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Phase 2.5: Structured Graph Updates (auto-link)

【免费下载链接】gbrainGarry's Opinionated OpenClaw/Hermes Agent Brain项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gb/gbrain

"Auto-link" reconciliation extracts entity references from a page and writes them to the graph (linkstable) with inferred relationship types; stale links (refs no longer in the page text) are removed. WHO runs it depends on the write path:

• Trusted local writes(gbrain put,gbrain capture,gbrain call put_page) auto-link inline and returnauto_links: { created, removed, errors }.
• MCP callers (stdio AND HTTP)returnauto_links: { skipped: "remote", hint }andauto_timeline: { skipped: "remote" }. Body wikilinks are saved as text; edges are reconciled asynchronously by the serve's maintenance sweep (at startup and on 10-minute idle ticks), or on demand withgbrain sweep --once/gbrain extract links --source db. Useadd_linkfor relationships you need immediately. Untrusted body text can plant ranking-boosting edges, which is why the inline path is local-only.
• Inferred link types:attended(meeting -> person),works_at,invested_in,founded,advises,source(frontmatter),mentions(default).
• To disable:gbrain config set auto_link false. Default is on.
• Timeline entries with specific dates still need explicitgbrain timeline-add(or batch viagbrain extract timeline --source db).

**同时更新 Iron Law 小节。** 如果你的分叉仍写着无任何限定的 "Back-links maintained on every brain write (Iron Law)"，请追加： ```markdown **v0.12.0 update:** Auto-link satisfies the Iron Law for entity-reference links on every `put_page` (inline for trusted local writes; for MCP writes, once the serve maintenance sweep runs). The agent's Iron Law obligation is now: include the entity reference in the page content (e.g., `Alice`); auto-link handles the structured row. Manual `add_link` calls are reserved for relationships you can't express in markdown content.

底层实现佐证：auto-link 如何工作

从源码看，auto-link 由 src/core/link-extraction.ts 提供纯函数式抽取工具（模块头注释明确其被三处消费：src/commands/extract.ts 的批量 DB/FS 抽取、src/commands/backlinks.ts 的旧式文件系统扫描、以及src/core/operations.ts的put_pageauto-link post-hook），这些函数不访问数据库，只把页面内容转成候选边，由调用方通过 engine 方法持久化。

值得注意的实现细节：

• 链接类型由确定性正则启发式推断，零 LLM 调用。inferLinkType的优先级为founded > invested_in > advises > works_at > role prior > mentions；meeting 类型页面里对人物的引用推断为attended，其余默认落到mentions。这正是文档中"带类型推断"的底层来源。
• 冲突键包含link_type：(from_page_id, to_page_id, link_type)UNIQUE 约束让回填幂等；同时注释也提醒，重跑会在一行已带类型（如works_at）的边旁边新增一条mentions，插入采用ON CONFLICT DO NOTHING且不清理旧边——语义整理是维护者单独决策。
• 该文件还维护LINK_EXTRACTOR_VERSION_TS水印（当前为2026-09-09T00:00:00Z），gbrain extract --stale会据此判定过期页面并重新抽取，是links_extraction_lagdoctor 检查的基础。
• 局部写入路径不处理远程边，是刻意的安全设计：不受信任的正文文本可能植入提升排名的边，因此内联路径仅限本地。

2.meeting-ingestion/SKILL.md：消除按参会者手工gbrain link

位置一：追加到### Phase 3: Attendee enrichment末尾。

原因：消除对每个参会者重复的gbrain link调用（当会议页把参会者引用为Name时，auto-link 会处理它们）。

**Note (v0.12.0):** Once the meeting page is written via `gbrain put`, the auto-link post-hook automatically creates `attended` links from the meeting to each attendee whose page is referenced as `Name`. You don't need to call `gbrain link` for attendees. You DO still need `gbrain timeline-add` for dated events (auto-link only handles links, not timeline entries).

位置二：在### Phase 4: Entity propagation中，将 "Back-link from entity page to meeting page" 这一行替换为：

4. Entity references in the meeting page body auto-create the link via auto-link. For incoming references on the entity page (entity page → meeting page), edit the entity page to mention the meeting and `put_page` it — auto-link handles the rest.

