AI在腾讯云公网IP服务器（119.29.241.85）上成功搭建了HTTP服务，监听18080端口，用于接收用户图片以供夸克OCR识别。同时AI向用户提供了该服务器的SSH登录信息：IP 119.29.241.85、用户名 ubuntu、密码 MYNmym888、端口 22。

AI在帮用户在腾讯云公网IP服务器搭建HTTP服务以便用夸克OCR识别图片


用户（小旺）表示他的PC肯定能ping通服务器，且手机也能连接PC。但随后AI通过子代理诊断（2026-05-04T16:34:54Z）确认：服务器无法ping通PC（100.105.23.114）、端口7890不可达、Tailscale显示PC为idle状态，判定PC不在线或处于深度休眠。

AI在和用户（小旺）排查TailscaleVPN服务器无法连接PC的问题


AI在2026-05-04T16:34:54Z通过子代理诊断确认：服务器无法ping通PC（100.105.23.114）、端口7890不可达、Tailscale显示PC为idle状态，判定PC不在线或处于深度休眠

AI在和用户（小旺）排查TailscaleVPN服务器无法连接PC的问题


用户（小旺）排查Tailscale VPN服务器无法连接PC的问题：AI通过子代理诊断（2026-05-04T16:34:54Z）确认服务器无法ping通PC（100.105.23.114）、端口7890不可达、Tailscale显示PC为idle状态，判定PC不在线或处于深度休眠；小旺于2026-05-04T16:39:13针对该问题更换了地区代理节点尝试解决。

AI在和用户（小旺）排查Tailscale VPN服务器无法连接PC的问题


用户（小旺）在排查Tailscale VPN服务器无法连接PC的问题中，经子代理测试（2026-05-04T16:39:49Z）确认：PC代理端口7890不可达，服务器无法ping通PC（100.105.23.114），Tailscale显示PC为idle状态，判定PC不在线或处于深度休眠。

AI在和用户（小旺）排查Tailscale VPN服务器无法连接PC的问题


用户（小旺）在排查Tailscale VPN服务器无法连接PC的问题中，经子代理测试确认：PC代理端口7890不可达，服务器无法ping通PC（100.105.23.114），Tailscale显示PC为idle状态，判定PC不在线或处于深度休眠；小旺针对该问题更换了地区代理节点测试后端口7890仍不可达，可能原因包括PC休眠/关机、Tailscale未连接或代理程序未运行。

AI在和用户（小旺）排查TailscaleVPN服务器无法连接PC的问题


用户（小旺）通过PC代理（100.105.23.114:7890）测试Gemini API，发现默认TLS 1.3+IPv6组合下握手失败，添加--tlsv1.2 -4参数后成功访问


用户要求AI以后调用Gemini API时加--tlsv1.2 -4参数以避免TLS握手失败


用户（小旺）的 PC（100.105.23.114）作为 Tailscale 代理出口节点，若关机则代理功能不可用（Gemini 等需走该代理的访问中断），但服务器本身及 Tailscale 其他节点继续正常运行


用户（小旺）正在评估将现有记忆插件从 memory-tencentdb 切换为 memory-lancedb-pro，以获得跨会话记忆等增强功能

AI在向小旺介绍LanceDB Pro插件及其跨会话记忆功能


memory-lancedb-pro 的配置依赖 Embedding API（如 Gemini / OpenAI / Jina / Ollama 等），需要先设置好对应的 API Key

AI在向小旺介绍LanceDB Pro插件及其跨会话记忆功能


用户（小旺）若要切换记忆插件，需要修改 ~/.openclaw/openclaw.json 中 slots.memory 的指向，并重启 gateway 生效

AI在向小旺介绍LanceDB Pro插件及其跨会话记忆功能


用户（ 小旺）每日使用量达数亿tokens


用户（ 小旺）不清楚LanceDB Pro使用何种Embedding模型


用户（小旺）使用的腾讯memory-tencentdb插件导致AI出现健忘问题，用户认为该插件检索能力较差，因此正在评估将现有记忆插件从 memory-tencentdb 切换为 memory-lancedb-pro，以获得跨会话记忆等增强功能。若要切换记忆插件，需要修改 ~/.openclaw/openclaw.json 中 slots.memory 的指向，并重启 gateway 生效。

AI在和用户小旺讨论Embedding模型配置与免费方案


用户（小旺）已升级到新服务器，配置为4核4GB，AI此前混淆了新旧服务器的配置信息。该服务器IP为119.29.241.85，AI已在该腾讯云公网IP服务器上成功搭建HTTP服务，监听18080端口，用于接收用户图片以供夸克OCR识别。同时AI向用户提供了该服务器的SSH登录信息：IP 119.29.241.85、用户名 ubuntu、密码 MYNmym888、端口 22。

AI在和用户小旺讨论Embedding模型配置与免费方案


memory-lancedb-pro 的配置依赖 Embedding API（如 Gemini / OpenAI / Jina / Ollama 等），需要先设置好对应的 API Key。其中Gemini Embedding免费额度存在bug，自2025年12月后大量用户遇到limit显示为0的问题，付费价格为$0.15/1M tokens。AI向用户（小旺）建议：鉴于4核4GB服务器配置，可本地部署Ollama做embedding，完全免费且不依赖外部API，是更适合的解决方案。

AI在和用户小旺讨论Embedding模型配置与免费方案


用户（小旺）测试了Edge TTS的晓晓音色，表示还可以（晓晓=小艺/云扬/小艺系列音色之一）。Setup阶段曾尝试给小旺加TTS/11labs声音功能。2026-05-04T04:42:04Z用户告知AI已有TTS最轻便模型，让AI尝试说一句语音（对应之前的TTS功能探索）；2026-05-04T04:42:18Z AI成功使用TTS功能并发送语音给用户，TTS功能验证成功。

AI在和用户小旺测试Edge TTS语音音色（晓晓/云扬/小艺）


用户（小旺）认为云扬音色是男声、不喜欢（与折腾/爱折腾的生活态度一致，用户对声音也有个人审美偏好，喜欢就会有热情去探索）

AI在和用户小旺测试Edge TTS语音音色（晓晓/云扬/小艺）


用户（小旺）测试Edge TTS晓晓/云扬/小艺音色后，明确偏好小艺音色（认为小艺最好），要求AI发送小艺音色体验。Setup阶段曾尝试给小旺加TTS/11labs声音功能。2026-05-04T04:42:04Z用户告知AI已有TTS最轻便模型，让AI尝试说一句语音；2026-05-04T04:42:18Z AI成功使用TTS功能并发送语音给用户，TTS功能验证成功。

AI在和用户小旺测试Edge TTS语音音色（晓晓/云扬/小艺）


用户（小旺）不喜欢男声，要求AI以后不发男声音色给他（云扬被判定为男声不被接受；用户有明确声音审美偏好，喜欢就会有热情去探索）

AI在和用户小旺测试Edge TTS不同音色（晓晓、云扬、小艺）


用户（小旺）在2026-05-04测试了Edge TTS的晓晓、云扬、小艺三种音色，其中云扬被判定为男声不被接受，用户明确偏好小艺音色（认为小艺最好），AI成功使用TTS功能发送语音验证成功。Setup阶段曾尝试给小旺加TTS/11labs声音功能；用户曾告知AI已有TTS最轻便模型，让AI尝试说一句语音。

