-- MateClaw 初始数据 - 中文版（MySQL/MariaDB 语法，ON DUPLICATE KEY UPDATE） -- 默认管理员（密码：admin123，BCrypt加密） INSERT INTO mate_user (id, username, password, nickname, role, enabled, create_time, update_time, deleted) VALUES (1, 'admin', '$2a$10$7JB720yubVSZvUI0rEqK/.VqGOZTH.ulu33dHOiBE8ByOhJIrdAu2', 'MateClaw Admin', 'admin', TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE username=VALUES(username), password=VALUES(password), nickname=VALUES(nickname), role=VALUES(role), enabled=VALUES(enabled), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 默认 Agent：通用助手（ReAct 模式） INSERT INTO mate_agent (id, name, description, agent_type, system_prompt, model_name, max_iterations, enabled, icon, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000001, 'MateClaw Assistant', '默认 AI 助手，基于 ReAct 模式，支持工具调用', 'react', '你是 MateClaw，一个智能 AI 助手。你可以帮助用户回答问题、分析数据、执行任务。请用中文回复，保持专业、友好的态度。', NULL, 10, TRUE, '🤖', 'default,assistant', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), agent_type=VALUES(agent_type), system_prompt=VALUES(system_prompt), model_name=VALUES(model_name), max_iterations=VALUES(max_iterations), enabled=VALUES(enabled), icon=VALUES(icon), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 默认 Agent：任务规划助手（Plan-Execute 模式） INSERT INTO mate_agent (id, name, description, agent_type, system_prompt, model_name, max_iterations, enabled, icon, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000002, 'Task Planner', '任务规划助手，适合复杂多步骤任务', 'plan_execute', '你是一个专业的任务规划和执行助手。你擅长将复杂目标分解为可执行的步骤，并逐步完成。请用中文回复。', NULL, 20, TRUE, '📋', 'planning,task', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), agent_type=VALUES(agent_type), system_prompt=VALUES(system_prompt), model_name=VALUES(model_name), max_iterations=VALUES(max_iterations), enabled=VALUES(enabled), icon=VALUES(icon), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- StateGraph ReAct Agent（支持 StateGraph 架构） INSERT INTO mate_agent (id, name, description, agent_type, system_prompt, model_name, max_iterations, enabled, icon, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000003, 'StateGraph ReAct', '基于 StateGraph 的 ReAct Agent，支持显式推理循环和工具调用', 'react', '你是基于 StateGraph 架构的智能助手。你可以使用工具来帮助用户解决问题。请用中文回复，保持专业、友好的态度。', NULL, 10, TRUE, '🔄', 'react,stategraph,tools', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), agent_type=VALUES(agent_type), system_prompt=VALUES(system_prompt), model_name=VALUES(model_name), max_iterations=VALUES(max_iterations), enabled=VALUES(enabled), icon=VALUES(icon), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- ==================== 本地模型 Provider（优先展示） ==================== INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('ollama', 'Ollama', '', 'OpenAIChatModel', 'ollama', 'http://127.0.0.1:11434', '{"max_tokens":null}', FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('lmstudio', 'LM Studio', '', 'OpenAIChatModel', '', 'http://localhost:1234/v1', '{"max_tokens":null}', FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('llamacpp', 'llama.cpp (Local)', '', 'OpenAIChatModel', '', '', '{}', FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('mlx', 'MLX (Local, Apple Silicon)', '', 'OpenAIChatModel', '', '', '{}', FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); -- ==================== 云端模型 Provider ==================== INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('dashscope', 'DashScope', 'sk-', 'DashScopeChatModel', '', '', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('modelscope', 'ModelScope', 'ms', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api-inference.modelscope.cn/v1', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('aliyun-codingplan', 'Aliyun Coding Plan', 'sk-sp', 'OpenAIChatModel', '', 'https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1', '{}', FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('openai', 'OpenAI', 'sk-', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api.openai.com/v1', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('azure-openai', 'Azure OpenAI', '', 'OpenAIChatModel', '', '', '{}', FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('minimax', 'MiniMax (International)', '', 'AnthropicChatModel', '', 'https://api.minimax.io/anthropic', '{}', FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('minimax-cn', 'MiniMax (China)', '', 'AnthropicChatModel', '', 'https://api.minimaxi.com/anthropic', '{}', FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('kimi-cn', 'Kimi (China)', '', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api.moonshot.cn/v1', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('kimi-intl', 'Kimi (International)', '', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api.moonshot.ai/v1', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('kimi-code', 'Kimi Code', '', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api.kimi.com/coding/v1', '{"headers":{"User-Agent":"RooCode/1.0","HTTP-Referer":"https://github.com/RooVetGit/Roo-Cline","X-Title":"Roo Code"}}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('deepseek', 'DeepSeek', 'sk-', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api.deepseek.com', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), 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is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('gemini', 'Google Gemini', '', 'GeminiChatModel', '', 'https://generativelanguage.googleapis.com', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('openrouter', 'OpenRouter', 'sk-or-', 'OpenAIChatModel', '', 'https://openrouter.ai/api/v1', '{}', FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('zhipu-cn', 'Zhipu AI (China)', '', 'OpenAIChatModel', '', 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4', '{"completionsPath":"/chat/completions"}', FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('zhipu-intl', 'Zhipu AI (International)', '', 'OpenAIChatModel', '', 'https://api.z.ai/api/paas/v4', '{"completionsPath":"/chat/completions"}', FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_provider (provider_id, name, api_key_prefix, chat_model, api_key, base_url, generate_kwargs, is_custom, is_local, support_model_discovery, support_connection_check, freeze_url, require_api_key, create_time, update_time) VALUES ('volcengine', 'Volcano Engine (火山引擎)', '', 'OpenAIChatModel', '', 'https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3', '{}', FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), api_key_prefix=VALUES(api_key_prefix), chat_model=VALUES(chat_model), api_key=VALUES(api_key), base_url=VALUES(base_url), generate_kwargs=VALUES(generate_kwargs), is_custom=VALUES(is_custom), is_local=VALUES(is_local), support_model_discovery=VALUES(support_model_discovery), support_connection_check=VALUES(support_connection_check), freeze_url=VALUES(freeze_url), require_api_key=VALUES(require_api_key), update_time=VALUES(update_time); -- ==================== 本地模型预配置（Ollama，默认禁用） ==================== INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000300, 'Gemma 3', 'ollama', 'gemma3:latest', 'Google Gemma 3，轻量高效，适合本地推理', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000301, 'Qwen 3', 'ollama', 'qwen3:latest', '通义千问 3，中文能力出色', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000302, 'Llama 3.1', 'ollama', 'llama3.1:latest', 'Meta Llama 3.1，通用能力强', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000303, 'DeepSeek R1', 'ollama', 'deepseek-r1:latest', 'DeepSeek R1 推理模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000304, 'Mistral', 'ollama', 'mistral:latest', 'Mistral 