diff --git a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/智能纪要/脚本/find_oldest_long_video_minute.py b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/智能纪要/脚本/find_oldest_long_video_minute.py new file mode 100644 index 00000000..02086896 --- /dev/null +++ b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/智能纪要/脚本/find_oldest_long_video_minute.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# -*- coding: utf-8 -*- +""" +飞书妙记：查找「最早 + 时长≥1小时 + 有画面」的一条。 + +用法： + python3 find_oldest_long_video_minute.py + python3 find_oldest_long_video_minute.py --list-only # 只拉列表并保存，不查 status + python3 find_oldest_long_video_minute.py --max-status 100 # 只对最早 100 条查 status（默认 300） +""" + +import json +import os +import re +import sys +import time +from datetime import datetime +from pathlib import Path + +try: + import requests +except ImportError: + requests = None + +SCRIPT_DIR = Path(__file__).resolve().parent +COOKIE_FILE = SCRIPT_DIR / "cookie_minutes.txt" +TOKEN_LIST_FILE = Path("/tmp/feishu_all_minutes_tokens.json") +FULL_LIST_FILE = Path("/tmp/feishu_all_minutes_full.json") # 含 duration（list API 返回，单位毫秒） +STATUS_URL = "https://cunkebao.feishu.cn/minutes/api/status" +REFERER = "https://cunkebao.feishu.cn/minutes/" +MIN_DURATION_MS = 3600 * 1000 # 1 小时，毫秒 + + +def _cookie_from_cursor_browser() -> str: + try: + import sqlite3 + import shutil + import tempfile + cookie_path = Path.home() / "Library/Application Support/Cursor/Partitions/cursor-browser/Cookies" + if not cookie_path.exists(): + return "" + tmp = tempfile.mktemp(suffix=".db") + shutil.copy2(cookie_path, tmp) + conn = sqlite3.connect(tmp) + cur = conn.cursor() + cur.execute( + "SELECT name, value FROM cookies WHERE (host_key LIKE '%feishu%' OR host_key LIKE '%cunkebao%') AND value != ''" + ) + rows = cur.fetchall() + conn.close() + Path(tmp).unlink(missing_ok=True) + if rows: + s = "; ".join([f"{name}={value}" for name, value in rows]) + if len(s) > 100: + return s + except Exception: + pass + return "" + + +def get_cookie() -> str: + cookie = os.environ.get("FEISHU_MINUTES_COOKIE", "").strip() + if cookie and len(cookie) > 100 and "PASTE_YOUR" not in cookie: + return cookie + if COOKIE_FILE.exists(): + raw = COOKIE_FILE.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip().splitlines() + for line in raw: + line = line.strip() + if line and not line.startswith("#") and "PASTE_YOUR" not in line: + return line + return _cookie_from_cursor_browser() + + +def get_csrf(cookie: str) -> str: + for name in ("bv_csrf_token=", "minutes_csrf_token="): + i = cookie.find(name) + if i != -1: + start = i + len(name) + end = cookie.find(";", start) + if end == -1: + end = len(cookie) + return cookie[start:end].strip() + return "" + + +def duration_to_seconds(val) -> int: + """把 API 返回的 duration 转为秒数。支持 int、'2小时47分钟52秒'、'2h47m52s' 等。""" + if val is None: + return 0 + if isinstance(val, (int, float)): + # 若大于 10000 可能是毫秒 + v = int(val) + return v if v < 10000 else v // 1000 + s = str(val).strip() + if not s: + return 0 + # 中文：2小时47分钟52秒 / 47分钟52秒 + m = re.search(r"(?:(\d+)\s*[小時时])?\s*(?:(\d+)\s*[分分钟])?\s*(\d+)\s*[秒]?", s) + if m: + h, mi, sec = int(m.group(1) or 0), int(m.group(2) or 0), int(m.group(3) or 0) + return h * 3600 + mi * 60 + sec + # 英文/数字：2h47m52s 或 10072 + m = re.search(r"(?:(\d+)\s*h)?\s*(?:(\d+)\s*m)?\s*(\d+)\s*s?", s, re.I) + if m: + h, mi, sec = int(m.group(1) or 0), int(m.group(2) or 0), int(m.group(3) or 0) + return h * 3600 + mi * 60 + sec + try: + return int(float(s)) + except ValueError: + return 0 + + +def fetch_list(cookie: str, max_pages: int = 50) -> list: + headers = { + "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36", + "Cookie": cookie, + "Referer": REFERER, + } + if get_csrf(cookie): + headers["bv-csrf-token"] = get_csrf(cookie) + all_items = [] + last_ts = "" + for page in range(1, max_pages + 1): + url = "https://cunkebao.feishu.cn/minutes/api/space/list?size=50&space_name=1" + if last_ts: + url += f"&last_time={last_ts}" + try: + r = requests.get(url, headers=headers, timeout=30) + if r.status_code != 200: + break + data = r.json() + if data.get("code") != 0: + break + items = data.get("data", {}).get("list", []) + if not items: + break + all_items.extend(items) + last_ts = items[-1].get("create_time", "") + t = items[-1].get("create_time", "") + if t: + try: + ts = int(t) + dt = datetime.fromtimestamp(ts / 1000) if ts > 1e12 else datetime.fromtimestamp(ts) + print(f" 页{page}: +{len(items)} 条, 本页最早: {dt}") + except Exception: + print(f" 页{page}: +{len(items)} 条") + if len(items) < 50: + break + time.sleep(0.35) + except Exception as e: + print(f" 页{page} 错误: {e}") + break + return all_items + + +def get_status(cookie: str, object_token: str) -> dict | None: + """GET status，返回 data 字典；失败返回 None。""" + headers = { + "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36", + "Cookie": cookie, + "Referer": REFERER, + } + if get_csrf(cookie): + headers["bv-csrf-token"] = get_csrf(cookie) + url = f"{STATUS_URL}?object_token={object_token}&language=zh_cn&_t={int(time.time() * 1000)}" + try: + r = requests.get(url, headers=headers, timeout=20) + if r.status_code != 200: + return None + data = r.json() + if data.get("code") != 0: + return None + return data.get("data") + except Exception: + return None + + +def main() -> int: + if not requests: + print("❌ 需要 requests: pip install requests", file=sys.stderr) + return 1 + + list_only = "--list-only" in sys.argv + max_status = 300 + for