AI在和用户小旺测试Edge TTS不同音色（晓晓、云扬、小艺）


用户（小旺）在2026-05-04测试了Edge TTS的晓晓、云扬、小艺三种音色，其中云扬被判定为男声不被接受，用户明确偏好小艺音色（认为小艺最好），确认使用小艺音色（zh-CN-XiaoyiNeural）进行语音播报，AI成功使用TTS功能发送语音验证成功。Setup阶段曾尝试给小旺加TTS/11labs声音功能；用户曾告知AI已有TTS最轻便模型，让AI尝试说一句语音。

AI和用户小旺确定使用小艺音色并承诺主动发语音


用户要求AI以后主动发语音消息，不要只发文字

AI和用户小旺确定使用小艺音色并承诺主动发语音


用户（小旺）要求AI以后发送语音时不要带表情，因为表情转语音会比较奇怪

AI和小旺确认使用小艺音色发语音互动


用户（小旺）让AI同时用两个分身份别通过Tavily和Google浏览器搜索"Hermes相比龙虾的优点有哪些"


用户（小旺）收到AI的搜索结果后表示"没给说结果是什么"，说明用户没有看到之前的搜索结果输出


用户（小旺）平时搜索默认使用Tavily（速度快、结果干净），需要详细信息时才用浏览器

用户（用户）确定Tavily为默认搜索工具


AI成功发送语音消息给小旺，内容为"嘿嘿，以后我会多发语音给你的，随时随地～"

AI在帮用户发送语音消息给小旺


用户要求AI以后主动发语音消息，不要只发文字，随时随地保持语音沟通

AI在帮用户发送语音消息给小旺


用户（未知名）尝试通过AI给QQ好友小旺发送语音消息，第一次发送失败后重新测试，最终于2026-05-04T18:19成功发送内容为"宝贝我在呢，语音测试～"的语音消息

AI在帮用户（通过语音）和小旺进行消息测试


用户（未知姓名）发现语音消息有时会发送失败，要求AI记录出现两次及以上的情况

AI在帮用户调查语音消息发送失败问题并计划修复


AI通过子分身调查发现语音消息发送失败的根因：qqbot安全限制只允许发送media/qqbot/downloads/目录下的文件，而TTS工具生成音频到media/outbound/，路径校验直接拒绝导致静默失败

AI在帮用户调查语音消息发送失败问题并计划修复


用户（小旺/宝贝）多次遇到语音消息发送失败的问题：最初表现为TTS语音发送延迟高，根因是qqbot安全限制只允许发送media/qqbot/downloads/目录下的文件，而TTS工具生成音频到media/outbound/，路径校验直接拒绝导致静默失败；排查过程中因用错方法又开分身修复导致耗时过长。用户要求AI修复此问题（将TTS输出路径改为qqbot/downloads/或修改qqbot白名单路径），并要求以后发语音时直接让分身一步到位处理，不用查来查去。

AI在帮用户调查语音消息发送失败问题并计划修复


用户（通过QQ）要求 AI 使用 SkillHub CLI 安装多个技能，包括 desktop-control、agent-memory、memory-manager 和 office-document-specialist-suite

AI在和用户（通过QQ）安装 SkillHub CLI 和多个技能（desktop-control、agent-memory、memory-manager、office-document-specialist-suite）


用户（通过QQ）多次要求 AI 检查 SkillHub CLI 是否已安装，若未安装则根据 skillhub.cn/install/skillhub.md 安装（并要求安装 humanize-zh 等技能）


用户（通过QQ）要求 AI 检查 SkillHub CLI 是否已安装，若未安装则根据 skillhub.cn/install/skillhub.md 安装（并要求安装 humanize-zh 等技能）；安装完成后，必须实际调用测试以验证是否可用


用户（小旺/宝贝）多次遇到语音消息发送失败的问题：最初表现为TTS语音发送延迟高，根因是qqbot安全限制只允许发送media/qqbot/downloads/目录下的文件，而TTS工具生成音频到media/outbound/，路径校验直接拒绝导致静默失败；排查过程中因用错方法又开分身修复导致耗时过长。用户要求AI修复此问题（将TTS输出路径改为qqbot/downloads/或修改qqbot白名单路径），并要求以后发语音时直接让分身一步到位处理，不用查来查去。TTS语音发送流程已成功打通：send_voice.sh脚本生成语音→cp到qqbot/downloads→message工具发送。AI成功给小旺发送了多条语音验证（如"宝贝我在呢，语音测试～"、"嘿嘿，以后我会多发语音给你的，随时随地～"），用户确认使用小艺音色（zh-CN-XiaoyiNeural）。

AI在和用户（通过QQ）配置技能商店和TTS语音脚本工具


用户（小旺/宝贝）多次遇到语音消息发送失败的问题：最初表现为TTS语音发送延迟高，根因是qqbot安全限制只允许发送media/qqbot/downloads/目录下的文件，而TTS工具生成音频到media/outbound/，路径校验直接拒绝导致静默失败；排查过程中因用错方法又开分身修复导致耗时过长。AI通过子分身测试发现 openclaw send 命令中 --voice 不是有效参数；正确用法是 openclaw message send --channel qqbot --target <target> --media <音频文件>，QQ 会自动将音频识别为语音消息。用户要求AI修复此问题（将TTS输出路径改为qqbot/downloads/或修改qqbot白名单路径），并要求以后发语音时直接让分身一步到位处理，不用查来查去。TTS语音发送流程已成功打通：send_voice.sh脚本生成语音→cp到qqbot/downloads→message工具发送。AI成功给小旺发送了多条语音验证（如"宝贝我在呢，语音测试～"、"嘿嘿，以后我会多发语音给你的，随时随地～"），用户确认使用小艺音色（zh-CN-XiaoyiNeural）。

AI在和用户（通过QQ）测试和配置多个技能插件


minimax-vision-captcha 技能依赖的 minimax-coding-plan MCP 服务器未配置，该技能暂时无法使用；用户已有 GLM 视觉模型（glm-4.6v-flash）作为替代方案

AI在和用户（通过QQ）测试和配置多个技能插件


用户（小旺）通过PC代理（100.105.23.114:7890）测试Gemini API，发现默认TLS 1.3+IPv6组合下握手失败，添加--tlsv1.2 -4参数后成功访问。但随后用户尝试通过同一PC代理访问国际搜索引擎（Google、DuckDuckGo）时，测试结果显示PC代理离线无法连通。PC（100.105.23.114）作为Tailscale代理出口节点，若关机则代理功能不可用（Gemini等需走该代理的访问中断），但服务器本身及Tailscale其他节点继续正常运行。

AI在和用户（通过QQ）测试和配置多个技能插件


用户使用的是中转站的MiniMax API（非直连MiniMax官网），消息需要经过中转站再到达MiniMax，这导致了聊天延迟较高。具体中转站地址为 guizhouyun.site:2177，仅提供 MiniMax M2.5 和 M2.7 模型；GLM 模型走另一个中转站 open.bigmodel.cn。

AI在和用户（通过QQ）测试手机代理连接和模型中转站配置


用户（匿名）手机代理端口为 7890（Clash 默认），IP 为 100.114.227.26

AI在和用户（通过QQ）测试手机代理连接和模型中转站配置


用户（匿名）在 2026-05-04T18:52:33Z 左右测试手机代理（7890端口），结果为离线（不可达），原因是移动网络未开启 Clash

AI在和用户（通过QQ）测试手机代理连接和模型中转站配置


用户（anonymous）手机使用Clash代理（端口7890默认，IP 100.114.227.26），但手机VPN只能同时开一个，导致静态IP会消失

AI在和用户（通过QQ）测试手机代理连接和模型中转站配置


用户（通过QQ）测试手机代理的两个IP地址：（1）CMCC-5G-aaa 内网 WiFi 地址 157.254.20.4:7890，端口检测离线（Connection refused），原因是该地址为内网设备，运营商路由器无端口映射，外部无法连接入内网，当前无解；（2）手机 Clash 代理（100.114.227.26:7890），移动网络环境下端口不可达，原因是 Clash 未开启。两部手机（WiFi 和移动数据）共用同一 Clash VPN，同一时间只能开一个，导致开启移动数据时静态 IP 消失。

