自动备份 2026-06-20 08:10:01

logs/backup.log

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memory/.dreams/events.jsonl

@@ -104,3 +104,4 @@
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+{"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-19T12:45:15.278Z","query":"damai v2 fill 细水 CP7BsOjYdhtcmft5iz2csIaHnKe","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-06-19.md","startLine":1,"endLine":12,"score":1},{"path":"memory/2026-06-16.md","startLine":28,"endLine":49,"score":1},{"path":"memory/2026-05-28.md","startLine":684,"endLine":709,"score":1},{"path":"memory/2026-06-17.md","startLine":20,"endLine":30,"score":1}]}

memory/.dreams/short-term-recall.json

@@ -1,6 +1,6 @@
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       "snippet": "- 发现核心 bug：`pick_valid_order()` 只取最新一笔有效订单，未做 GSV 聚合 - **根因：** 18621578529（account_id=13147）有 2 笔有效订单（P785... GSV=1,999 + 3734... GSV=1,599），汇总只收了最新那笔 1,599，丢了 1,999 - **影响范围：** 13 个账户各 2 笔有效订单，漏 GSV ¥23,185 - **修复（v2.1）：** - 新增 `aggregate_valid_orders()` 函数：同一账户多笔有效订单 GSV/GMV/退款累加 - 订单号取未退款那笔（多笔未退款取最新），产品列多单用 `+` 拼接 - Step 4 线索绑单仍用 `pick_valid_order()` 不变 - 已更新 `sales_leads_full_refresh.py` + `skills/full-data-refresh/SKILL.md` - **数据源确认：** 大麦和小溪查的是同一个 PG `vala_bi.bi_vala_order`，数据一致 - **MySQL Makee 交易系统：** 大麦有 read_only 权限但 vala/vala_user/vala_order 库中无订单表，无法直接对比交易系统后台",
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+      "snippet": "- **大麦**: full_refresh · 手机/UID/行课回填 · 订单汇总 merge · 完成后群回「full_refresh 完成」 - **小溪**: 不再参与 Bot 刷新 ### 5. 验收标准 - gate X = 汇总 W（当前 406=406） - 绑单审计 E1–E9 全部 0 - 孤儿 X = 0 ### 6. 脚本修改清单 - `bot_sales_step2_refresh.py`: DB 层改为逐单存储 + `pick_valid_order()` + Y≠1 不写 X - `sales_leads_full_refresh.py`: 同上 + 汇总改为 gate 全量重建 - `refresh_order_summary.py`: A-W(23列) + 渠道分类改用 L 列 - 新增 `audit_lead_primary_order_bind.py`: 线索绑单审计脚本 ### 7. 环境修复 - `secrets.env` 需要软链接: `ln -sf /root/.openclaw/workspace/secrets.env /root/.openclaw/workspace-xiaoban/secrets.env` ### 8. Skill 文档已更新 - `skills/full-data-refresh/SKILL.md` → v2 定稿，含 6 条核心架构规则 - 协作契约: `xhs-ark-dashboard/docs/bot-full-refresh-v2.md` - 大麦侧主文档: `xhs-ark-dash",
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+      "snippet": "### ~21:55 lark-cli `+write` bug 修复 **根因：** `bin/lark-cli-impl` 的 `+write` action 从未读取 `--value-input-option` 参数，PUT URL 里也没加 `?valueInputOption=USER_ENTERED`。参数被完全忽略。 **修复：** ```python vio = pargs.get(\"value_input_option\", \"RAW\") url_params = f\"?valueInputOption={vio}\" result = api(\"PUT\", f\"{SHEETS_V2}/spreadsheets/{token}/values{url_params}\", ...) ``` 同理 `+append` 也加了参数支持。 **验证：** 修复后写 int 到全新单元格 → 飞书正确显示为数字 ✅。但 Row 18 旧单元格 TEXT 格式仍覆盖显示。 ### ~22:00 飞书 Sheets API 公式求值测试 **结论：公式无法通过 API 写入并求值。** 即使 `valueInputOption=USER_ENTERED` 修复后，在全新单元格写 `=1+2` → FormattedValue 显示文本 \"=1+2\"，不计算为 3。 **飞书 Sheets API v2 的 USER_ENTERED 的作用：** 数字/日期解析正常 → 公式不支持求值。 **陈逸鸫提到 Cursor 可以写公式** — 待确认他用的是什么工具/AP",
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 }

