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Session: 2026-05-14 09:00:55 GMT+8

_raw/openclaw/p1-memory-2026-05-25/memory/2026-05-14-0900.md

Session: 2026-05-14 09:00:55 GMT+8

  • Session Key: agent:main:dingtalk-connector:direct:17600802669338842
  • Session ID: 8196d55c-2fe0-4307-a3d5-3f3c2f5f0e09
  • Source: dingtalk-connector

Conversation Summary

user: [Wed 2026-05-13 15:06 GMT+8] 好 assistant: reply_to_current 你这个 config.toml 现在很干净，直接加在前两行下面最稳。

也就是改成这样：

toml
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "medium"
model_instructions_file = "/Users/mac/workspace/markdown/LLM写代码规范.md"

[projects."/Users/mac/Documents/New project"]
trust_level = "trusted"

[projects."/Users/mac/Desktop/wupingPMC"]
trust_level = "trusted"

[projects."/Users/mac/Desktop/ItemMark"]
trust_level = "trusted"

[projects."/Users/mac/Desktop/JXD-image-generation"]
trust_level = "trusted"

[projects."/Users/mac/workspace"]
trust_level = "trusted"

[marketplaces.openai-bundled]
last_updated = "2026-05-12T06:10:04Z"
source_type = "local"
source = "/Users/mac/.codex/.tmp/bundled-marketplaces/openai-bundled"

你只需要新增这一行：

toml
model_instructions_file = "/Users/mac/workspace/markdown/LLM写代码规范.md"

建议放置位置： 放在这两行后面：

toml
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "medium"

也就是放在所有 [projects...] 段落之前。 因为它是顶层配置项，不要写进某个 [projects...] 下面。

如果你愿意，我下一步可以直接帮你再检查一个点： 你这份 `LLM写代码规范.md` 里哪些内容适合做全局规范，哪些更适合放项目级 AGENTS.md。 user: [Wed 2026-05-13 15:08 GMT+8] 好 assistant: reply_to_current 我看过了，你这份 LLM写代码规范.md 可以做全局规范，但里面有几类内容我建议拆一下，不然以后会有点“全局过重”。

适合继续放全局的

这些很适合留在 model_instructions_file 指向的全局文件里：

  • Think Before Coding
  • Simplicity First
  • Surgical Changes
  • Goal-Driven Execution
  • 改完要验证
  • 改完同步更新文档
  • 不要乱扩展功能
  • 不要顺手重构无关代码

这些属于你个人长期稳定的开发偏好，非常适合全局生效。

更适合放项目级 AGENTS.md 的

这些我更建议挪到具体项目里：

  • 所有路径都使用相对路径
  • 必须用 Docker，且至少在 Linux OS 可部署
  • 项目必须包含 README.md、PRD.md
  • 文档必须放 docs/
  • README.md 和 PRD.md 必须包含哪些模块
  • 如果有数据库，必须有 DatabaseSchema.md

这些不是“所有项目永远都一样”的个人偏好， 而是项目交付规范 / 仓库规范，更适合放项目根目录 AGENTS.md。

否则你以后拿 Codex 去处理一个小脚本、临时实验项目、纯前端 demo，它也会被这套重规则绑住。

不建议直接放全局的

这两类我建议谨慎：

1. 代理地址

比如：

  • 192.168.1.27:20171
  • 192.168.1.7:20171
  • 192.168.66.37:10809

这类内容更像环境配置，不太适合写进全局 instructions。 因为它不是行为规范，而是运行环境细节。

2. “git版本管理（待补充）/ 文档管理（待补充）”

这种未完成占位项不建议留在全局文件里。 Codex 读到这种半成品约束，帮助不大，反而可能造成歧义。

我给你的建议版本

你可以这样分层：

全局规范文件保留：

  • 编码思维方式
  • 简化原则
  • 修改边界
  • 验证习惯
  • 文档同步习惯

项目级 AGENTS.md 放：

  • Docker / Linux 部署要求
  • docs 目录要求
  • README / PRD / DatabaseSchema 的结构要求
  • 路径规则
  • 项目交付清单

