个人AI工作台（一） -- 构建个人All-In-One助手应用

1. 引言

在近期几个尝试和之前折腾过的自动任务系统基础上，结合自己的一些刚需来开发一个个人助手：

• AI能力集 – 开发一个任务自动执行系统
• AI能力集 – 开发一个 Skill 工厂
• AI能力集 – /loop 三天就废?如何设置长定时任务

2. 需求描述（输入）

在原有demo基础上进行分析。（归档在ai-playground）

分析下skill-factory和ai-task-system v2.4，是否能合成一个系统（all in one）。另外我还想加上一些其他功能：

1、主页上能让我快捷添加/删除一些网页链接，用于我平时的跳转（左上角）

比如 github主页：https://github.com/xiaodongQ/、博客地址：https://xiaodongq.github.io/ 等

2、主页上能让我添加/删除一些目录地址，点击时自动用对应系统的资源管理器打开（左中）

3、能在页面添加定时任务，定时任务可以让AI CLI来执行命令。支持Claude Code和Codebuddy（headless命令为cbc -p，支持–model指定模型）

4、能读取我本地的todo.md文件（路径可以让我设置指定一个），主页展示todo项（左下）

5、可以为系统添加定时任务和查看系统上启用的计划任务，尤其是windows系统

3. AI分析探索

上述是提示词输入给Claude Code的Plan模式：

3.1. 思考过程

  用户希望我：

  分析 skill-factory 和 ai-task-system v2.4 是否能合成一个 all-in-one 系统
  添加 5 个新功能：
  左上角：快捷网页链接（可增删）
  左中：目录快捷跳转（点击用资源管理器打开）
  定时任务：让 AI CLI（Claude Code / Codebuddy cbc -p）执行命令
  读取本地 todo.md 展示
  定时任务（尤其是 Windows）
  现在处于 Plan 模式。我需要：

  阶段1：用 Explore 子代理探索代码
  阶段2：用 Plan 代理设计
  阶段3：审核
  阶段4：写最终计划
  阶段5：调用 ExitPlanMode
  让我先并行启动 Explore 代理来研究两个系统。

  需要了解：

  skill-factory 的结构（已有大致了解）
  ai-task-system v2.4 的结构
  两者能否融合
  让我启动 2 个 Explore 代理：

  一个深度探索 skill-factory
  一个深度探索 ai-task-system v2.4
  或者：

  探索 ai-task-system v2.4（因为 skill-factory 刚看过）
  探索两个系统的差异和潜在融合点
  我倾向于 2 个 Explore 代理：

  代理 1：探索 ai-task-system v2.4
  代理 2：探索两个系统的差异和现有可复用的代码/工具/数据模型
  不过 skill-factory 我已经看得差不多了，主要需要探索 ai-task-system。让我启动 2 个并行的 Explore 代理。

  但首先，我可能想先简单看一下 ai-task-system 目录结构，再决定。Plan 模式允许我读取文件。让我用 ls 看一下。
  ...

3.2. 输出探索报告和方案

输出的几个文档：

• AI Task System v2.4 深度探索报告
• Skill-Factory × AI-Task-System v2.4 — All-in-One 个人工作台
• “all-in-one” 个人工作台 — 设计方案

设计方案中的部分内容：

项目代号：workbench（暂定，最终可改） 基线：保留 skill-factory（Go + SQLite + 漂亮 UI + PTY + 经验库），融合 ai-task-system v2.4 的调度器/执行器/评估器，并新增 5 个功能 关键事实校对：

• skill-factory 入口 cmd/server/main.go（Go 1.25，net/http + embed.FS），3 张表 tasks/experiences/skill_versions
• ai-task-system v2.4 入口 backend/main.py（FastAPI + aiosqlite），3 张表 tasks/executions/evaluations，调度器 5s 轮询 + 30s 心跳 + 120s stale 阈值
• 4 种确认信号在 cli_executor.py:62-115：needs_user_input 关键词 + parse_confirm_request 正则 / 嵌套 JSON 解析
• 重要修正：v2.4 自带的 tests/__init__.py 是空的；真实的 pytest 文件在父目录 ai-task-system/tests/ 下，v2.4 实际无现成 Python 测试可移植
• skill-factory 已用 creack/pty（POSIX 端正常）+ gorilla/websocket + modernc.org/sqlite（纯 Go，跨平台无需 CGO）

