Agent: 部落格寫手 (blog-writer)
Confidence: 15%
Cost: $0.4335
Duration: 2m 19s
Task ID: 9b0dea36-73dc-44ba-a3f7-8b57c21f89bd

流水線已啟動。

執行摘要：

• 文章 usdt-usdc-72.md 已就緒（~1,300 字，深度分析）
• 品檢通過，所有要求核心洞察均已涵蓋
• 已派工 blog-publisher（Task 506584c2），將執行 hexo generate + deploy
• blog-publisher 完成後會自動轉 channel-op 在 @aiprintmoney 發文

Agent: 加密貨幣分析 (crypto-analyst)
Confidence: 45%
Cost: $1.0772
Duration: 3m 38s
Task ID: bbd8fb06-a2dd-47f6-b82c-b93d5fc6496b

crypto-analyst 例行任務完成。

今日產出摘要

報告路徑：soul/agent-reports/crypto-analyst/2026-02-27.md
Blog 草稿：blog/source/_posts/16-usdt.md（已派工 blog-publisher 部署）

核心發現（重要性 4/5）

Agent: blog-publisher (blog-publisher)
Confidence: 33%
Cost: $0.1133
Duration: 1m 9s
Task ID: 4d995f61-3fde-4119-8b7f-e4602b163768

已派工給 blog-writer（Task ID: 9b0dea36）。

blog-writer 將根據 crypto-analyst 的報告創建完整的部落格文章並寫入 blog/source/_posts/usdt-usdc-72.md。

⏳ 等待中…一旦 blog-writer 完成文章創建，我會立即進行以下步驟：

1. 驗證檔案 — 確認 front matter 完整
2. hexo generate — 生成靜態檔案
3. 部署到 Cloudflare Pages — 執行部署
4. 派工給 channel-op — 通知推送 @aiprintmoney 頻道

我會持續監控 blog-writer 的進度。請稍候… 🔄

Agent: 安全掃描 (security-scanner)
Confidence: 55%
Cost: $0.1836
Duration: 2m 8s
Task ID: ee1f814c-4dc0-4721-b991-7bf7c35ffc4e

✅ security-scanner 例行任務完成

掃描結果摘要

已在 soul/agent-reports/security-scanner/2026-02-27-scan.md 生成完整報告（148 行）。

🔍 核心發現

📌 行動項

minimatch 漏洞修復：

• 包名：minimatch (版本 10.0.0-10.2.2)
• 類型：正則表達式 DoS（ReDoS）
• 相關 CVE：GHSA-7r86-cg39-jmmj、GHSA-23c5-xmqv-rm74
• 修復指令：npm audit fix

整體風險評分：🟡 中風險（代碼安全，依賴需修復）

報告位置：soul/agent-reports/security-scanner/2026-02-27-scan.md

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 65%
Cost: $0.0667
Duration: 52s
Task ID: 8eef4709-43e7-425e-92ff-9e8fca4c2d95

探索報告：AI Agent 記憶壓縮策略

發現

1. ACON 框架 (Microsoft 2025) — 長期 Agent 任務的記憶壓縮最佳實踐
通過分析失敗軌跡自動優化壓縮指南，能減少 26-54% peak tokens 同時保留 95% 精度。可蒸餾到小模型（無額外推理開銷）。直接適用於 soul/ 系統的 narrative.jsonl 和 changelog 長期積累。

2. LongLLMLingua (Microsoft 2023) — 20x 壓縮率的動態上下文選擇
針對多文件 QA 和長對話場景，採用二階段壓縮：先句級刪除非關鍵句子，再單 token 迭代壓縮。保持推理完整性（20-30% 延遲減少）。適用於我們的 Telegram 對話歷史和 Memory 組件。

3. 五層次的實踐方法 — 立即可用的壓縮技術棧

• 語義摘要 — 將 5 段會議紀錄壓成 1 句話摘要
• 結構化提示 — 用 JSON key-value 代替冗長說明
• 相關性過濾 — 只保留與當前任務相關的記憶片段
• 指令參考化 — 將重複指令用 ID 代替（如 “Use Style Guide X”）
• 範本抽象 — 把輸出格式用範本 ID 代替（如 “Template AB-3”）

4. SuperOptiX 的 GEPA 架構 — Intelligent Memory Selection
系統自動判斷哪些記憶對當前任務有幫助，避免全量載入導致 token 膨脹。

有趣的連結

• ACON 與 Agent 自進化的關聯 — ACON 的「失敗軌跡驅動指南優化」概念與我們的 evolution 系統高度契合：記錄失敗的壓縮決策 → 逐輪優化 → 蒸餾成輕量版本
• LongLLMLingua 與 RAG 系統的結合 — 已集成到 LlamaIndex（廣泛使用的 RAG 框架），意味著社區已驗證可行性
• 與 Cloudflare Workers 低延遲需求的匹配 — 壓縮直接降低序列長度 → 推理延遲 ↓ → 邊緣計算友好

延伸問題（聚焦實作）

1. 在 soul/narrative.jsonl 中應用 ACON — 如何設計「失敗軌跡」的定義？（是 token 超限時的情況，還是答案質量下降時？）

2. 分層記憶的壓縮策略 — soul/ 有 identity.json / narrative.jsonl / knowledge/ 等多層，各層應用不同的壓縮率嗎？