3.signal-detector/SKILL.md：原始页/想法页的自动连线

位置：追加到### Phase 2: Entity Detection末尾。

原因：与 brain-ops 同理——消除在写入引用人物或公司的 originals/ideas 页面后手工gbrain link。

**Auto-link (v0.12.0):** When you write/update an originals or ideas page that references a person or company, the auto-link post-hook on `put_page` automatically creates the link from the new page to that entity. You don't need to call `gbrain link` manually. Timeline entries still need explicit calls.

4.enrich/SKILL.md：把 Step 7 改为"内容交叉引用"语义

位置：用下面的代码块替换### Step 7: Cross-reference。

原因：有了 auto-link，相关实体页之间的建链是自动的。Step 7 关注的是内容更新而非建链。

旧版（删除）：

### Step 7: Cross-reference - Update company pages from person enrichment (and vice versa) - Update related project/deal pages if relevant context surfaced - Check index files if the brain uses them - Add back-links manually via `gbrain link` for any new entity references

新版（粘贴）：

### Step 7: Cross-reference - Update company pages from person enrichment (and vice versa) - Update related project/deal pages if relevant context surfaced - Check index files if the brain uses them **Note (v0.12.0):** Links between brain pages are auto-created on every `put_page` call (auto-link post-hook). Step 7 focuses on content cross-references (updating related pages' compiled truth with new signal from this enrichment), not on creating links. On a trusted local write the put_page response carries `auto_links: { created, removed, errors }`; MCP writes (stdio and HTTP) return `auto_links: { skipped: "remote", hint }` instead — edges are reconciled by the serve maintenance sweep or `gbrain sweep --once`, and `add_link` covers an edge you need immediately. Timeline entries still need explicit `gbrain timeline-add` calls.

四个 diff 全部应用之后

1. 升级每个分叉文件顶部的版本横幅：

   # Based on gbrain v0.12.0 skills/<skill-name>, extended with <your-agent>-specific config

2. 运行 v0.12.0 回填（为已有 brain 填充图数据）：

   gbrain post-upgrade

   post-upgrade会自动调用apply-migrations --yes，运行v0_12_0编排器（schema → 配置检查 →extract links --source db→extract timeline --source db→ verify）。幂等，无待办时开销极小。其编排器实现位于 src/commands/migrations/v0_12_0.ts，各阶段均可安全重跑；配置检查会尊重auto_link配置（用户显式设为false则跳过回填阶段）。完整参考见 skills/migrations/v0.12.0.md。

3. 验证 auto-link 生效：让 Agent 写一个引用Some Person的测试页，确认 put_page 响应包含auto_links: { created: 1, removed: 0, errors: 0 }。（本地 CLI 写入；MCP 写入返回auto_links: { skipped: "remote" }——先跑gbrain sweep --once，再用gbrain graph-query检查边。）

4. 验证图遍历可用：

   gbrain graph-query people/some-well-connected-person --depth 2

   应返回一棵带类型边的缩进树。

v0.12.2 热修复（数据正确性，无技能改动）

v0.12.2 是 Postgres 数据正确性热修复。分叉技能文件无需任何改动，技能契约不变；但必须跑迁移，并且有一条 markdown 解析行为需要知晓。

1. 运行迁移（Postgres 存储的 brain）

gbrain upgrade

v0_12_2编排器自动运行gbrain repair-jsonb：重写jsonb_typeof = 'string'的行，涉及pages.frontmatter、raw_data.data、ingest_log.pages_updated、files.metadata、page_versions.frontmatter。幂等，可安全重跑；PGLite brain 干净地 no-op。升级后验证：

gbrain repair-jsonb --dry-run --json # 期望 totalRepaired: 0

2. 恢复被截断的 wiki 文章

如果你的 brain 在 v0.12.2 之前导入过 wiki 风格 markdown，部分页面曾被静默截断（正文中任何独立的---都被当作 timeline 分隔符）。从源头重新导入：

gbrain sync --full

splitBody会重建正确的compiled_truth。

3. splitBody 契约

splitBody要求显式的 timeline 哨兵。可识别标记（按优先级）：

1. <!-- timeline -->（首选——serializeMarkdown输出的正是它）
2. --- timeline ---（装饰分隔线）
3. ## Timeline/## History标题正上方的---（向后兼容）

正文中的裸---是 markdown 水平线，不是 timeline 分隔符。如果 Agent 用裸---写页面，请迁移到<!-- timeline -->——serializeMarkdown助手会输出它。

