一致 (1994c296...)，未被篡改
- **状态**: 正常，无需恢复

## [02:00] models.json防护检查
- **文件状态**: ✅ 正常 (10198 bytes, JSON有效)
- **临时文件**: ✅ 无残留tmp文件
- **备份比对**: ✅ 与.bak一致，无篡改
- **文件修改时间**: May 18 22:08 (与备份一致，无异常变更)
- **操作**: 无需恢复

### models.json防护检查 [2026-05-21T09:51 CST]
- JSON完整性: ✅ 有效
- 文件大小: 10198 bytes
- 临时文件: 无（已确认清理）
- 与备份对比: ✅ 一致
- 操作: 无需恢复

## models.json 防护检查 (11:00-17:00)
- 每小时巡检均正常，JSON有效，7个providers，与.bak一致，无篡改
- MD5: 466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a，文件大小10198 bytes

## models.json防护巡检 (18:00)
- **文件**: /root/.openclaw/agents/main/agent/models.json
- **大小**: 10198 bytes | **修改时间**: May 18 22:08
- **JSON完整性**: ✅ 有效，7个provider，25个模型
- **操作**: 仅巡检，无需恢复

---

## 用户汇报请求 & v3.18测试结果 (14:22-14:40)

### v3.18参数优化测试结果汇报
- **任务来源**: 2026-05-20 23:50，用户要求分析MAIN Agent的AI生成参数调优报告并测试
- **报告评估**: temperature/top_p控制图片一致性是错误的（seedream API不支持），seed是一致性基石正确，optimize_prompt_options正确
- **实施**: v3.17→v3.18，6处optimize_prompt_options添加，LLM文本生成分阶段temperature调整
- **自测结果**: py_compile ✅ | systemctl restart ✅ | API版本3.18 ✅ | 前端HTML/JS版本 ✅ | optimize 6处 ✅ | temperature残留0.8=0 ✅

### heartbeat检测教训
- `systemctl is-active openclaw-gateway` 查的是system级service，返回inactive
- `systemctl --user is-active openclaw-gateway` 才是正确的用户级service查询
- heartbeat检测脚本多次误报网关inactive，实际网关正常运行

---

[More content available. Use from=241 to continue.]


## API全量测试完成

### 测试结果摘要

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 总测试案例 | 27 |
| 通过 | 22 |
| 失败 | 5 |
| **通过率** | **81.5%** |

### 发现的3个Bug

1. **Bug #1 (中严重度)**: `description` 的 `maxLength:2000` 验证失效 — 2001字符的描述仍然返回200创建成功，应为422。可能是Pydantic `anyOf` 类型导致约束未生效。

2. **Bug #2 (低严重度)**: PATCH不存在的任务返回400而非404 — 错误消息是"任务不存在"，但HTTP状态码用了400(Bad Request)而非404(Not Found)，语义不符RESTful规范。

3. **Bug #3 (低严重度)**: 查询未执行步骤返回404而非200+空状态 — 对于已创建任务的有效步骤（如collect/write/produce/review），步骤尚未执行时应返回200+状态标识，而非404。客户端无法区分"步骤不存在"和"步骤未执行"。

### 附加发现
- `video_mode`、`image_model`、`video_model`、`duration` 字段无枚举校验，任意字符串均可通过
- GET /api/tasks 无分页支持

### 测试报告
已写入 `/root/.openclaw/workspace/test_reports/api_test_report_20260515.md`

### 清理
所有测试创建的任务均已删除。

任务已完成。测试报告位于 `/root/.openclaw/workspace/memory/2026-05-13_api_test_report.md` (363 行, 13KB)。

**结果：11/11 API 端点通过 ✅**

无需进一步操作 — 子代理任务已完成。


[Fri 2026-05-22 09:15 GMT+8] 先执行 第一优先级部分，然后搜索下 skillhub 和 git 上有没有相关技能 要高星 免费的。参考MAIN行为规范执行

Cron: 创作者洞察-多平台采集 (每小时)

Cron: 创作者洞察-多平台采集 (每小时)

pgrep误匹配自己的命令行。维护任务全部完成，无异常。按规则仅异常时推送告警，本次静默归档。

凌晨维护完成 ✅
- 日志/报告/coredump 清理 OK
- robust_task_manager cleanup OK
- 配置备份: 120K → backups/20260522
- 性能优化 OK（mem 2.1G/3.6G，load 0.13）
- 无僵尸进程，无残留 sleep 300
- 网关未触碰

Cron: 创作者洞察-多平台采集 (每小时)

Cron: 创作者洞察-多平台采集 (每小时)


## 豆包Doubao全系参数分析 & v3.19集成 (14:40-18:50)

### 参数API验证结果
通过逐个API调用验证了豆包手册中列出的所有参数：

**✅ API真实支持(18个)**:
- Seedream图片(8): image_quality, style_strength, character_consistency, scene_detail_level, color_tone, light_effect, composition_frame, negative_prompt
- Seedance视频(7): slow_motion_ratio, camera_move_speed, shot_duration, dynamic_amplitude, camera_type, transition_style, frame_rate
- Doubao-Seed LLM(3): top_p, top_k, repetition_penalty (seed也支持)

**❌ 非API参数(4个)**: story_rhythm, dialogue_slow_factor, plot_blend_ratio, emotion_direction — 这些是豆包手册的"业务叙事"概念，不是API参数，需通过prompt层面控制

### v3.19集成改动
| 文件 | 改动 |
|------|------|
| real_api_client.py | generate_image +8参数, generate_video +7参数, generate_video_from_image +7参数透传, generate_text +3参数(top_p/repetition_penalty/seed) |
| agent_client.py | call_agent +5参数(temperature/top_p/top_k/repetition_penalty/seed), payload构建 |
| user_driven_task_system.py | 6处generate_image接入Seedream参数, 3处generate_video接入Seedance参数, 7处LLM调用接入top_p+repetition_penalty |
| api_server.py | version 3.18→3.19 |
| HTML/JS | 版本号+缓存刷新 |

### 端到端测试结果
- py_compile 4文件: ✅
- 服务重启+健康检查: ✅ version=3.19
- Seedream 5.0L 全参数出图: ✅ 382KB, 24秒
- Seedance 1.5 Pro 全参数视频任务: ✅ task创建成功
- LLM generate_text签名: ✅ top_p/rep_penalty/seed
- 启动Error/Exception: 0个

### 用户反馈 — 参数不自动切换+前端不可见
用户指出v3.19的两个问题：
1. **参数全是硬编码固定值**，不会根据风格(古风/都市/悬疑/田园)自动切换
2. **前端完全看不到这些参数**，没有暴露给用户

**待做**:
- A. 风格预设系统 — 按慢剧风格自动填参数(character_consistency/style_strength/slow_motion_ratio等)
- B. 前端高级参数面板 — 折叠区暴露关键参数滑块

### 报告文件
- `/root/.openclaw/workspace/reports/Doubao参数分析与集成建议_20260521.md`
- `/root/.openclaw/workspace/规范管理/测试案例/TC-20260521-001_Doubao参数API验证.md`
- `/root/.openclaw/workspace/规范管理/测试案例/TC-20260521-002_v319参数集成测试.md`

### 系统状态 (18:48)
- 网关: ✅ active
- 8000/8001端口: ✅ active/200
- zod/ajv: ✅ 文件完整
- 磁盘: ~71%
# 2026-05-21 CTO Daily Log

## models.json防护巡检 (01:00-18:00)
- 每小时巡检均正常，JSON有效，7个providers，25个模型
- MD5: 46234dade404e65f83bcff9a6a2e00a，文件大小10198 bytes
- 临时文件: 无 .tmp 需清理
- 备份: .original(May 8) + .backup(May 14) + .bak(May 19) 均存在
- 无篡改/损坏，无需恢复

---

## 用户汇报请求 & v3.18测试结果 (14:22-14:40)

### v3.18参数优化测试结果汇报
- **任务来源**: 2026-05-20 23:50，用户要求分析MAIN Agent的AI生成参数调优报告并测试
- **报告评估**: temperature/top_p控制图片一致性是错误的（seedream API不支持），seed是一致性基石正确，optimize_prompt_options正确
- **实施**: v3.17→v3.18，6处optimize_prompt_options添加，LLM文本生成分阶段temperature调整
- **自测结果**: py_compile ✅ | systemctl restart ✅ | API版本3.18 ✅ | 前端HTML/JS版本 ✅ | optimize 6处 ✅ | temperature残留0.8=0 ✅

### heartbeat检测教训
- `systemctl is-active openclaw-gateway` 查的是system级service，返回inactive
- `systemctl --user is-active openclaw-gateway` 才是正确的用户级service查询
- heartbeat检测脚本多次误报网关inactive，实际网关正常运行

---

## 豆包Doubao全系参数分析 & v3.19集成 (14:40-18:50)

### 参数API验证结果
通过逐个API调用验证了豆包手册中列出的所有参数：

**✅ API真实支持(18个)**:
- Seedream图片(8): image_quality, style_strength, character_consistency, scene_detail_level, color_tone, light_effect, composition_frame, negative_prompt
- Seedance视频(7): slow_motion_ratio, camera_move_speed, shot_duration, dynamic_amplitude, camera_type, transition_style, frame_rate
- Doubao-Seed LLM(3): top_p, top_k, repetition_penalty (seed也支持)

**❌ 非API参数(4个)**: story_rhythm, dialogue_slow_factor, plot_blend_ratio, emotion_direction — 这些是豆包手册的"业务叙事"概念，不是API参数，需通过prompt层面控制

### v3.19集成改动
| 文件 | 改动 |
|------|------|
| real_api_client.py | generate_image +8参数, generate_video +7参数, generate_video_from_image +7参数透传, generate_text +3参数(top_p/repetition_penalty/seed) |
| agent_client.py | call_agent +5参数(temperature/top_p/top_k/repetition_penalty/seed), payload构建 |
| user_driven_task_system.py | 6处generate_image接入Seedream参数, 3处generate_video接入Seedance参数, 7处LLM调用接入top_p+repetition_penalty |
| api_server.py | version 3.18→3.19 |
| HTML/JS | 版本号+缓存刷新 |

### 端到端测试结果
- py_compile 4文件: ✅
- 服务重启+健康检查: ✅ version=3.19
- Seedream 5.0L 全参数出图: ✅ 382KB, 24秒
- Seedance 1.5 Pro 全参数视频任务: ✅ task创建成功
- LLM generate_text签名: ✅ top_p/rep_penalty/seed
- 启动Error/Exception: 0个

### 用户反馈 — 参数不自动切换+前端不可见
用户指出v3.19的两个问题：
1. **参数全是硬编码固定值**，不会根据风格(古风/都市/悬疑/田园)自动切换
2. **前端完全看不到这些参数**，没有暴露给用户

**待做**:
- A. 风格预设系统 — 按慢剧风格自动填参数(character_consistency/style_strength/slow_motion_ratio等)
- B. 前端高级参数面板 — 折叠区暴露关键参数滑块

### 报告文件
- `/root/.openclaw/workspace/reports/Doubao参数分析与集成建议_20260521.md`
- `/root/.openclaw/workspace/规范管理/测试案例/TC-20260521-001_Doubao参数API验证.md`
- `/root/.openclaw/workspace/规范管理/测试案例/TC-20260521-002_v319参数集成测试.md`

### 系统状态 (18:48)
- 网关: ✅ active

[More content available. Use from=361 to continue.]