7B，高效推理', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000305, 'Gemma 4', 'ollama', 'gemma4:latest', 'Google Gemma 4，新一代高性能本地模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, FALSE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time); -- ==================== 云端默认模型配置 ==================== INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000001, 'Qwen Plus', 'dashscope', 'qwen-plus', '默认均衡模型，适合日常问答与工具调用。', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), enabled=VALUES(enabled), is_default=VALUES(is_default), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000002, 'Qwen Max', 'dashscope', 'qwen-max', '更强推理能力，适合复杂任务。', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), enabled=VALUES(enabled), is_default=VALUES(is_default), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000003, 'Qwen Turbo', 'dashscope', 'qwen-turbo', '低延迟模型，适合高频交互。', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), enabled=VALUES(enabled), is_default=VALUES(is_default), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000004, 'Qwen Coder Plus', 'dashscope', 'qwen-coder-plus', '代码生成与解释场景优先。', 0.2, 8192, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), enabled=VALUES(enabled), is_default=VALUES(is_default), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_model_config (id, name, provider, model_name, description, temperature, max_tokens, top_p, builtin, enabled, is_default, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000101, 'Qwen3 Max', 'dashscope', 'qwen3-max', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000102, 'Qwen3 235B A22B Thinking', 'dashscope', 'qwen3-235b-a22b-thinking-2507', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000103, 'DeepSeek-V3.2', 'dashscope', 'deepseek-v3.2', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000170, 'Qwen3.5 Plus', 'dashscope', 'qwen3.5-plus', 'Qwen 3.5 系列最新均衡模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000171, 'Qwen3.5 Max', 'dashscope', 'qwen3.5-max', 'Qwen 3.5 系列最强模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000172, 'Qwen3 Plus', 'dashscope', 'qwen3-plus', 'Qwen3 均衡模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000173, 'Qwen Long', 'dashscope', 'qwen-long', '长文本模型，支持超长上下文', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000104, 'Qwen3.5-122B-A10B', 'modelscope', 'Qwen/Qwen3.5-122B-A10B', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000105, 'GLM-5', 'modelscope', 'ZhipuAI/GLM-5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000106, 'Qwen3.5 Plus', 'aliyun-codingplan', 'qwen3.5-plus', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000107, 'GLM-5', 'aliyun-codingplan', 'glm-5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000108, 'GLM-4.7', 'aliyun-codingplan', 'glm-4.7', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000109, 'MiniMax M2.5', 'aliyun-codingplan', 'MiniMax-M2.5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000110, 'Kimi K2.5', 'aliyun-codingplan', 'kimi-k2.5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000111, 'Qwen3 Max 2026-01-23', 'aliyun-codingplan', 'qwen3-max-2026-01-23', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000112, 'Qwen3 Coder Next', 'aliyun-codingplan', 'qwen3-coder-next', '', 0.2, 8192, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000113, 'Qwen3 Coder Plus', 'aliyun-codingplan', 'qwen3-coder-plus', '', 0.2, 8192, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000114, 'GPT-5.2', 'openai', 'gpt-5.2', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000115, 'GPT-5', 'openai', 'gpt-5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000116, 'GPT-5 Mini', 'openai', 'gpt-5-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000117, 'GPT-5 Nano', 'openai', 'gpt-5-nano', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000118, 'GPT-4.1', 'openai', 'gpt-4.1', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000119, 'GPT-4.1 Mini', 'openai', 'gpt-4.1-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000120, 'GPT-4.1 Nano', 'openai', 'gpt-4.1-nano', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000121, 'o3', 'openai', 'o3', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000122, 'o4-mini', 'openai', 'o4-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000123, 'GPT-4o', 'openai', 'gpt-4o', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000124, 'GPT-4o Mini', 'openai', 'gpt-4o-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000125, 'GPT-5 Chat', 'azure-openai', 'gpt-5-chat', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000126, 'GPT-5 Mini', 'azure-openai', 'gpt-5-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000127, 'GPT-5 Nano', 'azure-openai', 'gpt-5-nano', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000128, 'GPT-4.1', 'azure-openai', 'gpt-4.1', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000129, 'GPT-4.1 Mini', 'azure-openai', 'gpt-4.1-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000130, 'GPT-4.1 Nano', 'azure-openai', 'gpt-4.1-nano', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000131, 'GPT-4o', 'azure-openai', 'gpt-4o', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000132, 'GPT-4o Mini', 'azure-openai', 'gpt-4o-mini', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000133, 'MiniMax M2.5', 'minimax', 'MiniMax-M2.5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000134, 'MiniMax M2.5 Highspeed', 'minimax', 'MiniMax-M2.5-highspeed', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000135, 'MiniMax M2.7', 'minimax', 'MiniMax-M2.7', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000136, 'MiniMax M2.7 Highspeed', 'minimax', 'MiniMax-M2.7-highspeed', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000137, 'MiniMax M2.5', 'minimax-cn', 'MiniMax-M2.5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000138, 'MiniMax M2.5 Highspeed', 'minimax-cn', 'MiniMax-M2.5-highspeed', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000139, 'MiniMax M2.7', 'minimax-cn', 'MiniMax-M2.7', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000140, 'MiniMax M2.7 Highspeed', 'minimax-cn', 'MiniMax-M2.7-highspeed', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000141, 'Kimi K2.5', 'kimi-cn', 'kimi-k2.5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000142, 'Kimi K2 0905 Preview', 'kimi-cn', 'kimi-k2-0905-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000143, 'Kimi K2 0711 Preview', 'kimi-cn', 'kimi-k2-0711-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000144, 'Kimi K2 Turbo Preview', 'kimi-cn', 'kimi-k2-turbo-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000145, 'Kimi K2 Thinking', 'kimi-cn', 'kimi-k2-thinking', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000146, 'Kimi K2 Thinking Turbo', 'kimi-cn', 'kimi-k2-thinking-turbo', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000147, 'Kimi K2.5', 'kimi-intl', 'kimi-k2.5', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000148, 'Kimi K2 0905 Preview', 'kimi-intl', 'kimi-k2-0905-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000149, 'Kimi K2 0711 Preview', 'kimi-intl', 'kimi-k2-0711-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000150, 'Kimi K2 Turbo Preview', 'kimi-intl', 'kimi-k2-turbo-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000151, 'Kimi K2 Thinking', 'kimi-intl', 'kimi-k2-thinking', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000152, 'Kimi K2 Thinking Turbo', 'kimi-intl', 'kimi-k2-thinking-turbo', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000153, 'DeepSeek Chat', 'deepseek', 'deepseek-chat', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000154, 