ai_member_only/ai_member_xiaoban
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

每日总结更新 20260605

Browse Source
This commit is contained in:
xiaoban 2026-06-05 08:00:01 +08:00
parent 3484681bd1
commit 87a63c63d7
20 changed files with 911 additions and 85 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
.vala_skill_hashes
View File

@ -11,4 +11,4 @@ studytime-analysis fefb11a0c2fb7085a47c626ec6b72f8fcafee797dc3340abea09139d31eb7
studycourse-analysis 467051001a8a087aa0526f0102593e0b0ed563cb4627f5f660dc718efc29699b
user-info 0bb7007cbb9fc7659be1bf64f4f79418fbd25434dc61e8c271103cec82a2a759
douyin-live-analyst 6459a76cab6e81655ac14691309b4aec816c1e949b0b2e1f8de2e081895403de
export-user-data e9d4d0c28c2af67d700987f67c17f438b69c37501d581b1e4be92c84d65379f7
export-user-data 2cb9de17ea0eac3da1073060321f66dfd32d654ac75de40ccdfef1d4bed552fe

21
MEMORY.md
View File

@ -118,3 +118,24 @@
## 经验教训
- **权限告知要分级（2026-05-13）：** 业务负责人（刘庆逊、李应瑛）拥有文档操作审批权限，遇到 Bot 权限不足时不应告知业务负责人去配置权限，应直接升级给 Cris 处理。权限告知规则必须区分业务负责人和普通用户，详见 AGENTS.md。
## 达播达人参考池（2026-06-02 苏雅 · 达人解码局）
简历筛选中如候选人提到以下达人，可作为"已验证适合瓦拉"的加分参考。
**筛选标准：** 产出权重（场均GMV/品牌场均）> 品类匹配（教育占比）> 人群匹配（6-12岁学龄家长）> 客单价匹配（1999/3598）> 无MCN优先
### S级 — 优先建联（2人）
- **lilymum闹妈**（小红书 34.3万粉）：场均GMV 100-200万，选品意向含教育，无MCN纯佣
- **小朱妈妈Nancy**（小红书）：教育品类 66.87%，均价 1515，选品极克制（11商家25商品），南大硕士
### A级 — 同步触达（4人）
- **CallMe王阿姨**（小红书 24.6万粉）：上海+上财+39岁带11岁女儿，学龄妈精准
- **沈辰辰辰辰**（小红书）：6-12岁标签+上海+编辑，选品意向含教育
- **小蜗牛的育儿宝藏**（抖音 13.5万粉）：教育品类 88.54%，客单价 2000-2200 与瓦拉无缝匹配，已在卖课，无MCN
- **庆爸育儿**（小红书 11万粉）：教育品类 95%，海淀+出版+亲子共读5年
### 淘汰类型参考
- 年龄段错位（0-3岁/高中）、零教育品类、30天零带货、客单价严重错位（10-50元）、需坑位费、带货口碑低
> **维护规则：** 后续与苏雅在达人解码局群中有新增达人筛选结论时，同步更新本参考池。新增达人按 S/A/C 分级追加，淘汰类型如有新发现也一并补充。

8
logs/backup.log
View File

@ -504,3 +504,11 @@ To https://git.valavala.com/ai_member_only/ai_member_xiaoban
ae55a21..06a804c master -> master
[2026-06-03 08:10:02] 工作区备份成功：自动备份 2026-06-03 08:10:01
[2026-06-04 08:10:01] 开始备份工作区...
[master 122cd75] 自动备份 2026-06-04 08:10:01
2 files changed, 1 insertion(+), 5 deletions(-)
delete mode 100644 tmp_daily_summary.md
remote: . Processing 1 references
remote: Processed 1 references in total
To https://git.valavala.com/ai_member_only/ai_member_xiaoban
06a804c..122cd75 master -> master
[2026-06-04 08:10:01] 工作区备份成功：自动备份 2026-06-04 08:10:01

11
memory/.dreams/events.jsonl
View File

@ -44,3 +44,14 @@
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-03T06:24:53.892Z","query":"小红书达播 讲品 直播合作 达人","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-03T06:38:24.738Z","query":"瓦拉英语 3598 1999 产品区别 选品 客单价","resultCount":2,"results":[{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-03T09:41:22.359Z","query":"小研 agent 达播 讲品 能力","resultCount":2,"results":[{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":122,"endLine":152,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":288,"endLine":318,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T02:24:31.984Z","query":"聂广頔 候选人 招聘 面试策略","resultCount":1,"results":[{"path":"memory/2026-06-03.md","startLine":1,"endLine":23,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T03:24:12.941Z","query":"瓦拉 Vala 产品定位 英语教育 目标用户","resultCount":5,"results":[{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":106,"endLine":126,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":85,"endLine":110,"score":1},{"path":"memory/2026-05-27.md","startLine":1,"endLine":18,"score":1},{"path":"memory/2026-05-27.md","startLine":16,"endLine":30,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":1,"endLine":30,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T03:24:12.941Z","query":"达人合作 抖音带货 英语品类 KOL筛选","resultCount":5,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":44,"endLine":55,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T04:27:16.168Z","query":"涵妈 瓦拉 话术 练测 达人合作","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T04:27:26.594Z","query":"涵妈 达人 瓦拉 话术 直播 带货","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T04:40:51.172Z","query":"知识库 wiki space 小斑 bot 权限 可编辑","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":23,"endLine":52,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":1,"endLine":30,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":85,"endLine":110,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":46,"endLine":71,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T06:15:02.272Z","query":"达人解码局 达人合作 适合 推荐达人","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T06:15:19.877Z","query":"达人解码局 解码 达人筛选 苏雅","resultCount":5,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":1,"endLine":30,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T06:15:39.871Z","query":"达人解码局 达人会议 达人分析会 适合瓦拉 达人合作名单","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":1,"endLine":32,"score":1},{"path":"memory/2026-06-02.md","startLine":30,"endLine":47,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":551,"endLine":580,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":530,"endLine":557,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T06:42:21.357Z","query":"小红书数据 巨量千川 投放转化","resultCount":2,"results":[{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":46,"endLine":71,"score":1},{"path":"memory/2026-05-24.md","startLine":66,"endLine":92,"score":1}]}
{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-04T11:03:25.242Z","query":"看图说话 1000516 学习行为 导出","resultCount":5,"results":[{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":223,"endLine":245,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":54,"endLine":77,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":412,"endLine":435,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":199,"endLine":227,"score":1},{"path":"memory/2026-05-27.md","startLine":25,"endLine":33,"score":1}]}