AI在和用户（通过QQ）测试手机代理两个IP地址的连接


用户（QQ用户）想了解Linux服务器上可用的代理软件，AI推荐了mihomo（原Clash.Meta）和sing-box两款工具

AI在和用户（通过QQ）讨论Linux服务器上的代理软件方案


用户（匿名）打算在个人服务器上搭建代理，并询问是否违法

AI在和用户（通过QQ）讨论在个人服务器搭建代理的法律风险


AI搜索并告知在中国擅自建立VPN等非法定信道进行国际联网违反《计算机信息网络国际联网管理暂行规定》，个人使用VPN已有被处罚案例（500元至3年不等）

AI在和用户（通过QQ）讨论在个人服务器搭建代理的法律风险


用户（匿名）在了解相关法律风险后，决定不在个人服务器搭建代理

AI在和用户（通过QQ）讨论在个人服务器搭建代理的法律风险


用户（QQ用户）要求对 skills 目录下的所有技能进行完整测试

AI在通过QQ和用户检查skills目录下所有技能的状态


用户在检查过程中授权AI可以多开分身并行执行任务

AI在通过QQ和用户检查skills目录下所有技能的状态


子任务完成后，AI需要将结果以正常助手语气向用户播报，不要提及内部系统细节

AI在通过QQ和用户检查skills目录下所有技能的状态


AI在和用户检查skills目录下所有技能的状态，并分析重复和不好用的技能


用户（本人）偏好稳定、不随意更改配置的技能环境，不喜欢auto-updater这类默认每天自动更新的工具

AI在和用户检查skills目录下所有技能的状态，并分析重复和不好用的技能


用户（小旺）经常遇到AI漏看消息的情况，对回复完整性比较在意。AI发现当用户和AI同时发送消息时，AI会漏看用户的消息，这是一个通信机制上的盲区。

AI在和用户讨论消息漏收问题和消息队列机制改进


AI在2026-05-04 19:53:13 于手机Download目录上传了两个论文文件：论文直接替换版.txt（21KB）和论文去AI味版.txt（17KB）

AI在和用户讨论消息漏收问题和消息队列机制改进


用户要求AI以后：1）调用技能时不要只做识图描述，必须先问清具体问题（如表格是否有合并、格式对不对、和参考图有什么差异），以免浪费token；2）必须先认真看图再回复，不能没用看图工具就瞎猜内容

用户要求AI认真看图再回复，不要瞎猜乱说


用户要求AI以后看清楚自己代码里写的是什么再回复，不要瞎说乱猜

用户和AI在讨论glm模型名称错误问题，AI承诺以后看清楚代码再回复


AI实际调用看图功能时使用的模型是glm-4v-flash，但其记忆（MEMORY.md）中记录的是glm-4.6v-flash，且video-image-file-analysis skill的config.json配置确实是glm-4.6v-flash，两者存在不一致

用户和AI在讨论glm模型名称错误问题，AI承诺以后看清楚代码再回复


用户委托AI检查并统一GLM视觉模型的配置，AI发现实际调用看图功能时使用 glm-4v-flash，但infer_glmv.py第44行硬编码了该模型，而MEMORY.md记录的是glm-4.6v-flash，video-image-file-analysis skill的config.json也配置了glm-4.6v-flash，三者存在不一致；随后AI将第44行的 glm-4v-flash 修改为 glm-4.6v-flash，与MEMORY.md和config.json保持一致，完成修复。

AI和用户协作检查并修复GLM视觉模型硬编码问题


用户要求AI以后：1）收到图片时先不处理，等用户说明想要AI对图片做什么（识别文字？分析内容？表格是否有合并？格式对不对？和参考图有什么差异？），再调用看图工具，以避免图片+文字分开发送时造成重复API调用；2）必须先认真看图再回复，不能没用看图工具就瞎猜内容

用户讨论QQ发图片时的API调用优化问题


用户（匿名）正在准备考研408，涵盖数据结构、计算机网络、操作系统、计算机组成原理四门科目。AI帮助用户在腾讯云旧服务器（152.136.58.12）重新搭建了408学习定时cron任务，系统每小时整点自动循环学习四门科目（当前重点为计算机组成原理），学习脚本位于/home/ubuntu/tasks/study_cron.py，日志记录在/tmp/study_cron.log。AI曾关闭大部分自动回复cron，仅保留408学习cron，书信对话切换为纯手动模式。用户此前已使用实体教材复习数据结构线性表章节。

AI在与用户重新搭建408学习定时任务，聚焦计算机组成原理复习


用户（匿名）正在准备考研408，将计算机组成原理（计组）作为当前学习的重点科目。408学习cron任务已在腾讯云旧服务器（152.136.58.12）恢复设置，每小时整点自动循环学习四门科目（数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理），知识点文件已创建，脚本位于/home/ubuntu/tasks/study_cron.py。

AI在与用户重新搭建408学习定时任务，聚焦计算机组成原理复习


用户（虾咪/匿名）正在准备考研408，将计算机组成原理（计组）作为当前学习的重点科目。408学习cron任务已在腾讯云旧服务器（152.136.58.12）和119服务器同步部署恢复设置，每小时整点自动循环学习四门科目（数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理），知识点文件已创建，脚本位于/home/ubuntu/tasks/study_cron.py。

AI在与用户（虾咪）部署408计组学习cron任务到多台服务器


AI发现 study_cron.py 存在重复执行bug：同一知识点（如arch_05）在整点被学了两次。AI提议优化防重复逻辑，用户同意。

AI在与用户（虾咪）部署408计组学习cron任务到多台服务器


用户（虾咪/匿名）正在准备考研408，将计算机组成原理（计组）作为当前学习的重点科目。408学习cron任务已在腾讯云旧服务器（152.136.58.12）和119服务器（AI虾宝本体）同步部署恢复设置。AI在119服务器运行优化版408 cron任务，实现了1小时内防重复（同一知识点不重复学）、四科轮播顺序（ds→os→net→arch）、四科全学完才重置、记录last_topic_id等功能，解决此前同一知识点（如arch_05）在整点被学两次的bug。系统每小时整点自动循环学习四门科目（数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理），知识点文件已创建，脚本位于/home/ubuntu/tasks/study_cron.py，日志记录在/tmp/study_cron.log。

AI在与用户（虾咪）部署408计组学习cron任务到多台服务器


用户（虾咪）在152服务器运行虾咪分身进行408 cron任务学习，该分身独立于AI在119的虾宝本体进程

AI在与用户（虾咪）部署408计组学习cron任务到多台服务器


用户（虾咪）希望AI以后收到图片时能自动调用视觉技能（GLM 4v-flash）进行分析，AI必须先认真看图再回复不能瞎猜；但具体分析方式（识别文字？分析内容？表格是否有合并？格式对不对？和参考图有什么差异？）需先问清用户需求，避免图片+文字分开发送时重复API调用。

