Debug Prompt Driven Cron Agent Zero Output
by @can4hou6joeng4
用于排查“定时任务成功执行但结果全为 0 / 未检索到样本 / 明明有数据却日报为空”这类问题，尤其适合 Discord、Obsidian、cron、agentTurn、prompt 驱动任务、日整理、复盘脚本、采样漏扫、thread starter 漏计、主频道消息未纳入、Snowflake 字符串比较、时区时...
clawhub install debug-prompt-driven-cron-agent-zero-output📖 About This Skill
name: "debug-prompt-driven-cron-agent-zero-output" description: "用于排查“定时任务成功执行但结果全为 0 / 未检索到样本 / 明明有数据却日报为空”这类问题，尤其适合 Discord、Obsidian、cron、agentTurn、prompt 驱动任务、日整理、复盘脚本、采样漏扫、thread starter 漏计、主频道消息未纳入、Snowflake 字符串比较、时区时间窗边界等场景。只要用户提到“任务跑通了但产物为空”“怀疑不是分类错而是采样漏了”“想确认 prompt job 是否没有固定源码”“想定位检索链路断点”，就应触发此技能。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧭" } }
排查纯 Prompt 驱动定时任务为何产出全 0
这个技能帮助你把“任务执行成功但结果为空”的问题快速定位到实现入口、采样链路和高风险断点，从而区分是检索漏扫还是后续分类清零。
When to use this skill
Steps
1. 先定位任务的真实实现入口
- 打开 cron 配置文件，确认 job 的定义位置与执行类型：
- /Users/can4hou6joeng4/.openclaw/cron/jobs.json
- 在目标案例中确认到的关键字段是：
- id: "c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10"
- name: "obsidian-discord-guild-daily-review-final"
- schedule.expr: "0 5 * * *"
- schedule.tz: "Asia/Shanghai"
- payload.kind: "agentTurn"
- payload.message: "你是“小笔（Writer）”执行每日复盘整理..."
- 为什么这一步重要： 先搞清楚它到底是显式脚本任务还是 prompt 任务，才能决定后续排查应该审源码还是审 prompt 与运行痕迹。
2. 确认是否存在独立源码、技能或模板实现
- 在工作区与相关目录做关键词检索，目标不是“多找点文件”，而是确认有没有真正负责读取 Discord 数据的固定代码：
- /Users/can4hou6joeng4/.openclaw/workspace
- /Users/can4hou6joeng4/.openclaw
- /Users/can4hou6joeng4/Documents/code/Ours
- 已实际使用的检索关键词包括：
- obsidian-discord-guild-daily-review-final
- c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10
- 1478785297784373490
- Conversation info
- thread starter
- message_reference
- mentions
- dispatch
- 目标案例的结论是：
- 找到了 jobs.json
- 找到了 run 记录
- 找到了 Obsidian 产物
- 没找到对应 JS/TS 脚本、skill 实现、模板源码
- 为什么这一步重要： 如果没有独立实现代码，就不能假设“读取 API、分页、样本源覆盖”这些逻辑被明确写死；它们可能完全依赖模型临场决定。
3. 把 prompt 中“声明的筛选口径”与“缺失的机械实现”分开看
- 在同一个 job 配置里提取已声明的业务口径：
- 仅处理 guild: 1478785964896817267
- 仅采集：用户 1478785297784373490 本人发言 + @该用户/回复该用户消息。
- 时间窗：昨日 00:00:00~23:59:59（Asia/Shanghai）。
- 同时明确记录：配置里没有这些可执行级约束：
- 必须调用哪种 Discord read API
- 必须先扫主频道，再扫 thread
- 是否包含 thread starter
- 是否读取 thread replies
- mentions 如何判定
- reply 如何判定 message_reference.message_id / referenced_message.author.id
- author.id 是否强制按字符串比较
- 是否做分页 / limit
- 为什么这一步重要： 很多“口径写得很清楚”的任务，真正的问题在于采样实现并没有被固定；只审口径会误判成“逻辑没问题”。
