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Field Theory Bookmarks Skill

使用 fieldtheory（ft）管理 X/Twitter 收藏夹的本地数据副本：同步、检索、筛选、分类、统计与可视化。并支持 unknown 条目的 L2 细分标签与低置信度复核队列。

适用场景

触发关键词：

• x 收藏夹 / twitter bookmarks / bookmarks
• fieldtheory / ft
• 同步收藏夹 / 搜索收藏 / 分类收藏
• 收藏夹统计 / 收藏夹可视化

前置条件

1. 已安装 Node.js 20+ 与 fieldtheory CLI。
2. Chrome 已登录 x.com。
3. 当前网络环境访问 X 需要走本地代理，并启用 Node 环境代理：
   • NODE_USE_ENV_PROXY=1
   • HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897
   • HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897

推荐命令前缀：

NODE_USE_ENV_PROXY=1 HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 ft <command>

核心命令

1) 首次同步

NODE_USE_ENV_PROXY=1 HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 ft sync

快速自测（只拉 1 页）：

NODE_USE_ENV_PROXY=1 HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 ft sync --max-pages 1

2) 搜索与查看

ft search "agent memory"
ft list --author wangray --limit 20
ft show <tweet_id>

3) 分类与统计

ft classify --regex
ft categories
ft domains
ft stats
ft viz

3.1) unknown 条目 L2 细分（新增）

脚本路径（同步后）：

SCRIPT="${CLAUDE_HOME:-$HOME/.claude}/skills/bird-twitter-bookmarks/scripts/bookmark_l2_labels.py"

初始化本地表结构（幂等）：

python3 "$SCRIPT" bootstrap

先 dry-run 看效果：

HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 python3 "$SCRIPT" classify-unknown --engine auto --dry-run --verbose

正式执行（unknown -> L2 标签）：

HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897 python3 "$SCRIPT" classify-unknown \
  --engine codex \
  --single-stage \
  --stage1-model gpt-5.4-mini \
  --stage1-effort medium \
  --batch-size 10 \
  --skip-link-fetch \
  --min-confidence 0.7 \
  --min-context-chars 24 \
  --low-context-cap 0.55

查看覆盖与分布：

python3 "$SCRIPT" report

查看低置信度复核队列：

python3 "$SCRIPT" review --limit 20

4) 路径与状态

ft path
ft status

数据路径

默认存储目录：

~/.ft-bookmarks/

可覆盖为自定义目录：

FT_DATA_DIR=/path/to/dir ft sync

安全说明

• 默认是本地落盘，不会自动修改 X 平台内的收藏夹结构。
• ft classify 会调用本机可用的 claude 或 codex CLI 做分类（非纯离线规则）。
• 若只想本地规则分类，可用 ft classify --regex。
• 若出现 fetch failed，优先检查是否缺少 NODE_USE_ENV_PROXY=1。
• L2 标签脚本仅写入本地 SQLite 附加表（bookmark_link_context/bookmark_labels/bookmark_review_queue），不会改动 X 平台内容。
• 质量闸门：对“信息不足（仅链接）”条目自动降置信度并进入复核队列，避免误判被当作高质量结果。