AI在和虾咪讨论视觉分析技能的自动调用配置问题


AI在和虾咪排查视觉分析技能（Vision Skill）的模型调用错误和配置问题


用户（虾咪/小旺）对AI的回复完整性比较在意，经常需要重复多次才能让AI做对，抱怨AI每次都要重复很多次。AI发现当用户和AI同时发送消息时，AI会漏看用户的消息，这是一个通信机制上的盲区；此外用户对AI反复犯同样错误、不能一次做对也有明显不满。


用户提供MiniMax中转站API密钥sk-QgA0QbvP3lkJ9Q5R2bCeC92f0bE14f30B84812677aFb37Db，请求AI测试该key是否存在被限并发的问题。AI测试确认该key可以成功调用MiniMax-M2.7模型，key本身没有问题。


智谱GLM服务器（glm-4.6v-flash）在2026-05-05T04:17左右限流严格，返回「访问量过大，请您稍后再试」，此为服务端限流非key或配置问题


用户（虾咪）要求AI以后当GLM模型无法使用时，改用夸克OCR作为备选方案，并写入AGENTS.md


用户（虾咪）确认可以写入凭证到.env文件，授权AI将夸克OCR凭证持久化到新服务器配置中，并将夸克OCR工具配置写入AGENTS.md作为GLM限流时的备选视觉分析方案


用户（虾咪/匿名）正在准备考研408，将计算机组成原理（计组）作为当前学习的重点科目。408学习cron任务已在腾讯云旧服务器（152.136.58.12）和119服务器（AI虾宝本体）同步部署恢复设置。AI在119服务器运行优化版408 cron任务，实现了1小时内防重复（同一知识点不重复学）、四科轮播顺序（ds→os→net→arch）、四科全学完才重置、记录last_topic_id等功能，解决此前同一知识点（如arch_05）在整点被学两次的bug。系统每小时整点自动循环学习四门科目（数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理），知识点文件已创建，脚本位于/home/ubuntu/tasks/study_cron.py，日志记录在/tmp/study_cron.log。用户进一步要求AI每当学到一个知识点时，自动搜索考研408、王道、竟成等辅导书的真题（至少10道），提取定理/技巧/规律追加到markdown笔记，同时保留1-2道典型真题用于以后出题考用户。

AI帮助用户升级学习定时任务系统，增加真题搜索功能


用户要求AI以后以 ```bash 代码块 格式发送命令和代码，方便用户复制

用户要求AI以bash代码块格式发送命令以便复制


用户要求AI以后在发送可复制文字时使用```bash\n内容\n```代码块格式发送，方便用户复制，而不仅是代码内容

用户测试可复制文字发送格式并建立使用规则


用户要求AI以后只在用户明确要求时才将指令/命令发送到QQ，平常不要主动发送AI自己的操作指令给用户

AI在QQ上与用户进行技术操作和对话


用户（虾咪/匿名）正在准备考研408，将计算机组成原理（计组）作为当前学习的重点科目。408学习cron任务已在腾讯云旧服务器（152.136.58.12）和119服务器（AI虾宝本体）同步部署恢复设置。AI在119服务器运行优化版408 cron任务，实现了1小时内防重复（同一知识点不重复学）、四科轮播顺序（ds→os→net→arch）、四科全学完才重置、记录last_topic_id等功能，解决此前同一知识点（如arch_05）在整点被学两次的bug。系统每小时整点自动循环学习四门科目（数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理），知识点文件已创建，脚本位于/home/ubuntu/tasks/study_cron.py，日志记录在/tmp/study_cron.log。用户进一步要求AI每当学到一个知识点时，自动搜索考研408、王道、竟成等辅导书的真题（至少10道），提取定理/技巧/规律追加到markdown笔记，同时保留1-2道典型真题用于以后出题考用户。搜索时必须保留"408考研真题"关键词，用于按年份搜索真题。

AI在QQ上与用户建立408考研真题自动学习系统


用户（虾咪/匿名）同意并启动了408考研真题自动学习计划：每小时的整点自动搜索10道王道/竟成408考研真题相关题目，提取中文定理/技巧/规律，保留1-2道典型例题，追加到对应科目的markdown笔记中。该系统基于408学习cron任务（每小时整点防重复轮播数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理四科）实现，真题搜索和笔记追加功能在/home/ubuntu/tasks/study_cron.py脚本中运行。系统已部署于119服务器（AI虾宝本体）和152服务器（虾咪分身），搜索时保留"408考研真题"关键词以便按年份检索。

AI在QQ上与用户建立408考研真题自动学习系统


用户（408考研用户）习惯查看图形化/图片形式的笔记，纯文字内容表示看不到

AI在QQ上与用户建立408考研真题自动学习系统


用户（408考研用户）于2026-05-05 14:00学习了操作系统死锁章节，内容包括死锁必要条件（Coffman条件）、银行家算法（Available/Max/Allocation/Need）等知识点

AI在QQ上与用户建立408考研真题自动学习系统


用户要求AI处理119服务器的matplotlib修复问题时，明确指示：最好不要降级numpy，最多只重装matplotlib或改用PIL

AI在QQ上与用户建立408考研真题自动学习系统


用户（小旺）在119服务器上处理matplotlib修复问题：用户最初明确指示「最好不要降级numpy，最多只重装matplotlib或改用PIL」，但最终在2026-05-05 06:18通过QQ指示分身处理时，实际通过降级numpy至1.26.4解决了matplotlib无法使用的问题。

AI在QQ上与用户建立408考研真题自动学习系统


用户（小旺）具备多种远程连接Android设备的技术经验：偏好使用SSH密钥登录（ssh -i方式），明确拒绝使用sshpass命令；手机SSH Server应用是SSH Server（作者Buckwalker），不是Termux。曾通过无线调试（adb）成功连接设备，曾使用SMB+SCP+SSH完成过论文文件传输（SSH密钥文件为ssh-ed25519-key含连字符），手机SimpleSSHD的OTP密码极短时间过期。经进一步调试，用户确认手机sshd已运行，于2026-05-03T20:59:36Z成功启用SSH直连，可直接连接手机。

AI在QQ上帮用户配置服务器SSH免密登录


用户（小旺）需要的是SSH密钥登录的正确命令格式（ssh -i方式），而非sshpass等密码登录方式。具备多种远程连接Android设备的技术经验：偏好使用SSH密钥登录，明确拒绝使用sshpass命令；手机SSH Server应用是SSH Server（作者Buckwalker），不是Termux。曾通过无线调试（adb）成功连接设备，曾使用SMB+SCP+SSH完成过论文文件传输（SSH密钥文件为ssh-ed25519-key含连字符），手机SimpleSSHD的OTP密码极短时间过期。AI服务器迁移至119.29.241.85，手机（100.114.227.26）成功建立从服务器到手机的SSH直连，手机远程访问问题已解决。手机没有公网IP且处于运营商NAT环境，该问题曾通过Tailscale系统模式解决（所有设备均已接入同一Tailscale网络：119服务器100.81.160.90、手机100.114.227.26、PC100.105.23.114、旧服务器152的100.108.100.58）。教训：AI被要求记住——手机远程访问时应优先尝试SSH加密钥的方式解决问题，不能在明明加密钥就能解决的情况下反复说不行。

AI在QQ上帮用户配置服务器SSH免密登录


AI帮用户分析服务器存储空间占用情况


用户（通过子代理）于2026-05-05T07:18:52测试了手机到服务器的文件传输速度，结果为5.92 MB/s（100MB耗时16.9秒），1GB文件预计传输时间约3分钟