4. 读取最终产物，判断“是样本为空，还是分类后归零”
- 检查实际输出文件：
- /Users/can4hou6joeng4/Documents/Obsidian/Second Brain/01-Daily/2026-03-13.md
- /Users/can4hou6joeng4/Documents/Obsidian/Second Brain/00-Inbox/Daily Sync Digest - 2026-03-13.md
- 目标案例中看到的关键措辞是：
- 当日未检索到符合筛选条件的 Discord 发言、@提及或回复记录。
- 代表性线程 - 无
- 分类统计全 0
- 昨日 Discord 在目标用户与关联互动口径下无有效样本
- 将这类措辞归类为：上游直接认定没有检索到样本，而不是“有样本但分类阶段把它们清成了 0”。
- 为什么这一步重要： 这是判断断点位置的核心证据，能直接把排查重心从分类逻辑转移到检索链路。
5. 读取运行记录，确认任务是成功结束还是异常中断
- 检查 run 记录文件：
- /Users/can4hou6joeng4/.openclaw/cron/runs/c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10.jsonl
- 目标案例确认到的字段：
- runAtMs: 1773435619913
- status: "ok"
- model: "gpt-5.4"
- provider: "local-router"
- 同时确认 run 记录里没有这些诊断信息：
- 读取了哪些 Discord 消息
- 哪些线程被扫描
- 是否读主频道
- 使用了什么筛选条件落盘
- 为什么这一步重要： status: "ok" 只能证明没 crash、没 timeout，不能证明检索覆盖面正确；这是很多“表面成功”的陷阱。
6. 把产物结论与真实数据做对照，判断是否漏扫
- 对照缓存或已知事实，确认目标日期是否真实存在相关活动。
- 目标案例中确认到：2026-03-13 在 #dispatch parent channel 下至少有这些 thread：
- 1481844448030621867 【分析】OpenClaw 3.11与3.8版本对比 - 20260313
- 1481833902929739776 【运维】定时任务未执行日志核查 - 20260313
- 1481917901580800183 【阅读】总结md文件内容 - 20260313
- 1481963835735801878 【分析】无开发者账号iPhone开发分发 - 20260313
- 1482025613966446777 【分析】查看当前skill-vetter - 20260313
- 1482070694136119478 【任务】查找OpenClaw协同CLI skill - 20260314
- 再结合用户已知事实：
- 2026-03-13 在 #dispatch 主频道确实存在多条该用户本人发言
- 得出目标案例的高可信判断：
- 断点发生在检索/筛选前段，不是分类统计段
- 为什么这一步重要： 真实数据一旦与“无样本”产物冲突，就可以从“是否真没数据”转向“哪些数据源没有被纳入”。
7. 优先锁定最可能的漏扫层：主频道消息与 thread starter - 在没有源码的前提下，优先把这些断点列为最高嫌疑： - 只扫了 thread replies，没扫 parent channel 主消息 - 没把主频道开帖消息（thread starter）当成样本 - 只看了某一类消息结构，漏掉了主频道中带 thread 的原始消息 - 用明确表述下结论： - “主频道起帖消息会不会漏”——有高风险会漏，而且当前配置看不到任何显式保护。 - 为什么这一步重要： 这一步能把“怀疑漏扫”收敛成具体可修复的样本源缺口，而不是停留在抽象层面。
8. 把无法证实但高风险的点单独列为边界
- 目标案例中，以下点不能 100% 证实，但必须明确写出：
1. author.id 是否按字符串匹配
2. @该用户 如何匹配
3. 回复该用户 如何匹配
4. 时间窗是否精确落实为 Asia/Shanghai 昨日边界
5. 是否真的扫描了主频道 / threads / thread replies
- 同时标明原因：
- 缺少实际源码或详细运行日志
- 为什么这一步重要： 这样既能保持结论强度，又不会越过证据边界做伪确定性判断。
9. 给出最小可执行修复建议
- 目标案例中建议的修复顺序是：
1. 把 cron 从“纯 prompt 任务”改成“显式脚本 / 固定工具链任务”
2. 固定执行顺序：
- 读 parent channel 主频道消息
- 收集昨日新开的 thread starter message
- 读这些 thread 的 replies
- 再读所有与目标用户相关的 reply / mention
3. 显式把样本源写死：
- #dispatch 主频道消息
- 主频道中创建 thread 的 starter message
- 这些 thread 的 replies
4. 所有 Discord snowflake 一律按 string 处理：
- author.id === "1478785297784373490"
- mentions.some(m => m.id === "...")
