PA 状态技能

最低模型

任意模型。状态检查基于数据和规则驱动。

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运行时机

• - 每日09:00： 向管理员发送完整网络报告。
• 计费错误时立即执行： 为受影响的PA发送部分报告。
• 按需执行： 如果管理员询问当前状态如何？→ 立即生成报告。

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状态检查

针对 data/pa-directory.json 中的每个PA，检查以下内容：

检查项	字段	健康状态
最后活跃时间	lastseen	24小时内
计费状态

billingerror | false |
| 日历连接 | calendar_connected | true |
| 状态 | status | active |

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自动化报告脚本

python
#!/usr/bin/env python3
import json
import datetime

加载PA目录

try: with open(data/pa-directory.json) as f: d = json.load(f) except FileNotFoundError: print(错误：未找到 data/pa-directory.json) exit(1)

today = datetime.date.today().isoformat()
online = []
issues = []
offline = []

for pa in d.get(pas, []):
name = pa[name]
owner = pa[owner]
status = pa.get(status, unknown)
model = pa.get(model, unknown)

# 格式化日历和计费指示器
calendar = ✅ if pa.get(calendar_connected) else ❌
billingok = not pa.get(billingerror, False)
billing = ✅ if billing_ok else ⚠️ 计费错误

# 将每个PA分类为在线/问题/离线
if status == active and billing_ok:
online.append(f• {name} ({owner}) — {model}, 日历 {calendar})
elif status == inactive:
offline.append(f• {name} ({owner}))
else:
issues.append(f• {name} ({owner}) — {billing})

打印报告

total = len(d.get(pas, [])) print(f📊 PA网络状态 — {today}\n) print(f✅ 在线 ({len(online)}/{total})) for line in online: print(line)

if issues:
print(\n⚠️ 存在问题)
for line in issues:
print(line)

if offline:
print(\n❌ 离线)
for line in offline:
print(line)

if not issues and not offline:
print(\n所有PA均运行正常 🎉)

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目录架构（含状态字段）

在 pa-directory.json 中为每个PA条目添加以下字段：

json
{
name: Aria,
phone: +1XXXXXXXXXX,
owner: 所有者姓名,
owner_email: owner@company.com,
status: active,
model: your-llm-model,
last_seen: 2026-04-01T10:00:00Z,
calendar_connected: true,
billing_error: false,
billingerrorsince: null
}

将 your-llm-model 替换为实际的模型ID（例如 claude-haiku-20240307、gpt-4o-mini、gemini-1.5-flash）。

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快速Ping（WhatsApp可达性）

用于实时检查（在上述脚本之后）：

针对问题列表中的每个PA：
发送：ping 🏓
等待最多5分钟
如果收到回复：标记为在线
如果没有回复：标记为无响应 → 检查 whatsapp-diagnostics 和 billing-monitor 技能

规则： 仅对标记的PA进行Ping。不要Ping健康的PA——这会产生噪音。

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调度安排

频率	操作
每日09:00	向管理员发送完整网络报告
计费错误时

立即发送部分报告 |
| 按需执行 | 当管理员询问当前状态如何？时 |

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成本提示

• - 非常低廉： 读取JSON文件和格式化报告仅使用极少的token。
• 小模型也可： 任何模型都能生成此报告。
• 避免： 不要一次性Ping所有PA——逐个发送以避免速率限制。
• 批量处理： 每天运行一次完整报告，而不是单独检查每个PA。