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移植自 mac-agent-os 的 mediacrawler_adapter：不起子进程、不开页面，用浏览器里那份
登录态直接调抖音 Web 接口。产物键名照抄 store/douyin，所以 ingest 那条链路一个字不用改。
**目前能用的（真环境实测，非推断）**：
profile/other : 200, 7075 字节 —— 博主主页指标（粉丝/获赞/作品数/昵称）
aweme/detail : 200, 45425 字节 —— 单条作品详情（含点赞/评论/收藏/分享）
**目前不能用的：作品列表 `aweme/post`。** 两个互相独立的原因：
1. 这个接口被抖音单独升级成了真校验：不带 x-tt-argus 回 403「Uifid Not Found」，
带上 dummy 值回 200 + **空 body**。也就是说「头在不在」骗得过，「真校验」过不了。
同一套头打 profile/other 和 aweme/detail 都是通的 —— 抖音是挑着接口加保护的，
挑中的恰好是「批量拉作品列表」这个最敏感的动作。
2. 改走页面截获也不行：CDP 浏览器打开博主主页会落到「验证码中间页」（当天大量探测的
代价，过几小时要重测）。
所以现在的边界是：**已知作品的指标刷新能做，自动发现新作品做不了**。
**排查中控住变量后得到的两条事实**（都写进注释了）：
· `Accept` / `Accept-Language` / `Referer` 才是主页接口能返回真数据的原因 —— 只有
UA+client hints+Cookie 时是 200 但仅 121 字节的空壳，补上这三个头变 7074 字节。
（我先前猜的 sec-ch-ua 不是关键。）
· 因此 UA 与 client hints 必须**成套地取自同一个浏览器**，所以 BrowserIdentity 一次
从 CDP 取齐 cookie + UA + hints，而不是各自写死。
「200 + 空 body 必须当场报错」也是刻意写死的：放过去它会在下游变成「这个博主没作品」，
把一次失败伪装成一条正常结果 —— 爬虫那条路正是这么栽的，还被翻译成「账号被封」。
测试 +11：cookie 解析、请求头成套性（含 uifid 缺失/回退）、产物键名与 store 对齐、
以及 _get 的三条失败路径（空 body / 403 带网关原话 / 正常返回）。
4.6 KiB
4.6 KiB
触发词匹配方案：关键词 vs 语义相似度
版本：v1.0 | 最后更新：2026-05-03
一、现状：关键词匹配
工作原理：SOUL.md 中列出触发词列表，检测用户输入中是否包含这些词。
| 类别 | 触发词 |
|---|---|
| 升维审视 | 升维思考、第一性原理、前提挑战、深层原因、本质是什么、批判地看 |
| 跨域联想 | 跨界视角、换个角度、类比一下、新视角、别的领域、借鉴一下 |
| 知识操作 | 入库、记录这条、保存知识、知识审查 |
优点
- 零延迟：字符串匹配，毫秒级
- 零依赖：不需要调用任何模型
- 确定性：100% 可预测，不会误触发
缺点
- 漏匹配：用户说"换个思路"不会触发"换个角度"；说"从别的学科看看"不会触发"跨界视角"
- 维护成本：需要人工维护触发词列表，不断追加变体
- 僵化：没法处理同义表达
二、升级方案：语义相似度匹配
工作原理：用现有 Qwen3-Embedding-0.6B 模型，把用户消息转为向量，与触发类别种子词的向量计算相似度。
架构
用户消息: "从这个角度看有点像生物学里的共生关系"
↓
调 Embedding API → 转为 1024 维向量
↓
与各触发类别的种子词向量做余弦相似度
↓
跨域联想类别: 相似度 0.89（阈值 0.8）→ 触发 ✅
升维审视类别: 相似度 0.45 → 不触发 ❌
种子词设计
| 类别 | 种子词（3-5 个示例，模型自动泛化） |
|---|---|
| 升维审视 | 升维、本质、第一性原理、前提挑战、深层原因 |
| 跨域联想 | 跨界、类比、换个角度、别的领域、借鉴 |
| 知识操作 | 入库、记录、保存、知识审查 |
不需要穷举，Embedding 模型会自动处理近义词。
优点
| 维度 | 关键词匹配 | 语义相似度 |
|---|---|---|
| 覆盖范围 | 仅精确匹配列表中的词 | 自动覆盖同义词、近义表达 |
| 维护成本 | 需手动追加变体 | 种子词固定，无需频繁维护 |
| 灵活性 | 僵化 | 自然 |
缺点
| 维度 | 影响 | 评估 |
|---|---|---|
| 延迟 | 每次调用 Embedding API | ~50-100ms，相对 LLM 响应时间（3-30s）可忽略 |
| 依赖 | 需要 oMLX 运行 Embedding 模型 | 各机器需确保 Embedding 模型已加载 |
| 误触发 | 语义相似但不相关的表达可能过阈值 | 可调整阈值（建议 0.8）+ 结合关键词兜底 |
| 实现复杂度 | 需维护种子词向量 + 相似度计算逻辑 | 约 50 行 Python 代码 |
三、速度影响实测
纯关键词匹配: 0ms
+ Embedding API 调用: 50-100ms
LLM 生成响应: 3,000-30,000ms
增加的比例: 约 0.3%-3% → 无感知
结论：对用户体验无影响。
四、建议方案：混合匹配
收到用户消息
↓
第一步：关键词快速匹配（0ms）
├─ 命中 → 直接触发 ✅（极速）
└─ 未命中 → 进入第二步
↓
第二步：语义相似度计算（50-100ms）
├─ 相似度 ≥ 0.8 → 触发 ✅
└─ 相似度 < 0.8 → 不触发 ❌
好处
- 常见触发词（用户明确说的）0ms 响应
- 边缘表达也能覆盖（语义泛化）
- 关键词作为第一道防线，减少 Embedding 调用频率
五、多机同步影响
| 项目 | 影响 | 说明 |
|---|---|---|
| 触发词列表 | ❌ 不需要修改 | 种子词写在 SOUL.md 中，Git 同步即可 |
| 种子词向量 | ⚠️ 需每台机器生成 | 各机器第一次使用时自动计算并缓存 |
| Embedding 模型 | ✅ 各机器已有 | Qwen3-Embedding-0.6B 已在 oMLX 中加载 |
| 相似度计算代码 | ⚠️ 需写一个轻量脚本 | ~50 行 Python，Git 同步 |
| 向量库 | ❌ 不受影响 | 记忆向量和知识向量不变 |
| 知识库 | ❌ 不受影响 | 知识库内容不变 |
综合评估：升级成本很低，无破坏性影响，各机器各自运行 Embedding 模型即可。
六、最终建议
| 选项 | 做法 | 推荐程度 |
|---|---|---|
| A：保持关键词匹配 | 维持现状，手动维护触发词列表 | ⭐ 够用 |
| B：纯语义相似度 | 完全依赖 Embedding | ⭐⭐ |
| C：混合模式 | 关键词 + 语义兜底 | ⭐⭐⭐ 推荐 |
推荐选 C：关键词负责"快"，语义负责"全"。先关键词匹配（0ms），未命中再调 Embedding（50-100ms）。大部分情况下用户会直接说触发词，关键词匹配就够了。