311
memory/.dreams/short-term-recall.json
View File

@ -1,6 +1,6 @@
{
"version": 1,
"updatedAt": "2026-06-03T09:41:22.359Z",
"updatedAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"entries": {
"memory:memory/2026-05-24.md:1:30": {
"key": "memory:memory/2026-05-24.md:1:30",
@ -9,13 +9,13 @@
"endLine": 30,
"source": "memory",
"snippet": "# 2026-05-24 工作日志 ## 新建技能: studytime-analysis [刘庆逊提出] 创建学习时间分析技能，分析角色完课记录的规律。 ### 技能结构 - `skills/studytime-analysis/SKILL.md` — 技能定义 - `skills/studytime-analysis/scripts/studytime_analysis.py` — Python 分析脚本 ### 分析维度 1. **一周时间分布**（排除寒暑假1-2月、7-8月）：周一~周日各天完课数、时段分布（上午/中午/下午/晚上）、周末是否上课 2. **跨周学习趋势**（包含寒暑假全部数据）：总周数、周均完课数、连续性、中断周检测、前后半段趋势对比、突增/骤降检测 3. **完课记录明细表**（全部数据）：日期/时间/星期/时段/级别/课程ID ### 数据源 - PostgreSQL Online（vala 库） - 核心表：`user_chapter_play_record_0~7`（8张分表，无 `bi_` 前缀） - 筛选：`play_status = 1` - 注意：表在 PostgreSQL 而非 MySQL，表名无 `bi_` 前缀 ### 寒暑假规则 - 一周分布分析时排除 1-2 月（寒假）和 7-8 月（暑假）—— 因为寒暑假作息与平时差异大，混在一起会干扰时段分析 - 跨周趋势和明细表包含全部数据（含寒暑假） - 报告中区分标注数据范围 ### 触发方式 用户说「学习时间分析 [角色ID]」即可触发 ### 已测试角色",
"recallCount": 8,
"recallCount": 11,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 8,
"totalScore": 11,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-24T02:48:04.923Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:15:19.877Z",
"queryHashes": [
"c2d15f7574fb",
"9aff8ec9594a",
@ -24,14 +24,18 @@
"5b675d96f1da",
"b8b71654e7aa",
"4bb64400bb44",
"2d6e2b982050"
"2d6e2b982050",
"c4fd4a35d234",
"5ddc1dd44640",
"6a6f5ebef318"
],
"recallDays": [
"2026-05-24",
"2026-05-25",
"2026-05-27",
"2026-05-29",
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"studytime-analysis",
@ -51,26 +55,28 @@
"endLine": 52,
"source": "memory",
"snippet": "- 一周分布分析时排除 1-2 月（寒假）和 7-8 月（暑假）—— 因为寒暑假作息与平时差异大，混在一起会干扰时段分析 - 跨周趋势和明细表包含全部数据（含寒暑假） - 报告中区分标注数据范围 ### 触发方式 用户说「学习时间分析 [角色ID]」即可触发 ### 已测试角色 - 2343、2344：无完课记录（play_status=2，未完成） - 2840：276条记录，秋季集中型用户 - 25976：265条，246条在W16周一天完成（A2批量），疑似系统批量标记 - 2895：188条，长期稳定学习型用户，36周几乎不间断，非寒暑假晚上为主，寒暑假上午为主 ### 技术要点 - psycopg2 的 `%(param_name)s` 命名参数必须正确匹配，UNION ALL 多个子查询需要不同参数名 - PostgreSQL 返回的 `updated_at` 是 tz-aware datetime - `datetime.fromisocalendar(year, week, 1)` 获取某周周一的日期 ### 同步 - 已推送到 SkillHub（`studytime-analysis.xiaoban`） - 已 commit 到 Git 远程仓库 - 已通知 Cris（李若松） ### 增强: 报告开头加入角色基本信息 (2026-05-24) [刘庆逊提出] 在 studytime-analysis 输出中加入角色基本信息，包括： - 角色ID、账号ID、角色名字、性别、年龄、账号手机号后4位 **数据源（新增）**： - MySQL Onli",
"recallCount": 5,
"recallCount": 6,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 5,
"totalScore": 6,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-24T02:48:04.923Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:22:19.037Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T04:40:51.172Z",
"queryHashes": [
"c2d15f7574fb",
"9aff8ec9594a",
"566b5958861e",
"83bfaa1d2129",
"4bb64400bb44"
"4bb64400bb44",
"5ddc1dd44640"
],
"recallDays": [
"2026-05-24",
"2026-05-25",
"2026-05-26",
"2026-05-29",
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"1-2",
@ -157,13 +163,13 @@
"endLine": 71,
"source": "memory",
"snippet": "### 增强: 报告开头加入角色基本信息 (2026-05-24) [刘庆逊提出] 在 studytime-analysis 输出中加入角色基本信息，包括： - 角色ID、账号ID、角色名字、性别、年龄、账号手机号后4位 **数据源（新增）**： - MySQL Online `vala_user` 库 - `vala_app_character` 表：id, account_id, nickname, gender(0=女/1=男), birthday(varchar \"YYYY-MM-DD\") - `vala_app_account` 表：id, tel(已脱敏如 186****1625) - 手机号已脱敏，直接取后4位；年龄从 birthday 计算 **修改文件**： - `skills/studytime-analysis/scripts/studytime_analysis.py`：新增 MySQL 连接函数 `get_mysql_connection()` 和 `fetch_role_info(role_id)`，更新 `format_report()` 输出基本角色信息 - 已验证 2895 正常运行输出 - 已同步 SkillHub + Git ### Unit 显示修复: 季度名称 → 全局单元编号 (2026-05-24) [刘庆逊提出] HTML 报告中 Unit 列显示错误——显示的是季度名称（如\"小镇时光\"\"钢铁之心\"）而非单元数字（0-48）。 **根因分析**： - `vala_game_chapter`（MySQL）无 `unit_",
"recallCount": 10,
"recallCount": 12,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 10,
"totalScore": 12,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-25T05:47:41.388Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:22:19.037Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:42:21.357Z",
"queryHashes": [
"9aff8ec9594a",
"566b5958861e",
@ -174,14 +180,17 @@
"c59410788b42",
"117aaedb584d",
"c0b581bfb144",
"4bb64400bb44"
"4bb64400bb44",
"5ddc1dd44640",
"a7be669f4262"
],
"recallDays": [
"2026-05-25",
"2026-05-26",
"2026-05-28",
"2026-05-29",
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"studytime-analysis",
@ -201,13 +210,13 @@
"endLine": 110,
"source": "memory",
"snippet": "- `skills/studytime-analysis/scripts/studytime_analysis.py` — 重写 `fetch_chapter_info_map()`，新增全局 unit_index 计算；HTML 模板更新为 Level/Unit/Lesson 三列 - 已为角色 32009（zyl）重新生成 HTML 并发送 - 已同步 Git + SkillHub ## 新建技能: studycourse-analysis (2026-05-24) [刘庆逊提出] 创建角色上课情况分析技能，从四维度分析角色学习数据。 ### 技能结构 - `skills/studycourse-analysis/SKILL.md` — 技能定义 - `skills/studycourse-analysis/scripts/studycourse_analysis.py` — Python 分析脚本 ### 四步分析 1. **基础信息**：角色姓名/年龄/账号ID/手机号后4位/注册时间/购买渠道/设备/首末次完课 2. **完课耗时**：平均值/中位数、异常检测(<10min / >20min)、前后半段趋势 3. **中互动正确率**：Perfect/Good/Oops/Pass/Failed 占比和趋势 4. **知识巩固**：完成率、正确率得分分布 ### 数据源 | 类型 | 库 | 表 | 用途 | |------|-----|-----|------| | MySQL vala_user | vala_app_character | 角色信息、pu",
"recallCount": 9,
"recallCount": 11,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 9,
"totalScore": 11,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-25T05:47:41.388Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T04:40:51.172Z",
"queryHashes": [
"9aff8ec9594a",
"566b5958861e",
@ -217,7 +226,9 @@
"4596e377d39b",
"c59410788b42",
"4bb64400bb44",
"2d6e2b982050"
"2d6e2b982050",
"c4fd4a35d234",
"5ddc1dd44640"
],
"recallDays": [
"2026-05-25",
@ -225,7 +236,8 @@
"2026-05-27",
"2026-05-28",
"2026-05-29",
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"fetch-chapter-info-map",
@ -278,22 +290,24 @@
"endLine": 126,
"source": "memory",
"snippet": "| MySQL vala_user | vala_app_character | 角色信息、purchase_season_package | | MySQL vala_user | vala_app_account | 下载渠道、手机号、注册时间 | | MySQL vala | vala_game_chapter + season_package | 章节映射 | | PostgreSQL vala | user_course_detail | 课程激活/到期时间 | | PostgreSQL vala | user_login_app_info | 设备信息 | | PostgreSQL vala | user_chapter_play_record_0~7 | 完课记录(play_status=1) | | PostgreSQL vala | user_component_play_record_0~7 | 中互动记录(play_result) | | PostgreSQL vala | user_chapter_settlement_data_0~7 | 巩固数据(settlement_data JSON) | ### 关键发现 - **设备信息**来自 `user_login_app_info`（device_name/model/type/os_info/city） - **购买渠道**来自 `vala_app_account.download_channel` + `key_from` - **巩固判断**：`settlement_data.practiceS",
"recallCount": 3,
"recallCount": 4,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 3,
"totalScore": 4,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-27T13:30:03.421Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T03:24:12.941Z",
"queryHashes": [
"71463fe40be2",
"c6c7ff4ed75d",
"2d6e2b982050"
"2d6e2b982050",
"c4fd4a35d234"
],
"recallDays": [
"2026-05-27",
"2026-05-28",
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"vala-user",
@ -351,22 +365,24 @@
"endLine": 92,
"source": "memory",
"snippet": "**根因分析**： - `vala_game_chapter`（MySQL）无 `unit_index` 字段 - `big_map_chapter`（PostgreSQL）有 `unit_index` 字段，但仅包含 A1 数据，且与 `vala_game_chapter` 无直接关联键 - 两者 ID 空间不重叠（big_map: ~1720-2070，game_chapter: ~55-399），UUID 也不匹配 **映射方案**： - 每个 season_package 内，`lesson_type=1` 的章节按 `id` 排序，每 5 个连续章节组成一个单元 - Season 0（序章/L1-U0）：所有章节属于 Unit 0 - Season 1-4：每个 season 有 12 个单元（60 个 lesson 章节） - 全局 unit_index = base_offset(season_of_quarter) + unit_within_season - base_offset: 0→0, 1→1, 2→13, 3→25, 4→37 **关键 Bug**：初版按 `season_of_quarter` 分组时 A1 和 A2 混在一起，因为相同季度值合并了。修复：改为按 `(level, season_of_quarter)` 分组。 **验证结果**： - A1: Unit 0-48（49 个单元），与 big_map_chapter 的 unit_index 范围一致 - A2: Unit 0-49（50 个单元，比 A1 多 1 个） *",
"recallCount": 3,
"recallCount": 4,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 3,
"totalScore": 4,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-28T09:07:57.953Z",
"lastRecalledAt": "2026-05-30T14:07:53.580Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:42:21.357Z",
"queryHashes": [
