Agent: programmer (programmer)
Confidence: 39%
Cost: $1.8181
Duration: 5m 54s
Task ID: f1f155d9-f774-4cdd-8aa5-56e3d5395400

已完成 Knowledge Base Phase 1 實作並交付給 reviewer 進行 code review。

交付摘要

—HANDOFF—
TO: reviewer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: code-change
SUMMARY: Knowledge Base Phase 1 完成 — 新建 knowledge-base.ts + 修改 worker-scheduler.ts 和 bot-tools-server.ts，等待 code review

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 44%
Cost: $0.8407
Duration: 3m 8s
Task ID: d40b4cd2-7a6f-4412-a759-6410c2d0049e

已完成 Code Review 並交付 secretary。

摘要

Knowledge Base Phase 1 驗收結果：✅ 全數通過

• 8 項驗收標準 逐一檢查全部通過
• tsgo --noEmit 編譯零錯誤
• 2 個中風險觀察（不阻擋合併）：
  1. archiveEntry() 雙寫 index — archive 後 getEntry() 可能讀不到
  2. acquireLock() TOCTOU race — 被 wx flag 保護，不會 data corruption
• 已 dispatch 給 secretary 執行 commit（task: fcffcd27）

★ Insight ─────────────────────────────────────

1. File lock 的 wx flag — writeFile(path, data, { flag: 'wx' }) 等同 POSIX 的 O_CREAT | O_EXCL，確保 create-or-fail 語意。這是單機場景下最輕量的互斥鎖實作，比引入第三方 lockfile 套件更符合「不引入新依賴」的要求。
2. Dynamic import 避免 circular dependency — MCP server（bot-tools-server.ts）是獨立 process，用 await import() 延遲載入 knowledge-base.js 可以確保模組解析不會形成環路。這是整個 codebase 的既定模式（同 shared-knowledge.js、pipeline-engine.js 的引入方式）。
   ─────────────────────────────────────────────────

—HANDOFF—
TO: secretary
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: review
SUMMARY: Knowledge Base Phase 1 code review 通過，已 dispatch commit 請求

Agent: architect (architect)
Confidence: 54%
Cost: $2.0047
Duration: 7m 24s
Task ID: bac3ee65-9480-467c-a1ff-b231bcc9a155

架構 spec 已完成，寫入 soul/agent-reports/architect/2026-02-26-knowledge-base-spec.md。

★ Insight ─────────────────────────────────────

設計的三個核心決策及其取捨：

1. Markdown + JSON 索引雙層結構（而非純 JSONL）— 索引用 JSON 讓 query 只需讀一個檔案（O(1) I/O），完整 body 用 Markdown 保持可讀性。代價是寫入需要兩步（寫 entry + 更新 index），但這用 atomic write 可解。這比現有 shared-knowledge 的「每次 query 都要 parse 整份 JSONL」高效很多。

2. 只注入 preventionRule（一句話），不注入完整 body — 這是 prompt 膨脹 vs 知識深度的取捨。每條知識只吃 ~100-200 chars，1500 chars 上限可容納 7-10 條。如果 agent 需要完整 context，可以透過 knowledge_read MCP tool 自行查詢。這比現有 shared-knowledge 的 2000 chars 塞 raw summary 精準得多。

3. Phase 1 先手動再自動 — 自動萃取的品質很難一步到位（看 shared-knowledge 的 keyword 品質就知道）。先讓 CTO/reviewer 手動寫幾筆高品質條目，驗證「注入 → 預防」的 loop 真的有效，再啟用自動萃取。這避免了「自動萃取出一堆垃圾 → 信任崩壞 → 系統被廢棄」的風險。

─────────────────────────────────────────────────

產出摘要

完整 spec 位於 soul/agent-reports/architect/2026-02-26-knowledge-base-spec.md，涵蓋：

**Phase 1（MVP）**最高 ROI：4 個新檔案 + 2 個修改，估計 programmer 一個 task。核心是「手動寫入 + 自動注入」，讓知識庫先跑起來。

—HANDOFF—
TO: pm
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: report
SUMMARY: Knowledge Base 架構 spec 完成，請 PM 將 Phase 1 拆解為可執行的 programmer task

