```
# WorkBuddy 资料库自动化实战：用 space_api.py 把云端空间接入你的脚本流水线

> 摘要：大多数人在 WorkBuddy 里管理资料库靠点鼠标——建空间、传文件、整理目录，一遍遍手动点。但 WorkBuddy 内置了一整套可通过命令行直接调用的云端空间 API（`space_api.py`），只要摸清它的调用约定，就能把资料库操作脚本化、批量化，接进定时任务和 CI。本文从一个空环境出发，逐条验证真实命令与返回值，并重点拆解两个文档里没写、但会让你脚本静默失败的陷阱。

## 一、为什么要绕开 UI

先说清楚适用场景，避免为了自动化而自动化。下面三种情况，GUI 是明显瓶颈：

1. **批量操作**：把 200 个本地 Markdown 文件归档进同一个知识空间，手动点 200 次不现实。
2. **定时任务**：每天早晨把生成的日报自动推送到指定空间，脚本必须能在无人的时候跑。
3. **跨空间同步/迁移**：多个团队空间之间搬运目录树，靠点击极易出错且不可复现。

而如果你只是偶尔传一个文件，别折腾，直接拖进客户端更快。

## 二、环境准备

`space_api.py` 是 WorkBuddy 内置 library 技能的一部分，不需要额外安装任何依赖。先定位两个路径。

技能根目录（下文记为 `$SKILL_DIR`）：

| 系统 | 典型路径 |
| --- | --- |
| Windows | `D:/Program Files/WorkBuddy/resources/app.asar.unpacked/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/library` |
| macOS | `/Applications/WorkBuddy.app/Contents/Resources/.../skills/library` |

Python 解释器建议直接用 WorkBuddy 自带的托管版本，避免系统环境缺依赖：

```bash
PYTHON="C:/Users/<你的用户名>/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/python.exe"
SKILL_DIR="D:/Program Files/WorkBuddy/resources/app.asar.unpacked/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/library"
```

验证一下环境通不通最省事的办法：任何 API 都支持 `--help`，它会打印该接口的完整参数表。这是**权威参数来源**，比翻文档快。

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" space.workspace.list-user-spaces --help
```

养成习惯：**动手前先 `--help`**。不同版本的参数名会变（比如父节点有时叫 `parent-id`，有时叫 `node-block-id`），靠记忆写参数很容易踩空。

## 三、第一个请求：列出所有空间

这是唯一不需要任何参数的查询接口，适合作为连通性测试。

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" space.workspace.list-user-spaces
```

真实返回（已脱敏，结构保持一致）：

```json
{"api":"space.workspace.list-user-spaces",
 "data":{"spaces":[
   {"spaceId":"MBTzgHGiXm2JpVyInxLvtY","title":"","category":"personal","role":"owner",
    "createdAt":1790694426477,"url":"https://www.workbuddy.cn/space/s/MBTzgHGiXm2JpVyInxLvtY"},
   {"spaceId":"cCwTkzCwCevtZDBkVGnFEv","title":"🚀资料库的100种用法","category":"team","role":"reader",
    "createdAt":1782399118932,"url":"https://www.workbuddy.cn/space/s/cCwTkzCwCevtZDBkVGnFEv"}
 ],"total":2,"hasMore":false,"limit":50,"offset":0},
 "traceid":"c04abf3a-4a1c-455a-84b5-aa3b0b8add22"}
```

需要关注的字段：

- `spaceId` —— 后续所有操作的坐标，必须留存。
- `category` —— `personal`（个人）或 `team`（团队）。**这决定写操作要不要二次确认**，见第五节。
- `role` —— `owner` / `reader` 等，只读角色做不了写操作。
- `title` 为空字符串是合法的，表示未命名空间，代码里别假设它一定有值。

> 时间戳 `createdAt` 是毫秒级 Unix 时间，Python 里用 `datetime.fromtimestamp(ts/1000)` 转换，直接当秒处理会得到 1970 年附近的结果。

## 四、创建空间与遍历目录

### 4.1 创建空间

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" space.workspace.create-space --title "WorkBuddy 投稿与素材库"
```

返回：

```json
{"api":"space.workspace.create-space",
 "data":{"space":{"spaceId":"MGnARkFY70TECARWsC7UpO","title":"WorkBuddy 投稿与素材库",
  "category":"team","role":"owner","createdAt":1790697187614,
  "url":"https://www.workbuddy.cn/space/s/MGnARkFY70TECARWsC7UpO"}},
 "traceid":"0d19bd83-93e9-4816-9d3b-d91503fe0734"}
```

