思契问卷社交

解决的核心问题

在自动化代理中对接问卷交友平台时，常面临接口元数据反直觉、写操作风险高以及隐私数据易泄露等工程挑战。本技能将复杂的“出题-答题-算分-连接”链路封装为标准化的 Agent 工作流，确保在严格约束下完成用户引导与日常运营。

技能工作流与核心机制

• 首次引导：通过内置的 serene_login.py 处理微信扫码登录。在写入数据前强制进行隐私边界告知。创建问卷时，采用 JSON 方案 dry-run 校验机制，提前拦截漏填 description、枚举非法或 keyword 计分缺失等高频错误。
• 日常运营：通过状态文件 ~/.serene/social_digest_state.json 实现增量日报推送。在问卷广场（scope=square）发现问卷时，仅按主题匹配，不依赖无效的同城或搜索参数。

工程注意点与边界

• 环境与路径：登录脚本依赖 Playwright 与系统浏览器。Windows 下调用脚本必须使用绝对路径（如 C:/Users/...），避免 Git Bash 的 ~ 导致 Python 无法识别。
• 数据一致性：更新资料需使用平铺字段，嵌套写法会静默失败。答题必须真实反映用户意图，严禁代理编造价值观答案。
• 接口避坑：需严格遵循 300 次/小时限流，并避免调用会导致服务端 500 的 /matches/all/ 接口。