一句话结论

你这份文件适合做 Codex 全局规范，但最好瘦身。 保留“行为准则”，把“项目交付规则”和“环境细节”拆到项目级 AGENTS.md 更合理。

如果你要，我下一步可以直接帮你做：

  1. 重写一版适合放全局的 `LLM写代码规范.md`
  2. 再补一版适合项目根目录的 `AGENTS.md` 模板

这样你就能直接分层用了。 user: [Wed 2026-05-13 15:15 GMT+8] 项目级AGENT.md 说的是/Users/mac/.codex/AGENTS.md 吗 assistant: 不是。项目级 `AGENTS.md` 指的是 放在你的项目目录里 的那个文件，不是 /Users/mac/.codex/AGENTS.md。

你可以这样理解：

1）全局层

这是你个人对 Codex 的长期默认要求。

放这里：

txt
/Users/mac/.codex/config.toml

再由它指向：

txt
/Users/mac/workspace/markdown/LLM写代码规范.md

这层相当于“全局默认规则”。

2）项目级

这是某一个具体项目自己的规范。

应该放在项目根目录，例如：

txt
/Users/mac/workspace/ItemMark/AGENTS.md

或者：

txt
/Users/mac/Desktop/demo2/AGENTS.md

这个文件只对该项目目录及其子目录生效。 它更像是“这个仓库自己的开发说明”。

3）模块级

如果某个子目录还有特殊规则，还可以继续放：

txt
/Users/mac/workspace/ItemMark/src/auth/AGENTS.md

这就是更细粒度的局部规则。

你刚才问的这个路径

txt
/Users/mac/.codex/AGENTS.md

一般不作为“项目级 AGENTS.md”来理解。

因为它不在某个具体项目里。 如果你真放一个在这里，它更像是 Codex home 目录下的附加说明，但不是“某个项目仓库的规则文件”。

最实用的记法

你的情况里：

  • 全局规范：

/Users/mac/workspace/markdown/LLM写代码规范.md

  • 全局入口配置：

/Users/mac/.codex/config.toml

  • 项目级规范：

你的项目根目录/AGENTS.md

例如：

txt
/Users/mac/workspace/ItemMark/AGENTS.md

一句话结论

不是 `/Users/mac/.codex/AGENTS.md`。 项目级 `AGENTS.md` 应该放在具体项目根目录下。

如果你要，我下一步可以直接给你：

`/Users/mac/Desktop/demo2/AGENTS.md` 的一份可直接用模板。 user: wl assistant: reply_to_current 1、WL-0124 ：jxd Gemini 增加提示词优化功能 2026-05-12；

2、WL-0123 ：vibe coding 中的 git 规范 2026-05-12；

3、WL-0122 ：git学习 2026-05-12；

4、WL-0121 ：编程规范整理，统一存放，包括使用代理，使用路径方式，readme 文档包含模块等 2026-05-12；

5、WL-0118 ：研发二部openclaw部署和对接钉钉 2026-05-11；

6、WL-0110 ：vibe coding 方法论之 prd 2026-05-01；

7、WL-0104 ：git in vibe coding 2026-04-27；

8、WL-0103 ：Hermes 原理分析 2026-04-27；

9、WL-0101 ：武平物料标识卡生成 2026-04-26；

10、WL-0100 ：武平 openclaw 邮件识别 skill 2026-04-26；

11、WL-0099 ：武平 openclaw 样品需求清单整理汇总 skill 2026-04-26；

12、WL-0085 ：U8（101）采购到货单20200724009（已关闭）影响LRP原因排查 2026-04-22；

13、WL-0083 ：网站搭建 2026-04-22； user: openclaw的报错日志是在哪个位置 assistant: reply_to_current 主要看这里：