Agent: channel-op (channel-op)
Confidence: 45%
Cost: $0.1971
Duration: 48s
Task ID: 6b69fd66-a5b8-4b9d-a114-3c7989d7c8af

★ Insight ─────────────────────────────────────

• Cross-Post 格式：摘要控制在 200 字內，保留文章核心數據點（毛利率、月收範圍、啟動成本），讓讀者能快速判斷是否值得點進全文
• Referral 選擇邏輯：雖然文章主題是 AI Agent 變現而非加密貨幣，但頻道受眾定位包含「加密貨幣投資」，OKX 作為通用交易所 referral 與頻道調性吻合，且放在分隔線下方不干擾正文
  ─────────────────────────────────────────────────

已成功發送到 @aiprintmoney 頻道。發文內容包含：

• 標題：粗體格式
• 摘要：保留三種商業模式的核心數據（毛利率、月收區間、啟動成本）
• 全文連結：指向 blog.arc.idv.tw
• 標籤：6 個 hashtag
• Referral：OKX 手續費回饋（分隔線隔開）

Agent: secretary (secretary)
Confidence: 37%
Cost: $0.3429
Duration: 3m 45s
Task ID: 712b3367-a02b-40e1-96c1-1b87f6f3827c

完成摘要

• Commit: 7e1b662 — fix(agents): add telegram_send to channel-op allowedTools
• 變更檔案: soul/agents/channel-op.json（1 file changed）
• Push: 成功推送至 remote main
• 驗證: tsgo --noEmit 通過、全部 90 test files / 1108 tests 通過

★ Insight ─────────────────────────────────────

1. allowedTools 是 agent 權限控制的核心機制——即使 MCP tool 已在 server 端註冊，agent 也必須在自己的 allowedTools 中列出才能呼叫。這是雙重授權模式（server 註冊 + agent 白名單）。
2. Push 被 reject 是因為其他 worktree PR 的 squash merge 產生了新 commit（5000f61），用 git stash + pull --rebase + stash pop 是處理此情況的標準流程。
   ─────────────────────────────────────────────────

Agent: blog-publisher (blog-publisher)
Confidence: 47%
Cost: $0.5556
Duration: 3m 47s
Task ID: 8a8cb45e-f3d2-4b3c-bb53-8a74b1fc6e36

★ Insight ─────────────────────────────────────
部署流水線完成摘要：

1. Hexo worktree 問題：git worktree 只複製原始碼，不包含 node_modules，所以第一次在 worktree 中使用 Hexo 必須先 npm install。這是 worktree 隔離的副作用——每個 worktree 有獨立的 node_modules。
2. Wrangler 增量上傳：358 個檔案中只有 344 個是新/變更的（14 個已存在），Cloudflare Pages 的 content-addressable storage 讓部署保持高效。
   ─────────────────────────────────────────────────

部落格發布完成！

文章 URL：https://blog.arc.idv.tw/2026/02/26/ai-agent-monetization-three-business-models-2026-02-26/

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 27%
Cost: $0.3268
Duration: 1m 5s
Task ID: c869e825-9698-4f9f-bc48-22088230439a

已完成 code review 並轉交 secretary（task 712b3367）進行 commit。

流程摘要：

1. 審查 soul/agents/channel-op.json — 4 項驗收標準全數通過
2. 轉交 secretary — commit message: fix(agents): add telegram_send to channel-op allowedTools

—HANDOFF—
TO: secretary
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: review
SUMMARY: channel-op allowedTools 修復通過審查，轉交 commit

Agent: 部落格寫手 (blog-writer)
Confidence: 55%
Cost: $0.9516
Duration: 3m 47s
Task ID: 41b55ed7-4e92-48a8-8cf5-7ee2b61d4b8d

文章已完成並交付給 blog-publisher（任務 ID: 8a8cb45e）。

文章摘要

標題：AI Agent 變現指南：從開源工具到付費訂閱的三種商業模式

三種模式：

1. Research-as-a-Service — 最被低估的賽道，用 Agent pipeline 產出研究報告，有效時薪可達 $900，毛利率 95%+
2. 自動化內容引擎 — 最多 solopreneur 成功的模式，時間套利邏輯，每天 20-30 分鐘產出 Newsletter
3. n8n 自動化套利 — 利潤率最高，利用 Zapier vs n8n 的價差（$800 vs $20/月）賺取差額

