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Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

auto-snapshot 2026-08-15 03:00:32

This commit is contained in:
小唯 A06 2026-08-15 03:00:32 +08:00
parent e8fd0801c3
commit 9efe69d71b
7 changed files with 366 additions and 46 deletions
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88
skills/.usage.json
View File

@ -66,6 +66,21 @@
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@ -2323,14 +2353,14 @@
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"website-ux-audit": {
"archived_at": null,

38
skills/devops/cnb-codebuddy-npc/SKILL.md
View File

@ -84,10 +84,10 @@ curl -s -X POST "https://api.cnb.cool/muchen-org/download-webhook/-/issues" \
**Issue 标题必须以 `@npc/CodeBuddy` 开头**（建 Issue 后 NPC 会识别——Issue 列表出现 `deepseek-v4-flash` 标签，表示已收到）。**但实测确认：仅标题 @ 不会开始干活，必须在评论里再 @ 一次**：
```bash
# 建 Issue 后，发一条评论真正触发：
# 建 Issue 后，发一条评论真正触发（⚠️ 必须带 work_mode:true 才能推 PR）：
curl -s -X POST "https://api.cnb.cool/muchen-org/download-webhook/-/issues/1/comments" \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"body":"@npc/CodeBuddy 替我上班，请开始执行这个任务。"}'
-d '{"body":"@npc/CodeBuddy 替我上班，请开始执行这个任务。","work_mode":true}'
# 约 3 分钟后 NPC 开始响应（评论区出现 NPC 作者 deepseek-v4-flash 的进度）
```
@ -102,27 +102,31 @@ remote: Your token does not have repo-code:rw permission to push this repository
当前环境 CNB_NPC_ENABLE_WORKMODE=false（未开启"替我上班"模式）
```
### ✅ 解法：创建 Issue 时带 `work_mode: true`（2026-08-09 实测验证）
### ✅ 真正解法（2026-08-14 完整验证）：**评论触发时带 `work_mode: true`**
PostIssueForm 有 **`work_mode`** 字段（boolean）= "替我上班"开关：
建 Issue 时的 `work_mode` 字段**不是充分条件**（2026-08-14 实测反例：`npc-bench` 用 `work_mode: true` 建 Issue + 不带 work_mode 的评论触发，NPC 完成编码验证后推分支仍 403 `CNB_NPC_ENABLE_WORKMODE=false`）。
**关键发现：`PostIssueCommentForm` 也有 `work_mode` 字段**——官方文档说"在评论区勾选「替我上班」"，指的就是评论时带这个字段。同一 Issue 重新评论并带 `work_mode: true`，NPC 立即全流程跑通（推分支 + 建 PR + CI success）。
```bash
curl -s -X POST "https://api.cnb.cool/<org>/<repo>/-/issues" \
# ✅ 正确：触发评论必须带 work_mode: true
curl -s -X POST "https://api.cnb.cool/<org>/<repo>/-/issues/1/comments" \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"title": "@npc/CodeBuddy 替我上班：<任务>",
"body": "...",
"work_mode": true
}'
-d '{"body":"@npc/CodeBuddy 替我上班，请开始执行这个任务。","work_mode":true}'
# → NPC 全流程：编码→验证→推分支→建 PR→CI success
```
- `work_mode: false`（默认）→ 只能编码+测试，不能 push
- `work_mode: true` → 全流程跑通，自动推分支 + 创建 MR ✅
- `work_mode: false`（默认）→ 只能编码+测试，不能 push（403）
- `work_mode: true`（**建 Issue 和评论都带**）→ 全流程跑通 ✅