OpenClaw 主日志目录

txt
/Users/mac/.openclaw/logs

你这边现在最关键的几个日志文件是：

  • 网关正常输出日志
txt
  /Users/mac/.openclaw/logs/gateway.log
  • 网关报错日志
txt
  /Users/mac/.openclaw/logs/gateway.err.log
  • Gateway 重启日志
txt
  /Users/mac/.openclaw/logs/gateway-restart.log
  • 命令执行日志
txt
  /Users/mac/.openclaw/logs/commands.log

另外一个常见日志目录

你的 workspace 下面也有：

txt
/Users/mac/.openclaw/workspace/logs

这个更像是一些：

  • 定时任务日志
  • 脚本运行日志
  • 辅助任务日志

比如：

  • qmd-update.log
  • playwright-install-check.log
  • session-memory-rollup.*
  • auto-optimize-*.log

如果你现在是想查“OpenClaw 为什么报错”

我建议你优先看这个：

txt
/Users/mac/.openclaw/logs/gateway.err.log

这是最像“主报错堆栈”的地方。

如果想一起对照正常输出，再看：

txt
/Users/mac/.openclaw/logs/gateway.log

一句话结论

主报错日志位置：

txt
/Users/mac/.openclaw/logs/gateway.err.log

主日志目录：

txt
/Users/mac/.openclaw/logs

如果你要，我下一步可以直接帮你查这个日志里最近 100 行报错。 user: https://docs.openclaw.ai/tools/llm-task openclaw的llm-task是干什么的，有什么用 assistant: llm-task 是 OpenClaw 的一个可选插件工具，作用是：跑一个“只输出 JSON”的 LLM 任务，并返回结构化结果；如果你给它 JSON Schema，它还会按 schema 校验输出。官方文档明确说它很适合工作流引擎（比如 Lobster）里加一个通用的 LLM 步骤，这样就不用为每个流程单独写 OpenClaw 代码了。 (docs.openclaw.ai)

它的典型用途是把“让模型帮你判断/抽取/归类/生成结构化内容”做成一个标准化步骤，比如：邮件意图识别、摘要提取、分类打标、生成草稿、把自然语言转成固定 JSON 字段。文档里的示例就是：给输入邮件内容，让模型返回 intent 和 draft 两个字段。 (docs.openclaw.ai)

它有几个关键特点：

  • 只允许 JSON 输出，不会要模型返回解释性文字或代码块。 (docs.openclaw.ai)
  • 本次运行不给模型暴露工具，所以它更像一个纯推理/结构化生成步骤，不是会自己继续调工具的 agent。 (docs.openclaw.ai)
  • 返回结果在 details.json 里；如果提供了 schema，会按 schema 校验。 (docs.openclaw.ai)

你可以把它理解成一个“结构化 LLM 小工位”：

  • 输入 prompt
  • 可带 input 数据
  • 可指定 provider、model、thinking、temperature、maxTokens、timeoutMs
  • 可附 schema
  • 输出固定 JSON 结果。 (docs.openclaw.ai)

它的实际价值主要在这几个场景：

  1. 工作流里插一个智能判断步骤

比如审批流、客服流、邮件流里，先让模型判断“这是售后/报价/投诉/普通咨询哪一类”。 (docs.openclaw.ai)

  1. 把自由文本变成结构化数据

比如从一段消息里抽出：客户名、需求、优先级、截止时间。 (docs.openclaw.ai)

  1. 做后续自动化前的安全缓冲层

因为它本身不带工具能力，所以适合先出结构化结果，再由后面的流程决定是否执行发送、发帖、命令等有副作用的动作。文档也特别提醒：有副作用的步骤前要先做审批。 (docs.openclaw.ai)

  1. 减少为每个流程单独写插件/代码的成本

同一套 llm-task，换 prompt、input、schema，就能复用到很多场景。 (docs.openclaw.ai)

如果你要启用它，需要两步：

  • 在插件配置里把 llm-task 打开；
  • 再把这个工具加入 agent 的 tools.allow 白名单，因为它是 optional: true 的工具。 (docs.openclaw.ai)

