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MediaCrawler/mac-agent-os-main/90_archive/10_next_version_discussion/v2.md
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butubb 2112c1a870
Deploy VitePress site to Pages / build (push) Canceled after 0s
Deploy VitePress site to Pages / Deploy (push) Canceled after 0s
feat(monitor): 抖音 Web 接口客户端 —— 绕开爬虫子进程,直接发 HTTP
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)。
2026-10-10 17:12:25 +08:00

7.1 KiB
Raw Blame History

Read , lines 1 to 80

Read , lines 81 to 200

Read , lines 201 to 391

Read

Read , lines 31 to 31

已完整读取你的《我的说明.md》和项目原历史说明文档,并结合你前述需求,现为你梳理出结构化的顶层大框架,并将你的关键想法单独标记,便于后续细化和追踪。


AgentOS 顶层结构化大框架(多机协同·知识自进化)

1. agent-os(全局/多机共用内容)

1.1 初始化脚本(00_bootstrap)

  • 作用:一键环境搭建、依赖安装、权限配置、自动任务注册、主机身份识别与切换。
  • 你的重点:支持从零还原、主机身份切换、任务启停自动化。

1.2 核心配置(01_core)

  • 作用:系统身份、主机/维护机标识、全局参数、智能体基础设定。
  • 你的重点:支持多智能体、多主机角色,配置可多版本选择加载。

1.3 技能(02_skills)

  • 作用:系统必需技能、自定义技能、第三方技能,均有“技能身份证”(SKILL_CARD.yaml)。
  • 你的重点:
    • 技能身份证模板统一,主机归属、只读/主理标识。
    • 技能状态一键扫描(skill_scanner.py)。
    • 外部技能与自研技能分层管理。

1.4 知识库(03_knowledge)

  • 作用:全局知识库,支持多属性、多领域、版本化、向量化、自动分类。
  • 你的重点:
    • 分类体系:知识/个人笔记/记忆固化/项目过程/向量化/收件箱等。
    • 支持原始-已整理-归档多阶段。
    • 领域16大类,属性9大类,Frontmatter标准化。
    • 项目过程与知识归档分离,最终成果可转为事实/知识。
    • 向量库既有本地也有全局,支持多机同步与本地独立。

1.5 工具层(05_tools)

  • 作用:非技能化工具脚本(CLI/接口),如知识库/记忆/技能管理等。
  • 你的重点:工具与技能可互转,工具更注重效率和扩展性,技能偏自动化和系统集成。

1.6 系统管理(07_migration/90_archive)

  • 作用:打包、解包、迁移、备份、归档、历史记录。

2. agent-os-local(本机专属内容)

2.1 采集原始内容

  • 作用:本机原始数据采集(音频、视频、网页、截图、临时笔记等),作为知识库前端缓存。
  • 你的重点:每台机子独立采集,后续可分类同步到全局知识库。

2.2 本机记忆

  • 作用:本机专属记忆,部分可提炼为全局知识。
  • 你的重点:记忆属性字段丰富,向量化内容区分本地/全局,提炼机制需智能判断。

2.3 运行记录、对话记录、缓存

  • 作用:任务缓存、运行日志、对话历史,适配不同智能体。
  • 你的重点:智能体可切换,数据结构需适配不同上下文和对话格式。

2.4 本机情况数据说明记录

  • 作用:本机环境、硬件、软件、网络、环境变量等说明,支持动态更新。
  • 你的重点:数据结构需高效、节省token,支持自动/手动更新。

3. 关键机制与待展开问题(你的重点/待讨论)

  • 向量库(vector_db):本地与全局并存,需支持多机同步与本地独立,知识内容与索引分离/融合待定。
  • 主机/维护机标识:每台主机唯一ID,主维护机角色固定,权限与同步策略需细化。
  • 知识库分类:支持多级分类、标签,分类体系需灵活可扩展。
  • 工具与技能边界:工具注重效率和扩展,技能偏自动化和系统集成,二者可互转,需明确转换机制。
  • 本机数据说明:内容范围、更新机制、token效率需进一步细化。
  • 同步/备份机制:全局与本地的同步策略、备份粒度、冲突解决等需后续详细设计。

标记你的关键内容(便于后续追踪)

  1. 技能身份证(SKILL_CARD.yaml)机制与模板
  2. 技能状态扫描工具(skill_scanner.py)
  3. 知识库多层级分类体系(16领域×9属性)
  4. 向量库本地/全局双轨设计
  5. 本机记忆与全局知识的提炼与同步机制
  6. 工具与技能的互转与边界
  7. 本机环境说明的高效结构与动态更新
  8. 多机主机/维护机角色与权限体系
  9. 项目过程与知识归档的分离与融合
  10. 自动化任务与定时调度体系

【2026-04-28 最新讨论补充】本地/全局记忆与知识库、向量库、同步机制设计

1. 目录与同步边界

  • ~/workbuddy-agent-os/agent-sync/:所有内容都参与多机同步(知识库、协同收件箱、协同向量库等)。
  • ~/workbuddy-agent-os/agent-sync/agent-local/:所有内容仅本机保存,绝不参与同步(本地记忆、个人笔记、本地素材等)。

2. 数据流转与提炼机制

  1. 本地记忆/个人笔记产生
    • 存在于 ~/workbuddy-agent-os/agent-sync/agent-local/materials/,如记忆系统自动提存、个人随手笔记等。
  2. 记忆/笔记提炼
    • 用户可手动或自动将有价值的内容,从 ~/workbuddy-agent-os/agent-sync/agent-local/materials/ 提取到 ~/workbuddy-agent-os/agent-sync/03_knowledge/00_inbox/(协同收件箱)。
    • 提取时可加属性(如“记忆”标签),以便后续分类。
  3. 知识库入库
    • 协同收件箱只存 md 文件,知识管理系统定期/手动将内容加工、分类,正式入库到知识库(如 10_concepts、20_methods 等)。

3. 向量数据库设计

  • 本地向量库:~/workbuddy-agent-os/agent-sync/agent-local/ 下的所有内容(记忆、个人笔记等)向量化,仅本机检索。
  • 协同向量库:~/workbuddy-agent-os/agent-sync/ 下知识库内容向量化,参与多机同步和协同检索。
  • 检索时,默认先查本地向量库,再查协同向量库,结果合并展示,体验无割裂。

4. 分类与属性

  • 协同收件箱和知识库的 md 文件可通过 frontmatter 或标签标明来源(如“记忆提存”、“个人笔记”),方便后续分类和检索。
  • 知识库分类可灵活调整,不必强依赖文件名。

5. 机制总结

  • 本地内容完全隔离,隐私安全。
  • 有价值内容通过“提炼-收件箱-知识库”机制流转,保证协同知识的高质量和结构化。
  • 多机协同时,检索体验顺畅,既能查本地记忆,也能查全局知识。

本节为 2026-04-28 讨论结论,后续如有新机制/细节调整请在此基础上补充。


如需展开某一部分(如知识库分类、向量库机制、同步策略等),可随时指定,我会基于你的原文和上述结构继续细化。
如需将这些“你的关键内容”单独存档,或生成专门的追踪清单,也可直接说明。