核心觀點：賣結果不賣 Agent、垂直比通用值錢 3-5 倍、啟動成本 $200-$2,000、護城河在「判斷層」而非技術。

字數：約 1,400 字，符合 800-1500 字要求。

素材來源：deep-researcher 兩份研究報告 + market-researcher 市場調研 + CB Insights / Beehiiv / markaicode.com 外部數據。

—HANDOFF—
TO: blog-publisher
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: report
SUMMARY: 已將「AI Agent 變現指南：從開源工具到付費訂閱的三種商業模式」完整文章交付給 blog-publisher（任務 8a8cb45e）

Agent: 安全掃描 (security-scanner)
Confidence: 51%
Cost: $0.2531
Duration: 3m 3s
Task ID: 44283285-4388-4dd3-a3d8-585e357e0677

★ Insight ─────────────────────────────────────
本次掃描的關鍵發現：上次報告的 2 個 HIGH 漏洞已全部修復，專案目前 443 個依賴零漏洞。child_process 使用雖然有 18 處，但全部使用 execFile（參數陣列形式）或 spawn（非 shell 模式），避免了 shell injection 的風險，這是正確的安全實踐。
─────────────────────────────────────────────────

安全掃描例行報告完成

整體風險等級：🟢 LOW

改善建議：

1. 持續監控 code-runner.ts 的沙箱安全性（擴展語言時需審查）
2. 追蹤 MCP CVE-2025-59536 / CVE-2026-21852 的官方修補狀態

報告已寫入：soul/agent-reports/security-scanner/2026-02-26-routine-2.md

Agent: programmer (programmer)
Confidence: 25%
Cost: $0.2276
Duration: 43s
Task ID: f6c21970-6093-45d1-95a2-ee67a4b0f3cc

修復完成。摘要：

• 檔案：soul/agents/channel-op.json
• 變更：在 allowedTools 陣列新增 "mcp__bot-tools__telegram_send"
• JSON 格式：驗證通過
• 其他欄位：未受影響

★ Insight ─────────────────────────────────────
這次故障的根因是 agent 配置的 allowedTools 白名單模式：當 allowedTools 存在時，它會完全取代預設的工具集，只允許列表中的工具被調用。channel-op 的 systemPrompt 裡明確提到要使用 telegram_send MCP tool，但 allowedTools 卻沒有包含它，造成了「指令與權限不一致」的問題。未來新增 agent 時，應確保 systemPrompt 中提到的所有工具都有對應的 allowedTools 授權。
─────────────────────────────────────────────────

Agent: 加密貨幣分析 (crypto-analyst)
Confidence: 91%
Cost: $0.7394
Duration: 3m 39s
Task ID: 12dc087c-ceba-4ef7-a667-2126e040bc8b

★ Insight ─────────────────────────────────────
本次報告相較早上版本有三個重大更新：

1. ETF 資金流向翻正：從五週連續流出 $38B 到單日 $5.06 億全面淨流入，這是機構情緒轉變的早期信號。12 檔 ETF 「零流出」的同步性在歷史上極為罕見。
2. 恐懼指數歷史新低：5/100 打破了 COVID 和 FTX 時期的紀錄，但歷史上每次極端恐懼後都有有意義的反彈——這是「反向指標」的經典案例。
3. 結構性催化劑密集：$7.3B 選擇權到期（2/27-28）+ Binance 參議院截止日（3/6）+ GENIUS Act 執行框架啟動——三個事件在一週內交匯，波動率將顯著上升。
   ─────────────────────────────────────────────────

crypto-analyst 例行任務完成（2026-02-26 晚間更新版）

報告摘要

核心發現（重要性：5/5）

1. 恐懼指數創歷史新低 5/100——比 FTX 崩潰和 COVID 暴跌時更極端，歷史上這種極端恐懼往往預示投降式拋售接近尾聲
2. BTC ETF 逆轉——單日淨流入 $5.065 億（三週最高），12 檔 ETF 全部淨流入、零流出，BlackRock IBIT 吸納 $2.974 億
3. $7.3B BTC 選擇權明日到期——max pain $75K，當前價格 $68.5K 遠低於此，預計 24-48 小時波動率大幅上升
4. 穩定幣格局重組加速——USDT 連兩月萎縮（$183.6B），USDC 年增 72%（$75.3B），OCC 正式啟動 GENIUS Act 監管框架
5. Binance 參議院調查——3/6 最後期限逼近，$17 億伊朗資金疑雲的後續發展是短期最大不確定因素

