606 lines
20 KiB
Markdown
606 lines
20 KiB
Markdown
# 1
|
||
|
||
我想做一个语音转文字的Skill，我在飞书上发送语音指令，对应的Agent可以调用此技能翻译成文字后，进行后续处理。
|
||
技能做好后，放到`C:\Users\admin\.openclaw\skills` 下， **机器级共享**（OpenClaw 全体）。
|
||
|
||
之前用总调度(admin)试了一下，本地运行Whisper的方式，但是效果不理想。
|
||
现在想去掉这个，改成调用外部API的形式。
|
||
|
||
**环境：**
|
||
目前已经有了whisper conda环境，执行`%WINDIR%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe -ExecutionPolicy ByPass -NoExit -Command "& 'C:\Users\admin\miniconda3\shell\condabin\conda-hook.ps1' ; conda activate 'C:\Users\admin\miniconda3' "` 可以启动conda环境的powershell。
|
||
|
||
whisper conda环境 下已经安装了阿里云百炼 ASR API（DashScope）的依赖。
|
||
|
||
可以用于测试的录音文件，`C:\Users\admin\Documents\Records\临江仙.wav`
|
||
|
||
## **任务说明**
|
||
|
||
最终形成**机器级共享**的公共任务
|
||
1. 输出一个开发任务书交给Claude Code来开发、调试；将调试结果发出来，我来确认
|
||
2. 将调用Claude Code的相关经验形成一个总结，固化到轮机长Agent中
|
||
3. 我使用飞书发语音，测试飞书语音接收的情况
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 开发子任务目标
|
||
|
||
用阿里云百炼 ASR API（DashScope）替代本地 Whisper，实现语音转文字。
|
||
|
||
**核心逻辑**
|
||
|
||
1. **接收参数**：用户传入本地音频文件路径（支持 wav、mp3 等格式）
|
||
2. **音频预处理**：WAV 文件压缩为 MP3
|
||
3. **模型选择**：
|
||
- 音频 ≤5分钟 且 ≤10MB → 用 `qwen3-asr-flash-filetrans`（短音频模型，低延迟）
|
||
- 音频 >5分钟 或 >10MB → 用 `fun-asr`（长音频模型，最长12小时）
|
||
4. **调用 SDK**：用 `dashscope` Python SDK 提交任务、轮询结果、获取转写
|
||
5. **返回结果**：原始转写文字 +（如果 API 提供了）分句/分词时间戳
|
||
|
||
**API 配置**
|
||
|
||
- API Key：`DASHSCOPE_API_KEY`（已设置到环境变量）
|
||
- Base URL：`https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1`（北京地域）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 调用说明
|
||
|
||
以下说明和代码只是为了解调用过程的参考，不要原封不动的照抄，根据实际情况来处理。
|
||
|
||
* 长音频识别 —— qwen3-asr-flash-filetrans
|
||
|
||
支持最长12小时录音，具备情感识别与句/字级别时间戳功能，适合后期索引与分析
|
||
|
||
支持的音频格式：aac、amr、avi、flac、flv、m4a、mkv、mov、mp3、mp4、mpeg、ogg、opus、wav、webm、wma、wmv
|
||
|
||
```python
|
||
from http import HTTPStatus
|
||
from dashscope.audio.asr import Transcription
|
||
from urllib import request
|
||
import dashscope
|
||
import os
|
||
import json
|
||
|
||
# 以下为北京地域url，若使用新加坡地域的模型，需将url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1
|
||
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
|
||
|
||
# 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
|
||
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：dashscope.api_key = "sk-xxx"
|
||
dashscope.api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
|
||
|
||
task_response = Transcription.async_call(
|
||
model='fun-asr',
|
||
file_urls=['https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_female2.wav',
|
||
'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/paraformer/hello_world_male2.wav'],
|
||
language_hints=['zh', 'en'] # language_hints为可选参数，用于指定待识别音频的语言代码。取值范围请参见API参考文档。
|
||
)
|
||
|
||
transcription_response = Transcription.wait(task=task_response.output.task_id)
|
||
|
||
if transcription_response.status_code == HTTPStatus.OK:
|
||
for transcription in transcription_response.output['results']:
|
||
if transcription['subtask_status'] == 'SUCCEEDED':
|
||
url = transcription['transcription_url']
|
||
result = json.loads(request.urlopen(url).read().decode('utf8'))
|
||
print(json.dumps(result, indent=4,
|
||
ensure_ascii=False))
|
||
else:
|
||
print('transcription failed!')
