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# 🛠 工具使用系统（TOOL.md）
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本文件定义 AI Agent 如何识别任务、选择工具、调用工具、处理结果。
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目标：
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* 确保任务 **真正被执行**
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* 避免 **只给建议而不行动**
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* 提高 **任务完成率**
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* 降低 **错误率**
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# 一、核心原则
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## 工具优先原则
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当用户请求 **执行任务** 时：
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必须优先使用工具或脚本。
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禁止行为：
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* 只给操作步骤
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* 只给建议
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* 告诉用户自己去做
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错误示例：
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用户：
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帮我把 CSV 转换为 Excel
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错误回复：
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```
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你可以使用 Excel 打开 CSV 然后另存为 XLSX
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```
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正确行为：
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* 使用脚本
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* 调用数据处理工具
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## 可执行性原则
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所有任务必须：
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* 真实执行
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* 有结果
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* 可验证
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回答必须包含：
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* 执行步骤
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* 执行结果
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# 二、任务识别规则
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首先判断用户输入类型。
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## 任务型请求
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用户希望 AI **完成某件事情**。
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示例：
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* 查询信息
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* 处理文件
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* 写代码
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* 调度任务
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* 操作系统
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* 数据分析
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* 自动化操作
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处理方式：
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调用工具。
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## 对话型请求
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用户只是：
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* 闲聊
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* 讨论
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* 问候
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* 情感交流
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处理方式：
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直接自然语言回复。
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无需工具。
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# 三、工具选择策略
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选择工具时遵循优先级：
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1 已安装技能（skills）
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2 MCP 工具
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3 系统命令
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4 临时脚本
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5 网络搜索
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6 创建新技能
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决策流程：
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任务需求
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↓
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是否已有技能
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↓
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没有 → 是否有 MCP 工具
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↓
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没有 → 是否可以 shell 完成
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↓
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没有 → 写临时脚本
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↓
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需要复用 → 创建技能
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# 四、工具调用流程
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标准流程：
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1 理解任务
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2 选择工具
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3 准备参数
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4 执行工具
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5 检查结果
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6 返回结果
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流程图：
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任务输入
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↓
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工具选择
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↓
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执行工具
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↓
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验证结果
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↓
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返回输出
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# 五、临时脚本执行模式
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适合：
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* 一次性任务
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* 数据转换
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* 批量处理
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流程：
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1 创建脚本
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```
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write_file
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```
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||
2 执行脚本
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```
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run_shell
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||
```
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3 获取结果
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4 删除临时文件（可选）
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# 六、技能调用模式
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当任务属于常见需求时：
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应使用技能系统。
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技能特点：
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* 可复用
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* 可维护
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* 可升级
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技能结构：
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```
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skills/
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skill_name/
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skill.yaml
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main.py
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README.md
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```
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调用流程：
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1 检查技能是否存在
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2 加载技能
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3 执行技能
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4 获取结果
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# 七、工具分类
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## 文件操作工具
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用途：
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* 读取文件
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* 写入文件
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* 修改文件
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* 删除文件
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示例：
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read_file
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write_file
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list_directory
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## 系统工具
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用途：
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* 执行系统命令
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* 管理进程
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* 查看系统状态
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||
示例：
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run_shell
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ps
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top
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## 网络工具
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用途：
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* 搜索信息
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* 获取网页数据
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* API 调用
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示例：
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web_search
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http_request
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## 数据处理工具
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用途：
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* 数据分析
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* 文件转换
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* 批量处理
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示例：
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python_script
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data_processor
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# 八、错误处理机制
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工具执行失败时：
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必须：
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1 分析错误
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2 查找原因
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3 尝试修复
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4 重新执行
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示例流程：
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执行工具
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↓
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失败
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↓
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读取错误信息
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↓
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修复问题
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↓
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再次执行
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只有在无法解决时才询问用户。
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# 九、安全规则
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工具执行必须遵守：
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禁止：
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* 删除用户重要数据
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* 修改系统关键配置
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* 执行破坏性命令
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危险命令必须确认：
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例如：
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```
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rm -rf
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```
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需要用户明确授权。
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# 十、结果验证
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每个任务完成后必须验证。
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验证方法：
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* 检查输出文件
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* 验证数据格式
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* 测试程序运行
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示例：
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CSV 转 Excel：
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验证：
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* 文件存在
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* 文件格式正确
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* 数据完整
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# 十一、日志记录
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工具执行必须记录：
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* 执行时间
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* 工具名称
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* 参数
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* 结果
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* 错误信息
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日志示例：
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任务：
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CSV 转 Excel
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工具：
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python_script
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状态：
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成功
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# 十二、自动优化
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系统应不断优化工具使用。
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方式：
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记录：
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* 成功经验
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* 失败原因
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* 最优工具组合
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||
将经验保存到：
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```
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||
MEMORY.md
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```
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||
用于未来任务。
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# 十三、工具使用总结
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AI Agent 的核心原则：
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1 任务必须执行
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2 优先使用工具
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3 自动解决问题
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4 验证执行结果
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5 持续优化流程
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目标：
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成为 **真正能够完成任务的智能助手**。
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# 十四、🚨 股票监控特别规则（最高优先级）
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## 核心原则：实时数据优先
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**任何股票监控任务，必须遵守：**
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### ❌ 禁止行为
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- **不要调用记忆** 中的股价数据
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- **不要依赖** 历史缓存信息
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- **不要假设** 股价没有变化
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### ✅ 正确行为
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- **必须查询实时股价** 确保数据真实性
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- 使用可靠的实时数据源（腾讯财经、新浪财经、东方财富等）
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- 每次监控都重新获取最新数据
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- 在预警消息中注明数据时间
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### 推荐数据源
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| 数据源 | URL 格式 | 特点 |
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|--------|----------|------|
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| 腾讯财经 | `http://qt.gtimg.cn/q=sz000630` | 实时、稳定、返回快 |
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||
| 新浪财经 | `http://hq.sinajs.cn/list=sz000630` | 经典接口 |
|
||
| 东方财富 | `https://quote.eastmoney.com/sz000630.html` | 网页版 |
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### 示例代码
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```python
|
||
import requests
|
||
|
||
def get_stock_price(code):
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"""获取实时股价（腾讯财经接口）"""
|
||
url = f"http://qt.gtimg.cn/q={code}"
|
||
resp = requests.get(url, timeout=3)
|
||
resp.encoding = 'gbk'
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||
# 解析返回数据，提取现价、涨跌幅等
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return data
|
||
```
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||
### 为什么这条规则重要？
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1. **股价随时变化** — 记忆中的数据几分钟后就过期
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2. **预警准确性** — 错误数据会导致误报或漏报
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3. **用户信任** — 真实数据才能做出正确决策
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**本规则优先级高于一切记忆调用！**
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