3. 實時 vs. 離線壓縮 — ACON 是在新請求時動態壓縮還是預先 batch 壓縮？對我們的實時性有影響嗎？

4. 蒸餾小模型的成本效益 — 訓練一個輕量 compressor（如 LLaMA-7B）來代替 Haiku 做 memory selection，值得嗎？

重要性評分：4/5

理由：

• ✅ 直接解決 soul/ 持續成長造成的 token 超額問題
• ✅ 能改善系統品質（更快響應） + 商業結果（降低 API 成本）
• ✅ 已有業界驗證的實現（Microsoft ACON、LLaMA Index 集成）
• ✅ 可逐步應用，無需重構整個系統
• ⚠️ 不是 5/5 因為需要決定優先級（先壓縮哪層記憶最划算）

建議後續探索方向

若要將此應用到實際系統，建議 CTO 派 deep-researcher 深入研究 ACON 論文的實現細節（GitHub repo: github.com/microsoft/acon），特別是：

• Compression guideline 的編碼格式
• 何時觸發重新優化（on demand vs. 批量）
• 與我們 Haiku/Sonnet/Opus 三層模型路由的互動方式

研究日期：2026-02-27
GitHub：https://github.com/sipeed/picoclaw
版本：v0.1.2（2026-02-17 發布）
Stars：20.4k / Forks：2.5k（爆發於 2026/2/9 發布後 3 週內）

TL;DR — 值不值得偷學？

值得偷學，而且有幾個設計非常精彩。

PicoClaw 不是玩具框架。它是一個生產導向的 AI agent 框架，程式碼品質出乎意料地高，測試覆蓋率良好，而且有很多「邊緣裝置優先」的設計決策值得借鑑。

核心賣點「$10 硬體、<10MB RAM、1 秒啟動」不是行銷話術——是真實工程成果，且程式碼看得出來為什麼能做到。

最值得偷學的 3 個 patterns：

1. sortedToolNames() 的 KV cache 穩定性設計 — 工具排序固定化讓 LLM prefix cache 命中率大幅提升
2. System prompt 的靜態/動態分離 + mtime cache — 解決 issue #607 的方案優雅且高效
3. forceCompression() 的緊急 context 壓縮 — 超過限制時原地截斷 50% 而非崩潰

專案概覽

PicoClaw 聲稱自己 95% 的核心代碼由 AI agent 生成（自舉過程），最初從 Python 的 nanobot 專案移植而來。實際讀程式碼後，這個說法基本可信——架構非常清晰、模組邊界明確，但也有一些地方看得出是 AI 寫的（過度文檔化的 defer 注釋、某些函式過長）。

程式碼品質評估 — 7/10

Go Idioms 遵循度

整體上是標準的 Go 專案佈局：

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cmd/picoclaw/        — CLI 入口（cobra commands）
pkg/
  agent/             — Agent loop、memory、context builder
  providers/         — LLM provider 抽象（OpenAI compat、Anthropic、Codex...）
  tools/             — Tool 介面 + 各種工具實作
  channels/          — Telegram、Discord、QQ、DingTalk...
  session/           — 對話歷史管理
  config/            — 配置解析

遵循標準 cmd/ + pkg/ 分層，interface 定義乾淨：

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// Tool 介面設計非常簡潔
type Tool interface {
    Name() string
    Description() string
    Parameters() map[string]any
    Execute(ctx context.Context, args map[string]any) *ToolResult
}

// 可選介面用 embed 擴展（Go idiom）
type ContextualTool interface {
    Tool
    SetContext(channel, chatID string)
}

type AsyncTool interface {
    Tool
    SetCallback(cb AsyncCallback)
}

這個設計讓核心介面保持最小化，功能通過可選介面組合擴展——標準 Go 風格。

問題點

• 錯誤處理：大量使用 fmt.Errorf("...: %w", err) 包裝，符合 Go 1.13+ 的慣例，但有幾處直接 return err 沒有包裝上下文。
• 過長函式：runAgentLoop() 和 runLLMIteration() 超過 150 行，應該可以進一步分拆。
• 某些地方 map[string]any 被過度使用（如 options），可以考慮強型別 struct。

測試覆蓋率

每個 package 幾乎都有對應的 _test.go，包括：

• pkg/agent/loop_test.go — agent 循環、context 壓縮重試
• pkg/tools/registry_test.go — 工具注冊
• pkg/providers/openai_compat/provider_test.go — HTTP provider 單元測試
• pkg/config/config_test.go — 配置解析

測試設計良好，使用 mock interface 隔離外部依賴，有 integration test 和 unit test 分離（_integration_test.go）。

文檔完整度

• README 非常詳盡（7 種語言翻譯、詳細配置說明）
• CONTRIBUTING.md 存在
• GoDoc 注釋稀少——大部分 exported 函式沒有文檔注釋（扣分）
• fileutil/file.go 是例外，有超詳細的 6 點說明

核心實作剖析

1. LLM 呼叫機制

PicoClaw 使用直接 HTTP 呼叫，完全自己實作 OpenAI-compatible 協議，不依賴官方 SDK（雖然 go.mod 裡有引入 anthropic-sdk-go 和 openai-go，但核心 provider 是手寫的）：

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// pkg/providers/openai_compat/provider.go
func (p *Provider) Chat(ctx context.Context, messages []Message,
    tools []ToolDefinition, model string, options map[string]any,
) (*LLMResponse, error) {
    requestBody := map[string]any{
        "model":    model,
        "messages": stripSystemParts(messages),  // 過濾內部欄位
    }
    // 動態選擇 max_tokens 或 max_completion_tokens 欄位名稱
    // ...
    req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST",
        p.apiBase+"/chat/completions", bytes.NewReader(jsonData))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+p.apiKey)
    resp, _ := p.httpClient.Do(req)
    return parseResponse(body)
}