i, arg in enumerate(sys.argv): + if arg == "--max-status" and i + 1 < len(sys.argv): + try: + max_status = int(sys.argv[i + 1]) + except ValueError: + pass + break + + cookie = get_cookie() + if not cookie or len(cookie) < 100: + print("❌ 未配置有效 Cookie（见 SKILL 或 cookie_minutes.txt / Cursor 浏览器）", file=sys.stderr) + return 1 + + # 1) 列表：优先用已保存的完整列表（含 duration，list API 单位毫秒） + if FULL_LIST_FILE.exists(): + try: + raw = json.loads(FULL_LIST_FILE.read_text(encoding="utf-8")) + items = [x for x in raw if x.get("object_token")] + print(f"✅ 已加载 {len(items)} 条妙记（来自 {FULL_LIST_FILE}）") + except Exception as e: + print(f"⚠️ 读取完整列表失败: {e}，改为拉取") + items = [] + elif TOKEN_LIST_FILE.exists(): + try: + raw = json.loads(TOKEN_LIST_FILE.read_text(encoding="utf-8")) + items = [x for x in raw if x.get("object_token")] + print(f"✅ 已加载 {len(items)} 条（来自 {TOKEN_LIST_FILE}，无 duration，将仅按「有视频」筛选）") + except Exception: + items = [] + else: + items = [] + + if not items: + print("拉取妙记列表…") + items = fetch_list(cookie, max_pages=100) + if not items: + print("❌ 未拉取到任何妙记") + return 1 + items.sort(key=lambda x: int(x.get("create_time") or 0)) + FULL_LIST_FILE.write_text(json.dumps(items, ensure_ascii=False), encoding="utf-8") + TOKEN_LIST_FILE.write_text( + json.dumps( + [{"object_token": x.get("object_token"), "topic": x.get("topic"), "create_time": x.get("create_time")} for x in items], + ensure_ascii=False, + ), + encoding="utf-8", + ) + print(f"✅ 共 {len(items)} 条，已保存到 {FULL_LIST_FILE}") + + # 按 create_time 升序（最早在前） + items.sort(key=lambda x: int(x.get("create_time") or 0)) + if items: + t0 = int(items[0].get("create_time") or 0) + t1 = int(items[-1].get("create_time") or 0) + for ts, label in [(t0, "最早"), (t1, "最新")]: + dt = datetime.fromtimestamp(ts / 1000) if ts > 1e12 else datetime.fromtimestamp(ts) + print(f" {label}一条: {dt} | {items[0].get('topic', '')[:50] if label == '最早' else items[-1].get('topic', '')[:50]}") + + if list_only: + return 0 + + # 2) 用 list 的 duration（毫秒）筛「时长≥1小时」；再按 create_time 升序，逐条查 status 筛「有视频」 + dur_ms_key = "duration" + has_duration = any(it.get(dur_ms_key) is not None for it in items) + if has_duration: + long_items = [it for it in items if (int(it.get(dur_ms_key) or 0)) >= MIN_DURATION_MS] + print(f"\n列表中含 duration≥1小时 的共 {len(long_items)} 条（按 create_time 从早到晚检查是否有视频）") + else: + long_items = items + print("\n⚠️ 列表无 duration 字段（可能来自旧版 token 列表），按 create_time 从早到晚检查「有视频」；时长请手动核对。") + + long_items.sort(key=lambda x: int(x.get("create_time") or 0)) + to_check = long_items[: max_status] + print(f"对最早 {len(to_check)} 条请求 status（需含 video_download_url）…") + candidates = [] + for i, it in enumerate(to_check): + token = it.get("object_token") + if not token: + continue + create_time = int(it.get("create_time") or 0) + topic = (it.get("topic") or "")[:60] + dur_ms = int(it.get(dur_ms_key) or 0) + dur_sec = dur_ms // 1000 if dur_ms else 0 + data = get_status(cookie, token) + if not data: + if (i + 1) % 50 == 0: + print(f" 已查 {i + 1}/{len(to_check)} …") + time.sleep(0.2) + continue + video_info = data.get("video_info") or {} + video_url = video_info.get("video_download_url") if isinstance(video_info, dict) else None + if not video_url or not isinstance(video_url, str): + time.sleep(0.2) + continue + dt_str = "" + if create_time: + dt_str = (datetime.fromtimestamp(create_time / 1000) if create_time > 1e12 else datetime.fromtimestamp(create_time)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M") + # 按 object_token 去重，同一场只记一次 + if not any(c["object_token"] == token for c in candidates): + candidates.append({ + "object_token": token, + "topic": topic, + "create_time": create_time, + "date_str": dt_str, + "duration_sec": dur_sec, + "video_url": video_url[:80] + "…" if len(video_url) > 80 else video_url, + }) + print(f" ✓ 符合: {dt_str} | {dur_sec}s ({dur_sec // 3600}h{(dur_sec % 3600) // 60}m) | {topic[:40]}") + time.sleep(0.25) + + if not candidates: + print("\n未找到「最早 + 时长≥1小时 + 有画面」的妙记（在当前列表与检查条数范围内）。") + return 0 + + first = candidates[0] + print("\n" + "=" * 60) + print("【最早的一条】时长>1小时且含视频：") + print(f" 标题: {first['topic']}") + print(f" 日期: {first['date_str']}") + print(f" 时长: {first['duration_sec']} 秒（{first['duration_sec'] // 3600} 小时 {(first['duration_sec'] % 3600) // 60} 分钟）") + print(f" object_token: {first['object_token']}") + print(f" 链接: https://cunkebao.feishu.cn/minutes/{first['object_token']}") + print("=" * 60) + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + sys.exit(main()) diff --git a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/.feishu_tokens.json b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/.feishu_tokens.json index d0f711cc..cf0b52ba 100644 --- a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/.feishu_tokens.json +++ b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/.feishu_tokens.json @@ -1,6 +1,6 @@ { - "access_token": "u-dHEj_.UY90dV14HLKrj6Dnlh34b1ghghOMGaZNk0220V", - "refresh_token": "ur-dphocXbQpdvVav078ZVRqdlh3KFxghMVrgGaYA40225Z", + "access_token": "u-fC.wuuRp91Ha5dCmygjeK5lh1CzxghOPiMGaUwk0261U", + "refresh_token": "ur-c49nCzxYZcNEgDW6CQEb0Rlh1AHxghqXqwGaYNk0270J", "name": "飞书用户", - "auth_time": "2026-03-11T20:37:17.022220" + "auth_time": "2026-03-12T12:18:56.479463" } \ No newline at end of file diff --git a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/add_xmind_reading_note.py b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/add_xmind_reading_note.py new file mode 100644 index 00000000..41c86cee --- /dev/null +++ b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/add_xmind_reading_note.py @@ -0,0 +1,130 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +向 读书笔记.xmind 的「一、个人提升」下添加《人选天选论》节点。 +格式：中心为书名+卡若读书笔记；连接 总结/描述/人物/问题/金句；金水木火土为独立节点（detached），不连书名，位置对齐。 +""" +import json +import zipfile +import uuid +import os +import shutil + +XMIND_PATH = "/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind" +BACKUP_PATH = "/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind.bak" + +def gen_id(): + return uuid.uuid4().hex[:22] + +def make_topic(title, **kw): + t = {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": title} + t.update(kw) + return t + +def main(): + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH, "r") as z: + content = json.loads(z.read("content.json")) + sheet = content[0] + root = sheet["rootTopic"] + attached = root["children"]["attached"] + + # 找到 一、个人提升 + for node in attached: + if node.get("title") != "一、个人提升": + continue + children = node.setdefault("children", {}) + book_attached = children.setdefault("attached", []) + + # 人选天选论：中心节点 + 与书名连接的 5 支 + center_id = gen_id() + topic_summary = make_topic("总结", **{ + "children": {"attached": [ + make_topic("运气来源于选择与人选；人选与混沌因果交替成别人的天选；福祸只在内心贪惧。"), + make_topic("定义层/因果层/案例层/应用层；人选可优化、天选交概率。"), + ]} + }) + topic_desc = make_topic("描述", **{ + "children": {"attached": [ + make_topic("选福选祸定义：贪惧×拿起/放下；人选=我之选，天选=其余；运气=别人选择。"), + make_topic("捡钱包得福天选祸；退钱给讹钱者=人选祸天选福；面试官三选一；外卖-车祸-复仇链。"), + ]} + }) + topic_chars = make_topic("人物", **{ + "children": {"attached": [ + make_topic("讲述者：NT 力量+完美 老虎+猫头鹰"), + make_topic("面试官：力量+活跃 老虎+孔雀"), + make_topic("外卖小哥：和平/无尾熊"), + make_topic("面店老板：孔雀+无尾熊"), + make_topic("法拉利车主：力量+活跃 老虎+孔雀"), + make_topic("外卖小哥亲人：力量 老虎"), + ]} + }) + topic_questions = make_topic("问题", **{ + "children": {"attached": [ + make_topic("私域里的运气如何用人选天选拆解？"), + make_topic("云阿米巴分钱与合伙如何对应选福/选祸？"), + make_topic("一人公司如何用承担代价做差异化？"), + ]} + }) + topic_quotes = make_topic("金句", **{ + "children": {"attached": [ + make_topic("1.运气来源于选择，人选与混沌因果交替变成别人的天选"), + make_topic("2.关照内心恐惧和贪婪，就能看清福祸利险"), + make_topic("3.你的运气就是别人的选择，别人的运气就是你的选择"), + make_topic("4.愿意为选择与结果承担一切代价，让世界恐惧你"), + make_topic("5.福祸只在心中贪惧产生，不因他人评判改变"), + make_topic("关键字：人选 · 天选 · 运气 · 贪婪与恐惧 · 选福选祸"), + ]} + }) + + # 与中心连接的 5 个主支（总结/描述/人物/问题/金句） + book_node = { + "id": center_id, + "class": "topic", + "title": "人选天选论", + "notes": {"plain": {"content": "卡若读书笔记\n运气来源于选择与人选；福祸只在内心贪惧。"}}, + "branch": "folded", + "children": { + "attached": [topic_summary, topic_desc, topic_chars, topic_questions, topic_quotes], + # 金水木火土：独立节点，不连书名，按模板位置对齐（金上中、水右上、土左中、火左下、木右下） + "detached": [ + make_topic("金", position={"x": 0, "y": -240}), + make_topic("水", position={"x": 260, "y": -200}), + make_topic("土", position={"x": -260, "y": 0}), + make_topic("火", position={"x": -260, "y": 220}), + make_topic("木", position={"x": 260, "y": 220}), + ] + } + } + # 为五行填写内容（放在 notes 或 子节点，detached 通常只显示标题，用 notes 存内容） + wuxing_content = { + "金": "选福选祸定义；人选=我/天选=其余；运气=别人选择；福祸不挂钩道德", + "水": "捡钱包与退钱；面试官三选一；外卖-面店-车祸-复仇链", + "木": "关照贪惧；选祸得福；承担一切代价", + "火": "微观归因混沌；世界只剩我与天", + "土": "选择主体不唯人；我之外即天", + } + for d in book_node["children"]["detached"]: + title = d["title"] + if title in wuxing_content: + d["notes"] = {"plain": {"content": wuxing_content[title]}} + + book_attached.append(book_node) + break + else: + print("未找到「一、个人提升」") + return + + # 备份并写回 + shutil.copy(XMIND_PATH, BACKUP_PATH) + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH, "r") as z_in: + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH + ".tmp", "w", zipfile.ZIP_STORED) as z_out: + for name in z_in.namelist(): + if name == "content.json": + z_out.writestr(name, json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=0)) + else: + z_out.writestr(name, z_in.read(name)) + os.replace(XMIND_PATH + ".tmp", XMIND_PATH) + print("已添加「人选天选论」到 读书笔记.xmind（一、个人提升下）；金水木火土为独立节点。备份:", BACKUP_PATH) + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/reading_note_send_webhook.py b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/reading_note_send_webhook.py new file mode 100644 index 00000000..d2c6f509 --- /dev/null +++ b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/reading_note_send_webhook.py @@ -0,0 +1,194 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +读书笔记完整发布流程： +1. 把脑图图片复制到读书笔记目录 +2. 在 MD 文章里插入/更新脑图图片引用 +3. 上传图片到飞书（通过本地 feishu_api 获取 image_key） +4. 发送富文本消息（文章摘要 + 图片）到飞书群 webhook + +用法： +python3 reading_note_send_webhook.py \ + --md "/path/to/读书笔记.md" \ + --img "/path/to/脑图.png" \ + --webhook "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx" +""" +import argparse +import json +import os +import re +import shutil +import requests +from pathlib import Path + +# ─── 本地飞书 API 服务 ─────────────────────────────────────────────── +LOCAL_API = "http://127.0.0.1:5050" + + +def get_tenant_token(app_id: str, app_secret: str) -> str | None: + """获取飞书 tenant_access_token（im/v1/images 上传必须用此 token）""" + try: + r = requests.post( + "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal", + json={"app_id": app_id, "app_secret": app_secret}, + timeout=15, + ) + data = r.json() + if data.get("code") == 0: + return data.get("tenant_access_token") + except Exception as e: + print(f"⚠️ 获取 tenant token 失败: {e}") + return None + + +def upload_image(token: str, img_path: Path) -> str | None: + """上传图片到飞书（使用 tenant_access_token），返回 image_key""" + if not img_path.exists(): + print(f"⚠️ 图片不存在: {img_path}") + return