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to-postmortemlisted

把一次或多次昇腾问题定位沉淀成知识。输入支持内联粘贴、单个/多个文件路径、或整个目录(批量导入历史案例)。提取症状/命令/root_cause/fix,检测框架给命名空间建议(批量模式一次确认),人确认,输出结构化 YAML 草稿 + postmortem.md,过语义校验和脱敏。无论知识产自哪里(本地 agent session / Kimi 网页对话 / 手工笔记 / wiki 导出),都从这里汇入——这是异构知识来源的统一入口。
pillumina/ascend-sleuth · ★ 5 · AI & Automation · score 72
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# To Postmortem 知识注入入口与诊断工具**解耦**——无论问题在哪儿定位的,都能在这里沉淀。这是 ascend-sleuth 体系里最重要的动作:不沉淀,团队下次还得重新踩坑。 ## 输入方式 接受四种输入: **1. 内联粘贴**(单条,最常用): ``` /skill:to-postmortem "[把 Kimi/DeepSeek 对话、或手工排查笔记粘进来]" ``` **2. 单个文件路径**(大文档,免复制粘贴): ``` /skill:to-postmortem ~/cases/custA/notes.md ``` agent 读取文件,后续流程同内联。 **3. 多个文件**(一次沉淀几条相关 case,各自独立成文): ``` /skill:to-postmortem ~/cases/custA/notes.md ~/cases/custB/hang.md ``` **4. 目录**(批量导入历史案例,如从团队 wiki 导出的记录): ``` /skill:to-postmortem ~/cases/wiki-export/ ``` 扫描目录下 `.md`/`.txt`,每个文件各成一条。大文件逐个处理,不全量载入 context。目录模式就是批量导入历史案例的入口——不需要单独的批量导入 skill。 **二进制文档(`.docx`/`.doc`/`.pptx`/`.xlsx`/`.rtf`/`.epub`)预处理**:客户报告、排查记录、汇报材料常是这些格式,先取到文本再走上面四种输入。**约束是不变量,不是工具**——只要满足三条:①文本取自原文件(不凭标题或上下文编造)②出处可核验 ③材料不外传(客户/内部文档不上传第三方服务)。工具怎么选、能不能装,都是这三条之下的实现细节。 省事的首选(装得上就用,装不上别卡死): ```bash npx -y @firecrawl/anydoc <file> -o <file>.md # Node ≥ 20,首次自动下载,保留表格/公式/脚注 # 无 Node 但有 Python ≥ 3.10: pip install firecrawl-anydoc python -c "import anydoc,sys; print(anydoc.to_markdown(sys.argv[1]))" <file> ``` **anydoc 或任何库都装不上(离线、无 Node/Python、版本冲突)→ 先自己找路,不要直接判失败。** 已知可行的零依赖路线(这些格式本质都是 zip + XML): - `.docx`:`python -m zipfile -e <file> out/`(Windows 无 Python 时用 `[System.IO.Compression.ZipFile]::ExtractToDirectory`)后读 `out/word/document.xml`,按 `<w:p>` 段落取 `<w:t>` 文本拼回;`out/word/media/` 是内嵌图片。 - `.pptx`:`ppt/slides/slide*.xml`(备注在 `ppt/notesSlides/`);`.xlsx`:`xl/sharedStrings.xml` + `xl/worksheets/sheet*.xml`;`.odt`/`.ods`/`.odp`:`content.xml`。 - 这条路拿到的文本通常够沉淀(case