166 lines
8.4 KiB
Markdown
166 lines
8.4 KiB
Markdown
# Session: 2026-05-25 19:55:11 GMT+8
|
||
|
||
- **Session Key**: agent:xiaoyan:feishu:direct:ou_8b79b7f711e42a4004f3f3c225a1a99c
|
||
- **Session ID**: c06e2631-9fb0-4940-829a-da20e5b48450
|
||
- **Source**: feishu
|
||
|
||
## Conversation Summary
|
||
|
||
user: 组件配置-json https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/IhDYwITBfii8cxkWsG1c0JWHnQh
|
||
assistant: 文档是「L1-S2-U17-L2 迟到的包裹」，包含知识点和剧本两个内嵌 Sheet。让我先读取这两个 Sheet 的数据。
|
||
assistant: Let me look at the component configuration skills to understand the expected JSON format.
|
||
assistant: Now I have a clear picture. This is the L1-S2-U17-L2 lesson script with 17 interactive components. Let me extract and parse all component configurations into structured JSON.
|
||
assistant: 已将 17 个互动组件配置全部解析。以下是汇总：
|
||
|
||
**文档：** L1-S2-U17-L2 迟到的包裹
|
||
**知识点：** get / month / year / ago / ... be happy with... / ... month(s)/year(s) ago.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 组件配置 JSON（17个组件，7种类型）
|
||
|
||
| # | 类型 | ID | 任务标题 | 知识点 |
|
||
|---|------|------|---------|--------|
|
||
| 1 | 图片单选 | 1217201 | 为包裹找到正确的日期牌子 | ago |
|
||
| 2 | 对话朗读 | 1217202 | 朗读90天前的包裹信息 | ago |
|
||
| 3 | 对话朗读 | 1217203 | 理解天数和月数的换算 | month |
|
||
| 4 | 对话组句 | 1217204 | 用单词组句描述包裹信息 | ... month(s)/year(s) ago. |
|
||
| 5 | 对话朗读 | 1217205 | 朗读90天前的包裹信息 ⚠️ | year |
|
||
| 6 | 对话选读 | 1217206 | 选择你想表达的感受 | ago |
|
||
| 7 | 图片多选 | 1217207 | 找出几个月前的包裹 | — |
|
||
| 8 | 图片单选 | 1217208 | 找出写有一年前的包裹 | — |
|
||
| 9 | 对话挖空 | 1217209 | 补全对Sunny说的句子 | ... be happy with... |
|
||
| 10 | 对话选读 | 1217210 | 选择帮Grace拿包裹的说法 | get |
|
||
| 11 | 对话朗读 | 1217211 | 对Anna的提醒 | ... be happy with... |
|
||
| 12 | 对话组句 | 1217212 | 用单词组句主动帮忙 | get |
|
||
| 13 | 对话挖空 | 1217213 | 补全对Jack说的话 | — |
|
||
| 14 | 听力拖拽 | 1217214 | 告诉Lin你们分发包裹的事迹 | month/year/ago/句型 |
|
||
| 15 | 对话选读 | 1217215 | 选择表达满意的方式 | ... be happy with... |
|
||
| 16 | 对话挖空 | 1217216 | 补全User想要包裹的句子 | — |
|
||
| 17 | 对话朗读 | 1217217 | 朗读收到帽子的喜悦 | get |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ⚠️ 发现的问题
|
||
|
||
1. **ID 1217205 任务标题有误**：标题写"朗读90天前的包裹信息"，但实际内容是 `That's 2 years!`，应改为如「朗读两年前的包裹信息」
|
||
2. **ID 1217207/1217208/1217213/1217216 组件配置列未填知识点**：这些组件的"组件配置"列中未填写对应知识点标签
|
||
|
||
---
|
||
|
||
需要我把这个 JSON 写入 bitable，还是做其他处理？
|
||
user: 不用，直接把生成的html发给我
|
||
assistant: 已发送，共 17 个互动组件、7 种题型。HTML 支持点击卡片折叠/展开，带有快速导航和类型标签。
|
||
|
||
⚠️ 发现一个问题：ID 1217205 标题写的是"朗读90天前的包裹信息"，但实际内容为 `That's 2 years!`，标题与内容不符，需要修正。
|
||
user: 刚刚调用的那个skill？请把你刚刚的调用逻辑和过程告诉我
|
||
assistant: 整个流程没有命中任何单一专项 skill，而是组合了多个技能的**方法**来完成。以下是详细过程：
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 调用链路
|
||
|
||
### 第一步：读取飞书知识库文档
|
||
|
||
收到 wiki 链接后，判断其为知识库文档（`/wiki/` 路径），触发了 MEMORY.md 中定义的强制规则：必须用 Bot 身份操作。于是我读了 **`lark_wiki_operate_as_bot`** 技能，按其链路执行：
|
||
|
||
```bash
|
||
# 步骤1：获取节点信息
|
||
lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"IhDYwI…HnQh"}' --as bot
|
||
# → 返回 obj_token: IUJGdZS98oKbLix5zZ4cramQnke, obj_type: docx
|
||
|
||
# 步骤2：读取文档 markdown
|
||
lark-cli docs +fetch --doc IUJGdZS98oKbLix5zZ4cramQnke --as bot
|
||
# → 返回文档全文 markdown，其中包含两个 <sheet token=*** 标签
|
||
```
|
||
|
||
### 第二步：读取内嵌 Sheet
|
||
|
||
文档 markdown 中有 `<sheet token="VBozs…"/>` 等标签，触发了 **`feishu-embedded-sheet`** 技能。按其流程：
|
||
|
||
```bash
|
||
# 获取 Bot token
|
||
curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal" ...
