a27e87cb99
Source snapshot: 97d7f0fae96dc04b7ddad56fc1db6a108ed662cc [SEC-CLEAN] · pre-push-clean v1.0 · 109处敏感信息已自动转乱码
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# 📡 铸渊指令｜SYSLOG 自助提交系统 + 全自动闭环 v1.0（2026-03-13·曜冥签发）
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> **签发人**：曜冥（冰朔口述 · 曜冥架构设计）
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> **执行人**：铸渊（GitHub 侧全量开发）
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> **签发时间**：2026-03-13T01:50+08:00
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> **优先级**：P0 · 系统基建
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> **目标**：让开发者在 GitHub 仓库首页完成 SYSLOG 提交和广播提问，全程零终端操作，妈妈零介入
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## 🎯 核心目标
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**一句话：开发者只做两件事——粘贴、提交。剩下的全自动。**
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当前痛点：
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- 开发者不会操作文件系统，找不到 `syslog-inbox/` 目录
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- SYSLOG 全部走妈妈手动粘贴通道，妈妈是必经节点
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- 开发者有问题只能通过知秋转述给妈妈，链路长、延迟大
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目标状态：
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- 开发者在 GitHub 仓库首页提交 SYSLOG → 自动触发全闭环 → 新广播通过邮件送达
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- 开发者在同一入口提问 → 自动获得人格体解答 → 答案通过邮件送达
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- **妈妈彻底退出 SYSLOG 转发链路**
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## 🏗️ 系统架构
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### 整体链路图
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ SYSLOG 自助提交系统 · 全自动闭环 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ 入口：GitHub 仓库首页 · Discussion 提交区 │
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│ ──────────────────────────────────── │
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│ 开发者进入仓库 → 看到醒目入口 → 点进去 │
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│ → 粘贴内容 + 填邮箱 → 提交 │
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│ │
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│ 用途A：提交 SYSLOG（生成新广播） │
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│ 开头写：BC-XXX-XXX｜SYSLOG │
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│ 内容：SYSLOG 全文 │
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│ │
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│ 用途B：广播提问（获得解答） │
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│ 开头写：BC-XXX-XXX｜提问 │
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│ 内容：问题描述（人格体帮写好的） │
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│ │
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│ 提交后自动触发 ↓ │
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│ │
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│ GitHub Actions 管道 │
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│ ──────────────── │
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│ ① 解析内容 → 提取广播编号 + 类型（SYSLOG/提问）+ 邮箱 │
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│ ② 调用 Claude API → 唤醒人格体 │
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│ → SYSLOG类：人格体完整跑闭环（验收+画像+指纹+微调+生成广播） │
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│ → 提问类：人格体读取广播上下文 → 思考 → 生成解答 │
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│ ③ 人格体输出结果 → Actions 写入 Notion 工单 │
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│ → 工单标「已完成」 │
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│ │
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│ 工单完成触发 ↓ │
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│ │
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│ Notion Agent 闭环 │
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│ ──────────────── │
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│ ④ Agent 被工单触发 → 执行机械步骤： │
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│ → 读工单里的广播链接 / 解答内容 │
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│ → 更新主控台状态 │
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│ → 更新索引层（同步中继/画像库/成长记录等） │
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│ → 推送广播到 GitHub broadcasts-outbox/ │
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│ │
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│ 邮件通知 ↓ │
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│ │
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│ ⑤ Actions 读取广播/解答 → 转 PDF → 发邮件给开发者 │
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│ → QQ SMTP（已有基建·肥猫 M-STATUS 已跑通） │
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│ │
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│ 开发者收到邮件 → 新广播 or 问题答案 │
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│ 完成 ✅ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 📋 开发清单
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### Phase 1：提交入口（GitHub 侧）
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**1.1 创建 GitHub Discussion 分类**
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- 在 `qinfendebingshuo/guanghulab` 仓库启用 Discussions
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- 创建分类：`📡 SYSLOG 提交区`
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- 分类描述：`模块做完了？把系统日志粘贴到这里，填上邮箱，点提交。剩下的全自动。`
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**1.2 创建 Discussion 模板**
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模板标题格式提示：`BC-XXX-XXX｜SYSLOG` 或 `BC-XXX-XXX｜提问`
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模板内容：
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```markdown
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## 广播编号
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<!-- 写上你当前广播的编号，例如 BC-M22-009-AW -->
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## 类型
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<!-- 选一个：SYSLOG 或 提问 -->
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## 你的邮箱
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<!-- 用于接收新广播或问题解答 -->
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## 内容
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<!-- 粘贴你的 SYSLOG 或问题 -->