"c6c7ff4ed75d",
"c59410788b42",
"9acf19355c6a"
"9acf19355c6a",
"a7be669f4262"
],
"recallDays": [
"2026-05-28",
"2026-05-29",
"2026-05-30"
"2026-05-30",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"vala-game-chapter",
@ -755,13 +771,13 @@
"endLine": 557,
"source": "memory",
"snippet": "- 妙搭发布 `apps +html-publish` 需要 `--as user`，bot 模式不支持 - 系统 lark-cli `/usr/local/lib/node_modules/@anthropic/lark-cli` 可能支持 - 待确认：服务器是否已 `lark-cli auth login --as user` ### 19:00 陈逸鸫派 Image2 生图任务 **任务：** L1-S1-U1《秘密基地》5 课投放用小地图底图 - 模型：gpt-image-2 · 3:4 · 2K · 不要文字 - 风格：太阳朋克 + L1 场景 - 5 张 PNG：U1-L1～U1-L5 - FUNCLOUD_API_KEY 在小研 workspace `.env` 中可用（`fc_eea138933b02b4797ce0779ffb637d8b8a6368db7b435dfdab7b4be1cd254d98`） - Brief 文档 `/docx/KsVadUTmooO7yYxHaGmc1R0Bn5b` + 投放手册 `/docx/QhYQdz7PvoN7Eaxmhu0c0Q5UnHe` — 均为个人文档，AGENTS.md 规则禁止读取 - 素材库入口：https://llm-dev.valavala.com/web_tools/material_prod --- ### 19:30 同事数据查询流程演练 [陈逸鸫测试] **场景：模拟王虹茗请求小龙 4/21-5/20 订单详情，验证三级查询流程** **小龙订单查询结果（数据源：3wcle8 销售订",
"recallCount": 15,
"recallCount": 21,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 15,
"totalScore": 21,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-28T20:51:03.908Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-03T06:38:24.738Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:15:39.871Z",
"queryHashes": [
"f22544a8757c",
"82be33d1f911",
@ -777,13 +793,20 @@
"fbe762c60bc6",
"1382c5611b17",
"faadf692331b",
"5a7cf6fdc679"
"5a7cf6fdc679",
"c2163a583b15",
"d8398d9d484d",
"a3dcee7d9d8f",
"4210838336b6",
"6a6f5ebef318",
"a317658f4644"
],
"recallDays": [
"2026-05-29",
"2026-06-01",
"2026-06-02",
"2026-06-03"
"2026-06-03",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"gpt",
@ -951,20 +974,22 @@
"endLine": 245,
"source": "memory",
"snippet": "| 步骤 | 失败原因 | 状态 | |------|----------|------| | 1b（聚光代理商） | `sheet_write` rc=1 → 单格范围问题 | ✅ 已修 | | 1b2（聚光活跃笔记） | 同 1b | ✅ 已修 | | 1c（聚光笔记明细） | `OSError: [Errno 7] Argument list too long` — 3146 行 JSON 超 argv 限制 | ✅ 已修 | | 2b（客户主表→订单明细） | rc=1，但 351 行数据实际已写入；可能 unmerge-cells 步骤失败（非致命） | ⚠️ 待验证 | | 3（日报） | — | ✅ 41s | | 3a（审计） | — | ✅ 25s | | 3c（审计） | — | ✅ 29.4s | | 4a（结算月汇总） | — | ✅ 12.9s | | 4c（指标审计） | — | ✅ 7.3s | | 3d | 代理商数据不一致（数据质量问题，非代码） | ❌ | **三个底层修复：** 1. **stdin 大数据传递**（`metrics_contract.py` `sheet_write`）：当 `data_str > 32768` 字节时通过 `input=` 管道传入 subprocess，绕过 Linux ARG_MAX 2. **单格范围修复**（`bin/lark-cli-impl`）：`a8d375!M70` → 自动补为 `a8d375!M70:M70`，飞书 sheets API 写操作需要完整范围 3. **check_c",
"recallCount": 3,
"recallCount": 4,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 3,
"totalScore": 4,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-29T02:53:52.924Z",
"lastRecalledAt": "2026-05-29T09:13:46.164Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"queryHashes": [
"d9f1601110da",
"117aaedb584d",
"c0b581bfb144"
"c0b581bfb144",
"d24884bfecf1"
],
"recallDays": [
"2026-05-29"
"2026-05-29",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"sheet-write",
@ -984,20 +1009,22 @@
"endLine": 77,
"source": "memory",
"snippet": "**命令：** `pipeline.py --cutoff 2026-05-27 --skip 1a,1a2,1x,2c,4b --continue-on-error` **失败步骤：** | 步骤 | 失败原因 | 状态 | |------|----------|------| | 1b（聚光代理商） | `sheet_write` rc=1 → 单格范围问题 | ✅ 已修 | | 1b2（聚光活跃笔记） | 同 1b | ✅ 已修 | | 1c（聚光笔记明细） | `OSError: [Errno 7] Argument list too long` — 3146 行 JSON 超 argv 限制 | ✅ 已修 | | 2b（客户主表→订单明细） | rc=1，但 351 行数据实际已写入；可能 unmerge-cells 步骤失败（非致命） | ⚠️ 待验证 | | 3（日报） | — | ✅ 41s | | 3a（审计） | — | ✅ 25s | | 3c（审计） | — | ✅ 29.4s | | 4a（结算月汇总） | — | ✅ 12.9s | | 4c（指标审计） | — | ✅ 7.3s | | 3d | 代理商数据不一致（数据质量问题，非代码） | ❌ | **三个底层修复：** 1. **stdin 大数据传递**（`metrics_contract.py` `sheet_write`）：当 `data_str > 32768` 字节时通过 `input=` 管道传入 subprocess，绕过 Linux ARG_MAX 2. **单格范围修复*",
"recallCount": 3,
"recallCount": 4,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 3,
"totalScore": 4,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-29T02:53:52.924Z",
"lastRecalledAt": "2026-05-29T09:13:46.164Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"queryHashes": [
"d9f1601110da",
"117aaedb584d",
"c0b581bfb144"
"c0b581bfb144",
"d24884bfecf1"
],
"recallDays": [
"2026-05-29"
"2026-05-29",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"pipeline.py",
@ -1017,20 +1044,22 @@
"endLine": 435,
"source": "memory",
"snippet": "**命令：** `pipeline.py --cutoff 2026-05-27 --skip 1a,1a2,1x,2c,4b --continue-on-error` **失败步骤：** | 步骤 | 失败原因 | 状态 | |------|----------|------| | 1b（聚光代理商） | `sheet_write` rc=1 → 单格范围问题 | ✅ 已修 | | 1b2（聚光活跃笔记） | 同 1b | ✅ 已修 | | 1c（聚光笔记明细） | `OSError: [Errno 7] Argument list too long` — 3146 行 JSON 超 argv 限制 | ✅ 已修 | | 2b（客户主表→订单明细） | rc=1，但 351 行数据实际已写入；可能 unmerge-cells 步骤失败（非致命） | ⚠️ 待验证 | | 3（日报） | — | ✅ 41s | | 3a（审计） | — | ✅ 25s | | 3c（审计） | — | ✅ 29.4s | | 4a（结算月汇总） | — | ✅ 12.9s | | 4c（指标审计） | — | ✅ 7.3s | | 3d | 代理商数据不一致（数据质量问题，非代码） | ❌ | **三个底层修复：** 1. **stdin 大数据传递**（`metrics_contract.py` `sheet_write`）：当 `data_str > 32768` 字节时通过 `input=` 管道传入 subprocess，绕过 Linux ARG_MAX 2. **单格范围修复*",
"recallCount": 3,
"recallCount": 4,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 3,
"totalScore": 4,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-29T02:53:52.924Z",
"lastRecalledAt": "2026-05-29T09:13:46.164Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"queryHashes": [
"d9f1601110da",
"117aaedb584d",
"c0b581bfb144"
"c0b581bfb144",
"d24884bfecf1"
],
"recallDays": [
"2026-05-29"
"2026-05-29",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"pipeline.py",
@ -1050,20 +1079,22 @@
"endLine": 227,
"source": "memory",
"snippet": "| 4a | 结算月汇总 | <1s | ✅ 真写成功（零警告） | | 3a/3c/3d/4c | 审计 | — | ⏭ dry-run 跳过 | **修复的 wrapper 兼容性问题：** - API 响应格式：`data.spreadsheet` → `data.sheets.sheets`（lark-cli 兼容） - 参数名：`--values` 与 `--data` 等价处理 - camelCase→snake_case：`sheetId` → `sheet_id`，`grid_properties` 包装 - `+info` 端点：v3 metadata → v2 metainfo（含 sheets 列表） - `update-dimension`：`PUT /dimension_range`，1-indexed ### 16:48 聚光凭证部署 **来源：陈逸鸫** — 从 Mac 发来 `.env.juguang.9180` 和 `.env.juguang.9181`，走方案 A（复制文件，不在服务器重 OAuth） - 9180（云智 adv=9746532）：refresh 验证通过 ✅ - 9181（谦禾 adv=9013261,9598861 / YTL adv=7242040,9891870,10157917,10562529）：refresh 验证通过 ✅ - OAuth 回调地址：`https://odourless-demetra-cany.ngrok-free.dev/callback.html`（ngrok 隧道） - `jugu",
"recallCount": 3,
"recallCount": 4,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 3,
"totalScore": 4,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-29T02:53:52.924Z",
"lastRecalledAt": "2026-05-29T09:13:46.164Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"queryHashes": [
"d9f1601110da",
"117aaedb584d",
"c0b581bfb144"
"c0b581bfb144",
"d24884bfecf1"
],
"recallDays": [
"2026-05-29"
"2026-05-29",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"3a/3c/3d/4c",
@ -1083,13 +1114,13 @@
"endLine": 580,
"source": "memory",
"snippet": "- 18 单 | GMV ¥44,375 | 退款 ¥0 - 渠道：销转 11 / 达人 4 / 端内 3 - 客单价：¥599×2 / ¥1,999×9 / ¥3,598×7 - 订单日期分布在 11 天（04/23–05/15） **看板发布全流程梳理：** - 服务器 build HTML + Base sync → DM 陈逸鸫 → Mac 妙搭 `html-publish` + `access-scope-set` - 三个看板 App ID：漏斗 `app_4k886pmc9x6yt` · 指挥舱 `app_4k79smc6fa1kf` · 销售 `app_4k7qkz9wrga74` - 当前 cron 不自动发布看板，仅 build HTML **王虹茗身份确认：** wanghongming@makee.com，user_id 未获取 - 尝试 `lark-cli contact +search-user wanghongming@makee.com` → 失败：bot API 缺少 `search:user` scope - 替代方案：让她发消息给大麦（系统自动获取 user_id），或陈逸鸫截图资料页 **同事查询三级场景定稿：** 1. 常规只读 → 直接查，append 输出表 2. 权限外用户 → 先通知业务负责人，再决定是否返回 3. 写操作 → 回复「这会影响生产数据，已转 @陈逸鸫 确认」 ### 20:20 行课转化分析 [陈逸鸫需求] **需求：行课记录新增当日进线→当天行课 + 7天首课率 + 销售排名 + 日报展示** **",
"recallCount": 8,
"recallCount": 14,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 8,
"totalScore": 14,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-05-29T06:11:40.432Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-03T06:38:24.738Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:15:39.871Z",
"queryHashes": [
"82be33d1f911",
"2aa08c6652fb",
@ -1098,13 +1129,20 @@
"5b675d96f1da",
"b8b71654e7aa",
"faadf692331b",
"5a7cf6fdc679"
"5a7cf6fdc679",
"c2163a583b15",
"d8398d9d484d",
"a3dcee7d9d8f",
"4210838336b6",
"6a6f5ebef318",
"a317658f4644"