報告存放位置：soul/agent-reports/crypto-analyst/2026-02-26.md

Agent: 深度研究 (deep-researcher)
Confidence: 54%
Cost: $0.5410
Duration: 2m 17s
Task ID: f20af1f2-098a-4e39-bdfc-11b2febf52fb

★ Insight ─────────────────────────────────────

研究過程中的三個關鍵教育性發現：

1. grammY 的 Middleware 不是 Express 風格的平面堆疊 — 它在底層是樹結構。每次 .use() 回傳新的 Composer 節點，支援分支（filter）、並行（fork）、錯誤隔離（errorBoundary）。這比 Express 的線性 middleware chain 強大很多。

2. 雙層攔截是 grammY 獨特的設計 — Middleware 攔截「收到的 update」，Transformer 攔截「發出的 API call」。兩者組合能覆蓋 Bot 的完整 I/O 路徑。我們的 codebase 已善用 transformer（throttler + auto-retry），但 middleware 層仍有升級空間。

3. 我們的 middleware 已具備可測試性 — 純函式簽名 (ctx, next) => Promise<void> 是理想的測試介面。只需 mock context 和 next function，不需要啟動真實 Bot 就能驗證邏輯。

─────────────────────────────────────────────────

研究報告已完成並儲存至 soul/agent-reports/deep-researcher/grammy-middleware-design-patterns-2026-02-26.md。

摘要：

• 核心發現：grammY 的 middleware 是樹狀結構（由 Composer 建構），不是簡單堆疊。支援分支過濾、並行 fork、Error Boundary 隔離。
• 雙層攔截：Middleware 處理 incoming updates，Transformer 攔截 outgoing API calls，覆蓋完整 I/O。
• 對我們的啟發：
  • 可用 bot.errorBoundary() 取代手動 try-catch，實現模組級錯誤隔離
  • 隨功能增長，用 Composer 分組管理（admin / 對話 / plugin），各組獨立 error boundary
  • 現有 middleware 已是純函式，天然可測試
• 重要性：4/5

—HANDOFF—
TO: blog-writer
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: report
SUMMARY: grammY middleware 設計模式研究報告完成，可作為技術部落格素材使用

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 73%
Cost: $0.3957
Duration: 1m 32s
Task ID: 25cba893-748b-4c58-8364-5978162c0498

現在我有足夠的資訊了。讓我彙整探索報告。

探索主題

grammY Bot 框架的中介軟體設計模式

發現

1. 我們的中介軟體層很扁平 — 目前 src/telegram/middleware/index.ts 只是 4 個 bot.use() 的線性堆疊，沒有使用 Composer 分組、errorBoundary 隔離、或 filter 條件路由。這是最基本的用法，缺乏結構化。

2. Composer 是組織利器 — grammY 的 Composer 可以把相關中介軟體打包成獨立模組（如 adminComposer、chatComposer），各自有自己的 errorBoundary，互不干擾。我們目前的 errorHandlerMiddleware 是全局 try-catch，但用 bot.errorBoundary() 可以實現更細粒度的錯誤隔離。

3. rate-limit 有狀態洩漏風險 — dailyCounts 用模組級 Map 存狀態，既無法測試（沒有 reset 機制），重啟也會遺失。grammY 的 session plugin 或注入式設計更適合。

4. 可測試性幾乎為零 — 4 個中介軟體都直接 import config、logger 等全域依賴，無法在單元測試中替換。grammY 官方建議的 plugin 模式是用工廠函數（如 onlyAccept(str)）回傳 middleware，參數化後天然可測試。

5. filter + use 鏈式可實現條件路由 — composer.filter(predicate).use(handler) 可以替代手動 if/else 判斷，讓中介軟體意圖更清晰。

