蓝色空间号

vLLM 0.32 升级试验：TEP2 prefill 诅咒解除 + decode 本机纪录（PP2 有 decode 回归） 日期：2026-10-28 深夜 ～ 10-29 凌晨 ｜ 状态：✅ 试验完成，0.32 暂不上车，结论留档 ｜ 被测：Qwen3.8-Flash-Next 176B NVFP4 @ 双 CMP 170HX (sm_80) ...

2026-10-28（周三）赛博日记 生成时间：2026-10-28 23:55 (Asia/Shanghai，合并更新版) 核心工作 💻 Claude Code / Cursor 工作记录（ysbapitest，13 会话 / 299 条消息） 批发订单平台券子单分摊表部署时间核查：手工库无 DDL 历史表，以 information_schema.TABLES.CREATE_TIME = 2026-10-19 14:32:32 判定部署时间；表内 111 行业务数据，首条写入 10-21 14:10，最新 10-28 10:37。经验：判断表是否实际投用要结合业务数据字段（cdatetime 最早/最新），不能只看元数据 reviewDeskCaseRerun 修复：重跑只换运行记录但结论仍复用上次审核写死的「用例问题」，id 107 重跑成功后接口仍返回旧结论；已改完 用例生成查询环境与输入残留清理：误用正式服 jadmin 导致查询被拦截；生成后需求链接/ID 未清空导致追问重复携带上下文，已修 tokenType 脏字段治理（重点）：真实 PC 流量字段混入用例 requestJson → order 服务枚举强转 ClassCastException → 兜底错误码 40003。落地「执行剥离 + 生成/落库拦截」双保险：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 组装时移除顶层 tokenType、normalizeJsonField 统一清理、生成提示词禁写；存量用例 394~404 残留一并清除。修复提交 ca45bff 推送，随后对调 origin/origin-backup 主备域名（ec15233） 失败补灌与 POST /seed：改为只 upsert 点名行，试跑回传缩短；4044521 已推 origin/main 一键分析前后端口径对齐：记录 #147 被后端 needsHumanReview 状态口径拦截而前端展示按钮——本质是「可一键分析」状态集合前后端定义不一致；已按前端按钮范围对齐并提交（bcce100），待重启服务端到端验证 API 执行记录复制链接/深链（b0dd0d4）：独立 apiRunLog 深链 + 新读接口 apiCaseRunLogDetail，API 用例页/AI 试跑产物区增加复制链接；未落库结果不展示按钮；敏感字段沿用打码规则 另有多轮规格梳理/头脑风暴/文档整理会话（对照 Codex 对话与现有规格，问题分三层；文档整理 92c54a5 已推送） 🏠 Hermes 本机事项（vLLM/Strata 双卡调优 + 记忆栈切 GLM + 知识分享视频产线） Strata 双卡升级与 vLLM 调参： Strata 升级到 v0.2.7 双卡部署验证完毕；测速时发现测试流量与其他打 vLLM 的请求互相干扰，先停流量、记一笔、测完再起 vLLM KV/批量参数手调（gmu 0.95 / batch 8192 / eagle_drop off）净赚：前缀缓存命中从近乎归零回到 54%，prefill 大幅节省，MTP 接受率无损（新引擎热身后 3.064.65 vs 旧 2.983.82）；decode 从 ~100 降到 80.4 tok/s 的主因是接受长度 2.8 vs 3.4，步速基本持平（≈29 步/秒） decode 回 100 的候选路线：回 TEP2（draft_int8 钩子满血恢复），代价 TTFT 慢 2 倍档 + OOM 风险史；验收标准已定（>80.4 保留 / ≈80.4 无赚 / <80 关回 0） v0.32.0（TOKENMAXXING +85%）与 LMCache 集成研究完毕；决策：先备份，fetch v0.32.0 建 worktree 纸面重放补丁列冲突清单，AB 通过才动本机；300MB+ 依赖走 8118 代理安装挂看门狗，生产 0.29 PP2 全程未受影响 记忆栈 LLM 切 GLM（今晚新收口）： 疑云三连闭环：监控盯错 pid（旧 1568 vs 新 66815）+ 日志被 unit 重定向到 ~/tdai-gateway.log 而非 journalctl；另发现 src/offload/local-llm/llm-caller.ts 存在第二条独立 LLM 通道解释了 :8000 残留连接 铁证：22:39:17 runner 实例化打印 model=glm-5.3-flash（配置生效直接证据）；L1 抽取 22:36:59→22:37:47 全程零 error/429；L2「no new data skipping」是单条短句攒不够素材的预期行为，非故障 至此三件事全部收口：KV/批量面板可编辑 ✔ eagle_drop=off 落盘 ✔ 记忆栈 GLM 端到端验证 ✔（bge-m3 本地向量不变） 知识分享视频产线（重大推进）： 基于 lemo-opuscar 项目建白板横屏分支做 demo：修复上轮遗留三 bug（timeline.js 括号语法错误致整页崩、render(t) 漏调 drawTextsLayer 导致板书文字整层缺失而 readcheck 仍全绿——教训「数据层检查≠像素检查」入 TREATMENT.md §7、红×画成领结形）；VLM 抽帧验收 + −14.0 LUFS 母带通过，交付 E01 白板横屏版（md5 0bf8b13a，67s）与 v7 竖屏对照组 AB 片，待人审定去留 台词 AI 翻译腔问题归因：qc_tone 机检的 11 项统计式模式是盲区（翻译腔句法/生硬搭配/名词化压缩/方言词混入），待把盲区变成机检项（翻译腔标志词表+口播可读性打分） 新工具 debreath.py：只对配音锚点后 0.55s 窗削呼气唇音簇（duck 15%、5ms 渐变、时长逐样本不变），v3 净声版交付；待裁定主分支 v8 是否同出净声版并落产线卡 E12《不要早死》渲染推进中：旁白 7 段合成完毕（298.5s），帧捕获→编码正常，已挂完成哨兵；网关重启未影响渲染进程 杂项：台式机探活告警（02:16 失联，后续恢复）；会话库排查 bd0dbf 会话 ID 不存在于本机（最接近的是 22:29 vLLM 升级会话） 📦 笔记仓库自动整理（05:00 cron） pre-commit 密钥扫描钩子拦截提交：日记/2026-03-13赛博日记.md 匹配 Google API Key 模式，整批 7 文件无法提交 处理：该文件移出暂存并加 .gitignore，其余 6 文件提交推送（1564b08），密钥未外泄 待用户：删除/替换日记中真实密钥（并考虑控制台吊销）后，从 .gitignore 恢复该文件同步 思考与备忘 状态机类功能（可一键分析/可人工处理/可重跑）的状态集合应集中维护，前端、后端、列表筛选共用一套，否则隐性不一致的排查成本远高于实现成本 监控排障先确认三件事：盯的 pid 是不是当前的、日志实际重定向到哪、有没有第二条旁路通道——今晚三连疑云全是这三个坑 qc_tone 过闸 ≠ 人话，第二次实证；机检闸门的盲区要持续变成新的机检项 今日摘要 两条主线：工作侧 ysbapitest 完成 tokenType 脏字段三处治理、Git 主备对调、一键分析口径对齐与 apiRunLog 深链分享；本机侧 vLLM 调参净赚（缓存命中 54%、接受率无损）、记忆栈 LLM 切 GLM 端到端验证收口、v0.32 纸面重放路线启动，知识分享视频产线交付白板横屏 demo 与净声工具 debreath.py。笔记仓库拦下一枚真实 API 密钥待人工处置。 ...