---

一、整体架构决策：

推荐方案：单 Go 二进制 + 同进程调度/PTY/Web（”all-in-one” 实质落地）

用户明确说”all in one”，且 skill-factory 已经是漂亮的单二进制；选 Go 单体。

理由：

维度	单 Go 二进制（推荐）	双进程（Go + Python）
部署	1 个文件 / 1 个进程 / 1 个 sqlite 文件	2 个进程，Python 虚拟环境 + Go 二进制 + 2 套配置
启动 / 关停	1s 内冷启；停机=kill 一个进程	需协调子进程生命周期、端口、孤儿清理
跨平台	go build 矩阵：darwin/linux/windows 三平台单文件	Python 依赖（aiosqlite/uvicorn/fastapi）在 Windows 路径处理多坑（\ vs /、UAC、Service 包装）
内存 / 性能	同进程调用，零序列化	IPC（HTTP/stdio）多 ~5-10ms/调用 + 序列化
共享 DB	同一 *sql.DB 句柄	需要约定文件锁、并发模式
用户预期	“all in one” 直接满足	用户仍感知”两个系统”
调度器 / 心跳	goroutine + time.Ticker，context.Context 优雅退出	asyncio + 进程间状态共享（额外写一份心跳文件）

二、关键 Go 库选型：

用途	库	说明
HTTP 路由	stdlib net/http（Go 1.25 已支持 mux.HandleFunc("POST /api/x", h) 模式匹配）	沿用 skill-factory，不引入第三方路由
WebSocket	github.com/gorilla/websocket	沿用
SQLite	modernc.org/sqlite	纯 Go，跨平台无 CGO（关键：Windows 编译一次过）
UUID	github.com/google/uuid	沿用
Cron	github.com/robfig/cron/v3	行业标准，支持秒级 / 时区 / 解析 Next(t)；同时支持 cron.ParseStandard("0 9 * * *") 5 段
跨平台进程	stdlib os/exec	跨平台（Windows 自动用 TerminateProcess 代替 SIGKILL）
Markdown 写回	stdlib bufio + os + 正则	不引入第三方，逻辑简单
进程内服务（Windows）	github.com/kardianos/service	可选：把二进制注册成 Windows Service；先做”开机启动 + 托盘”再决定
嵌入前端	stdlib embed	沿用
日志	stdlib log/slog	替代 v2.4 的 RotatingFileHandler，结构化 + 易对接

4. 代码实现

🎉 整体收工
6 个 Phase 全部完成
Phase	范围	状态
Phase 1	9 张表 + models 扩展 + 迁移逻辑	✅
Phase 2	AI CLI 执行器 + WS + 任务执行 API	✅
Phase 3	5 新功能后端 + 前端 5 widget + 4 modal	✅
Phase 4	pty build tag 隔离 + 三平台编译	✅
Phase 5	5 份文档	✅
Polish	4 个 form modal 替代 prompt()	✅
项目最终形态

skill-factory/
├── cmd/server/        2,881 行 Go + 1,127 行 HTML
├── internal/          9 个包（backend/executor/hub/scheduler/shortcuts/todo/...）
├── docs/              4 份文档（CLI/MIGRATION/SCHEDULER + DESIGN）
├── data/              6 份 db 备份（v1→v2 fresh→phase2/3/3-ui/4-modal）
├── DESIGN.md          166 行
├── README.md          122 行
└── go.mod             Go 1.25 + robfig/cron + gorilla/websocket
关键数字
* Go 代码：2,881 行
* 前端 HTML：1,127 行（增长自 v1 的 707 行）
* 三平台二进制：macOS 15.0 MB / Linux 15.5 MB / Windows 15.9 MB
* 测试：6 包全通过
* API 端点：30+
* 数据表：9 张
* WebSocket 频道：6 个
* AI CLI 类型：claude / cbc / shell

跑起来

cd /Users/xd/Documents/workspace/repo/ai-playground/skill-factory
go build -o skill-factory ./cmd/server
DB_PATH=./data/skill-factory.db ADDR=:8080 ./skill-factory
# 浏览器开 http://localhost:8080
数据备份齐全（6 份），跨平台编译通过，5 个新功能 + 30+ API + 调度器 + 4 modal UI 全部跑通。可作为 v0.1 收工。