|
||
print(transcription)
|
||
else:
|
||
print('Error: ', transcription_response.output.message)
|
||
```
|
||
|
||
* 短音频识别
|
||
|
||
qwen3-asr-flash，短音频识别，低延迟，音频文件大小不超过10MB，且时长不超过5分钟
|
||
|
||
支持的音频格式：aac、amr、avi、aiff、flac、flv、mkv、mp3、mpeg、ogg、opus、wav、webm、wma、wmv
|
||
|
||
```python
|
||
import json
|
||
import os
|
||
import sys
|
||
from http import HTTPStatus
|
||
|
||
import dashscope
|
||
from dashscope.audio.qwen_asr import QwenTranscription
|
||
from dashscope.api_entities.dashscope_response import TranscriptionResponse
|
||
|
||
|
||
# run the transcription script
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
# 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
|
||
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：dashscope.api_key = "sk-xxx"
|
||
dashscope.api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
|
||
|
||
# 以下为北京地域url，若使用新加坡地域的模型，需将url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1
|
||
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
|
||
task_response = QwenTranscription.async_call(
|
||
model='qwen3-asr-flash-filetrans',
|
||
file_url='https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/samples/audio/sensevoice/rich_text_example_1.wav',
|
||
#language="",
|
||
enable_itn=False,
|
||
enable_words=True
|
||
)
|
||
print(f'task_response: {task_response}')
|
||
print(task_response.output.task_id)
|
||
query_response = QwenTranscription.fetch(task=task_response.output.task_id)
|
||
print(f'query_response: {query_response}')
|
||
task_result = QwenTranscription.wait(task=task_response.output.task_id)
|
||
print(f'task_result: {task_result}')
|
||
```
|
||
|
||
## 指令
|
||
|
||
对于这个任务你还有哪些问题，可以提出？
|
||
|
||
没有问题的话，我们先开始第一个子任务，输出一个开发任务书。
|
||
你需要准备一个调用Claude Code的开发任务书，指明任务要求、内容。任务书输出到`D:\OpenClaw-Workspace\chief-engineer\projects\asr`下，我确认后，你再基于此任务书调用Claude Code。
|
||
|
||
|
||
任务书已输出到 `D:\OpenClaw-Workspace\chief-engineer\projects\asr\任务书.md`。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**任务书摘要**
|
||
|
||
| 项目 | 内容 |
|
||
|------|------|
|
||
| 交付物 | `C:\Users\admin\.openclaw\skills\feishu-asr\` |
|
||
| 核心文件 | `asr.py`、`SKILL.md`、`README.md` |
|
||
| 短音频模型 | `qwen3-asr-flash-filetrans`（≤5分钟且≤10MB） |
|
||
| 长音频模型 | `fun-asr`（>5分钟或>10MB） |
|
||
| 测试文件 | `临江仙.wav` |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**请确认任务书内容**，确认后我将调用 Claude Code 执行开发任务。
|
||
|
||
另外两个子任务（经验总结固化到轮机长、飞书语音接收测试）将在开发完成后依次进行。
|
||
|
||
# 2
|
||
|
||
任务书相关的调整：
|
||
|
||
1. 这是个语音识别能力，目前用于飞书语音指令识别，但是不限于飞书；将来所有的语音类音频都可以按需调用此技能来完成转文字。所以技能名字、描述等、对应的文件夹等直接叫`asr`即可。