memory/2026-06-19.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# 2026-06-19
+
+## v2_fill 首次跑（陈逸鸫 18:06）
+
+- 表: CP7BsOjYdhtcmft5iz2csIaHnKe（细水新架构版）
+- 脚本: `scripts/damai_v2_fill.py`
+- ① 线索明细 (7fdb4b): F列95个手机号 → XXTEA加密 → PG匹配 → K列UID 63个（新增12个）
+- ② 订单明细 (vrYbiX): DB查询63个UID → 17行订单 → 写入A-P（Q/R未填）
+- db_info: 2026-06-19 18:21:44
+- 使用实习虾 app (cli_aa898f32d4799bea) 的 tenant token 绕过 xiaoban bot 的 sheets:spreadsheet:read 权限缺失
+- 注意: clear_range 用空字符串覆盖而非空数组（飞书API拒绝空数组）

output/lingxi_short_1.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+## 灵犀第一篇（改）
+
+**「灵犀不是聚光的'数据看板'——我以前根本懒得打开它。直到用它改了一组计划，ROI从0.8拉到1.6。」**
+
+以前我的后台日常就是聚光。看消耗、看线索、看CPL。灵犀？偶尔点进去扫一眼，关掉。心想这不就是个花里胡哨的数据看板吗，小红书真能整活。
+
+我的逻辑很简单：我投的是硬广，我出价，平台给我量。灵犀里那些A啊I啊TI啊，跟我有什么关系？
+
+直到今年发现出价卷不动了。
+
+同样的赛道，竞品越来越多，出价越来越高。以前出50块能拿到的线索，现在出80块都不一定跑得动。ROI从勉强打平变成了越投越亏。
+
+这时候我被逼着打开了灵犀，认真看了一次数据。然后做了一件事：把30%的预算从信息流搬到了视频流。
+
+为什么？因为灵犀告诉我，信息流的转化率只有0.12%，视频流是0.47%——差了将近4倍。但我当时70%的预算都在信息流上。
+
+搬完第二个月，线索量没变，消耗降了18%。ROI从0.8拉到了1.6。
+
+没加一分钱预算，只是看了灵犀一眼。
+
+聚光告诉你的是"花了多少钱、拿回来多少线索"。这是结果。灵犀告诉你的是"花出去的钱，在哪个口子上效率最高"。这是过程。
+
+举一个更具体的例子。你投了一个达人，聚光告诉你这条笔记触达了50万人、带来了200条线索。看起来还行对吧？
+
+但灵犀会告诉你：这50万人里，只有3万进了I层，8000进了TI层，最后200人成交。剩下47万人只是"刷到过"，然后就没了。
+
+这条笔记到底是在种草还是在烧钱？聚光回答不了，灵犀能。
+
+我以前不看灵犀是因为出价能解决问题。出价50不行就出80，总能砸出线索。但现在出价卷到天花板了，再往上加就是亏。这时候拼的不是谁出价高，是谁能把每一块钱花在效率最高的口子上。
+
+这个答案，聚光没有，灵犀有。
+
+---
+
+## 灵犀第二篇（改）
+
+**「灵犀里有个被大多数人忽略的数字，它决定了你下个月的线索量。我抓准了之后，线索成本降了30%。」**
+
+灵犀后台有一个数字叫"TI净增"——就是你这个月深度兴趣人群比上个月多了还是少了。
+
+我以前从来不看这个数字。理由还是那个：我投硬广，我出价，人群自然会进来。TI池子大不大，跟我有什么关系？我又不靠它吃饭。
+
+直到出价卷不动了，我才被迫回头看这个数字。
+
+一看，是负的。负了一万多。
+
+当时没太在意，心想线索不是还在出吗，怕什么。
+
+第二个月，线索量掉了20%。
+
+第三个月，又掉了15%。
+
+我这才慌了，回去翻数据，发现TI净增已经连续三个月在掉了。而我的线索，70%以上来自TI人群。TI池子在缩水，线索怎么可能不降？
+
+这就像一个水库。你每个月从里面抽水（收割线索），但上游进水（种草进TI）越来越少。水位一直在降，你还觉得"反正还能抽到水"——直到有一天抽不上来了。
+
+进水从哪来？灵犀也告诉你了：新增直接进TI、A层流转进TI、I层流转进TI，三条管子。
+
+我拆开一看，91%的进水靠的是"新增直接进TI"——就是不断买新流量硬种。但新增流量越来越贵、越来越少。而效率最高的那根管子——"已经有点兴趣的人（I）再推一把进TI"，成功率是A的1.8倍，却只贡献了不到2%的进水。
+
+最省力的管子，开得最小。
+
+发现问题之后我做了一件事：从收割预算里挪了20%出来，专门投种草计划，把I层的人往TI推。
+
+第二个月，TI净增转正了。线索成本降了30%。
+
+没加总预算，只是把钱花在了"养池子"上。
+
+以前我不在乎这个，因为出价能补。出价50不行就出80，总能抽到水。但现在出价卷到天花板了，再往上加就是亏。这时候你才发现，水库水位才是命门。
+
+现在我每周固定看一次灵犀的TI净增。不为别的，就为知道下个月的线索会不会崩。