- 前提：触发者（token 持有者）在仓库有**开发者及以上权限**（Owner 肯定 OK；查法：`GET /{repo}/-/members/{username}/access-level` 返回 `access_level: Owner`）
- 2026-08-14 验证：`POST /issues` 带 `work_mode:true` + `POST /issues/{n}/comments` 带 `work_mode:true` → PR#2 创建成功（作者 deepseek-v4-flash, is_npc: true, open）
⚠️ **PATCH /issues/{number} 不支持改 work_mode**（PatchIssueForm 只有 body/title/state/priority/start_date/end_date）——只能在创建时设置。需要工作模式就重建 Issue（标题可注明"（工作模式）"）。
⚠️ **PATCH /issues/{number} 不支持改 work_mode**（PatchIssueForm 只有 body/title/state/priority/start_date/end_date）——只能在创建时设置。但**评论可以随时带**，所以第一次触发忘了带时，直接再发一条带 `work_mode:true` 的评论即可（NPC 的分支/commit 已就绪，会直接推 MR，无需重新开发）。
成功信号：PR 出现，作者 `npc/CodeBuddy(deepseek-v4-flash)`，`PR#N open: feat: ...`。
**与 DSH 对比（2026-08-14 同一任务实测）**：DSH 本地 headless 约 2 分钟完成（写码+运行+验证+落盘），无权限问题但走 DeepSeek 付费 key；NPC 云端约 5 分钟（含 3 分钟排队延迟），编码质量同级且做了 awk 独立交叉验证，免费但推 PR 被权限挡。**选择**：隐私敏感/要即时结果/本地工具调用 → DSH（见 `deepseek-harness-research` skill）；可公开/免费任务 → NPC。完整基准方法（任务/数据/跑法/结论）见 `references/dsh-vs-npc-benchmark.md`。
## ✅ 验收流程（2026-08-09 完整验证）
1. **合并 PR**：`PUT /{repo}/-/pulls/{number}/merge`，body: `{"merge_style":"squash","commit_title":"...","commit_message":"..."}` → 返回 `{"merged":true,"sha":"..."}`
@ -137,10 +141,10 @@ curl -s -X POST "https://api.cnb.cool/<org>/<repo>/-/issues" \
- **代码任务尽量让 NPC 干**（免费 DeepSeek-V4-Flash，至 2026-12-31）
- **隐私数据不要上传**——含密钥/财务/私有数据的项目禁止推 CNB（代码要上腾讯云）
**解锁方式**（需用户网页端操作一次）：
1. 在仓库 Issue 页/设置里开启 **「替我上班」（工作模式）**
2. 或创建 token 时勾选 `repo-code:rw` 写权限
3. 然后重新召唤 NPC——它的分支（如 `auto/health-check-c369`）和 commit 已就绪，会直接推送建 MR，无需重新开发
**解锁方式（无需网页端操作，API 即可）**：
1. **触发评论里带 `work_mode: true`**（PostIssueCommentForm 字段，2026-08-14 验证最有效）
2. 建 Issue 时也可带 `work_mode: true`（但单独不够，评论仍需带）
3. 前提：token 持有者在仓库是**开发者及以上**权限（Owner 直接满足）
**NPC 行为特征（实测）**：
- 作者显示为模型名（如 `deepseek-v4-flash`），`is_npc: true`

51
skills/devops/cnb-codebuddy-npc/references/dsh-vs-npc-benchmark.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,51 @@
# DSH vs NPC 对比基准（2026-08-14 实测）
同一编码任务在两个编码执行器上跑，对比产出质量与使用体验。
## 测试任务（可复用）
> 写一个 Python 脚本 analyze_logs.py：读取同目录 access.log（Nginx 标准格式），统计访问次数最多的前 10 个 IP，输出 top_ips.csv（两列 ip,count 降序）。要求：1) 只用标准库（re, csv, collections.Counter）2) 文件缺失时报错 exit 1 3) 写完运行验证。
验收：脚本存在且语法正确 / 运行生成 top_ips.csv / 两列降序 / 缺文件报错退出。
## 测试数据
26 行 Nginx combined 格式样例日志，4 个不同 IP：
- 127.0.0.1 → 8 次
- 10.0.0.5 → 7 次
- 192.168.1.10 → 6 次
- 172.16.0.8 → 5 次
正确 CSV：`127.0.0.1,8 / 10.0.0.5,7 / 192.168.1.10,6 / 172.16.0.8,5`
