如何用 last30days-skill doctor 检查哪个数据源没在正常工作并拿到修复建议？-平芜编程栈

如何用 last30days-skill doctor 检查哪个数据源没在正常工作并拿到修复建议？

【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill

当你跑完一次 last30days-skill 研究、发现某个平台（比如 X 或 TikTok）的内容明显偏少甚至完全没有时，最直接的排查手段是引擎自带的doctor健康检查命令。它会逐源输出一份四状态审计，并对每个没正常工作的数据源给出一行可执行的修复建议——文档把它总结为回答四个问题："什么可以开、什么已经开了、什么在工作、什么不工作"。适用前提：已按项目说明安装 skill（skills/last30days/目录可用），且系统有 Python 3.12+ 解释器。

完整命令说明见 CONFIGURATION.md 的 "Health check (doctor)" 章节，agent 侧的使用约定见 SKILL.md。

准备：确认 Python 版本

引擎要求 Python 3.12+。执行任何last30days.py命令前先确认版本：

python3 -c 'import sys; raise SystemExit(0 if sys.version_info >= (3, 12) else 1)' && echo OK

输出OK即可继续。如果报错，说明系统 Python 低于 3.12，需要安装 Python 3.12+（SKILL.md 给出的对应系统是：macOS 用brew install python@3.12，Windows 用winget install Python.Python.3.12，Linux 用sudo apt install python3.12）。如果解释器不在python3，可以把路径放到环境变量LAST30DAYS_PYTHON里，下面的命令都遵循这个约定。

运行基础审计：一条命令列出每个数据源的状态

在仓库根目录执行：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py doctor

（在支持斜杠命令的 agent 环境中也可以用/last30days doctor。）

输出是文本形式的四状态审计，每个数据源一行，另有两个辅助块：

四状态：WORKING（本次/上次运行已验证，或免密钥常开源）、TURNED ON - UNVERIFIED（已配置/已选但还没有运行证据）、NOT WORKING（已配置但失败，或上次运行出错）、COULD BE ON（可用但尚未配置）；
CLI-health 块：对需要下载二进制（如 yt-dlp、digg-pp-cli）的源检查其是否在 PATH 上；
backup/comment 缩进子行：展示 Reddit、YouTube 等源的备用路径与评论区子通道状态。

你要找的问题源就在NOT WORKING行上——文档明确说明每个未正常工作的源会附 "an exact fix"（一条精确修复），例如缺哪个 key、哪个 CLI 不在 PATH、cookie 过期等。找到对应行后按该行给出的 fix 操作即可，不需要自己猜根因。

几条重要的行为约定，判断输出时有用：

报告问题也算成功运行：退出码恒为 0，不要因为退出码为 0 就以为全部正常，要看审计状态本身；
不读浏览器 cookie，不打印任何密钥值：key 的存在性只以布尔值呈现，输出可以直接分享；
带缓存的运行（见下文）在文本输出末尾有一行generated: … (cached|live)，告诉你这份报告是缓存还是实时生成的。

三种模式：预测、实测、事后诊断

doctor有三个按需模式，对应排查的三个不同时机：

1. 实测确认：`doctor --probe`

基础doctor读的是配置和上次运行留下的证据；如果你怀疑某个源"配好了但实际不通"，用--probe跑一次有界实测：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py doctor --probe

边界是明确划定的：probe 只打免费 HTTP 端点（Reddit、Hacker News、Polymarket、GitHub）加免密钥 CLI；从不探测按次计费的源（X、TikTok、Instagram、Threads 等），因此不消耗 ScrapeCreators 额度、不会触发鉴权限流。每个源并发探测并受每源截止时间约束（LAST30DAYS_DOCTOR_PROBE_TIMEOUT，默认 10 秒），慢源不会卡住命令。

一个值得记住的联动规则：当没有新鲜运行可供参考时，普通的doctor会自动触发同样的有界 probe——也就是说你平时裸跑doctor就已经在自动做这件事，--probe是显式版本。

2. 事后诊断：`doctor --postmortem`

"跑完了但结果偏少"是 troubleshooting 的高频场景。这时doctor --postmortem正是为此设计：它读取上一次运行的last-report.json（不限时间，输出会标注），逐源报告实际发生的事——Failed / Partial / Succeeded / Skipped，带细节与修复提示：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py doctor --postmortem

它不做任何网络调用，纯离线读缓存报告，所以可以放心在任何时候运行。SKILL.md 对两个方向的区分值得记一下：普通doctor预测的是"跑之前配置是否健康"，--postmortem报告的是"上一次实际哪里坏了"。运行报告里## Partial Coverage和Report.source_status字段（状态包括partial、rate-limited、auth-failed、unreachable、timeout、schema-drift、skipped-unconfigured、error等）也描述同一批事实——这些状态意味着"这次运行没能证明该源是安静的"，而不是"该源没内容"。