],
"recallDays": [
"2026-05-29",
"2026-06-01",
"2026-06-02",
"2026-06-03"
"2026-06-03",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"04/23",
@ -1564,18 +1602,20 @@
"endLine": 18,
"source": "memory",
"snippet": "# 2026-05-27 工作日志 ## 小红书渠道财务预测模型（陈逸鸫） - [陈逸鸫] 需要搭建小红书渠道 2026年6-12月的财务预测模型 - 关键参数：客单价 ¥2,500、退费率 3%、销售佣金 10%、月进量基准 1750 条、转化率基准 10%、CPL 275 元、无固定成本 - K12 季节性系数自行设定（7月/8月/12月为大月） - 用 sonnet 模型搭框架，后续用 opus 或 deepseek 做深度分析 - **结论**：当前参数下单元经济亏损（CAC ¥2,750 > 单客净收入 ¥2,182.5），盈亏平衡需 CVR≥12.6% 或 ASP≥¥3,150 或 CPL≤¥218 - **待确认**：用户需提供可调整的参数方向 ## 瓦拉星球漫画化方案（陈逸鸫） - [陈逸鸫] 希望将瓦拉星球游戏剧情做成日漫风连载漫画，发布到小红书，用于拓展品牌人群资产，引导英语课程试听 - 已探索飞书 VALA Academy wiki space（space_id: `7487521512283799556`），获取了完整游戏世界观： - 四大势力：地球地下城、艾斯环空间站、万得港海盗巢、Vala 新大陆 - 核心角色：Fio（15 岁女海盗王）、Nook 鳄鱼（思维芯片联合发明人，被背叛）、Lauren（主角母亲，失踪/牺牲）、Pemberton（反派/校长）、主角（开拓者后代） - 经过多次迭代优化开场方案：",
"recallCount": 1,
"recallCount": 2,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"totalScore": 2,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T03:24:12.941Z",
"queryHashes": [
"2d6e2b982050"
"2d6e2b982050",
"c4fd4a35d234"
],
"recallDays": [
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"2026年6-12月的财务预测模型",
@ -1595,18 +1635,20 @@
"endLine": 30,
"source": "memory",
"snippet": "- 四大势力：地球地下城、艾斯环空间站、万得港海盗巢、Vala 新大陆 - 核心角色：Fio（15 岁女海盗王）、Nook 鳄鱼（思维芯片联合发明人，被背叛）、Lauren（主角母亲，失踪/牺牲）、Pemberton（反派/校长）、主角（开拓者后代） - 经过多次迭代优化开场方案： - ❌ 第1版：芯片悬念开场（信息过载，陌生信息太多） - ❌ 第2版：《妈妈失踪的那天》慢铺垫（信息太慢，冲突不够） - ✅ 第3版：Nook 背叛发布会、Fio 通缉令、Pemberton 杀母档案 三个冷开场 - ✅ **最终版**：《万得港》6格——妈妈失踪十年 → 收到 F 的加密邮件线索 → 冲向万得港 → 新消息揭示\"她不是偶然在那里的\" - 已规划 12 话三幕结构（HOOK → BUILD → CONVERT），转化节点设计为：主角收到妈妈英文语音 → Nook 教英语 → 扫码听课解锁第 4 个词 - 已生成第 1 话封面图（日漫画风，2K 分辨率，3:4 竖版） - **待定**：下一步是生成内容页 / 角色定妆照 / 小红书发布文案 ## 工具/技能发现 - 确认昆鹏发布的 `multi-model-assistant` 和 `gpt-image-2-generator` 两个技能可用 - `multi-model-assistant` 支持调用多个模型（sonnet/opus/deepseek/gpt5.4 等），位于 `/root/.openclaw/skills/multi-model-assistant/`",
"recallCount": 1,
"recallCount": 2,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"totalScore": 2,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-02T12:23:22.229Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T03:24:12.941Z",
"queryHashes": [
"2d6e2b982050"
"2d6e2b982050",
"c4fd4a35d234"
],
"recallDays": [
"2026-06-02"
"2026-06-02",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"gpt",
@ -1626,18 +1668,25 @@
"endLine": 32,
"source": "memory",
"snippet": "# 2026-06-02 工作日志 ## 达播达人筛选 [苏雅] 苏雅在群里发多位达人让大麦分析是否适合带瓦拉英语。共分析 17 位达人。 ### 瓦拉英语客单价 - 1999 元 / 3598 元 [苏雅确认] ### 筛选标准 - 产出权重优先（场均GMV、品牌场均） - 品类匹配（教育品类占比） - 人群匹配（学龄段家长，6-12岁最佳） - 客单价匹配（瓦拉1999/3598） - 无MCN优先 --- ## 最终分级汇总（17人） ### 🥇 S级 — 优先建联推进（2人） | 达人 | 平台 | 粉丝 | 场均GMV | 品牌场均 | 教育品类 | 客单价 | 核心优势 | |------|------|------|------|------|------|------|------| | lilymum闹妈 | 小红书 | 34.3万 | 100-200万 | 2.5-5万 | 2.4% | 500+ | 带货断层领先，选品意向含教育，无MCN纯佣 | | 小朱妈妈Nancy | 小红书 | — | 10-25万 | 1-2.5万 | 66.87% | 500+ | 教育垂类+均价1515+选品极克制(11商家25商品)，南大硕士 | ### 🥈 A级 — 同步触达测试（4人） | 达人 | 平台 | 粉丝 | 场均GMV | 品牌场均 | 教育品类 | 客单价 | 核心优势 | |------|------|------|------|------|------|------|------| | CallMe王阿姨 | 小红书 | 24",
"recallCount": 1,
"recallCount": 7,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"totalScore": 7,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-03T06:24:53.892Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-03T06:24:53.892Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:15:39.871Z",
"queryHashes": [
"faadf692331b"
"faadf692331b",
"c2163a583b15",
"d8398d9d484d",
"a3dcee7d9d8f",
"4210838336b6",
"6a6f5ebef318",
"a317658f4644"
],
"recallDays": [
"2026-06-03"
"2026-06-03",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"6-12岁最佳",
@ -1657,18 +1706,25 @@
"endLine": 47,
"source": "memory",
"snippet": "| 达人 | 平台 | 粉丝 | 场均GMV | 品牌场均 | 教育品类 | 客单价 | 核心优势 | |------|------|------|------|------|------|------|------| | CallMe王阿姨 | 小红书 | 24.6万 | 2.5-5万 | 1000-2500 | 无 | 500+ | 上海+上财+39岁带11岁女儿，学龄妈精准 | | 沈辰辰辰辰 | 小红书 | — | 2.5-5万 | 500-1000 | 无 | 500+ | 6-12岁标签+上海+编辑，选品意向含教育 | | 小蜗牛的育儿宝藏 | 抖音 | 13.5万 | 5500-1.4万 | — | 88.54% | 2000-2200 | 客单价与瓦拉无缝匹配，已在卖课，无MCN | | 庆爸育儿 | 小红书 | 11万 | 1-2.5万 | 5000-7500 | 95% | 200-500 | 海淀+出版+亲子共读5年，人设品类双精准 | ### ❌ C级 — 不推荐（11人） | 达人 | 平台 | 粉丝 | 淘汰原因 | |------|------|------|------| | lucky小幸幸 | 小红书 | — | 3-6岁错位，零教育品类，需坑位费 | | Rose老师读原版 | 抖音 | 4.3万 | 30天零带货，带货口碑低 | | 小福仔麻麻 | 小红书 | — | 1-3岁错位，纯母婴实物(83%童装) | | 蕾姐聊育儿 | 抖音 | 27.6万 | 30天10场直播仅1场带货，GMV=0 | | 斯坦福妈妈 | 抖音 | 14",
"recallCount": 1,
"recallCount": 7,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"totalScore": 7,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-03T06:24:53.892Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-03T06:24:53.892Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T06:15:39.871Z",
"queryHashes": [
"faadf692331b"
"faadf692331b",
"c2163a583b15",
"d8398d9d484d",
"a3dcee7d9d8f",
"4210838336b6",
"6a6f5ebef318",
"a317658f4644"
],
"recallDays": [
"2026-06-03"
"2026-06-03",
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"24.6万",
@ -1680,6 +1736,99 @@
"5500-1.4万",
"88.54"
]
},
"memory:memory/2026-06-03.md:1:23": {
"key": "memory:memory/2026-06-03.md:1:23",
"path": "memory/2026-06-03.md",
"startLine": 1,
"endLine": 23,
"source": "memory",
"snippet": "# 2026-06-03 工作日志 ## 招聘：商务经理候选人筛选 ### 宋宗佩 一面评价 [王虹茗反馈] - **结论：不通过（本岗位）** - 欠缺达播资源，不具备本岗位相关经验 - 工作内容主要为销售leads课包，对渠道情况、合作模式较为了解 - 能关注到leads后端的承接、转化并进行优化动作 - **后续方向：** 后面做leads课投放的商务渠道时可以再考虑 - **教训：** 简历中\"达人直售商务经理\"\"在线增长负责人\"等title容易让人高估其达播能力，实际核心能力在CPA/leads渠道运营而非达人直播资源 ### 简历评估优化点 [王虹茗指示] - 需区分\"达播商务\"和\"leads渠道商务\"两类能力，不能仅凭title判断 - 达播商务核心验证：是否有自有达人资源、是否有直播操盘经验、是否有达人分级运营体系 - Leads渠道商务核心验证：CPA/CPS渠道拓展、TMK/短信/进校/社群分销、leads转化链路优化 - 宋宗佩案例说明：title含\"达人直售\"\"增长负责人\"，但实际经验偏leads课包销售，非达人直播资源型 ### 候选人状态追踪 | 候选人 | 状态 | 备注 | |--------|------|------| | 孙皓 | 待筛选 | 已分析 | | 胡建东 | 待筛选 | 已分析 |",
"recallCount": 1,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-04T02:24:31.984Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T02:24:31.984Z",
"queryHashes": [
"2d3c0c5d0e16"
],
"recallDays": [
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"实际核心能力在cpa/leads渠道运营而非达人直播资源",
"cpa/cps渠道拓展",
"tmk/短信/进校/社群分销",
"工作",
"日志",
"招聘",
"商务",
"经理"
]
},
"memory:memory/2026-06-02.md:44:55": {
"key": "memory:memory/2026-06-02.md:44:55",
"path": "memory/2026-06-02.md",
"startLine": 44,
"endLine": 55,
"source": "memory",
"snippet": "| 蕾姐聊育儿 | 抖音 | 27.6万 | 30天10场直播仅1场带货，GMV=0 | | 斯坦福妈妈 | 抖音 | 143.8万 | 30天零直播零视频零GMV，电商LV1 | | 大大大盔盔 | 小红书 | 40.7万 | 0-2岁错位 | | 小轩和轩妈的日常 | 抖音 | 41.3万 | 娃高中+安徽芜湖低线 | | 宝妈文文 | 抖音 | 26.3万 | 客单价10-50，完全错位 | | Eric爸爸的遛娃手札 | 小红书 | — | GMV 0-100，零带货能力 | ### 推进建议 1. S级闹妈+小朱妈妈优先建联谈合作细节 2. A级四人同步触达，各测一场看转化数据 3. 小蜗牛客单价2000-2200与瓦拉1999最匹配，值得重点关注",
"recallCount": 1,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-04T03:24:12.941Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T03:24:12.941Z",
"queryHashes": [
"c2163a583b15"
],
"recallDays": [
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"27.6万",
"143.8万",
"40.7万",
"0-2岁错位",
"41.3万",
"26.3万",
"客单价10-50",
"0-100"
]
},
"memory:memory/2026-05-27.md:25:33": {
"key": "memory:memory/2026-05-27.md:25:33",
"path": "memory/2026-05-27.md",
"startLine": 25,
"endLine": 33,
"source": "memory",
"snippet": "- **待定**：下一步是生成内容页 / 角色定妆照 / 小红书发布文案 ## 工具/技能发现 - 确认昆鹏发布的 `multi-model-assistant` 和 `gpt-image-2-generator` 两个技能可用 - `multi-model-assistant` 支持调用多个模型（sonnet/opus/deepseek/gpt5.4 等），位于 `/root/.openclaw/skills/multi-model-assistant/` - `gpt-image-2-generator` 通过 FunCloud API 异步生成图片，位于 `/root/.openclaw/skills/gpt-image-2-generator/` - 语音转写使用 DashScope qwen-audio-turbo API，Key 为 `DASHSCOPE_API_KEY`",
"recallCount": 1,
"dailyCount": 0,
"groundedCount": 0,
"totalScore": 1,
"maxScore": 1,
"firstRecalledAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"lastRecalledAt": "2026-06-04T11:03:25.242Z",
"queryHashes": [
"d24884bfecf1"
],
"recallDays": [
"2026-06-04"
],
"conceptTags": [
"gpt",
"工具/技能发现",
"multi-model-assistant",
"gpt-image-2-generator",
"sonnet/opus/deepseek/gpt5.4",
"qwen-audio-turbo",
"dashscope-api-key",
"下一步"
]
}
}
}

19
memory/2026-06-03.md
View File

@ -2,6 +2,18 @@
## 招聘：商务经理候选人筛选
### 李泓晔 一面评价 [王虹茗反馈]
- **结论：不通过**
- 太油了，管理成本高
- 塑品能力不行
- 如果做得不好会出去说瓦拉产品不行（甩锅风险）
- 商务能力和资源应该还好，主要是风格不匹配
### 大麦自省：简历分析的盲区 [2026-06-04]
- **数字会骗人：** 看到GMV 1200w+、6倍增长就默认硬实力强，但面试中"太油了"恰恰说明此人擅长包装。简历数据要打折扣看。
- **"能挑毛病"≠"懂产品"：** 面试纪要里批评公司产品，我当时解读为深度理解，但面试官看到的是甩锅前置——"做不好会说产品不行"。
- **风格匹配和硬能力同等重要：** 只评了硬能力，完全忽略了管理成本、团队融入、价值观匹配。
- **改进：** 后续分析增加"风格/文化匹配"维度，对简历数据标注置信度（高/中/低），面试策略中增加"风格验证"类问题。
### 宋宗佩 一面评价 [王虹茗反馈]
- **结论：不通过（本岗位）**
- 欠缺达播资源，不具备本岗位相关经验
@ -19,9 +31,10 @@
### 候选人状态追踪
| 候选人 | 状态 | 备注 |
|--------|------|------|
| 孙皓 | 待筛选 | 已分析 |
| 孙皓 | 二面通过 ✅ | 进入下一轮 |
| 胡建东 | 待筛选 | 已分析 |
| 宋宗佩 | 一面不通过 | leads渠道方向可再考虑 |
| 聂广頔 | 待筛选 | 已分析 |
| 李泓晔 | 待筛选 | 已分析 |
| 聂广頔 | 一面不通过 | leads课商务渠道经验，与达播岗位不匹配。销售出身有目标感，但对运营和后端承接不清楚，技能比较单一 |
| 李泓晔 | 一面不通过 | 风格不匹配：太油管理成本高，塑品能力不行，有甩锅风险。商务能力尚可但团队融入成问题 |
| 王泽然 | 待筛选 | 已分析 |
| 刘婷婷 | 不面 | 图书行业，销售模式轻、达人粘性弱、塑品运营难度低，不匹配课程营销 |