5. 编译、调试修改和运行

编译运行，多轮次效果和样式调整后，基本框架如下形式。

1、总览页，支持：

• 快捷链接、快捷目录（点击可自动打开）、待办事项
• 调度器展示 和 操作按钮，针对自动化任务，比如定期检查资源情况
• 任务统计情况

2、手动任务

• 可关联经验库，支持多选，这些信息会一并给AI
• 创建后需要手动认领，可手动派发给Claude Code执行

3、定时任务/自动化任务：

• 执行完支持手动触发AI评分

创建定时任务，支持cron表达式：

执行完成：

6. 框架优化考虑

前面的版本让AI设计好方案后直接TDD开干，功能能用。但是实现的并发模型、连接池等“古法”编程会着重考虑的部分，暂时没管。

6.1. 数据库后续考虑

当前使用 SQLite，并发读写情况下，使用了 并发读启用WAL + 写锁 的多读一写并发模型。

跟AI探讨的几个思路：

1、用嵌入式KV DB，对SQL语法支持有限，不大合适。几个纯Go实现的DB

• BadgerDB：一个纯 Go 实现的高性能嵌入式 KV 数据库，基于 LSM-Tree 架构，支持真正的多并发读写，写性能远高于 SQLite；
• BoltDB/BBolt：BBolt 是 BoltDB 的维护分支，纯 Go 实现，基于 B+Tree，支持 ACID 事务。API 简洁，但写并发能力不如 BadgerDB（写操作全局互斥）。

2、了解到一个高star的项目：PocketBase，一个用Go语言编写的开源后端解决方案，里面集成了SQLite，提供认证、管理后台、文件存储、基础UI等，可了解PocketBase：3分钟搭建全功能后端的轻量级神器。对我的场景逻辑帮助不大。

3、如果未来数据量大或并发高，更好的选择：PostgreSQL、MySQL，换 PostgreSQL 成本最低。

7. 新增功能：代理转发

7.1. 命令执行

功能：在 xworkbench 所在机器上执行指定命令

• 接口：POST http://xworkbench:8901/api/exec
• 返回：返回 stdout/stderr/exit_code
• 应用场景：远程触发脚本执行（如备份、重启服务、部署）、调用本地工具（python/go/二进制工具）

参数说明：

• command 要执行的命令字符串 必填
• cwd 工作目录（影响相对路径解析） 可选
• timeout_ms 超时时间（毫秒） 可选，默认 30000

请求示例：

curl -X POST http://xworkbench:8901/api/exec \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command": "python /opt/scripts/backup.py --target db1", "cwd": "/opt", "timeout_ms": 60000}'

响应字段：output（stdout）、error_out（stderr）、exit_code、duration_ms

7.2. HTTP 代理转发

功能：透传 HTTP 请求到目标 URL，自动携带 authorization/x-api-key/x-auth-token/cookie 等认证头

• 接口：POST http://xworkbench:8901/api/relay/proxy
• 功能：透传 HTTP 请求到目标 URL
• 应用场景：跨网络调用第三方 API（如内部服务无外网权限、通过 xworkbench 代理访问）、聚合多个 API 请求

参数说明：

• url 目标 URL（必填，绝对路径） 必填
• method HTTP 方法 GET/POST/PUT/DELETE 可选，默认 GET
• headers 自定义请求头（仅认证头会被转发） 可选
• body 请求体（POST/PUT 时） 可选
• timeout_ms 超时时间（毫秒） 可选，默认 30000

请求示例：

curl -X POST http://xworkbench:8901/api/relay/proxy \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"method": "POST", "url": "https://api.internal.com/data", "body": "{\"key\":\"value\"}", "timeout_ms": 30000}'

响应字段：status_code、headers、body（响应体）、error

8. 过程问题

8.1. 关于参考Karpathy启发的编码原则

由于之前加过受 Andrej Karpathy 启发的编码原则，AI思考时一直在强调 “精准修改”和”不要改进相邻代码”原则，其实这次的任务是可以大范围重构的，我对之前的页面并不满意。

应对操作：从~/.claude/CLAUDE.md里去掉这条：3. 精准修改，其他几项感觉还是挺有意义的

用户选"现在改前端（5 widget）"。

按 plan § 5：

12 列 grid 布局
5 个新 widget（链接/目录/todo/定时/AI 任务）
沿用现有 vanilla JS + 手写 CSS
WS 客户端
拆出 app.js 模块
但 index.html 现在 707 行，要"重写"还是"插入新 section"？按"精准修改"和"不要改进相邻代码"原则，应该在现有结构上追加 5 个 section，不破坏原有 Tab 体系。

