：用TaoToken统一Key跑通状态查询脚本)
1. 投稿状态为什么需要脚本化跟踪Elsevier 的 CVIUComputer Vision and Image Understanding投稿系统在稿件进入流程后会依次出现 Submitted to Journal、With Editor、Editor Assigned、Reviewer(s) Invited、Under Review、Required Review Completed、Decision in Process、Minor/Major Revision、Revision Submitted to Journal、Accepted 或 Rejected 这些状态字段。单篇稿件靠手动刷新还能忍但如果你同时挂着两三篇、甚至帮课题组盯五六篇每天点开浏览器翻来覆去地看既费时间又容易漏掉关键节点。我自己的场景是这样的一篇在 Under Review 卡了两个月另一篇刚投出去还在 With Editor还有一篇返修后变成 Revision Submitted to Journal。三个页面来回切光登录和加载就要花掉好几分钟。更麻烦的是状态变化往往发生在你不看的时候等你想起来去查可能 Decision in Process 已经挂了好几天。所以这篇的目标很明确写一个能批量拉取稿件状态、把状态字段解析成结构化数据、并且用统一 Key 调用模型做状态解读的脚本。你只需要维护一份稿件 ID 列表跑一次脚本就能拿到每篇稿件的当前阶段还能让模型帮你判断「这个状态大概意味着什么、要不要催」。这里会用到 TaoToken 的统一 Key 来接入模型能力。它的作用是让你不用分别去申请和管理多家模型的密钥一个 Key 就能在脚本里调用对话模型把抓到的状态文本丢进去做解读。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 后面配置里会具体写。需要先说明一点Elsevier 的投稿系统有登录态和反爬机制脚本不能直接硬爬。合理的做法是你在浏览器里已经登录脚本复用你的会话 Cookie或者你手动导出状态页面的 HTML 再交给脚本解析。本文的脚本走的是「本地解析 模型解读」路线不涉及任何绕过登录的操作你按自己的账号权限来用就行。适合读这篇的人正在投 CVIU 或其它 Elsevier 期刊、需要同时跟踪多篇稿件、愿意花十分钟配一个脚本的科研人员。如果你只是投了一篇、偶尔看看那手动刷新也够用不必上脚本。2. TaoToken 统一 Key 的前置准备在写脚本之前先把模型调用这一环打通。TaoToken 的核心价值是「一个 Key 走通多个模型」你不需要为每个模型单独注册、单独记密钥。对于投稿状态解读这种任务你需要的其实是一个能理解文本、能给出判断的对话模型统一 Key 正好省掉了管理成本。第一步是拿到 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个 API Key。创建时给它起个能认出来的名字比如cviu-status-reader方便以后区分。Key 只在创建时完整显示一次复制下来存到本地环境变量里不要直接写进脚本文件。第二步是确认 Base URL。TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 所有请求都往这个地址发。注意这里不要加任何多余的路径后缀模型名通过请求体里的model字段指定。第三步是选模型。投稿状态解读不需要多强的推理能力选一个响应快、成本低的对话模型就够。你可以在 https://taotoken.net/models 看当前可用的模型列表记下你想用的那个 Model ID后面配置里要填。把这三样东西准备好Base URL、API Key、Model ID。这就是所谓的「三件套」任何接入场景都绕不开。我建议你在终端里先验证一下 Key 能不能用用 curl 发一个最小请求export TAOTOKEN_API_KEY你的Key curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的ModelID, messages: [{role: user, content: 回复ok}] }如果返回里能看到choices字段和内容说明 Key 和 Base URL 都没问题。如果返回 401多半是 Key 复制错了或者没带上Bearer前缀如果返回模型不存在的错误回去核对 Model ID 拼写。这一步看起来简单但它是后面所有脚本调用的基础。我见过不少人跳过验证直接写完整脚本结果报错时不知道是 Key 的问题还是脚本的问题排查起来很费劲。先花一分钟把最小请求跑通后面省心很多。另外提醒一句Key 是敏感信息别提交到 Git 仓库别贴在公开的 issue 里。用环境变量或者本地.env文件管理.env记得加进.gitignore。3. 可复制的状态查询脚本配置这一节给出完整的配置和脚本。整体思路分两层第一层是本地解析把你在浏览器里保存下来的状态页面 HTML 解析成结构化字段第二层是模型解读把解析出来的状态文本发给 TaoToken让它给出阶段判断和建议。