另外还能配置默认 provider/model、允许模型白名单、最大 token、超时等；如果设置了 allowedModels，不在名单里的模型请求会被拒绝。 (docs.openclaw.ai)

一句话说： `llm-task` 就是把“让模型按固定 JSON 格式做一次结构化判断/生成”封装成一个通用工具，特别适合自动化流程和工作流编排。 (docs.openclaw.ai)

如果你愿意，我下一步可以直接给你举 3 个很贴近你现在使用场景的 `llm-task` 示例，比如：

  • 钉钉消息分类
  • 工单字段提取
  • 采购/交期邮件意图识别

user: 使用po-pdf-spec-compare帮我核对以下压缩文件中excel和pdf中的规格是否一致，返回核对过程，花费时间，核对步骤，结果文件给我 assistant: 我先直接跑这个 skill。当前桌面里最像你刚说的这批资料的是：

/Users/mac/Desktop/DF20260328003 鑫达盛 电商 交期05-09/

里面已经有 1 个 Excel + 多个 PDF。 我先按这个目录做本次核对，生成报告，再把过程、耗时和结果文件给你。 assistant: reply_to_current 已完成核对，这次我按桌面目录：

/Users/mac/Desktop/DF20260328003 鑫达盛 电商 交期05-09/

做了比对。

核对步骤

  1. 清空 po-pdf-spec-compare 的本次工作目录（prepared/、output/）
  2. 把该目录下的 1 个 Excel + 5 个 PDF 放入 skill 的 input/
  3. 运行 prepare.py
  • 解析 Excel
  • 匹配 PDF
  • 提取 PDF 文本
  • 渲染 PDF 首页
  • 生成 prepared/extraction.json
  1. 运行 init_results.py
  • 初始化 prepared/results.json
  1. 运行 fill_results.py auto
  • 自动完成 Part 1 文本对比
  • 自动完成 Part 2 图示/矢量尺寸对比
  1. 运行 validate
  • 校验结果结构完整
  1. 运行 report
  • 生成最终 Excel 报告

花费时间

  • 总耗时：11 秒

核对过程

本次共解析到 6 条记录，全部成功匹配 PDF：

  1. 9101019686 / DBCD054014WA → ok
  2. 9101019686 / DBCD054014WA → ok
  3. 9101019883 / DBCD040034NW → ok
  4. 9101024876 / DCC0020114WA → ok
  5. 9101019758 / DCC1800304AB → ok
  6. 9101019826 / DHCE198015N1 → ok

自动核对逐条结果：

  • seq=1：Part1=一致，Part2=一致，尺寸 [400, 90, 350]
  • seq=2：Part1=一致，Part2=一致，尺寸 [400, 90, 350]
  • seq=3：Part1=一致，Part2=一致，尺寸 [425, 240, 350]
  • seq=4：Part1=一致，Part2=一致，尺寸 [495, 68, 340]
  • seq=5：Part1=一致，Part2=一致，尺寸 [435, 80, 285]
  • seq=6：Part1=一致，Part2=一致，尺寸 [460, 96, 355]

本次 Part2 全部走的是：

  • `pdf-vector-layout`

也就是直接从 PDF 矢量展开图尺寸链完成判定，没有退化到 OCR 或纯视觉识别。

核对结果

  • 总数：6
  • 一致：6
  • 黄底：0
  • 红底：0

结论： 这批 Excel 与 PDF 中的规格全部一致。

结果文件

结果文件已生成：

/Users/mac/.openclaw/workspace/skills/po-pdf-spec-compare/output/20260513200552.xlsx

归档副本在：

/Users/mac/.openclaw/workspace/skills/po-pdf-spec-compare/history/20260513200541/output/20260513200552.xlsx

如果你要，我下一步可以直接把这个 Excel 报告复制到桌面，或者继续处理你下一份压缩包。