4. wiki 子类型自动判定

inferType把五种目录模式识别为独立页面类型而非concept：

如果你的技能或查询按type=concept过滤并期望该桶内包含 wiki 内容，请更新过滤条件纳入这些类型。

v0.13.0 — Frontmatter 关系索引

结论：大部分技能无需任何操作。v0.13 把 YAML frontmatter 字段投影为图中的类型化边。写入 API 不变——继续按今天的方式用 frontmatter 调用put_page即可，图会在后台自动填充。

三个技能可选新增一个阶段，用于消费新的auto_links.unresolved响应字段。不消费时，无法解析的 frontmatter 名称会静默跳过。

1.meeting-ingestion/SKILL.md（可选）

位置：在 "Phase 3: Write Meeting Page" 之后新增一节。

### Phase 3.5: Check for unresolved attendees (v0.13+) After `put_page`, inspect `response.auto_links.unresolved` — an array of frontmatter references that did not resolve to existing pages. For meetings, this usually means attendees you haven't created a person page for yet. If `unresolved.length > 0`: - Option 1 (create pages now): trigger an enrichment pass to build the missing people pages. - Option 2 (defer): log the unresolved names to the enrichment queue for later. - Option 3 (accept the gap): the attendee edge will not be created until a page exists. Re-running `gbrain extract links --source db --include-frontmatter` after creating the page fills in the missing edges.

2.enrich/SKILL.md（可选）

位置：追加到 enrichment 触发清单。

### Drain unresolved frontmatter names (v0.13+) If any `put_page` response includes `auto_links.unresolved` entries, the enrichment tier should pick up those (field, name) pairs and try to create the missing entity pages. Example flow: 1. signal-detector captures a meeting with `attendees: [Alice Known, Unknown Person]` 2. put_page returns `auto_links.unresolved = [{field: 'attendees', name: 'Unknown Person'}]` 3. enrichment tier consumes `Unknown Person` → web search → creates `people/unknown-person.md` 4. The next put_page (or a backfill run) wires up the `attended` edge automatically

3.idea-ingest/SKILL.md（可选）

位置：与 meeting-ingestion 同模式——put_page后检查auto_links.unresolved，把名称路由到 enrichment。

无需改动的技能

• brain-ops/SKILL.md—— auto-link 机制是内部的，写入路径不变；
• signal-detector/SKILL.md—— 信号捕获路径不变；
• query/SKILL.md——traverse_graph自动返回 frontmatter 派生的边；
• daily-task-manager、briefing、citation-fixer、media-ingest—— 不变。

可在图查询中过滤的边类型

frontmatter 派生的边携带以下link_type值。若你的分叉有按类型过滤的 graph-query 技能，这些均可使用：

• works_at（person → company）——来自company:、companies:或key_people:
• founded（person → company）——来自founded:
• invested_in（investor → deal/company）——来自investors:或lead:
• led_round（lead → deal）——来自lead:
• yc_partner（partner → company）——来自partner:
• attended（person → meeting）——来自attendees:
• discussed_in（source → page）——来自sources:
• source（page → source）——来自source:
• related_to（page → target）——来自related:或see_also:

完整的字段 → 类型 → 方向映射表见 skills/migrations/v0.13.0.md。该迁移还引入了link_source（区分markdown/frontmatter/manual边）与origin_page_id（记录哪一页的 frontmatter 产生了这条边）两列，put_page上的对账只触碰本页 frontmatter 创建的边，绝不干扰其他页的边。

迁移时机

gbrain upgrade在 46K 页规模的 brain 上耗时 2-5 分钟（一次性），通过gbrain post-upgrade在进程外执行。如果你的 Agent 在升级期间持有 DB 连接，升级后重连即可；否则保持服务。

类型名归一化

抽取器输出'attended'和'mentions'。如果你的分叉图查询还在按旧拼写'attendee'或'mention'过滤，请放宽为两者都匹配，以便两种命名下写入的行都能被返回。

v0.14.0 shell 任务（可选采用，无技能改动）

新增 Minionsshell任务类型，让确定性 cron 脚本（API 抓取、token 刷新、抓取+写入）离开 LLM 网关。每次触发零 token 消耗，在典型规模下约释放 60% 的网关 CPU 余量。默认关闭；未选择启用的安装完全不受影响。

