我有很多收藏的文章，我打算建立一个知识库管理系统。我有如下需求： 1. 建立一个标签体系。使用 tag-system 技能实现分级标签管理； 2. 对于给出的文章，使用大模型分析其主题帽子冬归类到对应标签，如关于LLM部署的文章，可打标签 计算机-人工智能 计算机-运维 等。先在已有分类体系中查找，找不到的话，可以在当前体系下新增标签类别。 3. 使用md记录知识，同一主题的文章聚合为一篇知识，例如大模型部署相关文章，聚合为 大模型部署方法.md。 4. 聚合过程中，记录某篇文章对聚合知识的变更，包括变更描述和变更行。如根据文章A生成了知识，根据文章B进行了补充，记录A对知识的变更为新增，B对知识的变更为增补XXX。同步记录变更行后续以类似git diff的形式展示。 4. 我需要一个前端进行标签管理 文章录入 知识查看等操作。知识查看时，除最终知识外，展示一个时间轴，点击时间轴节点，查看本次变更描述 变更行 关联原文章等信息。 5. 文章包含 md txt 链接 视频等各种格式，视频解析可以暂缓实现。 6. 系统架构使用 springboot + vue，使用 fullstack-merge-deploy 技能进行合并部署设计，端口号7945。 一切不明白的，或你想到的需要我补充决策的点，询问我后决定。 --- 没问题，需求和设计约束输出至 docs 目录，作为后续实现参考，然后开始实现。 --- 使用技能 frontend 进行界面配置。使用深色系风格，在左侧配置菜单栏，参考 http://localhost:2438/models 及相关页面的配色和风格。不要使用 emoji 表情，但要正常使用 ico、svg 等图标。 --- 保存 LLM 配置时，报错：AES 加密失败: Wrong IV length: must be 16 bytes long。 --- 启动playwright，探索问题，然后解决 --- 增加批量导入文件和链接功能，链接功能具体如何实现，给出建议，我来选择。 --- 如果根据识别，新增了标签，那么需要弹框让用户确认。如果用户不认可，要允许用户调整标签名称、位置、或驳回标签创建。 --- 添加文章，报错：TypeError: cannot create property 'value' on boolean 'false' --- 另外，说好的从文本中自动解析链接 URL 和标题呢？ --- 你是不是理解错了，我意思是在链接录入时，支持录入一段文本，文本中会包括URL和标题，可能还有摘要等内容，如微信自动生成的链接，你来从中提取标题和URL。我需要一段文本粘贴区，一个“自动识别”按钮。 --- 1. 创建 .gitignore，将 temp 目录、.playwright-mcp 目录、.spec-workflow、playwright生成的截图 以及其他必要文件放进去 --- /plan 我在 temp 目录下放了一个 har，它是我给网页版微信文件传输助手发送的两个收藏链接后，chrome dev tools 收到的请求。我需要从中提取文章标题和链接。分析这个har。我希望批量导入链接时支持这种格式。 --- Q1：方案A，Q2：纯正则提取，Q3：引入vitest，Q4：放在 textarea 下方作为次要操作。另外，temp下的另一个HAR是我转发视频号后采集的HAR，分析是否能拿到链接和标题。如果可以，也要适配这种情况。 --- 解析出的标题中文乱码：GPT-5危了！DeepSeek开源世界首个奥数金牌AI，正面硬刚谷歌 --- 再来一个功能吧，标签管理处，让用户可以输入一堆词语，系统来组织，分成多个标签组，每个标签组下按树状结构划分这些词语。结果出现后，用户可以调整后应用标签。 --- 智能组织报错： c.k.e.m.l.s.OpenAiCompatibleClient : LLM ▒▒▒▒ʧ▒▒ (retry 3): 401 Unauthorized: [no body] c.k.e.common.GlobalExceptionHandler : ҵ▒▒▒쳣: /api/tags/organize - LLM ▒▒▒▒ʧ▒▒: LLM ▒▒▒▒ʧ▒▒: 401 Unauthorized: [no body] --- 点击「测试连接」按钮。这里也返回 401 curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions" -H "Authorization: Bearer 18fadfc9bd0a49db85b95c36910ab347.oJDKNbgKqdEGzb77" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"glm-4.7","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'，返回正常 --- 我的配置中就是https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4，好好检查你的逻辑吧！ --- c.k.e.m.l.s.OpenAiCompatibleClient : LLM ▒▒▒▒ 4xx url=https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions, status=401 UNAUTHORIZED, body= --- LLM ▒▒▒▒ 4xx url=https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions, status=401 UNAUTHORIZED, headers=[:status:"401", content-length:"59", content-type:"application/json", date:"Sun, 09 Aug 2026 00:22:14 GMT", set-cookie:"acw_tc=2760824b17862349348702055e8b7fa4917144319eb1046c36e6ca02e4aa86;path=/;HttpOnly;Max-Age=1800", strict-transport-security:"max-age=31536000; includeSubDomains", vary:"Origin", "Access-Control-Request-Method", "Access-Control-Request-Headers", x-log-id:"2026080908221453b243d36dbf4924"], body={"error":{"code":"1000","message":"▒▒▒▒▒֤ʧ▒ܡ▒"}} --- 可以了，但智能组织超时了。调整超时时间。以后涉及到LLM调用的，统一给我把超时时间设为无限。 --- 组织失败：LLM 调用失败: ReadTimeout must not be null --- 打印出llm调用的请求和响应 --- git bash 执行后端启动脚本，打印日志中文乱码： LLM ▒▒▒▒׼▒▒: baseUrl=https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4, model=glm-4.7, apiKeyMasked=18fadfc9****qdEGzb77 2026-08-09T11:33:22.707+08:00 DEBUG 59052 --- [knowledge-extractor] [nio-7945-exec-2] c.k.e.m.l.s.OpenAiCompatibleClient : LLM ▒▒▒▒ POST https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions body={"model":"glm-4.7","temperature":0.3,"max_tokens":4000,"messages":[{"role":"system","content":"▒▒▒▒һ▒▒▒▒ǩ▒▒ϵ▒ܹ▒ʦ▒▒▒һ▒▒▒▒һ▒▒▒▒ɢ▒Ĵ▒▒▒Լ▒▒▒ǰ▒▒▒еı▒ǩ▒▒ϵ▒▒\n▒▒▒▒▒▒񣺰Ѵ▒▒▒▒▒鲢▒▒▒▒״▒ṹ▒▒֯▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ǩ▒飬ÿ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒״▒ı▒ǩ▒㼶▒▒\n\nԭ▒▒\n1. ▒▒▒ȸ▒▒▒▒▒▒▒ͬ▒▒/▒▒▒Ƶ▒▒▒ͱ▒ǩ▒▒▒▒▒ij▒▒▒▒▒ʵ▒▒▒▒Ѵ▒▒ڣ▒▒Ѵ▒▒▒ŵ▒▒▒▒▒▒£▒▒▒▒ij▒▒ǩ▒Ѵ▒▒ڣ▒▒▒Ҫ▒▒▒ظ▒\n2. ÿ▒▒▒▒ĸ▒▒▒ǩ▒▒roots▒▒▒▒▒▒▒▒ 5 ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒Ƚ▒▒鲻▒▒▒▒ 3 ▒▒\n3. ▒ӱ▒ǩӦ▒▒▒Ǹ▒▒▒ǩ▒▒ϸ▒֣▒▒▒ \"LLM\" ▒¿ɷ▒ \"LLM ѵ▒▒\" \"LLM ▒▒▒▒\" \"LLM ▒▒▒▒\"▒▒\n4. ▒▒Ҫ▒▒©▒κδ▒▒▒▒▒һ▒▒▒▒ͬʱ▒▒▒ڶ▒▒▒飬▒ŵ▒▒▒▒▒ص▒▒Ǹ▒\n5. ▒▒▒▒▒▒ࣨ2~6 ▒֣▒▒▒▒▒ǩ▒▒▒▒ࣨ2~10 ▒֣▒\n\n▒▒▒▒ JSON▒▒▒▒ʽ▒ϸ▒▒▒▒£▒\n{\n \"groups\": [\n {\n \"name\": \"▒▒▒▒\",\n \"description\": \"▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒һ▒仰▒▒▒ɿգ▒\",\n \"roots\": [\n { \"name\": \"▒▒▒▒ǩ\", \"children\": [ { \"name\": \"▒ӱ▒ǩ\" } ] }\n ]\n }\n ]\n}\n▒▒Ҫ▒▒▒▒▒κ▒ JSON ֮▒▒▒▒▒▒ݡ▒"}, --- 超时多久啊？