fix(kb-workflow): 环境变量检查改为必须报错退出
- 必须的环境变量:AI_API_KEY, AI_PROVIDER, AI_MODEL, AI_BASE_URL - 如果未设置,报错并退出,不执行后续步骤 - 删除 KB_BASE_PATH(已改为从 ~/work/knowledge-base 获取)
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@@ -16,22 +16,49 @@ description: 当收到"添加到知识库 + 链接" 或"保存到知识库 + 链
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## 环境变量
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### 执行前必须检查
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在执行 workflow 之前,必须检查环境变量是否已经设置。
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以下是必须的环境变量,如果缺失必须询问用户获得。没有全部设置完成之前禁止进行后续操作。
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**必须的环境变量**(缺失则报错退出):
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| 变量名 | 用途 | 示例 |
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|--------|------|------|
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| `KB_BASE_PATH` | 知识库根目录 | `~/work/kb`
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| `AI_API_KEY` | AI深度分析 | `sk-xxx` |
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| `AI_PROVIDER` | AI提供商 | `openai`, `zhipu`, `minimax` |
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| `AI_MODEL` | AI模型 | `gpt-4` |
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| `AI_API_KEY` | AI深度分析 API Key | `sk-xxx` |
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| `AI_PROVIDER` | AI提供商 | `zhipu`, `openai`, `minimax` |
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| `AI_MODEL` | AI模型 | `glm-4.7`, `gpt-4` |
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| `AI_BASE_URL` | API Base URL | `https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4` |
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以下是可选的环境变量,询问用户是否要设置,允许暂时跳过
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**可选的环境变量**:
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| 变量名 | 用途 | 示例 |
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|--------|------|------|
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| `BILIBILI_COOKIE` | 下载会员视频 | `SESSDATA=xxx; bili_jct=xxx` |
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| `KB_GIT_USER` | Git提交用户名 | `Your Name` |
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| `KB_GIT_EMAIL` | Git提交邮箱 | `your@email.com` |
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### 检查命令
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```bash
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# 检查必须的环境变量
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echo "AI_API_KEY: ${AI_API_KEY:0:10}..."
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echo "AI_PROVIDER: $AI_PROVIDER"
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echo "AI_MODEL: $AI_MODEL"
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echo "AI_BASE_URL: $AI_BASE_URL"
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# 验证方式1: 检查变量是否存在
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if [ -z "$AI_API_KEY" ]; then
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echo "❌ AI_API_KEY 未设置"
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exit 1
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fi
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# 验证方式2: 执行测试调用
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python3 -c "
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import os
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if not os.environ.get('AI_API_KEY'):
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raise RuntimeError('AI_API_KEY 未设置')
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print('✅ 环境变量检查通过')
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"
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```
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## Workflow 执行方式
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@@ -50,9 +77,28 @@ description: 当收到"添加到知识库 + 链接" 或"保存到知识库 + 链
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当触发后,按照以下步骤执行:
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### 步骤 1: 环境变量检查
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立刻告知用户,启用技能kb-workflow.
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参考环境变量标题下内容执行。
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如果必须的环境变量都没问题,继续执行下面的步骤。
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**❌ 禁止跳过此步骤!必须先检查环境变量。**
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```bash
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# 1. 检查必须的环境变量是否存在
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if [ -z "$AI_API_KEY" ] || [ -z "$AI_PROVIDER" ] || [ -z "$AI_MODEL" ] || [ -z "$AI_BASE_URL" ]; then
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echo "❌ 错误:必须的环境变量未设置"
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echo "请配置以下环境变量:"
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echo " - AI_API_KEY"
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echo " - AI_PROVIDER (zhipu/openai/minimax)"
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echo " - AI_MODEL"
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echo " - AI_BASE_URL"
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exit 1
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fi
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echo "✅ 环境变量检查通过"
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```
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**如果检查不通过,必须**:
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1. 报错提示用户
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2. 退出,不执行后续步骤
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3. 等待用户配置好环境变量后重新执行
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### 步骤 2: 链接解析
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