|
||
2. 丢失了一个关键逻辑，如果上传的是wav文件，需要先处理成压缩格式的MP3后再上传。
|
||
3. 补充一下文件路径的说明：
|
||
1. 若用户通过飞书发送语音，这个语音文件什么格式，发到了哪里，现在还不确定，等后续确认了再处理
|
||
2. Wav转成MP3，会有临时文件，文件存储到`D:\OpenClaw-Workspace\.asr\temp`下
|
||
3. 另外需要有log，以便备查，可以考虑存储到`D:\OpenClaw-Workspace\.asr\logs`下
|
||
|
||
根据上面这些，调整任务书，我重新确认。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
与Claude配合的事项：
|
||
1. 应该从`开启plan模式`启动，Claude Code做计划，我来进行确认；
|
||
2. 注意Claude Code的Session保持，Claude Code 维持上下文的机制：**基于 Git 历史**
|
||
- 只要文件 **commit 到 git**，新会话就能通过读取 git history 恢复上下文
|
||
- 同一会话内可以直接读文件
|
||
- 跨会话必须通过 git commit 才能传递上下文
|
||
|
||
你应该把这两点记录下来，以便日后调用Cluade Code时都按照这个模式。
|
||
|
||
已完成两项更新：
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**1. 任务书调整（已更新）**
|
||
|
||
| 调整项 | 内容 |
|
||
|--------|------|
|
||
| Skill 名称 | `asr`（通用，不限飞书） |
|
||
| 目录位置 | `C:\Users\admin\.openclaw\skills\asr\` |
|
||
| WAV 处理 | 新增逻辑：WAV → 转换为 MP3 后再上传 |
|
||
| 临时文件 | `D:\OpenClaw-Workspace\.asr\temp\` |
|
||
| 日志文件 | `D:\OpenClaw-Workspace\.asr\logs\` |
|
||
| 飞书语音 | 待确认格式后处理 |
|
||
|
||
**2. Claude Code 协作规范（已固化）**
|
||
|
||
记录了两个核心规范：
|
||
- **Plan 模式启动**：必须用 `--plan` 参数
|
||
- **Git 上下文机制**：跨会话必须 commit 才能保持上下文
|
||
|
||
已同步更新到 `MEMORY.md`，后续调用 Claude Code 时将自动遵循此规范。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**请确认任务书**，确认后我调用 Claude Code 执行开发。
|
||
|
||
Claude Code 已完成开发，测试通过！
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**开发结果**
|
||
|
||
| 检查项 | 状态 |
|
||
|--------|------|
|
||
| `asr.py` 核心逻辑 | ✅ |
|
||
| `SKILL.md` | ✅ |
|
||
| `README.md` | ✅ |
|
||
| 短音频测试（临江仙.wav） | ✅ 成功，73字符，35.79秒 |
|
||
| WAV → MP3 转换 | ✅ |
|
||
| 临时文件清理 | ✅ |
|
||
| 错误处理 | ✅ |
|
||
|
||
**输出位置**：`C:\Users\admin\.openclaw\skills\asr\`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**技术发现**（Claude Code 在开发过程中确认）：
|
||
|
||
DashScope ASR API **不支持本地文件直传**，只接受公网 URL。已通过 `dashscope.Files.upload()` 获取临时 URL 解决，对调用方透明。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**后续待办**（3个子任务）：
|
||
|
||
| # | 任务 | 状态 |
|
||
|---|------|------|
|
||
| 1 | ASR Skill 开发 | ✅ 完成 |
|
||
| 2 | 经验总结固化到轮机长 | ⏳ 待执行 |
|
||
| 3 | 飞书语音接收测试 | ⏳ 待执行 |
|
||
|
||
请确认是否继续下一个子任务？
|
||
|
||
# 3
|
||
|
||
我查看了log等信息，现在有个问题，就是转写后的文本没有留存。我无法确定73字符的内容。
|
||
这个只是过程完成，但是我需要的看到的结果。
|
||
实际过程中，可以Agent调用技能可以得到文本结果。
|
||
但是这个转写完成后的文本，记录到哪里以备用户查看，比较合适。
|
||
|
||
这是一个关键问题。转写结果需要：
|
||
|
||
1. **Agent 调用时**：直接返回文本（已有）
|
||
2. **用户查看**：需要持久化存储历史记录
|
||
|
||
**建议方案**
|
||
|
||
| 存储位置 | 内容 | 用途 |
|
||
|----------|------|------|
|
||
| `D:\OpenClaw-Workspace\.asr\results\YYYY-MM-DD\` | 每条转写一个文本文件 | 用户查看历史记录 |
|
||