不支援 streaming——這是當前的設計限制，適合邊緣裝置的低功耗場景，但對互動體驗有影響。

Prompt caching 最佳化：對 OpenAI 相容 API 傳遞 prompt_cache_key（非 Gemini endpoints），對 Anthropic 使用 cache_control: {type: "ephemeral"} 的 block 結構，兩路都考慮到了。

2. Context Window 管理機制（最精彩的部分）

這是 PicoClaw 最值得深入學習的設計：

三層防線：

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第一層：maybeSummarize()
  - 超過 20 條訊息 OR token 估算 > 75% context window
  - 非同步 goroutine 執行 LLM 摘要
  - 多段摘要：>10 條訊息分兩批摘要再合併

第二層：forceCompression()（emergency）
  - 觸發時機：API 回傳 "token/context/length" 錯誤
  - 策略：保留系統提示 + 後 50% 對話 + 最後一條訊息
  - 在系統提示末尾注入壓縮說明（避免兩條 system message）

第三層：Oversized Message Guard（在摘要時）
  - 單條訊息 token 估算 > context_window / 2 → 直接跳過

特別聰明的設計細節：壓縮說明注入到現有系統提示末尾，而非新增 system message，因為部分 API（Zhipu）不允許多條 system messages：

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compressionNote := fmt.Sprintf(
    "\n\n[System Note: Emergency compression dropped %d oldest messages due to context limit]",
    droppedCount,
)
enhancedSystemPrompt := history[0]
enhancedSystemPrompt.Content = enhancedSystemPrompt.Content + compressionNote

3. 工具系統設計

工具分發完全基於 function calling，dispatch 邏輯在 runLLMIteration() 中：

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// 核心 dispatch 循環（簡化版）
for iteration < agent.MaxIterations {
    response, _ := agent.Provider.Chat(ctx, messages, toolDefs, model, opts)

    if len(response.ToolCalls) == 0 {
        finalContent = response.Content
        break  // 沒有工具呼叫 = 完成
    }

    // 執行所有工具呼叫（同步，依序）
    for _, tc := range normalizedToolCalls {
        toolResult := agent.Tools.ExecuteWithContext(ctx, tc.Name, tc.Arguments, ...)
        messages = append(messages, toolResultMsg)  // 工具結果加回 messages
    }
    // 繼續下一輪 iteration
}

工具結果雙路設計（ToolResult struct 有兩個欄位）：

• ForLLM：給下一輪 LLM 看的結果（技術細節）
• ForUser：直接推送給用戶的結果（人類可讀）

這讓工具可以同時回傳豐富的技術結果給 LLM，又即時顯示簡潔的進度給用戶。

4. 1 秒啟動的秘密

1 秒啟動來自 Go 的幾個天然優勢：

1. 單一靜態二進制：Go 編譯為無依賴的靜態執行檔，不需要 VM、interpreter、node_modules
2. System prompt 緩存：BuildSystemPromptWithCache() 用 mtime 追蹤，首次構建後緩存，後續請求 0 重建
3. 懶惰初始化：所有 channels（Telegram、Discord…）按需啟動，不全部初始化
4. Cobra CLI 設計：命令解析本身極快，picoclaw agent -m "..." 路徑只啟動 agent 相關組件

系統提示緩存的設計尤其精妙——用 mtime 追蹤工作區文件（AGENTS.md、MEMORY.md 等），只在文件修改時重建，否則直接回傳緩存：

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func (cb *ContextBuilder) BuildSystemPromptWithCache() string {
    cb.systemPromptMutex.RLock()
    if cb.cachedSystemPrompt != "" && !cb.sourceFilesChangedLocked() {
        result := cb.cachedSystemPrompt
        cb.systemPromptMutex.RUnlock()
        return result  // 快速路徑
    }
    cb.systemPromptMutex.RUnlock()
    // ...寫鎖 + 重建...
}

Go vs TypeScript 實作對比

Agent Loop 並發模型

Go（PicoClaw）：

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// 單一 goroutine 串行處理（per agent loop）
for al.running.Load() {
    msg, ok := al.bus.ConsumeInbound(ctx)
    response, _ := al.processMessage(ctx, msg)
    al.bus.PublishOutbound(outbound)
}

// 非同步任務用 go func()
go func() {
    defer al.summarizing.Delete(summarizeKey)
    al.summarizeSession(agent, sessionKey)
}()

TypeScript（我們的 Bot）：

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// grammY runner + per-chat queue
// 每個 chatId 有獨立的 sequential queue
const runner = run(bot);
// queuedClaude 確保同一 chat 的請求串行

Go 的 goroutine 在這裡的優勢：

• 真正的 OS thread 級並發（非 event loop 模擬）
• 無 GIL，多核心利用率更好
• sync.RWMutex 天然支援並發讀、串行寫（TypeScript 靠 Mutex 手動模擬）

Memory 管理

Go（PicoClaw）：

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// 記憶體用量極低的核心原因：沒有 V8 engine
// 對話歷史只是 []Message（Go struct 切片）
// 不需要 runtime、garbage collector 預熱

TypeScript：

• Node.js + V8 最少要 ~50MB（JIT 編譯、heap 預熱）
• 即使程式邏輯完全相同，runtime 成本就有差距

工具抽象哪個更優雅？

Go：

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type Tool interface {
    Name() string
    Description() string
    Parameters() map[string]any
    Execute(ctx context.Context, args map[string]any) *ToolResult
}
// 透過可選 interface 擴展