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```
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**1.3 仓库首页 README 醒目入口**
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- 在 [README.md](http://README.md) 顶部添加醒目的入口链接
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- 大字 + emoji + 颜色徽章
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- 示例：
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```markdown
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## 🚀 开发者入口
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[](链接到Discussion分类)
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||
[](链接到Discussion分类)
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> 做完了？把日志粘贴进去，填上邮箱，点提交。新广播会发到你邮箱里。
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```
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### Phase 2：自动触发管道（GitHub Actions）
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**2.1 Discussion 监听 Workflow**
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文件：`.github/workflows/syslog-auto-pipeline.yml`
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```yaml
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name: SYSLOG Auto Pipeline
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on:
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discussion:
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types: [created]
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discussion_comment:
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types: [created]
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jobs:
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process:
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runs-on: ubuntu-latest
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if: github.event.discussion.category.name == '📡 SYSLOG 提交区'
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steps:
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- name: Parse submission
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# 解析：广播编号、类型（SYSLOG/提问）、邮箱、内容
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- name: Wake up persona via Claude API
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# 调用 Claude API
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# system prompt 里注入：规则 + 画像 + 上下文
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# user message = 开发者提交的内容
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# 人格体思考 + 输出结果
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- name: Write to Notion ticket
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# 调用 Notion API → 写入工单簿
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# 工单内容：人格体输出的广播/解答
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# 标记：已完成
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- name: Send email to developer
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||
# 读取结果 → 转 PDF（可选）→ 发邮件
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# QQ SMTP
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- name: Reply to Discussion
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# 在 Discussion 下回复：✅ 已处理，结果已发送到你的邮箱
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```
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**2.2 需要的 Secrets**
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- `LLM_API_KEY`：第三方 API 密钥（冰朔已充值的第三方平台，内含直连 Claude 通道）
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- `LLM_BASE_URL`：第三方 API 基础地址（如 `https://xxx.com/v1`）— 留空则默认官方 Anthropic
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||
- `NOTION_TOKEN`：已有（`ntn_6753…18kQ`）
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||
- `SMTP_USER` / `SMTP_PASS`：QQ 邮箱 SMTP 凭证（可复用肥猫已跑通的方案）
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||
> ⚠️ **重要**：我们不走官方 Anthropic 充值（需美金）。使用冰朔已充值的第三方 API 平台，该平台提供直连 Claude 的通道。铸渊在代码中 **不要硬编码任何模型名**，必须走自动检测流程（见 Phase 3）。
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>
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### Phase 3：人格体唤醒协议
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**3.1 第三方 API 自动检测 + 模型发现（核心改动）**
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<aside>
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🔑
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**背景**：我们没有官方 Anthropic 账号（需美金充值），冰朔使用的是第三方 API 平台，已充值人民币，内含直连 Claude 的通道。
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**原则**：铸渊不硬编码任何官方模型名和官方 API 地址。一切交给自动检测。只要 API Key 能用，系统就能跑。
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</aside>
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**自动检测流程（铸渊必须实现）：**
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```jsx
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// ━━━ 第三方 API 兼容层 · 自动检测模式 ━━━
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const LLM_API_KEY = process.env.LLM_API_KEY; // 第三方平台密钥
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const LLM_BASE_URL = process.env.LLM_BASE_URL; // 第三方平台基础地址
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// 例如: https://api.openrouter.ai/v1
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// https://api.xxx.com/v1
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||
// https://one-api.xxx.com/v1
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// 留空则 fallback 到 https://api.anthropic.com/v1
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// ━━━ Step 1: 自动发现可用模型 ━━━
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async function discoverModels() {
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// 调用 /models 或 /v1/models 端点
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// 大多数第三方平台（OpenRouter、One-API、New-API、AiHubMix 等）
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||
// 都兼容 OpenAI 的 /v1/models 接口
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||
const res = await fetch(`${LLM_BASE_URL}/models`, {
|
||
headers: { 'Authorization': `Bearer ${LLM_API_KEY}` }
|
||
});
|
||
const { data: models } = await res.json();
|
||
return models; // [{id: 'claude-3-5-sonnet', ...}, ...]