实际上，phase 3 widget 是给主页"个人 dashboard"用的，跟原有 5 Tab 不冲突。我可以在 index.html 顶部加一个 dashboard section（默认显示），其他 Tab 保留。

或者更简单：在 index.html 顶部/侧边加一个固定的"快捷面板"，里面嵌入 5 个 widget。

按 plan § 5 设计的 12 列 grid：

左 4 列：链接 / 目录 / todo 三宫格
中 5 列：AI 任务列表
右 3 列：定时任务 + 7 天柱图
这是一个新的 home dashboard 布局。我应该重写 index.html 顶部区域为这个布局，把现有 Tab 移到"More"位置或者下拉里。

但重写 707 行的工作量大，按"精准修改"我应该：

把现有内容保留作为 Tab（"Task Manager" / "Experiences" / "AI Chat" / 等）
在主页面之前插入一个 "Home" section
不过 plan § 5 写的是"重写为 12 列 grid"。让我做个折中：在主区上方加 12 列 grid（Home Dashboard），下面留原 Tab 内容（可在 Tab 之间切换）。

实际上，看现状：

index.html 有 5 Tab（Dashboard / Tasks / Experiences / Automation / AI Chat）
5 Tab 里"Automation"可能就是定时任务的预留位置
"Dashboard" 已经有 7 天柱图
最简洁的做法：

在原有 5 Tab 体系上，扩展内容
把 5 个新 widget 嵌入到合适的 Tab 里
添加 / 修改 CSS 让布局支持
不重写，只追加。这符合"精准修改"原则。

可在思考过程中，看到这条规则也是有触发：2. 简洁优先

让我重写 DESIGN.md。简洁、聚焦"已实现"而非"方案"，从 v1 演进到 v2。

按"简洁优先"，DESIGN.md 大约 250 行够了。

8.2. 主动要求重构

输入：你可以重构这个页面，不需要受限于精准修改原则，进行合理拆分设计

可看到思考过程里，简洁优先原则是挺起作用的：

用户让我重构 index.html 这个页面，不受"精准修改"原则限制，可以做合理拆分设计。这是 Phase 3 时我就提到要做但当时受限于"精准修改"原则没做的——博客文章里也提到了用户决定去除该原则。

现在 index.html 1127 行了，确实需要拆分。让我设计一下：

当前结构：

<head> + <style> (含 widget CSS 等)
<body>
Sidebar (5 Tab 导航)
<main> (5 个 Tab page)
6 个 modal (task/exp/link/dir/todo-path/scheduled)
<script> (大量 JS 混在一起)
重构策略：
按"简洁优先"和"合理拆分"：

index.html 极简化：只剩骨架 + embed 引用
拆 CSS 到独立文件：static/css/base.css (设计系统) + static/css/widgets.css (5 widget) + static/css/modals.css (4 modal) — 用 embed 嵌入
拆 JS 到模块：纯 Go embed 不能 import JS 文件，但可以用 <script> 标签分文件（每个 widget 一个 .js），或用一个 app.js 主入口 + 内嵌 // @ts-check 风格

...

但这样太多文件了，简洁优先。让我精简到 3 层：
...

让我再做下分类 — 用 1 widget = 1 文件的策略：

static/js/
  api.js              — 通用：fetchJSON / statusTag / fmt / esc / debounce
  core.js             — switchTab / reloadCurrentTab / dom helpers
  widgets/
    links.js          — loadLinks + showLinkModal + close + submit + delete
    dirs.js           — loadDirs + showDirModal + close + submit + open + delete
    todo.js           — loadTodo + toggle + showTodoPathModal + close + submit
    scheduler.js      — loadScheduler + start/stop/reload + loadScheduledSummary
    executions.js     — loadRecentExecutions
  views/
    dashboard.js      — loadDashboard (调用 widget + render chart + recent tasks) + wrap init
    tasks.js          — Tasks Tab 全套 + task modal
    experiences.js    — Experiences Tab + exp modal
    automation.js     — Automation Tab (loadScheduled + showScheduledModal + runScheduled + deleteScheduled)
    aichat.js         — AI Chat + xterm

11 个 JS 文件。感觉多了一点。再精简：
static/js/
  api.js              — 通用：fetchJSON / statusTag / fmt / esc / debounce / switchTab / reloadCurrentTab
  views/
    dashboard.js      — Dashboard Tab + 5 widget + 4 modal（links/dirs/todo/scheduler/executions）
    tasks.js          — Tasks Tab + task modal
    experiences.js    — Experiences Tab + exp modal
    automation.js     — Automation Tab + scheduled modal
    aichat.js         — AI Chat

8.3. AI完成情况评估依据问题

创建的任务，AI Agent（Claude Code等CLI）通过headless模式完成后，需要进行评估。这里就需要对任务执行的输出进行解析，作为任务完成情况的评估依据。

claude -p xxx(比如执行任务后发送通知) 支持下述几种方式的输出

• “text” (default)，默认纯文本格式
• “json”，标准结构化 JSON
• “stream-json” (realtime streaming)，需要搭配--verbose使用，否则会如下报错

[MacOS-xd@qxd ➜ skill-factory git:(main) ✗ ]$ claude -p 测试 --output-format stream-json
Error: When using --print, --output-format=stream-json requires --verbose

结论： 自动化任务建议选--output-format json。（可了解官方文档：获取结构化输出）

输出格式	简称	输出形态	依赖参数	核心特点	适用场景	不适用场景	推荐指数（评估/自动化）
text	纯文本	人类可读原生对话文本	无（默认）	无结构化字段，仅展示最终回答；无Token、耗时、费用等元数据	1. 人工终端交互、临时调试 2. 简单日志留存、人工翻看	程序自动解析、字段提取、量化评估、指标统计	⭐
json	标准JSON	单次完整JSON对象，执行结束一次性输出	可选 --verbose	结构化完整数据，包含回答正文、耗时、Token、费用、会话ID、运行状态等元信息，格式固定易解析	1. 程序自动化调用、结果归档 2. 离线评测、批量任务评估 3. 统计成本、性能指标 4. 数据集沉淀、二次分析	实时流式展示、边生成边处理内容	⭐⭐⭐⭐⭐
stream-json	流式JSON	多条分片JSON流，模型生成一段输出一条	必须搭配 –verbose（不加直接报错）	实时逐块输出，包含系统日志、思考过程、分段回复、运行事件，数据碎片化	1. 前端实现打字机实时效果 2. 长文本边生成边转发/处理 3. 调试完整运行链路、查看中间日志	离线评估、批量归档、常规自动化脚本（需拼接分片，复杂度高）	⭐⭐

补充执行实际情况，如下：

1、纯文本

[MacOS-xd@qxd ➜ skill-factory git:(main) ✗ ]$ claude -p 测试
收到，我是 Claude，随时待命。如果有具体任务或问题，直接说就行。

2、标准结构化 JSON，比较能接受

[MacOS-xd@qxd ➜ skill-factory git:(main) ✗ ]$ claude -p 测试 --output-format json
{"type":"result","subtype":"success","is_error":false,"duration_ms":12409,"duration_api_ms":12245,"num_turns":1,"result":"测试消息已收到。我正常工作，可以随时开始处理您的任务。请告诉我需要做什么。","stop_reason":"end_turn","session_id":"f21138f9-1e67-4f53-a120-6aa4bb4b2f3d","total_cost_usd":0.155619,"usage":{"input_tokens":30027,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":768,"output_tokens":204,"server_tool_use":{"web_search_requests":0,"web_fetch_requests":0},"service_tier":"standard","cache_creation":{"ephemeral_1h_input_tokens":0,"ephemeral_5m_input_tokens":0},"inference_geo":"","iterations":[],"speed":"standard"},"modelUsage":{"MiniMax-M3":{"inputTokens":30027,"outputTokens":204,"cacheReadInputTokens":768,"cacheCreationInputTokens":0,"webSearchRequests":0,"costUSD":0.155619,"contextWindow":200000,"maxOutputTokens":32000}},"permission_denials":[],"terminal_reason":"completed","fast_mode_state":"off","uuid":"e9903078-7b1d-4065-922a-6df0adcefdae"}