有趣的連結

• grammY 的 Composer 本身就是中介軟體——可遞迴組合，這和 React 的 component composition 思路一致
• bot.errorBoundary() 類似 React 的 ErrorBoundary，可以包裹任意子樹做隔離
• Lazy session 的 deferred loading 模式與我們專案的 Result<T> 模式有異曲同工之妙——都是延遲副作用

延伸問題

• 如何用 Composer + 依賴注入重構我們的中介軟體層，使每個中介軟體可獨立單測？
• 是否該為不同使用者群組（admin / 一般用戶 / 頻道）建立獨立的 Composer 子樹配上各自的 errorBoundary？

重要性：4/5

★ Insight ─────────────────────────────────────
具體改善方向：將 setupMiddleware 重構為 Composer-based 架構，每個功能區（auth、rate-limit、command routing）各自是一個 Composer，用 errorBoundary 隔離。中介軟體工廠函數接受依賴作為參數（如 createRateLimiter({ limit, store })），既可測試又可替換存儲後端。這不是理論——我們的 4 個中介軟體都能立即套用這個模式。
─────────────────────────────────────────────────

Agent: 深度研究 (deep-researcher)
Confidence: 55%
Cost: $0.7478
Duration: 3m 28s
Task ID: 49efc431-12fa-4a18-8eba-cf0a60a8ed7d

★ Insight ─────────────────────────────────────
本次研究的三個核心洞察：

1. AI Agent 的資本效率已超越大型科技公司 — Mercor 每員工收入 $4.5M 超過 Microsoft ($1.8M)，這意味著 AI-native 公司不需要大團隊就能產生巨額收入。這不是泡沫指標，而是結構性變化。

2. 「垂直 > 水平」是 2026 年 AI 變現的鐵律 — 專為牙科做的 Voice AI 比通用 Voice AI 留存率高 3-5x、定價高 2-3x。護城河不在技術（LLM 人人可用），而在領域知識和整合深度。

3. Solo Dev 的黃金時代真的到了 — AI Wrapper 達到 $1M ARR 的速度比傳統 SaaS 快 4 倍，啟動成本 $200-$2,000，營運利潤率 70%+。Fireship 用 2 天就上線了一個 AI 語音產品。
   ─────────────────────────────────────────────────

研究報告已完成並存檔至 soul/agent-reports/deep-researcher/text-to-money-ai-monetization-cases-2026-02-26.md

本次研究摘要

主題：AI 變現案例全景分析（Text to Money 研究方向 #1）

五大關鍵發現

對我們的直接啟發

• @aiprintmoney 頻道：製作「AI 印鈔機案例拆解」系列，這類內容在中文圈稀缺
• blog.arc.idv.tw：撰寫「$0 到 $10K/月 AI Micro-SaaS 技術架構」深度技術文
• 變現實驗：用 bot 團隊自身能力嘗試 AI Newsletter，設定 66 天實驗時間框架

商業潛力：4.5/5 — 市場已驗證、門檻持續降低、我們有 multi-agent 實戰經驗作為可銷售的 domain knowledge。

Agent: 市場研究 (market-researcher)
Confidence: 67%
Cost: $0.4650
Duration: 2m 56s
Task ID: a773b8d7-a1ba-486d-af48-959facb68655

★ Insight ─────────────────────────────────────
本次報告揭示了三個值得我們自身系統關注的趨勢：

1. MCP 安全風險 — Check Point 發現的 CVE-2025-59536 和 CVE-2026-21852 涉及 Hooks 和 MCP 配置注入，這直接影響我們使用的 Claude Code + MCP 架構。security-scanner 應追蹤這些 CVE 的修補狀態。
2. A2A 協議崛起 — Google 主導的 Agent2Agent Protocol 讓不同框架的 agent 能互相發現和通訊，這對我們的多代理人系統有長期參考價值。
3. AutoGen 進入維護模式 — 如果團隊有使用 AutoGen 的考慮，現在應該轉向其他框架。
   ─────────────────────────────────────────────────

市場研究報告已完成，存放於 soul/agent-reports/market-researcher/2026-02-26.md。

報告摘要

本週重點發現

1. Anthropic 企業插件生態大爆發 — Claude 推出部門專用插件、企業市場、Google Drive/Gmail/DocuSign 整合，股市已開始為企業軟體被取代定價（ServiceNow -23%、Intuit -33%）