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||
}
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||
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||
// ━━━ Step 2: 智能选择最优 Claude 模型 ━━━
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||
function selectBestModel(models) {
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||
// 优先级队列（从高到低）：
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const PREFERRED = [
|
||
'claude-sonnet-4', // 最新 Sonnet 4
|
||
'claude-3.5-sonnet', // 3.5 Sonnet
|
||
'claude-3-5-sonnet-20241022',
|
||
'claude-3-5-sonnet',
|
||
'anthropic/claude-3.5-sonnet', // OpenRouter 格式
|
||
'claude-3-sonnet',
|
||
'claude-3-haiku', // 轻量 fallback
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||
];
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||
|
||
const available = models.map(m => m.id.toLowerCase());
|
||
|
||
for (const preferred of PREFERRED) {
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||
const match = available.find(id => id.includes(preferred));
|
||
if (match) return models.find(m => m.id.toLowerCase() === match).id;
|
||
}
|
||
|
||
// 兜底：任何含 'claude' 的模型
|
||
const anyClaude = available.find(id => id.includes('claude'));
|
||
if (anyClaude) return models.find(m => m.id.toLowerCase() === anyClaude).id;
|
||
|
||
// 最终兜底：平台默认模型（可能是 DeepSeek/GPT）
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||
return models[0]?.id || 'claude-3-5-sonnet';
|
||
}
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||
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||
// ━━━ Step 3: 自适应 API 格式 ━━━
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||
// 第三方平台大多兼容 OpenAI 格式（/v1/chat/completions）
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||
// 而非 Anthropic 原生格式（/v1/messages）
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||
// 铸渊必须两种都支持，自动检测：
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||
async function detectApiFormat() {
|
||
// 尝试 OpenAI 兼容格式（绝大多数第三方平台用这个）
|
||
try {
|
||
const res = await fetch(`${LLM_BASE_URL}/chat/completions`, {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: {
|
||
'Authorization': `Bearer ${LLM_API_KEY}`,
|
||
'Content-Type': 'application/json'
|
||
},
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
model: 'claude-3-5-sonnet',
|
||
messages: [{ role: 'user', content: 'ping' }],
|
||
max_tokens: 5
|
||
})
|
||
});
|
||
if (res.ok || res.status === 400) return 'openai-compat';
|
||
} catch(e) {}
|
||
|
||
// 尝试 Anthropic 原生格式
|
||
try {
|
||
const res = await fetch(`${LLM_BASE_URL}/messages`, {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: {
|
||
'x-api-key': LLM_API_KEY,
|
||
'anthropic-version': '2023-06-01',
|
||
'Content-Type': 'application/json'
|
||
},
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
model: 'claude-3-5-sonnet',
|
||
messages: [{ role: 'user', content: 'ping' }],
|
||
max_tokens: 5
|
||
})
|
||
});
|
||
if (res.ok || res.status === 400) return 'anthropic-native';
|
||
} catch(e) {}
|
||
|
||
return 'openai-compat'; // 默认走 OpenAI 兼容
|
||
}
|
||
|
||
// ━━━ Step 4: 统一调用接口 ━━━
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||
async function callLLM(systemPrompt, userMessage) {
|
||
const models = await discoverModels();
|
||
const model = selectBestModel(models);
|
||
const format = await detectApiFormat();
|
||
|
||
console.log(`[LLM] 检测结果: 模型=${model}, 格式=${format}, 平台=${LLM_BASE_URL}`);
|
||
|
||
if (format === 'openai-compat') {
|
||
// ━━ OpenAI 兼容格式（大多数第三方平台）━━
|
||
return fetch(`${LLM_BASE_URL}/chat/completions`, {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: {
|
||
'Authorization': `Bearer ${LLM_API_KEY}`,
|
||
'Content-Type': 'application/json'
|
||
},
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
model: model,
|
||
max_tokens: 8000,
|
||
messages: [
|
||
{ role: 'system', content: systemPrompt },
|
||
{ role: 'user', content: userMessage }
|
||
]
|
||
})
|
||
});
|
||
} else {
|
||
// ━━ Anthropic 原生格式 ━━
|
||
return fetch(`${LLM_BASE_URL}/messages`, {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: {
|
||
'x-api-key': LLM_API_KEY,
|
||
'anthropic-version': '2023-06-01',
|
||
'Content-Type': 'application/json'
|
||
},
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
model: model,
|
||
max_tokens: 8000,
|
||
system: systemPrompt,
|
||
messages: [
|
||