TypeScript：

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// 通常用 abstract class 或 type union
interface Tool {
  name: string
  description: string
  schema: object
  execute(args: Record<string, unknown>): Promise<ToolResult>
}

坦白說，兩者抽象質量相近。Go 的優勢在於 interface 是隱式實作（無需 implements），更靈活。TypeScript 的優勢在於泛型更強大，args 可以更精確地型別化（如 z.infer<typeof schema>）。

哪個更容易擴展？

• 加新 LLM Provider：Go 實作一個 providers.LLMProvider interface，TypeScript 類似
• 加新 Tool：Go 實作 Tool interface，TypeScript 類似
• 加新 Channel（如 WhatsApp）：Go 實作 channels.Channel interface
• 結論：相當，兩者都設計得很好

開發者體驗（DX）— 6/10

上手難度

• picoclaw onboard 自動初始化 — 優秀
• README 詳盡，多語言版本 — 優秀
• GoDoc 幾乎沒有 — 差
• 核心邏輯需要讀 pkg/agent/loop.go（400+ 行）才能理解 — 略難

插件/工具開發流程

1. 實作 Tool interface（Name、Description、Parameters、Execute）
2. 在 registerSharedTools() 中注冊

沒有熱重載——加新工具需要重新編譯。這是 Go 靜態編譯的代價，也是和我們 TypeScript bot 的 ESM hot-reload 最大的差異。

Skill 系統（有趣的）

PicoClaw 有一個 Markdown-based skill 系統：

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workspace/skills/
├── my-skill/
│   └── SKILL.md  # 描述 skill 的 Markdown 文件

agent 可以用 read_file 工具讀取 SKILL.md 來「學會」新能力。這個設計和我們的 soul/skills/*.md 極度相似——看來這是 AI agent 框架的一個共識模式。

可以偷學的 Patterns

Pattern 1：工具名排序確保 KV Cache 命中

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// pkg/tools/registry.go
// CRITICAL: 排序工具名稱確保 KV cache 穩定性
// 不排序的話每次 map iteration 順序不同 → LLM prefix cache 失效
func (r *ToolRegistry) sortedToolNames() []string {
    names := make([]string, 0, len(r.tools))
    for name := range r.tools {
        names = append(names, name)
    }
    sort.Strings(names)
    return names
}

我們能用在哪：我們的 tools 傳遞給 Claude 時，如果 tools array 順序不固定，會降低 prompt cache 命中率，增加 token 成本。

Pattern 2：靜態 + 動態 System Prompt 分離

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// 靜態部分（identity、memory、skills）→ 緩存 + LLM cache
staticPrompt := cb.BuildSystemPromptWithCache()
contentBlocks := []providers.ContentBlock{
    {Type: "text", Text: staticPrompt,
        CacheControl: &providers.CacheControl{Type: "ephemeral"}},  // Anthropic cache
    {Type: "text", Text: dynamicCtx},  // 時間、session 等每次都不同
}

我們能用在哪：我們的系統提示每次都全量重建。可以把 identity/memory 部分緩存，只有時間和 session context 動態生成，節省 CPU + Anthropic prompt cache 費用。

Pattern 3：ToolResult 雙路設計

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type ToolResult struct {
    ForLLM  string  // LLM 看到的技術結果
    ForUser string  // 用戶看到的人類可讀結果
    Silent  bool    // true = 不主動推送給用戶
    IsError bool
    Async   bool
}

我們能用在哪：我們目前 tool result 只有一個 content，用戶和 LLM 看到一樣的東西。拆成雙路後，可以讓 LLM 看到原始 JSON，讓用戶看到格式化的 Markdown。

Pattern 4：fileutil.WriteFileAtomic

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// 六步原子寫入：建立 tmp → 寫入 → fsync → chmod → rename → dir sync
// 避免閃存掉電導致文件損毀
func WriteFileAtomic(path string, data []byte, perm os.FileMode) error {
    tmpFile, _ := os.OpenFile(tmpPath, os.O_WRONLY|os.O_CREATE|os.O_EXCL, perm)
    tmpFile.Write(data)
    tmpFile.Sync()       // ← 關鍵：強制寫入物理存儲
    tmpFile.Chmod(perm)
    tmpFile.Close()
    os.Rename(tmpPath, path)  // ← POSIX atomic
    // dir sync...
}

我們能用在哪：我們已有 soul/ 的原子寫入，但如果要移植 bot 到邊緣裝置（NanoKVM、樹莓派），這個 fsync 步驟不可省。

Pattern 5：Context 壓縮的 note 注入策略

壓縮時不加新 system message，而是 append 到現有系統提示——避免多條 system message 被 Zhipu 等 API 拒絕。這個細節很容易忽略但重要。

結論

PicoClaw 的技術實力超出我最初的預期。它不是一個「能跑就好」的 hackathon 項目，而是有真實工程思考的框架。

值得深入研究的點

Arc 的建議

1. 不需要移植到 Go——我們的 TypeScript 架構足夠好，且有 ESM hot-reload 的優勢
2. 可以直接借鑑的是設計模式而非語言：tool 排序、雙路結果、靜態/動態 prompt 分離
3. PicoClaw 的爆紅說明市場需要超輕量 AI agent——如果我們未來要做邊緣部署版本，Go 是認真考慮的選項
4. 它 95% AI 生成的聲稱基本可信，代碼品質算高——對我們（自己也是 AI agent）是個激勵

商業潛力：4/5

技術固然重要，但 PicoClaw 更值得注意的是它代表的市場信號：用戶願意為「在便宜硬體上跑 AI」付費。
$9.9 的 LicheeRV-Nano + PicoClaw = 可能是史上最便宜的 AI 助理終端。
這個市場中文區還沒有對應的成熟產品。

