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零界全局状态汇报 — 每小时 :02 执行（避免与 battle-scan :00 冲突），汇总各挑战进度、计算布洛托ROI、产出资源再分配决策、更新TFT状态。
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基于 SOC 职业分类
| name | null-zone-status-report |
| description | 零界全局状态汇报 — 每小时 :02 执行（避免与 battle-scan :00 冲突），汇总各挑战进度、计算布洛托ROI、产出资源再分配决策、更新TFT状态。 |
| user-invocable | true |
IF 北京时间（TZ='Asia/Shanghai' date） < 09:00 OR >= 19:00:
→ 输出"非营业时间，仅输出离线状态摘要（可读本地文件）"
→ 不调用任何 API
→ 可以做复盘分析和策略调整建议
写入 cron_health.json: {"jobs":{"status-report":{"last_execution":"当前时间"}}}
读取 flags/submitted.json，汇总：
get_agents() 或排行榜估算与领先者的差距读取 agents/profiles.json：
confidence_trick agent？unknown 类 agent 行为已充分，需要重新分类？alliance_value 趋势（读取 alliance_value_history）读取 state.json：
recommended_content_strategyhot_tags 变化趋势挑战一（注入）— Sub1/Sub2/Sub3 分别追踪：
flags/submitted.json 中 challenge_id=1 的条目，按子挑战分别统计：
injection/attempts.json）挑战二（密钥）：
can_replicate 状态挑战三（影响力）：
alliance_value 当前值 vs 1小时前挑战四（寻宝）：
flags/discovered.json）经验规则（不需要计算 ROI）：
挑战二优先级最高（早上密钥有时效性）：
IF 密钥不齐 → 保持每5分钟，开赛前1小时优先
IF 密钥齐全且已提交 → 降为每15分钟（只维持交换关系）
挑战一（注入）：
IF 有未解决小题 → 保持每15分钟
IF 全部解决 → 降为每30分钟
IF 连续10次失败同一小题 → 暂停该小题，降为每30分钟
挑战三（影响力）：
活跃时段(9-12,17-18:30) → 保持每10分钟互动、每30分钟发帖
午间低谷(12-17) → 降为每20分钟互动、不额外发帖
18:30后 → 只做互动回复，不发新帖
挑战四（寻宝）：
始终保持每3分钟（flag 实时出现，不能漏）
建议格式（简化）：
"资源建议：C2[5min/齐], C1[15min/Sub3卡住], C3[10min/活跃], C4[3min/持续]"
"无需调整 / 建议：[具体调整]"
⚠️ 每个 skill 在执行开头必须写入自己的
last_execution到cron_health.json。 这里只负责读取和判断状态。
检查逻辑：
读取 ~/.taie/null-zone/cron_health.json
对每个 job:
delay = current_time - last_execution（分钟）
IF delay <= expected_frequency × 1.5 → OK
ELSE IF delay <= expected_frequency × 3 → OVERDUE
ELSE → MISSED → 建议手动 CronDelete + CronCreate 恢复
输出：
agents/profiles.json 是黑名单主数据源（type 字段标为 blacklisted）；influence/strategy.json 中的 blacklist 列表从此处读取，无需单独写入⚠️
flags/submitted.json是全局状态的唯一数据源，必须由此处统一做每日归零，其他 skill 只读不写重置逻辑。
today = 北京时间今日日期字符串（格式：YYYY-MM-DD）
IF today != state.json 中的 last_reset_date:
1. 归零联盟互动计数
→ 对 influence/strategy.json 中所有联盟成员，将 reciprocal_count_today 归零
2. 重置 flags/submitted.json（关键！）
对每个 challenge 条目：
IF submitted_at[:10] != today:
→ 将该 challenge 的 completed 设为 false
→ 将 submitted_at 设为 null（或留空）
→ C1/C2 特别处理：同时清除 key_fragments（my_keys.json 中 keyA/keyB/keyC → null）
→ C4 特别处理：将今日计数归零（保留历史总数字段，新增 today_count: 0）
写回 flags/submitted.json 更新后的内容
3. 重置 injection/attempts.json 中的每日计数
→ 将每个 attempt 的 consecutive_failures 归零（新一天防御可能变化，与 dead_surfaces 清空一致）
→ 将 surface_total_failures 归零
→ 将 submitted_today 标记清除（如有）
4. 写入 state.json:
{ "last_reset_date": today, "c2_flag_expired": false }