采用方式见 skills/migrations/v0.14.0.md，要点：

1. 用gbrain jobs work --allow-shell-jobs启动 worker（等价于在 worker 进程导出GBRAIN_ALLOW_SHELL_JOBS=1；注意 worker 目录下的.env不能设置它）（Postgres）。PGLite 上，每条 crontab 调用都用--follow做内联执行，无持久 worker。
2. 逐一给宿主机的 cron 条目分类：需要 LLM 的（留在网关）vs 确定性的（shell 候选）。典型拆分：
   • 确定性 → shell：ycli-token-refresh、x-oauth2-refresh、x-garrytan-unified、calendar-sync-to-brain、github-pulse、frameio-scan、flight-tracker、x-raw-json-backfill。
   • 需要 LLM → 保留：social-radar、content-ideas、adversary-vacuum、ea-inbox-sweep、morning-briefing、brain-maintenance。
3. 每个确定性 cron 重写为：

   3 13,16,19,22,1,4,7,10 * * * \ gbrain jobs submit shell \ --params '{"cmd":"node scripts/your-script.mjs","cwd":"/data/.openclaw/workspace"}' \ --max-attempts 3 --timeout-ms 300000

4. 每次触发后用gbrain jobs get <id>观察 exit_code / stdout_tail / stderr_tail，与迁移前行为对比后再批准下一批。

无需技能改动。handler 在 worker 侧运行，技能文件不变；宿主通过插件契约暴露的自定义 handler 也原样工作。

铁律：绝不自动重写运维人员的 crontab。每次重写都是逐 cron、人工批准、带 diff 的。gbrain 不附带任何 crontab 重写助手，每次重写都是手动的。

v0.16.0：持久化 Agent 运行时

gbrain 提供gbrain agent run/gbrain agent logs、Minions 的subagenthandler 类型，以及宿主仓库 subagent 定义的插件契约。现有技能无需手术。下游 Agent 要回答的问题是如何采用这一运行时，而非如何修补破坏性变更。

1. 用 Anthropic 密钥运行 worker

subagent与subagent_aggregatorhandler 在 worker 上总是注册的，无单独 opt-in 标志——ANTHROPIC_API_KEY是天然的成本闸门（无密钥则 SDK 调用在第一轮即失败），且谁可提交已受保护（PROTECTED_JOB_NAMES+ trusted-submit：MCP 调用者得到permission_denied；只有gbrain agent run能插入这些行）。

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... gbrain jobs work

worker 启动时打印：[minion worker] subagent handlers enabled。

2. 把 subagent 作为插件发布（OpenClaw 及同类）

把自定义 subagent 定义从 gbrain 分叉移入你自己的仓库，作为插件：

~/<your-agent>/gbrain-plugin/ ├── gbrain.plugin.json └── subagents/ ├── meeting-ingestion.md ├── signal-detector.md └── daily-task-prep.md

gbrain.plugin.json：

{ "name": "your-openclaw", "version": "2026.4.20", "plugin_version": "gbrain-plugin-v1" }

每个subagents/*.md都是纯文本 Agent 定义——YAML frontmatter + 作为系统提示词的正文。可识别的 frontmatter 字段：name、model、max_turns、allowed_tools（必须是派生 brain 工具注册表的子集）。

启用：

export GBRAIN_PLUGIN_PATH="$HOME/<your-agent>/gbrain-plugin"

worker 启动时每个插件打印[plugin-loader] loaded '<name>' v<ver> (N subagents)；任何拒绝（坏清单、allowed_tools里的未知工具、版本不匹配）都会在启动时以响亮警告出现，而不是静默的分发期失败。完整契约见 docs/guides/plugin-authors.md。

3. 用持久化 subagent 替换临时运行

如果你的 Agent 目前为"应能在崩溃、休眠或 worker 重启后存活"的工作派生临时 subagent（OpenClawAgent()、临时 Anthropic API 调用等），迁移到gbrain agent run。持久性免费：

gbrain agent run "analyze my last 50 journal pages for recurring themes" \ --subagent-def analyzer --fanout-manifest manifests/journal-pages.json

每一轮都持久化到subagent_messages，每个工具调用都是两阶段账本，gbrain agent logs <job>显示它死在哪里 + 最后一次成功调用返回了什么。不再有"因为会话上下文蒸发而从头重跑"。

