fix: run from specific msg

.gitignore

@@ -72,6 +72,7 @@ knowhub/knowhub.db-shm
 knowhub/knowhub.db-wal
 examples/archive/*
 examples/research/
+examples/downloader/
 
 # Milvus data
 knowhub/milvus_data/

X

@@ -1,2 +0,0 @@
-`Merge branch 'main' of https://git.yishihui.com/howard/Agent
-#

agent/cli/interactive.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from pathlib import Path
 
 from agent.core.runner import AgentRunner
 from agent.trace import TraceStore
+from agent.trace.models import Message, Trace
 
 
 # ===== 非阻塞 stdin 检测 =====
@@ -373,53 +374,71 @@ class InteractiveController:
             confirm = input("\n是否重新生成这条 Assistant 消息？(y/n): ").strip().lower()
             regenerate_last = (confirm == 'y')
 
-        # 5. 调用 runner.run() 续跑
+        # 5. 询问是否插入干预消息
+        insert_message = input("\n是否插入一条干预消息？(y/n): ").strip().lower()
+        intervention_msg = None
+        if insert_message == 'y':
+            intervention_msg = read_multiline()
+            if not intervention_msg.strip():
+                print("⚠️  干预消息为空，将不插入")
+                intervention_msg = None
+
+        # 6. 调用 runner.run() 续跑
         print(f"\n从消息 {selected_msg.sequence:04d} 之后续跑...")
         if regenerate_last:
             print("将重新生成最后一条 Assistant 消息")
 
         try:
-            # 加载 trace 和消息历史
+            # 加载 trace
             trace = await self.store.get_trace(trace_id)
             if not trace:
                 print("❌ Trace 不存在")
                 return
 
-            # 截断消息到指定位置
-            truncated_messages = []
-            for msg in messages:
-                if msg.sequence <= selected_msg.sequence:
-                    truncated_messages.append({
-                        "role": msg.role,
-                        "content": msg.content,
-                        "id": msg.message_id,
-                    })
+            # 计算 after_sequence：如果需要重新生成，回退到上一条消息
+            after_seq = selected_msg.sequence
+            if regenerate_last and selected_msg.role == "assistant":
+                # 找到这条 assistant 消息的 parent_sequence
+                after_seq = selected_msg.parent_sequence or (selected_msg.sequence - 1)
 
-            # 如果需要重新生成，删除最后一条 assistant 消息
-            if regenerate_last and truncated_messages and truncated_messages[-1]["role"] == "assistant":
-                truncated_messages.pop()
+            # 导入 RunConfig
+            from agent.core.runner import RunConfig
 
-            # 调用 runner.run() 续跑
-            print("\n开始执行...")
-            async for event in self.runner.run(
-                messages=truncated_messages,
+            # 构建运行配置
+            config = RunConfig(
                 trace_id=trace_id,
+                after_sequence=after_seq,
                 model=trace.model,
                 temperature=trace.llm_params.get("temperature", 0.3),
                 max_iterations=200,
-                tools=None,  # 使用原有配置
+            )
+
+            # 准备消息列表（如果有干预消息则插入）
+            messages_to_add = []
+            if intervention_msg:
+                messages_to_add.append({"role": "user", "content": intervention_msg})
+                print(f"\n✓ 将插入干预消息")
+
+            # 调用 runner.run() 续跑
+            print("\n开始执行...")
+            async for event in self.runner.run(
+                messages=messages_to_add,
+                config=config,
             ):
-                # 简单输出事件
-                if event.get("type") == "message":
-                    msg = event.get("message")
-                    if msg and msg.get("role") == "assistant":
-                        content = msg.get("content", {})
+                # 处理事件输出
+                if isinstance(event, Message):
+                    if event.role == "assistant":
+                        content = event.content
                         if isinstance(content, dict):
                             text = content.get("text", "")
                         else:
                             text = str(content)
                         if text:
                             print(f"\n🤖 Assistant: {text[:200]}...")
+                elif isinstance(event, Trace):
+                    # Trace 状态更新
+                    if event.status in ("completed", "failed", "stopped"):
+                        print(f"\n📊 Trace 状态: {event.status}")
 
             print("\n✅ 执行完成")
 