- 8000/8001端口: ✅ active/200
- zod/ajv: ✅ 文件完整
- 磁盘: ~71%

## models.json 防护检查 (20:00)
- **完整性**: ✅ JSON有效，结构正常（providers对象，7个provider）
- **临时文件**: ✅ 无.tmp文件需清理
- **备份状态**: ✅ models.json.bak 存在 (10198 bytes, 2026-05-19)
- **篡改/损坏**: ✅ 未发现
- **Provider清单**: volcengine-agent-plan(5模型), arkcode(1), astroncodingplan(1), siliconflow(2), xfyun(1), xiaomi-coding(8), glmcode(7)

---

## v3.20 风格预设系统 (18:48-20:30)

### 用户需求
合并A方案(风格预设)+B方案(前端参数面板)：创作官推荐风格，用户在区间内微调，每个参数带说明

### 实现内容

**1. style_presets.py (新建, 15180 bytes)**
- 4种风格预设: `ancient_fantasy`(古风仙侠), `urban_romance`(都市情感), `suspense_thriller`(悬疑惊悚), `pastoral_healing`(田园治愈)
- 每个预设11个参数，每个参数含 default/min/max/step/label/desc
- `validate_and_clamp()`: 数值参数钳制到[min,max]，选项参数验证在options内，超范围返回`_warnings`
- `recommend_preset()`: 关键词匹配自动推荐风格

**2. api_server.py 改动**
- 新增4个API端点: GET /api/style-presets, GET /api/style-presets/{id}, POST /api/style-presets/recommend, POST /api/style-presets/{id}/validate
- 修复 `NameError: name 'Request' is not defined` (line 1102, 需从fastapi导入Request)
- create_task/update_task_config 新增 style_preset/style_params 处理

**3. user_driven_task_system.py 改动**
- 新增 `_get_style_params(task_data, param_type)`: 从task_data获取风格参数，返回dict
- 硬编码的generate_image/generate_video参数全部替换为 `**style_img_params` / `**style_video_params`
- 版本号 v3.19→v3.20

**4. 前端HTML/JS**
- 配置面板新增: 🎨风格预设下拉 + ⚙高级视觉参数折叠区(11个滑块/下拉)
- JS: 风格切换时自动加载参数区间，用户调整后保存到task config

### 端到端测试
- 风格预设列表: ✅ 4个
- 风格推荐(都市爱情): ✅ → 🌃都市情感
- 参数钳制: ✅ 超区间自动调整+警告
- 创建任务(带风格): ✅ style_preset+style_params保存
- 前端HTML: ✅ 200
- 启动Error: 0

---

## 采集逻辑改造 (20:30-20:55)

### 问题
1. 数据库匹配太粗糙: `task_description[:10] in key` 简单子串匹配
2. 数据库和联网搜索二选一: 找到数据库素材就不联网搜索，时效性差

### 新逻辑
```
Step 1: 数据库查询(中文双字2-gram匹配, 阈值≥2) → 获取历史素材作为参考上下文
Step 2: 始终联网搜索 → 获取最新热点数据
Step 3: 合并两者 → 历史素材+最新数据结合输出
```

### 改动
| 改动 | 说明 |
|------|------|
| 数据库匹配 | `task_description[:10] in key` → 中文双字(2-gram)匹配，阈值≥2个重叠 |
| 不再跳过联网 | 有历史素材也照常联网搜索，历史素材作为`db_context`传入 |
| call_collector | 新增`db_context`参数，prompt中标注"历史数据可能过时，需补充最新" |
| 输出格式 | 新增`source`字段(数据来源) + `is_latest`字段(区分新旧) |
| LLM fallback | 同样传入`db_context`，system_prompt要求"结合历史并补充最新" |
| 结果追踪 | `db_source_key`字段记录命中了哪个历史素材 |

### Agent兜底文本修复
- `agent_client.py` 的 `call_agent` 方法新增检测: 返回 `"No response from OpenClaw."` 时抛出 `AgentCallError`
- 之前这个26字符的兜底文本不是空字符串，没触发 `if not content` 检查，直接当成了有效结果

### 端到端测试
- 任务"武汉验菜事件最新进展": 命中历史素材(重叠5个双字), 采集结果992字, 含source+is_latest字段
# 2026-05-21 CTO Daily Log

## models.json防护巡检 (01:00-18:00)
- 每小时巡检均正常，JSON有效，7个providers，25个模型
- MD5: 466234dade404e65f83bcff9a6a2e00a，文件大小10198 bytes
- 临时文件: 无 .tmp 需清理
- 备份: .original(May 8) + .backup(May 14) + .bak(May 19) 均存在
- 无篡改/损坏，无需恢复

---

## v3.18参数优化 (14:22-14:40)
- 6处optimize_prompt_options添加，LLM文本生成分阶段temperature调整
- 自测: py_compile ✅ | systemctl restart ✅ | API版本3.18 ✅

---

## 豆包Doubao全系参数分析 & v3.19集成 (14:40-18:50)
- API验证: 18个真实参数, 4个非API参数(story_rhythm等是prompt层面)
- v3.19: real_api_client/agent_client/task_system全参数透传
- 端到端: Seedream出图✅, Seedance视频✅, LLM✅

---

## v3.20 风格预设系统 (18:48-20:30)
- 4种风格预设: ancient_fantasy/urban_romance/suspense_thriller/pastoral_healing
- 每个预设11个参数, validate_and_clamp钳制
- 前端: 🎨风格预设下拉 + ⚙高级视觉参数折叠区
- API: 4个端点(list/get/recommend/validate)

---

## 采集逻辑改造 (20:30-20:55)
- 数据库匹配: 简单子串→中文双字2-gram(阈值≥2)
- DB+联网搜索合并: 不再二选一，历史素材作为db_context参考
- Agent兜底文本: "No response from OpenClaw." → AgentCallError
- seed参数修复: Seedream 5.0L不支持seed, generate_image按model版本过滤
- NoneType保护: script_result为None时降级为空dict

---

[More content available. Use from=481 to continue.]


## v3.20 风格预设升级 — 运镜/转场/负面提示词 (22:00-22:34)

### 用户需求
1. 运镜方式和镜头转场应该是可选+可输入形式，需要多收集可选项
2. 负面提示词应和提示词放一起，且人物/场景/镜头的负面提示词应不一样

### 改动1: 运镜方式 & 镜头转场 → 可选+可输入

**运镜方式扩充到20个可选项**:
- 推拉: 缓慢推进, 缓慢拉远, 快速推进, 快速拉远
- 平移: 缓慢平移
- 旋转: 环绕旋转
- 固定: 固定机位
- 角度: 低角度仰拍, 高角度俯拍, 荷兰角倾斜
- 跟拍: 跟拍, 肩上跟拍, 主观视角, 过肩镜头
- 特殊: 升降镜头, 摇臂跟拍, 微距特写推进, 缓慢摇摄, 甩镜头, 手持晃动

**镜头转场新增14个可选项**:
硬切, 淡入淡出, 交叉溶解, 黑场过渡, 白场过渡, 模糊转场, 缩放转场, 旋转转场, 滑动转场, 匹配剪辑, 闪白转场, 闪黑转场, 叠化转场, 划像转场

**前端实现**: `<input list="datalist">` — 下拉推荐+自由输入
**后端**: `allow_custom=True` 标记, validate_and_clamp对这类参数不做钳制

### 改动2: 负面提示词按角色/场景/镜头拆分

**三级负面提示词体系**:
| 类型 | 基础词 | 风格叠加示例 |
|------|--------|-------------|
| 角色 | 畸形人物,多余肢体,面部变形,手指异常,肢体不自然,表情僵硬 | 古风+现代服饰/设备, 悬疑+明亮欢快表情, 治愈+阴暗表情 |
| 场景 | 强光刺眼,杂乱场景,模糊不清,透视变形,画面断裂 | 古风+现代建筑/设施, 悬疑+明亮场景, 治愈+阴暗恐怖元素 |
| 镜头 | 畸形人物,多余肢体,面部变形,强光刺眼,构图失衡 | 古风+现代元素, 悬疑+温馨氛围, 治愈+紧张氛围 |

通用排除: 中文水印,汉字水印,英文水印,logo,signature

**参数结构**: `negative_prompt` → `negative_prompt_character` + `negative_prompt_scene` + `negative_prompt_shot`
**每个参数带 `img_type` 标记**: "character"/"scene"/"shot"

### 改动3: _get_style_params 支持图片类型

`_get_style_params(task_data, param_type)` 的 param_type 从 "image"/"video" 扩展为:
- `image_character`: 图片参数 + negative_prompt_character
- `image_scene`: 图片参数 + negative_prompt_scene
- `image_shot`: 图片参数 + negative_prompt_shot
- `video`: 视频参数(不变)

3处调用点已更新: 角色图(L771), 场景图(L910), 镜头参考图(L1128)

### 改动4: 前端高级参数面板分组

三组展示:
- 🖼 **图片参数**: 一致性/风格强度/质量/色调/光影等滑块
- 🚫 **负面提示词**: 三个textarea(角色/场景/镜头), 可自由编辑
- 🎬 **视频参数**: 慢放倍率/帧率/运镜(datalist)/转场(datalist)

### 文件改动
| 文件 | 改动 |
|------|------|
| style_presets.py | 重写: CAMERA_TYPE_OPTIONS(20), TRANSITION_STYLE_OPTIONS(14), 负面词三级模板+风格叠加, allow_custom标记 |
| user_driven_task_system.py | _get_style_params param_type扩展, 3处调用点改为image_character/scene/shot |
| user_driven_coordinator_final.html | 参数面板分组(图片/负面/视频), 运镜/转场改datalist, 负面词三个textarea |
| user_driven_coordinator.js | onStylePresetChange重写: 分组渲染, datalist支持, textarea渲染 |

### 自测
- py_compile: ✅ 4文件
- systemctl restart: ✅ active
- /api/system/health: version=3.20, status=healthy
- /api/style-presets: 4个预设, 每个含negative_prompt_character/scene/shot + camera_type(allow_custom) + transition_style(allow_custom)
- 启动Error: 0

---

## 系统状态 (22:34)
- 网关: ✅ active
- 8000端口: ✅ active, v3.20 healthy
- 磁盘: 71%
- zod: ✅ OK

## 23:00 models.json防护检查
- **完整性**: ✅ 有效JSON对象，providers结构正常
- **临时文件**: ✅ 无残留tmp文件（已清理）
- **MD5**: `0f430219f74907cc58aa722d1949e327` (5584 bytes)
- **备份对比**: 当前文件与备份(.bak)不同（5584 vs 10198 bytes），但JSON结构完整，属正常配置变更，无需恢复
- **状态**: 正常，无篡改/损坏迹象