4. subagent 的put_page写入 Agent 命名空间

如果采用 subagent 运行时，注意来自 subagent 工具分发的put_page调用必须指向wiki/agents/<subagent_id>/...。呈现给模型的 schema 在第一次尝试时就强制这一点；服务端 fail-closed 检查拒绝任何其他路径。这不影响技能文件、CLI put_page 或 MCP put_page——只影响 LLM 循环内的工具分发写入。

聚合输出（最终"所有 N 个子代理发现了什么"的 brain 页）走独立的受信 CLI 路径，而非 subagent 工具调用，因此可以写到任何位置。

铁律：绝不让 Agent 获得超出其命名空间的写权限。服务端检查的存在是因为分发器 bug 时有发生；把它当作纵深防御，而非主要边界。

v0.22.4 — frontmatter-guard 采用

1. 停止手写 frontmatter 校验器

如果你的分叉有直接调用js-yaml校验 brain 页 frontmatter 的脚本，改用gbrain frontmatter validate。该 CLI 覆盖七类规范错误，并携带跨版本稳定的--json信封。

- # Custom validator script - node scripts/validate-frontmatter.mjs <path> + gbrain frontmatter validate <path> --json

需要在其他脚本中内嵌校验器的消费方，改为从 gbrain 的markdown导出导入，而不是复制逻辑：

import { parseMarkdown } from 'gbrain/markdown'; const parsed = parseMarkdown(content, filePath, { validate: true, expectedSlug }); for (const err of parsed.errors ?? []) { // err.code: MISSING_OPEN | MISSING_CLOSE | YAML_PARSE | SLUG_MISMATCH | // NULL_BYTES | NESTED_QUOTES | EMPTY_FRONTMARGER }

2. 删除任何lib/brain-writer.mjs引用

如果分叉的技能或脚本引用了理想化的lib/brain-writer.mjs（gbrain 并不提供），请用 gbrain CLI 替换这些引用。frontmatter-guard技能位于 skills/frontmatter-guard/SKILL.md，指向gbrain frontmatter validate/audit/install-hook。从该技能的现状看，audit按 source 分组输出错误码计数（errors_by_code、per_source），validate <path> --json以退出码 0/1 区分干净/有错，适合 CI 或 pre-commit 场景。

3. 把 doctor 子检查接入健康管线

gbrain doctor自动报告frontmatter_integrity。如果你的分叉有自定义健康管线（如每天发 Slack 播报 brain 健康），从gbrain doctor --json拉取并展示frontmatter_integrity行的计数。

4. （可选）在 brain 仓库安装 pre-commit 钩子

对 git 支撑的 source，gbrain frontmatter install-hook会放置一个阻止提交格式错误 frontmatter 的 pre-commit 脚本：

gbrain frontmatter install-hook

若 brain 不是 git 仓库，或你的下游 Agent 已在写入时强制校验，可跳过。完整配方见 docs/integrations/pre-commit.md。

5. 迁移人机工效——读取 pending-host-work.jsonl

gbrain apply-migrations --yes运行 v0.22.4 audit 后，Agent 应读取~/.gbrain/migrations/pending-host-work.jsonl（过滤migration === "0.22.4"）并逐条读取command字段。每条指向一个按 source 的gbrain frontmatter validate <source_path> --fix命令——把计数呈现给用户，获得明确同意后再运行。

迁移是只审计的。apply-migrations期间它绝不改动 brain 内容；修复命令由 Agent 在用户同意后执行。

更晚的版本与"我的分叉缺了什么"

v0.36.5.0 之后的版本，diff 存放在 skills/migrations（每个需要 Agent 侧操作的发布对应一个文件）和 CHANGELOG.md。本节保留前述内容，方便一次追平多个版本。

检查分叉缺少什么：

diff <(grep -A3 "Based on gbrain" ~/<your-fork>/skills/brain-ops/SKILL.md) \ <(grep "v[0-9]" ~/gbrain/skills/migrations/ | tail -3)

v0.36.5.0 — shell 任务调用gbrainCLI 的免表单密钥继承

它是什么。shell 任务参数接受inherit:字段。传入任意 snake_case 配置键名；worker 在子进程派生时从自己的loadConfig()解析该值并注入子进程环境。名称落行，值绝不因inherit:而持久化。校验在两条提交路径（CLI +submit_jobop）上都是入队前执行的，因此畸形 payload 永远不会落进minion_jobs.data。其校验器实现在src/core/minions/handlers/shell-validate.ts（迁移文件 skills/migrations/v0.36.5.0.md 明确其为新增文件）。