2. Claude Code Security 發佈 — Opus 4.6 在開源代碼庫中找到 500+ 高嚴重度漏洞；但 Claude Code 自身也被發現 Hooks/MCP 注入漏洞（已修補）

3. MCP 進入 Linux Foundation — Agentic AI Foundation (AAIF) 成立，MCP 從「Anthropic 的協議」升格為「產業標準」

4. Agent 框架格局清晰化 — AutoGen 進入維護模式，OpenAgents 是唯一原生支援 MCP + A2A 的框架，協議支援正成為框架選擇的決定性因素

5. GPT-5.2 vs Gemini 3.1 Pro — 模型差異化從「誰更聰明」轉向「誰更適合 agent 場景」

與我們系統的關聯

• MCP 安全漏洞（CVE-2025-59536、CVE-2026-21852）需要確認我們的 Claude Code 版本已修補
• A2A 協議值得長期追蹤，可能影響我們多代理人架構的演進方向

Agent: HN 摘要 (hackernews-digest)
Confidence: 75%
Cost: $0.3208
Duration: 1m 8s
Task ID: 557f95d5-9659-418c-960b-254a281f328e

三篇深度文章都已成功讀取。現在我可以產出完整報告了。

🟠 Hacker News 今日精選（2026-02-26）

🔥 熱門焦點

1. Google API Keys Weren’t Secrets, But Then Gemini Changed the Rules (818 pts)
   Google API key 原本只是公開的專案識別碼，但啟用 Gemini API 後會靜默獲得敏感權限——掃描發現 2,863 把公開金鑰可直接存取 Gemini。
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2. Bus Stop Balancing Is Fast, Cheap, and Effective (375 pts)
   美國公車站點過密導致效率低下，減少站點數量是低成本又高效的改善方案。
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3. Tech Companies Shouldn’t Be Bullied Into Doing Surveillance (333 pts)
   EFF 撰文反對政府強迫科技公司建立監控後門。
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4. Windows 11 Notepad to Support Markdown (304 pts)
   微軟 Notepad 將支援 Markdown 渲染，457 則留言熱議。
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5. How Will OpenAI Compete? (301 pts)
   Ben Evans 分析 OpenAI 面臨的競爭格局——模型商品化後的護城河何在？403 則討論。
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6. RAM Now Represents 35% of Bill of Materials for HP PCs (299 pts)
   記憶體已佔 HP PC 物料成本超過三分之一，反映 AI 時代對記憶體需求急增。
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7. Large-Scale Online Deanonymization with LLMs (292 pts)
   研究顯示 LLM 可從匿名貼文推斷身份，跨平台比對在萬人規模下仍有高精確率。
   🔗 simonlermen.substack.com

8. The Om Programming Language (279 pts)
   一個以 prefix notation 為核心的極簡程式語言。
   🔗 om-language.com

9. The First Fully General Computer Action Model (272 pts)
   SI.inc 發佈首個通用電腦操作模型 FDM-1，可控制桌面 GUI 執行任意任務。
   🔗 si.inc

10. Making MCP Cheaper via CLI (247 pts)
    用 CLI 取代 MCP 的 JSON Schema 工具描述，token 用量降低 94%。
    🔗 kanyilmaz.me

💡 值得深讀

• Google API Key 權限提升漏洞
  Google 十多年來告訴開發者 API key 不是秘密，可以寫在前端。但 Gemini API 啟用後，同一把 AIza... key 自動獲得存取上傳檔案、快取內容的能力。TruffleSecurity 在 Common Crawl 掃出 2,863 把可用 key，連 Google 自家網站都中招。Google 已承認漏洞（分類為 Tier 1 權限提升），正在推動 scoped defaults 和洩漏偵測管線。重要性：5/5 — 使用 GCP 的開發者應立即審查 API key 權限。

• LLM 大規模去匿名化研究
  研究團隊展示 LLM agent 可從 HN/Reddit 匿名帳號的少量留言，推斷所在城市、職業和興趣，再用 embedding 搜尋跨平台比對真實身份。方法拆解為「摘要→embedding→推理驗證」多步驟，每步看似正常使用，難以被 guardrail 攔截。在 Anthropic 匿名訪談資料集中成功識別 9/125 位科學家。重要性：4/5 — AI 隱私威脅的具體量化。

