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Some checks failed
CD Pipeline / deploy (push) Failing after 59s
- 建立 Gitea Actions CD pipeline (.gitea/workflows/cd.yaml) - 部署模式: rsync Python 檔案至 188 → docker restart (volume mount) - Dockerfile/requirements 變動時自動重建 Docker image - 部署通知: Telegram (開始/成功/失敗) - 健康檢查: https://mo.wooo.work/health (最多 5 次重試) - 同步最新 CLAUDE.md / ADR-008 / memory (2026-04-19) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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3.9 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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EwoooC — AI 自主學習流程 Skill
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skill: ai-self-learning-flow
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version: 1.0.0
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updated: 2026-04-18
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用途：指導 Claude 在執行任何 AI 功能改動時，完整走過三層沉澱流程。
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遵循 ADR-001（三 Agent 分工）、ADR-007（雙寫規範）、Memory 規範。
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SKILL_DESCRIPTION = """
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# EwoooC AI 自主學習流程 (ai-self-learning-flow)
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## 觸發條件
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當統帥要求「新增 AI 功能」、「修改 AI 洞察寫入邏輯」、「新增 KM 記錄類型」時，
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Claude 應主動走過此 Skill 的三層 Checklist。
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## Phase 1：規劃（5 分鐘）
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### 1.1 確認 Agent 歸屬
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- [ ] 此功能屬於採集層（Hermes）？
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- [ ] 此功能屬於處理層（NemoTron）？
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- [ ] 此功能屬於應用層（OpenClaw）？
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- [ ] 有無跨層的資料傳遞？傳遞格式？
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### 1.2 確認雙寫需求（ADR-007）
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- [ ] 是否有 AI 產出需要沉澱？（PPT 洞察、競品分析、對話）
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- [ ] DB sink：哪張表？哪些欄位？
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- [ ] KM sink：是否需要 embedding？哪個模型？維度？
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### 1.3 確認成本影響
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- [ ] 是否增加 NemoTron 每日 tool call 次數？
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- [ ] 是否增加 OpenClaw API 費用？
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- [ ] 月成本目標：Hermes=$0, NemoTron=$0, OpenClaw<$5
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## Phase 2：執行（主要開發）
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### 2.1 Hermes 採集層（若適用）
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```python
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# services/hermes_analyst_service.py 或新服務
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# 任務：embedding、tag、去重、品質分數
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# 連線：http://192.168.0.111:11434/api/embeddings
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# 模型：bge-m3 (1024 dim)
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```
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### 2.2 NemoTron 處理層（若適用）
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```python
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# services/nemoton_dispatcher_service.py
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# 任務：tool calling 寫入、分類派發
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# 注意：HTTP 429 → fallback 到 _hermes_rule_fallback() (ADR-004)
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```
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### 2.3 OpenClaw 應用層（若適用）
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```python
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# services/gemini_service.py 或 ppt_generator.py
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# 任務：最終生成、RAG 引用歷史洞察
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# RAG 查詢需套用時間衰減（ADR-005）
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```
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### 2.4 DB Migration（若需新欄位）
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```sql
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-- 放在 migrations/NNN_description.sql
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-- 新欄位遵循現有命名規範（snake_case）
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-- embedding 欄位：vector(1024) 搭配 HNSW 索引
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```
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## Phase 3：驗證（完成後必做）
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### 3.1 本地測試
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- [ ] 手動觸發一次完整流程（採集 → 處理 → 應用）
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- [ ] 確認 DB 有寫入資料
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- [ ] 確認 embedding 欄位不為 NULL
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- [ ] 確認 Telegram 告警（若有）格式正確
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### 3.2 Fallback 測試（NemoTron 相關必做）
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- [ ] 模擬 NIM 回 429，確認 degraded 模式正常啟動
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- [ ] 確認降級訊息有 🟡 標記
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### 3.3 三層沉澱（每次完成必做）
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- [ ] `docs/adr/ADR-XXX.md` — 有無需新建 ADR？（重大決策才建）
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- [ ] `docs/AI_INTELLIGENCE_MODULE_SOT.md` — 更新架構圖或表格
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- [ ] `memory/` — 有無新的 project/feedback memory 需要寫入？
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- [ ] `CLAUDE.md` — 有無新的憲法條款？
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- [ ] `TODO_NEXT_STEPS.txt` — 標記完成項目 ✅
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## 常見問題
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### Q: 這個 insight 該用哪個 `insight_type`？
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| 類型 | 適用場景 |
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| `price_alert` | 競價告警分析 |
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| `ppt_insight` | PPT 生成洞察 |
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| `weekly_trend` | 週報 meta-analysis |
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| `conversation` | 用戶對話記錄 |
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| `structural` | 不變的結構知識（不套時間衰減） |
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| `constitutional` | 專案憲法類（不套時間衰減） |
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### Q: 需要建新 ADR 的判斷標準？
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以下情況需建 ADR：
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- 引入新的外部依賴（新 API、新資料庫、新模型）
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- 改動資料庫 schema（不含純加欄位的 migration）
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- 改變 AI 路由邏輯（哪個 Agent 做什麼）
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- 改變成本結構（預計月費增加 > $1 USD）
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以下不需建 ADR：
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- Bug fix
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- 效能優化（不改架構）
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- 新增 Telegram 告警模板
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- UI 改動
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### Q: embedding 失敗時怎麼辦？
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1. DB 先寫入（`embedding = NULL`）
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2. 放入 retry queue（`embedding_retry_queue` 表）
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3. Hermes batch job 每天 03:00 重試所有 `embedding IS NULL` 的記錄
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"""
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if __name__ == "__main__":
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print(SKILL_DESCRIPTION)
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