requestDetails: 1784628761140-5nx8msuyc

This data as json

id	timestamp	provider	model	connectionId	status	data
1784628761140-5nx8msuyc	2026-07-21T10:12:52.745Z	anthropic-compatible-6f67ec10-c8c2-4d13-ae77-48f0747753e2	gpt-5.6-sol	090f052c-ffd2-40da-968e-5d7ae8b4175a	success	{"id":"1784628761140-5nx8msuyc","provider":"anthropic-compatible-6f67ec10-c8c2-4d13-ae77-48f0747753e2","model":"gpt-5.6-sol","connectionId":"090f052c-ffd2-40da-968e-5d7ae8b4175a","timestamp":"2026-07-21T10:12:52.745Z","status":"success","latency":{"ttft":3309,"total":12256},"tokens":{"prompt_tokens":174412,"completion_tokens":485,"total_tokens":174897,"input_tokens":2892,"output_tokens":485,"cache_read_input_tokens":171520},"request":{"_truncated":true,"_originalSize":618089,"_preview":"{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"You are Hermes Agent, an intelligent AI assistant created by Nous Research. You are helpful, knowledgeable, and direct. You assist users with a wide range of t"},"providerRequest":{"_truncated":true,"_originalSize":607063,"_preview":"{\"model\":\"gpt-5.6-sol\",\"max_tokens\":65536,\"stream\":true,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":[{\"type\":\"text\",\"text\":\"tìm hiểu những điểm hay của repo này, xem tham khảo bộ skill hiện tại có cần cải th"},"providerResponse":"RAG nằm ở hai nơi:\n\n## 1. Code của RAG\n\n```text\n/Users/macbook/.hermes/skills/creative/story-management/scripts/story_rag.py\n```\n\nĐây là công cụ tìm kiếm local dùng:\n\n```text\nSQLite FTS5 + BM25\n```\n\nHiện là lexical RAG, chưa có embedding/vector semantic search.\n\n## 2. Database của truyện\n\n```text\n/Users/macbook/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/2_Daffodil_Street/stories/ben-kia-buc-man/.story-rag/index.db\n```\n\nDatabase hiện chứa:\n\n```text\n32 chương canon\n324 chunks\n```\n\n## Cách gọi\n\n```bash\nSCRIPT=\"$HOME/.hermes/skills/creative/story-management/scripts/story_rag.py\"\nSTORY=\"$HOME/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/2_Daffodil_Street/stories/ben-kia-buc-man\"\n```\n\n### Rebuild index\n\n```bash\npython3 \"$SCRIPT\" index \"$STORY\"\n```\n\n### Tìm kiếm\n\n```bash\npython3 \"$SCRIPT\" query \"$STORY\" \\\n \"vòng tay tín hiệu vị trí thứ mười bảy\" \\\n --limit 8\n```\n\n### Tạo context cho chương 33\n\n```bash\npython3 \"$SCRIPT\" context \"$STORY\" 33 \\\n \"Nhã Minh vòng tay tín hiệu vị trí thứ mười bảy\" \\\n --limit 8\n```\n\n## Tài liệu workflow\n\n```text\n/Users/macbook/.hermes/skills/creative/story-management/references/canon-rag-workflow.md\n```\n\nLưu ý: đây mới là giai đoạn Local RAG bằng BM25, không phải hybrid/vector RAG như repo `webnovel-writer`. Chưa có:\n\n- Embedding.\n- Vector database.\n- Semantic similarity.\n- Hybrid BM25 + vector.\n- RRF/reranker.\n\nTôi gọi nó là RAG vì nó thực hiện đủ hai bước:\n\n```text\nRetrieve: tìm các chunk liên quan từ index\nAugment: đưa chúng vào Context Pack để viết chương\n```\n\nNhưng nói chính xác hơn, đây là BM25 retrieval pipeline, chưa phải semantic RAG đầy đủ.","response":{"content":"RAG nằm ở hai nơi:\n\n## 1. Code của RAG\n\n```text\n/Users/macbook/.hermes/skills/creative/story-management/scripts/story_rag.py\n```\n\nĐây là công cụ tìm kiếm local dùng:\n\n```text\nSQLite FTS5 + BM25\n```\n\nHiện là lexical RAG, chưa có embedding/vector semantic search.\n\n## 2. Database của truyện\n\n```text\n/Users/macbook/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/2_Daffodil_Street/stories/ben-kia-buc-man/.story-rag/index.db\n```\n\nDatabase hiện chứa:\n\n```text\n32 chương canon\n324 chunks\n```\n\n## Cách gọi\n\n```bash\nSCRIPT=\"$HOME/.hermes/skills/creative/story-management/scripts/story_rag.py\"\nSTORY=\"$HOME/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/2_Daffodil_Street/stories/ben-kia-buc-man\"\n```\n\n### Rebuild index\n\n```bash\npython3 \"$SCRIPT\" index \"$STORY\"\n```\n\n### Tìm kiếm\n\n```bash\npython3 \"$SCRIPT\" query \"$STORY\" \\\n \"vòng tay tín hiệu vị trí thứ mười bảy\" \\\n --limit 8\n```\n\n### Tạo context cho chương 33\n\n```bash\npython3 \"$SCRIPT\" context \"$STORY\" 33 \\\n \"Nhã Minh vòng tay tín hiệu vị trí thứ mười bảy\" \\\n --limit 8\n```\n\n## Tài liệu workflow\n\n```text\n/Users/macbook/.hermes/skills/creative/story-management/references/canon-rag-workflow.md\n```\n\nLưu ý: đây mới là giai đoạn Local RAG bằng BM25, không phải hybrid/vector RAG như repo `webnovel-writer`. Chưa có:\n\n- Embedding.\n- Vector database.\n- Semantic similarity.\n- Hybrid BM25 + vector.\n- RRF/reranker.\n\nTôi gọi nó là RAG vì nó thực hiện đủ hai bước:\n\n```text\nRetrieve: tìm các chunk liên quan từ index\nAugment: đưa chúng vào Context Pack để viết chương\n```\n\nNhưng nói chính xác hơn, đây là BM25 retrieval pipeline, chưa phải semantic RAG đầy đủ.","thinking":null,"type":"streaming"}}