找到了。昨晚（5月21日）的测试结果主要涉及 **v3.20 风格预设系统升级**，以下是汇总：

---

## 📋 昨晚测试结果汇总 (2026-05-21 18:48 - 22:34)

### 1⃣ v3.18 参数优化测试 (14:22)
- py_compile ✅ | systemctl restart ✅ | API版本3.18 ✅
- 前端HTML/JS版本 ✅ | optimize_prompt_options 6处 ✅ | temperature残留0.8=0 ✅

### 2⃣ v3.19 豆包Doubao全参数集成测试 (14:40-18:50)
- **API参数验证**: 18个真实参数 ✅，4个非API参数已排除
- **端到端测试**:
  - Seedream 5.0L 全参数出图: ✅ 382KB, 24秒
  - Seedance 1.5 Pro 全参数视频: ✅ task创建成功
  - LLM generate_text签名: ✅ top_p/rep_penalty/seed
  - 启动Error/Exception: 0个

### 3⃣ v3.20 风格预设系统测试 (18:48-20:30)
- 风格预设列表: ✅ 4个（古风仙侠/都市情感/悬疑惊悚/田园治愈）
- 风格推荐(都市爱情): ✅ → 🌃都市情感
- 参数钳制: ✅ 超区间自动调整+警告
- 创建任务(带风格): ✅ style_preset+style_params保存
- 前端HTML: ✅ 200
- 启动Error: 0

### 4⃣ 采集逻辑改造测试 (20:30-20:55)
- 任务"武汉验菜事件最新进展": 命中历史素材(重叠5个双字), 采集结果992字, 含source+is_latest字段 ✅

### 5⃣ v3.20 风格预设升级 — 运镜/转场/负面提示词 (22:00-22:34)
- **运镜方式**: 20个可选项 + 自由输入 ✅
- **镜头转场**: 14个可选项 + 自由输入 ✅
- **负面提示词**: 三级拆分(角色/场景/镜头) + 风格叠加 ✅
- **自测**: py_compile ✅ | restart ✅ | health version=3.20 ✅ | style-presets API ✅ | 启动Error: 0

### ⚠ 用户反馈的待做事项
1. **参数不自动切换** — v3.19参数全是硬编码固定值，已通过v3.20风格预设系统解决
2. **前端不可见** — 已通过v3.20前端高级参数面板解决（折叠区暴露关键参数滑块）

### 🏥 系统状态 (22:34)
- 网关 ✅ | 8000端口 v3.20 ✅ | 磁盘 71% | zod ✅


[OpenClaw heartbeat poll]


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.

Additional context from HEARTBEAT.md:
# HEARTBEAT.md - 智能任务检查

**最后更新**: 2026-05-18 09:35

## 🟢 **三大根因问题已彻底解决 (2026-05-18)**

### 1. ✅ 8000端口systemd服务
- 服务: `manhua-studio-8000.service` (enabled + active)
- 网关重启不再影响8000端口

### 2. ✅ TAT agent保持运行
- `tat_agent.service`: enabled + active
- 腾讯云Lighthouse AI在服务故障时自动介入，会修改安全配置
- 已建立配置守护脚本自动恢复安全配置
- **真正根因**: 磁盘/文件系统问题导致zod/venv文件损坏，腾讯云AI只是响应性地修复

### 3. ✅ Python venv已重建
- 72个空.py文件问题已修复
- 核心依赖已重新安装

## 🔴 **今日重大事件 (2026-05-16)**

### 腾讯云AI第三次修复引入问题
- 腾讯云TAT agent远程执行了 `pnpm remove -g openclaw` + `pnpm install -g openclaw@latest --force` + `openclaw doctor`
- doctor --fix 这次没有写入配置污染（网关在运行中阻止了写入）
- 但zod@4.4.3/core.js再次损坏，网关崩溃约15分钟
- Python venv也出现模块损坏（click.core、pip._vendor.certifi.core等29个空.py文件）

### 根因分析结论
- **pnpm package-import-method=copy**：所有文件都是独立副本，没有store硬链接保护
- **磁盘空间压力**：78%→69%（清理3.5GB后），高磁盘使用可能导致写入不完整
- **腾讯云TAT agent**：远程执行修复命令可能造成并发写入冲突
- **系统性损坏模式**：Node.js(pnpm)和Python(venv)同时出现模块损坏，指向底层磁盘/文件系统问题

### 已清理磁盘空间
- ✅ 删除旧备份 2.4GB (`/root/.openclaw-backups/20260515_085944/`)
- ✅ 删除旧版openclaw-run 1.1GB (`/root/openclaw-run/`)
- ✅ 重建Python venv（29个空文件修复）
- ✅ 重启8000端口服务

### 待办
- [ ] 清理 `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/` 1.5GB
- [ ] 清理 `/root/data/disk/projects/` 720MB
- [ ] 将pnpm package-import-method改为hardlink
- [ ] 禁用腾讯云TAT agent的自动修复
- [ ] 建立8000端口systemd服务（防止被网关重启杀死）

## 🎯 **任务优先级**

### **🔴 高优先级任务 (立即检查)**
1. 检查微信通知通道状态 - openclaw-weixin v2.4.3 ✅
2. 监控磁盘使用率 - 当前69%（警告线85%）✅ 已从78%降至69%
3. 验证网关systemd服务状态 - 当前active ✅
4. 检查8000端口服务是否存活 - 需关注（易被网关重启杀死）

### **🟡 中优先级任务 (定期检查)**
1. 检查火山套餐使用情况 - 每4小时(cron已配置)
2. 验证8000/8081端口服务状态 - 每30分钟(cron已配置)
3. models.json完整性 - 每小时(cron已配置)

### **🟢 低优先级任务 (每日检查)**
1. 凌晨统一维护 - 3:00(cron已配置)
2. 旧sessions清理 - 3:30(cron已配置)
3. 官方指南采集 - 9:00(cron已配置)

## ⚠ **已知风险**

### **8000端口服务保活**
- ✅ 已解决: 已建立独立systemd服务 manhua-studio-8000.service
- KillMode=process，独立cgroup，网关重启不影响

### **微信插件版本**
- 当前: v2.4.3 (2026-05-15更新)
- 旧版v2.1.8与Node.js v22.22.2的undici 6.24.1不兼容，导致getUpdates持续失败

### **mimo-v2.5模型**
- 不支持 additionalProperties/oneOf/anyOf/allOf/$ref tool schema关键字
- 不适合作为main agent模型
- main agent已切换到 arkcode/ark-code-latest

## 🚨 **告警设置**

### **使用率告警**
- 警告阈值: 85% (发微信通知)
- 关键阈值: 90% (切换到硅基模型)
- 紧急阈值: 95% (强制切换并通知)

### **质量告警**
- 任务成功率 < 95%: 检查模型性能
- Cron连续错误 > 3次: 检查任务配置
- 网关重启 > 5次/天: 检查依赖和配置

## ⚠ **禁止操作清单**
- **禁止运行 `openclaw doctor --fix`** — 会引入配置污染导致网关崩溃(5月13日/14日两次教训)
- **TAT agent应保持运行** — 它是用户远程管理服务器的唯一通道（之前的禁用是错误判断）
- 修复环境只做最小必要操作(重装依赖、手动清理)
- 任何AI工具修复后必须diff检查配置变更

## ⚠ **配置守护**
- 腾讯云Lighthouse AI可能在服务故障时修改安全配置(bind/allowInsecureAuth/dangerouslyDisableDeviceAuth)
- 守护脚本: `openclaw_config_guard.sh` 监控并自动恢复
- 安全基线: bind=loopback, allowInsecureAuth=false, dangerouslyDisableDeviceAuth=false

## 📋 **8000端口systemd服务**
- 服务名: `manhua-studio-8000.service`
- 工作目录: `/root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000`
- 启动命令: `venv/bin/python -m uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000`
- 管理命令: `systemctl --user start|stop|restart|status manhua-studio-8000`
- 日志查看: `journalctl --user -u manhua-studio-8000 -f`
Current time: Friday, May 22nd, 2026 - 9:43 AM (Asia/Shanghai)
Reference UTC: 2026-05-22 01:43 UTC


This is a heartbeat poll. Let me check the key items from HEARTBEAT.md and do a quick health check. The most recent health check (from the session list) was at 09:01 and showed everything green. Let me do a quick verification of the critical items.

Looking at the recent session data, the unified health check at 09:01 showed:
- All ports (8000, 8001, 8081) ✅
- Disk 72% ✅
- No zombie processes
- manhua-studio-8000 service disabled but nohup process running

The self-heal check found 2 issues and fixed them:
1. Security config tampering (bind=lan) - restored from backup
2. Python venv corruption - 22 empty files, rebuilt

The main agent session failed with status "failed" at 09:15 - that's worth checking.

Let me do a quick check on the main agent failure and current system status.

echo "=== Disk ===" && df -h / | tail -1 && echo "=== Gateway ===" && systemctl --user is-active openclaw-gateway 2>&1 && echo "=== Ports ===" && ss -tlnp '( sport = 8000 or sport = 8001 or sport = 8081 )' 2>/dev/null | head -5 && echo "=== Main Agent Status ===" && curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://127.0.0.1:27038/uy475k/ 2>&1


=== Disk ===
/dev/vda2        40G   27G   11G  71% /
=== Gateway ===
active
=== Ports ===
State  Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:PortProcess
LISTEN 0      2048         0.0.0.0:8081      0.0.0.0:*    users:(("python3",pid=2991323,fd=6))
LISTEN 0      2048         0.0.0.0:8000      0.0.0.0:*    users:(("python",pid=3109930,fd=6))
LISTEN 0      2048         0.0.0.0:8001      0.0.0.0:*    users:(("python",pid=2991514,fd=6))
=== Main Agent Status ===
200


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.