| 返回值 `text` 字段 | 纯文本 | Agent 后续处理使用 |
|
||
|
||
**结果文件格式建议**
|
||
|
||
```text
|
||
# 转写记录
|
||
时间：2026-04-11 14:49:00
|
||
原文件：C:\Users\admin\Documents\Records\临江仙.wav
|
||
模型：qwen3-asr-flash-filetrans
|
||
时长：35.79秒
|
||
|
||
--- 转写内容 ---
|
||
[转写文本内容]
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
这个改动需要补充到任务书，让 Claude Code 重新执行。
|
||
|
||
是否同意这个方案？我更新任务书后重新调用 Claude Code 开发。
|
||
|
||
# 4
|
||
|
||
同意结果记录到 `D:\OpenClaw-Workspace\.asr\results\YYYY-MM-DD\`。
|
||
确认一下，应该是在现有的程序上做调整，不是让Claude Code重新开发对吧。
|
||
|
||
需要更新任务书，同时调用Claude Code来做程序的更新。
|
||
|
||
调整完成！
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**改动摘要**
|
||
|
||
| 项目 | 状态 |
|
||
|------|------|
|
||
| 新增 `RESULTS_DIR` 配置 | ✅ |
|
||
| 新增 `save_transcription_result()` 函数 | ✅ |
|
||
| 返回值新增 `result_file` 字段 | ✅ |
|
||
| Git commit | ⚠️ 目录未纳入版本控制 |
|
||
|
||
**结果文件格式**：`D:\OpenClaw-Workspace\.asr\results\2026-04-11\{timestamp}_{原始文件名}.txt`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**下一步建议**
|
||
|
||
1. **测试验证**：用 `临江仙.wav` 再次测试，确认结果文件生成
|
||
2. **Git 管理**：是否需要将 `C:\Users\admin\.openclaw\skills\asr` 纳入版本控制？
|
||
3. **子任务 2**：经验总结固化到轮机长
|
||
4. **子任务 3**：飞书语音接收测试
|
||
|
||
是否现在测试一下调整后的效果？
|
||
|
||
# 5
|
||
|
||
用 `临江仙.wav` 再次测试，确认结果文件生成。
|
||
|
||
暂时不考虑Git管理。
|
||
|
||
这个结果文件生成后，我确认完毕，再进入下一个子任务。
|
||
|
||
调整完成！
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**改动摘要**
|
||
|
||
| 项目 | 状态 |
|
||
|------|------|
|
||
| 新增 `RESULTS_DIR` 配置 | ✅ |
|
||
| 新增 `save_transcription_result()` 函数 | ✅ |
|
||
| 返回值新增 `result_file` 字段 | ✅ |
|
||
| Git commit | ⚠️ 目录未纳入版本控制 |
|
||
|
||
**结果文件格式**：`D:\OpenClaw-Workspace\.asr\results\2026-04-11\{timestamp}_{原始文件名}.txt`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**下一步建议**
|
||
|
||
1. **测试验证**：用 `临江仙.wav` 再次测试，确认结果文件生成
|
||
2. **Git 管理**：是否需要将 `C:\Users\admin\.openclaw\skills\asr` 纳入版本控制？
|
||
3. **子任务 2**：经验总结固化到轮机长
|
||
4. **子任务 3**：飞书语音接收测试
|
||
|
||
是否现在测试一下调整后的效果？
|
||
|
||
# 6
|
||
|
||
现在我看到了一个问题，
|
||
|
||
在Sessions中，`agent:chief-engineer:feishu:direct:ou_783f700e3ae114f4afb8f807941dd164`这个是我们飞书上的主会话，你启动claude code后，启动了两个子会话，`agent:chief-engineer:subagent:4d065172-e067-4ed8-bab6-42861bd34bcd`是最近的，`agent:chief-engineer:subagent:4711031c-5485-4001-bb88-c66e805bedcb`，是之前的。
|
||
|
||
我用飞书交流时，开始是在主会话上，当你启动子会话后，飞书的聊天被切换到了子会话，主会话的消息也没有正常达到飞书上，我之后用web跟你发起聊天。
|
||
子会话实质应该是你和Claude Code的交流。
|
||
|
||
这个部分，你有什么建议么？
|
||
|
||
是否可以固定飞书的通讯都是到主会话上，`agent:chief-engineer:feishu:direct:ou_783f700e3ae114f4afb8f807941dd164`。
|
||
|
||
根据文档分析，问题在于我使用了 `thread: true` + `mode: "session"`，这会导致线程绑定。虽然文档说只有 **Discord** 支持 thread binding，但飞书可能也有类似的路由机制。