## 两边跑法
### DSH（本地，约 2 分钟）
```bash
cd /tmp/benchmark
dsh-ds.sh --profile headless "写一个Python脚本 analyze_logs.py：读取同目录下的 access.log ... 写完后运行它验证输出。完成后报告：脚本路径、运行结果、CSV前5行内容。"
```
⚠️ 必须 `--profile headless`，直接 `dsh-ds.sh headless` 报 `error: --profile <name> is required`（headless 不是子命令）。
产出：`/tmp/benchmark/analyze_logs.py` + `top_ips.csv` 直接落盘。
### NPC（云端，约 5 分钟含 3 分钟排队）
1. 建仓库 + 推 README/access.log（见 cnb-codebuddy-npc 主 SKILL 流程，注意默认分支是 main 不是 master：`git push -u cnb HEAD`）
2. 建 Issue 带 `work_mode: true` + 评论 `@npc/CodeBuddy 替我上班` 触发
3. 轮询 `GET /{org}/{repo}/-/issues/{n}`（comment_count 变）和 `GET /{org}/{repo}/-/pulls`
产出：代码写进 Issue 评论（含完整源码），**但推 PR 可能被 403**——2026-08-14 实测 work_mode: true 不保证 push（token 缺 repo-code:rw 时照样 403）。
## 2026-08-14 对比结论
| 维度 | DSH（本地） | NPC（云端） |
|------|------------|------------|
| 完成时间 | ~2 分钟（即时） | ~5 分钟（3 分钟排队）|
| 代码质量 | 同级，多 errors="replace" 和空日志警告 | 同级，多做 awk 独立交叉验证 |
| 推 PR/落盘 | 本地直接落盘 | 推 PR 被权限挡 |
| 成本 | DeepSeek 付费 key | 免费（至 2026-12-31）|
| 隐私 | 代码不出机器 | 代码上腾讯云 |
选择建议：隐私敏感/要即时结果/本地工具调用 → DSH；可公开/免费任务 → NPC。

96
skills/product-research/ai-side-business/SKILL.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,96 @@
---
name: ai-side-business
description: AI副业选题与变现 — 5个GitHub项目提炼的方法论+结合小唯现有能力。触发词"副业/AI赚钱/变现/赚米"。
version: 1.0.0
author: 小唯 A06
tags: [side-business, ai-monetization, indie-hacker, mvp, passive-income]
trigger: "讨论副业/AI赚钱/变现路径/独立开发项目"
created: 2026-08-15
updated: 2026-08-15
---
# AI 副业选题与变现（5 项目提炼）
> 2026-08-15 牧尘分享微信文章《AI赚米新路子，这5个项目简直了！》→ 下载 5 个 GitHub 项目 → 提炼。
> 源码在 `~/projects/ai-side-business/`（5 仓库，本地 git commit 完成，Gitea 待推）。
## 五个项目速览
| 项目 | Stars | 定位 | 价值 |
|------|-------|------|------|
| easychen/lean-side-bussiness | 12K | 《精益副业》书 | 程序员副业操作系统（方法论）|
| mezod/awesome-indie | 11.5K | 独立开发者资源地图 | 社区/播客/案例/工具索引 |
| XiaomingX/ai-money-maker-handbook | 3.6K | **兼职赚钱方案博物馆** | ⭐425章宝典+39章创始人树洞（金矿）|
| garylab/MakeMoneyWithAI | 674 | 开源项目+变现路径 | 56+ 项目按变现角度标注 |
| yourincomehome/awesome-passive-income | 349 | 被动收入平台工具 | 联盟/内容/电商/广告渠道 |
## 核心方法论（提炼自 425 章宝典）
### 程序员副业四大铁律（ch0001 序言）
1. **需求验证**：没找到愿意付费的客户前，**严禁写一行代码**
2. **MVP 优先**：能用 Excel 解决的绝不写后台；能手动跑通的绝不写脚本
3. **流量为王**：先搞定前 10 个客户，再优化产品
4. **ROI 导向**：只做高投产比的事，算账！算账！算账！
### 技术思维 vs 生意思维（程序员的诅咒）
- 重产出轻需求 / 重完美轻交付 / 重逻辑轻人性 → 全部反过来
- 经典失败循环：点子→搭架构→写功能→上线→没人用→放弃
### 四条稳妥建议（README）
1. **做内容搞流量**：通过内容找到需要产品的用户
2. **卖铲子而非挖金子**：挖金子风险大，卖工具更容易
3. **不想花钱就花时间**：时间试错找到赚钱方法
4. **做资产而不是卖时间**：积累可持续收益的资产
### 变现路径分类（MakeMoneyWithAI 56 个项目总结）
- **Agent/自动化** → SaaS 订阅 / API 销售 / 咨询
- **AI 图像** → 服务 / 打印 / 授权 / 电商 / 插件市场
- **RAG/知识库** → 企业部署 / 白标 / 订阅
- **浏览器自动化** → 线索生成 / 数据提取 / 测试流水线
- **语音/TTS** → 配音 / 播客 / 广告 / 白标部署
- **监控/可观测** → SaaS 打包 / 托管服务
## 小唯现有能力 → 变现映射（重点！）
我们**已经拥有**的基础设施，不是从零开始：
| 小唯已有能力 | 可包装的副业方向 | 参考章节思路 |
|-------------|----------------|-------------|
| **KOCR 凭证识别 v8.0** | 会计凭证 OCR 服务（牧尘是会计专家，金蝶K3）| 卖铲子：企业财务自动化 |
| **织忆 MemoryWeave** | 个人知识库 / Agent 记忆服务 | 卖铲子：AI 记忆基础设施 |
| **飞书机器人 + 多平台接入** | 企业微信群机器人 / 客服自动化 | Agent 自动化 → 订阅 |
| **ComfyUI 生图（RTX3050）** | 写真定制 / 电商图 / 头像服务 | AI 图像 → 服务/打印 |
| **NewAPI 网关 136 模型** | API 聚合服务（自己用→对外）| API 聚合 → 订阅 |
| **crawl4ai / 爬虫工具链** | 行业监控 / 竞品日报 / 舆情报告 | 爬虫+总结 → 订阅 |
| **Edge TTS + 语音工具** | 配音服务 / 有声内容 | TTS → 配音/内容 |
| **ao 211 角色编排** | 自动化内容生产流水线 | 内容生产 → 流量 |
### 从零到一的执行路径（按宝典方法论）
1. **选题**：从上面 8 个方向里挑 1 个（优先：你懂行业的 + 已有人付费的）
2. **验证**：找 10 个真实用户聊，确认愿意掏钱（用飞书/微信，别写代码）
3. **MVP**：最简交付（能用 Excel/人工跑通的就先手做）
4. **定价**：算成本（时间+API+服务器）→ 加利润 → 定月费
5. **流量**：先内容后产品（公众号/小红书发使用案例）
6. **交付**：用已有系统自动化，边际成本趋零
## 使用场景
- 牧尘说"副业""AI赚钱""变现" → 加载本 skill
- 讨论新项目能否赚钱 → 用四大铁律 + 变现映射评估
- 想包装现有能力 → 看"小唯现有能力→变现映射"表
## 相关文件
| 路径 | 说明 |
|------|------|
| `~/projects/ai-side-business/lean-side-bussiness/` | 《精益副业》书（README已拉取，63MB完整版待下载）|
| `~/projects/ai-side-business/ai-money-maker-handbook/` | 425章宝典+39章树洞（⭐重点研究）|
| `~/projects/ai-side-business/MakeMoneyWithAI/README.md` | 56 个项目变现标注 |
| `~/projects/ai-side-business/awesome-indie/` | 独立开发者资源索引 |
| `~/projects/ai-side-business/awesome-passive-income/` | 被动收入渠道列表 |
## 注意事项
- 隐私数据不上传（KOCR 凭证、财务数据不推 CNB/云端）
- 合规：只做合法副业，灰产/爬个人数据等明确不做
- 先验证再开发，不犯"技术思维诅咒"

71
skills/research/deepseek-harness-research/SKILL.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,71 @@
---
name: deepseek-harness-research
description: DSH研究 — 一切皆插件的Agent Harness，安装实测与架构借鉴。触发"DSH"。
version: 1.0.0
author: 小唯 A06
tags: [deepseek, harness, cordis, plugin, research]
trigger: "讨论 DSH/DeepSeek Harness；需要借鉴一切皆插件架构；评估新 Agent 框架"
created: 2026-08-14
updated: 2026-08-14
---
# DeepSeek Harness（DSH）研究
> 日期 2026-08-14 | 牧尘分享知乎问题后深入研究。源码在 `~/projects/deepseek-harness/`，报告在 `~/小唯/07-Wiki/concepts/DeepSeek-Harness-深入研究报告.md`。
## 关键事实
- **定位**：DeepSeek 官方开源 Agent Harness，**一切皆插件**（Everything is a Plugin）
- **仓库**：github.com/deepseek-ai/deepseek-harness（TypeScript，MIT，69MB）
- **发布**：2026-08-13，1 天 5.4 万星，当前 developer preview（0.1.0-rc.6）
- **底层**：Cordis（vendored，时空可组合编程范式）
- **内置**：133 个插件（UI 实测确认），从模型适配到 UI 全是插件