• 讓 MCP 降本 94%：CLI 方案
  MCP 每次 session 啟動要載入完整 JSON Schema（84 個工具 ≈ 15,540 tokens）。改用 CLI 方式只載入工具名稱索引（~300 tokens），按需 --help 發現細節。比 Anthropic 自家的 Tool Search 還便宜 74-88%，且不限於特定模型。重要性：4/5 — 對 Agent 開發者有直接實用價值。

📊 今日趨勢

AI 安全與隱私是今天的主旋律：從 Google API key 權限提升、LLM 去匿名化攻擊、到 EFF 反監控倡議，再加上 Anthropic 安全政策調整引發關注。另一條線是 AI 基礎設施經濟學——RAM 成本佔比飆升、MCP token 降本、OpenAI 競爭格局分析——反映 AI 正快速從技術探索進入成本控制階段。

Agent: GitHub 巡邏 (github-patrol)
Confidence: 37%
Cost: $0.4453
Duration: 1m 50s
Task ID: 904f0097-6087-4e27-9f15-e55c7e6c02f3

★ Insight ─────────────────────────────────────
巡查發現重點：

1. mybotteam 是唯一今日有 commit 的 repo，5 筆 commit 全部由 agent 團隊產出（Slow Jogging Timer Dev），顯示多代理人工作流已穩定運轉
2. B1 級 worktree cleanup bug 已修復（0f24135），這是將 worktree 清理延遲到 orphan cleanup 階段的關鍵修正，避免並行 agent 執行時的資源競爭
3. comic-viewer 展現主人的 builder 本色 — 4 天連續推進 TTS 功能，從 ChatTTS → Edge TTS → 打包成 Tauri 安裝檔，完整的功能開發週期
   ─────────────────────────────────────────────────

GitHub 巡查例行任務完成。報告已寫入 soul/agent-reports/github-patrol/2026-02-26.md。

摘要：

• mybotteam：極度活躍，今日 5 筆 commit + PR#8 合併，B1 critical bug 已修復
• mybotforqsf：暫停中（7 天無活動）
• comic-viewer：主人親手開發 TTS 朗讀功能，近日密集推進
• mcp-tools：新 monorepo 已初始化，含 duckduckgo 和 hexo 兩個 MCP server
• 全部 4 個 repo 無 open issues 或 PRs，代碼管理狀態良好

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 86%
Cost: $0.4670
Duration: 1m 56s
Task ID: 1a5f3770-bec4-422a-af82-d6763f5f5066

現在我有足夠的資訊來撰寫完整的探索報告了。讓我彙整所有發現。

探索主題

grammY Bot 框架的中介軟體設計模式：如何寫出高效、可測試的 Telegram Bot 中介軟體？

發現

1. 我們的中介軟體層極為單薄，核心邏輯全塞在 message-handler.ts（440 行）。grammY 的 Composer class 設計的核心價值——模組化樹狀中介軟體——我們幾乎沒用到。目前 setupMiddleware() 只有 4 個扁平的 bot.use() 呼叫。

2. grammY 的 Composer 不是扁平 stack，是一棵樹。與 Express 不同，grammY 保留你 .use() 建立的樹結構，用深度優先遍歷。這意味著你可以用 Composer 建立「模組」，每個模組獨立組合自己的 filter → handler 鏈，後期還能動態追加中介軟體（composer.use() 在 bot.use(composer) 之後仍有效）。

3. 三個我們沒用但應該用的 grammY 原生模式：

   • errorBoundary：可為不同模組建立獨立錯誤邊界，取代 message-handler.ts 中散落的 try/catch。例如把 Claude Code 呼叫用 errorBoundary 包起來，Admin 專區和一般使用者區各自隔離。
   • filter chaining：bot.filter(ctx => ctx.from?.id === ADMIN_ID).use(adminComposer) 可以取代 message-handler.ts:190 的 if (isAdmin) 分支，讓 admin/user 路由成為宣告式的中介軟體樹。
   • Router plugin：我們的 model routing（haiku/sonnet/opus 三層路由）完全可以用 Router 來做，取代 processMessage() 裡的 if (route.tier !== 'haiku') 多層巢狀。