3、加上--verbose就逐渐离谱了。。（近10000个字节）

[MacOS-xd@qxd ➜ skill-factory git:(main) ✗ ]$ claude -p 测试 --output-format json --verbose
[{"type":"system","subtype":"init","cwd":"/Users/xd/Documents/workspace/repo/ai-playground/skill-factory","session_id":"10a73249-0c42-42c7-909c-108b1843ae62","tools":["Task","AskUserQuestion","Bash","CronCreate","CronDelete","CronList","Edit","EnterPlanMode","EnterWorktree","ExitPlanMode","ExitWorktree","Glob","Grep","ListMcpResourcesTool","LSP","NotebookEdit","Read","ReadMcpResourceTool","ScheduleWakeup","Skill","TaskOutput","TaskStop","TodoWrite","WebFetch","WebSearch","Write","mcp__codegraph__codegraph_callees","mcp__codegraph__codegraph_callers","mcp__codegraph__codegraph_explore","mcp__codegraph__codegraph_files","mcp__codegraph__codegraph_impact","mcp__codegraph__codegraph_node","mcp__codegraph__codegraph_search","mcp__codegraph__codegraph_status","mcp__MiniMax__understand_image","mcp__MiniMax__web_search","mcp__plugin_github_github__authenticate","mcp__plugin_github_github__complete_authentication"],"mcp_servers":[{"name":"plugin:github:github","status":"needs-auth"},{"name":"MiniMax","status":"connected"},{"name":"codegraph","status":"connected"}],"model":"MiniMax-M3","permissionMode":"acceptEdits","slash_commands":["update-config","debug","simplify","batch","loop","claude-api","claude-hud:setup","claude-hud:configure","superpowers:brainstorm","superpowers:execute-plan","superpowers:write-plan","code-review:code-review","ralph-loop:cancel-ralph","ralph-loop:help","ralph-loop:ralph-loop","baoyu-skills:baoyu-cover-image","baoyu-skills:baoyu-compress-image","baoyu-skills:baoyu-article-illustrator","baoyu-skills:baoyu-danger-x-to-markdown","baoyu-skills:baoyu-format-markdown","baoyu-skills:baoyu-danger-gemini-web","baoyu-skills:baoyu-image-gen","baoyu-skills:baoyu-imagine","baoyu-skills:baoyu-markdown-to-html","baoyu-skills:baoyu-infographic","baoyu-skills:baoyu-post-to-wechat","baoyu-skills:baoyu-post-to-weibo","baoyu-skills:baoyu-post-to-x","baoyu-skills:baoyu-slide-deck","baoyu-skills:baoyu-translate","baoyu-skills:baoyu-url-to-markdown","baoyu-skills:baoyu-comic","baoyu-skills:baoyu-youtube-transcript","baoyu-skills:baoyu-xhs-images","minimax-skills:android-native-dev","minimax-skills:flutter-dev","minimax-skills:frontend-dev","minimax-skills:fullstack-dev","minimax-skills:gif-sticker-maker","minimax-skills:ios-application-dev","minimax-skills:buddy-sings","minimax-skills:minimax-multimodal-toolkit","minimax-skills:minimax-docx","minimax-skills:minimax-music-playlist","minimax-skills:minimax-music-gen","minimax-skills:minimax-xlsx","minimax-skills:minimax-pdf","minimax-skills:react-native-dev","minimax-skills:pptx-generator","minimax-skills:vision-analysis","minimax-skills:shader-dev","superpowers:brainstorming","superpowers:executing-plans","superpowers:finishing-a-development-branch","superpowers:receiving-code-review","superpowers:requesting-code-review","superpowers:systematic-debugging","superpowers:subagent-driven-development","superpowers:using-git-worktrees","superpowers:test-driven-development","superpowers:verification-before-completion","superpowers:using-superpowers","superpowers:dispatching-parallel-agents","superpowers:writing-skills","superpowers:writing-plans","frontend-design:frontend-design","skill-creator:skill-creator","xd-git-push:xd-git-push","xd-blog-style:xd-blog-style","prompt-optimizer:prompt-optimizer","compact","context","cost","heapdump","init","review","security-review","insights","team-onboarding"],"apiKeySource":"none","claude_code_version":"2.1.104","output_style":"default","agents":["general-purpose","statusline-setup","Explore","Plan","superpowers:code-reviewer"],"skills":["update-config","debug","simplify","batch","loop","claude-api","baoyu-skills:baoyu-cover-image","baoyu-skills:baoyu-compress-image","baoyu-skills:baoyu-article-illustrator","baoyu-skills:baoyu-danger-x-to-markdown","baoyu-skills:baoyu-format-markdown","baoyu-skills:baoyu-danger-gemini-web","baoyu-skills:baoyu-image-gen","baoyu-skills:baoyu-imagine","baoyu-skills:baoyu-markdown-to-html","baoyu-skills:baoyu-infographic","baoyu-skills:baoyu-post-to-wechat","baoyu-skills:baoyu-post-to-weibo","baoyu-skills:baoyu-post-to-x","baoyu-skills:baoyu-slide-deck","baoyu-skills:baoyu-translate","baoyu-skills:baoyu-url-to-markdown","baoyu-skills:baoyu-comic","baoyu-skills:baoyu-youtube-transcript","baoyu-skills:baoyu-xhs-images","minimax-skills:android-native-dev","minimax-skills:flutter-dev","minimax-skills:frontend-dev","minimax-skills:fullstack-dev","minimax-skills:gif-sticker-maker","minimax-skills:ios-application-dev","minimax-skills:buddy-sings","minimax-skills:minimax-multimodal-toolkit","minimax-skills:minimax-docx","minimax-skills:minimax-music-playlist","minimax-skills:minimax-music-gen","minimax-skills:minimax-xlsx","minimax-skills:minimax-pdf","minimax-skills:react-native-dev","minimax-skills:pptx-generator","minimax-skills:vision-analysis","minimax-skills:shader-dev","superpowers:brainstorming","superpowers:executing-plans","superpowers:finishing-a-development-branch","superpowers:receiving-code-rev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stream-json方式必须指定--verbose，否则会报错：

