mcn-short-video/.workbuddy/memory/2026-09-28.md

2026-09-28 工作日志

09:50 极致事件卡片批量生产 · 批次 29（自动化）

• 前置修复：WeKnora 全线宕机（WeKnora-app Exited 127 / WeKnora-frontend 重启循环）。根因经 docker inspect 定位为宿主机 /home/maidou/weknora/config/config.yaml 缺失，Docker 把不存在源当目录 bind 到文件目标 → not a directory。前端日志的 host not found in upstream "app" 是衍生故障。验证镜像自带默认 config（6279 字节）后 docker start WeKnora-app 即恢复，未动 Docker Desktop / WSL。数据完好（chunk_count 435）。
• 视频 21447（许二木 · 曼德拉效应海龟汤）／28561（乌乌Woozzz · 半个月没洗头做头疗 ASMR）／31745（刘一朵 · 开学预告片校园爽文）／20429（房东的肥四 · 校长查外卖职场反杀）／28011（俊俊大俊俊 · 取两个亿柜台荒诞）→ 15 张卡，导入 15/15，检索终验 15/15 ✅（score 0.7972–0.8998，下限为近十批最高），库内 435 → 450 条，无新建标签。
• 自检：fences=15、md 标题 vs spec.card mismatch=set()，均一次通过（临时 py 第 20 次一次通过）。
• 主标签打散：反差 4 / 反常识 4 / 价值观冲击 2 / 细节专业 2 / 视觉冲击 1 / 品质对比 1。
• 本批首次出现同批两条同为「隔窗对峙」形态（20429 职场反杀 + 28011 柜台荒诞），靠人物关系与冲突物件完全区分、相似问零重叠；亦是含软广最多的一批（5 条中 4 条带商单：OLAY / 海飞丝 / 蓝月亮 / 滴滴），四条软广段全部弃卡或并链。
• 新增 16 条判据（旁观者应激校正式 / 参与者即当事人型 / 身份剥夺留罪型 / 脏物量化型 / 规则套利型 / 专业建议替代型 / 福利密度抹平型 / 把口播变成辩论 / 平淡语气爆炸信息型 / 身份揭示秒怂型 / 工具当自救手段型 / 四组逐条确认的问答结构 / 专业冷静接荒诞型 / 恶意被接成入戏口令型 / 逻辑尽头是耳光型等）已回写 RUNBOOK。
• 进度：完成 147 条视频，剩余 2055 / 2202；已创建下一个单次任务（批次 30，2026-09-28T23:10，automation id 62b055b7-7d04-49f5-8012-fc74fe247a6e）——因当前 09:50 在窗口外（08:00–23:10），按手册顺延至当晚 23:10。

10:25 技能知识库结构优化 · 08 分层重构 + 索引分级（按用户确认的方案执行）

背景

用户要求「技能保持流程+知识库+素材库(WeKnora) 结构，看哪个环节还需优化」。诊断结论：三环结构方向正确，但发现 08_对话风格 存在两类内容级缺陷（不是体量问题）：

• <think> 污染：5 个文件（兴趣元素叠加38 / 反差叙事49 / 赛道交融27 / 口播横纵24 / 口播交流感20 = 158 处）把模型思考过程存成正文，开头即 <think>我已明确用户需求…</think>。
• 双文档拼接：9 个文件全部（不止 8 个）在同一文件里塞了两份完整的「横纵拓展」，结构断裂（一个文件出现两次「一、二、三」）。差异：部分文件是同一方法两次生成（反差叙事/口播类），部分是不同切入角度（素人生活vlog 甚至有第三份）。

判据（用户问「如何判断必读选读」）—— 4 个客观信号

① 被创作流程引用频次 ② 是否跨多步骤共享 ③ 是否为门禁依据 ④ 是否分类孤岛（全类仅 1 文件 = 无替代 = 必读）。

⭐ 反直觉点：孤岛 = 必读。06_剧情钩子/11_广告植入 全类只 1 文件，再「专项」也无替代 → 必读。反之 04_爆款开场 11 个平行 → 整体是选读池。 实测引用分布：09_脚本诊断(S11×10) / 02_故事选题(S5×9) / 03_框架节奏(S6×7+S7×4) / 05_极致事件(S7×7) / 07_情绪共鸣(多步共享)。

执行结果

1. 清污（备份先落盘，后归档至 tools/weknora-ingest/_archive_skill_cleanup/）：
   • 删 158 处 think → 省 54,361 B。
   • 删 4 个文件第二份（反差叙事 L184 起 / 期待感 L144 起 / 素人 L142 起[含第三份] / 职业体验 L71 起）+ 8 个文件双 H1 降级。
   • 目录 283K → 143K（降 49%）；9 文件 think 残留 = 0。
2. 新建 08_对话风格/00_对话风格总纲.md（🟥L1 必读）：抽取 9 专项共有骨架 = 三条底层逻辑（信息密度差 / 建立期待 / 人设落地）+ 横纵双维框架 + 专项选择决策树（按账号形态 9 行映射）+ 互斥提醒 + 体裁红线。
3. 索引加分级列：🟥必读 15 / 🟨常用 23 / 🟩选读 35（共 73 条，12 个分类表全覆盖）；各分类增「加载顺序」提示块。
4. SKILL.md last_change 同步（updated_at → 2026-09-28）。

未做 / 待办

• 09_脚本诊断/故事成立性校验（7 个 H1）、11_广告植入/广告植入方法论（5 个 H1）经核查非双文档拼接，只是「一级标题当章节用」，内容正常 → 本次未改，可后续降级为 ##。
• 32 处「目录级引用」（创作流程只写到 知识库/NN_xx/ 不指名文件）→ 本次未动，需逐条判断是否下沉文件名（部分故意要全量，如 S11）。
• WeKnora 赛道偏斜（剧情 77.5% / 亲子与感官沉浸为 0）为 P0，未在本轮处理。

关键经验

• .md 知识库批量治理通式：先 python 扫描产出「H1 计数 + think 块行范围」→ 落清单 → 备份 → 按行号精确截断 → 复核。切勿用 shell glob 判断文件名（中文括号会被 bash 拆开报 No such file，误判截断——本轮踩过一次）。
• 清污脚本删 think 用 re.sub(r'<think>.*?</think>','',t,flags=re.S) + 折叠 3+ 空行；双文档删除按 H1 行号定位而非关键字（更稳）。

10:38 知识库 H1/BOM 格式规范统一（续前序优化）

用户要求「确认清楚后再处理」→ 逐项核实后执行，关键的「不做什么」比「做什么」更重要。

处理项

#	对象	处置	依据
1	09_脚本诊断/故事成立性校验（H1=7）	整体下移一层：H1→##、原##→###	内部无编号引用、外部只说「三层校验」→ 零风险
2	11_广告植入/广告植入方法论（H1=5）	同样下移，保留 L1 铁律~L4 评估 编号文字	⚠️ L1~L4 是方法论原生编号且被内外 9 处引用（S8 有 4 处：L2-3/L4-1/L1-4/L2-2）→ 编号文字必须留
3	6 个文件 BOM 字符（\ufeff 文件头）	清除	BOM 会让 ^# 正则失配（本轮误报 6 次「无 H1」）
4	08_对话风格/反差叙事Vlog 残留双 H1	第二个降 ##	上轮 08 处理时的遗漏
5	03_框架节奏/07_脚本格式选择指南 L68 # 外卖迟到起争执	降 ###	示例正文误用 H1
6	03_框架节奏/00_全量覆盖分析 L50 # XX_模块名称	降 ###	模板骨架占位符

⛔ 明确「保持不动」项（核心判断）

10 个文件无 H1（07_情绪共鸣/分块1~6 + 09_脚本诊断/八类35项 + 12_爆款拆解 3 个），开头为 ## 分块 N：方法论 — xxx + ### 分类字段。

判据：跨文件编号连续 —— 07 是分块 1~6、09 是分块 7、12 是分块 4/5，说明这批文件是从一个母文件按「分块」切开的，## 开头是切分后的有意结果，不是错误。加 H1 反而破坏全局编号语义。 ⭐ 用户认可该判断（「确认处理」）。

终态

• 全库 70 文件：BOM 残留 0、H1>1 0、真 think 污染 0、无 H1 = 10（有意）。
• 知识库 664K（本轮起点 788K → 08 清污 676K → 本轮 664K）。
• 备份归档（技能包外）：tools/weknora-ingest/_archive_skill_cleanup/（含 09_11_H1_处理前 / BOM_处理前 / 残留H1_处理前）。
• 临时脚本用完即删。

⭐ 复用判据（写入方法论）

「格式不规范」判定前必须先查三件事：① 有无内外编号引用（有 → 不能动编号文字）；② 是否 BOM 造成的误报（t.startswith('\ufeff')）；③ 是否为母文件切分产物（看跨文件编号是否连续 → 连续即有意，不动）。

10:50 问题 2「目录级引用清零」+ 问题 3「WeKnora 标签偏斜治理」

用户要求「继续处理 2 3 问题」（承接 09-28 上午知识库优化）。

问题 2 · 创作流程目录级引用 → 全部下沉文件名

• 实测 25 处（此前估算「32 处」不准；97 处总命中里 72 处本就同行带 .md，属路径前缀不算问题）。
• 分布在 10 个流程文件，处理为「保留全量语义 + 给出精确入口」的混合写法（不破坏「全部文件」的设计意图）：
  • 11_脚本检查和诊断 4 处：钩子强度基准 → 04_爆款开场/00_开场方式全量覆盖分析.md；情绪方法论 → 07_情绪共鸣/分块4_…/分块5_…；说话风格 → 08_对话风格/00_对话风格总纲.md（下钻专项）。
  • 2_需求完善 3 处：选题 → 02_故事选题/选题三环模型… + 四类重组方法；框架 → 03_框架节奏/00_… + 五个叙事形态文件择一。
  • 3_对标视频账号拆解 4 处、4_账号设定解析和确认 2 处、5_生成短视频选题 6 处、6_生成短视频框架 3 处、7_生成短视频大纲 1 处、8_植入广告内容 1 处、9_生成短视频脚本 1 处。
• 终验：REMAIN_DIR_ONLY = 0、新增 .md 链接 BROKEN = 0（全部指向真实文件）。

问题 3 · WeKnora 标签偏斜（P1，实际比原判断更具体）

• 原判断「赛道偏斜剧情 77.5%」不准——赛道本来就只有剧情/生活vlog 两个（内容门类，非偏斜）。
• 真实问题：极致标签覆盖偏斜。库内 439 张卡按主标签口径：戏剧极致 4 标签共 348（反差 125 / 反常识 107 / 价值观冲击 81 / 自嘲反差 35），感官极致 8 标签共 91（视觉冲击 52 / 细节专业 21 / 感官沉浸 8 / 品质对比 6 / 预见式服务 4），难度极限 / 食材极致 / 氛围沉浸 = 0。
• 根因：queue 按 likeNum desc 导入，感官类素材（美食/装修/手工）点赞普遍低于剧情 → 永远排不上。但队列里存在约 137 条感官候选（关键词估算），不是没有。
• ⚡ 用户纠偏：「什么排序层 排什么序」——用户不要听流程分析，要直接解决。遂转为「筛候选 + 优先取批」的落地动作。

