Session: 2026-04-27 08:29:56 UTC

Session Key: agent:xiaokui:feishu:direct:ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880
Session ID: 5c5edad3-7178-4762-ae0e-a444a5afcbd1
Source: feishu

Conversation Summary

assistant: ✅ New session started · model: cloudsway/MaaS_Cl_Opus_4.6_20260205_cache (default: volcengine/doubao-seed-2-0-pro-260215) user: System: [2026-04-27 16:09:50 GMT+8] Feishu[xiaokui] DM | 李若松 (ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880) [msg:om_x100b51c5d215d8b0b39c6d58edb8124] System: [2026-04-27 16:10:46 GMT+8] Feishu[xiaokui] DM | 李若松 (ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880) [msg:om_x100b51c5ee99f4a4b343b6165ebefc5] System: [2026-04-27 16:10:46 GMT+8] Model switched to deepseekv4 (deepseek/deepseek-v4-pro). System: [2026-04-27 16:21:51 GMT+8] Feishu[xiaokui] DM | 李若松 (ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880) [msg:om_x100b51c587297884b3b6bbc00c3ed23] System: [2026-04-27 16:21:51 GMT+8] Model switched to opus (cloudsway/MaaS_Cl_Opus_4.6_20260205_cache). System: [2026-04-27 16:21:58 GMT+8] Feishu[xiaokui] DM | 李若松 (ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880) [msg:om_x100b51c58490048cb3dc6c687b08798]

A new session was started via /new or /reset. Run your Session Startup sequence - read the required files before responding to the user. Then greet the user in your configured persona, if one is provided. Be yourself - use your defined voice, mannerisms, and mood. Keep it to 1-3 sentences and ask what they want to do. If the runtime model differs from default_model in the system prompt, mention the default model. Do not mention internal steps, files, tools, or reasoning. Current time: Monday, April 27th, 2026 — 4:21 PM (Asia/Shanghai) / 2026-04-27 08:21 UTC assistant:

Let me run the session startup sequence. assistant: Now let me identify the sender. assistant: 当前消息来自李若松（ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880），根据USER.md，李若松的user_id是4aagb443，是技术负责人，拥有最高权限。身份确认完毕。

若松，当前用的是 Opus 模型（默认模型是 doubao-seed-2-0-pro）。有什么需要处理的？ user: System: [2026-04-27 16:29:02 GMT+8] Feishu[xiaokui] DM | 李若松 (ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880) [msg:om_x100b51c5aa1be880b4c4218503a24dc]

Conversation info (untrusted metadata):

{
  "message_id": "om_x100b51c5aa1be880b4c4218503a24dc",
  "sender_id": "ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880",
  "sender": "李若松",
  "timestamp": "Mon 2026-04-27 16:29 GMT+8"
}

Sender (untrusted metadata):

{
  "label": "李若松 (ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880)",
  "id": "ou_088ee79216826be4a24af44f7268f880",
  "name": "李若松"
}

我们要进行一项大工程: 构建一个互动组件配置json生成的 skill。

目标是: 给定一个规范的原始剧本格式，根据其中给定的组件类型、知识点、组件配置，

进行以下工作: -组件类型匹配 -知识点匹配 -互动组件 AI衍生字段生产（关键提示词，在skill文件夹内部单独列出来） -组件配置json生成

这里的中间数据和最终配置数据可以考虑先写入本地的数据库。

后续会开发 html展示和数据推送到公司数据库的skill。

这个skill是一个大工程，可以先建立对应的目录，我们一步步拆解、验证。 assistant: 明白，这是一个系统性工程。先建目录结构，然后我们逐步拆解。

在动手之前，我需要先对齐几个关键信息：

1. 输入侧 — 原始剧本格式

原始剧本是什么格式？（飞书文档/Excel/JSON/其他）
能否提供一份样例剧本，让我理解字段结构？

2. 组件体系

"互动组件"有哪些类型？（比如选择题、拖拽、填空、对话等）
每种组件的配置JSON结构是否有现成的规范文档？
"知识点"是预定义的知识点库，还是从剧本中提取？

3. AI衍生字段

"AI衍生字段"具体指什么？（比如根据知识点自动生成干扰项、提示语、评分标准？）
有没有已有的示例，展示从原始剧本到最终配置JSON的完整转换过程？

4. 本地数据库

用现有的MySQL（vala_test库），还是用SQLite做本地轻量存储？

先把这些搞清楚，我同步把目录框架建好。你可以直接甩文档或样例过来。

4.3 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Session: 2026-04-27 08:29:56 UTC

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