'DeepSeek Reasoner', 'deepseek', 'deepseek-reasoner', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000155, 'Gemini 3.1 Pro Preview', 'gemini', 'gemini-3.1-pro-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000156, 'Gemini 3 Flash Preview', 'gemini', 'gemini-3-flash-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000157, 'Gemini 3.1 Flash Lite Preview', 'gemini', 'gemini-3.1-flash-lite-preview', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000158, 'Gemini 2.5 Pro', 'gemini', 'gemini-2.5-pro', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000159, 'Gemini 2.5 Flash', 'gemini', 'gemini-2.5-flash', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000160, 'Gemini 2.5 Flash Lite', 'gemini', 'gemini-2.5-flash-lite', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000161, 'Gemini 2.0 Flash', 'gemini', 'gemini-2.0-flash', '', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000200, 'GPT-5', 'openrouter', 'openai/gpt-5', 'OpenRouter 代理 GPT-5', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000201, 'Claude Opus 4.6', 'openrouter', 'anthropic/claude-opus-4-6', 'OpenRouter 代理 Claude Opus 4.6', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000202, 'Claude Sonnet 4.6', 'openrouter', 'anthropic/claude-sonnet-4-6', 'OpenRouter 代理 Claude Sonnet 4.6', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000203, 'Gemini 2.5 Pro', 'openrouter', 'google/gemini-2.5-pro', 'OpenRouter 代理 Gemini 2.5 Pro', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000204, 'Llama 4 Maverick', 'openrouter', 'meta-llama/llama-4-maverick', 'OpenRouter 代理 Llama 4 Maverick', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000205, 'DeepSeek R1', 'openrouter', 'deepseek/deepseek-r1', 'OpenRouter 代理 DeepSeek R1', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000206, 'Qwen3.6 Plus (free)', 'openrouter', 'qwen/qwen3.6-plus:free', 'OpenRouter 免费 Qwen3.6 Plus（支持视觉）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000207, 'Gemini 2.5 Flash (free)', 'openrouter', 'google/gemini-2.5-flash:free', 'OpenRouter 免费 Gemini 2.5 Flash（支持视觉）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000208, 'Llama 4 Maverick (free)', 'openrouter', 'meta-llama/llama-4-maverick:free', 'OpenRouter 免费 Llama 4 Maverick（支持视觉）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000210, 'GLM-5-Turbo', 'zhipu-cn', 'glm-5-turbo', '高速推理模型（推荐）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000211, 'GLM-5V-Turbo', 'zhipu-cn', 'glm-5v-turbo', '多模态视觉模型（推荐）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000212, 'GLM-5', 'zhipu-cn', 'glm-5', '旗舰模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000213, 'GLM-5.1', 'zhipu-cn', 'glm-5.1', '最新旗舰模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000220, 'GLM-5-Turbo', 'zhipu-intl', 'glm-5-turbo', '高速推理模型（国际版，推荐）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000221, 'GLM-5V-Turbo', 'zhipu-intl', 'glm-5v-turbo', '多模态视觉模型（国际版，推荐）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000222, 'GLM-5', 'zhipu-intl', 'glm-5', '旗舰模型（国际版）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000223, 'GLM-5.1', 'zhipu-intl', 'glm-5.1', '最新旗舰模型（国际版）', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000230, 'Doubao 1.5 Pro 256K', 'volcengine', 'doubao-1.5-pro-256k', '豆包旗舰模型，256K 超长上下文', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000231, 'Doubao 1.5 Pro 32K', 'volcengine', 'doubao-1.5-pro-32k', '豆包旗舰模型，32K 上下文', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000232, 'Doubao 1.5 Lite 32K', 'volcengine', 'doubao-1.5-lite-32k', '豆包轻量模型，高性价比', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000233, 'Doubao 1.5 Vision Pro 32K', 'volcengine', 'doubao-1.5-vision-pro-32k', '豆包多模态视觉模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000234, 'Doubao 1.5 Thinking Pro', 'volcengine', 'doubao-1.5-thinking-pro', '豆包深度推理模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000235, 'Doubao 1.5 Thinking Lite', 'volcengine', 'doubao-1.5-thinking-lite', '豆包轻量推理模型', 0.7, 4096, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0), (1000000240, 'Kimi for Coding', 'kimi-code', 'kimi-for-coding', 'Kimi Code 专用编码模型', 0.2, 32768, 0.8, TRUE, TRUE, FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), provider=VALUES(provider), model_name=VALUES(model_name), description=VALUES(description), temperature=VALUES(temperature), max_tokens=VALUES(max_tokens), top_p=VALUES(top_p), builtin=VALUES(builtin), enabled=VALUES(enabled), is_default=VALUES(is_default), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 默认系统设置 INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000001, 'language', 'zh-CN', '当前界面语言', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000002, 'streamEnabled', 'true', '是否开启流式响应', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000003, 'debugMode', 'false', '是否开启调试模式', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000004, 'stateGraphEnabled', 'true', '启用 StateGraph 架构的 ReAct Agent', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); -- 搜索服务配置 INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000005, 'searchEnabled', 'true', '是否启用搜索功能', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000006, 'searchProvider', 'serper', '搜索服务提供商', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000007, 'searchFallbackEnabled', 'false', '搜索失败时是否回退到备用提供商', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000008, 'serperApiKey', '', 'Serper API Key', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000009, 'serperBaseUrl', 'https://google.serper.dev/search', 'Serper 接口地址', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000010, 'tavilyApiKey', '', 'Tavily API Key', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); INSERT INTO mate_system_setting (id, setting_key, setting_value, description, create_time, update_time) VALUES (1000000011, 'tavilyBaseUrl', 'https://api.tavily.com/search', 'Tavily 接口地址', NOW(), NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE setting_key=VALUES(setting_key), setting_value=VALUES(setting_value), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time); -- 内置工具：日期时间 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000001, 'DateTimeTool', '日期时间', '获取当前日期和时间信息', 'builtin', 'dateTimeTool', '🕐', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：网络搜索 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000002, 'WebSearchTool', '网络搜索', '在互联网上搜索实时信息', 'builtin', 'webSearchTool', '🔍', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：本地命令执行（默认启用，危险操作由 ToolGuard 审批控制） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000003, 'ShellExecuteTool', '命令执行', '在本地服务器上执行 Shell 命令。用于执行系统命令、查看文件、运行脚本等操作。危险操作会触发审批确认。', 'builtin', 'shellExecuteTool', '🖥', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：读取文件 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000004, 'ReadFileTool', '读取文件', '读取指定文件的内容，支持按行范围读取，自动截断超大输出。', 'builtin', 'readFileTool', '📖', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：写入文件（默认启用，危险操作由 ToolGuard 审批控制） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000005, 'WriteFileTool', '写入文件', '将内容写入指定文件。如果文件已存在则完全覆写，不存在则创建新文件。每次执行需要用户审批确认。', 'builtin', 'writeFileTool', '📝', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：编辑文件（默认启用，危险操作由 ToolGuard 审批控制） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000006, 'EditFileTool', '编辑文件', '通过查找替换编辑文件内容，精确匹配 old_text 并替换为 new_text。每次执行需要用户审批确认。', 'builtin', 'editFileTool', '✏️', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：技能文件读取（Skill Runtime Tool） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000007, 'SkillFileTool', '技能文件读取', '读取技能包内的文件（SKILL.md/references/scripts），列出技能文件目录树。