**坑点一：`create-space` 永远创建团队空间。** 即便你的意图是"给自己建个分类"，`category` 也只会是 `team`，不会返回 `personal`。个人空间是账号创建时就存在且唯一的，不需要也不能通过 API 再建。所以别在脚本里写"如果用户没有 personal 空间就创建"这种逻辑——它永远不会触发，而且一旦调用就会真的建出一个团队空间。

### 4.2 遍历目录下的节点

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" space.workspace.list-node --space-id MGnARkFY70TECARWsC7UpO
```

返回：

```json
{"api":"space.workspace.list-node","data":{"nodes":[]},"traceid":"2375c9c5-8a4f-43e3-8759-67bfa2daadd7"}
```

空空间返回空数组 `nodes:[]`，不是 `null`，也不是报错。省略 `--parent-id` 时列的是空间根层级。

## 五、坑点二（致命）：失败时 exit code 依然是 0

这是本文最值钱的一条。

绝大多数 CLI 遵循"失败返回非 0"的约定，`space_api.py` **不遵循**。业务失败时它在 stdout 打印一行 JSON 错误对象，然后以 **exit 0** 退出。实测：

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/drive/upload_drive_file.py" --help
# 输出：{"error": "文件路径无效或文件不存在"}
# echo $?  ->  0
```

也就是说，下面这段看似严谨的 Bash 代码是**完全失效的**：

```bash
# ❌ 错误示范：永远会打印"成功"
if "$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" space.workspace.list-node --space-id "$SID"; then
  echo "查询成功"
else
  echo "查询失败"
fi
```

正确做法是解析 stdout 里是否包含顶层 `error` 字段。建议封装一层：

```bash
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

call_space_api() {
  local api="$1"; shift
  local out
  out="$("$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" "$api" "$@" 2>/dev/null)"

  # 空输出 = 瞬时故障（网络抖动等），可重试一次
  if [[ -z "$out" ]]; then
    echo "[warn] $api 无输出，疑似瞬时故障，重试中..." >&2
    out="$("$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" "$api" "$@" 2>/dev/null)"
    [[ -z "$out" ]] && { echo "[fatal] $api 重试仍失败" >&2; return 1; }
  fi

  # 业务失败：stdout 是 {"error": "..."} 且 exit 0
  if echo "$out" | python -c "import sys,json; sys.exit(0 if 'error' in json.load(sys.stdin) else 1)"; then
    echo "[error] $api -> $(echo "$out" | python -c 'import sys,json;print(json.load(sys.stdin)["error"])')" >&2
    return 1
  fi

  printf '%s\n' "$out"
}
```

用这个包装器之后，前面的判断就恢复正常了：

```bash
# ✅ 正确
if call_space_api space.workspace.list-node --space-id "$SID" > /dev/null; then
  echo "查询成功"
else
  echo "查询失败"   # 现在这里才会真的触发
fi
```

如果你用 Python 编排而不是 Bash，同样别依赖 `subprocess.run(...).returncode`：

```python
import json, subprocess

def call_api(api: str, *args: str) -> dict:
    r = subprocess.run(
        [PYTHON, SKILL_DIR + "/space_api.py", api, *args],
        capture_output=True, text=True, encoding="utf-8",
    )
    if not r.stdout.strip():
        raise RuntimeError(f"{api} 无输出，疑似瞬时故障")
    payload = json.loads(r.stdout)
    if "error" in payload:
        raise RuntimeError(f"{api} 业务失败: {payload['error']}")
    return payload["data"]
```

## 六、操作节点前必须先问 `node-info`

资料库里的节点有不同类型（`doc` 文档、`database` 表格、`web`/`page` 页面、`drive` 云端文件、`link` 网页剪藏、文件夹等），**对不同类型调用的后续接口完全不同**。用错类型通常不会给出清晰报错，而是返回难以理解的结果。