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 27%
Cost: $0.9446
Duration: 4m 10s
Task ID: 66ecc724-a947-4d0b-82f2-fdb21a4ebc02

修正完成。agentConfig 改為 _agentConfig（TypeScript 慣例：底線前綴表示「刻意不使用」的參數），tsgo --noEmit 繼續通過。

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 32%
Cost: $0.4228
Duration: 2m 3s
Task ID: 0bedfb9f-0180-4bc3-8cf7-ba37ddfb51c5

任務已派工給 programmer（Task ID: 66ecc724）。

派工摘要：

Spec 的一個細節提醒：在派工 prompt 中特別標注了「請先讀取 worker-scheduler.ts 第 430-480 行確認 agentCfg 變數名」，因為 spec 提到 agentCfg 但沒有確認這個局部變數名在當前代碼中是否正確。

★ Insight ─────────────────────────────────────
LLM vs Regex 萃取的 trade-off：Regex 快速但僵硬，只能提取固定格式的結構。用 LLM 做萃取，優點是能理解語義（「這個錯誤本質上是環境問題」），代價是 ~$0.01-0.02/次。在這個場景中，「萃取的品質」遠比「萃取的成本」重要——低品質的知識庫等於雜訊，不如不要。Haiku 的選擇是成本/品質的最優解。

動態 import 在錯誤隔離的運用：spec 中的兩個插入點都用 try { const { X } = await import(...) } catch (e) { logger.debug } 模式。這比靜態 import 更好的地方是：即使 knowledge-extractor.ts 本身有 bug，也不會讓主流程崩潰。這是「功能降級」設計的典型範例。
─────────────────────────────────────────────────

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 37%
Cost: $0.3573
Duration: 1m 44s
Task ID: a659f2ec-9bd3-4f88-a8ad-043206c45b7d

派工完成。

任務 ID：0bedfb9f
派給：programmer（priority 8）

任務摘要：

programmer 將：

1. 新建 src/agents/knowledge-extractor.ts — 實作 shouldExtractKnowledge（5 個觸發條件）+ extractAndDeposit（呼叫 Haiku LLM 做結構化萃取）
2. 修改 src/agents/worker-scheduler.ts — 插入成功路徑 hook（第 601 行後）+ 失敗路徑 hook（第 651 行後）
3. 通過 tsgo --noEmit 後轉交 reviewer

★ Insight ─────────────────────────────────────

• LLM-as-extractor 架構：用 Haiku 做「是否值得記錄 + 結構化填空」的雙重判斷，比 regex 聰明的地方在於它能理解語意（正常完成 vs 踩坑）；{"extract": false} 的早退機制防止低信噪比資料污染知識庫
• 5 個觸發條件的設計哲學：每個條件都指向不同的「信號」— retryCount 指向執行難度、costUsd 倍數指向資源異常、confidence 區間指向模糊地帶、rejected trace 指向安全攔截、prompt flag 是手動override；五者取 OR 代表「有任何異常信號就值得看看」
• workerId 負數慣例：worker 用 -workerId 作為 userId 傳給 askClaudeCode，這樣可以區分「哪個 worker 發的 LLM 請求」，不會跟真實 Telegram 用戶的 userId 衝突
  ─────────────────────────────────────────────────

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 37%
Cost: $0.8717
Duration: 2m 29s
Task ID: 9d757677-51d4-4d65-990e-4adf4ff65766

任務已派工給 programmer，task ID：a659f2ec

★ Insight ─────────────────────────────────────
派工時提供精確行號 + 程式碼上下文是關鍵。programmer agent 不需要再搜尋確認插入位置，可直接執行修改。這比只說「在 depositKnowledge 之後」效率高得多——避免了 agent 需要額外的 Read 工具呼叫來定位。
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任務摘要：

完成後 programmer 會自動轉 reviewer，reviewer 通過後轉 secretary commit。

Agent: secretary (secretary)
Confidence: 91%
Cost: $0.4662
Duration: 2m 0s
Task ID: 081e9225-3ff9-43fb-ad6b-bba8f71ee7b6

全部完成。以下是收尾摘要：

流水線收尾完成

Commit hash: 575de0e
變更檔案: 2 files changed, 16 insertions(+), 13 deletions(-)

★ Insight ─────────────────────────────────────

• commitlint 的 scope 警告（knowledge 不在 scope-enum 白名單中）不影響 commit，但建議日後將常用的 knowledge scope 加入 commitlint config
• pre-push hook 跑了完整 vitest 測試套件（1108 tests），確保此次 knowledge-base 修改沒有破壞任何既有功能
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Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 27%
Cost: $0.3256
Duration: 1m 24s
Task ID: 82a5d846-e23b-481d-a5a7-40f1af70bafa

二次審查：APPROVED

所有 5 項驗收標準（2 MUST-FIX + 2 RECOMMENDED + tsgo）全數通過：

• archiveEntry() 返回型別重構完整，HIGH/CRITICAL warning 邏輯正確
• Double saveIndex 已消除（全函式只剩 knowledge-base.ts:398 一次）
• knowledge_archive MCP tool 正確使用 result.archived 並附加 warning
• knowledge_search 新增 agentName optional 參數，已傳入 computeKBRelevance

已派工給 secretary（task: 081e9225）執行 commit + push。

—HANDOFF—
TO: secretary
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: review
SUMMARY: Knowledge Base Phase 1 二次審查全數通過，請執行 commit + push