3. 机器可读：`doctor --json`

需要把结果接进脚本时用--json拿机器契约：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py doctor --json

--json输出中每个源带tier、status、backends、active_backend、fix、requires等字段；顶层还有from_cache和generated_at标明报告来源与生成时间。

用缓存降低重复检查成本：`--cached`与 TTL

每次实时doctor都会把 JSON 结果写入~/.config/last30days/doctor-cache.json（遵循LAST30DAYS_CONFIG_DIR）。--cached在报告未过期时直接返回这份缓存：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py doctor --cached

新鲜度窗口由LAST30DAYS_DOCTOR_TTL控制，单位秒，默认900（15 分钟）；设为0则每次--cached都实时重跑。缓存过期、缺失或损坏时会自动回落为实时运行并重写缓存。

还有一层自动失效机制：缓存里带配置指纹（哪些凭据存在、LAST30DAYS_X_BACKEND/LAST30DAYS_REDDIT_BACKEND的 pin 值、INCLUDE_SOURCES）。因此你新增/删除一个 key、改一个 pin 或切换选开源之后，下一次--cached调用会自动转实时运行，不需要手动清缓存。裸跑（不带--cached）的doctor则永远实时运行并刷新缓存。

排查时可以用--cached --json做低成本复查：SKILL.md 建议依赖登录态源（cookie 的 X、ScrapeCreators 的 Reddit 回补）做研究前先查一次缓存报告，只有缓存过期或上次报告了登录态源降级时才重跑实时doctor。

读报告：修复建议如何对应到你的配置

审计中每个源的fix行来自统一的修复词表（实现见 prescriptions.py）。常见形态举例（均来自项目文档实际给出的修复文案）：

免密钥源之外的按次计费源未配 key → 提示补SCRAPECREATORS_API_KEY；
需要下载二进制的源 → CLI-health 块指出二进制缺失或不在 PATH（例如digg-pp-cli需在 agent 子进程 PATH 上，典型位置$HOME/.local/bin）；
可选源未选开 → 提示 "add {source} to INCLUDE_SOURCES (or request it via --search {source})"；
X 后端未 pin 时的提示示例："pin LAST30DAYS_X_BACKEND=grok to enable, then fix the store"。

与 doctor 直接相关的环境变量，完整表格见 CONFIGURATION.md：

变量	作用
`LAST30DAYS_DOCTOR_TTL`	`--cached`新鲜度窗口（秒），默认`900`；`0`表示每次都实时跑
`LAST30DAYS_DOCTOR_PROBE_TIMEOUT`	每源 probe 截止时间（秒），默认`10`
`LAST30DAYS_X_BACKEND`	pin X 后端（`bird`/`xai`/`xurl`/`xquik`/`grok`）；doctor 会渲染 pin 并预测"下次将使用哪个"。未 pin 时的自动链是 bird → xai → xurl → xquik，grok 仅 opt-in

SKILL.md 补充了一条与 X 相关的读法：当 X 在可用源列表里时，应把报告的sources.x.active_backend告知用户（例如 "X will use: bird"）；若 doctor 报告 grok 后端degraded且带过期时间戳，正确表述是 "Grok 会话已于 {timestamp} 过期，运行时会尝试刷新；若刷新失败，执行grok login --device-auth"，而不是简单说 "Grok CLI 未登录"——过期 access_token 不等于 refresh_token 已失效，只有运行时报auth_revoked或invalid_grant才需要真正重新登录。

边界与限制

probe 不覆盖计费源：X、TikTok、Instagram、Threads 等永远不会被 live 探测，所以WORKING对这些源的判定依赖配置与上次运行证据，不要指望 probe 给出它们的实时连通性；
--postmortem依赖上一次运行：它只是读last-report.json，如果从未跑过研究，没有可诊断的对象，此时应先用普通doctor查配置；
TURNED ON - UNVERIFIED不是故障：它表示已配置但还没有运行证据，下一步是跑一次真实研究让证据落地；
网络行为可预期：带新鲜运行证据的普通doctor、--cached与--json均不发网络请求；会发请求的只有--probe及无新鲜运行时自动触发的 probe，且严格限定在免费端点与免密钥 CLI。

修复完成后，重新运行一次doctor（或研究跑完后的doctor --postmortem），确认该源从NOT WORKING变为WORKING、且末行generated: … (live)表明是实时结果，排查即闭环。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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