蓝色空间号

2026-10-30（周五）赛博日记 生成时间：2026-10-30 23:55 (Asia/Shanghai) 本日为合并更新：23:45 版日记基础上，合入 Hermes 本机事项与 Claude Code/Cursor 工作记录。 核心工作 💻 Claude Code / Cursor 工作记录 10:22 · 项目X（接口用例平台）· 67 条消息 接口用例生成补强采购权限校验：原流程只校验账号与门店关联及短信登录能力，不校验目标店铺采购权限，导致生成无法下单/加购的无效用例。 对齐业务口径：城市按店控（按店控标志=1）且非内部用户时看「用户-门店关系表」的采购状态，否则看用户表状态；仅状态 1 和 5 视为可采购。 落库前增加采购权限硬检查，不满足的默认账号直接丢弃并提示换号；自动化库已有用户以自动化库状态为准（灌库 INSERT IGNORE 不会覆盖已有权限），新账号随种子带入。 生成提示规则同步更新：「默认账号必须具备目标门店采购权限」写入约束。已推送 main（提交 d32b21f）。 教训：「能登录」≠「能采购」；权限判断必须区分按店控/非按店控两条路径。 10:31 · 项目X · 43 条消息 指标看板上传记录分页：上传记录列表原来一次性渲染时间窗口内全部批次，参考已有列表交互补上翻页（每页 15 条，显示「共 N 条 · 第 X 页」），切换时间范围自动回第 1 页；顶部指标卡汇总口径不变。已推送 main（提交 6b29b51）。 🤖 Hermes 本机：工作流可视化管理（8900 面板「工作流库」） 动机：本机散落十多条视频产线（知识科普多版本、GitHub 涨星日报、高性价比人生等），缺统一管理层。 调研结论（两轮 GitHub 实拉数据）：这个「统一管理层」生态位在开源界是空的——现有项目要么管单一引擎（ComfyUI 插件）、要么是单体产品（MoneyPrinterTurbo 类）、要么是通用编排器。自产的 .review 审核树相当于 Frame.io 类审片工具的自托管等价物，只缺「工作流定义目录」这一层。 方案落地：不引新框架，给 8900 面板加「工作流库」页签——每条产线一个 yaml 定义（含 artifacts 正典位置声明，产物不搬家以免破坏产线相对路径），面板按声明实时扫描。 验收全实测：Playwright 无头渲染走查（列表/节点流/审核门高亮/槽展开/编辑态）无 JS 错误；截图喂本地 VLM 走查布局无破损；写回 E2E 三类槽位（通配 JSON、ComfyUI 节点、py 字符串常量）写了又还原，三条护栏（只读槽拒绝/复合常量拒绝/白名单外拒绝）均验证。十条产线全冒烟通过（Range 206/穿越 403 实测）。 过程中修掉 5 个自产 bug：接替关系方向写反、直达链接族组不展开、patch 吞行语法错、多根模式 pref 未定义、**/*.mp4 把 benchmark 杂项卷进产物区（glob 按成片命名收窄）。 后续产线融合方向：AI 知识讲解、GitHub 涨星日报、高性价比人生统一进暗黑荧光工作流；音色复用但声音后处理不复用（当前荧光线语音不清晰、语速偏快、停顿缺失），尽量用动画替代文字和语音。架构与坑已沉淀进 gpu-console-panel skill，新增产线=写一个 yaml（15-30 分钟）。 🧠 记忆系统 / 知识库入库（tdai-knowledge） 规模：磁盘 374 个源文件，60 个待入库、314 个已入库跳过；另通过软链器把 831 个 skill md + 记忆文件共 833 个源链入 raw/sources（374→1207），软链保证 skill 更新即生效，每周日 23:20 cron 对账。 卡点：两篇量化笔记反复被 GLM-5.3 审核拦截（疑似敏感内容），每次重抽都被拒，是唯一失败源。 解法：复活本地 vLLM 副上游（localhost:8000，qwen3.8，并发 1）组成双上游池（原配置备份 .env.bak-1030-glmonly）；merge 阶段不手杀，等看门狗自然重启加载新配置，下轮抽取自动分流到本地 vLLM 消化毒源。 