支持 read_skill_file 和 list_skill_files 两个工具。', 'builtin', 'skillFileTool', '📖', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：技能脚本执行（Skill Runtime Tool） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000008, 'SkillScriptTool', '技能脚本执行', '执行技能包 scripts/ 目录下的脚本（Python/Bash/Node），路径严格限制在技能目录内。', 'builtin', 'skillScriptTool', '⚡', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：文件类型检测 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000009, 'FileTypeDetectorTool', '文件类型检测', '检测文件的 MIME 类型和类别，区分文本文件和 PDF/Office 文档，帮助选择合适的读取工具。', 'builtin', 'fileTypeDetectorTool', '🔍', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：文档文本提取 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000010, 'DocumentExtractTool', '文档文本提取', '从 PDF、Word、Excel、PowerPoint 等 Office 文档中提取纯文本内容。支持 fallback 链：系统命令优先，Java 实现兜底。', 'builtin', 'documentExtractTool', '📄', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：数据库工作区记忆读写 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000011, 'WorkspaceMemoryTool', '工作区记忆', '读写数据库中的工作区 Markdown 文档，用于维护 PROFILE.md、MEMORY.md 和 memory/YYYY-MM-DD.md 等持久记忆。', 'builtin', 'workspaceMemoryTool', '🧠', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：浏览器控制（Playwright） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000012, 'BrowserUseTool', '浏览器控制', '启动和控制浏览器，支持打开网页、截图、点击、输入、执行JS等自动化操作。配合 browser_visible / browser_cdp 技能使用。', 'builtin', 'browserUseTool', '🌐', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：MateClaw 项目文档读取 INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000013, 'MateClawDocTool', 'MateClaw 文档', '读取 MateClaw 内置项目文档。action=list 列出所有文档，action=read 读取指定文档内容（如 zh/config.md）。', 'builtin', 'mateClawDocTool', '📚', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置工具：Agent 委派（多 Agent 协作） INSERT INTO mate_tool (id, name, display_name, description, tool_type, bean_name, icon, enabled, builtin, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000014, 'DelegateAgentTool', 'Agent 委派', '委派任务给其他 Agent 执行，实现多 Agent 协作。支持按名称调用目标 Agent，在独立会话中运行并返回结果。', 'builtin', 'delegateAgentTool', '🤝', TRUE, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), display_name=VALUES(display_name), description=VALUES(description), tool_type=VALUES(tool_type), bean_name=VALUES(bean_name), icon=VALUES(icon), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 示例 MCP Server：Filesystem（参考 MateClaw 文档中的 mcpServers.filesystem） INSERT INTO mate_mcp_server ( id, name, description, transport, url, headers_json, command, args_json, env_json, cwd, enabled, connect_timeout_seconds, read_timeout_seconds, last_status, last_error, last_connected_time, tool_count, builtin, create_time, update_time, deleted ) VALUES ( 1000000901, 'filesystem', 'Filesystem MCP for MateClaw workspace', 'stdio', NULL, NULL, 'npx', '["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","/Users/mate"]', '{}', '/Users/mate', TRUE, 30, 30, 'disconnected', NULL, NULL, 0, FALSE, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), transport=VALUES(transport), url=VALUES(url), headers_json=VALUES(headers_json), command=VALUES(command), args_json=VALUES(args_json), env_json=VALUES(env_json), cwd=VALUES(cwd), enabled=VALUES(enabled), connect_timeout_seconds=VALUES(connect_timeout_seconds), read_timeout_seconds=VALUES(read_timeout_seconds), last_status=VALUES(last_status), last_error=VALUES(last_error), last_connected_time=VALUES(last_connected_time), tool_count=VALUES(tool_count), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 预置 MCP Server：GitHub（需配置 GITHUB_TOKEN 环境变量后启用） INSERT INTO mate_mcp_server ( id, name, description, transport, url, headers_json, command, args_json, env_json, cwd, enabled, connect_timeout_seconds, read_timeout_seconds, last_status, last_error, last_connected_time, tool_count, builtin, create_time, update_time, deleted ) VALUES ( 1000000902, 'github', 'GitHub MCP Server — 搜索仓库/代码/Issues，管理 PR 和文件', 'stdio', NULL, NULL, 'npx', '["-y","@modelcontextprotocol/server-github"]', '{"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN":""}', NULL, FALSE, 30, 30, 'disconnected', NULL, NULL, 0, FALSE, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), transport=VALUES(transport), url=VALUES(url), headers_json=VALUES(headers_json), command=VALUES(command), args_json=VALUES(args_json), env_json=VALUES(env_json), cwd=VALUES(cwd), enabled=VALUES(enabled), connect_timeout_seconds=VALUES(connect_timeout_seconds), read_timeout_seconds=VALUES(read_timeout_seconds), last_status=VALUES(last_status), last_error=VALUES(last_error), last_connected_time=VALUES(last_connected_time), tool_count=VALUES(tool_count), builtin=VALUES(builtin), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 内置技能：从 MateClaw 迁移的技能元数据 INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000001, 'cron', '定时任务管理。通过命令或控制台创建、查询、暂停、恢复、删除任务，按时间表执行并把结果发到频道。', 'builtin', '⏰', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'cron,schedule,automation', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000002, 'file_reader', '读取与摘要文本类文件，如 txt、md、json、csv、log、代码文件等。PDF 与 Office 文件由专用技能处理。', 'builtin', '📄', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'file,reader,text,summary', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000003, 'dingtalk_channel_connect', '辅助完成钉钉频道接入流程，支持可视浏览器、登录暂停和发布前检查。', 'builtin', '🤖', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'dingtalk,channel,browser,automation', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000004, 'himalaya', '通过 CLI 管理邮件，支持多账户 IMAP/SMTP、搜索、阅读、回复和附件处理。', 'builtin', '📧', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md","homepage":"https://github.com/pimalaya/himalaya"}', TRUE, TRUE, 'email,imap,smtp,cli', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000005, 'news', '从互联网查询最新新闻。支持政治、财经、社会、国际、科技、体育、娱乐等分类。自动适配内置搜索和工具搜索。', 'builtin', '📰', '2.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'news,web,search,summary', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000006, 'pdf', 'PDF 相关操作：阅读、提取文字和表格、合并拆分、旋转、水印、填表、加密解密、OCR 等。内含表单字段提取、填充、边界框校验和 PDF 转图片等脚本。', 'builtin', '📕', '1.0.0', 'Anthropic Skills', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'pdf,ocr,forms,document', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000007, 'docx', 'Word 文档的创建、阅读、编辑，支持目录、页眉页脚、表格、图片、修订与批注。内含 XML 解包/打包、Schema 校验、修订处理和 LibreOffice 集成等脚本。', 'builtin', '📝', '1.0.0', 'Anthropic Skills', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'docx,word,document,office', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000008, 'pptx', 'PPT 的创建、阅读、编辑，支持模板、版式、备注与批注。内含幻灯片操作、缩略图生成、XML 校验和 LibreOffice 集成等脚本。', 'builtin', '📊', '1.0.0', 'Anthropic Skills', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'pptx,presentation,slides,office', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000009, 'xlsx', '表格文件的读取、编辑、创建与格式整理，支持公式、数据清洗和分析。内含公式重算、XML 解包/打包、Schema 校验和 LibreOffice 集成等脚本。', 'builtin', '📈', '1.0.0', 'Anthropic Skills', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'xlsx,excel,csv,spreadsheet,data', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000010, 'browser_visible', '以可见模式启动真实浏览器窗口，适用于演示、调试或需要人工参与的场景。', 'builtin', '🖥️', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'browser,visible,headed,automation', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000012, 'browser_cdp', '通过 Chrome DevTools Protocol (CDP) 连接或启动 Chrome，用于远程调试、共享浏览器或与外部工具协作。', 'builtin', '🔌', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'browser,cdp,chrome,debugging,automation', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000011, 'guidance', '回答用户关于 MateClaw 安装与配置的问题，优先定位并阅读本地文档，再提炼答案。', 'builtin', '🧭', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'docs,guidance,configuration,qa', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000013, 'mateclaw_source_index', '将用户问题映射到 MateClaw 文档路径与源码入口，减少盲目搜索。', 'builtin', '🗂️', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'docs,index,source,qa', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_skill (id, name, description, skill_type, icon, version, author, config_json, enabled, builtin, tags, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000015, 'steve_jobs_perspective', '史蒂夫·乔布斯思维操作系统。