怎么后端输出了，前端还出不了结果？ --- 链接抓取失败: Underlying input stream returned zero bytes --- 解析出的标题还是中文乱码：Redis分布式锁的10个坑 --- 减少 SQL 输出。 --- 我希望针对文章的知识聚合，粒度可以粗一些，例如 Redis的使用 作为一个知识，包含Redis+Springboot、Redis+Caffine、Redis实战等。Redis的底层原理可以作为另一个知识。如果粒度过细，那么每篇文章都会提炼出一个知识，我学习就会很费劲。 --- 增加重置已聚合功能吧 --- 点击“聚合”，任务开始执行，但为什么没有一个进度条或loading之类的显示？ --- 如果一次点击了多个文章的“聚合”，恰巧它们又属于同一个主题，那么会发生什么情况？是否会聚合为一个知识？ --- 从 HAR 文件中解析出的标题还是中文乱码啊？ --- 我在 frontend 下放了一个 favicon.ico，把它放到合适位置，确保前端不再报错：系统异常: /favicon.ico - No static resource favicon.ico. --- 我用 UTF-8 打开 HAR 文件，里面存储的标题就已经是 “Redis+Caffeine 太强了！” 这种乱码了。它应该如何解析为中文？ --- 我现在使用的是智谱 glm-4.7 模型。调研 glm-4.7 对应的智谱 API 如何获取5小时用量，并实现。注意：为兼容其他模型，你应该声明一套统一的5小时用量、一周用量、一月用量等接口，然后仅实现智谱的Impl。 --- HAR 文件上传大小限制放宽到20MB。 --- 用量没查出来。你看我在页面上的查询请求： curl 'https://bigmodel.cn/api/monitor/usage/quota/limit' \ -H 'authority: bigmodel.cn' \ -H 'accept: application/json, text/plain, */*' \ -H 'accept-language: zh' \ -H 'authorization: eyJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJ1c2VyX3R5cGUiOiJQRVJTT05BTCIsInVzZXJfY2hhbm5lbCI6IldFQiIsInVzZXJfaWQiOjQ1MTc0MTAsInVzZXJfa2V5IjoiN2Y3ZDI1YWYtMGQ4NS00NTYzLWIyZTQtYmZjMzY4ZDIwNjY1IiwiY3VzdG9tZXJfaWQiOiI2MTIzMTc2MTA1ODcxNDc2MSIsInVzZXJuYW1lIjoiYWpxbWl5YTAifQ.TA6-Q4c8dCq_Rjeglj8Rx86EfBGh76ZfAPeySUarmf8kLzdCv8ezQ4AArjipbJlxX2WaDDpWIPlKf3NAnrroBg' \ -H 'bigmodel-organization: org-4c66E841d9c0468AB48E5d18007F9E99' \ -H 'bigmodel-project: proj_Cad26db119C349CFb9Fd1aE72143C9b1' \ -H 'cache-control: no-cache' \ -H 'cookie: sensorsdata2015jssdkchannel=%7B%22prop%22%3A%7B%22_sa_channel_landing_url%22%3A%22%22%7D%7D; _ga=GA1.1.1221251031.1771165876; TDC_itoken=850317237%3A1781351928; _gcl_au=1.1.1805996974.1781583258; HMACCOUNT=CB8E107027F40D26; _TDID_CK=1785581565505; 