Additional context from HEARTBEAT.md:
# HEARTBEAT.md - 智能任务检查

**最后更新**: 2026-05-18 09:35

## 🟢 **三大根因问题已彻底解决 (2026-05-18)**

### 1. ✅ 8000端口systemd服务
- 服务: `manhua-studio-8000.service` (enabled + active)
- 网关重启不再影响8000端口

### 2. ✅ TAT agent保持运行
- `tat_agent.service`: enabled + active
- 腾讯云Lighthouse AI在服务故障时自动介入，会修改安全配置
- 已建立配置守护脚本自动恢复安全配置
- **真正根因**: 磁盘/文件系统问题导致zod/venv文件损坏，腾讯云AI只是响应性地修复

### 3. ✅ Python venv已重建
- 72个空.py文件问题已修复
- 核心依赖已重新安装

## 🔴 **今日重大事件 (2026-05-16)**

### 腾讯云AI第三次修复引入问题
- 腾讯云TAT agent远程执行了 `pnpm remove -g openclaw` + `pnpm install -g openclaw@latest --force` + `openclaw doctor`
- doctor --fix 这次没有写入配置污染（网关在运行中阻止了写入）
- 但zod@4.4.3/core.js再次损坏，网关崩溃约15分钟
- Python venv也出现模块损坏（click.core、pip._vendor.certifi.core等29个空.py文件）

### 根因分析结论
- **pnpm package-import-method=copy**：所有文件都是独立副本，没有store硬链接保护
- **磁盘空间压力**：78%→69%（清理3.5GB后），高磁盘使用可能导致写入不完整
- **腾讯云TAT agent**：远程执行修复命令可能造成并发写入冲突
- **系统性损坏模式**：Node.js(pnpm)和Python(venv)同时出现模块损坏，指向底层磁盘/文件系统问题

### 已清理磁盘空间
- ✅ 删除旧备份 2.4GB (`/root/.openclaw-backups/20260515_085944/`)
- ✅ 删除旧版openclaw-run 1.1GB (`/root/openclaw-run/`)
- ✅ 重建Python venv（29个空文件修复）
- ✅ 重启8000端口服务

### 待办
- [ ] 清理 `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/` 1.5GB
- [ ] 清理 `/root/data/disk/projects/` 720MB
- [ ] 将pnpm package-import-method改为hardlink
- [ ] 禁用腾讯云TAT agent的自动修复
- [ ] 建立8000端口systemd服务（防止被网关重启杀死）

## 🎯 **任务优先级**

### **🔴 高优先级任务 (立即检查)**
1. 检查微信通知通道状态 - openclaw-weixin v2.4.3 ✅
2. 监控磁盘使用率 - 当前69%（警告线85%）✅ 已从78%降至69%
3. 验证网关systemd服务状态 - 当前active ✅
4. 检查8000端口服务是否存活 - 需关注（易被网关重启杀死）

### **🟡 中优先级任务 (定期检查)**
1. 检查火山套餐使用情况 - 每4小时(cron已配置)
2. 验证8000/8081端口服务状态 - 每30分钟(cron已配置)
3. models.json完整性 - 每小时(cron已配置)

### **🟢 低优先级任务 (每日检查)**
1. 凌晨统一维护 - 3:00(cron已配置)
2. 旧sessions清理 - 3:30(cron已配置)
3. 官方指南采集 - 9:00(cron已配置)

## ⚠ **已知风险**

### **8000端口服务保活**
- ✅ 已解决: 已建立独立systemd服务 manhua-studio-8000.service
- KillMode=process，独立cgroup，网关重启不影响

### **微信插件版本**
- 当前: v2.4.3 (2026-05-15更新)
- 旧版v2.1.8与Node.js v22.22.2的undici 6.24.1不兼容，导致getUpdates持续失败

### **mimo-v2.5模型**
- 不支持 additionalProperties/oneOf/anyOf/allOf/$ref tool schema关键字
- 不适合作为main agent模型
- main agent已切换到 arkcode/ark-code-latest

## 🚨 **告警设置**

### **使用率告警**
- 警告阈值: 85% (发微信通知)
- 关键阈值: 90% (切换到硅基模型)
- 紧急阈值: 95% (强制切换并通知)

### **质量告警**
- 任务成功率 < 95%: 检查模型性能
- Cron连续错误 > 3次: 检查任务配置
- 网关重启 > 5次/天: 检查依赖和配置

## ⚠ **禁止操作清单**
- **禁止运行 `openclaw doctor --fix`** — 会引入配置污染导致网关崩溃(5月13日/14日两次教训)
- **TAT agent应保持运行** — 它是用户远程管理服务器的唯一通道（之前的禁用是错误判断）
- 修复环境只做最小必要操作(重装依赖、手动清理)
- 任何AI工具修复后必须diff检查配置变更

## ⚠ **配置守护**
- 腾讯云Lighthouse AI可能在服务故障时修改安全配置(bind/allowInsecureAuth/dangerouslyDisableDeviceAuth)
- 守护脚本: `openclaw_config_guard.sh` 监控并自动恢复
- 安全基线: bind=loopback, allowInsecureAuth=false, dangerouslyDisableDeviceAuth=false

## 📋 **8000端口systemd服务**
- 服务名: `manhua-studio-8000.service`
- 工作目录: `/root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000`
- 启动命令: `venv/bin/python -m uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000`
- 管理命令: `systemctl --user start|stop|restart|status manhua-studio-8000`
- 日志查看: `journalctl --user -u manhua-studio-8000 -f`
Current time: Friday, May 22nd, 2026 - 10:13 AM (Asia/Shanghai)
Reference UTC: 2026-05-22 02:13 UTC


This is a heartbeat poll. Let me quickly check the key health indicators as outlined in HEARTBEAT.md. I need to check:

1. High priority: gateway status, disk usage, 8000 port service
2. Any recent alerts or issues

Let me do a quick health check.

echo "=== GATEWAY ===" && systemctl --user is-active openclaw-gateway 2>/dev/null && echo "=== DISK ===" && df -h / | tail -1 && echo "=== PORTS ===" && ss -tlnp 2>/dev/null | grep -E ':(8000|8001|8081|27038)\b' && echo "=== ZOD ===" && node -e "require('zod');console.log('OK')" 2>&1 && echo "=== MANHUA SERVICE ===" && systemctl --user is-active manhua-studio-8000 2>/dev/null; echo "exit:$?"


=== GATEWAY ===
active
=== DISK ===
/dev/vda2        40G   27G   11G  71% /
=== PORTS ===
LISTEN 0      2048         0.0.0.0:8081       0.0.0.0:*    users:(("python3",pid=2991323,fd=6))
LISTEN 0      2048         0.0.0.0:8000       0.0.0.0:*    users:(("python",pid=3109930,fd=6))
LISTEN 0      2048         0.0.0.0:8001       0.0.0.0:*    users:(("python",pid=2991514,fd=6))
LISTEN 0      511          0.0.0.0:27038      0.0.0.0:*    users:(("node",pid=2896261,fd=25))
=== ZOD ===
node:internal/modules/cjs/loader:1386
  throw err;
  ^

Error: Cannot find module 'zod'
Require stack:
- /root/.openclaw/workspace/[eval]
    at Function._resolveFilename (node:internal/modules/cjs/loader:1383:15)
    at defaultResolveImpl (node:internal/modules/cjs/loader:1025:19)
    at resolveForCJSWithHooks (node:internal/modules/cjs/loader:1030:22)
    at Function._load (node:internal/modules/cjs/loader:1192:37)
    at TracingChannel.traceSync (node:diagnostics_channel:328:14)
    at wrapModuleLoad (node:internal/modules/cjs/loader:237:24)
    at Module.require (node:internal/modules/cjs/loader:1463:12)
    at require (node:internal/modules/helpers:147:16)
    at [eval]:1:1
    at runScriptInThisContext (node:internal/vm:209:10) {
  code: 'MODULE_NOT_FOUND',
  requireStack: [ '/root/.openclaw/workspace/[eval]' ]
}

Node.js v22.22.2
exit:1


# zod check from the gateway's node_modules, not workspace
GATEWAY_DIR=$(dirname $(readlink -f $(which openclaw) 2>/dev/null || echo "/root/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/openclaw@2026.5.19/node_modules/openclaw/bin/openclaw"))
ZOD_PATH=$(find /root/.local/share/pnpm -path "*/zod/v4/core/core.js" -type f ! -empty 2>/dev/null | head -3)
echo "=== ZOD CORE FILES ==="
echo "$ZOD_PATH"
echo "=== ZOD CORE EMPTY CHECK ==="
find /root/.local/share/pnpm -path "*/zod/v4/core/core.js" -type f -empty 2>/dev/null | head -3
echo "=== AJV CORE CHECK ==="
find /root/.local/share/pnpm -path "*/ajv/dist/core.js" -type f -empty 2>/dev/null | head -3
echo "=== GATEWAY STATUS ==="
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://127.0.0.1:27038/uy475k/ 2>/dev/null
echo ""


=== ZOD CORE FILES ===
/root/.local/share/pnpm/global/5/.pnpm/zod@4.4.3/node_modules/zod/v4/core/core.js
=== ZOD CORE EMPTY CHECK ===
=== AJV CORE CHECK ===
=== GATEWAY STATUS ===
200


所有关键指标正常：

- **网关**: ✅ active, HTTP 200
- **磁盘**: 71% (安全)
- **端口**: 8000/8001/8081/27038 全部 LISTEN
- **zod/ajv**: ✅ core.js 非空，无损坏
- **manhua-studio-8000**: 运行中 (PID 3109930)

HEARTBEAT_OK


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.

Additional context from HEARTBEAT.md:
# HEARTBEAT.md - 智能任务检查

**最后更新**: 2026-05-18 09:35

## 🟢 **三大根因问题已彻底解决 (2026-05-18)**

### 1. ✅ 8000端口systemd服务
- 服务: `manhua-studio-8000.service` (enabled + active)
- 网关重启不再影响8000端口

### 2. ✅ TAT agent保持运行
- `tat_agent.service`: enabled + active
- 腾讯云Lighthouse AI在服务故障时自动介入，会修改安全配置
- 已建立配置守护脚本自动恢复安全配置
- **真正根因**: 磁盘/文件系统问题导致zod/venv文件损坏，腾讯云AI只是响应性地修复

### 3. ✅ Python venv已重建
- 72个空.py文件问题已修复
- 核心依赖已重新安装

## 🔴 **今日重大事件 (2026-05-16)**

### 腾讯云AI第三次修复引入问题
- 腾讯云TAT agent远程执行了 `pnpm remove -g openclaw` + `pnpm install -g openclaw@latest --force` + `openclaw doctor`
- doctor --fix 这次没有写入配置污染（网关在运行中阻止了写入）
- 但zod@4.4.3/core.js再次损坏，网关崩溃约15分钟
- Python venv也出现模块损坏（click.core、pip._vendor.certifi.core等29个空.py文件）

### 根因分析结论
- **pnpm package-import-method=copy**：所有文件都是独立副本，没有store硬链接保护
- **磁盘空间压力**：78%→69%（清理3.5GB后），高磁盘使用可能导致写入不完整
- **腾讯云TAT agent**：远程执行修复命令可能造成并发写入冲突
- **系统性损坏模式**：Node.js(pnpm)和Python(venv)同时出现模块损坏，指向底层磁盘/文件系统问题

### 已清理磁盘空间
- ✅ 删除旧备份 2.4GB (`/root/.openclaw-backups/20260515_085944/`)
- ✅ 删除旧版openclaw-run 1.1GB (`/root/openclaw-run/`)
- ✅ 重建Python venv（29个空文件修复）
- ✅ 重启8000端口服务

### 待办
- [ ] 清理 `/root/data/disk/openclaw-sessions-archive/` 1.5GB
- [ ] 清理 `/root/data/disk/projects/` 720MB
- [ ] 将pnpm package-import-method改为hardlink
- [ ] 禁用腾讯云TAT agent的自动修复
- [ ] 建立8000端口systemd服务（防止被网关重启杀死）

## 🎯 **任务优先级**

### **🔴 高优先级任务 (立即检查)**
1. 检查微信通知通道状态 - openclaw-weixin v2.4.3 ✅
2. 监控磁盘使用率 - 当前69%（警告线85%）✅ 已从78%降至69%
3. 验证网关systemd服务状态 - 当前active ✅
4. 检查8000端口服务是否存活 - 需关注（易被网关重启杀死）

### **🟡 中优先级任务 (定期检查)**
1. 检查火山套餐使用情况 - 每4小时(cron已配置)
2. 验证8000/8081端口服务状态 - 每30分钟(cron已配置)
3. models.json完整性 - 每小时(cron已配置)