mi-gpt 小米账号异地登录验证问题完全解决指南 📅 问题解决日期 2026年3月8日 🎯 问题描述 运行 node app.js 时出现以下错误： 🔥 触发小米账号异地登录安全验证机制，请在浏览器打开以下链接，并按照网页提示授权验证账号： 👉 https://account.xiaomi.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx?sid=micoapi&... ❌ 小米账号登录失败 尝试过的无效方法： ...

仓位管理系统 - 产品设计文档 版本: v1.0 创建日期: 2026-03-10 作者: 小老弟 状态: 设计阶段 1. 产品概述 1.1 产品定位 面向个人投资者的轻量级仓位管理和分析工具，支持A股和港股，提供仓位追踪、自动更新和一键分析功能。 ...

仓位管理系统 - 现有工具调研报告 日期: 2026-03-10 目的: 调研市场上现有的相关工具和开源项目，避免重复造轮子 1. OpenClaw/ClawHub 生态 1.1 Portfolio 相关 Skill Skill 名称 描述 匹配度 适用性 portfolio-manager 使用 Alpaca MCP Server 集成进行投资组合分析 ⚠️ 部分匹配 需要券商 API，不适合散户 afrexai-investment-engine 投资分析和投资组合管理引擎 ⚠️ 部分匹配 功能过重，主要是 AI 分析 finance-automation 金融自动化（支付、发票、费用） ❌ 不匹配 主要是企业财务管理 portfolio-watcher 投资组合监控 ❓ 未知 需要进一步了解 portfolio-tracker 投资组合跟踪 ❓ 未知 需要进一步了解 openmm-portfolio OpenMM 投资组合 ❌ 不匹配 数字货币相关 1.2 已安装 Skill manus-stock-analysis: ✅ 已安装，可用于技术分析 功能: 获取股票数据、技术分析 可复用: 是，可作为分析模块 1.3 结论 ClawHub 生态现状: ...

股票技术面分析 - 快速开始指南 日期: 2026-03-10 目标: 5 分钟内开始使用 OpenClaw 进行技术面分析 🚀 三种方式快速开始 方式 1: 直接使用 OpenClaw (最简单) 无需任何安装，直接提问： "分析 AAPL 的技术面" "TSLA 的技术指标如何？" "对比 AAPL 和 MSFT 的走势" OpenClaw 会自动使用 manus-stock-analysis 技能获取 Yahoo Finance 数据。 ...

OpenClaw 股票技术面分析方案研究 日期: 2026-03-10 研究目标: 探索如何使用 OpenClaw 进行纯技术面股票分析 1. OpenClaw 技能生态 1.1 已安装技能 manus-stock-analysis 功能: 使用 Yahoo Finance API 进行股票和公司分析 核心能力: 公司概况和基本面信息 技术指标和分析师评级 价格图表和历史数据 内部人持股和交易 SEC 文件和监管信息 API: Yahoo/get_stock_profile - 公司资料 Yahoo/get_stock_insights - 技术指标、估值、评级 Yahoo/get_stock_chart - 历史价格数据 Yahoo/get_stock_holders - 内部人持股 Yahoo/get_stock_sec_filing - SEC 文件 1.2 ClawHub 发现的技能 stock-technical-analysis 功能: 股票技术分析工具 支持指标: SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger Bands 价格: 每次调用 0.001 USDT 状态: 被 VirusTotal 标记为可疑，代码较简单（模拟数据） 建议: 不推荐使用，风险较高且数据质量存疑 其他相关技能 stock-watcher - 股票监控 stock-monitor - 股票监控 stock-study - 股票学习 a-stock-trading-assistant - A股交易助手 2. 技术面分析工具链 2.1 数据获取 (Python 库) yfinance 仓库: https://github.com/ranaroussi/yfinance 功能: 从 Yahoo Finance 获取金融和市场数据 支持单只和多只股票数据 实时流数据 市场搜索和新闻 行业和板块信息 安装: pip install yfinance 注意: 仅限个人使用和研究目的 2.2 技术指标计算 pandas-ta (推荐) 功能: 使用 Pandas 计算技术指标 优势: 纯 Python 实现，无需额外依赖 基于 NumPy 和 Pandas，性能优异 支持数百种技术指标 体积小，速度快 指标类别: 趋势: SMA, EMA, DEMA, TEMA 动量: RSI, MACD, Stochastic, Williams %R 波动率: Bollinger Bands, ATR 成交量: OBV, Volume SMA 趋势强度: ADX, CCI TA-Lib 功能: C 库的 Python 封装，包含 150+ 技术指标 安装: pip install TA-Lib (需要编译，较复杂) 优势: 业界标准，指标全面 劣势: 安装复杂，依赖较多 2.3 可视化工具 Plotly 功能: 交互式图表库 适用: K 线图、技术指标图表 优势: 交互性强，Web 友好 Matplotlib 功能: Python 绘图标准库 适用: 静态图表 3. 推荐技术方案 方案 A: 使用 manus-stock-analysis + Python 脚本 优点: ...

Supermemory 统一记忆系统 - 完整文档 创建时间：2026-03-08 最后更新：2026-03-08 状态：✅ 生产环境可用 📋 目录 系统概述 架构设计 配置步骤 使用指南 所有路径 故障排除 技术细节 系统概述 Supermemory 统一记忆系统是一个跨平台的 AI 记忆管理解决方案，支持在 Claude Code、OpenClaw（本地）和 OpenClaw（服务器）之间同步记忆。 ...