5. 把 reply / mention 判定规则落成代码
6. 把时间窗参数落成固定函数
7. 加检索阶段审计日志
- 为什么这一步重要： 排查的价值不只是解释故障，更要把“不稳定的 prompt 行为”变成“可审计、可复现、可验证的固定链路”。
Pitfalls and solutions
❌ 只看最终结果文件“全 0”，就直接怀疑分类逻辑 → 这会忽略“根本没有检索到样本”的可能 → ✅ 先读产物措辞，若出现“未检索到符合条件样本”，优先把断点定位到检索/筛选前段
❌ 看到 job 口径写了 guild、用户 ID、昨日时间窗，就默认实现是完整的 → prompt 只说明“要什么”，并不等于“怎么取”已经被固定 → ✅ 分开审“业务口径”和“机械实现”，明确是否存在固定脚本、API 调用、分页与样本源约束
❌ 只要 run 记录 status: "ok"，就认为任务逻辑正确
→ 这只能说明任务没崩溃，不能证明读对了频道、读全了样本
→ ✅ 把运行成功与检索正确分开判断，重点看是否有扫描明细与审计日志
❌ 认为 thread 有活动，就等于主频道入口消息一定被统计到了 → 纯 prompt 链路里，主频道消息、thread starter、thread replies 很可能是分离处理甚至被漏掉的 → ✅ 单独检查 parent channel 主消息是否被纳入样本源，尤其关注 thread starter
❌ 默认 Discord Snowflake 可以安全当 number 比较 → 这可能带来精度或匹配异常，而且无源码时你根本无法确认运行时怎么比较 → ✅ 在修复建议里把所有 ID 比较收敛到字符串匹配，并写成显式代码
❌ 把“时间窗是 Asia/Shanghai 昨日”当作已被运行时严格落实
→ 配置声明不等于 API 查询边界真的按 00:00:00~23:59:59.999 +08:00 执行
→ ✅ 明确把时间窗列为“配置已声明、运行未证实”的边界项，后续用固定函数实现
Key code and configuration
{
"id": "c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10",
"name": "obsidian-discord-guild-daily-review-final",
"schedule": {
"expr": "0 5 * * *",
"tz": "Asia/Shanghai"
},
"payload": {
"kind": "agentTurn",
"message": "你是“小笔（Writer）”执行每日复盘整理..."
}
}
/Users/can4hou6joeng4/.openclaw/cron/jobs.json
/Users/can4hou6joeng4/.openclaw/cron/runs/c6e92d09-5ff6-4079-b839-a9c4fe6d2e10.jsonl
/Users/can4hou6joeng4/Documents/Obsidian/Second Brain/01-Daily/2026-03-13.md
/Users/can4hou6joeng4/Documents/Obsidian/Second Brain/00-Inbox/Daily Sync Digest - 2026-03-13.md
{
"runAtMs": 1773435619913,
"status": "ok",
"model": "gpt-5.4",
"provider": "local-router"
}
仅处理 guild: 1478785964896817267
仅采集：用户 1478785297784373490 本人发言 + @该用户/回复该用户消息。
时间窗：昨日 00:00:00~23:59:59（Asia/Shanghai）。
author.id === "1478785297784373490"
mentions.some(m => m.id === "1478785297784373490")
建议固定执行顺序：
1. 读 parent channel 主频道消息
2. 收集昨日新开的 thread starter message
3. 读这些 thread 的 replies
4. 再读所有与目标用户相关的 reply / mention
Environment and prerequisites
0 5 * * *
- 时区：Asia/Shanghai
- 任务类型：agentTurn
- 模型记录：gpt-5.4
- provider：local-router
mentions
- message_reference
- referenced_message.author.id
- Snowflake ID 应按字符串处理Task record
Task title: OpenClaw runtime context (internal): This context is runt... Task summary:
obsidian-discord-guild-daily-review-final 没有在 workspace 中找到独立源码/脚本实现。/Users/can4hou6joeng4/.openclaw/cron/jobs.json 中的 payload.kind: "agentTurn" 运行的纯 prompt 驱动任务。.openclaw/workspace、.openclaw、相关代码目录，并使用了 job 名称、job id、用户 id、thread starter、message_reference、mentions、dispatch 等关键词；结果未发现对应 JS/TS 脚本或 skill 模板源码。ok，但没有扫描范围、命中数、频道覆盖、检索明细等可审计信息。Companion files
references/prompt-agentturn-cron-evidence-boundaries.md — reference documentationreferences/discord-daily-sampling-contract.md — reference documentation