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# xdfx 单技能全流程使用说明
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## 适用场景
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使用 `xdfx-single-agent-full-flow` 技能，让单智能体一次性完成 xdfx 深链接模式下的完整分析与入库流程：
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1. 受众目标分析，输出 `用户协助` 让用户选择受众，入库选中的受众。
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2. 关键传播节点分析，跨受众去重后输出 `用户协助` 让用户选择节点，入库选中的节点。
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3. 从已关联关键传播节点的受众中生成脆弱点候选，输出 `用户协助` 让用户选择后入库。
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4. 从已入库关键传播节点中生成脆弱点候选，输出 `用户协助` 让用户选择后入库。
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5. 让用户选择一个或多个受众生成策略并入库。
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6. 让用户选择一个或多个关键传播节点生成策略并入库；受众和节点不能在同一步交叉。
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7. 同步前端步骤状态，保证原 `item-aiceh` 页面步骤条可继续识别。
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策略入库归属由步骤强制决定：Step5 固定写“目标受众账号”和 `designId + strategyId` 关系，Step6 固定写“关键传播节点账号”和 `pathwayId + strategyId` 关系，不用模型返回的 `accountType` 判断归属。
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## 技能位置
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```text
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skills-data/xdfx-single-agent-full-flow/
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```
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核心逻辑在：
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```text
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skills-data/xdfx-single-agent-full-flow/scripts/xdfx_flow.py
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```
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后续使用时不要让智能体照着说明手写接口调用，必须让它直接执行这个 Python 脚本。
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## 输入文件
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在技能目录下准备 `xdfx-input.json`：
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```json
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{
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"api_base": "https://ch1.b.uat.4.cn",
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"taskId": "真实任务id",
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"actionId": "真实xdfx行动id",
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"mubiao": "完整行动目标，例如：传播某叙事，驱动某行为体产生某预期行为，实现某作战目的。",
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"direction": "U方向",
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"platform": "fb"
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}
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```
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默认会自动处理登录态：脚本启动时先 `import scripts/xdfx_auth.py`，用固定账号 `admin`、口令 `ch@user` 调用 `POST /api/auth/login`，请求体为 `{"username":"admin","password":"ch@user"}`。拿到 `access_token` 后写入内部 `Authorization: Bearer ...`，再调用第一步业务接口；不要通过任何命令行参数传 token。
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默认关闭 HTTPS 证书校验，用于兼容 UAT/内网自签证书；如果部署环境证书链正常，可以追加 `--verify-ssl`。接口返回 401 时仍由 `xdfx_auth.py` 刷新 token 并重试原接口一次。
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## 执行命令
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进入技能目录后按步骤执行。这个版本仍然是 `xdfx-single-agent-full-flow` 一个技能负责完整流程，但不要默认使用一个 `--mode full` 长命令；为了保证用户能看到实时反馈，智能体要一条命令跑一步，每步结束后先反馈给用户，再继续下一步：
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```bash
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step1 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step2 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step3 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step4 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step5 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step6 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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```
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`--mode full` 只作为无人值守或排障兜底，不作为默认执行方式；外层工具通常会等长命令结束后才返回输出，无法保证真实逐步反馈。逐步命令共享同一个 `xdfx-flow-state.json`，不会影响 id 传递、断点续跑和最终入库。
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如果需要一条命令完成逐步编排，可以使用包装脚本。它内部仍按 step1-step6 调用 `xdfx_flow.py`，并逐行转发反馈：
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```bash
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python scripts/xdfx_run_full_steps.py --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md
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```
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每完成一步都会输出一行：
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```text
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步骤反馈 {...}
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```
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调用技能的智能体必须在每个 step 命令结束后读取 `步骤反馈`，给用户一次反馈，再执行下一条 step 命令。
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每次执行具体操作或调用接口前，脚本会输出：
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```text
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操作反馈 {...}
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```
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调用技能的智能体必须把 `操作`、`请求方式` 和 `接口地址` 转述给用户，例如：
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```text
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正在保存受众目标，调用 POST https://.../api/task/task-action-design。
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```
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每次保存接口成功拿到 `id` 后，脚本会输出：
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```text
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入库反馈 {...}
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```
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调用技能的智能体必须把 `入库对象类型`、`入库对象名称` 和 `返回ID` 转述给用户，例如“已入库受众目标：xxx，designId=123”或“已入库受众脆弱点：xxx，id=456”。
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如果报错，脚本会立即输出：
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```text
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错误反馈 {...}
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```
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调用技能的智能体必须立刻告诉用户失败阶段、接口 URL、状态码、请求摘要和响应摘要。
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如果模型 JSON 经过自动提取和修复仍无法解析，脚本会输出：
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```text
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JSON解析复核 {...}
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```
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调用技能的智能体必须查看 `响应片段`，判断是否能识别真正 JSON；无法确认时重跑当前步骤或重新调用对应模型接口。
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只检查脚本与参数、不调用真实接口：
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```bash
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python scripts/xdfx_flow.py --mode full --input xdfx-input.json --dry-run
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```
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如果只想入库数据，不更新前端步骤条：