先建一个项目目录结构如下cviu-tracker/ ├── config.json ├── parse_status.py ├── interpret.py └── pages/ ├── paper_001.html └── paper_002.htmlconfig.json放三件套和稿件列表内容如下{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: 你的ModelID, papers: [ { id: paper_001, title: My CVIU Submission A, html_file: pages/paper_001.html }, { id: paper_002, title: My CVIU Submission B, html_file: pages/paper_002.html } ] }注意api_key_env写的是环境变量名不是 Key 本身。脚本运行时从环境变量读取这样配置文件可以安全地放进版本管理。parse_status.py负责从 HTML 里提取状态字段。Elsevier 的状态页面结构会变所以这里用「关键词匹配」而不是死抠某个 CSS 选择器容错性更好import json import re from pathlib import Path STATUS_KEYWORDS [ Submitted to Journal, With Editor, Editor Assigned, Editor Declined Invitation, Reviewer(s) Invited, Under Review, Required Review Completed, Decision in Process, Minor Revision, Major Revision, Revision Submitted to Journal, Accepted, Rejected, ] def extract_status(html_text: str) - str: for kw in STATUS_KEYWORDS: if re.search(re.escape(kw), html_text, re.IGNORECASE): return kw return Unknown def main(): cfg json.loads(Path(config.json).read_text(encodingutf-8)) results [] for paper in cfg[papers]: html Path(paper[html_file]).read_text(encodingutf-8, errorsignore) status extract_status(html) results.append({ id: paper[id], title: paper[title], status: status, }) Path(status_result.json).write_text( json.dumps(results, ensure_asciiFalse, indent2), encodingutf-8, ) for r in results: print(f{r[id]} | {r[title]} | {r[status]}) if __name__ __main__: main()interpret.py负责调用 TaoToken把状态文本发给模型做解读import json import os from pathlib import Path import urllib.request def call_model(base_url, api_key, model, prompt): payload json.dumps({ model: model, messages: [ {role: system, content: 你是学术投稿流程助手用简洁中文解读稿件状态给出下一步建议。}, {role: user, content: prompt}, ], }).encode(utf-8) req urllib.request.Request( f{base_url}/chat/completions, datapayload, headers{ Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json, }, methodPOST, ) with urllib.request.urlopen(req, timeout60) as resp: data json.loads(resp.read().decode(utf-8)) return data[choices][0][message][content] def main(): cfg json.loads(Path(config.json).read_text(encodingutf-8)) api_key os.environ[cfg[api_key_env]] results json.loads(Path(status_result.json).read_text(encodingutf-8)) for r in results: prompt f稿件《{r[title]}》当前状态是{r[status]}。请解读这个阶段并说明是否需要等待或催稿。 answer call_model(cfg[base_url], api_key, cfg[model], prompt) print(f--- {r[id]} ---) print(answer) print() if __name__ __main__: main()运行顺序是先把状态页面 HTML 存到pages/目录然后跑parse_status.py生成status_result.json再跑interpret.py拿解读。整个流程不依赖任何第三方库Python 标准库就能跑。