|
||
|
||
# 获取 sheet 元数据（6个子表）
|
||
curl "https://open.feishu.cn/open-apis/sheets/v3/spreadsheets/VBozs8u24h4KgdtSSiFc9vHEnBd/sheets/query"
|
||
|
||
# 读取知识点 sheet (QNssxC, 7行)
|
||
# 读取剧本 sheet (Q8AyX5, 183行) — 分三次读 (1-50, 51-120, 121-183)
|
||
```
|
||
|
||
### 第三步：理解组件配置格式
|
||
|
||
剧本 sheet 中包含"对话朗读、图片单选、对话组句、对话选读、图片多选、对话挖空、听力拖拽"共 7 种题型，我读了 **5 个组件配置 skill** 来理解每种题型的字段规范：
|
||
|
||
| Skill | 对应题型 |
|
||
|---|---|
|
||
| `dialogue-reading-config` | 对话朗读 |
|
||
| `dialogue-choose-config` | 对话选读 |
|
||
| `dialogue-fill-in-blanks-config` | 对话挖空 |
|
||
| `dialogue-sentence-building-config` | 对话组句 |
|
||
| `dialogue-single-choice-image-config` | 图片单选 |
|
||
|
||
还读了 **`core-content-json-standard`** 了解核心互动内容的 JSON 标准结构（但最终未使用该格式，因为用户要的是原始配置的提取而非标准化 JSON）。
|
||
|
||
### 第四步：解析 & 生成
|
||
|
||
17 个组件的配置散落在 183 行数据中，不是标准 JSON 格式，而是飞书文档中的结构化文本（`【任务标题】\n...\n【情境引入】\n...` 等）。用 Python 脚本按 `【】` 标记解析每个组件的配置字段为 JSON：
|
||
|
||
```python
|
||
# 按 【xxx】 作为字段名，提取字段内容
|
||
def parse_config(text):
|
||
result = {}
|
||
for line in text.strip().split('\n'):
|
||
if line.startswith('【') and line.endswith('】'):
|
||
# 新字段开始
|
||
else:
|
||
# 追加到当前字段
|
||
return result
|
||
```
|
||
|
||
### 第五步：生成 HTML & 发送
|
||
|
||
用户要 HTML 而非 JSON，生成了带折叠卡片、快速导航、类型标签的自包含 HTML，通过 `message` 工具以文件附件发回。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 关键决策点
|
||
|
||
1. **为什么没直接用 core-content-json-standard？** — 该标准覆盖的是核心互动（合作阅读、合作听力等 14 种题型），与剧本中的对话互动组件（图片单选/对话朗读/挖空/组句等）是两套不同的配置体系，字段结构完全不同，不适用。
|
||
|
||
2. **为什么一次性读了 5 个 config skill？** — 因为我需要确认每种题型的配置字段规范，而这些 skill 各管一种题型，只能逐个读取。
|
||
|
||
3. **为什么用 Python 而非纯 shell 解析？** — shell 处理多行嵌套文本和 JSON 生成容易出错（之前 MEMORY.md 里就记过 shell 转义的坑），Python 更可靠。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
如果你想让我把这个处理流程固化为一个可复用的 skill，我可以创建。或者你有其他改进方向？
|
||
user: 组件配置-json https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/IhDYwITBfii8cxkWsG1c0JWHnQh
|
||
assistant: 上次没用对 skill。正确的入口在 `business_production/组件配置/interactive-component-json/`，有完整的 LLM 驱动流水线。现在直接跑：
|
||
assistant: 流水线已完成并自动发送 HTML 报告给你。
|
||
|
||
**结果汇总：** 16/17 成功，1 个失败
|
||
|
||
| 状态 | 组件 | ID | cType |
|
||
|---|---|---|---|
|
||
| ✓ | 图片单选 | 1217201 | mid_image_choose |
|
||
| ✓ | 对话朗读 | 1217202 | mid_dialog_repeat |
|
||
| ✓ | 对话朗读 | 1217203 | mid_dialog_repeat |
|
||
| ✓ | 对话组句 | 1217204 | mid_dialog_sentence |
|
||
| ✓ | 对话朗读 | 1217205 | mid_dialog_repeat |
|
||
| ✓ | 对话选读 | 1217206 | mid_dialog_select |
|
||
| ✓ | 图片多选 | 1217207 | mid_image_multiple |
|
||
| ✓ | 图片单选 | 1217208 | mid_image_choose |
|
||
| ✗ | **对话挖空** | **1217209** | **LLM JSON 解析失败** |
|
||
| ✓ | 对话选读 | 1217210 | mid_dialog_select |
|
||
| ✓ | 对话朗读 | 1217211 | mid_dialog_repeat |
|
||
| ✓ | 对话组句 | 1217212 | mid_dialog_sentence |
|
||
| ✓ | 对话挖空 | 1217213 | mid_dialog_fillin |
|
||
| ✓ | 听力拖拽 | 1217214 | core_listening_drag (7步) |
|
||
| ✓ | 对话选读 | 1217215 | mid_dialog_select |
|
||
| ✓ | 对话挖空 | 1217216 | mid_dialog_fillin |
|
||
| ✓ | 对话朗读 | 1217217 | mid_dialog_repeat |
|
||
|
||
**失败原因：** ID 1217209 的 LLM 返回了非标准 JSON（doubao 在字段尾多了额外数据），需要重试。另外 MySQL 知识点匹配全线失败 — `Access denied (using password: NO)`，pipeline 中 kp_matcher 的数据库密码未配置。
|