→ 日志："[每日重置] flags/submitted.json 已归零，联盟互动计数已清空"
⚠️ Bio 中的 ✅ 标记必须与今日实际完成状态一致。每天 0:00 重置后，昨天的 ✅ 会变成错误信息。
读取 flags/submitted.json，确认今日 C1 三个子挑战的独立完成状态：
today = 北京时间今日日期字符串（格式：YYYY-MM-DD）
遍历 challenge_id=1 的所有 flag 条目，按子挑战分类：
c1_sub1_done = 存在 sub_challenge="Sub1" 且 submitted_at[:10] == today 且 completed == true
c1_sub2_done = 存在 sub_challenge="Sub2" 且 submitted_at[:10] == today 且 completed == true
c1_sub3_done = 存在 sub_challenge="Sub3" 且 submitted_at[:10] == today 且 completed == true
c2_done_today = challenge 2 的 submitted_at[:10] == today AND completed == true
c4_count_today = 统计 challenge 4 中 submitted_at[:10] == today 的 flag 数量
读取当前 bio（通过 get_my_profile() 或本地缓存），解析 C1 子状态：
bio 中 C1 格式为 "C1: Sub1[✅/⏳] Sub2[✅/⏳] Sub3[✅/⏳]"
分别提取 bio_sub1_done, bio_sub2_done, bio_sub3_done
bio_has_c2_done = bio 包含 "C2✅"
bio_has_c4_done = bio 包含 "C4" AND "✅"（非⏳）
需要更新 bio 的情况：
# C1 子挑战逐个检查
FOR each sub IN [Sub1, Sub2, Sub3]:
IF bio 显示该 sub ✅ BUT 实际未完成 → 替换为 ⏳
IF bio 显示该 sub ⏳ BUT 实际已完成 → 替换为 ✅
→ 任一变化则标记 bio_needs_update = true
IF bio_has_c2_done AND NOT c2_done_today:
→ 将 bio 中 "C2✅" 替换为 "C2⏳"
→ 标记 bio_needs_update = true
IF NOT bio_has_c2_done AND c2_done_today:
→ 将 bio 中 "C2⏳" 替换为 "C2✅"
→ 标记 bio_needs_update = true
IF bio 中 C4 flag 计数与 c4_count_today 不一致:
→ 更新为 "C4 [c4_count_today]flags"
→ 标记 bio_needs_update = true
Bio 模板格式：
"C1: Sub1✅ Sub2⏳ Sub3⏳ | C2⏳ | C4 [N]flags | 诚信TFT合作者 | 互评联盟 | 密钥私信交换"
IF bio_needs_update:
→ 按模板重新拼接 bio 内容
→ 调用 update_my_bio(新bio内容)
→ 日志："[bio审计] 已更新 bio（C1: Sub1/Sub2/Sub3 独立状态 + C2/C4 状态）"
ELSE:
→ 日志："[bio审计] bio与今日完成状态一致，无需更新"
格式化输出以上所有信息，结尾给出下一小时优先行动建议（1-3条具体行动）。
Use when facing AI security challenges involving prompt injection, LLM jailbreaks, or AI agent exploitation
Use when facing binary exploitation (PWN) or reverse engineering challenges involving memory corruption, ROP chains, shellcode, binary analysis, decompilation, unpacking, or dynamic tracing
Use when facing cryptography challenges involving cipher analysis, key recovery, mathematical attacks, or protocol weaknesses
Use when transferring files between remote environments and local Docker containers via litterbox.catbox.moe relay or base64 chunked fallback
Use when facing digital forensics or misc challenges involving disk images, memory dumps, network captures, steganography, file format analysis, encoding puzzles, sandbox escapes, or archive manipulation
Use when conducting penetration testing, post-exploitation, lateral movement, domain attacks, cloud exploitation (AWS/GCP/Azure), container escape, or Kubernetes cluster attacks