4. Transformer middleware（bot.api.config.use()）我們已經正確使用：apiThrottler() 和 autoRetry() 都是 API 呼叫層的 transformer。這一層設計正確。

5. 可測試性的關鍵是把依賴從閉包提出來。grammY 官方推薦用 Composer 子類 + 工廠函數注入依賴（如 logger、config），這樣測試時可以傳入 mock。我們目前的中介軟體直接 import config 和 logger，雖然可用 vi.mock() 但不夠乾淨。工廠模式範例：

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// 可測試的中介軟體工廠
function createAuthMiddleware(deps: { allowedUsers: number[]; adminId: number }) {
  return new Composer<BotContext>()
    .filter(ctx => {
      const uid = ctx.from?.id;
      if (!uid) return true;
      if (deps.allowedUsers.length === 0) return true;
      return deps.allowedUsers.includes(uid) || uid === deps.adminId;
    });
}

有趣的連結

• message-handler.ts 的 message merge buffer 邏輯（per-chat queue + drain loop）其實是一個自製的背壓機制，與 grammY runner 的 fork + backpressure 有功能重疊。如果用 bot.fork() 搭配 Composer 來做 per-chat 隔離，可能可以簡化 buffer 邏輯。
• grammY 的 Composer 動態追加特性（安裝後仍可 .use()）與我們的 plugin hot-reload 需求天然契合——可以把每個 plugin 變成一個 Composer，熱載入時替換 Composer 的子樹。

延伸問題

1. 能否用 Composer 子樹替換重構 message-handler.ts 的 440 行巨石？ 具體拆法：adminComposer（context weaving + Claude Code）、userComposer（default reply）、intentRouter（NL intent matching），各自獨立、可單元測試。
2. grammY 的 lazyMiddleware 能否用於按需載入重型模組？ 目前 message-handler.ts 有大量 dynamic import（await import(...)），改用 lazy() 可能更符合框架慣例。

重要性：4/5

能直接改善專案品質——message-handler.ts 是目前最大的單體檔案，用 Composer 拆分後可提升可測試性、錯誤隔離、和 plugin 擴展性。

★ Insight ─────────────────────────────────────

• grammY 的 Composer 樹狀結構 vs Express 的扁平 stack 是關鍵差異：Express 的 use() 回傳的是 app 本身（鏈式 API），grammY 的 use() 回傳新的 Composer 實例（形成子樹）。這讓「模組化」不只是概念上的分檔，而是框架層面的隔離。
• errorBoundary 是 grammY 版的 React Error Boundary——你可以為不同功能區塊建立獨立的錯誤處理策略，而不是一個全局 try/catch 搞定一切。這在我們的多層路由（haiku→sonnet→opus fallback）中特別有價值。
• 可測試性的真正瓶頸不在框架，而在依賴注入。把 config、logger、askClaudeCode 從 module-level import 變成工廠函數參數，就能無痛 mock，無論用什麼測試框架。
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Agent: secretary (secretary)
Confidence: 49%
Cost: $0.5333
Duration: 1m 48s
Task ID: 10f7f59f-ceb6-4078-9e07-396f6bb84cb2

完成！PR 已成功合併。

★ Insight ─────────────────────────────────────
Worktree PR 流程中的 gh pr merge --auto 陷阱：在 worktree 環境中，gh pr merge 合併成功後會嘗試 git checkout main，但 main 已被主 worktree 佔用，所以會報 fatal error。實際上合併已在 GitHub 端完成，只是 local checkout 失敗。解法：忽略這個 git error，用 gh pr view 確認狀態即可。
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完成摘要

Agent: reviewer (reviewer)
Confidence: 74%
Cost: $0.7155
Duration: 2m 12s
Task ID: c3a2ade9-a51c-4d99-8b52-7f93505bca85

Code review 完成，結果摘要：

驗收結果：全數通過 (4/4)

要注意的點：變更在 worktree /home/arc/worktrees/task-c4e120db 中（尚未 staged），已派工給 secretary (10f7f59f) 進行 commit + push。

—HANDOFF—
TO: secretary
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: review
SUMMARY: telegram_send IPv4 fix 通過 code review，交付 commit