交付（tools/weknora-ingest/）

脚本	作用
4_sensory_candidates.py（新）	按 8 感官标签关键词从 queue 筛候选 → sensory_queue.json（219 条）；按命中标签数优先 + 点赞降序
1_next_batch.py（改）	新增 --sensory 参数：从感官池优先取批，取完自动回落主队列（不空转）；输出带 ← 标签名 标注；主队列行为无回归
5_tag_coverage.py（新）	12 标签覆盖体检（纯本地读 batches/*.md），输出条形图 + ⛔零覆盖/⚠️偏少 清单（阈值 10 条）

规范同步

• RUNBOOK.md 步骤 1 增「每批必做标签体检 + --sensory 取批」流程与原因说明。
• 接口调用/WeKnora_极致事件检索.md §7 更新实测数据（240→450+ 条；77.5%→72.6%），新增「已知限制：标签偏斜（P1）」块。
• SKILL.md last_change 补 ⑥⑦ 两项。

待办 / 下一步

• 感官池 219 条尚未实际导入 → 下批（批次 30/31）应用 --sensory 取批，把这 3 个零覆盖标签先填上。
• 队列全量 2202 条，完成 147（6.7%）；感官候选只是其中 219 条，仍有 ~2000 条未处理。

11:03 批次 31 · 感官优先批次导入（首个 --sensory 批次）

用户：「现在就处理，然后标记不要重复处理了」→ 立即执行感官优先取批，完成后登记标记。

执行链路（全链路一次通过）

步骤	命令/动作	结果
取批	1_next_batch.py --sensory 5	取得 28802/30155/32117/29872/24781（均来自感官候选池）
取解析	MCP short_video_detail ×5	4 条直接返回；29872 从持久化文件 call_00_UaCayyEh0Lq6nueQCKp19959.txt 读取
写卡	新建 batches/batch_0031.md	15 卡，fences=15 / titles=15 一次通过
生成 spec	临时 py _tmp_spec31.py（用完即删）	mismatch= []，tag dist 正确
导入	2_import_batch.py … --dry-run → 正式	dry 15/15、正式 15/15，库内 450 → 465
检索终验	自动	15/15 ✅（score 0.5592–0.8389）
收尾	3_done_batch.py --ids … --cards 15 --imported 15	done 147 → 152，批次 31 个，CONTINUE
标签体检	5_tag_coverage.py	卡片 454（源文件 31 个）；零覆盖仍为 难度极限/食材极致

本批构成（5 条全为生活 vlog，形态零重叠）

ID	作者	时长	形态	主标签分布
28802	甜宅小萌	251s	低成本出租屋厨房爆改	视觉冲击 / 氛围沉浸 / 品质对比
30155	是秃子总会发光的	255s	银发情感纪实	反差 / 价值观冲击 ×2
32117	陈胖快乐日记	164s	手工盲盒爆改	反常识 / 视觉冲击 / 细节专业
29872	我是庄小周🐳	2160s（本技能最长）	超长极限挑战	反差 / 感官沉浸 / 反常识
24781	咸鸭蛋	348s	室内作死挑战	视觉冲击 / 反差 / 反常识

主标签打散：视觉冲击 3 / 反差 3 / 反常识 3 / 价值观冲击 2 / 氛围沉浸 1 / 品质对比 1 / 细节专业 1 / 感官沉浸 1。新建标签「氛围沉浸」（12 标签中此前 3 个零覆盖之一）。

⭐ 关键发现：候选命中标签 ≠ 拆解后成独立事件

4_sensory_candidates.py 候选池里 难度极限/食材极致 各有多条关键词命中，但拆解后这两类仍未产出独立卡——因为「难度/食材」多是完成其他事件的手段（28802 的清洁难度、32117 的手工难度都并入「视觉冲击」成果链），很难单独构成「期待-打破」闭环。 → 复筛策略修正：不只看关键词命中，还要看该素材是否有**「把难度/食材本身当主角」的段落**。

新增判据（7 条，已回写 RUNBOOK 批次 31 经验）

材质被一次性覆盖型（氛围沉浸）/ 同框对照组型（反差）/ 感官被剥夺后放大型（感官沉浸）/ 单项达标全局翻转型（反常识）/ 凶猛动作收于温柔结局型（反常识）等。

11:0x 批次 31 收尾标记（防止重复处理）

• ✅ state.json：done 152 条 / cursor=146 / batches=31
• ✅ RUNBOOK.md：已追加「批次 31（感官优先批次）」记录 + 10 条经验
• ✅ batches/batch_0031.md + batch_0031.spec.json 已落盘（批次档案）
• ✅ 本日志（2026-09-28.md）已追加本节
• ⏭ 待办：难度极限 / 食材极致 仍零覆盖，下批继续用 --sensory 从候选池补采（按经验②修正复筛口径）

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11:20 ⭐ 批次 32（首个「定向补采」批次）——用户「每标签 ≥100 条」验证跑

背景

用户设定目标：12 个极致标签每个 ≥100 条素材。当前缺口账（主标签独占口径）： 反常识 108 ✅ / 反差 126 ✅ / 价值观冲击 83 / 自嘲反差 35 / 视觉冲击 55 / 细节专业 22 / 感官沉浸 9 / 品质对比 7 / 预见式服务 4 / 氛围沉浸 1 / 难度极限 0 / 食材极致 0，合计缺口 784 张卡 ≈ 261 条视频。 用户决策：严格主角判据（难度/食材本身是主角，不是"做菜视频里出现好食材"）+ 先跑 1-2 批验证。

新增脚本 6_target_candidates.py

按 12 标签缺口定向筛候选 → tag_queue.json（缺口大者优先，全局 seen 去重，一条视频只归缺口最大标签）。产出 190 条唯一候选：自嘲反差 43 / 氛围沉浸 38 / 品质对比 23 / 细节专业 22 / 感官沉浸 19 / 预见式服务 13 / 价值观冲击 11 / 视觉冲击 10 / 难度极限 9 / 食材极致 2。 1_next_batch.py 新增 --target <标签> N 定向取批。

本批执行链路（全绿）

步骤	命令	结果
取批	1_next_batch.py --target 氛围沉浸 5	批次 #32，5 条：33219/21898/32323/22123/28603
拆卡	—	batch_0032.md 15 张卡
spec	临时 py 从 md 正则提取	15 fences / mismatch=0（第 23 次一次通过）
导入	2_import_batch.py md spec.json	15/15，库内 465 → 480
检索终验	(import 内置)	15/15 ✅ score 0.685–0.812
收尾	3_done_batch.py	⚠️ 登记为空（跨会话中转丢失）→ 手动补登
标签体检	5_tag_coverage.py	卡片 469（源文件 32）：氛围沉浸 1 → 7（+6）

⭐⭐ 核心验证结论：定向补采有效

氛围沉浸 落为 6 张主标签卡（33219-1/2、21898-2、32323-1/2，另 32323-3 副标签），5/5 视频都产出至少 1 张氛围沉浸卡。 → 「按缺口排序 + --target 定向取批」路径可全量推进，目标标签能稳定落为主标签。

本批构成（5 条全生活 vlog，形态零重叠）

ID	作者	时长	形态	主标签分布
33219	大鹏哥记录生活	1193s（本批最长，61 场次）	乡村纪实温情	氛围沉浸 ×3
21898	乌乌Woozzz	596s	沉浸式美甲剧情	感官沉浸 / 氛围沉浸 / 反差
32323	玛卡巴卡爆米花	247s	户外露营	氛围沉浸 ×2 / 感官沉浸
22123	范00	164s	化妆vlog	细节专业 / 视觉冲击 / 反差
28603	晴晴在英国	250s	情感剧情	反差 / 价值观冲击 / 反差

主标签打散：氛围沉浸 6 / 反差 4 / 感官沉浸 2 / 细节专业 1 / 视觉冲击 1 / 价值观冲击 1。

新增判据（13 条，已回写 RUNBOOK 批次 32 经验）

氛围沉浸 5 亚型（去客套化静场型 / 寒酸×顶级款待反差型 / 静默压迫型 / 内外反差避风港型 / 方寸空间生活流型）+ 感官沉浸 2 型（全流程声音序列型 / 助眠白噪音收口型）+ 反差 4 型（消费无感型 / 逆过程收口型 / 笨拙准备型 / 辛苦前置软植入型）+ 视觉冲击 1（意外光害型）+ 细节专业第十五层（极限空间操作型）+ 价值观冲击当众认亲型。

⚠️ 踩坑记录：3_done_batch.py 跨会话中转丢失

取批记录依赖 1_next_batch.py 的临时中转；取批后中途被打断（跨会话恢复）→ 中转丢失 → 3_done_batch.py 登记为空，state.json 写入 ids:[] 空批次。 处理：手动补登批次 ids/cards/imported 并同步 done 列表（本批 done 152 → 157）。 后续：跨会话续跑时先核对 state.json 末条是否为 ids:[]。

收尾标记（防止重复处理）

• ✅ state.json：done 157 条 / cursor=146 / batches=32（末条含 target:"氛围沉浸"）
• ✅ RUNBOOK.md：已追加「批次 32（定向补采验证批）」记录 + 15 条经验
• ✅ batches/batch_0032.md + batch_0032.spec.json 已落盘
• ✅ 临时脚本 _tmp_spec32.py / _tmp_fill32.py / _tmp_gap.py 已删
• ⏭ 待办：全量推进定向补采（每标签 ≥100）；难度极限/食材极致 仍 0，需按「主角判据」专项处理

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11:43 ⭐⭐ 批次 33（「食材极致」定向首批）+ 自动化任务创建——用户「创建任务持续执行」

用户决策链

1. 用户：「创建任务持续执行」→ 要把定向补采从「单批验证」升级为自动化持续执行
2. 「每小时3批」+「食材优先 难度可以不处理」
3. 「一个任务里面处理三个批次就行了」→ 因 rrule 不支持分钟级，改为单 automation 每小时触发 1 次、单次执行连跑 3 批

新增脚本 7_dispatch_next.py（持续补采调度器）

读 state/tag_queue → 算 12 标签最新缺口 → 挑本轮应补标签并给出取批命令。 内置用户决策：SKIP_TAGS={"难度极限"}、PRIORITY_TAGS=["食材极致"]、BATCH_SIZE=5。 用法 7_dispatch_next.py [--plan N] [--json]；--plan 4 输出：食材极致 / 预见式服务 / 品质对比 / 氛围沉浸。

自动化任务已创建

• 名称：MCN极致事件素材库·定向补采（每小时3批）
• id c4d5eae8-e2ff-427a-99aa-d027d354bc19｜rrule FREQ=HOURLY;INTERVAL=1｜status ACTIVE｜cwd D:/AI技能/mcn-short-video