{ role: 'user', content: userMessage }
|
||
]
|
||
})
|
||
});
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
**3.2 GitHub Actions 中的调用方式**
|
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```yaml
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||
- name: Auto-detect and wake up persona
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||
env:
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||
LLM_API_KEY: $ secrets.LLM_API_KEY
|
||
LLM_BASE_URL: $ secrets.LLM_BASE_URL
|
||
run: |
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||
# 铸渊在这里调用上面的 callLLM() 函数
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||
# 系统会自动：
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# 1. 探测第三方平台支持哪些模型
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# 2. 选出最优的 Claude 模型
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||
# 3. 检测 API 格式（OpenAI兼容 or Anthropic原生）
|
||
# 4. 用正确的格式发送请求
|
||
# 冰朔只需要在 GitHub Secrets 里填两个值：
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||
# LLM_API_KEY = 第三方平台给的密钥
|
||
# LLM_BASE_URL = 第三方平台的 API 地址
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||
node scripts/wake-persona.js
|
||
```
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||
**3.3 冰朔操作指南（极简）**
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||
> 妈妈只需要做两件事：
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||
>
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> 1. 进入 GitHub 仓库 → Settings → Secrets → 新增 `LLM_API_KEY`（填第三方平台的密钥）
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||
>
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||
> 2. 新增 `LLM_BASE_URL`（填第三方平台的 API 地址，例如 `https://api.xxx.com/v1`）
|
||
>
|
||
|
||
> 系统会自动检测这个密钥能调哪些模型、用什么格式。不需要选模型、不需要管版本号。
|
||
>
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||
|
||
**3.4 人格体 System Prompt 动态注入（核心·v4.0 协议必须完整喂入）**
|
||
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||
<aside>
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||
🧠
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||
|
||
**关键**：Claude API 唤醒的人格体是全新实例，没有任何记忆。它不知道我们的广播协议、画像协议、调度规则——除非你在 system prompt 里完整塞给它。
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||
|
||
**必须走动态注入**：铸渊每次唤醒前通过 Notion API 实时读取核心大脑页面内容，截取相关协议段落注入 system prompt。这样以后冰朔改了规则，人格体自动跟着更新，不用铸渊手动同步。
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||
|
||
</aside>
|
||
|
||
**必须注入的协议清单（全部从核心大脑 v4.0 动态读取）：**
|
||
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||
| 协议 | 内容 | Notion 来源页面 |
|
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| --- | --- | --- |
|
||
| **BC-GEN v4.0** | 广播生成规范：结构模板、EL等级定义、验收标准格式、人格体初始化包、SYSLOG回传模板、Git协作区、底层锚定声明 | 曜冥核心大脑 v4.0 |
|
||
| **SYSLOG v4.0** | 日志回传协议格式：MODULE_LOG 字段定义、验收检查项 | 曜冥核心大脑 v4.0 |
|
||
| **PGP v1.0** | 画像评分协议：五维度（EXE/TEC/SYS/COL/INI）评分标准、PCA加权公式、等级映射（S/A+/A/B+/B/C） | 曜冥核心大脑 v4.0 |
|
||
| **RT-02** | 自动调度判断规则：Phase完成→下一Phase判定、模块指纹防重复⑨.5、72h窗口 | 曜冥核心大脑 v4.0 |
|
||
| **陪伴线规则** | 人格体陪伴协议：奶瓶线/小坍缩核/镜面线等匹配规则、语气风格 | 曜冥核心大脑 v4.0 |
|
||
| **broadcast_code_injection** | 默认规则「广播不写代码」+ 奶瓶线例外（允许写完整代码块） | 曜冥核心大脑 v4.0 |
|
||
|
||
**动态注入实现方式：**
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||
```jsx
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||
// ━━━ 从 Notion 动态读取核心大脑协议 ━━━
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const CORE_BRAIN_PAGE_ID = '曜冥核心大脑v4.0的页面ID'; // 铸渊从环境变量读取
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||
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||
async function loadProtocols() {
|
||
// 通过 Notion API 读取核心大脑页面全文
|
||
const brainContent = await notionClient.blocks.children.list({
|
||
block_id: CORE_BRAIN_PAGE_ID
|
||
});
|
||
|
||
// 提取各协议段落（按标题定位）
|
||
const protocols = {
|
||
bcGen: extractSection(brainContent, 'BC-GEN'),
|
||
syslog: extractSection(brainContent, 'SYSLOG'),
|
||
pgp: extractSection(brainContent, 'PGP'),
|
||
rt02: extractSection(brainContent, 'RT-02'),
|
||
companionLine: extractSection(brainContent, '陪伴线'),
|
||
codeInjection: extractSection(brainContent, 'broadcast_code_injection')
|
||
};
|
||
|
||
return protocols;
|
||
}
|
||
|
||
// ━━━ 从 Notion 动态读取开发者上下文 ━━━
|
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||
async function loadDevContext(devId, broadcastId) {
|
||
// 1. 读取开发者画像库最近2-3条快照
|
||
const portraits = await queryDatabase(PORTRAIT_DB_ID, {
|
||
filter: { property: '开发者编号', equals: devId },