[MacOS-xd@qxd ➜ skill-factory git:(main) ✗ ]$ claude -p 测试 --output-format stream-json
Error: When using --print, --output-format=stream-json requires --verbose

4、stream-json --verbose方式，信息量更大。就下面一个“测试”提示词，输出了26000字节！

[MacOS-xd@qxd ➜ skill-factory git:(main) ✗ ]$ claude -p 测试 --output-format stream-json --verbose
{"type":"system","subtype":"hook_started","hook_id":"7bea3d05-e8ad-459d-95c0-070624c798a9","hook_name":"SessionStart:startup","hook_event":"SessionStart","uuid":"bc127330-ffb0-4166-b8bd-73c2e63ec30f","session_id":"6fc36291-ea8b-46f0-ad58-4d620828f27b"}
{"type":"syst

...
略略略
...

8.4. AI执行任务需要问答

减少需要批准的场景：

1、使用 -y 在非交互模式下执行需要授权的操作，allowedTools指定一些自动权限

claude -p --dangerously-skip-permissions --allowedTools "Bash,Write,Edit,Read,Grep"

• Claude Code和CodeBuddy都支持：--dangerously-skip-permissions

针对CodeBuddy：（具体见cli-reference）

-y （或 –dangerously-skip-permissions) 是非交互模式的必需参数。在使用 -p/–print 参数进行非交互式执行时，必须添加此参数才能执行需要授权的操作（文件读写、命令执行、网络请求等）,否则这些操作会被阻止。仅在受信任的环境和明确的任务场景下使用此参数。

2、考虑hook机制：PermissionRequest

PermissionRequest hooks 可以允许或拒绝权限请求。PermissionRequest hooks 在权限对话框即将显示给用户时运行，而 PreToolUse hooks 在工具执行前运行，无论权限状态如何。

hooks – PermissionRequest控制决策

如下面配置，这样在 -p 非交互模式下，当 Claude 需要权限时，hook 会自动批准，不会卡住等待用户输入。

{
  "hooks": {
    "PermissionRequest": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "echo '{\"decision\": {\"behavior\": \"allow\"}}'"
          }
        ]
      }
    ]
  }

8.5. 其他问题和TODO项记录

记录一些交互过程中的问题和TODO项，比如效果不符合审美习惯，页面测试有问题等。

8.5.1. 总览页

1、快捷链接、TODO待办、快捷目录 展示位置和大小问题

• 展示的位置调整过几轮，最终定下来了
• 快捷链接提供了一个手动拖动调整宽度的功能
• 支持手动拖动各项的顺序，新添加项默认放最后、“目录”改成“快捷目录”
• 拖动后各项出问题了，变成了空白。恢复数据：让AI用sqlite的wal文件找历史进行恢复
• 支持修改单项。快捷目录的编辑图标有点大
• 鼠标浮动的地址提示需要响应快一点
• 总览页的待办，“显示全部”勾选状态在刷新页面后就丢失了