scripts/damai_v2_fill.py

@@ -0,0 +1,463 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+大麦 v2_fill — 细水新架构版 线索UID + 订单全量回填
+
+表: CP7BsOjYdhtcmft5iz2csIaHnKe
+① 线索明细 (7fdb4b): F列手机号 → XXTEA加密 → PG tel_encrypt精确匹配 → K列UID
+② 订单明细 (vrYbiX): clear后全量写 A-P (勿填 Q/R)
+   · G 挂主进线 · B=线索C主归属 · N≠重复*
+
+用法:
+  python3 scripts/damai_v2_fill.py
+
+契约: docs/damai-v2-fill-skill.md (与 xiaoxi 版同契约)
+"""
+
+import json, re, time, sys, os, requests, psycopg2
+from datetime import datetime
+from collections import defaultdict
+
+SCRIPTS_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+WORKSPACE = os.path.dirname(SCRIPTS_DIR)
+
+sys.path.insert(0, SCRIPTS_DIR)
+from phone_encrypt import encrypt_phone
+
+# ── 配置 ──
+SPREADSHEET_TOKEN = "CP7BsOjYdhtcmft5iz2csIaHnKe"
+LEADS_SHEET_ID = "7fdb4b"       # 线索明细
+ORDERS_SHEET_ID = "vrYbiX"      # 订单明细
+
+# 实习虾 app 凭证 (有 sheets 读写权限)
+FS_APP_ID = "cli_aa898f32d4799bea"
+FS_APP_SECRET = "wGBjexDxHsHBsx9lk8O2gdbkMFzaJ3kd"
+
+# 渠道映射
+CHANNEL_MAP = {
+    "Apple App Store": "苹果", "科大讯飞学习机": "讯飞", "学而思学习机": "学而思",
+    "华为应用市场": "华为", "小米应用市场": "小米", "应用宝应用市场": "应用宝",
+    "希沃学习机": "希沃", "荣耀应用市场": "荣耀", "小度学习机": "小度",
+    "oppo应用市场": "OPPO", "vivo应用市场": "VIVO", "京东方学习机": "京东方",
+    "步步高学习机": "步步高", "作业帮学习机": "作业帮", "魅族应用市场": "魅族",
+    "官网": "官网",
+}
+
+LOG_FILE = "/var/log/damai_v2_fill.log"
+
+
+def log(msg):
+    ts = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    line = f"[{ts}] {msg}"
+    print(line)
+    with open(LOG_FILE, "a") as f:
+        f.write(line + "\n")
+
+
+def get_secret(key):
+    with open(os.path.join(WORKSPACE, "secrets.env")) as f:
+        for line in f:
+            if line.startswith(f"{key}="):
+                return line.strip().split("=", 1)[1].strip("'\"")
+
+
+def get_fs_token():
+    resp = requests.post(
+        "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal",
+        json={"app_id": FS_APP_ID, "app_secret": FS_APP_SECRET},
+        timeout=15
+    )
+    r = resp.json()
+    if r.get("code") != 0:
+        raise RuntimeError(f"获取飞书token失败: {r}")
+    return r["tenant_access_token"]
+
+
+def read_sheet(token, sheet_id, range_str=None):
+    url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/sheets/v2/spreadsheets/{SPREADSHEET_TOKEN}/values/{sheet_id}"
+    if range_str:
+        url += f"!{range_str}"
+    resp = requests.get(url, headers={"Authorization": f"Bearer {token}"}, timeout=30)
+    data = resp.json()
+    if data.get("code") != 0:
+        raise RuntimeError(f"读取失败 {sheet_id}: {data}")
+    return data["data"]["valueRange"]["values"]
+
+
+def put_values(token, sheet_id, range_str, values):
+    """单次写入，自动分批"""
+    url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/sheets/v2/spreadsheets/{SPREADSHEET_TOKEN}/values"
+    body = {"valueRange": {"range": f"{sheet_id}!{range_str}", "values": values}}
+    resp = requests.put(url, headers={
+        "Authorization": f"Bearer {token}",
+        "Content-Type": "application/json"
+    }, json=body, timeout=30)
+    r = resp.json()
+    if r.get("code") != 0:
+        log(f"  ❌ {range_str}: {r.get('code')} {r.get('msg')}")
+        return False
+    return True
+
+
+def clear_range(token, sheet_id, range_str):
+    """清空指定范围 — 写入空字符串覆盖"""
+    m = re.match(r'([A-Z]+)(\d+):([A-Z]+)(\d+)', range_str)
+    if not m:
+        log(f"  ❌ 无法解析范围: {range_str}")
+        return False
+    sc, sr, ec, er = m.group(1), int(m.group(2)), m.group(3), int(m.group(4))
+    ncols = ord(ec) - ord(sc) + 1
+    BATCH = 500
+    for start in range(sr, er + 1, BATCH):
+        end = min(start + BATCH - 1, er)
+        batch_rows = end - start + 1
+        empty_row = [""] * ncols
+        values = [empty_row[:] for _ in range(batch_rows)]
+        rng = f"{sc}{start}:{ec}{end}"
