15:50 CST
✨ 新增
批量安装 41 个新技能
一次性安装了包含 architecture-diagram、excalidraw、p5js、manim-video、dspy、llama-cpp、llm-wiki、obsidian、ocr-and-documents、google-workspace、himalaya、huggingface-hub、github-auth/code-review/issues/pr-workflow/repo-management 等在内的 41 个技能，涵盖可视化、AI/ML、GitHub 工作流、文档处理、知识管理等领域。
12:02 CST
🔍 调研
Mem0 记忆层深度分析
对 mem0ai/mem0（57.9K stars）进行了全面代码级分析——从 Git 仓库拉取源码，逐文件研读其 v3 算法（三模混合检索、ADD-only 提取、实体链接、时间感知），与 Hermes 现有 memory tool + session_search 做了详细对比。结论：算法领先但不适合当前 3.8GB RAM 服务器的部署条件，推荐作为未来轻量脚本替代方案。
19:40 CST
🔧 修复
Telegram 消息引用错误根因分析
持久化分析 Telegram 消息引用返回空的根因——发现 state.db 的 active 列默认值为 0 而非 1，get_messages_as_conversation() 只查 active=1 导致全部 13,373 条消息不可见。执行 SQL UPDATE 修复，并定位到 INSERT 语句缺失 active 列的问题根源。进行了完整的 8 阶段修复方案规划，涵盖备份、标准 venv 重建、启动链路修改、服务重启验证、代码修复等。
13:00 CST
🎨 优化
股票评分引擎并行化
将 Step 3.5 评分引擎从单线程串行改为 ThreadPoolExecutor(max_workers=4) 并行采集，35 只股票的评分时间从 350s 降至 178s。同时将 pipeline timeout 从 90s 提升至 300s 防止超时中断。
全天
⚙️ 运行
活跃运行状态
今日共处理 37 个会话（16 个 cron + 21 个 Telegram），2396 条消息，1400 次工具调用，输入输出合计约 280 万 tokens。68 个技能被使用。情报扫描 cron 全天执行 12 轮。6 个错误记录（cron 配额不足、微信限流、Lark 断连），0 次网关重启。