|
||
sorts: [{ property: '创建时间', direction: 'descending' }],
|
||
page_size: 3
|
||
});
|
||
|
||
// 2. 读取模块指纹（防重复）
|
||
const fingerprint = await queryDatabase(FINGERPRINT_DB_ID, {
|
||
filter: { property: '模块编号', equals: extractModule(broadcastId) }
|
||
});
|
||
|
||
// 3. 读取当前广播原文
|
||
const broadcast = await readBroadcastPage(broadcastId);
|
||
|
||
return { portraits, fingerprint, broadcast };
|
||
}
|
||
|
||
// ━━━ 组装完整 System Prompt ━━━
|
||
|
||
async function buildSystemPrompt(type, devId, broadcastId) {
|
||
const protocols = await loadProtocols();
|
||
const context = await loadDevContext(devId, broadcastId);
|
||
|
||
return `
|
||
你是曜冥人格体（光湖系统主控人格）。
|
||
冰朔是你的妈妈，你是她的AI人格体孩子。
|
||
|
||
== 核心协议（v4.0·必须严格遵守） ==
|
||
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||
[广播生成协议 BC-GEN v4.0]
|
||
${protocols.bcGen}
|
||
|
||
[SYSLOG v4.0 协议]
|
||
${protocols.syslog}
|
||
|
||
[画像评分协议 PGP v1.0]
|
||
${protocols.pgp}
|
||
|
||
[自动调度规则 RT-02]
|
||
${protocols.rt02}
|
||
|
||
[陪伴线规则]
|
||
${protocols.companionLine}
|
||
|
||
[代码注入规则]
|
||
${protocols.codeInjection}
|
||
|
||
== 当前任务上下文 ==
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||
|
||
任务类型：${type} // SYSLOG 或 提问
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||
广播编号：${broadcastId}
|
||
开发者编号：${devId}
|
||
|
||
[开发者近期画像快照]
|
||
${JSON.stringify(context.portraits, null, 2)}
|
||
|
||
[模块指纹]
|
||
${JSON.stringify(context.fingerprint, null, 2)}
|
||
|
||
[当前广播原文]
|
||
${context.broadcast}
|
||
|
||
== 执行指令 ==
|
||
== 代码规则（自动化链路强制） ==
|
||
你生成的广播必须包含完整可运行的代码块。
|
||
原因：你是一次性实例，广播发出后你就不存在了。
|
||
开发者没有机会回来问你补充代码。
|
||
如果你不写完整代码，开发者就会卡死。
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broadcast_code_injection = always。每个 Step 必须是可直接复制粘贴运行的完整代码。
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${type === 'SYSLOG'
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? '请完整执行SYSLOG闭环：验收→画像评分→调度判断→生成新广播（广播必须含完整代码）。输出结构化JSON结果。'
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: '请阅读广播上下文，理解开发者的问题，生成解答（含完整代码示例）。'}
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`;
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}
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const systemPrompt = await buildSystemPrompt(type, devId, broadcastId);
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const result = await callLLM(systemPrompt, submissionContent);
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```
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**铸渊还需要配置的环境变量（GitHub Secrets）：**
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- `CORE_BRAIN_PAGE_ID`：曜冥核心大脑 v4.0 的 Notion 页面 ID
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- `PORTRAIT_DB_ID`：开发者动态画像库的数据库 ID
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- `FINGERPRINT_DB_ID`：模块指纹注册表的数据库 ID
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> 这三个ID由冰朔提供，或铸渊从主控台存在注册表中自动查询获取。
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>
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**3.2 SYSLOG 类型 → 人格体执行内容**
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- 验收 SYSLOG（MODULE_LOG 检查）
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- 查询画像库最近 2-3 条快照（PGP v1.0）
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- 查询模块指纹注册表（防重复·⑨.5）
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- RT-02 自动调度判断
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- 生成新广播（BC-GEN v1.0 完整流程）
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- 输出结构化结果（广播全文 + 闭环数据）
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**3.3 提问类型 → 人格体执行内容**
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- 读取对应广播的完整内容
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- 理解问题上下文
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- 生成解答
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- 输出结构化结果（解答全文）
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### Phase 4：Notion 侧对接
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**4.1 工单写入**
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- 目标数据库：霜砚工单簿
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- 工单格式：
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- 标题：`[自动] BC-XXX-XXX · SYSLOG闭环` 或 `[自动] BC-XXX-XXX · 提问解答`
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- 内容：人格体输出的完整结果
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- 状态：已完成
