必须查看原始执行日志文件execution_log.md定位问题，其路径为~/manus/tasks/[任务关键词]/execution_log.md（Windows需替换~为用户目录），该文件按“计划-发现-执行”三层结构组织，含todo快照、工具调用痕迹与异常锚点。
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你想确认Manus是否真的执行了你下达的“生成跨境电商选品报告”指令，或者排查某次任务中途卡在“调用API获取销量数据”环节——必须直接查看原始执行日志，而不是只看最终交付的PDF报告。
定位执行日志文件位置
Manus每次任务启动时，都会基于意图关键词（如japan-trip、seo-report）自动创建独立文件夹，所有日志统一存放在该文件夹内。默认路径为：~/manus/tasks/[任务关键词]/execution_log.md。
如果你用的是Windows系统，需将~替换为当前用户目录，例如C:\Users\YourName\manus\tasks\seo-report\execution_log.md。
注意：该文件夹由Manus自动创建并写入，手动删除或移动会导致日志丢失且无法恢复。
理解execution_log.md结构逻辑
这个Markdown文件不是流水账，而是按“计划-发现-执行”闭环组织的三层结构：
第一层是todo.md快照，记录初始拆解出的所有步骤及完成状态（[ ] / [x]）；第二层是工具调用痕迹，每行以「→ ToolCall: search_agent」开头，后接参数与返回摘要；第三层是异常锚点，凡出现ERROR字样，必紧随其后附带stack trace片段和触发时间戳。
这一步操作起来很简单，直接用任意文本编辑器打开即可，但别跳过时间戳比对——同一任务中不同模块的时间差超过120秒，大概率说明某个Agent卡死或网络超时。
快速筛选关键信息
方法一：用Ctrl+F搜索关键词
搜「ERROR」定位失败节点；搜「[x]」统计已完成步骤数；搜「final_output」定位成果生成位置。
这款全能AI助手融合了深度推理、多模态对话与图像生成等前沿技术，全面赋能职场、学习与生活。它支持多模态搜索，精准响应各类信息需求；内置AI文档助手，快速提炼要点并生成思维导图；更有智能创作功能，一键生成报告与文案。强大的AI能力助你高效处理复杂任务，让工作与生活更轻松便捷。
方法二：终端命令实时追踪（仅限Linux/macOS）
进入任务文件夹后执行：tail -f execution_log.md，任务运行时日志会逐行刷新，适合调试中观察动态行为。
方法三：用VS Code安装Markdown Preview Enhanced插件，右键选择「Open Preview to the Side」，可直接渲染日志中的表格与代码块，避免手动解析缩进格式。
关联查看其他日志文件
第一步：打开同级目录下的debug_trace.log文件
它记录Agent内部状态流转细节，比如search_agent在第3次网页抓取时因反爬策略返回403，而execution_log.md只会记作「→ ToolCall: search_agent → FAILED」。
第二步：检查agent_state.json
这是Manus主线程保存的实时上下文快照，含当前待执行步骤索引、已加载工具列表、容器内存占用百分比。若execution_log.md停在某个[x]后不再更新，优先查此文件里的"next_step_index"是否卡住。
第三步：确认task_config.yaml中log_level是否设为DEBUG
默认为INFO，仅记录主干动作；设为DEBUG后，execution_log.md会额外包含每个HTTP请求的headers、每个Python函数的入参与return值——但日志体积会增大5～8倍，调试完建议改回。