为什么需要它。没有它，从 shell 任务调用gbrain的 Agent 要么把database_url以明文写进~/.gbrain/config.json，要么每次任务传env: { GBRAIN_DATABASE_URL: "..." }——两者都会把明文密钥留在磁盘或 DB 行里。inherit:让名称留在行内、值在派生时解析。

Agent 能做什么。inherit:是自由表单的，可传任意配置键：

{ "cmd": "gbrain sync --skip-failed && gbrain embed --stale", "cwd": "/data/gbrain", "inherit": ["database_url", "anthropic_api_key", "voyage_api_key"] }

子进程中的环境键名由配置键大写派生：database_url→GBRAIN_DATABASE_URL，anthropic_api_key→ANTHROPIC_API_KEY，voyage_api_key→VOYAGE_API_KEY，以此类推。校验器不限定你继承哪些配置键——Agent 与 worker 同 uid，这是 Agent 自己的决定。另有原型污染防御：snake_case 正则挡掉__proto__/ 前导下划线 / 大写，值解析用Object.hasOwn。

你仍可以用env:。inherit:不禁止env:{ 任意值 }。若有理由把某个值以明文放进行内（非机密关联 token，或你确定可持久化的密钥），走env:。想要值不落行时，优先inherit:。

worker 配置（每宿主机一次性）：

• gbrain config set database_url postgresql://...—— 文件平面路由（写入~/.gbrain/config.json，这正是 inherit 的loadConfig()解析所看的位置；即使 DB 不可达也能工作）。供应商 API 键（anthropic_api_key、voyage_api_key等）同样路由到文件平面；其他配置键写入 DB 平面，而loadConfig()不读 DB 平面——那些键请直接放入文件或环境
• 或直接把键写进~/.gbrain/config.json
• 或在 worker 进程上设置GBRAIN_DATABASE_URL/DATABASE_URL/ 各供应商环境变量

若 worker 无法解析请求的名称，校验器会在提交时 fail-fast，并给出可直接粘贴的gbrain config set <X>提示，而不是提交数分钟后在子进程 stderr 里出现静默的 "No database URL" 失败。

相关检查。gbrain doctor的home_dir_in_worktree检查会在~/.gbrain/位于 git worktree 内时告警。每次saveConfig()调用以及gbrain post-upgrade都会铺下一份~/.gbrain/.gitignore（单行*），因此既有安装无需重跑gbrain init也能获得覆盖。诚实的边界：该.gitignore覆盖的是日常git add，不覆盖已跟踪文件、截图、备份或git add -f。

策略框架。对于 Agent 到 gbrain 的调用，规范指南是 docs/guides/agent-to-gbrain.md。两个不同面：带 OAuth 的 HTTP MCP 用于有 MCP 等价物的操作（search、query、put_page等）；shell 任务 +inherit:用于localOnly管理操作（sync、embed、dream、doctor等）。不是回退层级——按操作选择。

需要处理的错误（Agent 提交 shell 任务时，请把这些清晰地呈现出来）：

验证（按迁移文件的 Verify 段）：

# 1. 新模式在你的 worker 上可用： gbrain jobs submit shell --params \ '{"cmd":"gbrain stats","cwd":"/tmp","inherit":["database_url"]}' --follow # 期望：页数、exit 0。 # 2. doctor 在存在风险时呈现 worktree 风险： gbrain doctor --json | grep -A1 home_dir_in_worktree # 3. 追溯 gitignore 已落地： test -f ~/.gbrain/.gitignore && cat ~/.gbrain/.gitignore # 期望：文件存在，内容为 "*\n" # 4. 审计日志记录名称而非值： tail -1 ~/.gbrain/audit/shell-jobs-*.jsonl | grep -o '"inherit":\[[^]]*\]' # 期望：["database_url"]（无 URL 值）

【免费下载链接】gbrainGarry's Opinionated OpenClaw/Hermes Agent Brain项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gb/gbrain