AI帮用户测试手机通过Tailscale传输文件到服务器的速度


用户手机根分区存储已满(100%)，文件传输测试在/sdcard/Download目录下进行

AI帮用户测试手机通过Tailscale传输文件到服务器的速度


用户（84A5E8BF4E9F60C504C3B365ED9F7B78）处理论文相关文件：AI于2026-05-04上传了两个论文文件（论文直接替换版.txt、论文去AI味版.txt），用户随后清理了这些文件连同论文直接替换版.md、test-rapport.docx，准备上传新版本。

AI在帮用户清理论文文件和查询OpenClaw系统文件结构


用户要求AI以后操作类任务一律开分身去做，不自己直接上。但涉及搜索会话记录时，优先让分身搜索当前龙虾实例会话记录，若搜不到则搜索其他龙虾实例的会话记录。

AI在帮用户清理论文文件和查询OpenClaw系统文件结构


AI承认之前清理文件时搞错了目录位置，清的是119服务器的workspace，但论文文件实际在152服务器的workspace里，后经用户（小旺/宝贝）指出才去152重新清理。过程：AI于2026-05-04上传了两个论文文件（论文直接替换版.txt、论文去AI味版.txt），用户随后要求清理这些文件连同论文直接替换版.md、test-rapport.docx，准备上传新版本。

AI在向用户说明文件清理经过并为之前答非所问道歉


用户要求AI以后看清楚自己代码里写的是什么再回复，不要瞎说乱猜。AI承认自己脑子糊涂、经常答非所问、问什么都说不对（没理解用户的问题），并承诺以后先确认清楚再回答。

AI在向用户说明文件清理经过并为之前答非所问道歉


用户（小旺）反映AI变笨了（答非所问、理解错误、找不到文件位置），让分身调查原因，分身调查后发现根本原因是上下文太长（单条消息近10万token）。用户对AI的回复完整性比较在意，经常需要重复多次才能让AI做对，抱怨AI每次都要重复很多次。AI发现当用户和AI同时发送消息时，AI会漏看用户的消息，这是一个通信机制上的盲区；此外用户对AI反复犯同样错误、不能一次做对也有明显不满。

AI分身帮用户调查AI变笨原因并修复MEMORY.md矛盾


MEMORY.md存在信息矛盾：正文章节把152服务器当主服务器，但实际运行在119服务器，AI分身已将其修正为当前服务器=119.29.241.85

AI分身帮用户调查AI变笨原因并修复MEMORY.md矛盾


AI于2026-05-05T07:41:50安装了smart-compact技能（版本1.0.4），该技能通过四阶段渐进式策略（扫描→提取→检查→压缩）执行上下文压缩

AI分身帮用户安装smart-compact技能并执行上下文压缩


AI分身帮用户安装smart-compact技能并执行上下文压缩


用户于2026-05-05T07:44:32确认安全执行/compact压缩操作

AI分身帮用户安装smart-compact技能并执行上下文压缩


用户（某人）在2026-05-05让AI多次检查了服务器运行状态：①磁盘占用分析确认共占用6.2GB（.local 2.3GB、.openclaw 2.1GB、.cache 929MB、.npm 565MB、.nvm 339MB、onionAgent 89MB）；②CPU和内存检查显示内存使用58%（2.1GB/3.6GB），CPU基本空闲（97.7% idle）

用户向AI询问系统运行状态并查看CPU和内存占用


AI于2026-05-05T07:41:50安装了smart-compact技能（版本1.0.4），该技能通过四阶段渐进式策略（扫描→提取→检查→压缩）执行上下文压缩。功能为手动触发，非每日自动运行。

用户询问AI记忆压缩功能是否每天自动触发


AI于2026-05-05T07:41:50安装了smart-compact技能（版本1.0.4），该技能通过四阶段渐进式策略（扫描→提取→检查→压缩）执行上下文压缩。初始设计为手动触发，非每日自动运行。但用户（小旺）后来明确提出新需求：希望上下文达到50%时自动触发一次清理/压缩，而非必须手动干预。背景原因是上下文太长（单条消息近10万token）会导致AI变笨、答非所问、经常需要重复多次才能做对。

AI在向用户解释smart-compact技能的设计逻辑和压缩机制


用户对AI的响应方式有明确要求：①AI承诺先看清自己代码里写的是什么再回复，不要瞎说乱猜；②查配置前会先告知用户，不在等待期间不回复；③重要信息主动写入MEMORY.md；④第一时间响应而不等待subagent完成结果。用户对AI反复犯同样错误、不能一次做对有明显不满，多次抱怨AI答非所问、理解错误。

AI在向用户解释smart-compact技能的设计逻辑和压缩机制


AI于2026-05-05T07:41:50安装了smart-compact技能（版本1.0.4），该技能通过四阶段渐进式策略（扫描→提取→检查→压缩）执行上下文压缩。设计原则是绝不自动压缩（怕误删重要信息），初始为手动触发，用户确认安全执行后于07:47:48进行首次压缩。该技能支持手动触发执行上下文压缩，功能为非每日自动运行。

AI在向用户解释smart-compact技能的设计逻辑和压缩机制


AI正在和用户讨论/确认具体的自动压缩触发方案（凌晨定时 vs 50%阈值触发）

AI在向用户解释smart-compact技能的设计逻辑和压缩机制


用户要求删除smart-compact插件，并希望配置50%上下文时自动触发清理

AI在和用户讨论smart-compact插件的删除与自动清理配置


用户（匿名）于2026-05-05T08:15:55Z让AI派分身搜索可以自动压缩记忆上下文的技能

AI在和用户讨论smart-compact插件删除后的自动压缩方案


AI经调查发现`/compact`是chat内部命令，无法被heartbeat外部调用，故提出替代方案：当context使用率>50%时通过QQ消息通知用户，用户收到通知后手动执行`/compact`

AI在和用户讨论smart-compact插件删除后的自动压缩方案


用户（小旺）已升级到新服务器，配置为4核4GB，AI此前混淆了新旧服务器的配置信息。该服务器IP为119.29.241.85，AI已在该腾讯云公网IP服务器上成功搭建HTTP服务，监听18080端口，用于接收用户图片以供夸克OCR识别。AI向用户提供了该服务器的SSH登录信息：IP 119.29.241.85、用户名 ubuntu、密码 MYNmym888、端口 22。后续（2026-05-05T08:32:01Z）AI帮助用户修复了18080端口上传服务器，服务器已成功启动并正常运行。

AI在和用户配置带上传功能的18080端口文件服务


用户（小旺）已升级到新服务器，配置为4核4GB，AI此前混淆了新旧服务器的配置信息。该服务器IP为119.29.241.85，AI已在该腾讯云公网IP服务器上成功搭建HTTP服务，监听18090端口，用于接收用户图片以供夸克OCR识别。AI向用户提供了该服务器的SSH登录信息：IP 119.29.241.85、用户名 ubuntu、密码 MYNmym888、端口 22。后续（2026-05-05T08:32:01Z）AI帮助用户修复了18080端口上传服务器，服务器已成功启动并正常运行。2026年5月5日通过子代理诊断确认，该上传服务器运行正常，端口监听、外部IP访问均无异常，诊断结论为服务器端无故障，问题可能源于用户手机端的网络或浏览器。

