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账号迁移工具

WorkBuddy 切换账号后，数据通过 user_id 隔离，旧账号的 Session、Memory、Connectors 在新账号下不可见。本 Skill 实现一键迁移，将所有历史数据合并到当前登录账号。

快速使用

最简方式（交互式向导，用户无需知道 user_id）：

python3 scripts/migrate.py

运行后自动诊断、列出可选账号、用户输入序号即可。

其他模式：

python3 scripts/migrate.py --diagnose              # 仅诊断，查看数据分布
python3 scripts/migrate.py --source <USER_ID>      # 指定源账号迁移（高级用户）
python3 scripts/migrate.py --rollback <TAG>        # 回滚到指定备份

问题背景

WorkBuddy 数据存储架构：本地优先 + 账号隔离

迁移执行流程

Phase 1：环境诊断

1. 自动读取当前登录 user_id（多源交叉验证，见下方说明）
2. 自动扫描所有已有 user_id：
   • workbuddy.db sessions 表：SELECT DISTINCT user_id FROM sessions
   • ~/.workbuddy/memory/ 下的 *_memory.md 文件
   • ~/.workbuddy/connectors/ 下的子目录
3. 展示对比表格，用户输入序号选择要迁移的源账号（无需知道 user_id）

⚠️ 获取当前 user_id 的关键逻辑（v1.3 修复）：

账号切换后，storage.json 中的 genie.userId 可能没有同步更新，仍为旧 ID。如果脚本误读旧 ID 作为 target，会导致"源=目标，无需迁移"的假象。

修复策略：优先从 DB 最新 session 推断，而非 storage.json：

# 方法1（最可靠）：DB 中最新创建的 session 的 user_id
cur.execute("SELECT user_id FROM sessions ORDER BY created_at DESC LIMIT 1")

# 方法2（备选）：storage.json 中的 genie.userId
data.get("genie.userId", "")

# 两者不一致时，优先用 DB 的值并发出警告

AI 手动迁移时的最佳实践：

当 AI 在对话中直接执行迁移（而非运行 migrate.py），应：

1. 先查询 SELECT user_id, COUNT(*) FROM sessions GROUP BY user_id 看分布
2. 通过当前对话 session 的 user_id 确定目标 ID（最可靠）
3. 不要依赖 storage.json 的 genie.userId（可能过时）
4. 执行 UPDATE 后必须做 PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE) 确保持久化
5. 验证 SELECT COUNT(*) FROM sessions WHERE user_id = '{旧ID}' 确认归零

Phase 2：备份（必须）

1. 备份 workbuddy.db：

   cp ~/.workbuddy/workbuddy.db ~/.workbuddy/workbuddy.db.bak.$(date +%Y%m%d%H%M%S)

2. 备份 Memory 文件：

   cp ~/.workbuddy/memory/{target_user_id}_memory.md \
      ~/.workbuddy/memory/{target_user_id}_memory.md.bak.$(date +%Y%m%d%H%M%S)

3. 备份 Connectors：

   cp -r ~/.workbuddy/connectors/{target_user_id}/ \
      ~/.workbuddy/connectors/{target_user_id}.bak.$(date +%Y%m%d%H%M%S)/

Phase 3：执行迁移

3.1 Session 历史迁移

python3 -c "
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('$HOME/.workbuddy/workbuddy.db')
cur = conn.cursor()

# 迁移前 WAL checkpoint
cur.execute('PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE)')

# 执行迁移
cur.execute(\"UPDATE sessions SET user_id = '{target_user_id}' WHERE user_id = '{source_user_id}'\")
print(f'Migrated {cur.rowcount} sessions')
conn.commit()

# 迁移后 WAL checkpoint（确保持久化）
cur.execute('PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE)')
print(f'WAL checkpoint: {cur.fetchone()}')

# 验证源 user_id 归零
cur.execute(\"SELECT COUNT(*) FROM sessions WHERE user_id = '{source_user_id}'\")
remaining = cur.fetchone()[0]
if remaining > 0:
    print(f'⚠️ 警告：源账号仍有 {remaining} 个 session 未迁移！')
else:
    print('✅ 验证通过：源账号 session 已全部迁移')

conn.close()
"

注意：

• 这是合并操作，不是覆盖。只改变旧 session 的 user_id，不影响当前账号已有的 session
• 迁移后旧账号的 session 在 UI 上"消失"，但所有数据归到新账号下可见

3.2 Memory 迁移

Memory 是追加式文本文件，策略是合并而非覆盖：

python3 -c "
import os
home = os.path.expanduser('~')
src = f'{home}/.workbuddy/memory/{source_user_id}_memory.md'
dst = f'{home}/.workbuddy/memory/{target_user_id}_memory.md'

if not os.path.exists(src):
    print('No source memory file, skipping')
elif not os.path.exists(dst):
    # 目标不存在，直接复制
    with open(src) as f: content = f.read()
    with open(dst, 'w') as f: f.write(content)
    print('Copied memory (target was empty)')
else:
    # 目标已存在，追加去重
    with open(src) as f: src_content = f.read()
    with open(dst) as f: dst_content = f.read()
    # 找出源中有但目标中没有的段落
    src_lines = set(src_content.strip().split('\n'))
    dst_lines = set(dst_content.strip().split('\n'))
    new_lines = [l for l in src_content.strip().split('\n') if l not in dst_lines]
    if new_lines:
        with open(dst, 'a') as f:
            f.write('\n\n## Migrated from {source_user_id}\n\n')
            f.write('\n'.join(new_lines))
        print(f'Appended {len(new_lines)} unique lines')
    else:
        print('No new content to migrate')
"