关于 HTML 怎么来你在浏览器里登录投稿系统打开稿件状态页右键「另存为」保存成 HTML 文件按paper_001.html这样的命名放进pages/。这一步是手动的但只需要在你想更新状态时做一次比反复登录刷新省事。4. 验证请求与成功结果配置写好后跑一次完整流程验证。先设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEY你的Key然后执行解析python parse_status.py预期输出类似paper_001 | My CVIU Submission A | Under Review paper_002 | My CVIU Submission B | With Editor如果某篇显示Unknown说明 HTML 里没匹配到关键词可能是页面结构变了或者保存的 HTML 不完整回去检查那个文件。接着跑解读python interpret.py预期输出是模型对每个状态的解读比如对Under Review会告诉你「稿件已进入外审阶段审稿人正在评审这个阶段通常持续数周到数月建议耐心等待若超过期刊平均审稿周期可考虑礼貌询问」。对With Editor会提示「编辑正在处理稿件可能在做初步评估或寻找合适审稿人此阶段一般较短」。到这里一次从「保存页面」到「状态回读 解读」的验证动作就完成了。你可以把这两个脚本串成一个 shell 脚本每次更新 HTML 后一键跑完#!/bin/bash set -e python parse_status.py python interpret.py实测下来两篇稿件的完整流程解析 两次模型调用在十几秒内跑完比手动开两个页面逐个看快得多。而且status_result.json会留档你可以对比不同时间点的状态看出稿件是在推进还是卡住了。如果你想把结果推送到自己的笔记或表格读status_result.json就行格式是标准的 JSON 数组接什么工具都方便。5. 常见报错排查跑脚本时最容易碰到几类问题这里逐个对照。401 Unauthorized。返回体里通常是{error: {message: Invalid API key}}这类信息。原因有三个Key 没设置到环境变量、Key 复制时带了空格、请求头没写Bearer前缀。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY有没有值再确认Authorization头的格式是Bearer 你的Key中间一个空格。model not found。返回里会说模型不存在或无权访问。回去核对config.json里的model字段和 https://taotoken.net/models 上列出的 Model ID 逐字符比对。大小写和连字符都别错。local proxy failed / connection refused。这类报错说明请求根本没发出去通常是本地网络或代理配置的问题。检查你的终端能不能正常访问外网如果公司网络有出口限制换一个网络环境再试。注意脚本里不要硬编码任何代理地址让它走系统默认。reading choices of undefined。这个报错说明返回体里没有choices字段多半是请求失败但脚本没检查状态码就直接取字段。在call_model里加一层判断先看返回的 JSON 里有没有error有就打印出来确认有choices再取内容。这样报错信息会清晰很多。OAuth 相关报错。如果你用的是某些需要 OAuth 授权的客户端可能会看到 token 过期或授权失败的提示。TaoToken 的 API Key 方式不涉及 OAuth直接用 Bearer 头即可。如果你在别的工具里配了 OAuth确认那套配置和本文的 Key 方式不要混用。状态解析全是 Unknown。这不是模型的问题是 HTML 解析没匹配上。打开保存的 HTML搜索Under Review之类的关键词看它在不在文件里。如果页面是动态加载的另存为可能只保存了骨架这时候需要在浏览器里等页面完全加载后再保存或者用浏览器的「打印为 PDF」再转文本。排查的核心思路是先确认 Key 和网络没问题用第 2 节的最小 curl 验证再确认 HTML 里有目标文本最后才怀疑脚本逻辑。按这个顺序走大部分问题五分钟内能定位。6. 把状态跟踪变成日常习惯脚本跑通之后真正有价值的是把它变成习惯。我的做法是每周固定一个时间把几篇稿件的状态页各保存一次跑一遍脚本把status_result.json按日期归档。这样过一两个月回头看就能清楚看到每篇稿件在每个阶段停留了多久。对于长期需要跟踪多篇稿件、甚至要结合模型做批量解读的场景可以考虑用 Coding Plan 把这类脚本任务管理起来把解析、调用、归档串成固定流程。入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 适合需要反复执行、想减少手动操作的用法。如果你只是想快速验证某个状态的含义不想写脚本可以直接在模型对话里把状态文本贴进去问入口是 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有更完整的参数说明。最后说一个实用技巧状态字段的解读不要只看单个状态要看状态之间的转换。比如从With Editor直接跳到Decision in Process中间没有Under Review那可能是编辑直接做了决定这种情况值得留意。脚本里可以把上一次的状态存下来做对比变化时高亮提示。这个改动不大但能让你第一时间注意到异常流转。 
长河君 · 2026/10/17 9:32:12 · 阅读 1.2k Elsevier出版社CVIU投稿各种状态总结(zz)：用TaoToken统一Key跑通状态查询脚本
1. 投稿状态为什么需要脚本化跟踪Elsevier 的 CVIUComputer Vision and Image Understanding投稿系统在稿件进入流程后会依次出现 Submitted to Journal、With Editor、Editor Assigned、Reviewer(s) Invited、Under Review、Required Review Completed、Decision in Process、Minor/Major Revision、Revision Submitted to Journal、Accepted 或 Rejected 这些状态字段。单篇稿件靠手动刷新还能忍但如果你同时挂着两三篇、甚至帮课题组盯五六篇每天点开浏览器翻来覆去地看既费时间又容易漏掉关键节点。我自己的场景是这样的一篇在 Under Review 卡了两个月另一篇刚投出去还在 With Editor还有一篇返修后变成 Revision Submitted to Journal。三个页面来回切光登录和加载就要花掉好几分钟。更麻烦的是状态变化往往发生在你不看的时候等你想起来去查可能 Decision in Process 已经挂了好几天。所以这篇的目标很明确写一个能批量拉取稿件状态、把状态字段解析成结构化数据、并且用统一 Key 调用模型做状态解读的脚本。你只需要维护一份稿件 ID 列表跑一次脚本就能拿到每篇稿件的当前阶段还能让模型帮你判断「这个状态大概意味着什么、要不要催」。这里会用到 TaoToken 的统一 Key 来接入模型能力。它的作用是让你不用分别去申请和管理多家模型的密钥一个 Key 就能在脚本里调用对话模型把抓到的状态文本丢进去做解读。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 后面配置里会具体写。需要先说明一点Elsevier 的投稿系统有登录态和反爬机制脚本不能直接硬爬。合理的做法是你在浏览器里已经登录脚本复用你的会话 Cookie或者你手动导出状态页面的 HTML 再交给脚本解析。本文的脚本走的是「本地解析 模型解读」路线不涉及任何绕过登录的操作你按自己的账号权限来用就行。适合读这篇的人正在投 CVIU 或其它 Elsevier 期刊、需要同时跟踪多篇稿件、愿意花十分钟配一个脚本的科研人员。如果你只是投了一篇、偶尔看看那手动刷新也够用不必上脚本。2. TaoToken 统一 Key 的前置准备在写脚本之前先把模型调用这一环打通。TaoToken 的核心价值是「一个 Key 走通多个模型」你不需要为每个模型单独注册、单独记密钥。对于投稿状态解读这种任务你需要的其实是一个能理解文本、能给出判断的对话模型统一 Key 正好省掉了管理成本。第一步是拿到 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个 API Key。创建时给它起个能认出来的名字比如cviu-status-reader方便以后区分。Key 只在创建时完整显示一次复制下来存到本地环境变量里不要直接写进脚本文件。第二步是确认 Base URL。TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 所有请求都往这个地址发。注意这里不要加任何多余的路径后缀模型名通过请求体里的model字段指定。第三步是选模型。投稿状态解读不需要多强的推理能力选一个响应快、成本低的对话模型就够。你可以在 https://taotoken.net/models 看当前可用的模型列表记下你想用的那个 Model ID后面配置里要填。把这三样东西准备好Base URL、API Key、Model ID。这就是所谓的「三件套」任何接入场景都绕不开。我建议你在终端里先验证一下 Key 能不能用用 curl 发一个最小请求export TAOTOKEN_API_KEY你的Key curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的ModelID, messages: [{role: user, content: 回复ok}] }如果返回里能看到choices字段和内容说明 Key 和 Base URL 都没问题。如果返回 401多半是 Key 复制错了或者没带上Bearer前缀如果返回模型不存在的错误回去核对 Model ID 拼写。这一步看起来简单但它是后面所有脚本调用的基础。我见过不少人跳过验证直接写完整脚本结果报错时不知道是 Key 的问题还是脚本的问题排查起来很费劲。先花一分钟把最小请求跑通后面省心很多。另外提醒一句Key 是敏感信息别提交到 Git 仓库别贴在公开的 issue 里。用环境变量或者本地.env文件管理.env记得加进.gitignore。3. 可复制的状态查询脚本配置这一节给出完整的配置和脚本。整体思路分两层第一层是本地解析把你在浏览器里保存下来的状态页面 HTML 解析成结构化字段第二层是模型解读把解析出来的状态文本发给 TaoToken让它给出阶段判断和建议。先建一个项目目录结构如下cviu-tracker/ ├── config.json ├── parse_status.py ├── interpret.py └── pages/ ├── paper_001.html └── paper_002.htmlconfig.json放三件套和稿件列表内容如下{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: 你的ModelID, papers: [ { id: paper_001, title: My CVIU Submission A, html_file: pages/paper_001.html }, { id: paper_002, title: My CVIU Submission B, html_file: pages/paper_002.html } ] }注意api_key_env写的是环境变量名不是 Key 本身。脚本运行时从环境变量读取这样配置文件可以安全地放进版本管理。parse_status.py负责从 HTML 里提取状态字段。Elsevier 的状态页面结构会变所以这里用「关键词匹配」而不是死抠某个 CSS 选择器容错性更好import json import re from pathlib import Path STATUS_KEYWORDS [ Submitted to Journal, With Editor, Editor Assigned, Editor Declined Invitation, Reviewer(s) Invited, Under Review, Required Review Completed, Decision in Process, Minor Revision, Major Revision, Revision Submitted to Journal, Accepted, Rejected, ] def extract_status(html_text: str) - str: for kw in STATUS_KEYWORDS: if re.search(re.escape(kw), html_text, re.IGNORECASE): return kw return Unknown def main(): cfg json.loads(Path(config.json).read_text(encodingutf-8)) results [] for paper in cfg[papers]: html Path(paper[html_file]).read_text(encodingutf-8, errorsignore) status extract_status(html) results.append({ id: paper[id], title: paper[title], status: status, }) Path(status_result.json).write_text( json.dumps(results, ensure_asciiFalse, indent2), encodingutf-8, ) for r in results: print(f{r[id]} | {r[title]} | {r[status]}) if __name__ __main__: main()interpret.py负责调用 TaoToken把状态文本发给模型做解读import json import os from pathlib import Path import urllib.request def call_model(base_url, api_key, model, prompt): payload json.dumps({ model: model, messages: [ {role: system, content: 你是学术投稿流程助手用简洁中文解读稿件状态给出下一步建议。}, {role: user, content: prompt}, ], }).encode(utf-8) req urllib.request.Request( f{base_url}/chat/completions, datapayload, headers{ Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json, }, methodPOST, ) with urllib.request.urlopen(req, timeout60) as resp: data json.loads(resp.read().decode(utf-8)) return data[choices][0][message][content] def main(): cfg json.loads(Path(config.json).read_text(encodingutf-8)) api_key os.environ[cfg[api_key_env]] results json.loads(Path(status_result.json).read_text(encodingutf-8)) for r in results: prompt f稿件《{r[title]}》当前状态是{r[status]}。请解读这个阶段并说明是否需要等待或催稿。 answer call_model(cfg[base_url], api_key, cfg[model], prompt) print(f--- {r[id]} ---) print(answer) print() if __name__ __main__: main()运行顺序是先把状态页面 HTML 存到pages/目录然后跑parse_status.py生成status_result.json再跑interpret.py拿解读。