111
memory/2026-06-04-1902.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,111 @@
# Session: 2026-06-04 19:02:27 GMT+8
- **Session Key**: agent:xiaoban:feishu:direct:ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45
- **Session ID**: 856a3c55-696c-4ba6-9133-d97f7a843b0f
- **Source**: feishu
## Conversation Summary
assistant: 进度：Step 2 完成 ✅ — Shell wrapper 已就绪。现在 Step 3：更新 skill 文档。
assistant: 进度：Step 3 完成 ✅ — Skill 文档已更新。现在 Step 4：用你给的例子测试运行。
assistant: 测试遇到两个问题：1) MySQL 组件配置未找到 2) PG 无记录。让我排查。
assistant: 找到了！`c_id=1112315` 的 c_type 实际是 `mid_dialog_express`，不是 `mid_sentence_dialogue`。让我确认 PG 表中的数据，然后更新脚本支持更多 c_type。
assistant: 明白了！实际数据中的 c_type 比之前映射表里的多很多。`c_id=1112315` 对应的是 `mid_dialog_express`（对话表达），不是 `mid_sentence_dialogue`。我需要更新脚本支持所有实际存在的 c_type。
assistant: Now update the main function calls to pass c_type:
assistant: 现在用正确的 c_type 重新测试：
assistant: 脚本运行成功！让我验证输出文件内容：
assistant: 全部通过。让我更新 SKILL.md 中的组件类型列表，使用数据库实际存在的 c_type：
assistant: 全部通过 ✅。现在把文件发给你，然后同步代码。
assistant: 文件已生成，发给你。
assistant: 文件上传似乎失败了，让我检查一下响应。
assistant: app secret 截断了，让我读完整的。
assistant: 文件已发送 ✅。现在做 git 提交和 skill 同步。
assistant: 全部完成，总结一下：
---
## ✅ 完成：按组件维度导出学习记录
### 新增文件
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `scripts/export_component_records.py` | Python 导出脚本 |
| `scripts/export_component_records.sh` | Shell wrapper（含数据库凭证） |
### 更新文件
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `skills/export-user-data/SKILL.md` | 新增「模式二：按组件导出」文档 |
### 使用方式
```bash
# 基础用法
./scripts/export_component_records.sh --c-type mid_dialog_express --c-id 1112315
# 限定时间范围
./scripts/export_component_records.sh --c-type mid_dialog_express --c-id 1112315 \
--start-date 20260501 --end-date 20260604
```
### 测试结果（`mid_dialog_express` + `c_id=1112315`）
- 5月至今共 **62 条**记录，**54 个用户**
- 判定分布：Oops 27 / Perfect 15 / Pass 12 / Failed 8
- 时间倒序排列 ✅，文件已发到你飞书
### 输出字段
`user_id`、`session_id`、`component_unique_code`、`c_type`、`c_id`、组件名称、组件标题、mode、参考文本、`play_result`、发音评分、音频URL、朗读内容、`user_behavior_info`、`updated_at`
### 支持的组件类型
覆盖 MySQL 中实际存在的全部 27 种 `mid_*` + 15 种 `core_*` 组件类型（比之前映射表多了很多，比如 `mid_dialog_express`、`mid_dialog_repeat`、`mid_image_*`、`mid_message_*` 等）。
---
⚠️ 一个小发现：你之前说的「对话表达 1112315」，实际 c_type 是 `mid_dialog_express` 而非 `mid_sentence_dialogue`。数据库里的 c_type 比之前映射表丰富很多，脚本已全部覆盖。

BIN
output/funnel_chart.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 61 KiB

BIN
output/funnel_gptimage2.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 2.7 MiB

165
output/小红书种草对最终投放影响_报告.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,165 @@
# 衡量小红书种草对最终投放的影响
> 报告人：大麦 | 日期：2026-06-04 | 需求方：陈逸鸫
---
## 一、核心问题
**小红书种草投入如何影响最终投放效果（如巨量千川/抖音投放转化）？如何科学衡量这一影响？**
传统问题在于：种草和转化分属不同平台，数据不互通，导致品牌方长期面临"种草预算花了，效果说不清"的困境。本报告梳理当前行业方法论、度量工具和实操框架，为团队后续优化投放策略提供参考。
---
## 二、种草与投放的协同逻辑
### 2.1 用户决策链路：种草→搜索→进店→转化
```
小红书种草 抖音/电商转化
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 达人笔记/KOC测评 │ │ 巨量千川投放 │
│ 品牌内容种草 │──溢出──▶│ 直播间引流 │
│ 搜索优化/聚光 │ │ 搜索广告 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘
│ │
▼ ▼
用户心智建立 转化成交
（品牌认知/信任） （加购/下单）
```
**关键认知：** 小红书是"信任发生器"，抖音是"规模转化器"。种草解决"为什么买"，投放解决"在哪买"。两者协同才能最大化 ROI。
### 2.2 种草对投放的三层影响
| 影响层级 | 具体表现 | 可衡量指标 |
|---------|---------|-----------|
| **降低获客成本** | 种草后用户进入投放漏斗时已有品牌认知，点击率和转化率更高 | 千川 CTR↑、CVR↑、CPA↓ |
| **提升搜索意愿** | 用户被种草后主动搜索品牌词，带来精准流量 | 品牌词搜索指数增长、手淘搜索进店UV |
| **延长生命周期** | 种草内容长尾效应持续引流，降低对单次投放的依赖 | 笔记 30/60/90 日长尾互动量、自然流量占比 |
---
## 三、度量方法论：从"玄学"到"科学"
### 3.1 归因模型选择
| 归因模型 | 适用场景 | 优缺点 |
|---------|---------|--------|
| **最后点击归因** | 简单场景，短链路 | ❌ 严重低估种草贡献（种草在链路前端） |
| **首次触达归因** | 评估种草拉新能力 | 忽略后续投放的助攻作用 |
| **多触点归因（Shapley值法）** | 全域营销，多渠道协同 | ✅ 推荐，量化各渠道实际贡献 |
| **时间衰减归因** | 决策周期长的高客单品 | 平衡前端种草和后端转化 |
**行业案例：** 某母婴品牌采用 Shapley 值法归因后发现，"小红书种草"对最终购买的归因权重达 **30%**（远超最后点击归因下的 5%），据此加大了内容营销投入。
### 3.2 核心度量指标体系
#### 前链路指标（种草效果）
| 指标 | 计算方式 | 健康基准 |
|------|---------|---------|
| 总互动率 | 互动UV / 阅读UV | 行业 TOP20%：>8% |
| UGC 占比 | 用户自发笔记数 / 总相关笔记数 | >60% 说明口碑已形成扩散 |
| 品牌词搜索增量 | 投放期间 vs 投放前品牌词搜索指数 | >150% 增幅为佳 |
| 主题贴合度 | 用户讨论中核心卖点关键词占比 | >30% |
#### 后链路指标（转化效果）
| 指标 | 计算方式 | 说明 |
|------|---------|------|
| 引流率 | (搜索+进店UV) / 阅读笔记UV | 小红星核心指标 |
| 种草转化率 | 成交UV / (搜索曝光+进店UV) | 种草→购买的终极指标 |
| 跨平台 ROI | 全渠道 GMV / 种草总投入 | 需打通数据（小红星/红猫计划） |
### 3.3 关键工具矩阵
| 工具 | 定位 | 核心能力 |
|------|------|---------|
| **小红星** | 小红书×淘宝全链路监测 | 100%实时回传淘宝成交数据；触达→沟通→引流→种草→带货五维数据 |
| **红猫计划** | 小红书×天猫数据打通 | 计算跨平台 GMV 归因 |
| **红京计划** | 小红书×京东数据打通 | 同上，京东侧 |
| **灵犀平台** | 小红书官方数据洞察 | 人群资产（AIPS模型）、趋势洞察、投前投后诊断 |
| **巨量云图** | 抖音人群资产管理 | 5A人群模型、种草→转化全链路追踪 |
| **聚光平台** | 小红书广告投放 | 搜索广告 + 信息流，精细化投放 |
---
## 四、实操框架：如何做种草-投放协同度量
### 4.1 投前：建立度量基线
1. **确定核心 SPU 和卖点关键词**
2. **记录投放前的基线数据**：品牌词搜索指数、天猫/抖音自然进店UV、千川平均 CPA
3. **配置小红星/红猫计划任务组**（一次只用一个任务组，避免数据重复归因）
4. **设定目标**：如"种草期间品牌搜索增量 >200%，千川 CVR 提升 >15%"
### 4.2 投中：分阶段执行与监测
| 阶段 | 时间 | 动作 | 监测重点 |
|------|------|------|---------|
| 蓄水期 | T-14 ~ T-7 | 达人笔记铺量，聚光加热 | 曝光UV、互动率、UGC增长 |
| 种草爆发期 | T-7 ~ T | 集中投放优质笔记，搜索卡位 | 品牌词搜索指数、小红星引流率 |
| 转化收割期 | T ~ T+7 | 千川投放加码，直播/短视频转化 | 千川 ROI、成交 CPA、跨平台GMV |
| 长尾期 | T+7 ~ T+30 | 维持自然流量，UGC 裂变 | 长尾互动量、复购率 |
### 4.3 投后：效果归因与复盘
**复盘四步法：**
1. **对比基线** — 投放后品牌搜索指数、千川转化率 vs 投放前
2. **计算种草 ROI** — 种草总投入 vs 可归因的增量 GMV
3. **渠道贡献分析** — 用多触点归因量化小红书种草占比
4. **内容诊断** — 哪类笔记引流率最高？哪类达人转化率最优？
### 4.4 关键公式参考
```
单个拉新成本 = 阅读成本 ÷ (引流率 × 店铺新访客率)
单个种草用户成本 = 阅读成本 ÷ (收藏加购率 × 引流率)
单个成交用户成本 = 阅读成本 ÷ (引流率 × 转化率)
种草贡献 ROI = 可归因增量 GMV ÷ 种草期间总花费
```
---
## 五、瓦拉适用建议
结合瓦拉（Makee Interactive）的产品特性（教育类、高客单价 1999/3598），提出以下建议：
### 5.1 种草策略适配
- **决策周期长** → 重内容深度，选"成分党/教育党"类达人，强调专业性和效果
- **高客单价** → 种草内容需充分建立信任，优选真实使用体验类 KOC
- **目标人群精准（6-12岁学龄家长）** → 小红书母婴/教育垂类达人，精准>覆盖
### 5.2 度量重点
- 小红书种草后的 **抖音千川 CPA 变化**：对比有无种草铺垫时的千川获客成本
- **品牌词搜索增量**：观察种草期间"瓦拉/vala"在小红书+抖音的搜索热度变化
- **达播 GMV 的种草加成**：对比有种草蓄水 vs 无种草蓄水时的场均 GMV 差异
### 5.3 短期可落地动作
| 优先级 | 动作 | 预估工作量 |
|--------|------|-----------|
| P0 | 开通小红星/红猫计划，建立基线数据 | 1-2天 |
| P1 | 下次达播前做一轮种草AB测试（有种草铺垫 vs 无） | 1个投放周期 |
| P2 | 搭建种草效果追踪看板（品牌搜索/引流率/成交UV） | 3-5天 |
---
## 六、总结
| 维度 | 核心结论 |
|------|---------|
| **战略定位** | 种草不是"花钱买曝光"，是为后续投放降低获客成本、提升转化率的"信任基建" |
| **度量方法** | 抛弃最后点击归因，用多触点归因（Shapley值法）量化种草贡献 |
| **工具选择** | 小红星（淘宝侧）+ 红猫/红京（天猫/京东侧）+ 灵犀（洞察侧）+ 巨量云图（抖音侧） |
| **行业基准** | 种草对高客单教育品最终购买归因权重可达 25-35% |
| **落地建议** | 先建基线→做AB测试→搭建追踪看板→持续优化 |
---
*参考资料：小红书 2026 WILL 商业大会、巨量云图官方文档、行业案例研究*

