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

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」
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：

# 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：

# 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：

# 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

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。
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。
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。

8.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape