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debug-prompt-driven-cron-agent-zero-output

用于排查“定时任务成功执行但结果全为 0 / 未检索到样本 / 明明有数据却日报为空”这类问题，尤其适合 Discord、Obsidian、cron、agentTurn、prompt 驱动任务、日整理、复盘脚本、采样漏扫、thread starter 漏计、主频道消息未纳入、Snowflake 字符串比较、时区时间窗边界等场景。只要用户提到“任务跑通了但产物为空”“怀疑不是分类错而是采样漏了”“想确认 prompt job 是否没有固定源码”“想定位检索链路断点”，就应触发此技能。

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clawhub install openclaw/skills/skills/can4hou6joeng4/debug-prompt-driven-cron-agent-zero-output
Or

排查纯 Prompt 驱动定时任务为何产出全 0

这个技能帮助你把“任务执行成功但结果为空”的问题快速定位到实现入口、采样链路和高风险断点，从而区分是检索漏扫还是后续分类清零。

When to use this skill

  • 当你需要判断一个 cron / agent 任务为什么“跑成功了，但日报、复盘、统计结果全为 0”，并且怀疑问题出在上游检索而不是下游分类。
  • 当你面对的是自然语言 prompt 驱动的任务，想确认它是否其实没有固定脚本实现、导致采样方式由模型临场决定。
  • 当用户提到 Discord 线程、主频道消息、thread starter、mention、reply、Snowflake、Asia/Shanghai 昨日时间窗等关键词，并想排查样本是否被漏掉。
  • 当你需要给出“有证据的根因判断 + 明确边界 + 最小修复建议”，而不是只做泛泛猜测。

Steps

  1. 先定位任务的真实实现入口

    • 打开 cron 配置文件，确认 job 的定义位置与执行类型：
      • /Users/can4hou6joeng4/.openclaw/cron/jobs.json
    • 在目标案例中确认到的关键字段是：
      • id: "c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10"
      • name: "obsidian-discord-guild-daily-review-final"
      • schedule.expr: "0 5 * * *"
      • schedule.tz: "Asia/Shanghai"
      • payload.kind: "agentTurn"
      • payload.message: "你是“小笔（Writer）”执行每日复盘整理..."
    • 为什么这一步重要： 先搞清楚它到底是显式脚本任务还是 prompt 任务，才能决定后续排查应该审源码还是审 prompt 与运行痕迹。

  2. 确认是否存在独立源码、技能或模板实现

    • 在工作区与相关目录做关键词检索，目标不是“多找点文件”，而是确认有没有真正负责读取 Discord 数据的固定代码：
      • /Users/can4hou6joeng4/.openclaw/workspace
      • /Users/can4hou6joeng4/.openclaw
      • /Users/can4hou6joeng4/Documents/code/Ours
    • 已实际使用的检索关键词包括：
      • obsidian-discord-guild-daily-review-final
      • c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10
      • 1478785297784373490
      • Conversation info
      • thread starter
      • message_reference
      • mentions
      • dispatch
    • 目标案例的结论是：
      • 找到了 jobs.json
      • 找到了 run 记录
      • 找到了 Obsidian 产物
      • 没找到对应 JS/TS 脚本、skill 实现、模板源码
    • 为什么这一步重要： 如果没有独立实现代码，就不能假设“读取 API、分页、样本源覆盖”这些逻辑被明确写死；它们可能完全依赖模型临场决定。

  3. 把 prompt 中“声明的筛选口径”与“缺失的机械实现”分开看

    • 在同一个 job 配置里提取已声明的业务口径：
      • 仅处理 guild: 1478785964896817267
      • 仅采集：用户 1478785297784373490 本人发言 + @该用户/回复该用户消息。
      • 时间窗：昨日 00:00:00~23:59:59（Asia/Shanghai）。
    • 同时明确记录：配置里没有这些可执行级约束：
      • 必须调用哪种 Discord read API
      • 必须先扫主频道，再扫 thread
      • 是否包含 thread starter
      • 是否读取 thread replies
      • mentions 如何判定
      • reply 如何判定 message_reference.message_id / referenced_message.author.id
      • author.id 是否强制按字符串比较
      • 是否做分页 / limit
    • 为什么这一步重要： 很多“口径写得很清楚”的任务，真正的问题在于采样实现并没有被固定；只审口径会误判成“逻辑没问题”。

  4. 读取最终产物，判断“是样本为空，还是分类后归零”

    • 检查实际输出文件：
      • /Users/can4hou6joeng4/Documents/Obsidian/Second Brain/01-Daily/2026-03-13.md
      • /Users/can4hou6joeng4/Documents/Obsidian/Second Brain/00-Inbox/Daily Sync Digest - 2026-03-13.md
    • 目标案例中看到的关键措辞是：
      • 当日未检索到符合筛选条件的 Discord 发言、@提及或回复记录。
      • 代表性线程 - 无
      • 分类统计全 0
      • 昨日 Discord 在目标用户与关联互动口径下无有效样本
    • 将这类措辞归类为：上游直接认定没有检索到样本，而不是“有样本但分类阶段把它们清成了 0”。
    • 为什么这一步重要： 这是判断断点位置的核心证据，能直接把排查重心从分类逻辑转移到检索链路。
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Updated2026-04-13
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{
  "plugins": {
    "official-can4hou6joeng4-debug-prompt-driven-cron-agent-zero-output": {
      "enabled": true,
      "auto_update": true
    }
  }
}
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