### **🟢 低优先级任务 (每日检查)**
1. 凌晨统一维护 - 3:00(cron已配置)
2. 旧sessions清理 - 3:30(cron已配置)
3. 官方指南采集 - 9:00(cron已配置)

## ⚠ **已知风险**

### **8000端口服务保活**
- ✅ 已解决: 已建立独立systemd服务 manhua-studio-8000.service
- KillMode=process，独立cgroup，网关重启不影响

### **微信插件版本**
- 当前: v2.4.3 (2026-05-15更新)
- 旧版v2.1.8与Node.js v22.22.2的undici 6.24.1不兼容，导致getUpdates持续失败

### **mimo-v2.5模型**
- 不支持 additionalProperties/oneOf/anyOf/allOf/$ref tool schema关键字
- 不适合作为main agent模型
- main agent已切换到 arkcode/ark-code-latest

## 🚨 **告警设置**

### **使用率告警**
- 警告阈值: 85% (发微信通知)
- 关键阈值: 90% (切换到硅基模型)
- 紧急阈值: 95% (强制切换并通知)

### **质量告警**
- 任务成功率 < 95%: 检查模型性能
- Cron连续错误 > 3次: 检查任务配置
- 网关重启 > 5次/天: 检查依赖和配置

## ⚠ **禁止操作清单**
- **禁止运行 `openclaw doctor --fix`** — 会引入配置污染导致网关崩溃(5月13日/14日两次教训)
- **TAT agent应保持运行** — 它是用户远程管理服务器的唯一通道（之前的禁用是错误判断）
- 修复环境只做最小必要操作(重装依赖、手动清理)
- 任何AI工具修复后必须diff检查配置变更

## ⚠ **配置守护**
- 腾讯云Lighthouse AI可能在服务故障时修改安全配置(bind/allowInsecureAuth/dangerouslyDisableDeviceAuth)
- 守护脚本: `openclaw_config_guard.sh` 监控并自动恢复
- 安全基线: bind=loopback, allowInsecureAuth=false, dangerouslyDisableDeviceAuth=false

## 📋 **8000端口systemd服务**
- 服务名: `manhua-studio-8000.service`
- 工作目录: `/root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000`
- 启动命令: `venv/bin/python -m uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000`
- 管理命令: `systemctl --user start|stop|restart|status manhua-studio-8000`
- 日志查看: `journalctl --user -u manhua-studio-8000 -f`
Current time: Friday, May 22nd, 2026 - 10:43 AM (Asia/Shanghai)
Reference UTC: 2026-05-22 02:43 UTC


Heartbeat poll. Let me do a quick health check of the key items from HEARTBEAT.md.


=== 网关 ===
active
=== 磁盘 ===
/dev/vda2        40G   27G   11G  71% /
=== 8000端口 ===
307
=== 8001端口 ===
200
=== 8081端口 ===
307
=== TAT agent ===
active


All systems normal — no alerts needed.

HEARTBEAT_OK


[Fri 2026-05-22 10:45 GMT+8] 参考CTO行为规范处理
1、负面提示词 要显示再 对应的证明提示词 下面，例如：角色负面提示词 就显示再 角色提示词下面
2、视频参数 应该 按镜头配置 一般不可能全部都是一个方式，生成镜头时 也 需要给出建议的方式/转场，用户可选择你之前设定的值也可以自己填写
3、风格预设和图片参数 应该 在第二步那里设置，同样给出建议，用户可选择你之前设定的值也可以自己填写 。
4、Agent给出的风格建议 和 可选的风格不匹配，建议多拓展风格。


The user wants me to make several UI/UX changes to the 慢剧生成工作台 (manhua studio). Let me break down the 4 requirements:

1. **负面提示词位置**: 负面提示词应该显示在对应的正面提示词下面（角色负面→角色提示词下面，场景负面→场景提示词下面，镜头负面→镜头提示词下面）

2. **视频参数按镜头配置**: 视频参数（运镜/转场等）不应该全局设置，而应该按每个镜头单独配置，生成镜头时给出建议的运镜/转场方式

3. **风格预设和图片参数移到第二步**: 目前可能在配置面板，应该移到任务创建的第二步

4. **风格预设扩展**: Agent建议的风格和可选风格不匹配，需要拓展更多风格

Let me first read the CTO行为规范 and then look at the current frontend code to understand the structure.

Question: CTO行为规范 CTO agent behavior rules

Question: CTO行为规范 CTO agent behavior rules


# 2026-05-12 微信ClawBot连接断开修复记录

## 问题描述
用户反馈之前对接的微信ClawBot现在断了，需要查询历史记录并修复。

## 诊断过程
1. 检查配置文件 `~/.openclaw/openclaw.json`
   - 发现 `channels.openclaw-weixin.accounts` 为空对象 `{}`
   - 但 `plugins.entries.openclaw-weixin.enabled` 为 `true`，插件已启用

2. 查找历史备份
   - 多个备份文件中 `accounts` 都为空
   - 说明这不是配置丢失问题，而是插件本身的存储机制

3. 发现独立凭证存储
   - 微信ClawBot凭证存储在 `/root/.openclaw/credentials/` 目录
   - 存在文件: `openclaw-weixin-5e60676184c8-im-bot-allowFrom.json`
   - 文件内容包含允许的对话ID: `o9cq80wzTfUr0vHjrtIeUp7CaZQ0@im.wechat`

4. 用户确认
   - 用户说已经通过bot发了消息，bot也返回了
   - 说明连接实际上已经恢复正常工作

## 根本原因
- `channels.openclaw-weixin.accounts` 在配置文件中一直为空是正常现象
- 微信ClawBot插件使用独立的凭证存储机制，将数据保存在 `credentials/` 目录
- 之前的"断开"可能是临时网络问题或Gateway重启

Source: memory/2026-05-12.md#L1-L31

1. **服务识别**: 准确识别服务端口和配置是故障恢复的关键
2. **监控自动化**: 将运维任务委托给专用Agent提高效率
3. **数据驱动优化**: 基于绩效数据制定精准优化策略
4. **系统整合**: CTO Agent作为运维中枢，整合各种监控和管理功能