空闲门重构（修自锁死循环）：ingest 用本地 vLLM 会拉高 GPU 利用率，旧版 10 分钟后会被自己的占用挡住。删掉 GPU% 门控，改为只避让真实重任务信号：ComfyUI 双实例（8188/8189）队列为空 + pipeline.log 近 10 分钟无真实任务行（过滤 vLLM metrics 刷屏噪音）。实测 GPU 92% 渲染中正确放行 GPU 关、被 pipeline 门拦下（符合预期）。 skill 筛选：出厂类目（apple/email/dogfood/computer-use 等）清零不进库，同目录下后加的保留（creative 下 47 个）；知识库今后只收手写笔记+后期 skill，出厂 skill 滤掉但不删除。 提醒：skill 入库前需脱敏（可能含 API key）。 🏠 其他硬件事件 MSI 主板开机停 POST：电源浪涌保护记录（SGS 功能，误报高），指导进 BIOS 关闭 SGS Support（Power Management Setup → Disabled → F10），并提醒确认 Boot 顺序。 🏠 台式机探活事件（失联异常频繁，共 3 起） 深夜长失联：00:12 起告警，宕机约 942 分钟，15:55 恢复（症状同 10-25 硬冻结事故模式） 傍晚失联：16:10 告警，宕机约 238 分钟，20:07 恢复 夜间短暂失联：21:11 告警，宕机约 4 分钟，21:14 快速恢复 本周累计失联 8 起以上，冻结复发频率显著升高，建议尽快排查硬件/系统根因（内存/电源/系统日志 panic 记录） 🤖 例行自动化（均正常） ping-watchdog 每分钟探活：告警与恢复通知均按新规则（离线只通知一次）正常工作 智能收藏 / Todoist 推送 / 飞书文档同步 / 笔记仓库同步：正常执行 思考与备忘 「统一工作流管理层」的开源空位判断值得记住：自托管审核树 + 工作流定义目录 = 自托管 Frame.io，下一步只需登记二线产线（naval-remake、opus-knowledge-motion）看效果。 双上游 LLM 池的「敏感审核毒源」问题通用解法：副上游无审核拦截，看门狗自然重启时加载新配置，零人工干预。 待摸底：知识分享男声注册信息（语速病根）、hltb HTML 主题装配机制、ai-advanced 执行器。 今日摘要 两条主线：工作侧完成项目X接口用例生成的采购权限硬校验与看板分页（两提交合入 main）；个人侧完成 8900 工作流库页签的设计调研+落地+全实测验收（修 5 个自产 bug），知识库批量入库进入收尾并解掉 GLM 审核毒源（双上游池方案）。台式机冻结 3 起，硬件排查迫在眉睫。 ...

2026-10-29（周四）赛博日记 生成时间：2026-10-29 23:45 (Asia/Shanghai) 核心工作 当日无个人笔记与新增工作记忆，本日记录以对话事件为主。 🏠 台式机探活事件 失联：02:58 起连续 3 分钟 ping + TCP(22/8900) 全不通，触发告警（症状同 10-25 硬冻结事故模式） 恢复：09:57 前发现 ping 恢复，本次失联约 418 分钟；本周已多次出现同类长时失联（10-26 两起、10-27 一起 1261 分钟、10-28 一起），冻结复发频率值得持续关注 🤖 例行自动化（均正常） 智能收藏每日回顾（smart-collect.js）：无到期项，静默 Todoist 每日推送（09:00）、飞书文档同步（06:00/18:00）、笔记仓库同步（05:00）：正常执行 记忆系统（dreaming）：recall 存储重写维护，0 条晋升 今日摘要 安静的周四：主线只有家里台式机一次 7 小时的失联与恢复，例行自动化全部平稳运行。

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。 ...