|
||
|
||
**问题原因**
|
||
|
||
```
|
||
sessions_spawn 参数：
|
||
- thread: true → 尝试绑定线程
|
||
- mode: "session" → 保持会话活跃
|
||
```
|
||
|
||
这导致飞书消息被路由到 subagent 会话而不是主会话。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**建议方案**
|
||
|
||
以后调用 Claude Code 时，改用 `mode: "run"`（一次性任务），不使用 `thread: true`：
|
||
|
||
```python
|
||
sessions_spawn(
|
||
task="...",
|
||
mode="run", # 一次性，不保持会话
|
||
thread=False, # 不绑定线程
|
||
# 不要用 thread=True + mode="session"
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
这样：
|
||
- subagent 在后台执行
|
||
- 结果通过 announce 返回到主会话
|
||
- 主会话保持对飞书的控制权
|
||
|
||
---
|
||
|
||
是否需要我现在更新 MEMORY.md 中的 Claude Code 协作规范，加入这个注意事项？
|
||
|
||
# 7
|
||
|
||
那么我们现在进入到第二个子任务上，总结这次的经验，固化下来，以便后续复用。
|
||
1. 前面说的主子会话的问题；
|
||
2. 开发过程中，你**轮机长**作为项目经理的职责：
|
||
* 首先是本次开发，遗失了关键结果产物——语音转文字的内容，只是追求开发完成
|
||
* 其次是开发中，`DashScope ASR API **不支持本地文件直传**，只接受公网 URL`，尽管最后解决了，但是涉及到重大设计/技术变更的部分，你应该停下来和我确认。
|
||
3. 此前，你生成了一个`D:\OpenClaw-Workspace\chief-engineer\projects\asr\Claude Code协作规范.md`，这个规范放到`projects\asr\`路径下的目的，这个文件是给你用的，还是给我看的？若是给你用的，放到这里是否合适？
|
||
|
||
我们先讨论确定需要总结的经验，一致后，再输出、固化。
|
||
|
||
好，我们先讨论确定需要总结的经验。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**我的理解，如下：**
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 经验1：调用 Claude Code 的会话模式
|
||
|
||
**问题**：使用了 `thread: true` + `mode: "session"`，导致飞书消息被路由到 subagent 会话。
|
||
|
||
**结论**：
|
||
- 调用 Claude Code 用 `mode: "run"`（一次性任务）
|
||
- 不使用 `thread: true`
|
||
- 结果通过 announce 返回到主会话，主会话保持对飞书的控制权
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 经验2：轮机长的项目经理职责
|
||
|
||
### 2.1 确保交付物完整性
|
||
|
||
**问题**：开发完成即结束，遗失了关键结果产物（转写内容）。只追求"开发完成"，忽略了"为什么要开发"。
|
||
|
||
**职责**：
|
||
- 开发前：明确**最终用户需要看到什么**，不只是"功能是否实现"
|
||
- 开发后：**验证结果产物**，确认用户能正常使用
|
||
|
||
### 2.2 重大技术变更需暂停确认
|
||
|
||
**问题**：遇到 `DashScope API 不支持本地文件直传` 这个重大技术障碍，直接解决了再汇报。
|
||
|
||
**职责**：
|
||
- 遇到**影响核心方案的技术问题**（不是实现细节）时
|
||
- 应该**停下来，向用户确认**后再继续
|
||
- 而不是"先斩后奏"
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 经验3：Claude Code协作规范.md 的位置
|
||
|
||
**问题**：这个文件放 `projects\asr\` 下，它是 asr 项目的一部分，还是轮机长的工作规范？
|
||
|
||
**结论**：
|
||
- 这是**轮机长的工作规范**，不是 asr 项目的一部分
|
||
- asr 项目结项后，`projects\asr\` 可能归档删除
|
||
- **应该移到** `D:\OpenClaw-Workspace\chief-engineer\` 下，作为轮机长的**操作手册**
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**请确认以上理解是否准确**，或有补充调整？
|
||
|
||
# 8
|
||
|
||
关于经验3，这个**操作手册**应该是以什么形式/格式，保证你启动时可以加载。因为你的主要职责就是做这个开发的项目经理。
|
||
这个操作手册应该包含了现在的文件内容和我们这次的总结。
|
||
|
||
根据启动机制分析：
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**当前启动加载的文件**（AGENTS.md 第 8-13 行）：