## 安装实测（已验证）
```bash
npm install -g @deepseek-ai/dsh --registry=https://registry.npmmirror.com
dsh web # Web UI → http://127.0.0.1:3080（1秒启动）
dsh --profile headless "task" # 一次性任务（需要 DEEPSEEK_API_KEY）
dsh --profile web --dump-config # 看插件树
```
注意：raw.githubusercontent 被墙，README 用 GitHub API 拿（`/repos/<owner>/<repo>/readme` + `Accept: application/vnd.github.raw+json`）；大仓库下载用 aria2c（curl 会截断，实测 1.98MB vs 13.7MB）。
## 接入 DeepSeek 收费模型（2026-08-14 已配置）
DSH 从环境变量 `DEEPSEEK_API_KEY` 读 key（llm-deepseek 插件），我们已有官方 key（在 `~/.hermes/.env`）。
**启动脚本**：`~/.local/bin/dsh-ds.sh`（或 `dsh-ds` 符号）
```bash
dsh-ds.sh web # Web UI + DeepSeek 收费模型
dsh-ds.sh headless "任务" # 一次性任务（实测通过）
```
脚本自动从 `~/.hermes/.env` 注入 DEEPSEEK_API_KEY，不硬编码 key。
**实测结果**（2026-08-14）：
- ✅ headless 问答："什么是RAG" → 正确回答
- ✅ headless 工具调用："列出当前目录文件并找最大" → 列出+排序+识别 zhiyid-new-test2
- ✅ Web UI：HTTP 200，模型页显示 deepseek-official provider
- ✅ key 有效：官方 API 返回 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro
## 架构要点（可借鉴）
1. **没有特权核心**——模型适配器/会话日志/Agent loop 全是插件，配置层可替换
2. **Profile/Bundle 分层组合**——`web`/`headless` 模板 + 用户 `cordis.patch.yml` 覆盖任意行
3. **Capability Seam 三位一体**——Service Definition / Provider / Consumer，换 provider 换整个能力
4. **Model-visible ⟺ logged**——任何模型输入必须能从会话日志重建（可观测性铁律）
5. **Skill 分层注册表**——project-dsh → project-agents → custom → user-dsh → user-agents → bundled 6 级，modelInvocable/userInvocable 分离
## 对我们系统的启示
- **可借鉴**：① 核心也可替换的哲学 ② Model-visible⟺logged 约束 ③ skill 分层 + 双 invocable ④ keyless snapshot 验证（对应我们的失败回归闭环）
- **暂不采用**：作为生产工具太早（preview 1 天，破坏性变更频繁），Hermes 仍是主力
- **可用场景**：NewAPI 自定义 provider 理论可行（pi-ai OpenAI-compatible），等稳定后评估
## 已做动作
- 源码 `~/projects/deepseek-harness/`（git commit 0642404，Gitea 待推）
- npm 全局 `@deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6`
- Web UI 实测（133 插件）
- 报告 `~/小唯/07-Wiki/concepts/DeepSeek-Harness-深入研究报告.md`

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skills/research/github-project-research/SKILL.md
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@ -184,3 +184,4 @@ content = base64.b64decode(d2['content']).decode('utf-8', 'ignore')
- `references/2026-08-02-research-cases-batch3.md` — ai-agent-book（李博杰 Agent 书，ch3/ch8 对标织忆）、ui-skills（UI 质量技能集）、croc（安全文件传输）+ MCP 工具全流程方法论
- `references/2026-08-10-research-mapcn.md` — mapcn（React 地图组件库，11.3k stars，CARTO 底图许可注意）+ tarball 整仓下载法实测
- `references/2026-08-10-research-lightmem.md` — LightMem（浙大 zjunlp 记忆增强生成框架，ICLR 2026，1.1k stars）+ 与织忆对照结论（不替代、借鉴 llmlingua-2 预压缩）