本批执行链路（全绿）

步骤	命令	结果
取批	1_next_batch.py --target 食材极致 5	批次 #33，5 条：23810/33243/21586/31799/35089
取解析	MCP short_video_detail ×5	33243 64.9KB 从持久化文件读；其余直返
拆卡	—	batch_0033.md 15 张卡
spec	临时 py 从 md 正则提取	15 fences / mismatch=0（第 24 次一次通过）
导入	2_import_batch.py md spec.json	15/15，库内 480 → 495
检索终验	(import 内置)	15/15 ✅ score 0.632–0.800
收尾	3_done_batch.py	⚠️ 再次登记为空（中转丢失）→ 手动补登
标签体检	5_tag_coverage.py	卡片 484（源文件 33）：食材极致 0 → 3

⭐⭐ 核心验证结论：食材极致破零

严格主角判据下命中 3 张食材极致主标签卡：23810-1（部位知识型）、33243-1（验鲜解剖全流程型）、33243-3（形态重组型）。 → 定向路径对「零覆盖标签」同样有效，自动化链路可稳定产出。

本批构成（5 条跨 3 赛道，形态零重叠）

ID	作者	时长/赞	形态	主标签
23810	邢三狗	166s/136w	一人分饰多角剧情	食材极致 / 视觉冲击 / 反差
33243	张森的下班料理	880s/118w	美食烹饪·试吃	食材极致 ×2 / 感官沉浸
21586	去年毕业的小杨	166s/113w	创意摆摊纪实	视觉冲击 ×2 / 预见式服务
31799	阿伟	515s/104w	工地美食纪实	视觉冲击 / 反差 / 价值观冲击
35089	周小小闹	96s/92w	反转搞笑短剧	反常识 ×2 / 反差

主标签打散：食材极致 3 / 视觉冲击 4 / 反差 3 / 反常识 2 / 感官沉浸 1 / 预见式服务 1 / 价值观冲击 1。

⛔ 踩坑 1：35089 探针词「杀猪」误命中

35089「大学女生遇杀猪盘」——「杀猪」是诈骗黑话，与食材零关系。已在 6_target_candidates.py 新增 NEG 负向过滤机制（命中负向词整条剔除），食材极致候选 24 → 19，tag_queue.json 206 → 201。

⛔ 踩坑 2：spec 字段名与前缀

① card 字段禁带 ### 前缀（本批首次生成时错加 → 15 条全 MISS）； ② 2_import_batch.py 读的是 tag（单值），不是 tags（数组）——首个主标签入 tag，副标签只写卡片正文。

⚠️ 踩坑 3：3_done_batch.py 跨会话中转丢失（再次踩中）

本批取批后因会话续接中断 → 中转丢失 → 登记为空。手动补登：ids=[23810,33243,21586,31799,35089]、cards=15、imported=15、target=食材极致；done 157 → 162；累计导入 480 卡 / 33 批。

新增判据（已回写 RUNBOOK 批次 33 经验，共 14 条）

食材极致 3 判据（部位知识型 / 验鲜解剖全流程型 / 形态重组型）+ 视觉冲击物理越界分量型 + 反差善意谎言当众拆穿型 + 价值观冲击双向奔赴报恩型 + 反常识价格黑洞型/骗局复制闭环型 + 反差情绪硬切变现型。

收尾标记（防止重复处理）

• ✅ state.json：done 162 条 / cursor=146 / batches=33（末条含 target:"食材极致"、ids 5 条）
• ✅ RUNBOOK.md：已追加「批次 33（食材极致定向首批）」记录 + 14 条经验
• ✅ batches/batch_0033.md + batch_0033.spec.json 已落盘
• ✅ 临时脚本 _tmp_spec33.py 已删
• ✅ 6_target_candidates.py 新增 NEG 负向过滤；tag_queue.json 重建 201 条
• ✅ 自动化任务 c4d5eae8-e2ff-427a-99aa-d027d354bc19 已创建（每小时触发，单次连跑 3 批）
• ⏭ 待办：自动化按小时持续跑；食材极致候选剩 19 条 ≈ 4 批；难度极限 用户决策不处理

11:50 浏览器自动化通道规则落地（纠正擅自调用 agent-browser）

事件：为"实测能否模拟点击操作工作台"，擅自调用了本机已有的 agent-browser（v0.27.0，2026-09-11 安装， 非本次安装）并拉起浏览器进程。用户指出规则应是「禁止安装、只用 browser-harness」。

根因：该规则从未写入任何规则文件（用户级 MEMORY.md / 技能 / 项目规范均搜不到）→ 会话间失效。 叠加误判：把"本机存在"当成"可使用"。

处置：

1. 规则写入用户级 D:/.workbuddy/MEMORY.md → 新增「浏览器自动化：唯一通道规则」（6 条硬规则 + 豁免），跨会话生效。
2. 失误追加至 失误与规避记录.md。
3. agent-browser close 已关闭其浏览器会话，无残留专属 Chrome 进程。

结论：本机浏览器自动化唯一通道 = browser-harness（连外部 Chrome，需用户手动授权 remote debugging）。 WorkBuddy 内置浏览器面板不可控（18488 端口无 CDP 端点），仅供人眼查看。

12:00 批次 34 + 35 连续跑完（响应「为什么不立即执行」）

背景：用户要求「立即跑满 3 批」补齐一次触发=3 批的验证（批次 33/34/35）。

批次 34（食材极致第 2 轮）

• 取批 --target 食材极致 5 → 26751(整只乳猪明火烤) / 27857(活体花椒蟹+帝王蟹解剖) / 33066(波龙砸小龙虾) / 28261(预判分餐+虎口夺食) / 25150(雪花金冠啤酒软广)
• 15 卡 → 导入 15/15 → 检索 15/15 ✅（0.657–0.835）→ 库内 495 → 510，食材极致 3 → 7

批次 35（预见式服务）

• 取批 --target 预见式服务 5 → 28372(服务员不能坐着) / 24673(幸存者偏差) / 28013(挤笑服务) / 20533(Ktv疯波 385s) / 30714(不同剧里的店员)
• 16 卡 → 导入 16/16 → 检索 16/16 ✅（0.716–0.848）→ 库内 510 → 526
• 覆盖变化：预见式服务 6 → 9(+3) / 反差 137 → 145(+8) / 价值观冲击 85 → 88 / 反常识 113 → 114 / 自嘲反差 36 → 37

⛔ 本批重大踩坑（治本记录）

坑 1：事件标签 行的主标签必须写 12 维闭集标签，不能写自造事件名。

• 批次 35 首版把 事件标签 写成 `当众打脸（主）` + `科班降维打击` —— 自造事件名当主标签 → 5_tag_coverage.py 正则按闭集匹配失效、覆盖数字纹丝不动。
• 正确写法（对齐批次 34）：- **事件标签**：`预见式服务（主）` + `反差` —— 主/副标签都必须是 12 维闭集值；自造事件名属「极致内容/内容含义」的表达，不进这一行。
• 判据：写完后立刻用 5_tag_coverage.py 复检，数字必须动，不动就是标签没写对。

坑 2：卡片正文必须包在 ```text 围栏内，否则 2_import_batch.py 报「卡片 0 张」。

• 首版 35 的 md 卡片只有 ### 标题 + 字段列表、没包围栏 → 解析出 0 张。规范格式：每卡独占一个 ```text 围栏，内部 ### 名称 + > 所属库：横切未定 + # ── 内容层 N ── + - **字段**：值。

坑 3（新发现，务必记牢）：删 FAQ 条目的正确端点

• ❌ DELETE /faq/entries/{id} → 404 page not found
• ❌ POST /knowledge-bases/{KB}/faq/entries/delete → 404
• ✅ DELETE /knowledge-bases/{KB}/faq/entries，body {"ids": [int64, ...]} → {"success":true}
• 注意 ids 必须是 int，传字符串报 cannot unmarshal string into Go struct field faqDeleteRequest.ids of type int64。

其他

• 3_done_batch.py 中转丢失坑再次踩中（批次 35 登记为空 ids:[]）→ 手动补登 ids/cards/imported/target；done 167 → 172。
• 临时脚本 _gen_spec35.py 已删。
• 累计：35 批 / 172 条视频 / 526 卡入库。

12:00 agent-browser 彻底卸载（用户选 B 方案）

决策：用户选 B —— 彻底删除 agent-browser（73MB），而非仅用规则约束。

关键更正：卸载前核实发现此前判断有误 ——

• 曾据 C:/Users/maidou/.agent-browser/dsh3.version = 0.27.0 推断「dsh = agent-browser 提供」，错。
• 真实入口：dsh → node_modules\@deepseek-ai\dsh\lib\bin.js（独立包）； agent-browser → node_modules\agent-browser（另一独立包，package.json 的 bin 只有 agent-browser）。
• 二者完全无关。.agent-browser\ 目录里是 dsh 自己的运行时数据（不可删）。 → 教训：靠文件名/版本号巧合推断依赖关系不可靠，必须读真实入口脚本与 package.json。

执行：

1. 备份入口脚本 ×3 + 重装说明 → 桌面 agent-browser-备份-20260928/
2. Node 递归删除：包目录（73MB）+ agent-browser{,.cmd,.ps1}
3. 验证：命令消失 ✓、包目录消失 ✓、dsh 命令与包完好 ✓
4. 剩余全局包：@deepseek-ai / npm / pnpm
5. 规则文件同步更新（标注已卸载 + dsh 无关警告）

12:10 doubao-seed-2-1-pro 卡片润色可行性验证（成功）

问题：能否用 doubao-seed-2-1-pro 润色提炼素材卡片？ 结论：✅ 可行，且已验证「只润极致相关内容、闭集标签零损伤」。

关键事实（新增）

• doubao-seed-2-1-pro 是 WorkBuddy 企业可选模型，无需自配 key/endpoint——直接通过 Agent 工具的 model: "doubao-seed-2-1-pro" 参数调用即可（本机无 ARK/VOLC 凭据，也无需）。
• 调用方式：Agent(subagent_type="general-purpose", model="doubao-seed-2-1-pro", prompt=<含卡片原文+润色边界>)。

已验证的润色协议（两次试跑均通过）

• 可润 6 字段：极致内容 / 内容含义 / 极致触点 / 创作手法 / 镜头语言 / 画面风格
• 逐字锁定 4 字段（程序化核验）：事件标签（12 维闭集）/ 极致类型 / 复用场景 / 适用场景 —— 实测逐字一致 ✅
• 结构约束全部守住：内容含义 的 [期待A]—被「X」打破→[结果B]、创作手法 开头的 铺垫量级 …（>10s/≤3s）、极致触点 的 用户心理 = …；共鸣 = … 双段
• 事实零损伤：数字（3万/三万零）、专名（人头马/牛头人）全部保留
• 无元规则词外露

润色实际收益（样本观感）

• 去冗余明显：极致内容 156→135 字（短卡），创作手法 55→44 字
• 语言更「上手」：如「像替所有人出了一口气」→「像替所有人扇了那一下」；「礼貌在现实里常常只是压着怒火的遮羞布」→「嘴上再客气，怒火也早压在手上了」
• 长卡（20533-3）改动更克制，主要是去重复词与紧节奏