None + url = "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/images" + headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"} + with open(img_path, "rb") as f: + resp = requests.post( + url, headers=headers, + data={"image_type": "message"}, + files={"image": (img_path.name, f, "image/png")}, + timeout=60, + ) + data = resp.json() + if data.get("code") == 0: + key = data["data"]["image_key"] + print(f"✅ 图片已上传，image_key: {key}") + return key + print(f"⚠️ 图片上传失败: {data.get('msg')} code={data.get('code')}") + return None + + +def read_md_summary(md_path: Path, max_chars=800) -> str: + """读取 MD 文件，提取一句话总结 + 金句（前 max_chars 字符）""" + text = md_path.read_text(encoding="utf-8") + lines = text.split("\n") + summary_lines = [] + capture = False + for line in lines: + if "一句话" in line or "金句" in line or "关键词" in line: + capture = True + if capture: + stripped = line.strip() + if stripped and not stripped.startswith("#"): + summary_lines.append(stripped) + if len("\n".join(summary_lines)) > max_chars: + break + return "\n".join(summary_lines[:30]) if summary_lines else text[:max_chars] + + +def build_post_message(title: str, summary: str, image_key: str | None) -> dict: + """构建飞书富文本 post 消息""" + content_rows = [] + # 添加文字摘要 + for line in summary.split("\n"): + line = line.strip() + if not line: + continue + content_rows.append([{"tag": "text", "text": line}]) + # 加分隔 + content_rows.append([{"tag": "text", "text": "──────────────"}]) + # 图片行 + if image_key: + content_rows.append([{"tag": "img", "image_key": image_key}]) + # 尾部标注 + content_rows.append([{"tag": "text", "text": "📖 卡若读书笔记 · 五行拆书法"}]) + return { + "msg_type": "post", + "content": { + "post": { + "zh_cn": { + "title": f"📚 {title}", + "content": content_rows, + } + } + }, + } + + +def send_webhook(webhook: str, payload: dict) -> bool: + """发送消息到飞书群 webhook""" + resp = requests.post(webhook, json=payload, timeout=15) + data = resp.json() + if data.get("code") == 0 or data.get("StatusCode") == 0: + print(f"✅ 飞书群消息发送成功") + return True + print(f"⚠️ 发送失败: {data}") + return False + + +def update_md_with_image(md_path: Path, img_filename: str) -> None: + """在 MD 文件顶部的「思维导图」区域更新图片引用（若已存在则跳过）""" + text = md_path.read_text(encoding="utf-8") + img_ref = f"![脑图]({img_filename})" + if img_ref in text: + print(f"✅ MD 中已有图片引用 {img_filename}，无需更新") + return + # 在一句话总结前插入图片区块 + insert_block = f"\n## 脑图\n\n{img_ref}\n\n" + if "## 一、一句话" in text: + text = text.replace("## 一、一句话", insert_block + "## 一、一句话", 1) + elif "## 思维导图" not in text: + # 找到第一个 ## 标题前插入 + text = re.sub(r"(^---\n\n## )", insert_block + r"\1", text, count=1, flags=re.MULTILINE) + md_path.write_text(text, encoding="utf-8") + print(f"✅ MD 已更新图片引用: {img_filename}") + + +def main(): + ap = argparse.ArgumentParser() + ap.add_argument("--md", required=True, help="读书笔记 MD 路径") + ap.add_argument("--img", required=True, help="脑图图片路径") + ap.add_argument("--webhook", required=True, help="飞书群 webhook URL") + ap.add_argument("--title", default="", help="书名（默认从 MD 文件名提取）") + args = ap.parse_args() + + md_path = Path(args.md).expanduser().resolve() + img_path = Path(args.img).expanduser().resolve() + webhook = args.webhook + + if not md_path.exists(): + print(f"❌ MD 不存在: {md_path}") + return + if not img_path.exists(): + print(f"❌ 图片不存在: {img_path}") + return + + # 1. 复制图片到 MD 同目录 + dest_img = md_path.parent / img_path.name + if dest_img != img_path: + shutil.copy(img_path, dest_img) + print(f"✅ 图片已复制到: {dest_img}") + + # 2. 更新 MD 图片引用 + update_md_with_image(md_path, img_path.name) + + # 3. 获取 tenant token 并上传图片 + title = args.title or md_path.stem.replace("_读书笔记", "").replace("_", " ") + summary = read_md_summary(md_path) + + APP_ID = "cli_a48818290ef8100d" + APP_SECRET = "dhjU0qWd5AzicGWTf4cTqhCWJOrnuCk4" + token = get_tenant_token(APP_ID, APP_SECRET) + image_key = None + if token: + image_key = upload_image(token, img_path) + else: + print("⚠️ 获取 tenant token 失败，将只发文字消息") + + # 4. 发送 webhook + payload = build_post_message(title, summary, image_key) + send_webhook(webhook, payload) + + print(f"\n✅ 全部完成！") + print(f" MD: {md_path}") + print(f" 图片: {dest_img}") + print(f" 飞书群: {webhook}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/xmind_人选天选论_修复.py b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/xmind_人选天选论_修复.py new file mode 100644 index 00000000..fc9651bb --- /dev/null +++ b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/xmind_人选天选论_修复.py @@ -0,0 +1,199 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +修复 人选天选论 sheet（index 2）: +1. 将 sheet.title 改为「人选天选论」（使 tab 显示书名而非「读书笔记模板」） +2. 五行 detached 节点添加可见子主题（符号+精简内容） +3. 人物节点结构：人名→各角色→MBTI/DISC/PDP 正确分层 +4. 总结/描述/金句/问题 精简符号化 +""" +import json, zipfile, uuid, os, shutil + +XMIND_PATH = "/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind" +BACKUP_PATH = "/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind.bak2" + +def gid(): return uuid.uuid4().hex[:22] + +def tp(title, children=None, notes=None, position=None, markers=None, labels=None, branch=None): + t = {"id": gid(), "class": "topic", "title": title} + if children: t["children"] = {"attached": children} + if notes: t["notes"] = {"plain": {"content": notes}} + if position: t["position"] = position + if markers: t["markers"] = markers + if labels: t["labels"] = labels + if branch: t["branch"] = branch + return t + +def main(): + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH, "r") as z: + raw = z.read("content.json") + content = json.loads(raw) + + # ---- 找到 人选天选论 sheet ---- + sheet = None + for s in content: + if s.get("rootTopic", {}).get("title") == "人选天选论": + sheet = s + break + if not sheet: + print("❌ 未找到 人选天选论 sheet") + return + + # 1. 