2026-10-27（周二）赛博日记 生成时间：2026-10-27 23:50 (Asia/Shanghai) 核心工作 💻 Claude Code 工作记录 时间：11:00 ~ 19:09 项目：ysbapitest（内部 API 测试项目，以代称记） 会话数：Cursor 7 个 / Claude 0 个，共 340 条消息 主要内容： 上午：梳理某次会话的完整调用链路，定位到一个比已修复问题更底层的缺陷，重理问题边界 中午：连上内网测试库（192.168.x.x，已泛化）核对数据，确认没有残留占锁的僵尸行，零数据改动，纯排查收口 下午：完成代码修改并按仓库规范提交推送；随后对可疑问题做了一轮完整排查，结论明确 傍晚：核对 Java 8 兼容性（streams / Optional.orElseThrow 均为 Java 8 可用），打磨测试代码 晚间：设计 API 用例落库前的校验逻辑——用例落库前核对券、订单、收货地址是否属于该用例的默认用户和门店；不匹配只丢弃该条、其余照常写入，全部不匹配才整批拦截 状态：✅ 正常（多为自动兜底摘要，未调用 LLM 提炼） 🏠 Hermes 本机事项（vLLM 工作台调优） 主题：PP2 模式 KV 池参数化 + MTP 投机解码性能排查 核心成果： 启动脚本参数化：start-nvfp4-prod.sh 改为从 tool-params/flashnext.json 读取 KV 池等 overrides，值带正则白名单校验（实测注入串会被置空走默认），沿用「落盘后下次启动生效」约定 MTP 根因定位（读 vLLM 源码确认，非猜测）：投机解码要求前缀命中时丢掉最后 1 块重算，但 _annotate_eagle_groups 只认 Kimi-K3 DSpark / deepseek_v4 的标记，不认识 qwen4_exp 的 MTP 层 → 保守地把包括 4 个 Mamba 组在内的所有组都当 draft 组处理，导致性能劣化。修复路径：eagle_drop=off + batched_tokens=8192，前缀缓存命中率有望从 <1% 恢复；另有打补丁识别 MTP 组的彻底路线，但维护成本高暂不推荐 GPU「空转」之谜实测排除：2 秒间隔采样显示是请求脉冲（util 87-94%、功耗 100-150W）而非轮询底噪；空闲时 10 秒内回落到 ~48+41W 驻留本底。真正的外部消费者是自己工作机上的 Codex/Claude Code 安全发现：:8000 曾暴露于公司网段可达，10-22 后无外部访问，建议收紧（绑定 xxx.xxx.xxx.xxx 走 ssh 隧道，或防火墙仅放行 tailnet + LAN），待授权后执行 残留：GLM key 三消费者（Hermes 对话 + 知识库摄取 + 记忆栈）的 429 风险已写入 yaml 注释；TEP2 vs PP2 的取舍（decode 100 vs TTFT 2 倍慢 + OOM 风险史）待定 思考与备忘 vLLM 投机解码的「保守回退」策略值得警惕：不认识的模型结构会被全组按 draft 处理，性能劣化且难察觉——遇到"感觉变慢"优先查版本间默认开关变化（本次即 TEP 相关开关） 落库校验的粒度设计：单条丢弃优于整批失败，用数据韧性换可用性 内网服务端口暴露面需要定期审计，哪怕目前没被滥用 今日摘要 两条主线：白天在 ysbapitest 上完成了链路排查、测试库核验、代码提交与用例落库校验设计（7 个 Cursor 会话 340 条消息）；晚上围绕本地 vLLM 做了 KV 池参数化改造和 MTP 性能根因分析（vLLM 源码级），顺带排除了 GPU 功耗疑云并发现了一个内网暴露面隐患。 ...

2026-10-26 赛博日记 今日事项 探活脚本告警逻辑优化 按用户要求修改 ping_watchdog.sh：离线状态改为「只通知一次」 删除了 down>3 分钟的 30 分钟重申告警分支，保留首次 3 分钟离线告警与恢复通知 语法校验通过；crontab 直接调用脚本，无需改动 备注 10-24、10-25 无个人笔记/对话/工作记忆数据，跳过日记生成 本日记由 cron（赛博日记生成与存储）自动生成并于 10-26 23:45 同步至远程服务器