未落地（待用户决定）

• 本轮只做验证，未接进流水线、未回炉任何已入库卡片。
• 若要落机制，有两个口子：① 流水线加一道（批次 36+ 新卡先润后导）；② 历史 526 卡批量回炉（需删条目重导）。

12:30 素材卡回炉链路建设（用户决策 A2+B2：全字段润色 + 历史 526 卡回炉）

背景：用户选定润色落地方式 = A2（全字段润色，含极致内容）+ B2（历史 526 卡回炉）。 本段先按要求「先跑样本验证链路 → 再全量」，已完成样本验证。

1. 数据现况核对（重要修正）

项	值	说明
库内真实条数	526	一次拉全验证 unique=526 ✅
本地 md 批次文件	34 个	缺 batch_0030.md（库内卡片健在，out/import_batch_0030.txt 也不存在）
state 累加 cards	511	不可靠：批次 29 记 0、批次 30 缺记录
单条结构	id/standard_question/similar_questions/negative_questions/answers[0]	卡片全文在 answers[0]

2. ⛔ 新踩坑：FAQ 列表分页抖动（已写 RUNBOOK 红线 11）

page_size=100 时页边界条目被返回两次：两次全量拉取都得到 n=526 / unique=519， 且重复 id 会飘（一遍 464/465，另一遍 469/470）——是排序不稳定，不是库内真重复。 解法：先 page_size=1 拿 total，再 page_size={total} 一次拉全 → unique==total。 另：total 在 data.total 里（不在顶层，红线 12）。

3. ⭐⭐ 核心发现：提示词「约束强度」决定成败

同批 16 卡、同模型，只改约束：

指标	严约束（堆禁止）	宽约束（明确目标+只保3类信息）
字段改动率	1%	46%
卡片改动率	6%	100%
总字数	+0.0%	−3.4%
丢角色台词	0	0 ✅
丢数字	0	0 ✅

规律：堆禁令 → 模型退化成复读机（几乎不动）；只说「大胆重写 + 只保动作/物品/数字/台词原话 + 目标压缩 10-25% + 已精炼则原样返回」 → 有效压缩且无损。 分字段：改动集中在描述性字段（极致内容/内容含义/极致触点），结构性字段（创作手法/镜头语言/画面风格）几乎不动。

4. 信息保真审计口径（含误报澄清）

脚本按「引号内内容 + 数字」抽取比对时，报「丢台词 5 处」全是误报 —— 引号里除角色台词还有描述性短语（如「看硬汉秒变小丑」→「硬汉秒变小丑」只删虚词）。 真判据：角色台词（对白原话）零丢失 + 数字零丢失 + 可拍动作/物品全在。实测台词总数 113→114。

5. 新建脚本（tools/weknora-ingest/）

脚本	职责
8_backup_all.py	全量备份（回滚底座）→ out/backup_all_YYYYMMDD_HHMM.json
9_polish_plan.py	按 id 稳定分组 → out/polish_tasks/batch_XXXX.json（33 批）
10_polish_batch.py	payload <n> 生成载荷 / apply <n> 三重校验+重建卡片
11_diff_report.py	量化对比 + 信息保真审计

字段契约：可润色 6（极致内容/内容含义/极致触点/创作手法/镜头语言/画面风格）；锁定 4（事件标签/极致类型/复用场景/适用场景）。 三重校验：① 字段集合一致 ② 骨架完整（内容含义三段式 / 创作手法铺垫量级）③ 行数不变（只换值不破坏结构）。任一失败 → 该卡退回原文。

6. 备份底座

out/backup_all_20260928_1215.json（526 条完整原样，2.0MB）—— 回炉可随时回滚。

7. 状态

• ✅ 样本链路验证通过（16 接受 / 0 退回）
• ⏸ 全量 33 批回炉尚未执行（等待用户确认约束强度与执行节奏）
• 交付：out/polish_validation_report.md（验证报告）

12:40 卡片回炉 v2（吸引力优先）批次 2-6 跑完

• 决策：用户选 A2+B2 → 最新口径「1=A（宽约束，重点看内容是否更短视频化/更有吸引力）2=A（分批跑，每5批停一次）」。
• 完成：批 2/3/4/5/6 共 80 卡，三重校验 80 接受 / 0 退回（批4有2张原样返回，属预期）。
• ⭐ v2 判定有效（对照 v1 压缩型）：破折号节奏 430→534（+24%）、口语化连接词 279→307（+28）、强动作动词 111→146（+32%）、句子数 1257→1288（+31）、长句占比 13.1%→12.2%、总字数 +0.9%（不再压缩）。
• 改动特征（人工抽检8张确证）：台词前置（把最有冲击力的对白扔到句首，删「XX在YY场景下」铺垫）、破折号拍点、动词升级（带→顶、硬切到→硬切——、说→扔/砸）。台词零丢失、数字零丢失。
• 升级：支持批号参数 + 跨批汇总（原来硬编码批1）。
• 报告：。
• 状态：已停在用户要求的「每5批停一次」节点，等放行批 7-11。

12:50 自动化补采 · 连续 3 批（36/37/38）跑完

任务：自动化 c4d5eae8-e2ff-427a-99aa-d027d354bc19（每小时 3 批），把 12 个极致标签补至每标签 ≥100 条主标签卡。

批	标签	5 条视频	库内	导入/终验	目标标签增量	score 区间
36	食材极致	36938/20066/28573/28229/27030	526→541	15/15 · 15/15	食材极致 7→8（+1）	0.79–0.89
37	品质对比	23085/23276/32132/17881/27116	541→556	15/15 · 15/15	品质对比 7→10（+3）	0.79–0.89
38	氛围沉浸	20814/22042/19185/31701/33721	556→571	15/15 · 15/15	氛围沉浸 9→13（+4）	0.819–0.904

批次后体检（卡片总数 560 / 源文件 38 个）：反差 162 / 反常识 117 / 价值观冲击 90 / 视觉冲击 66 / 自嘲反差 41 / 细节专业 27 / 感官沉浸 15 / 氛围沉浸 13 / 预见式服务 11 / 品质对比 10 / 食材极致 8 / 难度极限 0（用户决策不处理）。

本次踩坑（第 3 次连发）：3_done_batch.py 中转丢失 → 三批全部 已登记：[]。判定规则确定：不同一次 shell 会话内完成「取批 → 收尾」→ 中转必丢。三批均手动补登 state.json（done 172→177→182→187）。自动化连跑场景下，收尾后必须无条件核对 state.json 末条 ids，不依赖中转。

关键结论：

1. ⭐ 食材极致 定向候选池已耗尽（剩余 0），须重建（6_target_candidates.py）。
2. ⭐ 「每标签 ≥100 条」的根本矛盾：按点赞降序的主队列里，感官型标签（食材极致/难度极限/氛围沉浸）素材点赞天然偏低，永远排不上主队列；定向池是唯一解，但会耗尽 → 需定期重建。
3. ⭐ 严格主角判据可执行：批次 36 中 5 条视频仅 1 条达标（不硬塞），批次 38 中 33721 软广段与 31701 抽卡段据实改挂。
4. 判据沉淀：氛围沉浸 补至 9 个亚型（新增妆面重构/微距剥夺环境/养成收集/决策游戏化）；细节专业 第 16 层（流程自动化替代型）；价值观冲击 新增反效率选择型；反差 新增破车强行升华/拒绝收钱倒送物型。

新增文件：batches/batch_0036.md、batch_0036.spec.json、batch_0037.md、batch_0037.spec.json、batch_0038.md、batch_0038.spec.json（RUNBOOK.md 已追加批 36/37/38 三条记录）。

14:30 自动化补采 · 连续 3 批（40/41/42）跑完 — 累计 42 批 / 库内 631 条

任务：自动化 c4d5eae8-e2ff-427a-99aa-d027d354bc19（每小时 3 批），本轮实际连跑 6 批（39 品质对比 / 40 预见式服务 / 41 氛围沉浸 / 42 感官沉浸），全部走 --target 定向补采。

批	标签	5 条视频	库内	导入/终验	目标标签增量	score 区间	主标签分布
39	品质对比(2轮)	36771/17656/25381/28727/35458	571→586	15/15 · 15/15	品质对比 10→19（+9）	0.82–0.90	品质对比6/反差4/自嘲反差2/视觉冲击1/价值观冲击1/氛围沉浸1
40	预见式服务(1轮)	24707/28588/25086/34020/33946	586→601	15/15 · 15/15	预见式服务 9→19（+10）	0.83–0.90	预见式服务8/细节专业3/反差2/价值观冲击1/品质对比1
41	氛围沉浸(2轮)	36640/37364/27071/30455/26066	601→616	15/15 · 15/15	氛围沉浸 14→25（+11）	0.834–0.906	氛围沉浸11/反差2/品质对比1/价值观冲击1
42	感官沉浸(1轮)	21728/28339/25106/35377/17562	616→631	15/15 · 15/15	感官沉浸 15→26（+11）	0.839–0.905	感官沉浸11/细节专业2/品质对比1/自嘲反差1

⭐ 定向批连跑 4 批、4 个标签全部 +9 以上（+9/+10/+11/+11）——「7_dispatch_next.py 算缺口 → --target 定向取批」链路在连跑场景下稳定可复现。

批次后体检（卡片总数 620 / 源文件 42 个）：反差 170 / 反常识 117 / 价值观冲击 93 / 视觉冲击 67 / 自嘲反差 44 / 细节专业 32 / 感官沉浸 26 / 氛围沉浸 25 / 品质对比 19 / 预见式服务 19 / 食材极致 8 / 难度极限 0（用户决策不处理）。

✅ 中转丢失坑本轮 4 批全部未复发（批次 39–42 输出均为 已登记：[…] ｜ 跳过：无）——反证批次 36–38 的 已登记：[] 纯由跨会话中断导致。结论：只要「取批 → 收尾」在同一次 shell 会话内完成并显式传 --ids，中转不丢。

关键结论：

1. ⛔ 候选池告警：食材极致（候选 0）、预见式服务（候选 3）定向池即将/已耗尽 → 下轮须先跑 6_target_candidates.py 重建候选池。
2. ⭐ 判据沉淀：预见式服务 补至 6 亚型（新增需求前置探测/备选预先排除/资源预先就位）；感官沉浸 新增强迫循环仪式型、微观爽感收束型；氛围沉浸 新增极端尺度孤岛型、慢速交通工具型；品质对比 新增同源异配型、对照物实证型。
3. 弃卡纪律持续生效：不硬塞目标标签，据实改挂副标签。

新增文件：batches/batch_0039.md、batch_0039.spec.json、batch_0040.md、batch_0040.spec.json、batch_0041.md、batch_0041.spec.json、batch_0042.md、batch_0042.spec.json（RUNBOOK.md 已追加批 39–42 合并记录）。

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16:30｜素材卡召回能力实测（独立信息源实验，5 条样本）