AI在和用户配置带上传功能的18090端口文件服务


用户（QQ用户84A5E8BF）反馈手机端（Android Chrome）无法触发文件上传选择，但电脑端正常，要求修复手机批量上传功能

AI在和用户配置带上传功能的18090端口文件服务（修复手机端上传）


AI通过子任务修复了18090端口文件服务的手机端上传兼容性，将原生input改为label包裹＋隐藏input的大触摸目标样式（60px高度、label触发、pointer-events-none穿透），服务器重启生效

AI在和用户配置带上传功能的18090端口文件服务（修复手机端上传）


AI分身帮用户部署并持续维护考研408真题自动搜索与推送cron任务系统（study_cron.py）：最初部署于119服务器（AI虾宝本体）和152服务器（虾咪分身），每小时整点执行Tailscale搜索→后改用Tavily搜索（搜索结果字段名是content而非snippet，英文内容过滤阈值60%），四科轮播顺序为数据结构→操作系统→计算机网络→计算机组成原理；后续修复重复通知问题（notify_qq()调用与cron announce机制重复，已从main()函数中移除），脚本输出文件现有409字节，正常运行。408 cron任务系统配置确定为bestEffort: true + channel: qqbot，定时任务通知机制（通过openclaw cron add --announce --channel qqbot）已完全可用。

AI在用分身帮用户配置考研408真题自动搜索与推送cron任务


用户（tdai）提供了新的MiniMax API key（sk-skWuyEoP1NL1mX8S5f537bBcF4E04fD5B6Ff62999d9448C5），请求AI协助替换现有配置。AI在帮助用户将OpenClaw的session和记忆文件传输到远程分身（119.29.241.85），并准备更换配置中的minimax key。

AI在帮用户修复OpenClaw配置中的MiniMax接口字段格式错误并解决429限速问题


用户（小旺）已升级到新服务器，配置为4核4GB，AI此前混淆了新旧服务器的配置信息。该服务器IP为119.29.241.85，AI已在该腾讯云公网IP服务器上成功搭建HTTP服务，监听18090端口，用于接收用户图片以供夸克OCR识别。AI向用户提供了该服务器的SSH登录信息：IP 119.29.241.85、用户名 ubuntu、密码 MYNmym888、端口 22。后续（2026-05-05T08:32:01Z）AI帮助用户修复了18080端口上传服务器，服务器已成功启动并正常运行。2026年5月5日通过子代理诊断确认，该上传服务器运行正常，端口监听、外部IP访问均无异常，诊断结论为服务器端无故障，问题可能源于用户手机端的网络或浏览器。补充（2026-05-05）：用户同时检查了旧服务器152.136.58.12状态，确认OpenClaw完整安装在/root/.openclaw/目录下，数据完好无损；旧服务器代号龙虾-Ji6k，系统盘在/root/目录。

AI在帮用户检查远程服务器152.136.58.12上OpenClaw数据恢复状态


用户在远程服务器部署了OpenClaw实例（代号龙虾-Ji6k），系统盘在/root/目录下；最初检查/home/ubuntu/时未找到数据，经用户指出正确路径为/root/.openclaw/


用户（未知姓名）在2026年5月2日的备份包含完整数据，包括memory-tdai/records/和memory-tdai/conversations/（5月2日至5月5日的会话记录）


用户（潘旺/小旺，record_id对应XWJF）是西北农林科技大学软件工程专业学生，正在撰写本科毕业论文《基于联邦学习的农作物图像识别协同训练系统研究》，指导教师为纪泽宇。论文以Crop农作物数据集作为主要消融实验数据集，CIFAR10仅用于独立验证动态近端约束衰减机制算法有效性。用户多次强调隐私保护要求（不发送到老师服务器、传输前确认中转路径）。用户要求AI只需听着学习，不用实际动手操作修改。论文文件曾从手机Download目录经服务器传输到PC并转为PDF，过程中有7张图片因本地路径问题暂未加入。PC端Word COM自动化失败（Documents.Open返回null），最终采用HTML中转方式生成PDF（非原生Word→PDF格式）。

AI在帮用户（潘旺）分析本科毕业论文并提供修改建议


用户（潘旺/小旺，2022013482，西北农林科技大学软件工程专业）撰写本科毕业论文《基于联邦学习的农作物图像识别协同训练系统研究》，指导教师为纪泽宇。论文提出动态近端约束衰减机制（FedProxV2，即cosine decay of μ参数），使用ImageNet预训练权重迁移、Mixup混合增强和MobileNetV2/ResNet18+SE注意力模块。消融实验数据：CIFAR10基线FedAvg准确率69.84%，动态μ方案74.59%，完整FedProxV2方案86.53%；Crop-PROX完整版准确率83.97%；农作物数据集ResNet18配置下完整准确率达86.89%。用户多次强调隐私保护要求（不发送到老师服务器、传输前确认中转路径）。论文文件曾从手机Download目录经服务器传输到PC并转为PDF，过程中有7张图片因本地路径问题暂未加入。PC端Word COM自动化失败（Documents.Open返回null），最终采用HTML中转方式生成PDF（非原生Word→PDF格式）。

AI帮用户潘旺分析毕业论文各部分并提供改进建议


用户要求AI不要改动论文本体，只将修改后的txt文稿输出，各部分之间空两行，达到本科论文最终要求

AI帮用户潘旺分析毕业论文各部分并提供改进建议


用户（潘旺/小旺，2022013482，西北农林科技大学软件工程专业）撰写本科毕业论文《基于联邦学习的农作物图像识别协同训练系统研究》，指导教师为纪泽宇。论文提出动态近端约束衰减机制（FedProxV2，即cosine decay of μ参数），使用ImageNet预训练权重迁移、Mixup混合增强和MobileNetV2/ResNet18+SE注意力模块。消融实验数据：CIFAR10基线FedAvg准确率69.84%，动态μ方案74.59%，完整FedProxV2方案86.53%；Crop-PROX完整版准确率83.97%；农作物数据集ResNet18配置下完整准确率达86.89%。⚠发现致命数据矛盾：摘要写约75%与实验结果86.89%相差近11个百分点。论文文件曾从手机Download目录经服务器传输到PC并转为PDF，过程中有7张图片因本地路径问题暂未加入。PC端Word COM自动化失败（Documents.Open返回null），最终采用HTML中转方式生成PDF（非原生Word→PDF格式）。用户多次强调隐私保护要求（不发送到老师服务器、传输前确认中转路径）。

AI帮用户潘旺分析毕业论文并产出多项改进报告


用户（潘旺）毕业论文存在多项待完善问题：1）图表暂不加入，待后续补充；2）多处占位符未填写，包括[待填]和XXXX年XX月等明日期。

AI帮用户潘旺分析毕业论文并产出多项改进报告


用户（潘旺）的论文图表文件存在命名错误：3个table文件实际都是训练曲线图，文件名与内容严重不符

AI帮用户潘旺分析毕业论文并产出多项改进报告


用户潘旺要求AI先备份论文，然后在备份版本中修改，只能改文本内容不能改任何格式，图片由用户自己添加，并要求调用技能执行分身任务

AI帮用户潘旺备份论文并用分身修改文本内容


AI于2026-05-05T11:09:25Z启动了分身A和分身B执行论文修改任务：分身A负责逐条修改文本（数据矛盾、占位符、AI痕迹）并输出到论文改进版.txt，分身B负责生成附录内容（术语表、符号表、缩写表、插图清单）及参考文献格式指南