605ea18895037d16=vPhm0D45cnb6JUAJLso2qanB10bpL19s3Z3VlotOyf4zNWE5zuzon610Y0%2By6SkPJW0Xo2jjNfRZt5N3IHXNrUCPsuiHifvJkZ0oYc6Mz%2FXwt0cy14yoAVxPrqKlm%2BdzmDFkwPY5YXtgvTMFjF2hQfZZNrkf7vDEJAjEqICdhLRGjhZxcd8qI4Gl0PnWbgqPy5jKcY6hKDHbUqQVIdzfFnN1d1aEO3Vhebq8o1zCuaCBFlg3eKgIFAwV1XIkwr6bAC09fYWEKZ7MQX%2Ffjf7MuwkOROw0hmO6QF9iFaGhfJVvFIsRpTdgJA%3D%3D; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%2261231761058714761%22%2C%22first_id%22%3A%2219c61b67c309d3-029fb5d5704d89a-7b515474-2073600-19c61b67c31294%22%2C%22props%22%3A%7B%22%24latest_traffic_source_type%22%3A%22%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%B5%81%E9%87%8F%22%2C%22%24latest_search_keyword%22%3A%22%E6%9C%AA%E5%8F%96%E5%88%B0%E5%80%BC_%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%89%93%E5%BC%80%22%2C%22%24latest_referrer%22%3A%22%22%2C%22%24latest_utm_medium%22%3A%22edm%22%2C%22%24latest_utm_campaign%22%3A%22%E5%9B%A2%E9%98%9F%E7%89%88%E4%B8%8A%E7%BA%BF%22%2C%22%24latest_utm_term%22%3A%22team%22%7D%2C%22identities%22%3A%22eyIkaWRlbnRpdHlfY29va2llX2lkIjoiMTljNjFiNjdjMzA5ZDMtMDI5ZmI1ZDU3MDRkODlhLTdiNTE1NDc0LTIwNzM2MDAtMTljNjFiNjdjMzEyOTQiLCIkaWRlbnRpdHlfbG9naW5faWQiOiI2MTIzMTc2MTA1ODcxNDc2MSJ9%22%2C%22history_login_id%22%3A%7B%22name%22%3A%22%24identity_login_id%22%2C%22value%22%3A%2261231761058714761%22%7D%7D; bigmodel_token_production=eyJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJ1c2VyX3R5cGUiOiJQRVJTT05BTCIsInVzZXJfY2hhbm5lbCI6IldFQiIsInVzZXJfaWQiOjQ1MTc0MTAsInVzZXJfa2V5IjoiN2Y3ZDI1YWYtMGQ4NS00NTYzLWIyZTQtYmZjMzY4ZDIwNjY1IiwiY3VzdG9tZXJfaWQiOiI2MTIzMTc2MTA1ODcxNDc2MSIsInVzZXJuYW1lIjoiYWpxbWl5YTAifQ.TA6-Q4c8dCq_Rjeglj8Rx86EfBGh76ZfAPeySUarmf8kLzdCv8ezQ4AArjipbJlxX2WaDDpWIPlKf3NAnrroBg; acw_tc=276082ac17863418374903705ea1308e87e840c130cc32a35f26f6ea3d2885; Hm_lvt_a1b1a5545a8f11fdd72d54f10971c4ea=1785581561; Hm_lpvt_a1b1a5545a8f11fdd72d54f10971c4ea=1786341844; _ga_SF8X67RPF9=GS2.1.s1786341841$o95$g1$t1786341852$j49$l0$h0; ssxmod_itna=1-eqfxBDnQGQe7wuD4kDRx7F1DeqQKGQ4GOQDl4BtGR9DIMq7=GFFDCrm9SLCDBKq5r3bYSGA1lB6qDsP3xiNDAPq0iDCfWQeKDDut5l9bA0DIdBEOHpPkOUpLbclGXGQk9FFy/=/Mkr7HEUfAeDU4GnD0=rF75KxYAfDBYD74G_DDeDiE3Dj4GmDGYN1eDFUjui5ZRYTxDwDB=DmLwWUeDEDG3D0Sbr9Rh6UeHqXeWqw=ptDGtrD1GxUeDM7xGXYGSGxDUfXzdTx6gvxYPp_lcHxBQD7LFNrjq8near1WlbFDxp0XmUF0e47_YKGxf0sehqiioehKn4N_0FKioi08YY43Yxb7eOWeM4DG85iW_Mi_q0xp0CEw1HR10LeI04xbs2jd_G5dD7N0Dv2pOn5DO_=AGAhDaA4YnIeGrZki3jx3he3A5QWt1owlLeq3KCms4D; ssxmod_itna2=1-