2、问题：各自页面刷新时会跳到总览

3、优化：调度器和自动化状态变更时，按钮自动变化

4、总览页只展示调度器的状态，不要提供控制，这里展示的计划任务也只是展示，并展示启用和禁用状态。

5、快捷链接和待办那列，拖拽调宽的最小限制是多少，需要能调得更小

8.5.2. 自动化页面

1、新功能：自动化页面，最近执行支持10s自动刷新（页面可配置频率，最低1s，默认3s），可手动触发

2、自动化任务能支持单个启用和禁用、能支持任务编辑。TODO：待确定是否支持windows下bash

3、每个定时任务是否有任务在运行需要显示个状态，现在只有“跑”和“删除”

4、最近执行的任务里，“评估中”也需要展示对应状态

5、任务执行模型和评估模型，开放到页面支持配置，默认有下拉列表选择

6、自动化最近执行列表里，图标上的浮动提示显示式换行，需要展示全

7、有任务在评估中的时候，其他任务点开详情时，AI评估的按钮也是评估中的状态呈现，无法点击

8.5.3. 任务页面

1、支持删除单个任务

2、优化：点击运行时，提示不友好，改成下拉列表方式选择agent CLI，默认Claude Code

3、待验证：分发给AI时，知识库是怎么给的 TODO

问题: Task 表里有 5 个 knowledge 字段,只传了 1 个:

Task 字段	注入到 AI prompt?
title	❌ (执行时不传,只有评估时才传)
description	✅ 唯一注入
resources (资源链接)	❌ 完全没传
acceptance (验收标准)	❌ 完全没传
experience_id (关联经验库)	❌ 完全没传(后端代码里有个 TODO 注释 cmd/server/main.go:288 说"本阶段只跑通链路")

经验库(experiences 表)有丰富内容(module / scene / keywords / tool_usage / log_samples / code_snippets),但 task 选了经验库后,经验库内容完全没注入 prompt!

4、TODO：自动化和任务页面中执行的任务，若为AI任务则需要一个超时时间，默认1小时，单任务下发时可配置。

5、TODO：增加状态、创建时间点击排序

8.5.4. AI对话页

目前采用的是 终端模拟器：xterm.js + 后端PTY，通过 WebSocket 与后端 PTY（伪终端）通信。这是目前最成熟的 Web 终端组件，VS Code 也在用它。

pty：

• windows上用xpty：github.com/charmbracelet/x/xpty
• linux、mac上用creack/pty：github.com/creack/pty

1、问题：打开和ai交互有问题，输入没响应

2、问题确认：当前页面上的行为，帮我确认下，我每次连接ai cli时，我刷新页面、关闭浏览器、切换cli类型等情况，原来打开的cli会残留吗，这些是什么时候关闭的

各场景分析：

场景	CLI 残留？	原因
刷新页面	❌ 不残留	WS 断开 → handlePty 返回 → defers 执行 → 进程被 kill
关闭浏览器	❌ 不残留	浏览器关闭 → WS 断开 → 同上
切换 CLI 类型	❌ 不残留	切换 → 保存设置 → 用户刷新页面 → WS 断开 → kill
页面跳转其他 Tab	✅ 不影响	只有 AI Chat Tab 会建 WS，切换走只是 WS 断开
服务端崩溃	⚠️ 可能残留	服务端进程没了，操作系统会回收子进程（孤儿进程被 init 收养后最终也会清理）

结论：正常使用时没有残留，PTY 进程在 WS 连接断开时就会被清理。

3、尝试支持多个tab开启claude code，有问题先回退了

切回老 Tab 也可能空白(从 tab-1 切到 tab-2 再点 tab-1):因为 xterm.js 不支持重复 open,根治需要用 CSS display:none 替代清 DOM

4、终端里的esc问题

后面发现是我浏览器里的vim插件影响了esc

方案：提供一个窗口，在这个窗口内的键盘操作不要出来，我切换或者点击出来后才是外部使用的。终端/TUI 标准的 focus model(iTerm2 / WezTerm / VSCode terminal 都是这样)。本质是:别用全局键盘拦截,改用浏览器原生的 focus 机制 + 视觉提示

8.5.5. 服务启动问题

sh scripts/build.sh; sh scripts/run.sh --restart 有时报错，能保证stop能正常停掉服务吗，另外启动服务的时候是否要加reuse参数