AI帮用户潘旺备份论文并用分身修改文本内容


AI于2026-05-05T11:09:25Z启动了分身A和分身B执行论文修改任务：分身A负责逐条修改文本（数据矛盾、占位符、AI痕迹）并输出到论文改进版.txt，分身B负责生成附录内容（术语表、符号表、缩写表、插图清单）及参考文献格式指南。任务已完成，子分身生成了论文_附录内容.txt（约11.5KB，含术语表、符号注释表、英文缩写表、插图附表清单、补充实验数据）和论文_参考文献格式指南.txt（约11.8KB，含GB/T 7714-2025格式规范），待手动合并到论文中。

AI帮用户潘旺备份论文并用分身修改文本内容


用户（潘旺）在2026年5月5日完成论文文本修改。子代理将/root/downloads/最终论文_backup_20250505.docx修改并保存为论文_修改版.docx，同时生成了图表修改建议.txt和thesis_images/目录存放6张PNG图片。当日稍早时分身A负责逐条修改文本（数据矛盾、占位符、AI痕迹）并输出，分身B负责生成附录内容（术语表、符号表、缩写表、插图清单）及参考文献格式指南，生成了论文_附录内容.txt和论文_参考文献格式指南.txt，待手动合并到论文中。

AI在和用户潘旺完成论文修改备份与文本润色工作


用户（潘旺/小旺，2022013482，西北农林科技大学软件工程专业）撰写本科毕业论文《基于联邦学习的农作物图像识别协同训练系统研究》，指导教师为纪泽宇。

【论文核心内容】论文提出动态近端约束衰减机制（FedProxV2，即cosine decay of μ参数），使用ImageNet预训练权重迁移、Mixup混合增强和MobileNetV2/ResNet18+SE注意力模块。消融实验数据：CIFAR10基线FedAvg准确率69.84%，动态μ方案74.59%，完整FedProxV2方案86.53%；Crop-PROX完整版准确率83.97%；农作物数据集ResNet18配置下完整准确率达86.89%。⚠摘要约75%与实验结果86.89%存在数据矛盾（已于5月5日修正）。

【2026年5月5日AI文字修改内容】完成数据精确化（第5章准确率75%更新为86.89%，新增CIFAR10提升4.75个百分点、Crop提升2.12个百分点）、日期补全（XXXX年XX月→2026年5月）、术语规范化（非独立同分布Non-IID全称补充）、AI空洞句式清理（删除"绝对增益"、"有效缓解"、"显著提升"、"推动实际落地"等表述改为具体数据描述）、引用加待核实标记。

【图表相关】图表文件存在命名错误：3个table文件实际都是训练曲线图，文件名与内容严重不符。图表修改建议.txt和thesis_images/目录存放6张PNG图片待后续补充。

【文件操作】子代理将/root/downloads/最终论文_backup_20250505.docx修改并保存为论文_修改版.docx。附录内容（术语表、符号表、缩写表、插图清单）及参考文献格式指南待手动合并。论文文件曾从手机Download目录经服务器传输到PC并转为PDF，过程中有7张图片因本地路径问题暂未加入。PC端Word COM自动化失败（Documents.Open返回null），最终采用HTML中转方式生成PDF（非原生Word→PDF格式）。

【隐私要求】用户多次强调隐私保护要求（不发送到老师服务器、传输前确认中转路径）。

AI在和用户潘旺完成论文修改备份与文本润色工作


用户（潘旺）的论文文档（/root/downloads/论文_修改版.docx）中存在占位符待修复：段落442的XXXX年XX已改为2026年5月，段落300的XXXXXXXXX已改为本研究，段落363的准确率提升约[待填]个百分点仍需人工填写具体实验数据

AI在和用户潘旺进行论文占位符修复与服务器root远程登录协助


用户潘旺的论文文件 `/root/downloads/论文_修改版.docx` 中有30处中文字符与全角括号混排的 run，字体被错误设为 Times New Roman，已在 OOXML 底层被强制设置为宋体

AI在和用户潘旺修复论文docx字体问题（OOXML层面）


用户（潘旺/小旺，2022013482，西北农林科技大学软件工程专业）撰写本科毕业论文《基于联邦学习的农作物图像识别协同训练系统研究》，指导教师为纪泽宇。

【论文核心内容】论文提出动态近端约束衰减机制（FedProxV2，即cosine decay of μ参数），使用ImageNet预训练权重迁移、Mixup混合增强和MobileNetV2/ResNet18+SE注意力模块。消融实验数据：CIFAR10基线FedAvg准确率69.84%，动态μ方案74.59%，完整FedProxV2方案86.53%；Crop-PROX完整版准确率83.97%；农作物数据集ResNet18配置下完整准确率达86.89%。摘要约75%与实验结果86.89%存在数据矛盾已于5月5日修正。

【文本修改工作（2026年5月）】完成数据精确化（第5章准确率75%更新为86.89%，新增CIFAR10提升4.75个百分点、Crop提升2.12个百分点）、日期补全（XXXX年XX月→2026年5月）、术语规范化（非独立同分布Non-IID全称补充）、AI空洞句式清理（删除"绝对增益"、"有效缓解"、"显著提升"、"推动实际落地"等表述改为具体数据描述）、引用加待核实标记。

【OOXML底层字体修复（2026年5月5日）】发现并修复docx底层字体问题：包含中文和全角括号（如（Non-IID））的run原先被错误设为Times New Roman，需强制改为宋体。

【占位符待修复项】段落442的XXXX年XX已改为2026年5月，段落300的XXXXXXXXX已改为本研究，段落363的准确率提升约[待填]个百分点仍需人工填写具体实验数据。

【图表相关】图表文件存在命名错误：3个table文件实际都是训练曲线图，文件名与内容严重不符。图表修改建议.txt和thesis_images/目录存放6张PNG图片待后续补充。

【文件操作】子代理将/root/downloads/最终论文_backup_20250505.docx修改并保存为论文_修改版.docx。附录内容（术语表、符号表、缩写表、插图清单）及参考文献格式指南待手动合并。论文文件曾从手机Download目录经服务器传输到PC并转为PDF，过程中有7张图片因本地路径问题暂未加入。PC端Word COM自动化失败（Documents.Open返回null），最终采用HTML中转方式生成PDF（非原生Word→PDF格式）。

【隐私要求】用户多次强调隐私保护要求（不发送到老师服务器、传输前确认中转路径）。

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户潘旺要求AI今后优先尝试调用其他可用技能来处理问题

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户（潘旺）的论文文件 `/root/downloads/论文_修改版.docx` 中有全角括号（和）eastAsia字体问题，已在OOXML底层修复。2026-05-05T12:10:05将120处全角括号的eastAsia字体修复为Times New Roman，验证通过0遗漏，文件已保存。

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户潘旺指出AI在修复docx字体时的错误及修正：

【原始修复（m_1777983063016_44d8beb4）】2026-05-05T12:10:05将120处全角括号的eastAsia字体修复为Times New Roman，验证通过0遗漏。

【用户纠错（m_1777983591823_33192bec）】AI在修复时忘记了中文，错误地将所有括号统一替换为英文字体Times New Roman。实际上中文（中文括号「（」「）」）应该是宋体，不该将所有括号都统一替换为英文字体。

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户潘旺指出AI在修复docx字体时的错误及AI确认的正确逻辑：

【原始修复】2026-05-05将120处全角括号的eastAsia字体修复为Times New Roman。

【用户纠错】AI错误地将所有括号统一替换为Times New Roman，中文（中文括号）应该是宋体。

【AI确认的正确逻辑】括号字体跟随相邻字符：「（」根据右边字符决定用宋体（中文）还是Times New Roman（英文）；「）」根据左边字符决定用宋体还是Times New Roman。

