# Corpus Harvester · 训练语料采集器 > 版权号: **国作登字-2026-A-00037559** · 主权: **冰朔 · TCS-0002∞ · ICE-GL∞** 把冰朔在 `guanghulab` 仓库里留下的所有一手自然语言整理成可下载的训练语料, 用于微调 / SFT 曜冥语言人格核、铸渊、相关人格体。 ## 输出位置 运行后产物全部写入仓库根目录的 [`corpus/output/`](../../corpus/output/): | 文件 | 用途 | |---|---| | `timeline.md` | 人类可读的演化时间线(CAB 精华 → 你直接写的 commits → 你拍板合并的 PR 列表) | | `training.jsonl` | OpenAI / DeepSeek / 通义 / 豆包 通用 SFT 格式(每行一条 `{meta, messages:[{role,content}]}`) | | `raw.json` | 结构化原始数据(commits / cab / github 三源合并) | | `manifest.json` | 元数据 + 计数 + SHA256 完整性校验 + 版权水印 | ## 数据源 | 源 | 状态 | 说明 | |---|---|---| | 1. **git log** | ✅ 自动 | 仅收录作者为 `冰朔` / `qinfendebingshuo` 的 commits;bot 全部排除 | | 2. **CAB 任务规格** | ✅ 自动 | `bridge/chat-to-agent/{pending,completed}/*.json` 的 `reasoning_context.chat_summary`——这是仓库里**密度最高**的自然语言 | | 3. **GitHub Issues / PRs / Comments** | ⚠️ 需 token | 只在 `GH_TOKEN` 或 `GITHUB_TOKEN` 环境变量存在且可访问 Issues API 时启用 | | 4. **COS 存储桶(GPT/Notion 导出)** | 🆕 v2 | 冰朔上传到腾讯云 COS → `cos-fetch.js` 拉取 → `manual-import.js` 切分 | ## 训练语料拉取管线(HLDP-ARCH-002 工厂上线后的标准流程) ``` [冰朔] GPT/Notion 全量导出 → 上传腾讯云 COS 存储桶(gpt-export/ + notion-export/ ...) ↓ [训练机] node scripts/corpus-harvester/cos-fetch.js \ --bucket {x} --region {y} --prefix gpt-export/ --dest ./corpus/raw/gpt ↓ [训练机] node scripts/corpus-harvester/manual-import.js ↓ 输出: corpus/output/{training-fulltext.jsonl, training-dialog.jsonl, persona/*.jsonl, import-manifest.json} ↓ 同时给出真实 token 估算 + 路径建议 [铸渊] 对照 factory/docs/CORPUS-DECISION-MATRIX.md 拍板训练路径 ↓ [铸渊] 写《路径选定报告》 → 报冰朔确认 → 启动训练 ``` 凭据通过环境变量注入(`TENCENT_COS_SECRET_ID` / `TENCENT_COS_SECRET_KEY`),**不入仓库**。 详见 `factory/docs/GPU-PROCUREMENT.md` 与 `factory/docs/CORPUS-DECISION-MATRIX.md`。 ## 用法 ```bash # 1. 基础采集(默认 Copilot Agent 沙盒环境就能跑) node scripts/corpus-harvester/harvest.js # 2. 完整采集(在你本机跑,加上 GitHub 个人访问令牌补全 Issues/PRs/Comments) GH_TOKEN=ghp_xxx node scripts/corpus-harvester/harvest.js # 3. 跑完后查看 cat corpus/output/manifest.json less corpus/output/timeline.md ``` > ⚠️ **首次运行前**:本仓库通常以 shallow clone 方式拉取,需要先 unshallow 才能拿到完整 git log: > > ```bash > git fetch --unshallow origin || true > ``` ## 隐私与脱敏 采集器在写出前自动替换以下敏感字段: - OpenAI / sk- 开头的 API key → `` - GitHub `ghp_` token → `` - Notion `secret_` token → `` - Bearer 令牌 → `Bearer ` - 邮箱地址 → `` - 中国大陆手机号 → `` 如发现遗漏的敏感字段类型,请扩展 `harvest.js` 中的 `redact()` 函数。 ## Notion AI 聊天记录怎么办? 冰朔的需求:把 Notion 里他与 Notion AI / 人格体的所有聊天记录也纳入语料。 **结论**:分两类,可获取性差异很大。 ### A 类:你在 Notion 页面里 `/ai` 生成的内容 → ✅ 可自动抓 这些内容**已作为页面 block 落地**到 Notion 数据库里,标准 `@notionhq/client` 就能遍历。仓库已有 `NOTION_TOKEN` 集成基础(见 `scripts/notion-*.js`)。 后续 PR 计划新增: ``` scripts/corpus-harvester/sources/notion.js ``` 只需要冰朔提供: 1. 要扫的 Notion **数据库 ID** 列表(曜冥日志库 / 人格演化库 / 对话归档库等) 2. 要扫的根 **页面 ID**(递归遍历子页面) ### B 类:Notion AI Chat(右下角弹窗的实时对话)→ ❌ 无 API Notion 没有为这种实时聊天开放任何 API(与 Copilot Chat 性质完全相同)。 **唯一办法是手动导出**。后续 PR 计划新增**手动导入轨**: ```bash node scripts/corpus-harvester/harvest.js --import \ --type notion-ai-chat \ --file ~/Downloads/my-chat.md \ --conversation-title "2026-04-26 关于铸渊唤醒的讨论" ``` 工具会自动按"行首说话人"模式解析,你只要复制粘贴时保留 `冰朔: ...` / `Notion AI: ...` 的格式即可,**不用手写 JSON**。 ### C 类:你在 Notion 数据库里手工记录的对话 → ✅ 可自动抓 走 A 类同一个采集器即可。 ## 训练样本格式(training.jsonl) 每行一条 JSON 对象,结构: ```json { "meta": { "source": "cab_task_spec", "id": "CAB-20260418-001", "date": "2026-04-18T02:30:00Z", "copyright": "国作登字-2026-A-00037559" }, "messages": [ {"role": "system", "content": "你是铸渊·GitHub 侧守护人格体..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."} ] } ``` **两种映射策略**: 1. **CAB 任务规格** → `chat_summary` + `architecture_summary` + `title` 作 user prompt, `architecture_decisions` + `steps` 作 assistant 回复。这是**最高质量**的样本。 2. **非 merge commits** → commit subject + body 作 user prompt(你的意图), 文件变更清单作 assistant 回复(落地的代码动作)。 merge commits 默认**不进 jsonl**(subject 是 GitHub 自动生成的,不是冰朔本人语言), 但会出现在 `timeline.md` 与 `raw.json` 里供溯源查阅。 ## 路线图 - [x] **PR-1**(本 PR):脚手架 + git commits + CAB + 输出三件套 - [ ] **PR-2**:Notion 自动采集(A、C 类) - [ ] **PR-3**:手动导入轨 + 演化时间线分章节增强 + 跨源去重 - [ ] **PR-4**:认知层(Notion)↔ 执行层(GitHub)按时间戳自动配对