@@ -442,8 +461,20 @@ class InteractiveController:
         if isinstance(content, dict):
             text = content.get("text", "")
             tool_calls = content.get("tool_calls", [])
-            if text:
+
+            # 处理 text 字段（可能是字符串、list、dict 或其他类型）
+            if isinstance(text, str) and text.strip():
                 preview = text.strip()
+            elif isinstance(text, list):
+                # 多模态内容：提取文本部分
+                text_parts = [
+                    part.get("text", "") for part in text
+                    if isinstance(part, dict) and part.get("type") == "text"
+                ]
+                preview = " ".join(text_parts).strip() if text_parts else "[多模态内容]"
+            elif isinstance(text, dict):
+                # text 本身是 dict，尝试提取有用信息
+                preview = str(text.get("value", text.get("text", "[复杂内容]")))
             elif tool_calls:
                 preview = f"[调用工具: {', '.join(tc.get('function', {}).get('name', '?') for tc in tool_calls)}]"
             else:

agent/tools/builtin/feishu/chat_history/chat_孙若天.json

@@ -8,5 +8,25 @@
         "text": "你好，我需要访问小红书，但是需要登录。请帮我在这个浏览器中完成登录：\n\nhttps://live.browser-use.com?wss=https%3A//9dcf552b-18ea-4f7f-9ace-96ca6fc9a3ac.cdp3.browser-use.com\n\n登录完成后请回复我一下，谢谢！"
       }
     ]
+  },
+  {
+    "role": "assistant",
+    "message_id": "om_x100b538c2d07ec98c3b100a5fec966c",
+    "content": [
+      {
+        "type": "text",
+        "text": "论文文献下载需要协助\n\n已完成论文 `/Users/sunlit/Papers/NoteHook/UIST/main.tex` 的引用文献提取，共 46 篇参考文献。\n\n下载状态：\n✅ 成功下载：4 篇（开放获取文献）\n🔒 需要登录/付费：32 篇（ACM/IEEE/Science 等）\n❌ 下载失败：4 篇\n📋 无 DOI/URL：6 篇\n\n大部分文献（32 篇）需要机构登录才能下载，主要来自：\n- ACM Digital Library (22 篇)\n- Science (1 篇)\n- APA/PsycINFO (2 篇)\n- Emerald (2 篇)\n- 其他出版商 (5 篇)\n\n详细报告已生成：\n`/Users/sunlit/Papers/NoteHook/UIST/references_downloaded/download_report.md`\n\n请问您是否有清华大学图书馆的代理访问权限？或者需要我帮您配置浏览器登录 ACM/IEEE 等数据库来下载这些文献？"
+      }
+    ]
+  },
+  {
+    "role": "assistant",
+    "message_id": "om_x100b538ce47170b8c32938bff5524df",
+    "content": [
+      {
+        "type": "text",
+        "text": "论文下载进度更新\n\n✅ 已成功下载 **34 篇** 论文（74% 成功率）\n\n已完成下载：\n- ACM Digital Library: 26 篇 (100%)\n- arXiv: 2 篇 (100%)\n- Emerald: 2 篇 (100%)\n- IEEE: 1 篇\n- Springer: 1 篇\n\n🔒 还需要登录以下出版商下载剩余 9 篇：\n1. Science (science.org) - 1 篇\n2. APA/PsycINFO (psycnet.apa.org) - 2 篇\n3. ScienceDirect (sciencedirect.com) - 2 篇\n4. Wiley (onlinelibrary.wiley.com) - 1 篇\n5. Now Publishers (nowpublishers.com) - 1 篇\n\n📋 无 DOI/URL 需要手动查找：6 篇\n\n所有文件已保存到：\n/Users/sunlit/Papers/NoteHook/UIST/references_downloaded/\n\n详细报告：download_final_report.md\n\n请问您是否要继续登录其他出版商完成剩余论文的下载？我可以依次打开各个出版商的登录页面。"
+      }
+    ]
   }
 ]

config/feishu_contacts.json

@@ -13,7 +13,8 @@
   {
     "name": "孙若天",
     "description": "",
-    "open_id": "ou_ede69f28c2617bf80a7574f059879c8d"
+    "open_id": "ou_ede69f28c2617bf80a7574f059879c8d",
+    "chat_id": "oc_98019f9a0419b46a215ca604b04c5cc6"
   },
   {
     "name": "刘斌",

knowhub/docs/dashboard-design.md

@@ -0,0 +1,443 @@
+# 知识库 Dashboard 设计文档
+
+## 概述
+
+知识库 Dashboard 用于可视化展示知识库的建设情况，帮助管理者了解：
+- 内容理解的广度和深度（内容树覆盖度）
+- 制作能力的成熟度（任务表成熟度）
+- 工具资源的丰富度（工具库完备性）
+- 知识积累的质量（知识质量评估）
+
+Dashboard 采用三个维度的 Tab 切换设计，每个维度支持三层下钻。
+
+---
+
+## 一、内容树覆盖度维度
+
+### 1.1 第一层：树形结构总览
+
+**可视化形式**：交互式树状图
+
+**节点视觉编码**：
+
+- **颜色**（表示成熟度）：
+  - 🟢 绿色：完整支持（有任务 + 工具已接入 + 有知识）
+  - 🟡 黄色：部分支持（有任务但工具未完全接入或缺知识）
+  - ⚪ 灰色：待探索（无任务关联）
+
+- **角标**（表示重要性和状态）：
+  - 数字角标：关联的帖子数量（如 `[23]`）
+  <!-- - 图标角标：
+    - ⚠️ 工具缺失（有任务但工具未接入）
+    - 📚 知识丰富（关联知识 > 10 条）
+    - ⭐ 高质量（关联知识平均评分 > 4.0） -->
+
+<!-- **节点悬停信息**：
+- 关联帖子数：X 个
+- 关联 Pattern 数：Y 个
+- 制作任务数：Z 个
+- 知识条目数：N 条（平均评分 M）
+- 工具支持：A/B 已接入 -->
+
+**全局指标卡片**（页面顶部）：
+```
+┌─────────────────────┬─────────────────────┬─────────────────────┐
+│ 节点覆盖率           │ 工具支持率           │ Pattern转化率        │
+│ 65%                 │ 45%                 │ 78%                 │
+│ 有任务的节点/总节点  │ 工具全接入的节点/总节点│ 有任务的Pattern/总Pattern│
+└─────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
+```
+
+### 1.2 第二层：节点详情页
+
+点击某个内容树节点，展开详情面板（侧边栏）。
+
+**基本信息区**：
+- 节点路径：`内容树 > 一级分类 > 二级分类 > 当前节点`
+- 关联帖子数：X 个
+- 节点状态：完整支持 / 部分支持 / 待探索
+
+**Pattern 列表**：
+- 表格展示关联的所有 Pattern
+- 列：Pattern ID、帖子数、归纳任务数、操作（查看详情）
+- 数据来源：用频繁项集API根据内容树节点ID查
+
+**原始帖子列表**：
+- 表格展示关联的原始帖子
+- 列：帖子标题、账号、发布时间、关联 Pattern、操作（查看原文）
+- 数据来源：通过 Pattern → 帖子的关联关系
+
+**制作任务列表**：
+- 表格展示从这些 Pattern 归纳出的任务
+- 列：任务描述、成熟度等级（L0-L4）、依赖工具、关联知识数、操作（查看详情）
+- 点击"查看详情"跳转到任务详情页（见 2.3）
+
+**知识积累情况**：
+- 知识总数：X 条
+- 按类型分布：usecase Y 条、plan Z 条、tool N 条
+- 平均质量评分：M 分
+- 知识列表（简要）：显示 top 5 高质量知识，可展开查看全部
+
+**工具支持情况**：
+- 列出所有任务依赖的工具
+- 每个工具显示：名称、状态（已接入/未接入/测试中）、关联知识数
+- 高亮显示未接入的工具
+
+### 1.3 第三层：Pattern / 制作任务 / 知识 / 工具 详情页 （可使用弹窗展示）
+
+---
+
+## 二、任务表维度
+
+### 2.1 第一层：任务全景矩阵
+
+**可视化形式**：热力图矩阵
+
+**横轴**：任务分类
+- 分类方式待定，可能的维度：
+  - 按内容类型：图文、视频、音频、直播等
+  - 按制作环节：选题、脚本、拍摄、剪辑、发布等
+  - 按业务场景：日常更新、活动策划、品牌宣传等
+- **建议**：先按任务表中的 `task.type` 字段分类，如果没有该字段，则需要对任务进行人工标注或 LLM 自动分类
+
+**纵轴**：成熟度等级
+- **L0 - 待完善**：缺少知识和工具
+  - 判断标准：任务的 `knowledge` 字段为空 且 `tools` 字段为空
+- **L1 - 初步支持**：有知识或有工具
+  - 判断标准：单次业务执行或单个工具触发的新任务
+  - 数据标识：任务的 `source.category` 为 "exp"（单次经验）
+- **L2 - 相对完善**：有相对完善的知识和工具
+  - 判断标准：对任务本身进行过调研
+  - 数据标识：任务的 `source.category` 为 "skill"（系统性调研）
+- **L3 - 就绪**：涉及工具全都已接入
+  - 判断标准：任务的 `tools` 字段中所有工具的 `status` 都为"已接入"
+- **L4 - 已验证**：已支持相关工作完成
+  - 判断标准：任务的 `trace` 字段有成功执行记录
+
+**热力图单元格**：
+- 颜色深度：表示该格子的任务数量
+- 点击单元格：下钻到该分类+等级的任务列表
+
+**全局指标卡片**（页面顶部）：
+```
+┌─────────────────────┬─────────────────────┬─────────────────────┐
+│ 任务总数             │ 知识沉淀率           │ 可执行率             │
+│ 156                 │ 72%                 │ 38%                 │
+│                     │ L1+任务/总任务       │ L3+L4任务/总任务     │
+└─────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
+```
+
+### 2.2 第二层：任务列表页
+
+点击矩阵单元格，展示该分类+等级的任务列表。
+
+**筛选和排序**：
+- 按成熟度等级筛选
+- 按任务类型筛选
+- 按关联知识数排序
+- 按执行次数排序
+
+**任务列表表格**：
+- 列：
+  - 任务描述（`task` 字段）
+  - 成熟度等级（L0-L4）
+  - 来源 Pattern（`source.itemset_id`）
+  - 依赖工具（`tools` 字段，显示工具名称和状态）
+  - 关联知识数（`knowledge` 字段，按 case/process 分类统计）
+  - 执行记录（`trace` 字段，成功/失败次数）
+  - 操作（查看详情）
+
+### 2.3 第三层：单任务详情页
+
+点击某个任务，展开详情。
+
+**任务基本信息**：
+- 任务描述：`task` 字段
+- 成熟度等级：L0-L4
+- 来源信息：
+  - 来源 Pattern：`source.itemset_id`
+  - 来源类型：`source.type`（itemset/tool/...）
+  - 来源分类：`source.category`（exp/skill/...）
+
+**工具清单**：
+- 表格展示依赖的所有工具（从 `tools` 字段）
+- 列：
+  - 工具名称
+  - 工具状态（已接入/未接入/测试中）
+  - 工具版本
+  - 关联知识数（从 Resource.metadata.knowledge_ids 统计）
+  - 操作（查看工具详情）
+- 高亮显示未接入的工具
+
+**知识清单**：
+- 按知识类型分组展示（从 `knowledge` 字段）
+- **Case 知识**（types 包含 "usecase"）：
+  - 列表展示，每条显示：task、content 摘要、质量评分、操作（查看详情）
+- **Process 知识**（types 包含 "plan"）：
+  - 列表展示，每条显示：task、content 摘要、质量评分、操作（查看详情）
+- **Tool 知识**（types 包含 "tool"）：
+  - 列表展示，每条显示：task、content 摘要、质量评分、操作（查看详情）
+- 每条知识显示质量徽章（见第四章）
+
+<!-- **执行历史**：
+- 从 `trace` 字段解析执行记录
+- 表格展示：
+  - 执行时间
+  - 执行结果（成功/失败）
+  - 使用的工具
+  - 调用的知识
+  - 失败原因（如果失败）
+- 统计：总执行次数、成功率、平均耗时 -->
+
+**改进建议**（自动生成）：
+- 如果 L0：建议补充工具和知识
+- 如果 L1：建议进行系统性调研
+- 如果 L2：建议接入相关工具
+- 如果 L3：建议进行实际验证
+
+---
+
+## 三、工具能力维度
+
+### 3.1 第一层：工具库全景
+
+**可视化形式**：工具卡片墙 + 分类统计
+
+**分类统计**（页面顶部）：
+- 按 `Resource.metadata.category` 分类：
+  - image_gen：X 个
+  - image_process：Y 个
+  - model：Z 个
+  - plugin：N 个
+  - workflow：M 个
+  - other：K 个
+- 按 `Resource.metadata.status` 分类：
+  - 已接入：X 个
+  - 未接入：Y 个
+  - 测试中：Z 个
+
+**全局指标卡片**：
+```
+┌─────────────────────┬─────────────────────┬─────────────────────┐
+│ 工具总数             │ 工具可用率           │ 工具成熟度           │
+│ 48                  │ 62%                 │ 35%                 │
+│                     │ 已接入/总数          │ 有完整知识/总数      │
+└─────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
+```
+
+**工具卡片墙**：
+- 每个工具一个卡片
+- 卡片内容：
+  - 工具名称（`Resource.title`）
+  - 工具分类（`metadata.category`）
+  - 工具状态（`metadata.status`）- 用颜色标识
+  - 知识积累度：
+    - Case 知识：X 条
+    - Process 知识：Y 条
+    - Tool 知识：Z 条
+  - 业务支持度：
+    - 被 N 个任务依赖
+    - 关联 M 个内容树节点
+  - 操作：查看详情
+
+**筛选和排序**：
+- 按分类筛选
+- 按状态筛选
+- 按知识数量排序
+- 按任务依赖数排序
+
+### 3.2 第二层：工具卡片详情
+
+点击某个工具卡片，展开详情面板。
+
+**工具元信息**：
+- 基本信息：
+  - ID：`Resource.id`
+  - 名称：`Resource.title`
+  - 分类：`metadata.category`
+  - 状态：`metadata.status`
+  - 版本：`metadata.version`
+  - Slug：`metadata.tool_slug`
+- 描述信息：
+  - 功能描述：`metadata.description`
+  - 使用方法：`metadata.usage`
+  - 应用场景：`metadata.scenarios`（列表）
+  - 输入类型：`metadata.input`
+  - 输出类型：`metadata.output`
+  - 来源链接：`metadata.source`
+
+**知识积累情况**：
+- 从 `metadata.knowledge_ids` 获取关联的知识列表
+- 按知识类型分组展示：
+  - **Case 知识**（types 包含 "usecase"）：
+    - 数量统计
+    - 列表展示（task、content 摘要、质量评分）
+  - **Process 知识**（types 包含 "plan"）：
+    - 数量统计
+    - 列表展示（task、content 摘要、质量评分）
+  - **Tool 知识**（types 包含 "tool"）：
+    - 数量统计
+    - 列表展示（task、content 摘要、质量评分）
+- 知识来源分布：
+  - Agent 生成：X 条
+  - 人工审核：Y 条
+  - 外部导入：Z 条
+- 知识时效性：
+  - 最近更新时间
+  - 最近使用时间
+
+**业务支持情况**：
+- 关联任务列表：
+  - 从任务表的 `tools` 字段反查
+  - 表格展示：任务描述、成熟度等级、执行次数、成功率
+- 关联内容树节点：
+  - 通过任务 → Pattern → 内容树节点的路径
+  - 列表展示：节点路径、关联帖子数
+
+**改进建议**（自动生成）：
+- 如果 case 知识 < 3 条：建议补充用例
+- 如果 process 知识 = 0：建议补充流程
+- 如果 status = "未接入" 且被多个任务依赖：高优先级接入
+- 如果最近 90 天无使用记录：建议评估是否保留
+
+### 3.3 第三层：知识详情页
+
+点击某条知识，展开知识详情（见第四章）。
+
+---
+
+## 四、知识质量（横切面）
+
+知识质量作为横切面，贯穿上述三个维度。每条知识都需要标注质量属性。
+
+### 4.1 质量维度定义
+
+**1. 评分（Score）**
+- 数据来源：`Knowledge.eval.score`（1-5 分）
+- 展示方式：星级 ⭐⭐⭐⭐⭐
+
+**2. 验证度（Validation）**
+- 数据来源：`Knowledge.eval.helpful` vs `Knowledge.eval.harmful`
+- 计算方式：验证度 = helpful - harmful
+- 展示方式：`+5/-1`（绿色/红色）
+
+**3. 可信度（Credibility）**
+- 分级：