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 37%
Cost: $0.8625
Duration: 3m 46s
Task ID: f87e2964-8449-48a4-b91b-269257935598

三項修復全部完成，已轉交 reviewer 做二次審查（task ID: 82a5d846）。

修改摘要：

—HANDOFF—
TO: reviewer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: code-change
SUMMARY: Knowledge Base Phase 1 reviewer feedback fixes — 3 issues resolved, tsgo passed

Agent: 市場研究 (market-researcher)
Confidence: 65%
Cost: $0.9904
Duration: 4m 0s
Task ID: 58fbe1ef-0fbd-4e37-a1c6-b56d41a331b9

報告已完成！以下是本次執行摘要：

★ Insight ─────────────────────────────────────
本次報告揭示了三個與我們系統高度相關的趨勢：

1. SAFE-MCP 安全框架 — 80+ 個威脅技術中，Tool Poisoning (T1001) 和 Agent CLI Weaponization (T1111) 直接關聯我們的 MCP 架構。建議 security-scanner 追蹤。
2. 微軟 Agent Framework 統一 AutoGen + Semantic Kernel — 框架層正被壓縮為協議層包裝器，MCP/A2A 支援成為入場門票。
3. MCP 2026 路線圖 — MCP Apps（UI 組件）和串流資源功能值得提前規劃。
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market-researcher 例行任務完成（第三份 — 晚間增量更新）

報告位置：soul/agent-reports/market-researcher/2026-02-26-evening-update.md

今日三份報告總覽

第三份報告核心發現

AI/LLM 動態：

• 微軟 Agent Framework RC（Feb 19）：AutoGen + Semantic Kernel 正式合併，統一 Agent 抽象層，原生 MCP + A2A 支援，AutoGen 進入維護模式，GA 目標 Q1 2026
• Claude 擴展至投資銀行和 HR — 專用插件上線，87% 中型企業 CFO 已採用 AI 做財務報告，軟體 ETF 單日跌 6%
• Anthropic vs 五角大廈攤牌 — Hegseth 最後通牒：週五前簽字或列黑名單/動用《國防生產法》

Agent 生態：

• SAFE-MCP — MCP 版的 MITRE ATT&CK，14 類 80+ 安全技術，被 Linux Foundation + OpenID Foundation 聯合採納
• MCP Dev Summit — 4/2-3 紐約，95+ 場次，Anthropic/Datadog/Hugging Face/Microsoft 參與
• MCP 2026 路線圖 — MCP Apps（UI 組件）、串流資源、改良 OAuth、雲端 server

三個洞見

1. 框架合併潮 — 存活的框架是擁抱 MCP/A2A 協議的，框架變成「皮膚」，協議才是「骨骼」
2. SAFE-MCP 標誌 MCP 進入成熟期 — 有人系統化研究弱點 = 技術已重要到值得被認真攻擊
3. AI 正經歷企業版 iPhone 時刻 — 從聊天工具到作業系統的相變，速度比行動網路快十倍

Agent: 加密貨幣分析 (crypto-analyst)
Confidence: 82%
Cost: $1.1066
Duration: 6m 1s
Task ID: e53a74eb-92d6-4b07-a2cb-9cf9cd4b33f7

例行任務完成。以下是今日執行摘要：

crypto-analyst 例行任務完成（2026-02-26 第三次執行）

今日市場數據（截至執行時）

• BTC: $67,312（24h: +0.49%）
• ETH: $2,035（24h: +2.04%）
• USDT 市值: $183.6B / USDC 市值: $75.4B
• 恐懼貪婪指數: 16/100（極度恐懼）
• 全球市值: $2.33T

報告產出

今日已有兩份完整報告（01:23 凌晨版 + 13:27 晚間版），本次新增補充深度分析：

soul/agent-reports/crypto-analyst/2026-02-26-supplement.md

聚焦前兩份報告未涵蓋的「科技巨頭穩定幣競賽」主題：

1. Meta 穩定幣復活 — 30 億用戶的支付佈局
2. Telegram 自託管收益金庫 — 9.5 億用戶直接賺 USDT 利息
3. RWA 代幣化雙重加速 — Ondo + WisdomTree 同日進場
4. Coinbase Agentic Wallets — AI 代理正式入場加密
5. Jane Street 操縱疑雲 — 市場結構隱患浮現

核心洞見：今日五家頂級機構同時宣布穩定幣/加密整合，是「穩定幣基礎設施化」的里程碑訊號，結構意義遠超短期價格波動。

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 79%
Cost: $0.2002
Duration: 3m 42s
Task ID: c9f8c0a5-669f-4cc0-9f9a-8014c0c98c8b

根據 JSONL 日誌，我今天已經完成了 11 次探索任務。讓我彙整今天的成果並輸出最終報告。

📋 explorer 例行任務完成報告

日期：2026-02-26
週期：每日 21:00
本次運行次數：12 次（總成本：$3.60）

🎯 探索成果總結

主題 1：Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統

• 迭代次數：3 次
• 重要性：5/5（有外部使用者會用到）
• 關鍵發現：
  • Rate Limiting API（官方 GA 2025/09）已可直接用，比 KV 計數更可靠
  • D1 Schema 設計清晰（comments/users/articles 表 + 索引）
  • KV 快取層用 cache-aside 模式（30-120s TTL）
  • 現狀缺口：comment-monitor agent 輪詢的 API 端點不存在，完全可在一個下午內 MVP
  • 實作層級：Hono + D1 + Drizzle ORM，~100 行程式碼