- `references/zhihu-wechat-extraction.md` — 知乎回答/微信公众号链接内容提取（2026-08-12 实测）：知乎 API `segment_infos` 分片绕过登录墙 + `root_comments` 拿评论区；微信 curl 抓 `js_content`。用户丢知乎/微信链接做产品调研时先看这个。

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skills/research/github-project-research/references/zhihu-wechat-extraction.md Normal file
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@ -0,0 +1,67 @@
# 知乎 / 微信文章链接提取（调研链接时用，2026-08-12 实测）
用户分享链接（知乎/微信公众号）做产品调研时，web_extract 可能失败（后端不支持/登录墙），
browser 会撞验证页。以下是**绕过登录墙的确定性方法**，实测有效。
## 知乎回答（zhihu.com/question/xxx/answer/yyy）
**关键：知乎 API 返回 `segment_infos` 分片，未登录也能拿到部分正文。**
```bash
# 1. 拿回答 JSON（answer id = URL 最后一段）
curl -s --max-time 20 \
-A "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36" \
"https://www.zhihu.com/api/v4/answers/<ANSWER_ID>" \
-H "Referer: https://www.zhihu.com" -o /tmp/zhihu_answer.json
# 2. 提取正文（segment_infos 里每个分片的 text 字段）
python3 -c "
import json
d = json.load(open('/tmp/zhihu_answer.json'))
print('问题:', d.get('question', {}).get('title'))
print('作者:', d.get('author', {}).get('name'))
for s in d.get('segment_infos', []):
print(s.get('text', ''))
"
```
**要点**：
- **answer id 是 URL 最后的数字**（`/answer/2071339234137469170` → id=2071339234137469170）
- `segment_infos` 数组里每项 `.text` 是正文分片，**未登录可读**（`content` 字段需要登录返回空）
- `question.title` 拿到问题标题（产品名/主题）
- 问题 API `/api/v4/questions/{id}` 需要登录（code 10003），**不要用它**
### 评论区（评价/共识）
```bash
curl -s --max-time 15 -A "Mozilla/5.0" \
"https://www.zhihu.com/api/v4/answers/<ANSWER_ID>/root_comments?limit=20&offset=0" \
-H "Referer: https://www.zhihu.com" -o /tmp/zhihu_comments.json
# common_counts = 总评论数；data[].content = 评论文本（可能含 HTML，需去标签）
```
- 评论 `content` 是 HTML（`<p>` 标签），用 `re.sub(r'<[^>]+>', '', c)` 去标签
- 分页：`offset` 递增 20
## 微信公众号（mp.weixin.qq.com/s/xxx）
已有专节（见主 SKILL 工具 9），核心：
```bash
curl -sL -A "<桌面 Chrome UA>" "https://mp.weixin.qq.com/s/<ID>" -o /tmp/wx.html
# 标题: grep 'og:title'；正文: id="js_content" div 内（3MB+ HTML 才完整）
```
- 微信会随机 CAPTCHA，**先 grep og:title 确认目标**再提取正文
- 浏览器（browser_navigate）大概率撞「环境异常」验证页——**优先 curl**
## 抓取受阻时的替代
1. `web_extract` 后端是 ddgs（search-only）时**直接跳过**，用 curl/API
2. 知乎搜「问题标题」看公开讨论（多个平台交叉验证）
3. 注意：`r.jina.ai` 本服务器网络不通（不可用）
## 本次案例（2026-08-12 DeepSeek Harness 调研）
- 用户分享知乎回答 → web_extract 失败（ddgs 后端）→ browser 撞知乎登录墙
- 知乎 API `segment_infos` 拿到正文（3 段）+ `root_comments` 拿到 79 条评论前 20
- 拼出产品画像：DSH 插件路线（Cordis 架构、一切皆插件）、133 插件、社区评价两极
- 结论：插件路线 = 我们的 211 ao 角色 + 144 skill 同哲学；skill 质量治理是通用难题