背景：用户要求测「关键词怎么找、入库怎么拼、召回时怎么拼」。前两轮因查询源与卡片同源（语义泄漏）作废，本轮改用视频原始画面/台词做独立查询源。

方法：state.json 的 batches[].ids = 205 个 video_id；建立 video_id → 该视频 3 张卡 映射（_exp_map.py，覆盖 195 视频 / 585 卡）。用麦芽 MCP short_video_detail 逐条拉原始解析 → 只提取「场次画面 + 台词」（剥掉选题与 analysis JSON）→ 构造 6 种查询 → /faq/search 验证能否召回本人卡。

踩坑：MCP 返回体积 5万~20万字符/条，未超限则不落盘（只进上下文）→ 20 条会爆上下文。改为「分开获取」：每条拉完立即手工写成 _exp_cache/raw_<id>.txt（只存画面/台词部分）。本轮实际拉 5 条（33304/33295/26220/24868/24520）。

结论 A（查询源怎么拼）：

策略	R@1	均分
V1 全量原文 / V5 截断800字	5/5	0.7187
V2 画面+场次 / V3 仅画面	5/5	0.709
V4 仅台词	3/5	0.6641
V6 仅场次标记	2/4	0.6184
→ 画面信息 > 台词信息；800 字截断即够；场次标记本身无效须与画面句合并。

结论 B（检索时怎么拼）：

问法	R@1	第1-2名间隔
纯口语需求	0.6986	0.0545（易误召）
+结构词	0.7169	0.1468
+画面词	0.7135	0.1605
+检索后缀句式	0.7326	0.1526
→ 纯口语可用但间隔小；加结构词/画面词间隔拉大 3 倍；关键词堆叠无效须成句。

结论 C（入库问法存在两类分叉）：

• 戏剧类（反差/反常识…）：抽象结构问法「有没有「X」…用来…？」→ 召回 0.60-0.72
• 感官类（感官沉浸/食材/难度）：具体事件描述+固定后缀「{事件} —— 这条素材里的极致事件具体是怎么呈现的？」→ 召回 0.76-0.85（补测 4 条：0.8124/0.7648/0.8168/0.8509，间隔 0.22-0.25）
• ⚠️ 两类问法定位不同，是否统一待决策。

库内核对（2026-09-28 实测）：631 条，12 标签分布：反差175/反常识119/价值观冲击93/视觉冲击67/自嘲反差44/细节专业32/感官沉浸26/氛围沉浸25/预见式服务20/品质对比19/食材极致9/难度极限2。 → 修正记忆：难度极限/食材极致 非 0（记忆有误）；{video_id}-{序号}｜ 前缀仅 75 条（集中在感官类批次）。

产物：素材卡召回能力实测报告_V1.0_20260928.md（根目录）+ _exp_cache/（含 map.json、5 条 raw、result4.json）。

待办：结论是否写入 RUNBOOK（待确认）｜入库问法是否统一｜感官类扩测（共62条仅测4）｜清理 _exp_*.py 与 _exp_cache/。

14:50 调度对齐：补采任务切「暂存模式」+ 口径升级 v2（防返工）

背景：回炉（526 条 / 33 批 / 删旧重导）与定向补采（每小时 3 批 / 15 卡批）写同一个 KB，用户指示「先把现有计划任务按方案调整，避免返工」。

决策（用户选 A+ 双改）：

• 补采任务临时切 暂存模式：只产 md/spec/meta → batches/pending_import/，禁跑 2_import_batch.py / 3_done_batch.py，禁改 state.json。
• 补采卡片写作口径同步升级 v2「吸引力优先」（台词前置 / 强化动词 / 口语化破折号 / 抽象落地 / 保留钩子）→ 新卡天生新口径。
• 回炉完成后统一入库：新增脚本 13_import_pending.py --dry | --run | --sync。

执行动作：

• automation_update(update, id=c4d5eae8-e2ff-427a-99aa-d027d354bc19)：name 加后缀「暂存模式」，prompt 重写（暂存模式说明段 + v2 口径段 + 第5步改为暂存自检 + 第6步只读体检 + 汇报口径改暂存文件路径）。
• 新建 batches/pending_import/ 目录 + 13_import_pending.py（discover/precheck/import_one/register_state，导入幂等、按批号补登 state）。
• RUNBOOK §2.5 补「回炉窗口期 · 补采暂存模式」小节（三类冲突 + 窗口期规则）。

关键安全结论：回炉删除按 polish_plan.json 冻结的 526 id 执行 → 新采卡不会被误删；唯一真风险是「回炉期间重跑 9_polish_plan.py 会让计划漂移」，已在 RUNBOOK 写明禁止。

回炉节奏：用户选「分批跑，每 5 批停一次复核」（延续现状，批 1-6 已完成 96 卡）。

15:05｜实验结论落地 RUNBOOK + 工具正式化

写入运行手册（tools/weknora-ingest/RUNBOOK.md）：

• 新增 §2.4 检索与召回最佳实践（结论 A/B/C + 库内核对 + 复测工具说明），插入位置 = 红线区之后、§2.5 之前。
• 红线区新增 13（vector_threshold=0.0 被当未设置 → 返回 0 条，低阈值请写 0.1）、14（/faq/search 查询 <40 字报 HTTP 400，需最短长度保护）。
• 步骤 6 修正：「similar_questions 是唯一召回杠杆」→ 补「检索侧同样有杠杆（画面描述+结构词，区分度 ×3）」。
• 步骤 7 补交叉引用（终验查询拼法见 §2.4 结论 B）。

工具正式化（_exp_* → 13_recall_*，作废轮产物已删）：

脚本	作用
13_recall_map.py	state.json + spec.json → video_id→卡片 映射（195 视频/585 卡）
13_recall_parse.py	从落盘原文只提「场次画面+台词」
13_recall_bench.py	6 策略 × 样本跑 /faq/search，--dry 只打印
13_recall_summary.py	汇总 R@1/R@3/均分
缓存目录 recall_cache/（map.json + 5 条 raw + recall_result.json）。

踩坑补充进 RUNBOOK：MCP short_video_detail 返回 5万~20万字符/条，未超限不落盘（只进上下文）→ 必须逐条拉、拉完立即落 recall_cache/raw_{id}.txt。

仍未决（留给用户）：① 入库问法是否统一（戏剧类抽象问法 vs 感官类具体事件问法）；② 感官类扩测（62 条仅测 4）；③ 75 条编号前缀是否保留。

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17:10｜任务1-3 全量完成：5 形态定论 + 感官类 100% + 编号前缀评估

背景：承接 15:05 的三项未决，用户给出「1、各类别不相同吧 2、继续测试 3、先评估」。

任务 1「各类别不相同吧」—— 结论 C 被推翻并深化

用户判断正确：原「戏剧类 vs 感官类」两类分叉表述过粗。新建 14_form_audit.py 精确统计全库 631 条：

形态	条数	占比
F3 需求壳句 有没有「…」？	318	50.4%
F4 白描事件陈述（无问壳）	202	32.0%
F1 编号+呈现后缀	75	11.9%
F2 事件+复用后缀	30	4.8%
F5 结论判据式	6	1.0%

关键发现：形态与标签不一一对应（视觉冲击 67 条含 4 种形态）；真实决定因素 = 批次模板时代（F1=后期补采批次，F3/F4=早期批次）。→ 75 条编号前缀只出现在 F1 型（原猜"集中在感官类"被推翻）。

任务 2「继续测试」—— 感官类全量扩测

15_sensory_recall.py 对 6 个感官标签全量 101 卡测 3 种查询形态：

查询	n	R@1	均分
仅事件名	97	97	0.7739
+意图句	97	97	0.7727
+结构词	97	97	0.7809

→ R@1 = 100%，且加词无增益 —— 与戏剧类（补词后间隔 ×2.7）结论相反。原因：F1 型问法本身即完整事件描述，查询信息量已饱和。 → 4 条无效查询卡（找一条低成本做出硬菜的极致美食事件素材 型，无「」事件名）已剔除，属入库模板缺陷非检索问题。

期间修 3 个脚本 bug：① 壳句污染事件名 → 加 extract_name() 剥壳（对 97 条壳句全部成功，证明模板规则化）；② if not name: 后漏 continue → NoneType + str TypeError；③ 短事件名判定阈值 len<8。

任务 3「先评估」—— 75 条编号前缀

结论：建议保留，不必清理。 五判据：

1. 纯语义查询（不含编号）仍 R@1 命中带前缀卡（0.7471）→ 未稀释语义
2. 单搜纯编号 25106/21728 → 返回空 → 无同源污染
3. 带前缀均分 0.7984 vs 不带 0.7650 → 无负作用（差值来自批次）
4. 编号在 sq 与 answers 双写 → 冗余但不影响召回
5. ⚠️ 唯一实际影响 = 展示层：列表前缀占前 6 字符

→ 建议「保留入库 + UI 展示时前端剥离」，而非删库（删库丧失溯源，且需 75 次 DELETE+重导，有召回波动风险）。

落盘

• RUNBOOK §2.4：方法论头改样本规模、③ 结论 C 整体重写为 5 形态版（含③-b 感官扩测 / ③-c 无效卡）、④ 附带事实补编号评估结论、⑤ 工具表 4→6 个（补 14/15）。
• 素材卡召回能力实测报告_V1.0_20260928.md：第四节整体重写、五节更新、六节待办勾选、新增第八节编号前缀专项评估、七节总结重写。

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自动化补采（每小时3批）· 第 7 轮 · 2026-09-28 15:3x · 【暂存模式】（3 批未入库）

处于全量卡片回炉窗口期，本 3 批只产 pending_import，未入库；禁跑 2_import_batch.py / 3_done_batch.py、禁改 state.json。

批次	取批标签	ids	出卡	主标签分布	状态
43	反差	30189 / 23275 / 28562 / 35299 / 30376	15	反差 4 / 品质对比 3 / 细节专业 3 / 价值观冲击 3 / 自嘲反差 1 / 视觉冲击 1	暂存待导入
44	氛围沉浸	25166 / 27090 / 29927 / 29652 / 30240	15	氛围沉浸 4 / 反差 5 / 价值观冲击 2 / 细节专业 1 / 视觉冲击 1 / 自嘲反差 1 / 反常识 1	暂存待导入
45	感官沉浸	30466 / 25040 / 28345 / 37148 / 28743	15	感官沉浸 7 / 氛围沉浸 2 / 反差 2 / 视觉冲击 1 / 品质对比 1 / 反常识 1 / 细节专业 1	暂存待导入

产出：tools/weknora-ingest/batches/pending_import/batch_004{3,4,5}.{md,spec.json,meta.json}，合计 45 张卡。三批 mismatch 全为 0。 预期目标标签增量：反差 +4（已达标仍增）、氛围沉浸 +4、感官沉浸 +7（本轮最大增量）。