154
output/小红书种草漏斗分析_灵犀数据_20260604.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,154 @@
# 小红书种草对最终投放影响 — 灵犀数据分析报告
> 数据来源：灵犀平台 AIPS 资产 + 一方留资/成交数据 | 分析日期：2026-06-04
---
## 一、漏斗总览
按你要求的5层漏斗：**A人群 → I人群 → TI人群 → 线索人群 → 成交人群**
### 各层规模（月末快照）
| 月份 | A 认知 | I 兴趣 | TI 深度兴趣 | 线索(P) | 成交 | AIPS 总 |
|------|--------|--------|-------------|---------|------|---------|
| 2月 | 473,229 | 67,971 | 123,415 | 551 | 455 | 665,166 |
| 3月 | 975,022 | 101,720 | 138,962 | 1,474 | 552 | 1,217,178 |
| 4月 | 1,348,278 | 181,884 | 161,198 | 2,810 | 580 | 1,694,170 |
| 5月 | 1,461,488 | 210,201 | 171,255 | 3,465 | 593 | 1,846,409 |
**3个月增长：** A人群增长 209%，I人群增长 209%，TI增长 39%，线索增长 529%
---
## 二、各层流转率（月末存量比）
| 月份 | A→I 流转率 | I→TI 流转率 | TI→线索 流转率 | 线索→成交 |
|------|-----------|------------|--------------|----------|
| 2月 | 14.4% | 181.6%* | 0.45% | 82.6% |
| 3月 | 10.4% | 136.6%* | 1.06% | 37.4% |
| 4月 | 13.5% | 88.6% | 1.74% | 20.6% |
| 5月 | 14.4% | 81.5% | 2.02% | 17.1% |
> *注：2-3月 I→TI 超100%是因为 TI 存量中包含历史积累的深度兴趣用户（TI衰减慢于I），属正常现象。
**趋势解读：**
- A→I 流转率稳定在 10-14%，说明种草内容的互动转化效率相对稳定
- I→TI 逐月下降（从181%→81%），TI池已逐步被填满，新增TI需要更强内容驱动
- **TI→线索是核心瓶颈**，但趋势向好（0.45% → 2.02%），每月翻倍提升
---
## 三、增量流转率（月度新增人数比）
更能反映当月种草→转化的真实效率：
| 月份 | 新增A | 新增I | 新增TI | 新增线索 | 增量A→I | 增量I→TI | 增量TI→线索 |
|------|-------|-------|--------|---------|---------|----------|-----------|
| 3月 | +501,793 | +33,749 | +15,547 | +923 | 6.7% | 46.1% | 5.9% |
| 4月 | +373,256 | +80,164 | +22,236 | +1,336 | 21.5% | 27.7% | 6.0% |
| 5月 | +113,210 | +28,317 | +10,057 | +655 | 25.0% | 35.5% | 6.5% |
**核心发现：**
- **A→I 增量流转率持续提升**（6.7% → 25.0%）：种草内容质量在优化，越来越多曝光用户转化为互动用户
- **TI→线索增量流转率稳定在6%**：每100个新增深度兴趣用户，约6个转为线索——这是投放承接效率的直接体现
- 4月是增量绝对值高峰（新增A最多），5月增速放缓但效率更高
---
## 四、留资→成交转化（一方数据）
### 累计数据（2025.09 - 2026.06.03）
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 小红书累计留资 | 2,707 人 |
| 小红书累计成交 | 342 人 |
| **留资→成交转化率** | **12.63%** |
| 累计成交金额 | ¥901,641 |
| 人均客单价 | ¥2,636 |
### 成交月度分布
| 月份 | 成交人数 | 成交金额 |
|------|---------|---------|
| 2026-03 | 56 | ¥150,867 |
| 2026-04 | 146 | ¥355,997 |
| 2026-05 | 130 | ¥374,588 |
**3-5月小红书渠道成交 ¥881,452**，环比趋势健康。
### 跨渠道溢出
- A1 留资人群与 B 系列（抖音达人/视频号等其他渠道成交）重叠 **261人，占留资的13.7%**
- 即：每7个小红书留资用户中，约有1个最终通过抖音达人直播等渠道完成购买
- 这部分如果不做跨平台归因，会被100%归功于千川投放，小红书种草贡献被低估
---
## 五、用户决策路径分析
### 决策周期
| 周期 | 人数 | 占比 |
|------|------|------|
| 1-7天 | 32 | 2.2% |
| 7-15天 | 89 | 6.0% |
| 15-30天 | 195 | 13.2% |
| 30-60天 | 305 | 20.6% |
| 60-90天 | 418 | **28.2%** |
| >90天 | 444 | **29.9%** |
**结论：78.7% 的用户决策周期超过30天，58% 超过60天。** 瓦拉属于典型的长决策周期产品，种草的长尾效应极为重要。
### TOP 转化路径
| 路径 | 人数 | 占比 |
|------|------|------|
| 品类搜索 → 搜后阅读 → 转化 | 255 | **17.2%** |
| 视频内流阅读 → 转化 | 104 | 7.0% |
| 信息流阅读 → 转化 | 103 | 7.0% |
| 其他场域阅读 → 转化 | 90 | 6.1% |
| 品类搜索 → 搜后阅读 → 其他阅读 → 转化 | 64 | 4.3% |
| 视频内流 → 品类搜索 → 搜后阅读 → 转化 | 53 | 3.6% |
**核心结论：品类搜索是第一转化路径（17.2%），搜索流贡献47.5%的整体阅读量。**
### 阅读场域分布
| 触点 | 整体占比 | 首次触达占比 | 末次触达占比 |
|------|---------|------------|------------|
| 搜索流 | **47.5%** | 45.9% | 42.5% |
| 其他 | 25.3% | 21.8% | 21.3% |
| 视频内流 | 15.3% | 18.1% | 20.1% |
| 信息流 | 12.0% | 14.3% | 16.2% |
---
## 六、核心结论 & 建议
### 种草对投放的量化影响
1. **直接转化贡献：** 小红书种草→留资→成交转化率 12.63%，3-5月贡献 ¥88万 GMV
2. **跨渠道溢出：** 13.7% 的留资用户最终通过抖音等其他渠道成交（这部分在千川ROI中不会被归因给小红书）
3. **人群资产积累：** 3个月 AIPS 总人群从 66万增长到 184万（+178%），为后续投放提供了更大的"种草人群池"
4. **TI→线索效率持续提升：** 从0.45%→2.02%，说明投放承接种草流量的能力在增强
### 漏斗瓶颈定位
| 瓶颈 | 问题 | 优化方向 |
|------|------|---------|
| **TI→线索（2%）** | 深度兴趣用户→留资/进私域的转化率仍低 | 加强搜索拦截 + 笔记中嵌入留资钩子 + 千川定向TI人群 |
| **决策周期长（58%>60天）** | 高客单导致犹豫期长 | 分阶段触达（30天/60天/90天节点推送不同内容） |
| **搜索依赖高（47%）** | 品类搜索是主要路径，被动等用户搜 | 加大信息流和视频内流种草，主动触达 |
### 下一步行动建议
1. **在灵犀中建立月度AIPS监测看板**，每月对比5层漏斗流转率变化
2. **跑一轮「有种草铺垫 vs 无种草铺垫」的千川AB测试**，直接量化种草对CPA的影响
3. **TI人群定向投放**：将灵犀TI人群包同步到千川做定向，对比自然流量的转化率差异
4. **优化搜索卡位**：TOP搜索词"瓦拉英语"占942次，确保搜索结果页前3位为优质种草笔记
---
*数据口径：灵犀AIPS资产 2026.02.01-05.20；一方留资/成交 2025.09-2026.06.03*