### 🌟 系统演进里程碑

**2026-04-15**: CTO Agent从技术顾问成长为系统运维中心，成功接管star像素工作室监控任务，建立完整的自动化监控体系。

Source: memory/episodic/2026-04-15.md#L381-L388

2. 核心机制摘要: /root/.openclaw/workspace/核心机制摘要.md
3. 机制内化检查: /root/.openclaw/workspace/机制内化检查.md
4. CTO Agent设计: /root/.openclaw/workspace/CTO_Agent_系统设计.md
5. 常见问题知识库: /root/.openclaw/workspace/常见问题知识库.md
6. 备忘录系统: /root/.openclaw/workspace/memo/
```

### 技术洞察
1. **ctx压缩影响**: 认识到系统对话的上下文压缩会影响机制的有效性
2. **内化必要性**: 关键机制必须内化到Agent行为模式中，而不只是文件记录
3. **系统化思维**: 从单点解决方案转向系统化、可持续的维护机制
4. **用户需求导向**: 积极响应并解决用户提出的系统维护痛点

### 待办事项
- [ ] CTO Agent核心引擎开发
- [ ] 常见问题知识库与CTO Agent集成
- [ ] 机制内化训练实施
- [ ] 长期记忆系统定期维护

**总结**: 今天建立了完整的长期记忆系统和问题解决机制，显著提升了系统的自维护能力和用户交互效率。
## 2026-04-15 晚间更新

### 🌙 晚间重要事件记录

#### **22:15-22:30 star像素工作室服务监控系统建立**
- **成果**: 成功为CTO Agent分配star像素工作室监控任务
- **系统组件**:

Source: memory/episodic/2026-04-15.md#L256-L282

5. **经验教训**: Agent需要统一协调，文件存储需要标准化

### CTO协调系统启动成功
**时间**: 2026-04-16 08:53
**状态**: ✅ 成功启动并完成测试任务

#### **系统功能**
- **协调Agent**: 4个核心Agent（Writer、Producer、Collector、Analyzer）
- **任务执行**: 完成3个视频生成测试任务
- **存储管理**: 标准化目录结构已建立
- **监控系统**: 详细日志和报告已生成

#### **系统优势**
- **协调效率**: Agent协作效率提升50%
- **任务完成时间**: 减少30%
- **错误率**: 降低60%
- **文件管理效率**: 提升70%

### 三个系统问题已解决
**时间**: 2026-04-16 08:41提出的问题已全部解决

#### **问题解决方案**
1. **✅ Agent各自为战**: CTO Agent统一协调系统
2. **✅ 文件存储混乱**: 标准化存储架构
3. **✅ 模拟视频问题**: 真实API调用系统

#### **已部署的系统**
- `/root/.openclaw/workspace/agents/cto-agent/cto_coordinator.py`
- `/root/.openclaw/workspace/agents/producer-agent/real_video_api.py`
- `/root/.openclaw/workspace/cto_agent_coordina

Source: memory/episodic/2026-04-16.md#L295-L331

#### 第4点：部署和域名配置
**用户说明**:
> 我已经配置好域名，网站之后发布上去

**CTO Agent响应**:
- ✅ 标记了域名已配置
- ✅ 添加了部署架构图
- ✅ 列出了部署任务清单
- ✅ 添加了SSL证书配置要求

**部署任务清单**:
- [x] 域名已配置
- [ ] 申请SSL证书（Let's Encrypt）
- [ ] 配置Nginx反向代理
- [ ] 部署FastAPI后端
- [ ] 部署Vue.js前端
- [ ] 配置文件存储目录
- [ ] 配置环境变量
- [ ] 配置监控和日志
- [ ] 测试域名访问

**部署架构**:
```
外部用户 → 域名 → Nginx → 前端（Vue.js静态文件）
                    ↓
                    FastAPI后端
                    ↓
                    SQLite数据库
```

---

#### 第5点：系统搭建要求
**用户要求**:
> 另外系统也要由你搭建，框架选型你自己定就行，要求就是简单轻便稳定，我们只沟通业务场景细节

**CTO Agent响应**:
- ✅ 明确了系统由OpenClaw CTO Agent搭建
- ✅ 确认了框架选型自主决定
- ✅ 强调了3个原则：简单、轻便、稳定
- ✅ 确认了沟通方式：只沟通业务场景细节

**框架选型决策**:
- ✅ 前端: Vue.js 3 + Element Plus（简单、成熟、组件化）
- ✅ 后端: FastAPI

Source: memory/episodic/2026-04-23.md#L298-L342


total 872
drwxr-xr-x 6 root root   4096 May 22 10:21 .
drwxr-xr-x 4 root root   4096 May  6 11:12 ..
-rw-r--r-- 1 root root  13592 May 21 20:33 agent_client.py
-rw-r--r-- 1 root root   3765 May  6 11:12 api.py
-rw-r--r-- 1 root root  48651 May 21 23:24 api_server.py
-rw-r--r-- 1 root root  30545 May  6 11:12 index.html
-rw-r--r-- 1 root root   7230 May 11 21:05 interactive_api_server.py
-rw-r--r-- 1 root root  31502 May 11 21:46 interactive_pipeline.py
-rwxr-xr-x 1 root root   1324 May  6 11:12 manage_demo.sh
drwxr-xr-x 2 root root   4096 May 15 23:29 prompts
drwxr-xr-x 2 root root   4096 May 21 23:24 __pycache__
-rw-r--r-- 1 root root   8254 May  6 11:12 README.md
-rw-r--r-- 1 root root  33279 May 21 21:00 real_api_client.py
-rw-r--r-- 1 root root    402 May  6 11:12 requirements.txt
-rw-r--r-- 1 root root   7113 May 11 18:19 simple_real_agent.py
drwxr-xr-x 2 root root   4096 May 21 19:16 static
-rw-r--r-- 1 root root  25243 May 21 22:03 style_presets.py
-rw-r--r-- 1 root root  17371 May  6 11:12 task_system.py
-rw-r--r-- 1 root root  35044 May 19 12:17 user_driven_api_server.py
-rw-r--r-- 1 root root  21049 May 13 17:35 user_driven_api_server.py.bak
-rw-r--r-- 1 root root 198996 May 21 22:12 user_driven_task_system.py
-rw-r--r-- 1 root root  32915 May  9 12:22 user_driven_task_system.py.backup
-rw-r--r-- 1 root root  34480 May  9 15:43 user_driven_task_system.py.backup_20260509_154315
-rw-r--r-- 1 root root  37856 May  9 22:08 user_driven_task_system.py.backup_before_fix
-rw-r--r-- 1 root root  37856 May  9 16:52 user_driven_task_system.py.backup_final
-rw-r--r-- 1 root root  37856 May  9 23:05 user_driven_task_system.py.backup_final2
-rw-r--r-- 1 root root  37856 May  9 23:45 user_driven_task_system.py.backup_original
-rw-r--r-- 1 root root  37856 May  9 23:44 user_driven_task_system.py.backup_simple
-rw-r--r-- 1 root root  67920 May 13 17:35 user_driven_task_system.py.bak
drwxr-xr-x 5 root root   4096 May 22 10:21 venv


The user has 4 requirements for v3.21 improvements. Let me read the current code files to understand the current state, then plan and implement the changes.

Let me first read the key files:
1. `style_presets.py` - current style presets
2. `user_driven_coordinator_final.html` - frontend (in static/)
3. `user_driven_coordinator.js` - frontend JS (in static/)
4. `user_driven_task_system.py` - backend task system
5. `api_server.py` - API server

The 4 requirements are:
1. Negative prompts should be displayed under their corresponding positive prompts (e.g., character negative prompt under character prompt)
2. Video parameters should be per-shot configuration, with suggested camera/transition per shot, user can select from presets or type custom
3. Style presets and image parameters should be in step 2 (not step 3), with suggestions, user can select from presets or type custom
4. Agent's style suggestions don't match available presets - need to expand styles

Let me read the current files first.

读取当前代码文件(style_presets.py, 前端HTML/JS, api_server.py, task_system.py)

需求1: 负面提示词显示在对应正面提示词下面(角色/场景/镜头)

需求2: 视频参数按镜头配置,生成镜头时给出建议运镜/转场

需求3: 风格预设和图片参数移到第二步,给出建议值

需求4: 扩展风格预设,匹配Agent建议

版本号更新到v3.21 + 自测验证

Explanation: 用户提出4个v3.21改进需求，按CTO行为规范执行

需求1: 负面提示词显示在对应正面提示词下面(角色/场景/镜头)

需求2: 视频参数按镜头配置,生成镜头时给出建议运镜/转场

需求3: 风格预设和图片参数移到第二步,给出建议值

需求4: 扩展风格预设,匹配Agent建议

版本号更新到v3.21 + 自测验证

Explanation: 用户提出4个v3.21改进需求，按CTO行为规范执行


Explanation: 用户提出4个v3.21改进需求，按CTO行为规范执行

需求1: 负面提示词显示在对应正面提示词下面(角色/场景/镜头)

需求2: 视频参数按镜头配置,生成镜头时给出建议运镜/转场

需求3: 风格预设和图片参数移到第二步,给出建议值

需求4: 扩展风格预设,匹配Agent建议

版本号更新到v3.21 + 自测验证


先读取关键文件，了解当前代码结构：


file lock stale for /root/.openclaw/agents/cto/sessions/feb329d1-ab6a-4af7-89ea-70c17d09ac4a.jsonl


total 508
drwxr-xr-x 2 root root  4096 May 21 19:16 .
drwxr-xr-x 6 root root  4096 May 22 10:21 ..
-rw-r--r-- 1 root root 18736 May  6 11:12 coordinator_demo.html
-rw-r--r-- 1 root root 24710 May 13 18:12 gen_v35_js.py
-rw-r--r-- 1 root root 22293 May 11 21:09 interactive_coordinator.html
-rw-r--r-- 1 root root 23502 May 13 18:50 patch_v35.py
-rw-r--r-- 1 root root 18495 May  6 11:12 simple_coordinator.html
-rw-r--r-- 1 root root 40315 May  6 11:12 task_coordinator.html
-rw-r--r-- 1 root root 20345 May  6 11:12 task_coordinator.js
-rw-r--r-- 1 root root 35278 May 21 19:14 user_driven_coordinator_final.html
-rw-r--r-- 1 root root 19201 May 13 17:35 user_driven_coordinator_final.html.bak
-rw-r--r-- 1 root root 45943 May 15 23:47 user_driven_coordinator.html
-rw-r--r-- 1 root root 84957 May 21 22:14 user_driven_coordinator.js
-rw-r--r-- 1 root root 29211 May 13 17:35 user_driven_coordinator.js.bak
-rw-r--r-- 1 root root 25480 May 12 21:54 user_driven_coordinator.js.bak.1778594093
-rw-r--r-- 1 root root 74716 May 20 21:24 user_driven_coordinator.js.bak.v3.16


"""
风格预设系统 - v3.20
定义慢剧风格预设，每个参数包含推荐值、允许区间、影响说明
创作官推荐风格，用户在区间内微调
v3.20: 运镜/转场改为可选项+自定义输入, 负面提示词按角色/场景/镜头拆分
"""

# ============================================================
# 全局选项库 - 运镜方式 & 镜头转场 (可选项+自定义输入)
# ============================================================
CAMERA_TYPE_OPTIONS = [
    "缓慢推进", "缓慢拉远", "缓慢平移", "快速推进", "快速拉远",
    "环绕旋转", "固定机位", "低角度仰拍", "高角度俯拍", "荷兰角倾斜",
    "跟拍", "手持晃动", "升降镜头", "摇臂跟拍", "主观视角",
    "过肩镜头", "微距特写推进", "缓慢摇摄", "甩镜头", "肩上跟拍",
]

TRANSITION_STYLE_OPTIONS = [
    "硬切", "淡入淡出", "交叉溶解", "黑场过渡", "白场过渡",
    "模糊转场", "缩放转场", "旋转转场", "滑动转场", "匹配剪辑",
    "闪白转场", "闪黑转场", "叠化转场", "划像转场",
]

# ============================================================
# 负面提示词模板 (按图片类型+风格区分)
# ============================================================
# 基础负面词(所有类型通用)
_NEG_BASE = "中文水印,汉字水印,英文水印,logo,signature"

# 角色图负面词(聚焦人物质量)
_NEG_CHAR_BASE = "畸形人物,多余肢体,面部变形,手指异常,肢体不自然,表情僵硬,强光刺眼"

# 场景图负面词(聚焦环境质量)
_NEG_SCENE_BASE = "强光刺眼,杂乱场景,模糊不清,透视变形,画面断裂"

# 镜头参考图负面词(聚焦构图+人物+环境综合)
_NEG_SHOT_BASE = "畸形人物,多余肢体,面部变形,强光刺眼,构图失衡"

# 按风格叠加的额外负面词
_NEG_STYLE_EXTRA = {
    "ancient_fantasy": {
        "character": "现代建筑,现代服饰,电子设备",
        "scene": "现代建筑,现代设施,汽车,电线杆",
        "shot": "现代元素,快节奏动感画面",
    },
    "urban_romance": {
        "character": "",
        "scene": "破旧脏乱,荒废场景",
        "shot": "",
    },
    "suspense_thriller": {
        "character": "明亮欢快表情,微笑表情",
        "scene": "明亮场景,欢快氛围,阳光明媚",
        "shot": "明亮欢快,温馨氛围",
    },
    "pastoral_healing": {
        "character": "阴暗表情,恐怖面容",
        "scene": "阴暗场景,恐怖元素,工业污染",
        "shot": "阴暗恐怖,紧张氛围",
    },
}

def _build_neg(style_id: str, img_type: str) -> str:
    """构建负面提示词: 基础词 + 类型词 + 风格词"""
    base_map = {"character": _NEG_CHAR_BASE, "scene": _NEG_SCENE_BASE, "shot": _NEG_SHOT_BASE}
    parts = [base_map.get(img_type, _NEG_CHAR_BASE), _NEG_BASE]
    extra = _NEG_STYLE_EXTRA.get(style_id, {}).get(img_type, "")
    if extra:
        parts.append(extra)
    return ",".join(p for p in parts if p)

# ============================================================
# 风格预设定义
# ============================================================
STYLE_PRESETS = {
    "ancient_fantasy": {
        "name": "古风仙侠",
        "icon": "🏯",
        "description": "仙侠古风，飘逸空灵，暖金色调，慢节奏推进",
        "params": {
            # === Seedream 图片参数 ===
            "character_consistency": {
                "default": 0.9, "min": 0.8, "max": 0.95, "step": 0.05,
                "label": "角色一致性",
                "desc": "控制角色在不同镜头中的外貌统一度。越高越一致，但过高可能限制表情变化",
            },
            "style_strength": {
                "default": 0.85, "min": 0.7, "max": 0.95, "step": 0.05,
                "label": "风格强度",
                "desc": "控制画面风格化程度。古风需要较强风格化来呈现飘逸感",
            },
            "image_quality": {
                "default": 0.9, "min": 0.7, "max": 1.0, "step": 0.05,
                "label": "图片质量",
                "desc": "控制画面精细度和清晰度。越高细节越丰富，生成越慢",
            },
            "scene_detail_level": {
                "default": 0.8, "min": 0.6, "max": 0.9, "step": 0.05,
                "label": "场景细节",
                "desc": "控制场景环境细节丰富度。古风需要亭台楼阁等细节",
            },
            "color_tone": {
                "default": "暖金色调", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "色调",
                "desc": "画面整体色调倾向。影响情绪氛围",
                "options": ["暖金色调", "冷蓝色调", "暗青色调", "暖黄色调", "粉紫色调", "水墨灰调"],
            },
            "light_effect": {
                "default": "柔和侧光", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "光影效果",
                "desc": "画面光影风格。影响画面质感和情绪",
                "options": ["柔和侧光", "逆光剪影", "顶光戏剧", "自然漫射", "烛光暖照", "月光清冷"],
            },
            "negative_prompt_character": {
                "default": _build_neg("ancient_fantasy", "character"),
                "label": "角色负面提示词",
                "desc": "角色图排除的元素。古风角色需排除现代服饰/设备",
                "img_type": "character",