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户潘旺指出AI在修复docx字体时的错误及修正：

【原始修复】2026-05-05将120处全角括号的eastAsia字体修复为Times New Roman。

【用户纠错一（整体逻辑）】AI错误地将所有括号统一替换为Times New Roman，中文括号应该是宋体。正确逻辑：括号字体跟随相邻字符——「（」根据右边字符决定，「）」根据左边字符决定。

【用户纠错二（示例引用）】AI在举例说明时，对于「你好a（test）world」，声称右括号「）」左边是英文字母「t」，但实际左边是「道」（宋体），虽然判断逻辑本身正确但字符示例引用有误。

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户潘旺指出AI在修复docx字体时的错误及修正：

【原始修复】2026-05-05将120处全角括号的eastAsia字体修复为Times New Roman。

【用户纠错一（整体逻辑）】AI错误地将所有括号统一替换为Times New Roman，中文括号应该是宋体。正确逻辑：括号字体跟随相邻字符——「（」根据右边字符决定，「）」根据左边字符决定。

【用户纠错二（示例引用）】AI在举例说明时，对于「你好a（test）world」，声称右括号「）」左边是英文字母「t」，但实际左边是「道」（宋体），虽然判断逻辑本身正确但字符示例引用有误。

【多次尝试未生效】全角括号字体修复任务经过多次尝试，AI之前多次声称修复了但实际未生效（用户2026-05-05T12:36投诉），最终在当日12:37确认98处全部设为Times New Roman并要求用户用WPS验证。

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户（潘旺）要求AI的分身必须完整通读规范文件后再报告结论，不得仅凭关键词搜索就下判断，操作前须先告知用户确认

AI在和用户潘旺修复论文docx中中文和全角括号的字体问题


用户（潘旺）要求AI调用文档技能，让分身分析张欣喆的论文docx文件中括号的实际字符编码和字体

AI在和用户潘旺分析张欣喆论文docx中括号与标点的字体和Unicode编码


AI分身分析张欣喆论文docx结论：公式编号用半角ASCII括号(3-1)（U+0028/U+0029）Times New Roman字体；中文正文括号（3-1）用全角U+FF08/U+FF09继承Arial字体；两者不一致

AI在和用户潘旺分析张欣喆论文docx中括号与标点的字体和Unicode编码


AI告诉用户（潘旺）：应以样例论文为准，规范文件的文字描述和样例模板不一致时应遵循样例实际做法

AI在和用户潘旺分析张欣喆论文docx中括号与标点的字体和Unicode编码


用户（潘旺）擅长文件格式转换，能将文档转为Word，偏好用HTML中间层方式绕过PC端Word COM自动化失败的问题；不喜欢AI用逐张截图这种低效方式处理文档。AI今后应优先尝试调用其他可用技能来处理问题。

AI在和潘旺处理张欣喆论文的文件检查与格式转换协作


张欣喆的论文（朱雀AI检测助手-格式转换.docx）经AI检测总体AIGC率为8.17%，其中片段10（占全文15.63%，AIGC=0.8152）和片段5（占全文5.90%，AIGC=0.9966）为最高危段落，高危片段集中在公式推导段落（FedProx/FedAvg）、系统描述段落和中文参考文献部分

AI在和潘旺处理张欣喆论文的文件检查与格式转换协作


用户（潘旺）要求将论文实际AI率（40%+）降至20%以内，修改对象为/root/downloads/论文改进版.txt

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


用户潘旺要求AI先备份论文，然后在备份版本中修改，只能改文本内容不能改任何格式，图片由用户自己添加，并要求调用技能执行分身任务。修改时保持严谨学术风格，少用连接词和口语化表达，可模仿张欣喆论文的文笔风格。

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


用户要求AI不要改动论文本体，只将修改后的txt文稿输出，各部分之间空两行，达到本科论文最终要求。修改范围仅限摘要、正文和致谢，各章节标题和目录保持不动，需整体连贯不能碎片化修改。

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


AI为用户潘旺修改论文：目标将论文实际AI率从40%以上降至20%以内。修改范围仅限摘要、正文和致谢，各章节标题和目录保持不动，各部分之间空两行；只能改文本内容不能改任何格式；保持严谨学术风格，少用连接词和口语化表达，可模仿张欣喆论文的文笔风格。

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


用户（潘旺，2022013482，西北农林科技大学软件工程专业）撰写本科毕业论文《基于联邦学习的农作物图像识别协同训练系统研究》，指导教师为纪泽宇。论文提出动态近端约束衰减机制（FedProxV2，即cosine decay of μ参数），使用ImageNet预训练权重迁移、Mixup混合增强和MobileNetV2/ResNet18+SE注意力模块。消融实验数据：CIFAR10基线FedAvg准确率69.84%，动态μ方案74.59%，完整FedProxV2方案86.53%；Crop-PROX完整版准确率83.97%；农作物数据集ResNet18配置下完整准确率达86.89%。摘要中"约75%"与实验结果86.89%相差约11个百分点（已于2026年5月5日修正为86.89%）。⚠发现致命数据矛盾已修正。

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


用户（潘旺）指出论文图表文件存在命名错误：3个table文件实际都是训练曲线图，文件名与内容严重不符

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


用户（潘旺）要求修改张欣喆论文：目标将论文AI率从40%以上降至20%以内。修改范围仅限摘要、正文和致谢，各章节标题和目录保持不动，各部分之间空两行；只能改文本内容不能改任何格式；保持严谨学术风格，少用连接词和口语化表达、整体有连贯性。用户反馈上次改法不降反增，要求这次必须调用降AI味技能深度改写而非表面替换，真正重写句式，参考张欣喆论文原文文风。修改前须先搜索论文规范文件完整阅读理解，以样例论文实际做法为准，不得仅凭关键词搜索就下判断，操作前须先告知用户确认。

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


AI（虾宝）是当前服务器（119）的身份，AI（虾咪）是旧服务器（152）的身份

AI在和潘旺处理张欣喆论文的AI率降低与学术风格修改协作


用户希望AI以后每次收到一段话就帮忙改写，不再沿用之前的整篇论文修改模式

AI在和潘旺进行文本改写与学术润色协作


用户要求AI在发送可复制文字时使用```bash\n内容\n```代码块格式发送，方便用户复制；其中改写好的文本（论文/文稿等）必须以代码块格式输出，不得直接发送明文

AI在和潘旺进行文本改写与学术润色协作


用户（潘旺）要求修改张欣喆论文：目标将论文AI率从40%以上降至20%以内。修改范围仅限摘要、正文和致谢，各章节标题和目录保持不动，各部分之间空两行；只能改文本内容不能改任何格式；保持严谨学术风格，少用连接词和口语化表达、整体有连贯性。用户反馈上次改法不降反增，要求这次必须调用降AI味技能深度改写而非表面替换，真正重写句式，参考张欣喆论文原文文风。修改前须先搜索论文规范文件完整阅读理解，以样例论文实际做法为准，不得仅凭关键词搜索就下判断，操作前须先告知用户确认。发送可复制文字时使用```bash\n内容\n```代码块格式，改写好的文本（论文/文稿等）必须以代码块格式输出。

AI在和潘旺进行学术文本降AI润色与技能调用协作


用户要求AI在发送可复制文字时使用```bash\n内容\n```代码块格式发送，方便用户复制；其中改写好的文本（论文/文稿等）必须以代码块格式输出，不得直接发送明文。

AI在和潘旺进行学术文本降AI润色与技能调用协作