整个流程不依赖任何第三方库Python 标准库就能跑。关于 HTML 怎么来你在浏览器里登录投稿系统打开稿件状态页右键「另存为」保存成 HTML 文件按paper_001.html这样的命名放进pages/。这一步是手动的但只需要在你想更新状态时做一次比反复登录刷新省事。4. 验证请求与成功结果配置写好后跑一次完整流程验证。先设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEY你的Key然后执行解析python parse_status.py预期输出类似paper_001 | My CVIU Submission A | Under Review paper_002 | My CVIU Submission B | With Editor如果某篇显示Unknown说明 HTML 里没匹配到关键词可能是页面结构变了或者保存的 HTML 不完整回去检查那个文件。接着跑解读python interpret.py预期输出是模型对每个状态的解读比如对Under Review会告诉你「稿件已进入外审阶段审稿人正在评审这个阶段通常持续数周到数月建议耐心等待若超过期刊平均审稿周期可考虑礼貌询问」。对With Editor会提示「编辑正在处理稿件可能在做初步评估或寻找合适审稿人此阶段一般较短」。到这里一次从「保存页面」到「状态回读 解读」的验证动作就完成了。你可以把这两个脚本串成一个 shell 脚本每次更新 HTML 后一键跑完#!/bin/bash set -e python parse_status.py python interpret.py实测下来两篇稿件的完整流程解析 两次模型调用在十几秒内跑完比手动开两个页面逐个看快得多。而且status_result.json会留档你可以对比不同时间点的状态看出稿件是在推进还是卡住了。如果你想把结果推送到自己的笔记或表格读status_result.json就行格式是标准的 JSON 数组接什么工具都方便。5. 常见报错排查跑脚本时最容易碰到几类问题这里逐个对照。401 Unauthorized。返回体里通常是{error: {message: Invalid API key}}这类信息。原因有三个Key 没设置到环境变量、Key 复制时带了空格、请求头没写Bearer前缀。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY有没有值再确认Authorization头的格式是Bearer 你的Key中间一个空格。model not found。返回里会说模型不存在或无权访问。回去核对config.json里的model字段和 https://taotoken.net/models 上列出的 Model ID 逐字符比对。大小写和连字符都别错。local proxy failed / connection refused。这类报错说明请求根本没发出去通常是本地网络或代理配置的问题。检查你的终端能不能正常访问外网如果公司网络有出口限制换一个网络环境再试。注意脚本里不要硬编码任何代理地址让它走系统默认。reading choices of undefined。这个报错说明返回体里没有choices字段多半是请求失败但脚本没检查状态码就直接取字段。在call_model里加一层判断先看返回的 JSON 里有没有error有就打印出来确认有choices再取内容。这样报错信息会清晰很多。OAuth 相关报错。如果你用的是某些需要 OAuth 授权的客户端可能会看到 token 过期或授权失败的提示。TaoToken 的 API Key 方式不涉及 OAuth直接用 Bearer 头即可。如果你在别的工具里配了 OAuth确认那套配置和本文的 Key 方式不要混用。状态解析全是 Unknown。这不是模型的问题是 HTML 解析没匹配上。打开保存的 HTML搜索Under Review之类的关键词看它在不在文件里。如果页面是动态加载的另存为可能只保存了骨架这时候需要在浏览器里等页面完全加载后再保存或者用浏览器的「打印为 PDF」再转文本。排查的核心思路是先确认 Key 和网络没问题用第 2 节的最小 curl 验证再确认 HTML 里有目标文本最后才怀疑脚本逻辑。按这个顺序走大部分问题五分钟内能定位。6. 把状态跟踪变成日常习惯脚本跑通之后真正有价值的是把它变成习惯。我的做法是每周固定一个时间把几篇稿件的状态页各保存一次跑一遍脚本把status_result.json按日期归档。这样过一两个月回头看就能清楚看到每篇稿件在每个阶段停留了多久。对于长期需要跟踪多篇稿件、甚至要结合模型做批量解读的场景可以考虑用 Coding Plan 把这类脚本任务管理起来把解析、调用、归档串成固定流程。入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 适合需要反复执行、想减少手动操作的用法。如果你只是想快速验证某个状态的含义不想写脚本可以直接在模型对话里把状态文本贴进去问入口是 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有更完整的参数说明。最后说一个实用技巧状态字段的解读不要只看单个状态要看状态之间的转换。比如从With Editor直接跳到Decision in Process中间没有Under Review那可能是编辑直接做了决定这种情况值得留意。脚本里可以把上一次的状态存下来做对比变化时高亮提示。这个改动不大但能让你第一时间注意到异常流转。