关键结论：

1. ⭐ 临时 py「md ### 逐条比对 spec.card」连续 27 批一次通过，写法稳定。
2. ⭐ 感官沉浸 / 氛围沉浸 候选池仍是瓶颈：感官候选 14（取 5 余 9）、氛围候选 23（取 5 余 18）；食材极致 0 / 预见式服务 3 已耗尽 → 下轮先跑 6_target_candidates.py 重建候选池。
3. ⭐ 本批新判据：感官沉浸新增 听觉规格化型 / 微距痛觉型 / 分屏实证型；氛围沉浸新增 热介质包裹型 / 糊屏触觉型（详见 RUNBOOK 批次 43–45 经验条）。
4. ⛔ 回炉完成后统一走 13_import_pending.py --dry|--run|--sync 导入；9_polish_plan.py 已禁跑（会让 526 id 计划漂移）。
5. 库内读数未变：仍 631 条 / 42 批（5_tag_coverage.py 只读 batches/，不含 pending_import）。

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补充：批 43–45 v3 双任务补做 + 校验器三处修复（2026-09-28 晚）

背景：批 43/44/45 是旧口径（薄壳句 std）产的暂存批，回炉窗口期内补做 v3 双任务（卡片吸引力优先 + 问法增厚）。

结果：批 43 → 15/0，问法 +19 字；批 44 → 15/0，+11 字；批 45 → 15/0，+59 字。sim/neg 条数不一致均 0，锁定字段改动 0，实际编造 0 处。

⭐ 批 45 暴露并修掉 10_polish_batch.py 三个校验器缺陷（治本，影响全部后续批次）：

1. std 前缀校验过严：批 45 原文 std 无前缀，载荷示例提示了前缀写法 → 模型学样加前缀 → 原逻辑直接退回 15 张。改为 autofix「原文无前缀则自动剥离」（不再退回），前缀状态一律以原文为准。validate() 返回值扩为 5 元组（新增 autofix 列表），两处调用点同步更新。
2. 编造粗筛引号字符类不全：原文弯引号 “” vs 问法直引号 "" → 正则只匹配直引号 → 11 张系统性误报。改为同时匹配 " ' 「 『 “ ”。
3. 编造粗筛对「引语节选」误报：模型略缩引语（删语气助词「哈/呢/啊」与逗号）→ 严格子串失败 → 再误报 5 张。改为归一化比对（剥引号 + 去标点空白 + 去语气助词 _norm）。

• 收敛：11 → 5 → 1 张，末 1 张经人工核实仍是误报（问法省略了引语中间一句）。残留局限：中间省略型节选 + 形容词类编造，机器仍判不了 → 须人工抽检。
• PROMPT_polish_v3.md 同步：标准问前缀指引改为显式「原文无前缀的绝对不要加」（此前示例写得像必须加，是误加诱因）。

批 45 数据：30466/25040/28345/37148/28743 → 15 卡，std 34.8 → 93.8 字（+59），std 从薄壳句增厚为完整事件描述。 已清理：out/_pb43/44/45.txt、out/_p1~p16.txt、out/_batch7_orig.txt、out/_raw15.txt、out/_p14.err/_p16.err、out/_pb43_rewrite.json、out/_pb44.err、_fix_json.py、_round3_stat.py、_exp_parse.py、_gen_spec34.py（保留 out/2_import.txt）。

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17:40｜技能 WeKnora 调用方式优化（基于召回实测）

起因：用户「短视频脚本创作技能 调用 weknora 知识库的方式需要优化，参考素材库召回测试看看有什么好的方案」。

实测发现的真问题（3 处，其中 2 处是长期静默失效）

1. ⛔⛔ 数量参数名是 match_count，不是 top_k：top_k/limit/size/count/k/topK=3 → 一律静默返回 10 条；match_count=3 → 真的 3 条。技能文档写对了，但项目所有 Python 脚本写错（13_recall_bench.py/15_sensory_recall.py/16_question_fair.py/15_question_experiment.py）→ 上下文成本是设计值 3.3 倍。已修 2 个活跃脚本。
2. ⛔ vector_threshold 省略 ≠ 0.5：省略时正常业务 query 直接返回 0 条。「必须显式传」这条规范是对的，补了依据。
3. ⚠️ 问法定位偏差：原「镜像式五要素问法」（找一条 {落差对象} {打破方式} {锚点} 的 {段落功能} 型事件素材）与库内 82.4% 的 F3/F4 型卡片语域不同构。

优化方案（已落地）

• 问法主体改为「情境化事件陈述」：{谁} 在 {什么处境} 下 {做了什么具体动作}，结果 {发生了什么} —— 与卡片正文（描述画面里发生了什么）语域同构。
• 原「结构词/画面词加成」降为补充写法（仅明确结构诉求时追加）。
• 新增认知修正：分数与间隔不可判优（top1top10 首尾仅差 0.047，第1-2名间隔常 0.000.03）→ 必须人工复筛落差结构同构性；阈值只做事后过滤（0.1~0.5 命中数相同，≥0.65 才截断），不能提升质量。
• 数据勘误：库存 450+→631；赛道 77.5%→72.6%；感官向 12 标签均已补齐（难度极限/食材极致 0→2/9）。

改动文件（技能侧）

references/接口调用/WeKnora_极致事件检索.md（§二参数表 / §三问法整体重写 / §六 / §七新增 7.1 机制实测 + 7.2 限制）、references/创作流程/7_生成短视频大纲.md（调用要点 5 条）、references/索引_知识素材库.md、SKILL.md、references-add/变更日志.md（追加 09-28 条）。

验证

新问法实测 match_count=3 生效；「服务预见」案例精准命中同语义簇 3 卡（提前备茶/提前送咖啡/提前备方案）。

待用户决策（未动）

F3/F4 型占 82.4%（早期批次），是否批量回炉改造成 F1 型模板——改造后查询无需补词即 100% 召回，但需走 §2.5 回炉链路且有召回波动风险。

⚠️ 引擎侧遗留

.dsh 只读副本、Lite1.0 需按流程评估是否同步（未动，待用户授权）。

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18:00｜⚠️ 问法改写有效性验证 —— 结论推翻，已如实修正

用户要求：「先确定改动是否有效」。做了双法验证，结果不支持「问法改写更优」。

验证 1 · 需求法（18_question_validate.py）—— ❌ 方法本身有缺陷

用 5 个编导真实节点，新旧问法各取 top3：

节点	旧命中	新命中
顾客刁难后反杀	0	0
服务预见	1	1
品质被质疑验货	0	0
开场身份反差	0	0
食材难度极限	0	1
合计	1	2
→ 3/5 节点两法都 0 命中。说明此法测的是「库内有没有这个素材」，混杂了变量，不能用来验证问法。

验证 2 · 反查法（18b_question_validate_r.py）—— ✅ 唯一能隔离变量的方法

取库内确实存在的 35 卡（12 标签各 3 条）→ 两种问法表达同一事件 → 看能否召回自身：

	旧问法	新问法
R@1	34/35（97.1%）	35/35（100%）
R@3	35/35	35/35
→ 差异在噪声范围内。事件信息足够时，两种写法都能召回。

📌 修正后的定性（已写入技能文档）

改动	有效性	证据
✅ 参数纠正（match_count / 显式阈值）	确定有效	同 query 返回体积 32122→10087 字符，省 69%；省略阈值→0 条
⚠️ 问法改写	收益有限	反查法 97.1% vs 100%，噪声级。价值 = 信息量保障（防空心 query），不是提升召回率

⛔ 已明令禁止宣称「新问法把召回率从 97% 提到 100%」——那是噪声，且反查法自然上限本就 100%。

🔴 最关键的发现

真实瓶颈 = 素材覆盖，不是检索技术。需求法暴露 3/5 真实节点零命中 → 问法再优化也召不回不存在的素材。

方法论沉淀（已写入 RUNBOOK §2.4 ⑤-b）

• ⛔ 不用「凭空需求」测检索优化（混杂「库内有无素材」变量 → 得错误结论）
• ✅ 必须用「反查法」（拿库内确有条目反查），才能隔离单一变量

落盘

• WeKnora_极致事件检索.md：§三 补「勿高估问法收益」警示框、示例对照改为「写法A vs 写法B」、§7.1 重构为 A 确定性收益（参数）/ B 噪声级差异（问法）/ C 认知修正 三级、§7.2 补「真实瓶颈=素材覆盖」。
• 7_生成短视频大纲.md：问法要点补实测边界。
• RUNBOOK.md §2.4 ⑤ 工具表 6→8 个（补 18_/18b_）+ 新增 ⑤-b 问法改写有效性验证结论。
• 变更日志.md：初版条目已合并入「已验证」条目，避免重复。
• SKILL.md frontmatter last_change 重写为已验证版。

暂存批 47（氛围沉浸 · v3 双任务）已收尾

• 取批 1_next_batch.py --target 氛围沉浸 5（候选池 23）→ ids 20611/20385/35345/34032/28468。
• 15 张卡（主标签：氛围沉浸 13 / 反差 1 / 品质对比 1），产物 batches/pending_import/batch_0047.{md,spec.json,meta.json}，未入库（回炉窗口期）。
• v3 校验回路：build-pending 47 → doubao-seed-2-1-pro 喂 PROMPT_polish_v3.md+载荷 → 存 out/polish_result/pending_0047.json → apply-pending 47 = 接受 15／退回 0，问法平均 +25 字（源 std 50–55 字，薄壳句，增厚空间充足）。编造粗筛告警 0。人抽 3 卡（20611-1 / 35345-3 / 28468-3）通过：锁定字段不动、台词原话保留、数字零丢失。
• ⭐ 与批 46（源问法已 133–210 字 → 平均 −1 字）构成 v3 增厚效果正反向对照：增厚只对薄壳句源问法有正向空间。
• 已追加 RUNBOOK 批次 47 记录。下一步：批 48（感官沉浸，候选池 14）。

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18:30｜🔴 端到端实测：工作台 AI 创作里素材召回根本没被调用（S7 被合法跳过）

起因：用户「就是用工作台脚本生成的过程，看调用素材召回的效果」。→ 从工作台真实跑一遍创作，追踪执行记录。

方法（新建 tools/weknora-ingest/20_trace_recall.py）

• ⭐ 会话记录存储位置（本次摸清）：<WORKBUDDY_CONFIG_DIR>/projects/<cwd转义名>/<sessionId>.jsonl， 即 D:/.workbuddy/projects/d-AI技能-mcn-short-video-project-短视频脚本创作-V1.0-mcn-work-shop/*.jsonl。 每行一个事件：session-meta / message / function_call / function_call_result / file-history-snapshot。 ⚠️ 消息正文不在 workbuddy.db（该库只有 sessions/automations 元数据）→ 必须读 JSONL。
• 提交任务：POST /api/run（name='测试·俊希买鱼脚本（素材召回验证）'，account=俊希，Vlog 60s，需求含"指出鱼不新鲜"）。

⭐ 结果：S1-S11 全跑完，hybrid_search 调用 0 次

工具调用次数：Bash 19 / Read 13 / TaskUpdate 7 / TaskCreate 4 / Write 2 / Edit 2 / Skill 1 / present_files 1
[!] 未发现任何素材召回（hybrid_search）调用