eqfxBDnQGQe7wuD4kDRx7F1DeqQKGQ4GOQDl4BtGR9DIMq7=GFFDCrm9SLCDBKq5r3bYSGA1lBa4DWpBh0xh1Yf7D03DPa1DD7GQDDsqfU63x02eT90wXuKs1kk2uyKNFF2xkXB=W56oB=eiBd/Yqxu4M=rerrc8QdR3DQqdkh4skxf/4hPkmQnff_PBON5fSUtrBbnfDabf_YgBkIj7eiW503rtkGtXwNr/q=ikYFMBoyl8lUCqIgDk=FIN1ItX=n79pDPwoi1Xehj_h5HPEW5eq6xj=UP/6_DXcaX6p0Ao1SOgr=zeM54jPUPqe7p7mtZaLHp54r0sZme4xWrGLcieZf12Qhh3=picEGlnPVOG0YK/lGBDfxm5FrLmo_dERf7DbKAH4EDhGkREGrKre5PWpP7dYppPC3zZpjno9=jgAPhov/iAnWparAP7PszoUmQLGA0nP6C6b6RPOv3pUhPE7cRHaPz0ffPQFaDWOtgt299I5UH4_3mSFRgyNKLrZPa8dU_fHKTt330twm=wlCK260eU3QKLumcHE7DZ0libXOiNT_ZD3u=jl=77RH82t4kiu/S21D6BXd6G6mP47UK1nTKQ3a5hKBX7DRGHpzf6fWSxSyZ7kHEHukxpbfdBP0bC15g2f2Ed4wftEC/UASRvLpy0yITrHEzASYp3im1YorQ3qdEEYdu_1BXZwQD_08Ii_O_ZfwRhkQdqYx=D/7p_4sOdl5e7d9hbiqc0eBY/hG7x8G373KDtePHG=CdeD; sensorsdata2015jssdksession=%7B%22session_id%22%3A%2219fea4545b727f0f7a6f1be1f0b087b515474207360019fea4545b9cd8%22%2C%22first_session_time%22%3A1786341836208%2C%22latest_session_time%22%3A1786342259507%7D' \ -H 'pragma: no-cache' \ -H 'referer: https://bigmodel.cn/coding-plan/personal/usage' \ -H 'sec-ch-ua: "Microsoft Edge";v="113", "Chromium";v="113", "Not-A.Brand";v="24"' \ -H 'sec-ch-ua-mobile: ?0' \ -H 'sec-ch-ua-platform: "Windows"' \ -H 'sec-fetch-dest: empty' \ -H 'sec-fetch-mode: cors' \ -H 'sec-fetch-site: same-origin' \ -H 'set-language: zh' \ -H 'user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.50' \ --compressed --- LLM 调用失败: ### Error querying database. Cause: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'zhipu_monitor_token' in 'field list' ### The error may exist in com/knowledge/extractor/module/llm/mapper/LlmConfigMapper.java (best guess) ### The error may involve defaultParameterMap ### The error occurred while setting parameters ### SQL: SELECT id,base_url,api_key,model,temperature,max_tokens,zhipu_monitor_token,zhipu_monitor_org,zhipu_monitor_project,updated_at FROM llm_config WHERE id=? ### Cause: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'zhipu_monitor_token' in 'field list' ; bad SQL grammar [] --- 增加批量聚合功能。点击后，可设置聚合前X个未聚合的文章。 --- 使用技能 git-commit-log-gen 生成提交日志。对于初次提交，针对所有新增生成提交。 ---