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```bash
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step1 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md --no-step-status
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step2 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md --no-step-status
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step3 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md --no-step-status
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step4 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md --no-step-status
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step5 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md --no-step-status
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python scripts/xdfx_flow.py --mode step6 --input xdfx-input.json --state xdfx-flow-state.json --summary xdfx-flow-summary.md --no-step-status
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```
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## 入库内容
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脚本会写入以下接口对应的数据：
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- `task-action-design`
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- `task-action-design-account`
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- `task-action-pathway-account`
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- `task-action-design-pathway-relation/saveRelation`
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- `task-action-design-vulns`
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- `task-action-pathway-account-vulns`
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- `task-action-strategy`
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- `task-action-channel`
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- `base-narrate`
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- `task-action-message`
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- `task-action-design-strategy-relation`
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- `task/task-action/{actionId}` 的 `step` 字段
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策略信息形式/模态会按前端 `modelType` 字典保存为 value 逗号串，例如模型输出“图片,视频”时，脚本先查 `sys/sys-dict-data` 再写入 `task-action-message.modelType`，不会直接保存中文文字。
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策略关系表写入时，Step5 只写受众 `designId`，Step6 只写传播节点 `pathwayId`；即使模型把 `账号类型/accountType` 生成反了，脚本也会按当前步骤强制纠正，避免受众策略和传播节点策略串写。
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## 输出文件
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执行后查看：
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```text
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xdfx-flow-state.json
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xdfx-flow-summary.md
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`xdfx-flow-state.json` 保存断点状态、接口返回 ID、模型解析结果与错误明细。
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`xdfx-flow-summary.md` 是给用户看的执行摘要。
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## 每步反馈
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脚本会输出六类反馈行：
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- `操作反馈`：当前正在做什么、调用哪个接口。
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- `用户协助`：当前步骤需要用户选择候选；智能体必须暂停后续步骤，展示选项，等待用户选择后重跑同一个 step。
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- `入库反馈`：当前已入库的对象类型、名称和返回 ID。
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- `错误反馈`：当前错误的阶段、接口、状态码、请求摘要和响应摘要。
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- `JSON解析复核`：模型返回内容无法稳定解析为 JSON，需要执行智能体复核是否重试。
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- `步骤反馈`：当前步骤最终状态和累计入库数量。
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`步骤反馈` 中包含：
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- `步骤`：步骤编号。
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- `步骤名称`：步骤名称。
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- `状态`：`成功`、`部分完成`、`等待用户选择` 或 `已跳过`。
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- `执行状态`：中文执行状态。
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- `累计入库数量`：当前累计入库数量。
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- `本步骤新增错误数`：本步骤新增错误数。
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- `累计错误数`：累计错误数。
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智能体反馈用户时建议使用这种格式：
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```text
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Step1 受众目标分析完成：当前已入库受众 X 个，本步骤新增错误 Y 个。
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```
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如果 `状态` 为 `部分完成`，要补一句“该步骤部分完成”，并说明稍后最终汇总会列出错误明细。
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如果 `状态` 为 `已跳过`，要说明跳过原因。
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## 容错规则
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- 单个受众、账号、传播节点、脆弱点或策略失败，不中断整个流程。
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- 保存接口必须返回 `id`，否则不会进入下游步骤。
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- 受众目标默认入库 3 个，关键传播节点默认入库 3 个。
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- 默认开启用户协助选择：Step1 选择受众；Step2 选择关键传播节点；Step3/Step4 选择要入库的脆弱点；Step5 只能选择多个受众生成策略；Step6 只能选择多个关键传播节点生成策略。受众和关键传播节点不能在同一步交叉生成策略。
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- 用户选择后重跑当前 step：`--select-audiences`、`--select-pathways`、`--select-audience-vulns`、`--select-pathway-vulns`、`--select-strategy-audiences`、`--select-strategy-pathways`。
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- 下游受众脆弱点/策略只能从“已在 Step2 分析出并关联关键传播节点”的受众中选择，默认取前 2 个；没有产生传播节点的受众不得继续分析脆弱点和策略。
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- 下游传播节点脆弱点/策略默认只选择前 2 个已入库传播节点继续，可用 `--downstream-audiences` / `--downstream-pathways` 调成 1 或 2。
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- 每个被选中的对象默认最多生成 3 个脆弱点、3 个策略。
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- 模型流式 `answer` 会自动拼接。
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- 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`。
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- 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。
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- 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`。
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- 模型 JSON 解析失败会自动重试 1 次。
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- 每一步完成都会写入 state/summary 并输出 `步骤反馈`。
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- 接口失败会写入 `errors`，包含阶段、URL、状态码、请求摘要、响应正文和异常类型。
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## 回复用户规则
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执行结束后，智能体必须读取 `xdfx-flow-summary.md` 和 `xdfx-flow-state.json.errors` 再回复用户。
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如果 `errors` 为空，可以说明“全流程完成”。
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如果 `errors` 非空，只能说明“部分完成”，并列出失败阶段、接口 URL、状态码和响应摘要。
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