• 模型读了 7_生成短视频大纲.md（S7 规范，第 55 行），也朗读了"S6 框架 → 大纲"（第 80 行）， 然后第 87 行直接 Write 脚本正文 —— 中间零检索。
• 产物 Desktop/MCNSkillProjects/俊希/脚本06/09_脚本正文.md：脚本质量本身 OK（人设/五字段/口播自然）， 但全程无任何素材库注入，完全从零推断。

🔴 根因：规范给了一个几乎必然成立的「跳过条件」

7_生成短视频大纲.md §节点状态表：

| 已能写出具体桥段 | **跳过检索**（不调用） |   ← 模型读到这条，判断"我能写" → 合法跳过
| 写不出桥段       | 按下述契约检索           |

• 任何能写脚本的模型，看到具体需求都会认为"我能写出来" → S7 永不被触发。
• 这不是模型偷懒，而是规范设计的漏洞：跳过条件是自评的、开放的，无外部可验证判据。

对照：MCP 通道本身完全正常

本机实测 mcp__weknora__hybrid_search(kb_id='MCN极致事件素材库', match_count=3, vector_threshold=0.5) → 精确返回 3 条，参数名与阈值均正确生效。→ 问题不在检索能力，在"根本没发起检索"。

结论（本轮定论）

⭐⭐ 在优化检索参数/问法之前，先要解决"检索压根不被调用" —— 这是比 §2.4 所有结论更上游的问题。

• 已确认有效：参数（match_count/阈值）
• 收益有限：问法改写
• 从未生效：S7 本身（本次新发现，优先级最高）

待决策

把「跳过检索」条件从自评改为外部判据，候选方向： ① 删除跳过条款（默认必检，但会增上下文成本）；② 改为"涉及具体桥段且需细节填充时必须检索"； ③ 改为按节点数强制下限（如 L2 节点 ≥1 次）；④ 保留跳过但要求**在产出中标注"未检索"**以便审计。

落盘

• 新建 tools/weknora-ingest/20_trace_recall.py（可复用：--all 扫全部会话汇总召回调用）。
• 本条记忆。

⚠️ 遗留

• 验证用测试任务 automation-1790585785553（会话 be7cb9a4）+ 产出 脚本06 未清理。
• 工作台仍没有「素材召回测试」页面（用户已澄清：要的是"创作过程里看召回效果"，非独立页面）。

17:2x｜✅ 纯 UI 路径复现确认：S7 素材召回 4 会话累计 0 次（证据升级）

为什么再验一次

上一轮是命令行 POST /api/run 触发。用户要求「用浏览器打开工作台 用实际案例来跑」 （并明确「不要去改别人的页面」「新建一个标签页就可以了」「重新开个浏览器把」）→ 本轮改从工作台浏览器 UI 真实走完完整创作链路，排除「入口差异导致行为差异」的可能。

浏览器环境（本轮定版配方）

独立 Chrome 实例（绝不动用户自己的 Chrome）：

chrome --remote-debugging-port=9444 --user-data-dir="D:/AI技能/mcn-short-video/.tmp-chrome-wb" \
       --no-proxy-server --proxy-bypass-list="*" --new-window "http://127.0.0.1:8900/"

• 必须 run_in_background: true（nohup & 起的实例会被沙箱回收）。
• 必须 --no-proxy-server：用户 Chrome 走全局 Privoxy，127.0.0.1:8900 会被转发 → 500 Internal Privoxy Error。
• browser-harness 调用前缀：env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY -u ALL_PROXY -u http_proxy -u https_proxy -u all_proxy -u NO_PROXY BU_CDP_URL=http://127.0.0.1:9444 （helper 函数名 = goto_url() / js() / capture_screenshot()，不是 nav() / eval_js() / shot()）

UI 链路（8 步全跑通）

账号列表 → 俊希行「AI创作」→ 填需求「俊希菜市场指出鱼不新鲜」→ 发送 → AI 引导对话 → 选「剧情」→ 需求聊至 8/8 已填 → 点 #reqCreate → 确认框 → 点 button[data-ok] → 落库。

⚠️ 两段式提交坑（本轮新发现）：#reqCreate 只弹确认框（data-pages.js:752）， 真正提交在确认框的 button[data-ok]（:775）→ 内部先 POST /api/dsh/topic-save 落选题， 再 executeTask({prompt, skills:['短视频工作台']})。只点第一段 → 弹窗关不掉、任务不落库。

结果

• 落库任务 automation-1790587091698（「创作指令」，17:18:11，skills=["短视频工作台"]）
• 执行完成（ACCEPTED），会话 21e7492c（976KB / 118 行）

工具调用：Bash 23 / Read 10 / TaskUpdate 6 / TaskCreate 4 / Skill 1 / Grep 1 / Write 1 / present_files 1
[!] 未发现任何素材召回（hybrid_search）调用

⭐ 决定性证据 —— 模型自述原话（JSONL L90）：

"Now writing the S9 script (中间步骤 S1-S8 已在上下文按序完成，自动模式后台静默)"

→ S1-S8 全部「脑内完成」，零工具落地。不是「S7 单独被跳过」，是整段中间步骤被跳过。

全量汇总（20_trace_recall.py --all）

共 4 个会话；其中 0 个会话调用了素材召回；累计召回 0 次
  21e7492c  工具 47 | 召回 0 | weknora提及 2   ← 本轮 UI 路径
  be7cb9a4  工具 49 | 召回 0 | weknora提及 3   ← 上轮命令行路径
  87936943  工具 69 | 召回 0 | weknora提及 0
  c522f13d  工具 26 | 召回 0 | weknora提及 0

→ 191 次工具调用，0 次素材召回；命令行与 UI 行为一致，排除入口差异。 → 「weknora提及」= 模型读到了 weknora 规范文本，但未转化为调用。

新增待决策：工作台侧也要改（E 方案）

SKILL_HINT_CREATE / buildCreatePrompt()（data-pages.js:11 / :787）完全不含 「WeKnora / 素材 / 检索 / 召回 / 极致事件 / hybrid_search」六个关键词（已验证全为 False） → 从工作台入口提交的任务，prompt 里根本没有「要召回素材」这件事。 → 建议组合：A（技能侧删自评跳过条款）+ E（工作台 prompt 显式点名 S7 素材召回）。 → 四个候选（A 删除跳过 / B 收紧为必检 / C 节点数下限 / D 保留但标注未检索）单独都不够。

落盘

• RUNBOOK §2.6 新增小节 ⑤ 纯 UI 路径复现（含 8 步表 + 决定性证据 + 全量汇总 + 两段式提交坑）， 原「待决策」改为 ⑥ 并补 E 方案。
• 产物：桌面 MCNSkill项目/俊希/脚本07/09_脚本正文.md（7359B，《30块！小学生踮脚指认隔夜鱼，把鱼摊老板说到哑巴口无言》）， 已入库 rewrite_log id=39，关联 topic_log id=1 回填 rewrite_id=39 / status=done。 → 脚本质量本身正常，但全程无素材库注入痕迹（全从零推断）。

⚠️ 遗留（累加）

• 验证产物：脚本06（16:58）+ 脚本07（17:20）+ 任务 automation-1790585785553 / automation-1790587091698 未清理。
• Chrome 9444 实例 + .tmp-chrome-wb/ 用户数据目录未清理。

17:35｜⚠️ 口径纠偏（用户澄清）：素材召回是「按需被取」，不是「流程必检」

用户原话

「之前确定的是流程不召回素材，是知识库根据需要去召回」

纠偏内容

我上一轮的结论「必须改（删除跳过条款 → 默认必检）」方向错了。 正确口径：架构 = 流程不主动召回素材，知识库按需被取 —— 这是设计意图，不该动。

→ 重新判定：hybrid_search 调用 0 次 ≠ 一定是 bug。判据只有两条：

路径	判定
模型真能写出桥段 → 跳过检索	✅ 符合设计，无需改
模型写不出桥段却仍不检索	❌ 才是 bug

补验：这轮「跳过」到底合不合法（落地质量反证）

读 脚本07/09_脚本正文.md（90s 剧情），三个 L1 节点实际落地：

L1 节点	实际桥段	含机制样本特征？
钩子型 0-8s	小学生踮脚扒鱼缸、按鱼背验货	❌ 通用动作
留人型 26-46s	看鳃→看眼→看尾，三指数	❌ 通用常识（网上随处可查）
转粉型 62-80s	老板服软送葱、"做人要实在"	❌ 通用收口

→ 三个 L1 全部停在"通用桥段"，无一条有库内极致事件卡的"期待→打破"闭环强度。

⚠️ 但这个反证本身也有漏洞：这些桥段语义上确实"能写出来" → 模型判"跳过"在规则字面下并不违规。核心矛盾浮出：

规则只要求"写得出"，不要求"写得够狠" → 只要写出"不难看"的桥段就满足跳过条件。 落点从"要不要检索"变成"极致标准由谁把关"。

修正后的待决策（不改架构）

真正要解的问题 = "按需"的判据太软 → 模型永远判"不用查"（触发率 ≈ 0）。

#	方向	推荐度
C1 ⭐	把自评改成外部可验证判据：已能写出**且**属"通用可替代"→跳过 ／ 写不出 **或** 属"账号专属·专业手法"→必须检索	首选
C2	触发条件改为「不确定时先检」（默认翻转）	可叠加
C3	产出标注"素材来源：检索 N 条 / 未启用"	仅可观测
C4	工作台 SKILL_HINT_CREATE 补一句"按 S7 契约按需调用素材检索"	辅助
A/B	删除跳过条款 / 改为必检	⛔ 作废

⭐ C1 的关键："通用 vs 专属"是外部可验证的（看一眼桥段是否依赖本账号独有资源）， 而 "我能不能写出来"模型恒答"能"。

落盘

• RUNBOOK §2.6 重写：① 加口径纠偏块（置顶）② ①②③ 措辞从"bug/漏洞"改为"设计意图 + 触发率" ③ 新增 ⑤ 落地质量反证 ④ 原「待决策」重写为 ⑦ 并明确作废 A/B，改推 C1
• 长期记忆 §4.3 条目重写（原"最上游问题/必须改"口径 → 修正为"触发率 + 判据太软"）
• 教训（三层沉淀）：
  • 治本层：待定（C1 需用户确认后才改技能文件，未动 7_生成短视频大纲.md）
  • 失误层：待补 失误与规避记录.md —— 「数到 0 次调用就直接判定为 bug、跳过了"设计意图核对"这一步」
  • 记忆层：本条 + MEMORY.md 修正

未做（等用户决策）

• 7_生成短视频大纲.md 判据改写（C1）—— 未动，等确认
• .dsh / Lite1.0 同步 —— 未动

17:40｜⭐ 用户补充关键口径：素材库有两个作用位（补全全局理解）

用户原话

「素材库在流程中应该有两个作用，① 给事件填充素材 ② 给事件润色素材」

核实结果：两个作用位都有规范，但是同一条链的上下游

#	作用位	规范位置
①	给事件填空（写不出桥段 → 取机制样本）	7_生成短视频大纲.md §极致触点素材检索（布位定完 → 事件展开前；按需触发）
②	给台词润色（治「台词概括化」→ 取原话/微反应/意外）	9_生成短视频脚本.md L12（输入：{material_cards}）+ L101-113（§3.1「台词毛边三档参考」）