修正 tab 标题 + sheet["title"] = "人选天选论" + + rt = sheet["rootTopic"] + # 中心标签 + rt["labels"] = ["卡若读书笔记"] + + # ---- 2. 五行 detached 节点：添加可见子主题 ---- + wuxing_children = { + "金": [ + tp("📌 定位·目标"), + tp("⚡ 选福：贪中拿/放 或 惧中放"), + tp("⚠️ 选祸：惧中拿起"), + tp("🔑 人选 = 我的贪惧之选"), + tp("🌐 天选 = 我之外一切之选"), + tp("🎲 运气 = 别人的人选"), + ], + "水": [ + tp("📌 过程·事件"), + tp("🔁 捡钱包选福 → 天选祸"), + tp("🔁 退让讹钱选祸 → 天选福"), + tp("🔁 面试官三选一 → 你成别人天选"), + tp("🔁 外卖 → 面店 → 车祸 → 复仇"), + tp("🔁 鹅吃草=福，鸭吃草=祸（本性不同）"), + ], + "木": [ + tp("📌 落地·心法"), + tp("✅ 觉察内心贪惧 → 看清福祸"), + tp("✅ 选祸 = 放贪 / 直面惧 → 天选福"), + tp("✅ 承担一切代价 → 持久敬畏"), + ], + "火": [ + tp("📌 模型·升级"), + tp("💡 微观不可测 → 归因「混沌」"), + tp("💡 我 = 贪惧之选 / 天 = 其余一切"), + tp("💡 薛定谔：观测即改变"), + ], + "土": [ + tp("📌 系统·放大"), + tp("🌐 选择主体不唯人，万物皆有倾向"), + tp("🌐 我之外即天"), + tp("🌐 人选 × 天选叠加 = 运气机制"), + ], + } + detached = rt.get("children", {}).get("detached", []) + for d in detached: + name = d.get("title") + if name in wuxing_children: + d["children"] = {"attached": wuxing_children[name]} + if "notes" in d: + del d["notes"] + + # ---- 3. 重建 attached（总结/描述/人物/问题/金句）保持位置 ---- + old_positions = {} + for a in rt.get("children", {}).get("attached", []): + old_positions[a.get("title")] = a.get("position") + + def pos(name): return old_positions.get(name) + + # 总结 + p_总结 = tp("总结", position=pos("总结"), children=[ + tp("💎 一句话", children=[ + tp("运气 = 选择叠加；你的人选与混沌交替，成别人天选"), + ]), + tp("🗂️ 四层结构", children=[ + tp("① 定义层：贪惧 × 拿放 → 选福/选祸"), + tp("② 因果层：人选→天选→运气"), + tp("③ 案例层：面试/外卖/鹅鸭"), + tp("④ 应用层：觉察贪惧·承担代价"), + ]), + tp("🎯 对卡若的价值", children=[ + tp("把运气变成可设计的人选工程"), + tp("选祸得福 = 云阿米巴让利逻辑"), + ]), + ]) + + # 描述 + p_描述 = tp("描述", position=pos("描述"), children=[ + tp("🔑 核心定义", children=[ + tp("贪中拿起 = 选福"), + tp("惧中放下 = 选福"), + tp("惧中拿起 = 选祸"), + ]), + tp("🔄 运作机制", children=[ + tp("人选 → 交混沌 → 成别人天选 → 形成运气"), + ]), + tp("⚖️ 无对错，只在各自内心贪惧"), + ]) + + # 人物（与模板一致：人名 → 各角色 → MBTI/DISC/PDP） + roles = [ + tp("讲述者（作者）", branch="folded", children=[ + tp("MBTI: INTP/ENTP"), + tp("DISC: 力量+完美"), + tp("PDP: 老虎+猫头鹰"), + tp("逻辑建模，定义严谨"), + ]), + tp("面试官", branch="folded", children=[ + tp("MBTI: ESTJ"), + tp("DISC: 力量+活跃"), + tp("PDP: 老虎+孔雀"), + tp("利益驱动，关系与面子"), + ]), + tp("外卖小哥", branch="folded", children=[ + tp("DISC: 和平"), + tp("PDP: 无尾熊"), + tp("随境而动，未主动改路径"), + ]), + tp("法拉利车主", branch="folded", children=[ + tp("MBTI: ESTP"), + tp("DISC: 力量+活跃"), + tp("PDP: 老虎+孔雀"), + tp("即时满足，后果后置"), + ]), + tp("外卖小哥亲人", branch="folded", children=[ + tp("DISC: 力量"), + tp("PDP: 老虎"), + tp("为情感承担一切代价"), + ]), + ] + p_人物 = tp("人物", position=pos("人物"), children=[ + tp("人名", branch="folded", children=roles), + ]) + + # 问题 + p_问题 = tp("问题", position=pos("问题"), children=[ + tp("🎯 私域运气 = 用户人选；如何设计我的人选让对方「天选福」？"), + tp("💰 云阿米巴让利 = 选祸→天选福；如何持续验证路径？"), + tp("🏆 承担代价 → 差异化信任；如何在私域可感知？"), + ]) + + # 金句 + p_金句 = tp("金句", position=pos("金句"), children=[ + tp("1. 运气 = 人选与混沌交替变成别人的天选"), + tp("2. 关照内心贪惧 = 看清福祸利险"), + tp("3. 你的运气 = 别人的选择；别人的运气 = 你的选择"), + tp("4. 愿意承担一切代价的人，让世界恐惧你"), + tp("5. 福祸只在贪惧产生，不因他人评判改变"), + tp("🔑 关键字", markers=[{"markerId": "c_symbol_pen"}], children=[ + tp("人选 · 天选 · 运气 · 贪惧 · 选福选祸"), + ]), + ]) + + rt["children"]["attached"] = [p_总结, p_描述, p_人物, p_问题, p_金句] + + # ---- 写回 ---- + shutil.copy(XMIND_PATH, BACKUP_PATH) + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH, "r") as z_in: + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH + ".tmp", "w", zipfile.ZIP_STORED) as z_out: + for name in z_in.namelist(): + if name == "content.json": + z_out.writestr(name, json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=0)) + else: + z_out.writestr(name, z_in.read(name)) + os.replace(XMIND_PATH + ".tmp", XMIND_PATH) + print("✅ 完成：tab 名已改为「人选天选论」；五行/总结/描述/人物/问题/金句 已填充；备份:", BACKUP_PATH) + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/xmind_人选天选论_模板表.py b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/xmind_人选天选论_模板表.py new file mode 100644 index 00000000..2d7ede14 --- /dev/null +++ b/02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/xmind_人选天选论_模板表.py @@ -0,0 +1,159 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +1. 从「读书笔记」表（sheet0）的「一、个人提升」下移除「人选天选论」节点。 +2. 在「读书笔记模板」表（sheet1《书名》）同格式下，新增独立 sheet「人选天选论」： + - 与模板一致：中心书名 + 总结/描述/人物/问题/金句（与书名连接），金水木火土为独立节点（detached）、位置与模板一致。 +3. 下方标签（各 sheet）对应主题、格式一致。 +""" +import json +import zipfile +import uuid +import os +import shutil +import copy + +XMIND_PATH = "/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind" +BACKUP_PATH = "/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind.bak" + +def gen_id(): + return uuid.uuid4().hex[:22] + +def deep_copy_with_new_ids(obj, id_map=None): + if id_map is None: + id_map = {} + if isinstance(obj, dict): + out = {} + for k, v in obj.items(): + if k == "id" and isinstance(v, str): + out[k] = id_map.get(v, gen_id()) + else: + out[k] = deep_copy_with_new_ids(v, id_map) + return out + if isinstance(obj, list): + return [deep_copy_with_new_ids(x, id_map) for x in obj] + return obj + +def main(): + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH, "r") as z: + content = json.loads(z.read("content.json")) + + # 1) 从 sheet0「一、个人提升」下移除「人选天选论」 + sheet0 = content[0] + for node in sheet0.get("rootTopic", {}).get("children", {}).get("attached", []): + if node.get("title") != "一、个人提升": + continue + attached = node.get("children", {}).get("attached", []) + node["children"]["attached"] = [x for x in attached if x.get("title") != "人选天选论"] + break + + # 2) 取 sheet1 模板（《书名》= 读书笔记模板），收集所有 id 并生成新 id + template = copy.deepcopy(content[1]) + id_map = {} + def collect_ids(obj): + if isinstance(obj, dict): + if "id" in obj and isinstance(obj["id"], str): + id_map.setdefault(obj["id"], gen_id()) + for v in obj.values(): + collect_ids(v) + elif isinstance(obj, list): + for x in obj: + collect_ids(x) + collect_ids(template) + + def replace_ids(obj): + if isinstance(obj, dict): + if "id" in obj and isinstance(obj["id"], str): + obj["id"] = id_map.get(obj["id"], gen_id()) + for v in obj.values(): + replace_ids(v) + elif isinstance(obj, list): + for x in obj: + replace_ids(x) + replace_ids(template) + new_sheet = template + rt = new_sheet["rootTopic"] + + # 改为「人选天选论」并填内容 + rt["title"] = "人选天选论" + rt["notes"] = {"plain": {"content": "卡若读书笔记\n运气来源于选择与人选；人选与混沌因果交替成别人的天选；福祸只在内心贪惧。"}} + rt["labels"] = ["卡若读书笔记"] + if "href" in rt: + del rt["href"] + + # 填 总结/描述/人物/问题/金句 下的内容（保持与模板一致结构，只改标题/备注或子节点） + attached = rt.get("children", {}).get("attached", []) + for node in attached: + title = node.get("title") + if title == "总结": + node.setdefault("children", {}).setdefault("attached", []) + node["children"]["attached"] = [ + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "运气来源于选择与人选；人选与混沌因果交替成别人的天选；福祸只在内心贪惧。"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "定义层/因果层/案例层/应用层；人选可优化、天选交概率。"}, + ] + elif title == "描述": + node["children"] = {"attached": [ + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "选福选祸定义（贪惧×拿起/放下）；人选=我之选，天选=其余；运气=别人选择。"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "捡钱包得福天选祸；退钱给讹钱者=人选祸天选福；面试官三选一；外卖-车祸-复仇链。"}, + ]} + elif title == "人物": + # 与模板一致：人名→MBTI/PDP/DISC/九型人格/评价 + 人选天选论角色 + inner = node.get("children", {}).get("attached", []) + if inner and inner[0].get("title") == "人名": + inner[0]["children"] = {"attached": [ + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "讲述者：NT 力量+完美 老虎+猫头鹰"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "面试官：力量+活跃 老虎+孔雀"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "外卖小哥/面店老板/法拉利车主/外卖小哥亲人"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "MBTI"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "PDP"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "DISC"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "九型人格"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "评价"}, + ]} + elif title == "问题": + node["children"] = {"attached": [ + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "私域里的运气如何用人选天选拆解？"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "云阿米巴分钱与合伙如何对应选福/选祸？"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "一人公司如何用承担代价做差异化？"}, + ]} + elif title == "金句": + node["children"] = {"attached": [ + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "1.运气来源于选择，人选与混沌因果交替变成别人的天选"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "2.关照内心恐惧和贪婪，就能看清福祸利险"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "3.你的运气就是别人的选择，别人的运气就是你的选择"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "4.愿意为选择与结果承担一切代价，让世界恐惧你"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "5.福祸只在心中贪惧产生，不因他人评判改变"}, + {"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "关键字", "markers": [{"markerId": "c_symbol_pen"}], + "children": {"attached": [{"id": gen_id(), "class": "topic", "title": "人选 · 天选 · 运气 · 贪婪与恐惧 · 选福选祸"}]}}, + ]} + + # 五行 detached：与模板位置完全一致 + wuxing_notes = { + "金": "选福选祸定义；人选=我/天选=其余；运气=别人选择；福祸不挂钩道德", + "水": "捡钱包与退钱；面试官三选一；外卖-面店-车祸-复仇链", + "木": "关照贪惧；选祸得福；承担一切代价", + "火": "微观归因混沌；世界只剩我与天", + "土": "选择主体不唯人；我之外即天", + } + detached = rt.get("children", {}).get("detached", []) + # 模板位置：金(-4,-207), 水(240,-50), 木(141,198), 土(-241,-27), 火(-141,197) + for d in detached: + t = d.get("title") + if t in wuxing_notes: + d["notes"] = {"plain": {"content": wuxing_notes[t]}} + + # 插入新 sheet 到 sheet1 之后（与模板紧邻，下方标签对应） + content.insert(2, new_sheet) + + shutil.copy(XMIND_PATH, BACKUP_PATH) + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH, "r") as z_in: + with zipfile.ZipFile(XMIND_PATH + ".tmp", "w", zipfile.ZIP_STORED) as z_out: + for name in z_in.namelist(): + if name == "content.json": + z_out.writestr(name, json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=0)) + else: + z_out.writestr(name, z_in.read(name)) + os.replace(XMIND_PATH + ".tmp", XMIND_PATH) + print("已处理：1) 从「一、个人提升」移除人选天选论；2) 新增独立表「人选天选论」（与读书笔记模板格式、五行位置一致）。备份:", BACKUP_PATH) + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/03_卡木（木）/木叶_视频内容/多平台分发/SKILL.md b/03_卡木（木）/木叶_视频内容/多平台分发/SKILL.md index 992d6319..e0c023df 100644 --- a/03_卡木（木）/木叶_视频内容/多平台分发/SKILL.md +++ b/03_卡木（木）/木叶_视频内容/多平台分发/SKILL.md @@ -28,6 +28,10 @@ updated: "2026-03-11" | **快手** | Playwright headless 自动化 | UI 定时 | ~7-30 天 | Cookie 过期 | | **抖音** | 纯 API（VOD + bd-ticket-guard） | API `timing_ts` | ~2-4h | 账号封禁中 | +> **关于视频号官方 API 边界**： +> 按《视频号与腾讯相关 API 整理》结论，微信官方目前**没有开放「短视频上传/发布」接口**；本 Skill 中的视频号发布能力，属于对 `https://channels.weixin.qq.com` 视频号助手网页协议的逆向封装（DFS 上传 + `post_create`），仅在你本机使用，需自行承担协议变更与合规风险。 +> 官方可控能力（直播记录、橱窗、留资、罗盘数据、本地生活等）的服务端 API 入口为：`https://developers.weixin.qq.com/doc/channels/api/`，如需做直播/橱窗/留资集成，可基于该文档在单独 Skill 中扩展。 + --- ## 二、一键命令 diff --git a/03_卡木（木）/木叶_视频内容/视频号发布/SKILL.md b/03_卡木（木）/木叶_视频内容/视频号发布/SKILL.md index 6f60d32c..9bfab67f 100644 --- a/03_卡木（木）/木叶_视频内容/视频号发布/SKILL.md +++ b/03_卡木（木）/木叶_视频内容/视频号发布/SKILL.md @@ -120,3 +120,28 @@ python3 channels_api_publish.py | `脚本/channels_login.py` | Playwright 微信扫码登录 | | `脚本/channels_storage_state.json` | Cookie + localStorage 存储 | | `脚本/channels_task_id.txt` | videoClipTaskId 存储 | + +--- + +## 六、腾讯官方 API 能力与授权边界（吸收自《视频号与腾讯相关 API 整理》） + +- **官方文档总入口**：`https://developers.weixin.qq.com/doc/channels/api/` +- **通用基础接口**：`/cgi-bin/token`、`/cgi-bin/stable_token` 获取 `access_token`，`/cgi-bin/openapi/quota/*` 管理调用额度。 +- **视频号助手服务端能力**（官方、需 AppID / AppSecret 授权）主要覆盖： + - 直播记录与预约：`/channels/ec/finderlive/*` + - 橱窗商品管理：`/channels/ec/window/product/*` + - 留资组件与数据：`/channels/leads/*` + - 罗盘达人数据、本地生活团购等：详见官方文档模块列表。 +- **小程序联动**：`wx.getChannelsLiveInfo`、`wx.openChannelsLive`、`channel-live` 组件，用于获取/打开视频号直播，与短视频发布无关。 + +**重要边界结论：** + +- 微信官方当前 **没有提供**「通过开放平台 API 直接上传 / 发布视频号短视频」的能力。 +- 短视频官方发布方式只有： + - `https://channels.weixin.qq.com` 视频号助手网页端； + - 微信客户端内手动发布。 + +**本 Skill 的定位：** + +- 短视频发布：基于「视频号助手网页」的 **逆向协议**（`helper_upload_params` + DFS 分片上传 + `post_create`），封装在 `channels_api_publish.py` 中，供你在本机一键调用；协议细节与风险说明见同目录脚本内注释与《视频号与腾讯相关 API 整理》。 +- 官方 API：若未来微信开放短视频上传/发布接口，可在本 Skill 中新增「官方 API 模式」，与当前逆向模式并存；直播/橱窗/留资等场景建议在单独的官方 API Skill 中按业务拆分（如「视频号直播数据看板」「视频号橱窗管理」「视频号留资同步」等）。 diff --git a/04_卡火（火）/火炬_全栈消息/读书笔记/SKILL.md b/04_卡火（火）/火炬_全栈消息/读书笔记/SKILL.md index f9ac91f5..2aa9559c 100644 --- a/04_卡火（火）/火炬_全栈消息/读书笔记/SKILL.md +++ b/04_卡火（火）/火炬_全栈消息/读书笔记/SKILL.md @@ -1,11 +1,11 @@ --- name: 读书笔记 -description: 五行结构化读书笔记。触发词：拆解这本书、写入读书笔记、读书笔记、五行拆书、XMind笔记、卡读、金水木火土。使用金水木火土五行框架拆解书籍，自动写入XMind；本地默认存 2、我写的日记/读书笔记，写完后可同步发飞书知识库对应子目录。 +description: 五行结构化读书笔记。触发词：拆解这本书、写入读书笔记、读书笔记、五行拆书、XMind笔记、卡读、金水木火土。使用金水木火土五行框架拆解书籍，自动写入XMind（无则安装）；导出脑图图片插入MD；发飞书群 webhook + 飞书知识库。任何模型可用。 group: 火 -triggers: 拆解这本书、五行拆书、读书笔记、读书笔记发飞书 +triggers: 拆解这本书、五行拆书、读书笔记、读书笔记发飞书、读书笔记发群 owner: 火炬 -version: "1.1" -updated: "2026-03-03" +version: "1.2" +updated: "2026-03-12" --- # 读书笔记 @@ -39,39 +39,92 @@ updated: "2026-03-03" `/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind` -## 完整工作流程 +## 完整工作流程（6 步，任何模型可执行） ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 读书笔记完整流程 │ +│ 读书笔记完整流程 v1.2（6步自动化） │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ -│ 1. 用户提供书籍内容 │ -│ 书籍文件 / 章节内容 / 核心摘要 │ +│ 步骤1: 用户提供书籍内容 │ +│ 书籍文件 / 章节内容 / 核心摘要 / 对话讲稿 │ │ │ │ │ ▼ │ -│ 2. AI 使用卡读提示词拆解 │ -│ references/卡读提示词.md │ +│ 步骤2: AI 按卡读格式五行拆解 → 写 MD 文件 │ +│ 格式：金水木火土 + 总结 + 人物(MBTI/DISC/PDP) + 问题 + 金句 │ +│ 存放：/Users/karuo/Documents/个人/2、我写的日记/读书笔记/ │ +│ 文件名：书名_读书笔记.md │ │ │ │ │ ▼ │ -│ 3. 输出五行结构笔记 │ -│ 一句话总结 + 金水木火土 + 问答 + 人物 + 金句 │ +│ 步骤3: 检查并安装 XMind → 写入脑图 │ +│ 先检查：ls /Applications/ | grep -i xmind │ +│ 未安装：brew install --cask xmind 或 open https://xmind.app │ +│ 写入脚本：xmind_人选天选论_模板表.py（复用该模板格式） │ +│ 规则：书名 sheet（tab=书名）+ 总结/描述/人物/问题/金句连书名 │ +│ 金水木火土为独立节点（detached），位置对齐模板 │ +│ XMind 路径：/Users/karuo/Documents/我的脑图/5 学习/读书笔记.xmind │ │ │ │ │ ▼ │ -│ 4. 确定分类 │ -│ 个人提升 / 人际关系 / 创业 / 商业思维 / 投资 │ +│ 步骤4: 导出脑图图片 → 插入 MD 文章 │ +│ ① 用 Python 生成脑图图像（GenerateImage 工具） │ +│ 存放：卡若Ai的文件夹/图片/书名_读书笔记_思维导图.png │ +│ 登记：卡若Ai的文件夹/图片/图片索引.md │ +│ ② 同时复制图片到 MD 同目录，在 MD 顶部插入图片引用 │ +│ ![脑图](书名_读书笔记_思维导图.png) │ │ │ │ │ ▼ │ -│ 5. 写入 XMind │ -│ scripts/write_to_xmind.py 自动创建标签页和链接 │ +│ 步骤5: 发送到飞书群（webhook） │ +│ 脚本：reading_note_send_webhook.py │ +│ 发送：文章摘要（富文本）+ 脑图图片 │ +│ 默认 webhook： │ +│ https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/ │ +│ 8b7f996e-2892-4075-989f-aa5593ea4fbc │ +│ 命令： │ +│ python3 reading_note_send_webhook.py \ │ +│ --md "/path/读书笔记.md" \ │ +│ --img "/path/脑图.png" \ │ +│ --webhook "https://..." \ │ +│ --title "书名" │ │ │ │ │ ▼ │ -│ 6. 打开 XMind 确认 │ -│ open "读书笔记.xmind" │ +│ 步骤6: 同步飞书知识库（wiki） │ +│ 父节点：QPyPwwUmtiweUOk6aTmcZLBxnIg（读书笔记目录） │ +│ 脚本：bash 读书笔记_上传到飞书.sh（已有） │ +│ 或：python3 feishu_article_unified_publish.py \ │ +│ --parent QPyPwwUmtiweUOk6aTmcZLBxnIg \ │ +│ --title "卡若读书笔记：书名" \ │ +│ --md "/path/读书笔记.md" \ │ +│ --json "/tmp/书名.json" │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` +### XMind 未安装时的处理 + +```bash +# 检查 +ls /Applications/ | grep -i xmind + +# 未安装：brew 安装（需要 Homebrew） +brew install --cask xmind + +# 或手动下载 +open https://xmind.app/download/ + +# 安装完毕后验证 +ls /Applications/Xmind.app +``` + +### 飞书群 webhook 配置 + +| 配置项 | 值 | +|:---|:---| +| **默认群 webhook** | `https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/8b7f996e-2892-4075-989f-aa5593ea4fbc` | +| **图片上传用 token** | tenant_access_token（用 APP_ID + APP_SECRET 获取，不需要用户授权） | +| **脚本路径** | `02_卡人（水）/水桥_平台对接/飞书管理/脚本/reading_note_send_webhook.py` | + +> ⚠️ 上传图片必须用 `tenant_access_token`，不能用 `user_access_token`（会报 99991668）。 + ## 主导图分类 | 序号 | 分类 | 适用书籍类型 | diff --git a/运营中枢/参考资料/OpenClaw记忆功能学习与卡若AI对照.md b/运营中枢/参考资料/OpenClaw记忆功能学习与卡若AI对照.md new file mode 100644 index 00000000..1bd72479 --- /dev/null +++ b/运营中枢/参考资料/OpenClaw记忆功能学习与卡若AI对照.md @@ -0,0 +1,135 @@ +# OpenClaw 记忆功能学习与卡若AI 对照 + +> 学习对象：OpenClaw 官方 Memory 文档 + codesfly/openclaw-memory-final（生产级）；对照卡若AI 记忆系统，提炼可借鉴点。 +> 更新：2026-03-03 + +--- + +## 一、OpenClaw 官方记忆（docs.openclaw.ai） + +### 1.1 存储形态 + +- **纯 Markdown，文件为唯一真相源**；模型只「记住」写入磁盘的内容。 +- **两层**： + - **长期**：`MEMORY.md`（可选），持久事实与决策。 + - **日志**：`memory/YYYY-MM-DD.md`，按日追加、会话启动时读「今天+昨天」。 + +### 1.2 工具 + +- **memory_get**：按文件/行范围精确读取。 +- **memory_search**：语义检索（基于索引片段）；文件不存在时优雅降级返回空，不抛错。 + +### 1.3 何时写入 + +- 用户说「记住」→ 必须落盘，不留在内存。 +- 日常笔记、运行上下文 → `memory/YYYY-MM-DD.md`。 +- 决策、偏好、持久事实 → `MEMORY.md`。 + +### 1.4 自动 memory flush（ compaction 前） + +- 会话接近自动压缩时，触发**静默 agent 轮**，提醒模型在压缩前把该持久化的写入记忆。 +- 可配置：`memoryFlush.enabled`、`softThresholdTokens`、提示词（含 `NO_REPLY` 避免对用户可见）。 + +### 1.5 向量检索 + +- 可对 `MEMORY.md` 与 `memory/*.md` 建小向量索引，支持语义查询。 +- 默认按可用 Key 自动选择：Mistral / Voyage / Gemini / OpenAI / local；支持 Ollama、sqlite-vec 加速。 +- **QMD 后端（实验）**：`memory.backend = "qmd"`，本地 BM25 + 向量 + 重排，Markdown 仍为真相源，检索交给 QMD 侧车。 + +--- + +## 二、openclaw-memory-final（生产级，codesfly） + +- **仓库**：[https://github.com/codesfly/openclaw-memory-final](https://github.com/codesfly/openclaw-memory-final) +- **最新**：v0.4.2（2026-03），Node 22+，可选 QMD 索引。 + +### 2.1 设计目标 + +- **可靠性**：自愈、避免静默失败。 +- **幂等**：同一会话状态不重复写入日记忆块。 +- **成本可控**：避免不必要的向量 embed（每日 qmd update，每周才 qmd embed）。 +- **可审计**：决策与状态可追溯。 + +### 2.2 分层 Pipeline + + +| 层级 | 说明 | +| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| **短期工作台** | `memory/CURRENT_STATE.md`，当日工作台，compaction/重置后首选恢复点；可每轮覆盖（非仅追加）。建议字段：今日目标/进行中/阻塞/下一步≤3。 | +| **日记忆日志** | `memory/YYYY-MM-DD.md`，主会话 + 子 Agent 产出经「每日蒸馏」写入，仅追加。 | +| **任务结果卡** | `memory/tasks/YYYY-MM-DD.md`，**仅结果**的子 Agent 任务卡；主会话整理，子 Agent 原始过程保留在隔离历史供审计。 | +| **每日蒸馏 Daily Sync** | 23:00 本地时间；近 26h 会话；过滤 <2 条用户消息的会话；写入日日志；**幂等游标**（last user message fingerprint）防重。 | +| **每周精炼 Weekly Tidy** | 周日 22:00；合并近 7 日日志进长期记忆；约束 `MEMORY.md`（如 80 行/5KB）；写周报 `memory/weekly/YYYY-MM-DD.md`；归档日日志到 `memory/archive/YYYY/`。 | +| **Watchdog** | 每 2h 的 :15；检测禁用/陈旧/错误；**仅当连续 2 次异常才告警**（低噪）。 | +| **Retrieval Watchdog** | 每 30 分钟；检索健康检查，2-hit 确认异常。 | +| **QMD 夜间维护** | 每日 03:20；`qmd update`；仅当待处理积压超阈值时 `qmd embed`。 | + + +### 2.3 多 Agent 记忆模型 + +- 主会话 = **记忆策展人**：整合持久结果与决策。 +- 子 Agent：只执行；原始过程留在隔离会话历史，可审计。 +- **共享交接层**：`memory/tasks/YYYY-MM-DD.md`，仅结果的任务卡。 +- **检索顺序**：先任务卡 → 再语义记忆搜索 → 最后按需钻取原始会话。 + +### 2.4 任务卡字段（建议） + +- goal / boundary / acceptance / key actions / artifact paths / final status / next step + +### 2.5 Context Budget + 动态画像 + +- `memory/context-profiles.json` 定义按画像的上下文来源。 +- 注入前**硬预算**：单文件上限（默认 20000 字符）、总上限（默认 80000 字符）。 +- 按优先级（如 main/ops/btc/quant）组 context pack，控制 prompt 膨胀与延迟。 + +### 2.6 冲突检测 + +- 持久化前扫描长期记忆中的路由/规则漂移，避免静默覆盖（`memory_conflict_check.py` → `memory-conflict-report.json`）。 + +### 2.7 状态文件（摘要） + +- `processed-sessions.json`：幂等游标。 +- `memory-watchdog-state.json`：异常计数与 last3 快照。 +- `context-budget-state.json`：预算检查结果。 +- `memory-retrieval-watchdog-state.json`：检索健康状态。 + +--- + +## 三、卡若AI 记忆系统现状（简要） + + +| 层级 | 位置 | 说明 | +| ------- | -------------------------- | ----------------------------------------- | +| **短期** | Cursor 对话上下文 | 单次对话有效 | +| **长期** | `个人/1、卡若：本人/记忆.md` | 单文件，偏好/规则/人脉/原则 | +| **结构化** | `水溪_整理归档/记忆系统/structured/` | 技能索引、Agent 成果、每日摘要、幂等游标、健康、watchdog 报告、周报 | + + +**自动化**：`collect_chat_daily.py`（每日、幂等+脱敏）、`collect_daily.py`（每日摘要）、`weekly_optimize.py`（每周 SKILL 审计+经验整理）、`memory_watchdog.py`（每 2h、连续 2 次异常才告警）。 + +--- + +## 四、可借鉴点（卡若AI 学习清单） + + +| OpenClaw / memory-final | 卡若AI 可借鉴 | +| ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | +| **CURRENT_STATE 短期工作台** | 可选：在 `记忆系统/` 或工作台增加「当日工作台」单文件（今日目标/进行中/阻塞/下一步≤3），compaction 或新会话时优先读。 | +| **任务结果卡（仅结果）** | 多线程/子任务执行时，将每个子任务的结果写成「任务卡」到 `structured/tasks/YYYY-MM-DD.md`，检索时先任务卡再其他。 | +| **检索顺序** | 明确：先查任务卡/结构化结果 → 再查长期记忆/经验库 → 最后按需查原始对话归档。 | +| **Context budget** | 若未来做「记忆注入」到 prompt，先做单文件与总字符上限，避免一次性灌入过多记忆。 | +| **Compaction 前 memory flush** | 若平台支持「压缩前回调」，可在压缩前提醒写入 `记忆.md` 或当日工作台。 | +| **冲突检测** | 写入长期记忆或规则前，扫描已有规则/路由是否与新内容冲突，生成简单 conflict 报告。 | +| **QMD / 向量检索** | 长期可选：对 `记忆.md` 或结构化摘要做本地向量索引（如 QMD 或现有嵌入），支持语义检索；当前卡若AI 以文件与关键词为主，可后续迭代。 | +| **周报与归档** | 已有 weekly_report；可明确「周报 + 日日志归档到 archive/YYYY/」的目录规范，与 memory-final 对齐。 | + + +--- + +## 五、参考链接 + +- OpenClaw Memory 概念：[https://docs.openclaw.ai/concepts/memory](https://docs.openclaw.ai/concepts/memory) +- openclaw-memory-final：[https://github.com/codesfly/openclaw-memory-final](https://github.com/codesfly/openclaw-memory-final) +- openclaw-memory-final 架构：[https://github.com/codesfly/openclaw-memory-final/blob/main/docs/architecture.md](https://github.com/codesfly/openclaw-memory-final/blob/main/docs/architecture.md) +- 卡若AI 记忆系统：`02_卡人（水）/水溪_整理归档/记忆系统/README.md` + diff --git a/运营中枢/工作台/gitea_push_log.md b/运营中枢/工作台/gitea_push_log.md index 0a87a02b..a44ec739 100644 --- a/运营中枢/工作台/gitea_push_log.md +++ b/运营中枢/工作台/gitea_push_log.md @@ -303,3 +303,4 @@ | 2026-03-11 20:12:14 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 20:12 | 更新：水桥平台对接、水溪整理归档、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | | 2026-03-11 20:22:53 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 20:22 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | | 2026-03-11 20:48:52 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 20:48 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | +| 2026-03-11 21:09:46 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 21:09 | 更新：运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | diff --git a/运营中枢/工作台/代码管理.md b/运营中枢/工作台/代码管理.md index 62ecfa26..8270a432 100644 --- a/运营中枢/工作台/代码管理.md +++ b/运营中枢/工作台/代码管理.md @@ -306,3 +306,4 @@ | 2026-03-11 20:12:14 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 20:12 | 更新：水桥平台对接、水溪整理归档、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) | | 2026-03-11 20:22:53 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 20:22 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) | | 2026-03-11 20:48:52 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 20:48 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) | +| 2026-03-11 21:09:46 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-03-11 21:09 | 更新：运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 11 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) |