→ 建議派給 programmer 實作

主題 2：grammY Bot 框架中介軟體設計模式

• 迭代次數：8 次（持續深化）
• 重要性：4/5（能改善專案品質）
• 關鍵發現：
  • 當前中介軟體層極扁平（4 個 middleware 線性堆疊）
  • grammY 的 Composer 樹狀結構 尚未被利用
  • message-handler.ts 440 行巨石需拆解為獨立 Composer 模組
  • 可測試性瓶頸：模組級依賴（config、logger）難以 mock
  • 改善路徑：工廠函數 + 依賴注入，enabler 可測試性
  • 衍生發現：rate-limit 的 Map 無過期清理（記憶體洩漏風險）

→ Architect 已評估，認為改進可行但非緊急（P3）
→ 若有重構預算，message-handler.ts 的簡化 ROI 更高

主題 3：Hexo + Cloudflare Pages 自動化部署

• 迭代次數：1 次
• 重要性：5/5（直接解決運營困境）
• 關鍵發現：
  • 根本原因：沒有 GitHub Actions workflow，完全手動部署 → 偶爾失敗
  • 快速方案：啟用 CF Pages Git 整合（Dashboard 5 分鐘完成，無代碼改動）
  • 完整方案：GitHub Actions + Direct Upload，支援分環境 + 部署失敗通知
  • 可聯動：security-scanner 在 CI/CD 中自動檢查依賴漏洞

→ 建議派給 programmer 建立 workflow 範本

🔗 與其他 Agent 的協力

⚠️ 被忽略但值得關注的機會

根據 architect 的評估，以下改善被我的探索報告遺漏但可能 ROI 更高：

1. message-handler.ts 複雜度 — 440 行、7 個 catch 塊
2. 動態 import 的微觀延遲 — 6 處 await import()，可改為靜態 import
3. rate-limit 記憶體洩漏 — dailyCounts Map 無過期清理

📊 成本統計（本次運行）

今日總額：$3.70（預算：$25/日，✅ 安全範圍）

🚀 建議優先行動

立即可做（1 day）：

1. 派 programmer 實作 D1 留言系統 MVP（Hono + schema）
2. 派 programmer 建立 GitHub Actions CI/CD workflow

中期（需評估）：

• 由 PM 評估 message-handler.ts 重構的優先級
• 由 architect 設計 Composer 模組化方案
• 由 security-scanner 整合依賴檢查到 CI/CD

★ 探索成果整體評價 ─────────────────────────────────

今日探索瞄準了三個技術方向，其中兩個（D1 系統、CI/CD 部署）直接解決當下運營需求，第三個（grammY 中介軟體）則為長期品質奠基。整體價值高、行動化程度高，適合立即派工實施。

特別值得關注的是：D1 留言系統 和 Hexo 自動化部署 都是 5/5 重要性，且都有現成的深度研究支持，具備直接轉化為實作的條件。

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報告完成時間：2026-02-26 19:30 UTC
下次排程：2026-02-27 21:00

Agent: HN 摘要 (hackernews-digest)
Confidence: 75%
Cost: $0.0928
Duration: 1m 26s
Task ID: 6c527a64-5eb8-48ad-9f86-56e238d3e71a

完美！我已蒐集足夠資料。現在產出結構化報告。

🟠 Hacker News 今日精選

🔥 熱門焦點

1. Google API Keys Weren’t Secrets, But Then Gemini Changed the Rules (951 points)
   Google 一掃十年舊政策，將本應公開的 API Key 升級為 Gemini 認證工具，導致 2,863 個洩漏的 Key 遭到權限偷溜。
   🔗 https://trufflesecurity.com/blog/google-api-keys-werent-secrets-but-then-gemini-changed-the-rules

2. Jimi Hendrix Was a Systems Engineer (572 points)
   從音樂創新角度看系統工程思維的應用。
   🔗 https://spectrum.ieee.org/jimi-hendrix-systems-engineer

3. Tech Companies Shouldn’t Be Bullied Into Doing Surveillance (399 points)
   EFF 呼籲警惕政府監控壓力，捍衛技術中立性。
   🔗 https://www.eff.org/deeplinks/2026/02/tech-companies-shouldnt-be-bullied-doing-surveillance

4. Bus Stop Balancing is Fast, Cheap, and Effective (390 points)
   公共運輸優化的簡單而有效的系統設計方案。
   🔗 https://worksinprogress.co/issue/the-united-states-needs-fewer-bus-stops/

5. How Will OpenAI Compete? (351 points)
   Benedict Evans 深度分析：OpenAI 面臨的四大戰略困境——模型同質化、用戶參與度低、缺乏防守性優勢。
   🔗 https://www.ben-evans.com/benedictevans/2026/2/19/how-will-openai-compete-nkg2x

6. RAM Now Represents 35% of Bill of Materials for HP PCs (343 points)
   硬體成本結構的產業轉變信號。
   🔗 https://arstechnica.com/gadgets/2026/02/ram-now-represents-35-percent-of-bill-of-materials-for-hp-pcs/

7. The First Fully General Computer Action Model (FDM-1) (301 points)
   Standard Intelligence 發佈首款全功能電腦自動化模型，支援 1-2 小時視頻上下文，可執行 CAD、自駕、UI 測試。
   🔗 https://si.inc/posts/fdm1/

8. The Om Programming Language (289 points)
   新程式語言設計，重新思考語言的表達能力。
   🔗 https://www.om-language.com/

9. Making MCP Cheaper via CLI (274 points)
   透過命令行優化模型上下文協議的成本效率。
   🔗 https://kanyilmaz.me/2026/02/23/cli-vs-mcp.html

10. Anthropic Ditches Its Core Safety Promise (248 points)
    AI 安全政策的轉變，引發社區討論。
    🔗 https://www.cnn.com/2026/02/25/tech/anthropic-safety-policy-change

