---
name: xdfx-single-agent-full-flow
description: xdfx 深链接单智能体一键完成受众、关键传播节点、脆弱点与策略分析，并把结果写入行动设计相关接口。
---

# xdfx 单智能体全流程分析入库 Skill

这个 Skill 必须优先运行内置 Python 执行器，不要让模型照着说明手写接口调用。长流程、接口字段、JSON 修复、重试、id 传递、部分失败继续、详细错误汇报都已经固化在：

```text
scripts/xdfx_flow.py
```

## 使用前准备

准备一个 JSON 输入文件，例如 `xdfx-input.json`：

```json
{
  "api_base": "https://ch1.b.uat.4.cn",
  "taskId": "真实任务id",
  "actionId": "真实xdfx行动id",
  "mubiao": "传播...叙事，驱动...行为体产生...预期行为，实现...作战目的。",
  "direction": "U方向",
  "platform": "fb"
}
```

默认会在缺少 `Authorization` 或接口返回 401 时，自动用 `admin / ch@user` 调用：

```text
POST /api/v1/auth/login/username?password=ch%40user
body: {"username":"admin"}
```

拿到 `access_token` 后会写入 `Authorization: Bearer ...` 并重试原接口一次。登录接口和 401 重试都会输出 `OP_FEEDBACK` / `ERROR_FEEDBACK`，但反馈中的 `password`、`token` 会脱敏。默认关闭 HTTPS 证书校验，适配 UAT/内网自签证书；如果环境证书链正常，可以追加 `--verify-ssl`。

如果已经有可用登录态，也可以在命令里追加 `--auth-token TOKEN` 或 `--header "Authorization: Bearer TOKEN"`；此时脚本优先使用传入的 token。

## 执行命令

从本 Skill 目录逐步执行。虽然这是“一个技能做完整流程”的版本，但为了给用户真实的逐步反馈，智能体必须按 step1-step6 分六个命令运行，每个命令结束后先把 `STEP_FEEDBACK` / 新增错误反馈给用户，再继续下一步：

```bash
python scripts/xdfx_flow.py --mode step1 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
python scripts/xdfx_flow.py --mode step2 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
python scripts/xdfx_flow.py --mode step3 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
python scripts/xdfx_flow.py --mode step4 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
python scripts/xdfx_flow.py --mode step5 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
python scripts/xdfx_flow.py --mode step6 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
```

`--mode full` 仅作为无人值守或本地排障兜底，不作为默认执行方式；因为外层工具通常会等长命令结束才返回输出，无法保证用户看到实时反馈。逐步命令共享同一个 `xdfx-flow-state.json`，id 传递和断点续跑不受影响。

每一步完成后都会输出一行 `STEP_FEEDBACK {...}`。智能体必须在每个 step 命令结束后给用户一次简短反馈，说明该步骤状态、已入库数量和新增错误数，然后再执行下一步。

脚本每次调用接口前还会输出 `OP_FEEDBACK {...}`，包含当前操作、HTTP 方法和 URL。智能体必须用简短中文告诉用户“正在做什么、调用哪个接口”。

脚本出现错误时会立即输出 `ERROR_FEEDBACK {...}`，包含阶段、接口 URL、状态码、请求摘要、响应摘要和异常类型。智能体必须立刻告诉用户错误细节，不能等到最后才说。

如果模型返回内容经过多候选 JSON 提取和修复后仍无法解析，脚本会输出 `JSON_PARSE_REVIEW {...}`。智能体必须查看其中的 `responseExcerpt`，判断是否能识别出可用 JSON；无法确认时，重跑当前步骤或重新调用对应接口。

只做参数和脚本检查、不调用接口：

```bash
python scripts/xdfx_flow.py --mode full --input xdfx-input.json --dry-run
```

## 脚本保证

- 受众只取最优 3 个继续。
- 关键传播节点全局去重后只取最优 3 个继续。
- 每个保存接口必须拿到返回 `id` 才进入下游。
- 保存后会同步前端 `task/task-action.step` 步骤状态；如只想入库不更新步骤条，追加 `--no-step-status`。
- 策略保存会同步写入 `task-action-channel`、`base-narrate`、`task-action-message`、`task-action-design-strategy-relation`，兼容策略表格/编排页面读取。
- 模型流式 `{"answer":"..."}` 会自动拼接。
- 流式模型接口第一次返回空响应、`y模型没有响应`、`模型没有响应` 或超时类字符串时，会自动再调用一次；仍失败才写入 `errors`。
- 模型输出会自动去掉 `<think>`，从前后混杂文本、多个 JSON 代码块、无换行流式文本、连续 JSON 对象、非工整 JSON 中提取多个候选，并按当前步骤所需字段选择最像的 JSON。
- 模型 JSON 会尝试修复中文引号、全角冒号/逗号、尾随逗号、未加引号的键、Python 风格 `True/False/None`。
- 模型 JSON 解析失败会自动重试 1 次。
- 单个受众、账号、节点或策略失败不会拖垮全流程。
- 每完成一步都会输出 `STEP_FEEDBACK`，包含 `step`、`label`、`status`、累计入库计数和新增错误数。
- 每次接口调用前都会输出 `OP_FEEDBACK`，说明当前操作和接口 URL。
- 每个错误都会立即输出 `ERROR_FEEDBACK`，说明失败阶段、接口、状态码、请求摘要和响应摘要。
- 所有接口错误都会写入 `xdfx-flow-state.json.errors`，包含阶段、URL、状态码、请求摘要、响应正文和异常类型。

## 回复用户

执行过程中，每出现一行 `STEP_FEEDBACK`，都要立刻向用户反馈一次：

- 当前完成的步骤名称。
- 状态：`ok`、`partial` 或 `skipped`。
- 当前累计入库数量。
- 本步骤新增错误数。

每出现一行 `OP_FEEDBACK`，都要简短告诉用户当前正在执行的操作和接口，例如“正在保存受众目标，调用 POST /api/task/task-action-design”。

每出现一行 `ERROR_FEEDBACK`，都要立刻告诉用户失败阶段、接口 URL、状态码和响应摘要。

每出现一行 `JSON_PARSE_REVIEW`，都要查看 `responseExcerpt`。如果能明显识别出目标 JSON，说明需要人工复核；如果不能识别，重跑当前 step 或重新调用对应模型接口，并告诉用户“模型 JSON 不工整，正在复核并重试”。

全部执行结束后再读取 `xdfx-flow-summary.md` 和命令输出，向用户说明：

- 受众入库数量和 `designId`
- 传播节点入库数量和 `pathwayAccountId`
- 受众脆弱点数量
- 传播节点脆弱点数量
- 策略数量
- 失败明细

只要 `errors` 不为空，就说“部分完成”，不要说“全部完成”。