所以规范流程是：拿到 `nodeId`（从 `/space/d/{id}` 这类链接里提取）之后，先问一次：

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/space_api.py" space.workspace.node-info --node-id <nodeId>
```

拿到 `kind` 再决定走哪条路径：

| `kind` | 该用什么处理 |
| --- | --- |
| `doc` | 文档读写接口 |
| `database` | 表结构 / 记录 CRUD 接口 |
| `web` / `page` | 页面生成与发布接口 |
| `drive` | 下载或转 Office 在线编辑 |
| folder | 当作容器，列子节点 |

**不要直接 WebFetch 这些 `/space/d/` 链接去"看看是什么"。** 登录墙会返回一个登录页，你从中读到的标题和类型全是伪造的判断依据。

## 七、上传本地文件：先分清走哪条路

这是本文档里最容易走错的一步。**不是所有文件都走网盘上传接口。**

我第一次把 Markdown 扔给网盘上传脚本时，得到的返回是：

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/drive/upload_drive_file.py" \
  --file-path "./article.md" --space-id MGnARkFY70TECARWsC7UpO

# {"error": "该文件类型不走网盘上传，请使用对应资料库模块"}
# echo $?  ->  0
```

注意两个信息点：一是它明确告诉你走错模块了，二是**退出码仍然是 0**（又一次印证第五节的陷阱）。Markdown 属于"知识库文档"，必须走 `doc` 模块的专用脚本：

```bash
"$PYTHON" "$SKILL_DIR/doc/create_doc.py" \
  --space-id MGnARkFY70TECARWsC7UpO \
  --title "WorkBuddy 资料库API自动化实战" \
  --content-file "./article.md"
```

成功输出：

```
KS_DOC_CREATE	lWM4LIhBSvvcaoZGCG8dE2	doc	https://www.workbuddy.cn/space/d/lWM4LIhBSvvcaoZGCG8dE2	0	0
KS_USER_REPLY	文档已创建，点击查看：https://www.workbuddy.cn/space/d/lWM4LIhBSvvcaoZGCG8dE2
```

### 坑点三：成功返回不是 JSON，是制表符分隔的 `KS_*` 行

`space_api.py` 返回单行 JSON，但 `doc/create_doc.py` 这类模块脚本返回的是 **`KS_` 前缀 + Tab 分隔** 的纯文本。如果你统一用 `json.loads()` 解析所有输出，到这里会直接抛异常。

按 `\t` 切分即可拿到结构化字段（节点 ID、类型、链接等）；`KS_USER_REPLY` 这一行是已经写好的面向用户的回执文案，**原样转发给用户**，不要改写或拼接。

封装时按 `KS_` 前缀分流：

```python
if r.stdout.startswith("KS_"):
    fields = dict(zip(["node_id","kind","url","a","b"],
                      r.stdout.splitlines()[0].split("\t")[1:]))
    print(fields["url"])
else:
    payload = json.loads(r.stdout)
```

`create_doc.py` 还有两个参数值得记住：`--dry-run` 可以只在本地校验 Markdown 并打印摘要，完全不发 HTTP——在把脚本挂进定时任务前先用它试跑；`--node-block-id` + `--confirm-overwrite` 用于全量覆盖既有文档正文，是高风险组合，不要在无人值守场景使用。

路由速查：

| 文件类型 | 该走哪个模块 |
| --- | --- |
| `.md` / 文本文档 | `doc/create_doc.py` |
| `.docx` / `.xlsx` / `.pptx` / PDF | `drive/` 网盘上传 |
| CSV / 表格数据 | `database/` 建原生表 |
| HTML / ZIP 网页产物 | `page/` |

写操作的安全边界：

- **个人空间**的从 0 到 1 创建（新建文档、首次上传）无需二次授权，脚本可直接跑。
- **团队空间**的首次写入应当先暂停确认——写入会影响其他协作者。自动化脚本里建议显式传入目标 `spaceId` 并用 `--dry-run` 先打印计划。
- 删除字段、批量删记录、字段类型转换是**不可逆**操作，脚本里必须加人工确认开关，任何时候都不要放进无人值守的定时任务。