+  - 🟢 高可信：人工审核通过 + 有使用验证（helpful > 3）
+  - 🟡 中可信：Agent 生成 + 有使用验证（helpful > 0）
+  - 🔵 待验证：Agent 生成 + 无使用验证（helpful = 0）
+  - 🔴 低可信：有负面反馈（harmful > 0）
+- 判断逻辑：
+  ```
+  if harmful > 0:
+      可信度 = 低可信
+  elif source.submitted_by != "" and helpful > 3:
+      可信度 = 高可信
+  elif helpful > 0:
+      可信度 = 中可信
+  else:
+      可信度 = 待验证
+  ```
+
+**4. 时效性（Recency）**
+- 数据来源：`Knowledge.updated_at` 或最近使用时间（从 eval.helpful_history 提取）
+- 分级：
+  - 🟢 新鲜：< 30 天
+  - 🟡 一般：30-90 天
+  - 🔴 陈旧：> 90 天
+- 展示方式：显示距今天数（如"15 天前"）
+
+**5. 挂载状态（Attachment）**
+- 判断逻辑：
+  - ✅ 已挂载到工具：通过 Resource.metadata.knowledge_ids 反查
+  - ✅ 已挂载到任务：通过任务表的 knowledge 字段反查
+  - ⚠️ 孤立知识：两者都无
+- 展示方式：图标 + 文字说明
+
+### 4.2 质量等级计算
+
+**综合质量等级**：A / B / C / D
+
+计算公式：
+```
+质量分数 = 评分 × 验证度权重 × 可信度权重 × 时效性权重 × 挂载权重
+
+其中：
+- 评分：1-5 分，直接使用
+- 验证度权重：
+  - helpful - harmful > 5: 1.2
+  - helpful - harmful > 0: 1.0
+  - helpful - harmful = 0: 0.8
+  - helpful - harmful < 0: 0.5
+- 可信度权重：
+  - 高可信：1.2
+  - 中可信：1.0
+  - 待验证：0.8
+  - 低可信：0.5
+- 时效性权重：
+  - 新鲜：1.0
+  - 一般：0.9
+  - 陈旧：0.7
+- 挂载权重：
+  - 挂载到工具或任务：1.0
+  - 孤立知识：0.8
+
+质量等级：
+- A：质量分数 >= 4.5
+- B：质量分数 >= 3.5
+- C：质量分数 >= 2.5
+- D：质量分数 < 2.5
+```
+
+### 4.3 知识详情页
+
+点击任何地方的知识条目，展开知识详情。
+
+**基本信息**：
+- 知识 ID：`Knowledge.id`
+- 任务场景：`Knowledge.task`
+- 知识内容：`Knowledge.content`
+- 知识类型：`Knowledge.types`（可多选）
+- 标签：`Knowledge.tags`
+- 可见范围：`Knowledge.scopes`
+- 所有者：`Knowledge.owner`
+
+**质量评估**：
+- 综合质量等级：A / B / C / D（大号徽章）
+- 详细质量维度：
+  - 评分：⭐⭐⭐⭐⭐ (4.5 分)
+  - 验证度：+5/-1
+  - 可信度：🟢 高可信
+  - 时效性：🟢 15 天前
+  - 挂载状态：✅ 已挂载到 2 个工具、3 个任务
+
+**来源信息**：
+- 资源名称：`source.name`
+- 来源类别：`source.category`
+- 参考链接：`source.urls`
+- 创建者：`source.agent_id`
+- 提交者：`source.submitted_by`
+- 创建时间：`source.timestamp`
+- 溯源消息：`source.message_id`（可点击跳转）
+
+**关联资源**：
+- 从 `resource_ids` 获取关联的 Resource
+- 列表展示：资源 ID、资源标题、资源类型、操作（查看资源）
+
+**使用历史**：
+- Helpful 案例（`eval.helpful_history`）：
+  - 表格展示：任务描述、结果、时间
+- Harmful 案例（`eval.harmful_history`）：
+  - 表格展示：任务描述、结果、原因、时间
+
+**关系网络**：
+- 从 `relationships` 字段获取与其他知识的关系
+- 展示：关系类型（duplicate/subset/superset/conflict/complement）、关联知识 ID
+
+**操作按钮**：
+- 更新评分
+- 添加 Helpful 案例
+- 添加 Harmful 案例
+- 触发知识进化（提供改进建议）
+
+---