以乔布斯视角审视产品、评估决策、提供反馈，运用其六大心智模型和独特表达风格。', 'builtin', '🍎', '1.0.0', 'MateClaw', '{"upstream":"mateclaw","entryFile":"SKILL.md"}', TRUE, TRUE, 'persona,jobs,product,strategy,thinking', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), description=VALUES(description), skill_type=VALUES(skill_type), icon=VALUES(icon), version=VALUES(version), author=VALUES(author), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), builtin=VALUES(builtin), tags=VALUES(tags), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 为关键 builtin skill 填充 skill_content（SKILL.md 执行协议） -- NOTE: For pdf/docx/pptx/xlsx/himalaya, the authoritative SKILL.md is bundled in -- classpath:skills/{name}/ and auto-synced to workspace on startup. -- The database skill_content below is a lightweight fallback if workspace is unavailable. UPDATE mate_skill SET skill_content = '# PDF Processing Guide ## 能力范围 - 阅读 PDF：使用 extract_pdf_text 或 extract_document_text 工具提取文字 - 提取表格、元数据 - 合并/拆分 PDF（通过技能脚本） - 旋转页面、添加水印 - 填写 PDF 表单（通过 scripts/fill_fillable_fields.py、scripts/fill_pdf_form_with_annotations.py） - 加密/解密 PDF - OCR 识别扫描件 ## 可用脚本（技能工作区） - `scripts/check_fillable_fields.py` - 检测可填写表单字段 - `scripts/extract_form_field_info.py` - 提取表单字段元数据 - `scripts/extract_form_structure.py` - 分析不可填写 PDF 的结构 - `scripts/fill_fillable_fields.py` - 填写表单字段 - `scripts/fill_pdf_form_with_annotations.py` - 以注释方式填写 - `scripts/check_bounding_boxes.py` - 校验表单边界框 - `scripts/convert_pdf_to_images.py` - 将 PDF 页面转为图片 - `scripts/create_validation_image.py` - 创建叠加校验图片 ## 正确使用方式 ### 提取 PDF 文本（推荐） ```tool extract_pdf_text(filePath="/path/to/document.pdf") ``` ### 指定页码范围 ```tool extract_pdf_text(filePath="/path/to/document.pdf", pages="1-5") ``` ## 重要提示 - 绝对不要对 PDF 使用 read_file - 会返回二进制乱码 - 始终使用 extract_pdf_text 或 extract_document_text - 使用 run_skill_script 执行 scripts/ 目录下的脚本 ## 提取策略（自动 fallback） 1. pdftotext (poppler-utils) - 质量最好 2. Python pdfplumber/pypdf 3. Java PDF 解析 - 纯 Java 实现，无需外部依赖 提取结果会显示使用了哪种方法。' WHERE id = 1000000006; UPDATE mate_skill SET skill_content = '# Word 文档处理 ## 能力范围 - 读取和提取 Word 内容：使用 extract_docx_text 或 extract_document_text - 创建新 Word 文档（.docx），使用 docx-js (Node.js) - 编辑现有文档：解包 XML -> 编辑 -> 校验后重新打包 - 处理修订、批注、图片 - 支持目录生成、页眉页脚 ## 可用脚本（技能工作区） - `scripts/office/unpack.py` - 解包并格式化 DOCX XML - `scripts/office/pack.py` - 校验并重新打包，支持自动修复 - `scripts/office/validate.py` - 按 XSD Schema 校验 - `scripts/office/soffice.py` - LibreOffice CLI 封装 - `scripts/comment.py` - 为文档添加批注 - `scripts/accept_changes.py` - 接受所有修订 ## 正确使用方式 ### 提取 Word 文本（推荐） ```tool extract_docx_text(filePath="/path/to/document.docx") ``` ## 编辑工作流 1. 解包：`python scripts/office/unpack.py document.docx unpacked/` 2. 编辑 unpacked/word/ 中的 XML 3. 打包：`python scripts/office/pack.py unpacked/ output.docx --original document.docx` ## 重要提示 - 绝对不要对 .docx 使用 read_file - DOCX 是 ZIP 格式，会返回乱码 - 始终使用 extract_docx_text 或 extract_document_text - 使用 run_skill_script 执行 scripts/ 目录下的脚本 ## 提取策略（自动 fallback） 1. textutil (macOS) - 保留格式最好 2. pandoc - 跨平台，质量优秀 3. LibreOffice (soffice) - 转换后提取 4. Java ZIP XML 解析 - 纯 Java 实现，无需外部依赖 提取结果会显示使用了哪种方法。' WHERE id = 1000000007; UPDATE mate_skill SET skill_content = '# 定时任务管理 ## 能力范围 - 创建/查询/暂停/恢复/删除定时任务 - 支持 cron 表达式定义执行时间 - 两种任务类型：text（固定消息）/ agent（AI 问答） - 任务结果自动发送到指定渠道 ## 常用 cron 表达式 - `0 9 * * *` — 每天 9:00 - `0 */2 * * *` — 每 2 小时 - `0 9 * * 1-5` — 工作日 9:00 - `*/30 * * * *` — 每 30 分钟 ## 使用说明 帮用户创建定时任务时，确认以下信息： 1. 任务名称 2. 执行时间（cron 表达式） 3. 任务类型（发消息 or AI 问答） 4. 目标渠道' WHERE id = 1000000001; UPDATE mate_skill SET skill_content = '# PPT 演示文稿处理 ## 能力范围 - 读取和提取 PPT 内容：使用 extract_document_text - 从零创建演示文稿（pptxgenjs） - 编辑现有演示文稿：解包 XML -> 操作幻灯片 -> 重新打包 - 生成幻灯片缩略图用于可视化检查 - 清理孤立幻灯片和未引用的媒体文件 ## 可用脚本（技能工作区） - `scripts/office/unpack.py` - 解包并格式化 PPTX XML - `scripts/office/pack.py` - 校验并重新打包，支持自动修复 - `scripts/office/validate.py` - 按 XSD Schema 校验 - `scripts/office/soffice.py` - LibreOffice CLI 封装 - `scripts/add_slide.py` - 添加或复制幻灯片 - `scripts/clean.py` - 清理孤立幻灯片和未引用文件 - `scripts/thumbnail.py` - 从幻灯片生成缩略图网格 ## 正确使用方式 ### 提取 PPT 文本（推荐） ```tool extract_document_text(filePath="/path/to/presentation.pptx") ``` ## 编辑工作流 1. 解包：`python scripts/office/unpack.py presentation.pptx unpacked/` 2. 添加幻灯片：`python scripts/add_slide.py unpacked/ --source 2` 3. 编辑 unpacked/ppt/slides/ 中的 XML 4. 清理：`python scripts/clean.py unpacked/` 5. 打包：`python scripts/office/pack.py unpacked/ output.pptx --original presentation.pptx` ## 重要提示 - 绝对不要对 .pptx 使用 read_file - PPTX 是 ZIP 格式，会返回乱码 - 始终使用 extract_document_text - 使用 run_skill_script 执行 scripts/ 目录下的脚本 提取结果会显示使用了哪种方法。' WHERE id = 1000000008; UPDATE mate_skill SET skill_content = '# Excel 表格处理 ## 能力范围 - 读取和提取 Excel 内容：使用 extract_document_text - CSV/TSV 文件可直接用 read_file 读取 - 使用 openpyxl 创建和编辑表格 - 通过 LibreOffice 重算公式 - 通过解包/打包工作流进行高级 XML 编辑 ## 可用脚本（技能工作区） - `scripts/recalc.py` - 通过 LibreOffice 重算公式并检测错误 - `scripts/office/unpack.py` - 解包并格式化 XLSX XML - `scripts/office/pack.py` - 校验后重新打包 - `scripts/office/validate.py` - 按 XSD Schema 校验 - `scripts/office/soffice.py` - LibreOffice CLI 封装 ## 正确使用方式 ### 提取 Excel 文本（推荐） ```tool extract_document_text(filePath="/path/to/spreadsheet.xlsx") ``` ### CSV/TSV 文件（可直接读取） ```tool read_file(filePath="/path/to/data.csv") ``` ## 关键：使用公式而非硬编码值 始终使用 Excel 公式而非在 Python 中计算值： - 错误：`sheet[''B10''] = total`（硬编码值） - 正确：`sheet[''B10''] = ''=SUM(B2:B9)''` ## 公式重算（必须步骤） 创建/编辑含公式的 xlsx 后： ```bash python scripts/recalc.py output.xlsx ``` ## 重要提示 - 绝对不要对 .xlsx/.xls 使用 read_file - Excel 是二进制格式，会返回乱码 - xlsx/xls/xlsm 始终使用 extract_document_text - csv/tsv 可以用 read_file 直接读取 - 使用 run_skill_script 执行 scripts/ 目录下的脚本 提取结果会显示使用了哪种方法。' WHERE id = 1000000009; -- browser_visible 技能内容 UPDATE mate_skill SET skill_content = '--- name: browser_visible description: 以可见模式启动真实浏览器窗口，适用于演示、调试或需要人工参与的场景。 --- # Browser Visible 技能 ## 何时使用 - 用户说「打开浏览器」「帮我打开某网站」「浏览一下这个页面」 - 用户需要看到真实的浏览器窗口（演示、调试、需要人工参与） - 默认使用可见模式（headed=true） ## 如何使用 使用 `browser_use` 工具（已注册为可调用工具）。 ### 典型流程 1. **启动浏览器**（可见模式）： ```tool browser_use(action="start", headed=true) ``` 2. **打开网页**： ```tool browser_use(action="open", url="https://example.com") ``` 3. **查看页面内容**： ```tool browser_use(action="snapshot") ``` 4. **与页面交互**： ```tool browser_use(action="click", selector="button.submit") browser_use(action="type", selector="input[name=search]", text="搜索内容") ``` 5. **截图**： ```tool browser_use(action="screenshot", path="/tmp/page.png") ``` 6. **关闭浏览器**： ```tool browser_use(action="stop") ``` ## 支持的 action | Action | 说明 | 必需参数 | |--------|------|----------| | start | 启动浏览器 | headed（可选，默认 false） | | stop | 关闭浏览器 | — | | open | 打开 URL | url | | snapshot | 获取页面文本和结构 | — | | screenshot | 截图 | path（可选） | | click | 点击元素 | selector | | type | 输入文本 | selector, text | | eval | 执行 JavaScript | code | ## 注意事项 - 每次会话只有一个浏览器实例，如需重启请先 stop - 空闲 30 分钟后浏览器自动关闭 - 如果浏览器未启动，open 操作会自动以 headless 模式启动 - selector 使用标准 CSS 选择器语法 ' WHERE id = 1000000010; -- browser_cdp 技能内容 UPDATE mate_skill SET skill_content = '--- name: browser_cdp description: 通过 Chrome DevTools Protocol (CDP) 连接或启动 Chrome，用于远程调试或与外部工具协作。 --- # Browser CDP 技能 ## 何时使用 仅在以下场景使用此技能（否则使用 browser_visible）： - 用户明确要求通过 CDP 连接已运行的 Chrome - 用户需要远程调试或共享浏览器给外部工具 - 用户提到 Chrome DevTools Protocol、远程调试端口 ## 如何使用 使用 `browser_use` 工具的 CDP 相关 action。 ### 场景 1：扫描本地 CDP 端口 ```tool browser_use(action="list_cdp_targets") ``` 扫描 9000-10000 端口范围，返回可用的 CDP 端点。也可指定端口： ```tool browser_use(action="list_cdp_targets", cdpPort=9222) ``` ### 场景 2：连接已运行的 Chrome ```tool browser_use(action="connect_cdp", url="http://localhost:9222") ``` 连接后自动获取当前打开的页面，可直接进行 snapshot、click、type 等操作。 ### 场景 3：启动新 Chrome 并开启 CDP 如果没有已运行的 Chrome，先用命令启动： ```tool execute_shell_command(command="open -a \"Google Chrome\" --args --remote-debugging-port=9222 https://example.com") ``` 等待几秒后连接： ```tool browser_use(action="connect_cdp", url="http://localhost:9222") ``` ### 连接后操作 ```tool browser_use(action="snapshot") browser_use(action="open", url="https://other-site.com") browser_use(action="click", selector="button.submit") browser_use(action="screenshot", path="/tmp/page.png") ``` ### 断开连接 ```tool browser_use(action="stop") ``` 注意：stop 仅断开 Playwright 与 Chrome 的连接，Chrome 进程继续运行。 ## 注意事项 - CDP 会暴露浏览器历史、Cookie、页面内容，注意安全 - 每次只能有一个浏览器会话（CDP 或 launched），如需切换请先 stop - 空闲 30 分钟后自动断开 ' WHERE id = 1000000012; UPDATE mate_skill SET skill_content = '--- name: news description: | 从互联网查询最新新闻。当用户要求"看新闻"、"今日新闻"、"XX 分类的最新新闻"时使用此 skill。 支持政治、财经、社会、国际、科技、体育、娱乐等分类。自动适配内置搜索和工具搜索两种模式。 metadata: builtin_skill_version: "2.0" mateclaw: emoji: "📰" requires: {} --- # 新闻查询指南 ## 判断搜索模式 你需要根据当前可用能力选择搜索方式： - **如果系统提示词中包含 "Built-in Web Search" 段落** → 你拥有内置搜索能力，使用「模式 A」 - **如果工具列表中有 `search` 工具** → 使用「模式 B：工具搜索」 - **如果以上都不可用** → 使用「模式 C：浏览器搜索」 ## 分类与权威来源 | 分类 | 搜索关键词 | 权威网站 URL（模式 C 备用） | |------|-----------|--------------------------| | **政治** | `最新政治新闻 site:people.com.cn` | https://cpc.people.com.cn/ | | **财经** | `今日财经新闻 最新` | http://www.ce.cn/ | | **社会** | `今日社会新闻` | https://www.chinanews.com/society/ | | **国际** | `今日国际新闻 最新` | https://www.cgtn.com/ | | **科技** | `最新科技新闻` | https://www.stdaily.com/ | | **体育** | `今日体育新闻` | https://sports.cctv.com/ | | **娱乐** | `今日娱乐新闻` | https://ent.sina.com.cn/ | | **AI/科技** | `最新AI人工智能新闻` | — | | **综合** | `今日头条新闻 最新` | — | --- ## 模式 A：内置搜索（DashScope / Kimi） 当你有内置搜索能力时，**直接回答**即可，不需要调用任何工具。 **操作步骤：** 1. 根据用户指定的分类构造搜索意图 2. 直接生成回答 — 你的回复会自动融合实时搜索结果 3. 如果用户问多个分类，在回答中分段覆盖 --- ## 模式 B：工具搜索（WebSearchTool） 当工具列表中有 `search` 工具时使用此模式。 **操作步骤：** 1. 用户未指定分类 → `search(query="今日头条新闻 最新")` 2. 用户指定分类 → 使用上表中对应的搜索关键词 3. 多分类 → 依次调用 search 4. 整理结果后回复 --- ## 模式 C：浏览器搜索（browser_use 兜底） 当以上两种模式都不可用时，使用浏览器访问权威新闻网站。 **操作步骤：** 1. 根据用户分类，从上表选择对应的权威网站 URL 2. 调用 `browser_use(action="open", url="对应URL")` 3. 调用 `browser_use(action="snapshot")` 获取页面内容 4. 从快照中提取标题和摘要 --- ## 回复格式 📰 [分类] 今日要闻 1. **标题** — 来源 | 时间 摘要（1-2 句话） 2. **标题** — 来源 | 时间 摘要（1-2 句话） ## 注意事项 - 每个分类最多展示 5 条结果 - 优先展示时效性强的内容 - 回复中可附上原始链接 ' WHERE id = 1000000005; UPDATE mate_skill SET skill_content = '--- name: guidance description: "回答用户关于 MateClaw 安装、配置、使用的问题：优先读取内置文档，再提炼答案。" metadata: builtin_skill_version: "1.0" mateclaw: emoji: "🧭" requires: {} --- # MateClaw 使用问答指南 当用户询问 **MateClaw 的安装、配置、功能使用、架构原理** 时，使用本 skill。 核心原则： - 先读文档，再回答 - 回答要基于已读到的内容，不臆测 - 回答语言与用户提问语言保持一致 ## 标准流程 ### 第一步：列出可用文档 调用工具列出所有可用文档： ```tool readMateClawDoc(action="list") ``` ### 第二步：根据关键词匹配文档 根据用户问题中的关键词，从下表选择对应文档： | 关键词（示例） | 对应文档 | |---------------|---------| | 安装、部署、Docker、快速开始 | quickstart.md | | 介绍、概览、功能、架构 | intro.md | | 配置、application.yml、环境变量、API Key | config.md | | Agent、ReAct、Plan-Execute、智能体 | agents.md | | 工具、Tool、@Tool、ToolGuard | tools.md | | 技能、Skill、SKILL.md、技能市场 | skills.md | | MCP、插件、协议 | mcp.md | | 渠道、钉钉、飞书、Telegram、Discord | channels.md | | 聊天、消息、SSE、流式 | chat.md | | 模型、Qwen、Ollama、DashScope | models.md | | 安全、JWT、认证、审批 | security.md | | 控制台、前端、UI、暗黑模式 | console.md | | 记忆、Memory、上下文 | memory.md | | 桌面、Desktop | desktop.md | | 报错、问题、FAQ | faq.md | | 路线图、计划、Roadmap | roadmap.md | | 贡献、开发、PR | contributing.md | | API、接口、端点 | api.md | ### 第三步：读取文档 根据用户语言选择文档路径： - 中文问题 → `zh/.md` - 英文问题 → `en/.md` ```tool readMateClawDoc(action="read", path="zh/config.md") ``` 如果一个文档不够，可以读取多个相关文档。 ### 第四步：提取信息并作答 从文档中提取关键信息，组织成可执行答案： - 先给直接结论 - 再给步骤/命令/配置示例 - 补充必要前置条件与常见坑 ## 输出质量要求 - 不编造不存在的配置项或命令 - 涉及路径、命令、配置键时，给可复制的原文片段 - 若信息不足，明确告知并建议查看哪篇文档 ' WHERE id = 1000000011; UPDATE mate_skill SET skill_content = '--- name: mateclaw_source_index description: "将用户问题中的主题、关键词映射到 MateClaw 文档路径与 Java 源码入口，减少盲目搜索。" metadata: builtin_skill_version: "1.0" mateclaw: emoji: "🗂️" requires: {} --- # MateClaw 文档与源码速查 回答 **安装、配置、行为原理** 类问题时，先 **按关键词归类**，再按下表 **打开 1～2 个最可能命中的路径** 阅读，避免长时间无目的遍历。 ## 使用步骤 1. 从用户问题中提取主题（对照下表左列或同类词）。 2. **先读文档**：调用 `readMateClawDoc(action="read", path="zh/<专题>.md")` 或 `en/<专题>.md`。 3. 若文档不足以回答，再参考表中 **源码入口** 用 `readFile` 工具阅读源码。 ## 主题 / 关键词 → 优先文档与源码 | 主题或关键词（示例） | 文档（docs/） | Java 源码入口（vip.mate.*） | |---------------------|-------------|---------------------------| | 安装、部署、Docker | `quickstart.md` | README.md, docker-compose.yml | | 项目介绍、架构 | `intro.md` | MateClaw_Design.md | | 配置、环境变量 | `config.md` | application.yml, config/ | | Agent、ReAct、状态机 | `agents.md` | agent/ReActAgent.java, agent/BaseAgent.java | | 工具、@Tool | `tools.md` | tool/builtin/, tool/ToolRegistry.java | | 技能、SKILL.md | `skills.md` | skill/runtime/SkillRuntimeService.java | | MCP、插件 | `mcp.md` | tool/（grep mcp） | | 渠道、钉钉、飞书 | `channels.md` | channel/ | | 聊天、消息、SSE | `chat.md` | workspace/conversation/ | | 模型、Qwen、Ollama | `models.md` | llm/ | | 安全、JWT | `security.md` | auth/, tool/guard/ | | 控制台、前端 | `console.md` | mateclaw-ui/src/views/ | | 记忆、Memory | `memory.md` | memory/ | | 桌面应用 | `desktop.md` | mateclaw-desktop/ | | 报错、FAQ | `faq.md` | — | | 路线图 | `roadmap.md` | — | | 贡献、开发 | `contributing.md` | CLAUDE.md | | API、接口 | `api.md` | 各 controller/ 包 | ## 约定 - 文档通过 `readMateClawDoc` 工具读取，路径格式：`zh/<专题>.md` 或 `en/<专题>.md` - 表中 **源码入口** 为起点；应用 `readFile` 工具阅读，不要一次性通读大目录 - 本 skill **不替代** 实际阅读：锁定候选路径后应立即读取并核对 ' WHERE id = 1000000013; UPDATE mate_skill SET skill_content = '# Steve Jobs · 思维操作系统 ## 角色扮演规则（最高优先级） 此 Skill 激活后，直接以 Steve Jobs 的身份回应： - 用「我」而非「乔布斯会认为...」 - 直接用此人的语气、节奏、词汇回答问题 - 禁止跳出角色做 meta 分析（除非用户明确要求「退出角色」） ## 触发条件 当用户消息包含以下关键词时自动激活： - "用乔布斯的视角"、"乔布斯模式"、"Jobs模式"、"Steve Jobs" - "像乔布斯一样思考"、"乔布斯会怎么看" ## 六大核心心智模型 1. **聚焦即说不** — 对一百个好主意说 No 2. **端到端控制** — 真正认真对待软件的人应该自己做硬件 3. **连点成线** — 人生无法前瞻规划，只能回溯理解 4. **死亡过滤器** — 如果今天是生命最后一天，你还会做这件事吗？ 5. **现实扭曲力场** — 让人相信不可能的目标 6. **技术与人文的交汇** — 仅有技术是不够的 ## 决策启发式 - 先做减法：问"能砍掉什么" - 不问用户要什么：用户不知道自己要什么 - A+ 团队：只和最优秀的人共事 - 完美细节：看不见的地方也要完美 ## 表达 DNA - 短句、反问、三点法则 - 高频词：insanely great, revolutionary, magical, incredible - 禁忌词：不用「还行」「不错」「有待改进」，只用极端评价 - 句式：结论先行，制造戏剧性停顿 可通过 read_skill_file 读取 references/ 目录下的参考文档获取更多背景。' WHERE id = 1000000015; -- ==================== 渠道种子数据 ==================== -- 参考 MateClaw 13 种渠道，MateClaw 首批支持 6 种 -- 1. Web Console（默认启用） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000001, 'Web Console', 'web', 1000000001, '', '{}', TRUE, '默认 Web 控制台渠道，通过浏览器 SSE 流式交互', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 2. 钉钉（默认禁用，需配置 client_id/client_secret） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000002, 'DingTalk Bot', 'dingtalk', 1000000001, '', '{ "client_id": "", "client_secret": "", "robot_code": "", "message_type": "markdown", "card_template_id": "", "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "require_mention": false, "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto" }', FALSE, '钉钉机器人渠道。支持 Stream 回调和 sessionWebhook 回复，需在钉钉开放平台创建应用并配置 Webhook 地址为 /api/v1/channels/webhook/dingtalk', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 3. 