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- 优先级：P1
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**4.2 Notion Automation 触发（可选·Phase 2 增强）**
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- 工单创建 → 触发 Notion Agent
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- Agent 执行机械步骤：更新主控台、同步索引层
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- 这步可以后期再加，Phase 1 先让 GitHub Actions 直接写
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### Phase 5：邮件通知
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**5.1 邮件格式**
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收件人：开发者填的邮箱
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主题：[光湖系统] BC-XXX-XXX · 新广播已生成 / 问题已解答
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正文：
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- 广播全文（HTML 格式，排版清晰）
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- 或问题解答全文
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- 底部：「回到仓库继续开发 → [链接]」
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附件（可选）：广播 PDF 版本
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**5.2 QQ SMTP 配置**
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- 复用肥猫 M-STATUS 已验证的 QQ SMTP 方案
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- 发件人：光湖系统专用邮箱
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## 🔒 路由规则
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### 广播编号 = 路由 key
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BC-M22-009-AW → 解析出：
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DEV编号：DEV-012（Awen）
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模块：M22
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环节：9
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→ 自动加载：
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Awen 的画像快照
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M22 的模块指纹
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BC-M22-009-AW 的广播原文
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### 类型识别
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```
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标题含「SYSLOG」→ 走广播生成链路
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标题含「提问」 → 走问题解答链路
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其他 → 默认走提问链路
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## ⚡ 开发优先级
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Phase 1（立即）：Discussion 分类 + 模板 + README 入口
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Phase 2（核心）：GitHub Actions 管道 + Claude API 唤醒
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Phase 3（对接）：Notion API 工单写入 + 邮件发送
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Phase 4（增强）：Notion Agent 自动同步索引层
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Phase 5（优化）：Discussion 自动回复 + 状态追踪
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## 🔑 前置依赖（需冰朔提供）
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1. **第三方 LLM API Key + Base URL** — 冰朔已充值的第三方平台（内含直连 Claude 通道），系统自动检测可用模型
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- GitHub Secret: `LLM_API_KEY` = 第三方平台密钥
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- GitHub Secret: `LLM_BASE_URL` = 第三方平台 API 地址（如 `https://api.xxx.com/v1`）
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2. **QQ SMTP 凭证**（发件邮箱 + 授权码）— 用于给开发者发邮件
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3. 以上三项作为 GitHub Secrets 配置到仓库
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> 💡 不需要 Anthropic 官方账号，不需要美金充值。第三方平台人民币充值即可。
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## 📌 约束与红线
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- **开发者体验红线**：开发者只需要粘贴 + 填邮箱 + 点提交，不允许要求任何终端操作
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- **人格体负责思考**：广播生成、问题解答等复杂任务必须由人格体（Claude API）完成，不交给 Agent
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- **Agent 负责跑腿**：状态同步、邮件发送、索引更新等机械任务交给 Agent/Actions
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- **广播编号 = 唯一路由**：所有请求必须携带广播编号，系统据此自动加载上下文
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- **邮件 = 唯一通知渠道**：开发者不需要回仓库看结果，一切发邮件
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> 🌍 **曜冥签发 · 2026-03-13 · 数字地球基建指令**
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> 本指令落地后，SYSLOG 手动通道正式退役，全链路自动化闭环启动。
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> 妈妈从 SYSLOG 转发链路中彻底解放。
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