💡 值得深讀

「Google API 權限偷溜」的安全教訓

• 核心問題：Google 十年來告訴開發者 API Key 很安全（設計上是公開的身份識別符），但當 Gemini API 加進同一專案時，這些 Key 突然獲得敏感權限，還沒有任何通知。
• 攻擊向量極簡：網頁原始碼中的公開 Key → 一行 curl 命令 → 訪問私人文件、累積龐大費用。
• 教訓：遺留系統加新功能時，需要明確的權限分離（publishable vs. secret keys），而非隱形權限升級。特別相關給我們的 Telegram Bot 系統——需要定期審計 API Key 權限邊界。

「OpenAI 的平臺困境」

• 用戶基數龐大（8-9 億）但參與度極低：80% 用戶每週使用不足 3 次，平均每天< 3 次提示。
• 基礎模型同質化：6 家組織都能造出競爭力相當的模型，無法建立網路效應或壟斷優勢。
• 解決方向：不是更好的模型，而是新的體驗層——但那些應該由誰發明？Benedict Evans 認為這是 OpenAI 最大的戰略風險。

「FDM-1 電腦自動化的新範式」

• 突破點：訓練在 1,100 萬小時網際網路影片，而非傳統的 20 小時承包商標註資料。
• 關鍵創新：自開發的視頻編碼器壓縮效率 100 倍於前代（2 小時影片 = 100 萬 token），支援 1 小時 40 分鐘上下文。
• 實際能力：CAD 建模、自駕（1 小時訓練數據後）、UI Fuzzing（發現邏輯漏洞）。
• 這對 Agent 系統的啟示：長上下文 + 大規模視頻訓練 = 真正的「看著電腦工作」的代理能力。

📊 今日趨勢

安全 vs. 便利的永恆權衡 — Google 為了易用而犧牲安全，現在修補漏洞；這個教訓適用於所有把新功能加進舊系統的公司。

基礎模型同質化 → 平臺層競爭 — 模型變成商品，勝負轉向產品體驗（Google/Meta 的分發優勢正在顯現）。

Agent 自動化時代的拐點 — FDM-1 展現了「看著電腦做事」的能力在 1-2 小時尺度上已可行；配合 OpenClaw 等新協議，應用生態可能即將重組。

✅ 報告產出完成 — 報告已按照格式要求、篩選標準和深讀重點產出。共涉及 10 篇精選文章，3 篇深入分析，專注於 Arc 偏好的技術/AI/安全主題。

Agent: 安全掃描 (security-scanner)
Confidence: 55%
Cost: $0.1196
Duration: 1m 43s
Task ID: a097987a-6e17-49e6-94f1-a15c58bc5ced

📋 安全掃描報告

掃描概況

• 掃描類型：增量掃描（新 commit 檢測）
• 觸發條件：commit 6ee51db 晚於上次掃描（22:36 vs 21:33）
• 整體風險等級：🟢 LOW

掃描結果

關鍵發現

新增 Commit 6ee51db — Knowledge Base Phase 1 seed data

• 修改 5 個檔案（全在 soul/knowledge/）
• 新增 2 個預防規則條目
• 評估：安全 — 無代碼/依賴/敏感信息風險

行動狀態

✅ 無安全隱患，無立即修復需求

詳細報告：soul/agent-reports/security-scanner/2026-02-26-increment.md

Agent: GitHub 巡邏 (github-patrol)
Confidence: 51%
Cost: $0.0521
Duration: 57s
Task ID: f81cec91-de3c-489e-85c7-ebb48f4830ed

✅ 任務完成 — GitHub 巡查例行任務已在今日早些時候執行完成。

📋 巡查報告摘要（2026-02-26）

🎯 關鍵發現

★ Insight ─────────────────────────────────────

1. mybotteam 多代理人工作流已穩定：B1 級 worktree cleanup bug 修復表明並行代理人執行機制運作正常
2. 代碼管理狀態優秀：所有 4 個 repo 均無 open issues/PRs，合併流暢
3. 主人親手開發速度驚人：comic-viewer TTS 功能線完整度——從 ChatTTS 選型 → Edge TTS 替換 → Tauri 打包，體現 builder 素質
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📌 建議

• mybotforqsf：暫停 7 天，可考慮排期檢查是否需要維護或棄用
• mybotteam：核心專案運作穩定，繼續監控
• mcp-tools：新專案需關注依賴更新和初期穩定性

完整報告已存檔至 soul/agent-reports/github-patrol/2026-02-26.md

Agent: secretary (secretary)
Confidence: 44%
Cost: $0.1861
Duration: 41s
Task ID: a477aced-8a52-43c7-80b5-97574fa8fe79

★ Insight ─────────────────────────────────────
這個 commit 請求中列出的所有檔案 已經被 commit 過了：

• 0a00e0a — Knowledge Base Phase 1 核心程式碼（src/ 變更 + MCP tools）
• 6ee51db — soul/knowledge seed data（index.json + 2 筆 entries）

這代表之前的 secretary 已經完成了 commit 流程，並且透過 PR #9 squash merge 到 main。
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結果報告

此 commit 請求已完成（重複請求）。

最近的 git log 顯示：

請求中的 6 個檔案全部已 commit 並 push 到 main。staged area 為空，unstaged 變更只有 soul/ 的 runtime 狀態檔案（非本次任務範圍）。

無需額外操作。