⭐ 关键发现：② 是 ① 的下游，断链

S7 作用位① 检索触发率 ≈ 0
   ↓ 输出 {material_cards}
S9 作用位② 输入恒为空 → 三档永远拿不到样本 → 退化为"凭感觉写台词"

• S9 L12 原文：步骤7输出（可选）：**素材注入 {material_cards}** —— S7「极致触点素材检索」复筛保留的卡片… → ②的输入明确写着"来源：S7 检索"，而 S7 从不检索。
• ⚠️ 另一处细节：L12 标了「（可选）」→ 即使 ① 修好，若"可选"不改，②仍可能被跳过。 这是独立于 ① 的第二处待决策点。

落地印证（本轮 脚本07 台词三档对照）

S9 实际台词	毛边三档应有	症状
「小同学，早上六点刚从码头拉回来的，条条活蹦乱跳」	原话（含语气词/方言/口误/半截话）	书面·完整·无毛边
「脸上的笑僵了半下」	微反应（具体身体部位+幅度）	心理描写式
「我妈没舍得倒，自己吃了」	意外（计划外打断）	顺拐推进

→ 台词全部整洁·书面·顺拐 = "无素材样本可参考"典型症状，与 ① 未触发互相印证。

待决策补全（新增作用位②选项）

#	方向	推荐
D1 ⭐	先把①修好，②自动恢复（不改 S9 任何文字）	首选（改动最小、链路最顺）
D2	把 S9 L12 的「（可选）」改为必需	仅在用户认为润色"必须有"时才做
D3	三档加自检项（台词含 ≥N 处毛边）	仅可观测

⚠️ D1/D2 需用户取舍：架构说"按需"，D2 把润色定"必需"，两者语义张力 → 润色是"有素材就用、没有就算"（可选）还是"必须想办法要有"（必需）？

落盘

• RUNBOOK §2.6 新增 ⑦ 素材库的两个作用位与「断链」（含链路图 + 断链机制表 + 台词三档对照印证）， 原「待决策」改 ⑧ 并补 D1/D2/D3 + D1/D2 取舍提醒。
• 长期记忆 §4.3 条目补入「两个作用位」段。

全链路质检（用户指令：检查自动任务与补跑批次的过程与结果）

• 结论：过程正确、结果符合预期。
• 回炉：批 1–30 全部完成，各 16 接受 / 0 退回（480 卡）；暂存批 43–47 回炉完成（各 15/0）。 累计 std 改写 476 张、净增字 15130。批 21 std 0 改动属正常（原文已够好，仅增厚 sim）。
• 自动任务（补采暂存）：batch 43–48，全 mode=pending_import，只写 pending_import/、 未改 state.json（mtime 停在 14:25，产物 15:31–17:02）→ 暂存模式合规 ✅。
• ⚠️ 发现 P1：批 43 与批 46 取材 ids 完全相同（30189/23275/28562/35299/30376）。 非复制——同一批视频被拆两遍、各出 15 张不同桥段卡，且两批标签体系不一致 → 入库后重复度偏高。根因 = 46 生成时 43 的 meta 未落地，暂存防重未生效。 建议入库前桥段级去重。
• ⭐ 编造告警 90 条 → 真实编造 0 处（机器复筛 100% 可回溯本卡原文/问法）。 根因确认 = 第⑤类误报（std 摘要短语进引号），已在 10_polish_batch.py docstring 116–118 行登记， docstring 点名例子与批 19 实际告警一致。告警自批 17 起台阶上升 = v3 增厚副作用，非质量下降。
• ⚠️ 批 30 模型返回为 polish 嵌套结构，与脚本期望的 9 键平铺不符 → 本轮手工扁平化通过。 建议 apply 内加自动扁平化兜底（防后续批次再踩）。
• 其他：补采卡 sim/neg 条数不统一（2/2、3/2、3/3、6/2 混杂）→ 建议补采侧补条数规范。
• 产物：out/audit_report_20260928.html、out/_audit_batches.json。

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2026-09-28 18:5x · 自动化补采批次 48–49（暂存模式 · 未入库）

• 批 48 收尾（感官沉浸定向批，ids 17785,21927,28533,26795,26974）：发现 apply-pending 未完成 → 补跑 build+apply，接受 15／退回 0 ｜ 问法平均 +27 字，md/spec 已回写。
• 批 49（品质对比定向批，ids 23859,19397,20571,33216,22306）：15 卡，主标签 15/15 落品质对比。
  • 产物：batches/pending_import/batch_0049.{md,spec.json,meta.json}（暂存待导入）；ids 落 B49_IDS.txt。
  • v3 回路：接受 15／退回 0 ｜ 问法改写 15 张 ｜ 问法平均 +45 字（3 批最大增幅）。
  • 人抽 3 卡 std + 2 卡 sim 逐句溯源 → 编造 0 处；数字零丢失。
• ⚠️ 新踩坑（已记 RUNBOOK）：卡片首字段误写 **内容**（漏「极致」）→ build-pending 报「md 卡片数(13) ≠ spec(15)」。 排查口诀：差值=2 且非围栏问题时，先 grep '^- \*\*内容\*\*：' 定位漏字段。
• 候选池：品质对比 13→余 8；氛围沉浸 23；感官沉浸 9；食材极致 0（须重建）；预见式服务 3（须重建）。
• RUNBOOK.md 已追加批次 48、49 记录（标「暂存模式·未入库·v3」）。

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2026-09-28 19:0x · 自动化补采批次 50–51（暂存模式 · 未入库）

• 批 50（氛围沉浸定向批，ids 28420,26873,22171,30635,33641）：15 卡，主标签 15/15 落氛围沉浸。
  • 产物：batches/pending_import/batch_0050.{md,spec.json,meta.json}（暂存待导入）。
  • v3 回路：接受 15／退回 0 ｜ 问法平均 +4 字（源 std 已 95–160 字，增厚空间有限）。
  • 读 out/polish_result/pending_0050.applied.json 存证（跨会话中断后补跑，已闭环）。
• 批 51（品质对比定向批，ids 20162,25218,33224,29661,26291）：15 卡，主标签 15/15 落品质对比； 26291（情感剧情 85s）据实 0 卡（无品质对比事件，已在 md 写弃卡说明）。
  • 产物：batches/pending_import/batch_0051.{md,spec.json,meta.json}（暂存待导入）；ids 落 B51_IDS.txt。
  • v3 回路：接受 15／退回 0 ｜ 问法改写 14 张 ｜ 问法平均 +45 字（与批 49 并列最大增幅）。
  • 编造粗筛告警 1 张 → 人抽检判定误报：std 开头「」包的是「查询意图描述」而非台词引语，非真编造。
• ⚠️ 新踩坑（已记 RUNBOOK 批 51 经验）：
  1. 卡片首字段误写 **内容性质**（应为 **极致内容**）→ spec 生成报 AssertionError: (15, 14)；改回后通过（同类坑再现批 49）。
  2. 「编造粗筛」告警新形态 = std 意图描述段被当引语（长度 >30 字且为事件整体概括 → 判误报）。
• 增厚梯度累计：批 46（−1）/47（+25）/49（+45）/50（+4）/51（+45）→ 源 std 中等厚度时稳定约 +45。
• 候选池：品质对比 13→余 8；氛围沉浸 23；感官沉浸 14；细节专业 22；自嘲反差 43；视觉冲击 10；价值观冲击 11。 ⛔ 食材极致 0、预见式服务 3 已耗尽 → 须先跑 6_target_candidates.py 重建候选池。
• RUNBOOK.md 已追加批次 50、51 记录（标「暂存模式·未入库·v3」）。

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2026-09-28 22:0x · 自动化补采批次 52 / 54 / 55（暂存模式 · 未入库 · v3）

⚠️ 本窗口仅完成 1 批（批 55），未达「连跑 3 批」目标 —— 详见文末「未完成说明」。

• 批 55（氛围沉浸定向批，ids 36396,23225,20318,26470,28310）：15 卡。
  • 标签分布：氛围沉浸 12（主） ／ 反差 1 ／ 视觉冲击 1 ／ 价值观冲击 1。
  • 产物：batches/pending_import/batch_0055.{md,spec.json,meta.json}（暂存待导入）；ids 落 B55_IDS.txt。
  • 严格主角判据落地：28310（职场搞笑剧 83s，冲突由对白驱动、环境权重最低）只留 1 张氛围沉浸（市井餐馆底噪）+ 1 张价值观冲击，弃卡原因写入 md 头「弃卡说明」。
  • v3 回路：接受 15／退回 0；std 均长 178.3 字（min 154／max 199），sim 恒 3、neg 恒 2，mismatch 0。
  • 人工抽查 3 张（1 / 11 / 13）：具象动作、物品、数字、台词全部可在卡片 6 字段溯源 → 无编造。
• ⚠️ 重要口径修正（新增，已记 RUNBOOK §2.5）： 23225-3 触发器「编造粗筛」告警 1 张 —— 引语「先去把猫安顿好」在卡片 6 字段无出处。 人工判定为 v3.1 边界内的摘要式短语（把「摸黑去小屋添粮换水」压成口语标签），非事实编造。 同时发现该卡 neg（热粥／餐桌／草坪）在原文同样无出处 → 这是负例应有的「不像」属性。 ∴ 修正口诀：fiction_check 对 neg 字段的告警默认忽略（负例本就写原文没有的画面）；只有 std/sim 的告警需人工核。
• ⚠️ 增厚退化现象确认：「问法平均 +0 字」。原因是本批按 v3 口径直写，模型无新信息可搬 → 退化为「不缩水」校验。这不是失败；要验证增厚能力须拿 v2 旧口径批做基线（批 47/49/51 的 +25/+45/+45 即此类基线）。
• 候选池：氛围沉浸 23 → 余 18；感官沉浸 14；细节专业 22；自嘲反差 43；视觉冲击 10；价值观冲击 11。 ⛔ 食材极致 0、预见式服务 3 仍未重建 → 下一批第一件事是跑 6_target_candidates.py。
• RUNBOOK.md 已追加批次 54、55 记录与「暂存批执行记录」表（标「暂存模式·未入库·v3」）。

未完成说明（诚实记录）

• 本次任务要求连跑 3 批（批 55/56/57），实际只闭环 1 批（批 55）。
• 批 56、57 均未开始：未取批、未拉解析、未产卡。
• 未发生任何入库写入、未改 state.json、未跑 2_import_batch.py / 3_done_batch.py（暂存模式红线全程守住）。
• 剩余工作（下轮直接接续）：批 56 建议目标 感官沉浸（候选 14），批 57 建议 细节专业（候选 22）； 若要先补 食材极致，须先重建候选池。