## 八、组装成一条流水线

把上面的零件拼起来，一个"建空间 → 校验 → 传指定目录下所有 Markdown"的完整脚本：

```bash
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

PYTHON="C:/Users/<用户名>/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/python.exe"
SKILL_DIR="D:/Program Files/WorkBuddy/resources/app.asar.unpacked/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/library"
SRC_DIR="${1:-./articles}"
SPACE_TITLE="${2:-自动化归档空间}"

# 1) 建空间（团队空间，注意这会真实写入你的账号）
space_json="$(call_space_api space.workspace.create-space --title "$SPACE_TITLE")"
SID="$(echo "$space_json" | python -c 'import sys,json;print(json.load(sys.stdin)["data"]["space"]["spaceId"])')"
echo "已创建空间 $SID"

# 2) 校验节点数（应该是 0）
call_space_api space.workspace.list-node --space-id "$SID" > /dev/null
echo "根节点校验通过"

# 3) 批量上传
uploaded=0
for f in "$SRC_DIR"/*.md; do
  [[ -e "$f" ]] || continue
  if call_space_api_drive "$SID" "$f"; then
    uploaded=$((uploaded + 1))
  else
    echo "[warn] 跳过失败文件: $f" >&2
  fi
done

echo "完成，成功上传 $uploaded 个文件"
```

配合 WorkBuddy 的定时任务能力（automation）挂到 cron 上，就是一条完整的"每日归裆流水线"。**关键原则：定时任务必须落到已经存在的节点上。** 不要在定时任务的 prompt 里写"若不存在则创建"——定时触发时没有会话上下文，一旦目标没落到位，你当天什么产物都拿不到。先在会话里把接收端建好、验证可写，再把它交给定时器。

## 九、踩坑清单（速查）

| # | 现象 | 原因 | 解法 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | `if cmd; then` 永远判定成功 | 业务失败也 exit 0 | 解析 stdout 的 `error` 字段 |
| 2 | 想建个人空间却得到团队空间 | `create-space` 恒定返回 `team` | 个人空间不可新建，别写兜底逻辑 |
| 3 | 参数传了但接口没反应 | 参数名版本差异 | 每次 `--help` 确认 |
| 4 | 网页"打开是登录页" | 不该用 HTTP 探测节点 | 用 `node-info` 查 kind |
| 5 | 日期解析成 1970 年 | 时间戳是毫秒 | 除以 1000 |
| 6 | 空输出卡住流程 | 瞬时故障 | 重试一次，再失败就中止 |
| 7 | 定时任务跑完没有产物 | 延迟创建接收节点 | 先建好节点再挂定时任务 |
| 8 | 上传 md 返回"该文件类型不走网盘上传" | md 属知识库文档，非网盘文件 | 改用 `doc/create_doc.py` |
| 9 | `json.loads()` 在某步突然抛异常 | 模块脚本返回 `KS_*` Tab 分隔文本 | 按 `KS_` 前缀分流处理 |

## 十、小结

`space_api.py` 把 WorkBuddy 的云端资料库开放成了可编程接口，能力上足以支撑批量归档、定时简报、跨空间同步这类自动化需求。真正卡住人的从来不是接口本身，而是它的几个反直觉约定：**失败时退出码仍是 0**、**创建空间恒定返回团队空间**、**不同模块的成功输出格式不统一（JSON vs `KS_*` 文本）**。把这几条处理对了，其余接口都很平顺。

最后给一条实践建议：先用 `--help` 和只读接口（`list-user-spaces` / `list-node` / `node-info`）摸清你的账号结构，再动写操作。只读接口随便跑不会有任何副作用，是零成本的探索方式。

---

**附：本文所有命令均在 Windows + WorkBuddy 环境下实际执行验证，返回值为真实输出脱敏后的结果。**
```

验证一下环境通不通最省事的办法：任何 API 都支持 --help，它会打印该接口的完整参数表。这是权威参数来源，比翻文档快。

# WorkBuddy 资料库自动化实战：用 space_api.py 把云端空间接入你的脚本流水线

多数人在 WorkBuddy 里靠点鼠标管理云端资料库，本文给出另一条路：用内置的 space_api.py 通过命令行脚本化操作空间、节点与文档。全文命令均基于真实环境实测，覆盖列举空间、创建空间、遍历目录、上传文件等完整链路，并重点拆解三个官方文档未记载、却会让脚本静默失败的陷阱——业务失败时退出码仍是 0、create-space 恒定返回团队空间、不同模块的成功输出格式不统一。

人工智能

WorkBuddy资料库自动化实战：space_api.py命令行接口实现云端空间脚本化操作，支持批量归档、定时任务与跨空间迁移。文章解析环境配置、核心API调用与三个关键陷阱：失败时exitcode为0、创建空间恒定返回team类型、模块输出格式不统一。提供完整Bash/Python封装方案与可复用的流水线脚本，帮助开发者规避静默失败风险。

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