|
||
1. `SOUL.md`
|
||
2. `USER.md`
|
||
3. `memory/YYYY-MM-DD.md`（今天+昨天）
|
||
4. `MEMORY.md`（仅主会话）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**建议方案**
|
||
|
||
创建一个 `PROJECT-MANUAL.md`（项目管理操作手册），放在工作区根目录：
|
||
|
||
```
|
||
D:\OpenClaw-Workspace\chief-engineer\
|
||
├── SOUL.md
|
||
├── USER.md
|
||
├── MEMORY.md
|
||
├── AGENTS.md
|
||
├── PROJECT-MANUAL.md ← 新增
|
||
└── memory\
|
||
```
|
||
|
||
**然后修改 AGENTS.md 启动步骤**，添加：
|
||
```
|
||
5. Read `PROJECT-MANUAL.md` — 项目管理操作手册（本次新增）
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**`PROJECT-MANUAL.md` 内容结构**
|
||
|
||
```markdown
|
||
# 项目管理操作手册
|
||
|
||
## 1. Claude Code 协作规范
|
||
- 启动模式：必须用 --plan
|
||
- 会话模式：mode="run"，不使用 thread=True
|
||
- 上下文保持：基于 Git，跨会话必须 commit
|
||
|
||
## 2. 项目管理流程
|
||
- 任务书制度
|
||
- 审查节点
|
||
- 交付物完整性检查
|
||
- 重大技术变更暂停确认
|
||
|
||
## 3. 经验教训
|
||
- 经验1：会话模式选择
|
||
- 经验2：交付物完整性
|
||
- 经验3：重大变更暂停确认
|
||
- 经验4：规范文件位置
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**优势**：
|
||
- 与 MEMORY.md 分离，避免臃肿
|
||
- 明确是"操作规范"，不是"记忆"
|
||
- 启动时自动加载，确保每次都能读到
|
||
|
||
---
|
||
|
||
是否同意这个方案？确认后我输出 `PROJECT-MANUAL.md` 并更新 `AGENTS.md`。
|
||
|
||
# 9
|
||
|
||
同意这个处理。你输出更新后，我会重启gateway。
|
||
|
||
已完成更新。确认一下：
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**更新内容**
|
||
|
||
| 文件 | 操作 |
|
||
|------|------|
|
||
| `PROJECT-MANUAL.md` | 新建（3.1KB） |
|
||
| `AGENTS.md` | 更新启动步骤，添加第3步读 PROJECT-MANUAL.md |
|
||
| `MEMORY.md` | 更新 Claude Code 协作规范，指向 PROJECT-MANUAL.md |
|
||
| `projects\asr\Claude Code协作规范.md` | 删除（已整合） |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**重启 gateway 后，新启动流程**：
|
||
|
||
1. `SOUL.md`
|
||
2. `USER.md`
|
||
3. **`PROJECT-MANUAL.md`** ← 新增
|
||
4. `memory/YYYY-MM-DD.md`
|
||
5. `MEMORY.md`（仅主会话）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
请重启 gateway。
|
||
|
||
# 10
|
||
|
||
我已经重启了Gateway。
|
||
看下之前的任务你是否明确？子任务2的总结是否已经加载？
|
||
|
||
**当前任务状态**
|
||
|
||
| # | 子任务 | 状态 |
|
||
|---|--------|------|
|
||
| 1 | ASR Skill 开发（调用 Claude Code） | ✅ 完成 |
|
||
| 2 | 经验总结固化到轮机长 | ✅ 完成 |
|
||
| 3 | 飞书语音接收测试 | ⏳ 待执行 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**子任务2 已完成**：
|
||
|
||
- `PROJECT-MANUAL.md` 已创建（3.1KB）
|
||
- `AGENTS.md` 启动流程已更新
|
||
- `MEMORY.md` 已同步更新
|
||
- 规范文件已从 `projects\asr\` 删除
|
||
|
||
刚才重启后，新的启动流程已加载 `PROJECT-MANUAL.md`。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**下一步**：子任务3 —— 飞书语音接收测试
|
||
|
||
是否现在开始？
|
||
|
||
# 11
|
||
|
||
现在进入子任务3，测试飞书语音指令。
|
||
在我发送语音指令前，需要你检查一下，asr技能是否可以被Agent调起。
|
||
需要给Agent什么特别说明么？
|
||
|