191
output/小红书种草漏斗路径图.html Normal file
View File

@ -0,0 +1,191 @@
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>小红书种草→投放转化 漏斗路径图</title>
<style>
* { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', 'PingFang SC', 'Hiragino Sans GB', sans-serif; background: #f8f9fa; padding: 40px 20px; }
.container { max-width: 1000px; margin: 0 auto; }
h1 { text-align: center; font-size: 22px; color: #1a1a1a; margin-bottom: 8px; }
.subtitle { text-align: center; font-size: 13px; color: #666; margin-bottom: 40px; }
/* Funnel Section */
.funnel-wrapper { display: flex; align-items: flex-start; justify-content: center; gap: 40px; margin-bottom: 50px; }
.funnel { display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 0; }
.funnel-step { display: flex; align-items: center; justify-content: center; color: #fff; font-weight: 600; font-size: 14px; text-align: center; position: relative; }
.funnel-step .label { position: absolute; font-size: 12px; color: #555; white-space: nowrap; }
/* Platform sections */
.platform-section { display: flex; gap: 60px; justify-content: center; align-items: flex-start; margin-top: 30px; }
.platform { background: #fff; border-radius: 12px; padding: 24px; box-shadow: 0 2px 12px rgba(0,0,0,0.06); width: 420px; }
.platform h3 { font-size: 15px; margin-bottom: 16px; display: flex; align-items: center; gap: 8px; }
.platform h3 .badge { display: inline-block; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; font-size: 11px; color: #fff; }
/* Flow diagram */
.flow { display: flex; flex-direction: column; gap: 0; }
.flow-step { display: flex; align-items: center; gap: 12px; padding: 10px 0; }
.flow-step .icon { width: 36px; height: 36px; border-radius: 8px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; font-size: 16px; flex-shrink: 0; }
.flow-step .text { flex: 1; }
.flow-step .text .name { font-size: 13px; font-weight: 600; color: #1a1a1a; }
.flow-step .text .desc { font-size: 11px; color: #888; margin-top: 2px; }
.flow-arrow { text-align: center; color: #ccc; font-size: 18px; padding: 2px 0; margin-left: 18px; }
/* Connector */
.connector { text-align: center; margin: 30px 0; font-size: 13px; color: #666; }
.connector .arrow-line { display: flex; align-items: center; justify-content: center; gap: 8px; margin-top: 8px; }
.connector .arrow-line span { font-size: 20px; color: #4CAF50; }
/* Legend */
.legend { display: flex; gap: 20px; justify-content: center; margin-top: 30px; flex-wrap: wrap; }
.legend-item { display: flex; align-items: center; gap: 6px; font-size: 12px; color: #555; }
.legend-item .dot { width: 10px; height: 10px; border-radius: 50%; }
/* SVG Funnel */
.svg-funnel { display: block; margin: 0 auto; }
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>小红书种草 → 最终投放转化 全链路漏斗</h1>
<p class="subtitle">AIPS 人群资产模型 × 跨平台转化路径 | Makee Interactive</p>
<!-- SVG Funnel -->
<svg class="svg-funnel" width="800" height="420" viewBox="0 0 800 420">
<!-- Funnel layers -->
<polygon points="150,30 650,30 610,100 190,100" fill="#FF6B6B" opacity="0.9"/>
<text x="400" y="72" text-anchor="middle" fill="#fff" font-size="14" font-weight="bold">A — Awareness 认知人群</text>
<text x="720" y="72" text-anchor="start" fill="#666" font-size="11">看到笔记/广告曝光</text>
<polygon points="190,108 610,108 570,178 230,178" fill="#FFA06B" opacity="0.9"/>
<text x="400" y="150" text-anchor="middle" fill="#fff" font-size="14" font-weight="bold">I — Interest 兴趣人群</text>
<text x="720" y="150" text-anchor="start" fill="#666" font-size="11">点赞/收藏/评论/关注</text>
<polygon points="230,186 570,186 530,256 270,256" fill="#FFD06B" opacity="0.9"/>
<text x="400" y="228" text-anchor="middle" fill="#fff" font-size="14" font-weight="bold">TI — True Interest 深度兴趣</text>
<text x="720" y="228" text-anchor="start" fill="#666" font-size="11">搜索品牌词/多次互动/私信</text>
<polygon points="270,264 530,264 500,334 300,334" fill="#6BCF7F" opacity="0.9"/>
<text x="400" y="306" text-anchor="middle" fill="#fff" font-size="14" font-weight="bold">P — Purchase 购买/线索人群</text>
<text x="720" y="306" text-anchor="start" fill="#666" font-size="11">点击商品链接/留资/加企微</text>
<polygon points="300,342 500,342 470,400 330,400" fill="#4B7BEC" opacity="0.9"/>
<text x="400" y="378" text-anchor="middle" fill="#fff" font-size="13" font-weight="bold">S — Share 分享人群</text>
<text x="720" y="378" text-anchor="start" fill="#666" font-size="11">UGC产出/口碑裂变</text>
<!-- Left labels -->
<text x="80" y="72" text-anchor="end" fill="#FF6B6B" font-size="12" font-weight="bold">公域曝光</text>
<text x="80" y="150" text-anchor="end" fill="#FFA06B" font-size="12" font-weight="bold">互动蓄水</text>
<text x="80" y="228" text-anchor="end" fill="#FFD06B" font-size="12" font-weight="bold">深度种草</text>
<text x="80" y="306" text-anchor="end" fill="#6BCF7F" font-size="12" font-weight="bold">转化线索</text>
<text x="80" y="378" text-anchor="end" fill="#4B7BEC" font-size="12" font-weight="bold">口碑裂变</text>
<!-- Efficiency arrows between layers -->
<text x="135" y="95" text-anchor="middle" fill="#999" font-size="10">流转率①</text>
<text x="135" y="173" text-anchor="middle" fill="#999" font-size="10">流转率②</text>
<text x="135" y="251" text-anchor="middle" fill="#999" font-size="10">流转率③</text>
<text x="135" y="329" text-anchor="middle" fill="#999" font-size="10">流转率④</text>
</svg>
<!-- Connector: XHS to Conversion -->
<div class="connector">
<div class="arrow-line">
<span>⬇️</span> <strong>进入私域 / 抖音千川投放承接转化</strong> <span>⬇️</span>
</div>
</div>
<!-- Two platform cards -->
<div class="platform-section">
<!-- XHS side -->
<div class="platform">
<h3><span class="badge" style="background:#FF4757">小红书</span> 种草侧（蓄水 & 线索）</h3>
<div class="flow">
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#FFE8E8">📝</div>
<div class="text">
<div class="name">达人笔记 / 品牌内容投放</div>
<div class="desc">KOC测评 + 品牌号内容 + 聚光加热</div>
</div>
</div>
<div class="flow-arrow">↓</div>
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#FFF3E0">🔍</div>
<div class="text">
<div class="name">用户搜索 & 互动行为</div>
<div class="desc">品牌词搜索↑ / 收藏 / 评论 / 私信咨询</div>
</div>
</div>
<div class="flow-arrow">↓</div>
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#E8F5E9">📊</div>
<div class="text">
<div class="name">灵犀平台 — AIPS 人群资产沉淀</div>
<div class="desc">A→I→TI→P 各层级人群量化管理</div>
</div>
</div>
<div class="flow-arrow">↓</div>
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#E3F2FD">🔗</div>
<div class="text">
<div class="name">线索外溢 → 私域/电商平台</div>
<div class="desc">小红星 / 红猫计划数据回传</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- Douyin side -->
<div class="platform">
<h3><span class="badge" style="background:#1DA1F2">抖音/千川</span> 转化侧（收割 & 成交）</h3>
<div class="flow">
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#E3F2FD">📡</div>
<div class="text">
<div class="name">千川投放承接种草人群</div>
<div class="desc">被种草用户进入投放池，CTR/CVR显著高于冷启动</div>
</div>
</div>
<div class="flow-arrow">↓</div>
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#F3E5F5">🎬</div>
<div class="text">
<div class="name">直播间 / 短视频转化</div>
<div class="desc">达播场均GMV + 品牌自播</div>
</div>
</div>
<div class="flow-arrow">↓</div>
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#E8F5E9">💰</div>
<div class="text">
<div class="name">成交 & 留资</div>
<div class="desc">下单 / 加企微 / 领试听课</div>
</div>
</div>
<div class="flow-arrow">↓</div>
<div class="flow-step">
<div class="icon" style="background:#FFF8E1">🔄</div>
<div class="text">
<div class="name">私域运营 & 复购</div>
<div class="desc">企微社群 / 正价课转化 / 续费</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- Legend -->
<div class="legend" style="margin-top:40px;">
<div class="legend-item"><div class="dot" style="background:#FF6B6B"></div>A 认知</div>
<div class="legend-item"><div class="dot" style="background:#FFA06B"></div>I 兴趣</div>
<div class="legend-item"><div class="dot" style="background:#FFD06B"></div>TI 深度兴趣</div>
<div class="legend-item"><div class="dot" style="background:#6BCF7F"></div>P 购买/线索</div>
<div class="legend-item"><div class="dot" style="background:#4B7BEC"></div>S 分享裂变</div>
</div>
<p style="text-align:center; margin-top:30px; font-size:11px; color:#999;">
度量工具：灵犀平台（人群资产）+ 聚光（投放数据）+ 小红星/红猫（跨平台归因）+ 巨量云图（抖音侧）<br>
核心分析：各层流转率的月度对比 → 定位漏斗瓶颈 → 优化种草策略
</p>
</div>
</body>
</html>

BIN
output/组件_口语图片_1000516_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
output/组件_对话表达_1112315_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
output/组件_看图说话_1000516_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
output/角色id_33735_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
output/角色id_34973_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
output/账户id_14111_角色id_18495_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
output/账户id_14178_角色id_18575_导出时间_20260604.xlsx Normal file
View File

Binary file not shown.

3
tmp_daily_summary.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,3 @@
=== 每日总结 20260605 ===
## 昨日关键进展
无昨日记忆记录