3.3 Connector 配置迁移

Connector 配置是 JSON 文件，策略是深度合并（目标没有的 key 从源补充，已有的保留）：

python3 -c "
import json, os, shutil
home = os.path.expanduser('~')
src_dir = f'{home}/.workbuddy/connectors/{source_user_id}'
dst_dir = f'{home}/.workbuddy/connectors/{target_user_id}'

for fname in ['mcp.json', 'connector-states.json']:
    src_file = os.path.join(src_dir, fname)
    dst_file = os.path.join(dst_dir, fname)
    if not os.path.exists(src_file):
        continue
    with open(src_file) as f: src_data = json.load(f)
    if os.path.exists(dst_file):
        with open(dst_file) as f: dst_data = json.load(f)
        # 深度合并
        if isinstance(src_data, dict) and isinstance(dst_data, dict):
            for k, v in src_data.items():
                if k not in dst_data:
                    dst_data[k] = v
            with open(dst_file, 'w') as f: json.dump(dst_data, f, indent=2)
            print(f'Merged {fname}')
        else:
            # 非字典类型，不覆盖
            print(f'Skipped {fname} (type conflict)')
    else:
        with open(dst_file, 'w') as f: json.dump(src_data, f, indent=2)
        print(f'Copied {fname}')
"

Phase 4：验证

1. 查询 sessions 数量：

   python3 -c "
   import sqlite3
   conn = sqlite3.connect('$HOME/.workbuddy/workbuddy.db')
   cur = conn.cursor()
   cur.execute('SELECT user_id, COUNT(*) FROM sessions GROUP BY user_id')
   for row in cur.fetchall():
       print(f'  {row[0]}: {row[1]} sessions')
   conn.close()
   "

2. 检查 Memory 文件是否存在且非空
3. 检查 Connectors 配置是否完整

Phase 5：收尾

• 告知用户重启 WorkBuddy 客户端让变更生效
• 备份文件保留 7 天，可手动删除
• 如果迁移有问题，用备份恢复：

  cp ~/.workbuddy/workbuddy.db.bak.{timestamp} ~/.workbuddy/workbuddy.db

Phase 6：历史任务恢复（新版兼容）

问题：新版 WorkBuddy 的 /todos 面板只读取当前 session 的内存数据，不会扫描 ~/.workbuddy/tasks/ 下的历史 JSON 文件。迁移后这些任务文件虽然还在磁盘上，但 UI 不可见。

诊断：

python3 scripts/migrate.py --list-tasks

输出示例：

📋 7e46a1bb... | WorkBuddy会议纪要生成与账号迁移工具开发
   13 个任务: 12 完成 / 1 待办
   🔲 待办: 调研 WorkBuddy 数据存储与账号切换机制

恢复方式一：AI 直接用 TaskCreate 创建（推荐）

这是最可靠的方式，因为 TaskCreate 创建的任务会立即出现在 /todos 面板：

python3 scripts/migrate.py --restore-tasks --generate-commands

会生成每个 pending 任务的 TaskCreate 参数 JSON，将它们逐个传给 AI 的 TaskCreate 工具即可。

恢复方式二：写入文件系统

将历史任务文件复制到当前 session 的 tasks 目录：

# 恢复所有 pending 任务
python3 scripts/migrate.py --restore-tasks

# 恢复指定 session 的全部任务（含 completed）
python3 scripts/migrate.py --restore-tasks --session <SESSION_ID>

⚠️ 此方式写入文件后需要重启编辑器才可能生效，且新版 UI 可能仍不读取这些文件。

恢复方式三：在对话中直接执行（最推荐）

当用户报告"任务记录丢失"时，AI 应：

1. 先用 --list-tasks 诊断历史任务
2. 读取 ~/.workbuddy/tasks/ 下各 session 的 JSON 文件
3. 对每个 pending 任务，使用 TaskCreate 工具在当前 session 中重新创建
4. 告知用户任务已恢复

示例：

# 读取历史任务
import json, glob
for f in glob.glob(os.path.expanduser("~/.workbuddy/tasks/*/*.json")):
    with open(f) as fh:
        task = json.load(fh)
    if task.get("status") == "pending":
        # 使用 TaskCreate 工具创建
        pass

踩坑记录

安全规则

1. 必须先备份，Phase 2 不可跳过
2. 源 user_id 和目标 user_id 必须不同，防止自我覆盖
3. Memory 合并用追加而非覆盖，避免丢失目标账号已有记忆
4. Connector 用深度合并，保留目标账号已有配置
5. 迁移完成后提示重启，确保 UI 刷新缓存
6. 备份文件 7 天后可手动清理

参考文件

• references/data_isolation_map.md — 数据隔离全景图