agentleFS
xingtu1996xingtu1996/xingtu-skills/skills/doubao-app-layer-archive/SKILL.md

doubao-app-layer-archive

Skill0 starsChanged 2 months agoMITView on GitHub

豆包工作(DoubaoWork)应用层全量落档:扫描 3 个 Profile 的 .sessions 目录, 输出账号使用情况、规划周期(按 ISO 周)、会话清单、技能/工具调用链频次、 board.md 产物路径与会话绝对路径索引。只收应用层元数据,不做内容挖掘。 触发词:豆包落档、应用层盘点、会话元数据落档、Profile 盘点、trajectory 统计、 技能调用链统计、豆包会话全量索引、账号使用情况盘点、.sessions 扫描。 与 session-distill 划界:本档管元数据/路径/工具调用;session-distill 管会话内容挖掘与选稿。

The file

Files
SKILL.md

doubao-app-layer-archive(豆包应用层全量落档)

把散落在 3 个 DoubaoWork Profile 下的 100+ 会话目录,扫成一份可索引的元数据落档。 只收元数据,不做内容提炼——内容侧归 session-distill。

何时用 / 何时不用

用:

  • boss 说「豆包落档 / 应用层盘点 / 会话元数据落档 / Profile 盘点 / 技能调用链统计」
  • 月度/季度复盘需要看账号使用情况、规划周期、工具调用重心迁移
  • 需要一份会话绝对路径索引,给后续 session-distill / 内容挖掘当跳转入口
  • 新接入机器或迁移前,需要盘点本地豆包数据家底

不用:

  • 要从某会话里挖选题、提炼素材、做内容蒸馏 → 走 session-distill
  • xingtu-vault 既有「豆包 166 会话盘点台账」的业务维度维护 → 直接改那份台账,本档只交叉引用
  • 单会话内容问答 → 直接读对应 trajectory.jsonl,不用跑全量

怎么跑

脚本纯标准库,python3 直接跑,流式逐行读 trajectory.jsonl,不整读大文件。

# 全量落档(月度/季度跑一次)
python3 /Users/<user>/xingtu/.agents/skills/doubao-app-layer-archive/scripts/scan_sessions.py \
  --full \
  --out-md /Users/<user>/xingtu/.harness/archive/doubao-app-layer/$(date +%Y-%m-%d).md \
  --out-json /Users/<user>/xingtu/.harness/archive/doubao-app-layer/$(date +%Y-%m-%d).json

# 冒烟/抽样(每 Profile 抽 N 个会话,验证脚本或快速看样)
python3 /Users/<user>/xingtu/.agents/skills/doubao-app-layer-archive/scripts/scan_sessions.py \
  --sample 3 \
  --out-md /tmp/sample.md --out-json /tmp/sample.json

参数:

  • --full:全量扫 3 个 Profile 所有会话(约 105 个,578M,流式不爆内存)
  • --sample N:每个 Profile 抽前 N 个会话(与 --full 二选一)
  • --out-md / --out-json:输出路径(必填)
  • --top N:全局工具调用 top N(默认 20)
  • --profiles:自定义 Profile 根目录列表(默认 3 个 DoubaoWork Profile)

输出落哪

  • 落档 MD:/Users/<user>/xingtu/.harness/archive/doubao-app-layer/YYYY-MM-DD.md
  • 原始 JSON:同目录同名 .json(保留结构化数据,供后续脚本二次加工)
  • 模板:assets/template.md(人工补注骨架,脚本不写第六节)

多久跑一次

  • 月度例行:每月 1 号跑一次全量,覆盖上月规划周期
  • 触发式:大版本升级、换机器、清理附件前跑一次
  • 不跑:日常单会话操作不需要跑;session-distill 挖内容时直接按路径跳

落档章节(脚本自动生成一~五,人工补六)

  1. 账号使用情况:每 Profile 会话数/总大小/时间跨度
  2. 规划周期:按 ISO 周聚合新会话数,看工作节奏
  3. 技能/工具调用 Top N:从所有 trajectory.jsonl 流式统计 assistant.tool_calls[*].function.name
  4. 会话清单:一行一会话(Profile / session_id / 创建时间 / 大小 / agent 数 / 需求条数 / 主题摘要)
  5. 产物与路径索引:
    • 5.1 board.md 登记的产物路径
    • 5.2 所有会话目录的绝对路径(供后续跳转)
  6. 备忘与解读(人工):本期观察、异常、候选会话清单交 session-distill、下一步

自检清单(跑完必核)

  • MD 一表三行(Profile 1/2/3 各一行),会话数合计 ≈ 105
  • §三工具表非空(空说明 trajectory 解析挂了)
  • §五.2 路径索引条数 = §四会话清单条数
  • 生成的 JSON 能被 python3 -m json.tool 正常解析
  • 第六节人工补注已写(哪怕写「本期无异常」)

与既有资产的关系

  • session-distill(/Users/<user>/xingtu/.agents/skills/session-distill/):内容侧,从会话挖选题/素材。本档 §五.2 的路径索引是它的输入入口。
  • xingtu-vault「豆包 166 会话盘点台账」:业务维度台账(选题/产出/发布)。本档是技术维度补充,不重复建台账内容,交叉引用即可。
  • .harness/scheduled/AUTOMATIONS.yaml:若后续要挂定时任务(月度自动跑),在此登记;当前手动触发。

数据结构备忘(脚本据此解析,字段变化时改这里)

<profile>/.doubaowork/agent_mode/workspace/.sessions/<session_id>/
├── board.md                     # 任务板表格:任务ID|标题|Organizer|状态|产物路径|产物链接
├── memory/MEMORY.md             # 会话记忆(可能为空)
├── attachments/                 # 附件(可能为空)
└── agents/<agent_id>/
    └── system/
        ├── assignment.md        # 头部 Agent ID/Role/Assigned by/Created;body 按 ## [时间戳] 需求 追加
        └── trajectory.jsonl     # JSONL 每行 {role, content, tool_calls?, tool_call_id?, image_link_list?}
                                  # assistant.tool_calls = [{id, type:function, function:{name, arguments}}]

版本历史

日期版本变更
2026-11-01V1.0新建:流式扫描脚本 + 落档模板 + SKILL;覆盖账号/规划周期/工具调用链/路径索引;与 session-distill 划界

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.