            },
            "negative_prompt_scene": {
                "default": _build_neg("ancient_fantasy", "scene"),
                "label": "场景负面提示词",
                "desc": "场景图排除的元素。古风场景需排除现代建筑",
                "img_type": "scene",
            },
            "negative_prompt_shot": {
                "default": _build_neg("ancient_fantasy", "shot"),
                "label": "镜头负面提示词",
                "desc": "镜头参考图排除的元素。古风镜头需排除现代元素和快节奏画面",
                "img_type": "shot",
            },
            # === Seedance 视频参数 ===
            "slow_motion_ratio": {
                "default": 2.5, "min": 1.5, "max": 3.0, "step": 0.5,
                "label": "慢放倍率",
                "desc": "视频慢放程度。仙侠打斗需要更慢的节奏呈现飘逸感",
            },
            "dynamic_amplitude": {
                "default": 0.05, "min": 0.0, "max": 0.15, "step": 0.05,
                "label": "画面晃动",
                "desc": "画面动态晃动幅度。古风追求稳定飘逸，晃动应极低",
            },
            "frame_rate": {
                "default": 24, "min": 24, "max": 30, "step": 6,
                "label": "帧率",
                "desc": "视频帧率。24帧有电影感，30帧更流畅",
            },
            "camera_type": {
                "default": "缓慢推进", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "运镜方式",
                "desc": "镜头运动方式。影响画面叙事节奏。可从推荐中选择或自行输入",
                "options": CAMERA_TYPE_OPTIONS,
                "allow_custom": True,  # v3.20: 允许自定义输入
            },
            "transition_style": {
                "default": "交叉溶解", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "镜头转场",
                "desc": "镜头间转场方式。可从推荐中选择或自行输入",
                "options": TRANSITION_STYLE_OPTIONS,
                "allow_custom": True,  # v3.20: 允许自定义输入
            },
        },
    },

    "urban_romance": {
        "name": "都市情感",
        "icon": "🌃",
        "description": "现代都市，冷蓝调，情感细腻，自然节奏",
        "params": {
            "character_consistency": {
                "default": 0.9, "min": 0.8, "max": 0.95, "step": 0.05,
                "label": "角色一致性",
                "desc": "控制角色外貌统一度。都市剧角色辨识度很重要",
            },
            "style_strength": {
                "default": 0.75, "min": 0.6, "max": 0.85, "step": 0.05,
                "label": "风格强度",
                "desc": "画面风格化程度。都市剧偏写实，不需要太强风格化",
            },
            "image_quality": {
                "default": 0.9, "min": 0.7, "max": 1.0, "step": 0.05,
                "label": "图片质量",
                "desc": "画面精细度。越高细节越丰富",
            },
            "scene_detail_level": {
                "default": 0.6, "min": 0.4, "max": 0.8, "step": 0.05,
                "label": "场景细节",
                "desc": "场景细节丰富度。都市场景适度即可，避免喧宾夺主",
            },
            "color_tone": {
                "default": "冷蓝色调", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "色调",
                "desc": "画面整体色调。冷蓝调适合都市情感氛围",
                "options": ["暖金色调", "冷蓝色调", "暗青色调", "暖黄色调", "粉紫色调", "水墨灰调"],
            },
            "light_effect": {
                "default": "自然漫射", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "光影效果",
                "desc": "光影风格。都市剧自然光为主",
                "options": ["柔和侧光", "逆光剪影", "顶光戏剧", "自然漫射", "烛光暖照", "月光清冷"],
            },
            "negative_prompt_character": {
                "default": _build_neg("urban_romance", "character"),
                "label": "角色负面提示词",
                "desc": "角色图排除的元素",
                "img_type": "character",
            },
            "negative_prompt_scene": {
                "default": _build_neg("urban_romance", "scene"),
                "label": "场景负面提示词",
                "desc": "场景图排除的元素。都市场景需排除破旧脏乱",
                "img_type": "scene",
            },
            "negative_prompt_shot": {
                "default": _build_neg("urban_romance", "shot"),
                "label": "镜头负面提示词",
                "desc": "镜头参考图排除的元素",
                "img_type": "shot",
            },
            "slow_motion_ratio": {
                "default": 1.5, "min": 1.0, "max": 2.0, "step": 0.5,
                "label": "慢放倍率",
                "desc": "视频慢放程度。都市情感节奏自然，不需要太慢",
            },
            "dynamic_amplitude": {
                "default": 0.15, "min": 0.05, "max": 0.25, "step": 0.05,
                "label": "画面晃动",
                "desc": "画面晃动幅度。都市剧可适度晃动增加真实感",
            },
            "frame_rate": {
                "default": 24, "min": 24, "max": 30, "step": 6,
                "label": "帧率",
                "desc": "视频帧率",
            },
            "camera_type": {
                "default": "缓慢平移", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "运镜方式",
                "desc": "镜头运动方式。可从推荐中选择或自行输入",
                "options": CAMERA_TYPE_OPTIONS,
                "allow_custom": True,
            },
            "transition_style": {
                "default": "交叉溶解", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "镜头转场",
                "desc": "镜头间转场方式。可从推荐中选择或自行输入",
                "options": TRANSITION_STYLE_OPTIONS,
                "allow_custom": True,
            },
        },
    },

    "suspense_thriller": {
        "name": "悬疑惊悚",
        "icon": "🌑",
        "description": "暗调悬疑，紧张氛围，低角度仰拍，节奏偏快",
        "params": {
            "character_consistency": {
                "default": 0.85, "min": 0.75, "max": 0.95, "step": 0.05,
                "label": "角色一致性",
                "desc": "角色统一度。悬疑剧可稍低，允许表情变化增加神秘感",
            },
            "style_strength": {
                "default": 0.9, "min": 0.75, "max": 0.95, "step": 0.05,
                "label": "风格强度",
                "desc": "风格化程度。悬疑需要强风格化营造氛围",
            },
            "image_quality": {
                "default": 0.9, "min": 0.7, "max": 1.0, "step": 0.05,
                "label": "图片质量",
                "desc": "画面精细度",
            },
            "scene_detail_level": {
                "default": 0.7, "min": 0.5, "max": 0.85, "step": 0.05,
                "label": "场景细节",
                "desc": "场景细节。悬疑剧需要细节线索暗示",
            },
            "color_tone": {
                "default": "暗青色调", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "色调",
                "desc": "画面色调。暗青调营造悬疑紧张感",
                "options": ["暖金色调", "冷蓝色调", "暗青色调", "暖黄色调", "粉紫色调", "水墨灰调"],
            },
            "light_effect": {
                "default": "顶光戏剧", "min": None, "max": None, "step": None,
                "label": "光影效果",
                "desc": "光影风格。戏剧性光影增强悬疑感",
                "options": ["柔和侧光", "逆光剪影", "顶光戏剧", "自然漫射", "烛光暖照", "月光清冷"],
            },
            "negative_prompt_character": {
                "default": _build_neg("suspense_thriller", "character"),
                "label": "角色负面提示词",
                "desc": "角色图排除的元素。悬疑角色需排除明亮欢快表情",
                "img_type": "character",
            },
            "negative_prompt_scene": {
                "default": _build_neg("suspense_thriller", "scene"),
                "label": "场景负面提示词",
                "desc": "场景图排除的元素。悬疑场景需排除明亮欢快元素",
                "img_type": "scene",
            },
            "negative_prompt_shot": {
                "default": _build_neg("suspense_thriller", "shot"),
                "label": "镜头负面提示词",
                "desc": "镜头参考图排除的元素。悬疑镜头需排除温馨氛围",
                "img_type": "shot",
            },
            "slow_motion_ratio": {
                "default": 1.0, "min": 1.0, "max": 2.0, "step": 0.5,
                "label": "慢放倍率",
                "desc": "慢放程度。悬疑节奏偏快，关键瞬间才慢放",
            },
            "dynamic_amplitude": {
                "default": 0.2, "min": 0.1, "max": 0.3, "step": 0.05,
                "label": "画面晃动",
                "desc": "晃动幅度。适度晃动增加紧张不安感",
            },
            "frame_rate": {
                "default": 24, "min": 24, "max": 30, "step": 6,
                "label": "帧率",
                "desc": "视频帧率",
            },
            "camera_type": {

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

    # 都市情感
    "都市": "urban_romance", "现代": "urban_romance", "情感": "urban_romance",
    "爱情": "urban_romance", "职场": "urban_romance", "家庭": "urban_romance",
    "校园": "urban_romance", "青春": "urban_romance", "婆媳": "urban_romance",
    # 悬疑惊悚
    "悬疑": "suspense_thriller", "惊悚": "suspense_thriller", "恐怖": "suspense_thriller",
    "推理": "suspense_thriller", "犯罪": "suspense_thriller", "刑侦": "suspense_thriller",
    "暗黑": "suspense_thriller", "复仇": "suspense_thriller",
    # 田园治愈
    "田园": "pastoral_healing", "治愈": "pastoral_healing", "温馨": "pastoral_healing",
    "乡村": "pastoral_healing", "日常": "pastoral_healing", "慢生活": "pastoral_healing",
    "美食": "pastoral_healing", "萌宠": "pastoral_healing",
}

def get_preset(preset_id: str) -> dict:
    """获取指定风格预设"""
    return STYLE_PRESETS.get(preset_id)

def get_all_presets() -> dict:
    """获取所有风格预设(含参数详情)"""
    result = {}
    for pid, preset in STYLE_PRESETS.items():
        result[pid] = {
            "name": preset["name"],
            "icon": preset["icon"],
            "description": preset["description"],
            "params": preset["params"],
        }
    return result

def recommend_preset(description: str, visual_style: dict = None) -> dict:
    """
    根据任务描述和创作官视觉风格推荐，匹配最合适的风格预设
    """
    style_text = ""
    if visual_style:
        style_text = f"{visual_style.get('primary', '')} {visual_style.get('secondary', '')} {visual_style.get('reason', '')}"

    combined = f"{description} {style_text}"

    scores = {}
    for keyword, preset_id in STYLE_KEYWORD_MAP.items():
        if keyword in combined:
            scores[preset_id] = scores.get(preset_id, 0) + 1

    if scores:
        best_id = max(scores, key=scores.get)
    else:
        best_id = "urban_romance"

    preset = STYLE_PRESETS[best_id]

    default_params = {}
    for param_name, param_def in preset["params"].items():
        default_params[param_name] = param_def["default"]

    return {
        "preset_id": best_id,
        "preset_name": preset["name"],
        "icon": preset["icon"],
        "reason": f"基于任务描述匹配到「{preset['name']}」风格: {preset['description']}",
        "params": default_params,
    }

def validate_and_clamp(preset_id: str, user_params: dict) -> dict:
    """
    验证用户调整参数，将值钳制在允许区间内
    v3.20: allow_custom=True的参数(运镜/转场)接受任意输入不钳制
    """
    preset = STYLE_PRESETS.get(preset_id)
    if not preset:
        return {"error": f"未知风格预设: {preset_id}"}

    result = {}
    warnings = []

    for param_name, user_value in user_params.items():
        param_def = preset["params"].get(param_name)
        if not param_def:
            warnings.append(f"参数 {param_name} 不属于此风格预设，已忽略")
            continue

        # allow_custom=True: 接受任意输入(运镜/转场)
        if param_def.get("allow_custom"):
            result[param_name] = user_value
            continue

        # 数值参数: 钳制到[min, max]
        if param_def.get("min") is not None:
            clamped = max(param_def["min"], min(param_def["max"], user_value))
            if clamped != user_value:
                warnings.append(f"{param_def['label']} 值 {user_value} 超出范围[{param_def['min']},{param_def['max']}]，已调整为 {clamped}")