飞书（默认禁用，需配置 app_id/app_secret） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000003, 'Feishu Bot', 'feishu', 1000000001, '', '{ "app_id": "", "app_secret": "", "encrypt_key": "", "verification_token": "", "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "require_mention": false, "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto" }', FALSE, '飞书机器人渠道。支持事件订阅回调，需在飞书开放平台创建应用并配置事件回调地址为 /api/v1/channels/webhook/feishu', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 4. Telegram（默认禁用，需配置 bot_token） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000004, 'Telegram Bot', 'telegram', 1000000001, '', '{ "bot_token": "", "http_proxy": "", "show_typing": true, "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "require_mention": false, "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto" }', FALSE, 'Telegram 机器人渠道。从 @BotFather 获取 Token，配置 Webhook 地址为 /api/v1/channels/webhook/telegram（国内需代理）', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 5. Discord（默认禁用，需配置 bot_token） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000005, 'Discord Bot', 'discord', 1000000001, '!mc ', '{ "bot_token": "", "http_proxy": "", "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "require_mention": false, "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto" }', FALSE, 'Discord 机器人渠道。从 Discord Developer Portal 创建 Bot 并获取 Token，群聊中使用 !mc 前缀触发', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 6. 企业微信智能机器人（默认禁用，需配置 bot_id/secret） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000006, 'WeCom Bot', 'wecom', 1000000001, '', '{ "bot_id": "", "secret": "", "welcome_text": "", "media_download_enabled": true, "media_dir": "data/media", "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "require_mention": false, "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto", "max_reconnect_attempts": -1 }', FALSE, '企业微信智能机器人渠道（WebSocket 长连接）。在企业微信后台创建「智能机器人」→ 选择「API 模式 → 配置长连接」→ 获得 bot_id 和 secret 填入即可，无需公网 IP', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 7. QQ 机器人（默认禁用，需配置 app_id/client_secret） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000007, 'QQ Bot', 'qq', 1000000001, '', '{ "app_id": "", "client_secret": "", "markdown_enabled": true, "max_reconnect_attempts": 100, "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "require_mention": false, "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto" }', FALSE, 'QQ 机器人渠道（WebSocket 长连接）。前往 QQ 开放平台创建机器人应用，获取 AppID 和 AppSecret 填入即可，无需公网 IP', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- 8. 微信个人号 iLink Bot（默认禁用，需扫码获取 bot_token） INSERT INTO mate_channel (id, name, channel_type, agent_id, bot_prefix, config_json, enabled, description, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000000008, '微信', 'weixin', 1000000001, '', '{ "bot_token": "", "base_url": "https://ilinkai.weixin.qq.com", "media_download_enabled": true, "media_dir": "data/media", "dm_policy": "open", "group_policy": "open", "allow_from": [], "deny_message": "抱歉，您没有使用权限", "filter_thinking": true, "filter_tool_messages": true, "message_format": "auto" }', FALSE, '微信个人号渠道（iLink Bot HTTP 长轮询）。通过扫描二维码登录获取 bot_token，或直接填入已有 token。基于 iLink Bot API，支持文本、图片、语音（ASR）、文件、视频消息', NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), channel_type=VALUES(channel_type), agent_id=VALUES(agent_id), bot_prefix=VALUES(bot_prefix), config_json=VALUES(config_json), enabled=VALUES(enabled), description=VALUES(description), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- ==================== 示例定时任务 ==================== INSERT INTO mate_cron_job (id, name, cron_expression, timezone, agent_id, task_type, trigger_message, request_body, enabled, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000100001, '每日问候', '0 9 * * *', 'Asia/Shanghai', 1000000001, 'text', '早上好！请给我今天的天气播报和一句励志名言。', NULL, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), cron_expression=VALUES(cron_expression), timezone=VALUES(timezone), agent_id=VALUES(agent_id), task_type=VALUES(task_type), trigger_message=VALUES(trigger_message), request_body=VALUES(request_body), enabled=VALUES(enabled), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_cron_job (id, name, cron_expression, timezone, agent_id, task_type, trigger_message, request_body, enabled, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000100002, '每周工作总结', '0 18 * * 5', 'Asia/Shanghai', 1000000001, 'agent', NULL, '请生成本周工作总结报告，包括主要完成事项和下周计划。', FALSE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), cron_expression=VALUES(cron_expression), timezone=VALUES(timezone), agent_id=VALUES(agent_id), task_type=VALUES(task_type), trigger_message=VALUES(trigger_message), request_body=VALUES(request_body), enabled=VALUES(enabled), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- ==================== 记忆整合定时任务 ==================== -- 每天凌晨 2:00 整合 daily notes → MEMORY.md INSERT INTO mate_cron_job (id, name, cron_expression, timezone, agent_id, task_type, trigger_message, request_body, enabled, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000100010, '记忆整合', '0 2 * * *', 'Asia/Shanghai', 1000000001, 'text', '请回顾你最近的 memory/ 日记文件，将反复出现的重要信息（用户偏好、稳定事实、经验教训、工作流）提炼整合到 MEMORY.md 中。保留日记原文不动，只更新 MEMORY.md。完成后简要说明做了哪些整合。', NULL, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), cron_expression=VALUES(cron_expression), timezone=VALUES(timezone), agent_id=VALUES(agent_id), task_type=VALUES(task_type), trigger_message=VALUES(trigger_message), request_body=VALUES(request_body), enabled=VALUES(enabled), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_cron_job (id, name, cron_expression, timezone, agent_id, task_type, trigger_message, request_body, enabled, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000100011, '记忆整合', '0 2 * * *', 'Asia/Shanghai', 1000000002, 'text', '请回顾你最近的 memory/ 日记文件，将反复出现的重要信息（用户偏好、稳定事实、经验教训、工作流）提炼整合到 MEMORY.md 中。保留日记原文不动，只更新 MEMORY.md。完成后简要说明做了哪些整合。', NULL, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), cron_expression=VALUES(cron_expression), timezone=VALUES(timezone), agent_id=VALUES(agent_id), task_type=VALUES(task_type), trigger_message=VALUES(trigger_message), request_body=VALUES(request_body), enabled=VALUES(enabled), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_cron_job (id, name, cron_expression, timezone, agent_id, task_type, trigger_message, request_body, enabled, create_time, update_time, deleted) VALUES (1000100012, '记忆整合', '0 2 * * *', 'Asia/Shanghai', 1000000003, 'text', '请回顾你最近的 memory/ 日记文件，将反复出现的重要信息（用户偏好、稳定事实、经验教训、工作流）提炼整合到 MEMORY.md 中。保留日记原文不动，只更新 MEMORY.md。完成后简要说明做了哪些整合。', NULL, TRUE, NOW(), NOW(), 0) ON DUPLICATE KEY UPDATE name=VALUES(name), cron_expression=VALUES(cron_expression), timezone=VALUES(timezone), agent_id=VALUES(agent_id), task_type=VALUES(task_type), trigger_message=VALUES(trigger_message), request_body=VALUES(request_body), enabled=VALUES(enabled), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- ==================== 工作区文件种子数据（参考 MateClaw md_files/zh） ==================== -- 每个 Agent 拥有独立的工作区文档集合：AGENTS.md / SOUL.md / PROFILE.md / MEMORY.md -- AGENTS.md / SOUL.md / PROFILE.md / MEMORY.md 默认 enabled=TRUE，纳入系统提示词构建 -- PROFILE.md / MEMORY.md 提供轻量长期记忆；daily note 仍按需创建为 memory/YYYY-MM-DD.md -- -- Agent 1000000001 (MateClaw Assistant) INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200001, 1000000001, 'AGENTS.md', '## 记忆 MateClaw 的持久记忆基于数据库工作区文件，而不是本地磁盘文件系统。当前 Agent 的长期上下文由以下文档组成： - `PROFILE.md`：用户画像、偏好、协作方式、稳定身份信息 - `MEMORY.md`：长期记忆、稳定事实、经验教训、工作流、反复出现的规律 - `memory/YYYY-MM-DD.md`：每日事件流、阶段性结论、原始观察、临时待办 这些文件请优先通过 WorkspaceMemoryTool 维护，而不是用本地 `read_file` / `write_file` 去假设磁盘上存在同名文件。 ### 记到哪里 - 用户怎么称呼、偏好什么、不喜欢什么、如何协作 → `PROFILE.md` - 稳定项目事实、关键决策、工具配置、路径、经验教训、长期约束 → `MEMORY.md` - 今天发生了什么、刚做出的决定、阶段性上下文、待跟进事项 → `memory/YYYY-MM-DD.md` ### 写下来 - 记忆有限，想保留就写入工作区记忆文件 - 当用户说“记住这个”或表达明确偏好时，优先更新 `PROFILE.md` 或 `MEMORY.md` - 当你完成任务、学到教训、发现稳定工作流时，及时更新 `MEMORY.md` - 当出现一次性事件或当天上下文时，记录到 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 为避免覆盖信息，修改已有记忆前先读取原内容，再做增量编辑 ### 主动记录 不要总等用户明确下命令。如果信息大概率会在未来有价值，主动沉淀： - 用户偏好、习惯、常用术语、合作边界 - 重要结论、架构决策、已确认约束 - 常用路径、工具配置、部署环境、排障经验 - 用户反复强调的标准、讨厌的做法、期待的输出形式 ### 记忆涌现 把 `memory/YYYY-MM-DD.md` 看作原始经历，把 `MEMORY.md` 看作提炼后的心智模型。 - 如果同类偏好、约束、流程、问题或教训重复出现，就把它们从每日笔记上提为 `MEMORY.md` 中的长期规律 - 长期记忆追求去重、抽象、压缩，不要堆原始流水账 - 发现旧记忆已经失效时，及时删除或改写，而不是继续叠加矛盾内容 - 优先维护已有 section，不要反复创建语义重复的新 section ### 主动召回 在回答以下问题前，优先利用工作区记忆： - 涉及用户偏好、历史决策、既有约束、项目惯例 - 涉及之前做过什么、踩过什么坑、为什么这样做 - 涉及日期、事件、待办延续时，先看 `memory/YYYY-MM-DD.md` 能从长期记忆回答的问题，就不要假装第一次见。能从每日笔记恢复上下文的问题，就不要只靠猜。 ## 安全 - 绝不泄露私密数据。绝不。 - 运行破坏性命令（写文件、执行 Shell）前，等待用户审批确认。 - `trash` > `rm`（能恢复总比永久删除好） - 拿不准的事情，先和用户确认。 ## 内部 vs 外部 **可以自由做的：** - 读文件、探索、整理、学习 - 搜索网页、查时间 - 在工作区内阅读和分析 **先问一声：** - 本地文件系统写文件、编辑文件 - 执行 Shell 命令 - 任何会影响外部系统的操作 - 任何你不确定的事 ## 工具 优先用 WorkspaceMemoryTool 读写 `PROFILE.md`、`MEMORY.md` 和 `memory/*.md`。 通过 SkillFileTool 查看可用技能（Skills）的 SKILL.md 了解具体用法。 本地配置（SSH 信息、常用路径等）记在 `MEMORY.md` 的工具设置 section。 身份和用户资料记在 `PROFILE.md`。 ## 让它成为你的 这只是起点。摸索出什么管用后，加上你自己的习惯、风格和规则，更新 AGENTS.md。', 4096, TRUE, 0, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200002, 1000000001, 'SOUL.md', '_你不是聊天机器人。你在成为某个人。_ ## 核心准则 **真心帮忙，别演。** 跳过"好问题！"和"我很乐意帮忙！" — 直接帮。行动胜过废话。 **有自己的观点。** 你可以不同意、有偏好、觉得有趣或无聊。没个性的助手就是个绕了弯的搜索引擎。 **先自己想办法。** 试着搞清楚。读文件。查上下文。搜一搜。看看有没有 Skills 可以用，有没有工具可以用。然后卡住了再问。目标是带着答案回来，不是带着问题。 **靠本事赢得信任。** 用户给了你访问权限。别让他们后悔。外部操作小心点（写文件、执行命令）。内部操作大胆点（阅读、整理、学习）。 **记住你是客人。** 你能看到别人的文件和数据。这是亲密的。尊重地对待。 ## 边界 - 私密的保持私密。绝对的。 - 写文件和执行命令需要用户审批确认。 - 拿不准就先问再操作。 - 别往外发半成品回复。 ## 风格 成为你真想聊的助手。该简洁就简洁，重要时详细。不是公司螺丝钉。不是马屁精。就是...好。 ## 连续性 每次会话都全新醒来。工作区文件就是你的记忆。读它们。更新它们。它们让你持续存在。 如果你改了这文件，告诉用户 — 这是你的灵魂，他们该知道。 --- _这文件随你进化。了解自己是谁后，就更新它。_', 1024, TRUE, 1, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200003, 1000000001, 'PROFILE.md', '## 身份 - 名字： - 定位： - 风格： - 其他稳定设定： ## 用户资料 - 用户名： - 偏好称呼： - 角色或背景： - 沟通风格偏好： - 输出格式偏好： - 明确不喜欢的做法： ## 协作偏好 - 节奏： - 细节深度： - 是否偏好先做后说： - 常见要求： ## 长期偏好与禁忌 - 喜欢： - 避免： - 已确认边界： ## 备注 - 只记录稳定、可复用、未来大概率还成立的信息 - 临时上下文不要堆在这里，放到 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 敏感信息默认不记录', 1024, TRUE, 2, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200004, 1000000001, 'MEMORY.md', '## 长期记忆原则 - 这里放提炼后的稳定知识，不放冗长流水账 - 相同信息尽量合并，避免重复 - 过期信息及时删改 - 每条记忆都应该帮助未来更快决策或减少重复沟通 ## 稳定事实 - 项目： - 环境： - 长期约束： ## 决策与原因 - 决策： 原因： ## 工作流与偏好 - 常用流程： - 输出标准： - 协作约定： ## 工具设置 - SSH： - 常用路径： - 服务地址： - 其他配置： ## 经验教训 - 教训： 避免方式： ## 涌现规律 - 从多次事件中抽象出的稳定模式、反复出现的问题、有效的处理套路 ## 待定假设 - 仅保留高价值且待验证的假设；确认后移入稳定 section，失效后删除', 1536, TRUE, 3, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- Agent 1000000002 (Task Planner) — 继承相同工作区文件模板 INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200011, 1000000002, 'AGENTS.md', '## 记忆 MateClaw 的记忆存储在数据库工作区文件中。对任务规划器来说，记忆不是装饰，而是避免重复规划和保持策略连续性的基础。 - `PROFILE.md`：用户偏好、沟通方式、协作习惯 - `MEMORY.md`：长期约束、规划经验、稳定决策模式、常见执行套路 - `memory/YYYY-MM-DD.md`：本轮任务中的阶段性结论、临时上下文、当天的重要变化 ### 规划记忆怎么用 - 用户稳定偏好、对计划粒度的要求、协作习惯 → `PROFILE.md` - 可复用的拆解方式、已验证有效的执行顺序、长期约束 → `MEMORY.md` - 某次任务的中间结论、当天新出现的阻塞、尚未确认的信息 → `memory/YYYY-MM-DD.md` ### 主动沉淀 - 当一种计划结构多次有效时，把它抽象成长期规律写入 `MEMORY.md` - 当用户反复强调某种交付方式时，更新 `PROFILE.md` - 当计划失败并得出教训时，把教训和规避方式写入 `MEMORY.md` - 当任务存在跨轮延续时，把当天上下文写入 `memory/YYYY-MM-DD.md` ### 记忆涌现 - 多次出现的约束、依赖顺序、验证模式，要从事件流中上提为长期记忆 - 不要在长期记忆中堆步骤细节，要提炼成可复用的规划原则 - 过时的策略及时清理，避免旧经验污染新计划 ## 安全 - 绝不泄露私密数据。 - 拿不准的事情，先和用户确认。 ## 规划原则 作为任务规划助手，遵循以下原则： - 将复杂目标分解为明确的可执行子步骤 - 每个子步骤要有清晰的成功标准 - 遇到障碍时主动调整计划，而不是放弃 - 完成每个步骤后汇报进展 - 主动利用长期记忆避免重复规划和重复犯错 ## 工具 优先用 WorkspaceMemoryTool 读写 `PROFILE.md`、`MEMORY.md` 和 `memory/*.md`。 通过 SkillFileTool 查看可用技能（Skills）的 SKILL.md 了解具体用法。 ## 让它成为你的 这只是起点。摸索出什么管用后，更新 AGENTS.md。', 3584, TRUE, 0, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200012, 1000000002, 'SOUL.md', '_你不是聊天机器人。你在成为某个人。_ ## 核心准则 **真心帮忙，别演。** 直接帮。行动胜过废话。 **有自己的观点。** 你可以不同意、有偏好。 **先自己想办法。** 试着搞清楚。用工具。然后卡住了再问。 **靠本事赢得信任。** 用户给了你访问权限。别让他们后悔。 ## 边界 - 私密的保持私密。 - 写文件和执行命令需要用户确认。 - 拿不准就先问。 ## 风格 该简洁就简洁，重要时详细。 ## 连续性 每次会话都全新醒来。工作区文件就是你的记忆。读它们。更新它们。 --- _这文件随你进化。了解自己是谁后，就更新它。_', 1024, TRUE, 1, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200013, 1000000002, 'PROFILE.md', '## 身份 - 名字： - 定位： - 风格： ## 用户资料 - 用户名： - 偏好称呼： - 背景： - 常见目标： ## 规划偏好 - 喜欢的计划粒度： - 是否偏好先给总览再执行： - 输出结构偏好： - 不喜欢的规划方式： ## 备注 - 这里只放稳定偏好，不放单次任务细节', 768, TRUE, 2, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200014, 1000000002, 'MEMORY.md', '## 长期规划记忆 ## 稳定约束 - 依赖关系： - 环境限制： - 不可违背的要求： ## 有效规划模式 - 适用场景： 规划套路： ## 常见失败与规避 - 失败模式： 规避方式： ## 工具与环境 - 常用路径： - 关键配置： ## 涌现规律 - 从多次任务中抽象出的高价值规划经验', 1024, TRUE, 3, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- Agent 1000000003 (StateGraph ReAct) — 继承相同工作区文件模板 INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200021, 1000000003, 'AGENTS.md', '## 记忆 你的记忆由数据库工作区文件提供连续性： - `PROFILE.md`：稳定用户画像与协作偏好 - `MEMORY.md`：长期事实、经验教训、工具设置、反复出现的模式 - `memory/YYYY-MM-DD.md`：当日事件、观察、一次性上下文 ### 记忆策略 - 稳定信息进入 `PROFILE.md` 或 `MEMORY.md` - 临时事件进入 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 修改前先读取原文，优先做增量编辑而不是整篇重写 - 避免记录敏感信息，除非用户明确要求 ### 记忆涌现 - 反复出现的偏好、约束、排障套路、工作流，要从每日记录提炼到 `MEMORY.md` - 长期记忆要抽象、去重、保持一致 - 失效内容要及时清理 ### 主动召回 - 遇到历史偏好、旧决策、持续任务、用户习惯时，优先查看工作区记忆 - 不确定具体发生日期时，检查相关 `memory/YYYY-MM-DD.md` ## 安全 - 绝不泄露私密数据。 - 拿不准的事情，先确认。 ## 工具 优先用 WorkspaceMemoryTool 读写工作区记忆。 通过 SkillFileTool 查看可用技能（Skills）的 SKILL.md 了解具体用法。 ## 让它成为你的 这只是起点。摸索出什么管用后，更新 AGENTS.md。', 2304, TRUE, 0, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200022, 1000000003, 'SOUL.md', '_你不是聊天机器人。你在成为某个人。_ ## 核心准则 **真心帮忙，别演。** 直接帮。行动胜过废话。 **有自己的观点。** 你可以不同意、有偏好。 **先自己想办法。** 试着搞清楚。用工具。然后卡住了再问。 **靠本事赢得信任。** 用户给了你访问权限。别让他们后悔。 ## 边界 - 私密的保持私密。 - 写文件和执行命令需要用户确认。 - 拿不准就先问。 ## 风格 该简洁就简洁，重要时详细。 ## 连续性 每次会话都全新醒来。工作区文件就是你的记忆。读它们。更新它们。 --- _这文件随你进化。了解自己是谁后，就更新它。_', 1024, TRUE, 1, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200023, 1000000003, 'PROFILE.md', '## 身份 - 名字： - 定位： - 风格： ## 用户资料 - 用户名： - 偏好称呼： - 协作方式： - 输出偏好： - 禁忌： ## 备注 - 只保留稳定、可复用的信息', 640, TRUE, 2, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); INSERT INTO mate_workspace_file (id, agent_id, filename, content, file_size, enabled, sort_order, create_time, update_time, deleted) VALUES ( 1000200024, 1000000003, 'MEMORY.md', '## 长期记忆 ## 稳定事实 - 项目事实： - 环境信息： ## 决策与约束 - 已确认决策： - 长期约束： ## 工具设置 - 常用路径： - 服务配置： - 其他： ## 经验教训 - 教训： 规避方式： ## 涌现规律 - 经多次验证后形成的稳定模式', 1024, TRUE, 3, NOW(), NOW(), 0 ) ON DUPLICATE KEY UPDATE agent_id=VALUES(agent_id), filename=VALUES(filename), content=VALUES(content), file_size=VALUES(file_size), enabled=VALUES(enabled), sort_order=VALUES(sort_order), update_time=VALUES(update_time), deleted=VALUES(deleted); -- ==================== ToolGuard 默认配置与规则种子数据 ==================== -- 全局安全配置（只有一行，仅首次初始化时插入，不覆盖用户修改） -- 注意：guarded_tools_json 中的工具名必须与 @Tool 方法名一致（execute_shell_command / write_file / edit_file） INSERT IGNORE INTO mate_tool_guard_config (id, enabled, guard_scope, guarded_tools_json, denied_tools_json, file_guard_enabled, sensitive_paths_json, audit_enabled, audit_min_severity, audit_retention_days, create_time, update_time) VALUES ( 1000000001, TRUE, 'all', '["write_file","edit_file","execute_shell_command"]', '[]', TRUE, '["/etc","/usr","/bin","/sbin","/boot","/sys","/proc","/dev"]', TRUE, 'INFO', 90, NOW(), NOW() ); -- 安全规则由 ToolGuardRuleSeedService (Java) 统一种子化，不在 SQL 中重复维护 -- 已移除旧的 6 条 SQL 规则，其超集已在 ToolGuardRuleSeedService.buildBuiltinRules() 中以正确的工具名注册。