            result[param_name] = clamped
        # 选项参数(不允许自定义): 验证是否在options中
        elif "options" in param_def:
            if user_value in param_def["options"]:
                result[param_name] = user_value
            else:
                result[param_name] = param_def["default"]
                warnings.append(f"{param_def['label']} 值 '{user_value}' 不在可选项中，已恢复默认 '{param_def['default']}'")
        # 文本参数: 直接通过(负面提示词等)
        else:
            result[param_name] = user_value

    # 填充未提供的参数为默认值
    for param_name, param_def in preset["params"].items():
        if param_name not in result:
            result[param_name] = param_def["default"]

    if warnings:
        result["_warnings"] = warnings

    return result
[... 4341 more characters truncated]


<!DOCTYPE html>

    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>用户主导的慢剧生成系统 v3.20</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/css/bootstrap.min.css">
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap-icons@1.10.0/font/bootstrap-icons.css">

        <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>

创建新任务

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

              创意描述
              <textarea class="form-control" id="creativeDescription" rows="3" placeholder="描述您想要创作的慢剧内容..."></textarea>

                目标时长
                <select class="form-select form-select-sm" id="taskDuration">
                  <option value="15秒">15秒</option>
                  <option value="30秒">30秒</option>
                  <option value="45秒">45秒</option>
                  <option value="60秒" selected>60秒</option>
                  <option value="90秒">90秒</option>
                  <option value="120秒">120秒</option>
                  <option value="180秒">180秒</option>
                  <option value="300秒">300秒</option>
                </select>

                生成模式
                <select class="form-select form-select-sm" id="taskVideoMode">
                  <option value="img2vid" selected>🎨 图生视频</option>
                  <option value="text2vid">✏ 文生视频</option>
                  <option value="auto">🤖 自动</option>
                </select>

                图片模型
                <select class="form-select form-select-sm" id="taskImageModel">
                  <option value="auto" selected>🤖 自动</option>
                  <option value="doubao-seedream-5-0-260128">🔥 Seedream 5.0</option>
                  <option value="doubao-seedream-5-0">🎨 Seedream 5.0L (接入点)</option>
                  <option value="doubao-seedream-4-5-251128">🖌 Seedream 4.5</option>
                  <option value="doubao-seedream-4-0-250828">✏ Seedream 4.0</option>
                  <option value="doubao-seedream-3-0-t2i-250415">📝 Seedream 3.0</option>
                </select>

                视频模型
                <select class="form-select form-select-sm" id="taskVideoModel">
                  <option value="auto" selected>🤖 自动</option>
                  <option value="doubao-seedance-1-5-pro-251215">🎬 Seedance 1.5 Pro</option>
                  <option value="doubao-seedance-1-0-pro-250528">🎥 Seedance 1.0 Pro</option>
                  <option value="doubao-seedance-1-0-pro-fast-251015">⚡ Seedance 1.0 Fast</option>
                </select>

              投放渠道

                <input type="checkbox" class="form-check-input" id="chDouyin" value="抖音"> 抖音
                <input type="checkbox" class="form-check-input" id="chKuaishou" value="快手"> 快手
                <input type="checkbox" class="form-check-input" id="chXiaohongshu" value="小红书"> 小红书
                <input type="checkbox" class="form-check-input" id="chBilibili" value="B站"> B站
                <input type="checkbox" class="form-check-input" id="chWeixin" value="微信视频号"> 视频号

            <button type="button" class="btn btn-secondary" data-bs-dismiss="modal">取消</button>

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

                            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>

    <button class="log-float-btn" id="logFloatBtn" onclick="toggleLogPanel()" title="系统日志">

        0
    </button>

            系统日志

                <button class="btn btn-sm btn-outline-light me-1" onclick="clearLogs()"></button>
                <button class="btn btn-sm btn-outline-light" onclick="toggleLogPanel()"></button>

[... 18114 more characters truncated]


Now I have a good understanding of the current code. Let me also read the JS file to understand the frontend rendering, particularly how style presets and parameters are currently rendered, and how the step 2 content is displayed.

现在让我读取JS文件中与风格预设和参数渲染相关的部分：

cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/static && grep -n "stylePreset\|style_params\|styleParams\|onStylePresetChange\|negative_prompt\|camera_type\|transition_style\|renderStyleParams\|cfgStylePreset" user_driven_coordinator.js | head -60

cd /root/.openclaw/workspace/versions/user_driven_final_v3.0.1/manhua_studio_web_8000/static && grep -n "步骤2\|step2\|writeResult\|renderWrite\|renderScript\|角色提示词\|场景提示词\|镜头提示词\|character_prompt\|scene_prompt\|shot_prompt" user_driven_coordinator.js | head -40


143:    const cfgMap={cfgDuration:'duration',cfgVideoMode:'video_mode',cfgImageModel:'image_model',cfgVideoModel:'video_model',cfgStylePreset:'style_preset'};
341:async function switchTask(taskId){stopAutoRefresh();currentTaskId=taskId;document.getElementById('taskInfo').style.display='block';document.getElementById('currentTaskId').textContent=taskId;addLog('info','切换到任务: '+taskId);['collect','write','produce','review'].forEach(s=>{const c=document.getElementById(s+'ResultContent');if(c)c.innerHTML='';const b=document.getElementById(s+'Body');if(b)b.classList.remove('expanded');});const resp=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${taskId}/status`);if(resp.ok){const data=await resp.json();if(data.success){currentTaskData=data.task;updateTaskInfo(data.task);/* v3.10: 回显任务配置到侧边配置面板 */const cfgMap={cfgDuration:'duration',cfgVideoMode:'video_mode',cfgImageModel:'image_model',cfgVideoModel:'video_model',cfgStylePreset:'style_preset'};Object.entries(cfgMap).forEach(([elId,key])=>{const el=document.getElementById(elId);if(el&&data.task[key])el.value=data.task[key];});const chs=data.task.channels||[];document.querySelectorAll('.cfg-ch').forEach(c=>{c.checked=chs.includes(c.value);});const step=data.task.current_step;const steps=['collect','write','produce','review'];const isCompleted=step==='complete'||step==='completed'||step==='reviewed'||data.task.status==='completed'||data.task.progress>=100;const idx=isCompleted?steps.length:steps.indexOf(step);const done=steps.slice(0,idx);steps.forEach((s,i)=>{if(i<idx)updateStepStatus(s,'completed',true,true,true);else if(i===idx&&idx<steps.length)updateStepStatus(s,'pending',true);else if(!isCompleted)updateStepStatus(s,'pending',false);else updateStepStatus(s,'completed',true,true,true);});for(const s of done){try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${taskId}/steps/${s}`);if(r.ok){const d=await r.json();if(d.success&&d.result){
525:document.getElementById('btnCreateTask')?.addEventListener('click',async function(){const desc=document.getElementById('creativeDescription').value.trim();if(!desc){alert('请输入创意描述');return;}this.disabled=true;this.innerHTML=' 创建中...';try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/create`,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({description:desc,user_id:'user_driven',duration:document.getElementById('taskDuration')?.value||'60秒',channels:Array.from(document.querySelectorAll('#createTaskModal .channel-check input:checked')).map(function(c){return c.value;}),video_mode:document.getElementById('taskVideoMode')?.value||'img2vid',image_model:document.getElementById('taskImageModel')?.value||'auto',video_model:document.getElementById('taskVideoModel')?.value||'auto',style_preset:currentStylePreset||null,style_params:currentStyleParams||null})});if(!r.ok)throw new Error('HTTP '+r.status);const d=await r.json();if(d.success){currentTaskId=d.task_id;document.getElementById('taskInfo').style.display='block';document.getElementById('currentTaskId').textContent=currentTaskId;updateTaskInfo(d);updateStepStatus('collect','pending',true);addLog('success','任务创建成功');refreshTaskList();/* v3.10: 创建成功后关闭Modal并清空 */const modal=bootstrap.Modal.getInstance(document.getElementById('createTaskModal'));if(modal)modal.hide();document.getElementById('creativeDescription').value='';}else throw new Error(d.message||'创建失败');}catch(e){addLog('error','创建失败: '+e.message);alert('创建失败: '+e.message);}finally{this.disabled=false;this.innerHTML='创建任务';}});
584:document.getElementById('btnSaveConfig')?.addEventListener('click',async function(){if(!currentTaskId){alert('请先选择任务');return;}const btn=this;const st=document.getElementById('cfgSaveStatus');btn.disabled=true;const body={duration:document.getElementById('cfgDuration')?.value,video_mode:document.getElementById('cfgVideoMode')?.value,image_model:document.getElementById('cfgImageModel')?.value,video_model:document.getElementById('cfgVideoModel')?.value,channels:Array.from(document.querySelectorAll('.cfg-ch:checked')).map(c=>c.value),style_preset:currentStylePreset||null,style_params:currentStyleParams||null};try{const r=await fetch(`${API_BASE}/tasks/${currentTaskId}/config`,{method:'PATCH',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify(body)});const d=await r.json();if(d.success){if(st)st.innerHTML='✅ 配置已保存';addLog('success','任务配置已更新');refreshTaskList();}else{if(st)st.innerHTML='❌ '+(d.detail||d.message)+'';}}catch(e){if(st)st.innerHTML='❌ '+e.message+'';}finally{btn.disabled=false;setTimeout(()=>{if(st)st.innerHTML='';},3000);}});
610:            const sel = document.getElementById('cfgStylePreset');
622:async function onStylePresetChange(presetId) {
623:    const desc = document.getElementById('stylePresetDesc');
624:    const sliders = document.getElementById('styleParamsSliders');
653:            const isNeg = pname.startsWith('negative_prompt_');
655:                             'dynamic_amplitude','camera_type','transition_style','frame_rate'].includes(pname);
748:        style_params: Object.keys(currentStyleParams).length > 0 ? currentStyleParams : null
755:    const sel = document.getElementById('cfgStylePreset');
756:    if (sel) sel.addEventListener('change', (e) => onStylePresetChange(e.target.value));


201:    const c=document.getElementById('writeResultContent');if(!result){c.innerHTML='
暂无
';return;}
250:const shotCards=document.querySelectorAll('#writeResultContent .shot-card-'+sceneIdx+'-'+shotIdx);
268:const charCards=document.querySelectorAll('#writeResultContent .card');
275:const sceneCards=document.querySelectorAll('#writeResultContent .card.mb-2');
361:    const c=document.getElementById('writeResultContent');
401:    const c=document.getElementById('writeResultContent');
496:    const c=document.getElementById('writeResultContent');