+        url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/sheets/v2/spreadsheets/{SPREADSHEET_TOKEN}/values"
+        body = {"valueRange": {"range": f"{sheet_id}!{rng}", "values": values}}
+        resp = requests.put(url, headers={
+            "Authorization": f"Bearer {token}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }, json=body, timeout=60)
+        r = resp.json()
+        if r.get("code") != 0:
+            log(f"  ❌ clear {rng}: {r.get('code')} {r.get('msg')}")
+            return False
+        time.sleep(0.2)
+    return True
+
+
+def batch_in(cur, sql_tpl, params, chunk=500):
+    results = []
+    for i in range(0, len(params), chunk):
+        batch = params[i:i+chunk]
+        ph = ",".join(["%s"] * len(batch))
+        cur.execute(sql_tpl % ph, batch)
+        results.extend(cur.fetchall())
+    return results
+
+
+def classify_channel(key_from):
+    """渠道归属分类: 端内/销转/达人/直购"""
+    if not key_from:
+        return "直购"
+    kf = key_from.strip()
+    if kf in ("app-active-h5-0-0", "app-sales-bj-qhm-0", "app-sales-bj-wd-0"):
+        return "端内"
+    if kf.startswith("sales-adp-"):
+        return "销转"
+    if kf.startswith("newmedia-daren-") or kf == "newmedia-dianpu-wwxx-0-0":
+        return "达人"
+    return "直购"
+
+
+def parse_date(date_str):
+    """解析 '6月14日 19:09:12' 或 '6月14日' → '2026-06-14'"""
+    if not date_str:
+        return ""
+    date_str = str(date_str).strip()
+    m = re.match(r'(\d+)月(\d+)日', date_str)
+    if not m:
+        return ""
+    month, day = int(m.group(1)), int(m.group(2))
+    return f"2026-{month:02d}-{day:02d}"
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+# ① 线索明细: F→K UID
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+def fill_lead_uids(token):
+    """读取线索明细F列手机号 → XXTEA加密 → PG匹配 → 写K列UID"""
+    log("=" * 60)
+    log("① 线索明细 F→K UID")
+    log("=" * 60)
+
+    # 读取线索明细 (A3:K200, 跳过表头2行)
+    rows = read_sheet(token, LEADS_SHEET_ID, "A3:K200")
+    log(f"  读取 {len(rows)} 行线索数据")
+
+    # 解析: (row_idx, phone, existing_uid, 主归属, 昵称, 进线时间)
+    leads = []
+    for i, row in enumerate(rows):
+        row_idx = i + 3  # 飞书行号
+        phone = ""
+        if len(row) > 5 and row[5]:
+            try:
+                phone = str(int(float(row[5])))
+            except:
+                phone = str(row[5]).strip()
+        existing_uid = ""
+        if len(row) > 10 and row[10]:
+            try:
+                existing_uid = str(int(float(row[10])))
+            except:
+                existing_uid = str(row[10]).strip()
+        master_cs = str(row[2]).strip() if len(row) > 2 and row[2] else ""   # C=主归属
+        nickname = str(row[4]).strip() if len(row) > 4 and row[4] else ""     # E=昵称
+        entry_time = str(row[1]).strip() if len(row) > 1 and row[1] else ""   # B=进线时间
+        leads.append((row_idx, phone, existing_uid, master_cs, nickname, entry_time))
+
+    # 找出需要查UID的行 (有手机号但无UID)
+    need_uid = [(idx, phone) for idx, phone, uid, *_ in leads
+                if re.match(r'^\d{11}$', phone) and (not uid or not uid.isdigit() or int(uid) <= 0)]
+    log(f"  需要查UID: {len(need_uid)} 个手机号")
+
+    if not need_uid:
+        log("  无需查询，跳过")
+        return leads
+
+    # XXTEA 加密
+    phone_enc_map = {}
+    for _, phone in need_uid:
+        try:
+            enc = encrypt_phone(phone)
+            phone_enc_map[enc] = phone
+        except Exception as e:
+            log(f"  加密失败 {phone}: {e}")
+
+    log(f"  加密完成, 唯一密文: {len(phone_enc_map)}")
+
+    # PG 精确查询
+    conn = psycopg2.connect(
+        host="bj-postgres-16pob4sg.sql.tencentcdb.com", port=28591,
+        user="ai_member", password=get_secret("PG_ONLINE_PASSWORD"),
+        dbname="vala_bi", connect_timeout=30
+    )
+    cur = conn.cursor()
+
+    enc_list = list(phone_enc_map.keys())
+    phone_to_uid = {}
+    for i in range(0, len(enc_list), 500):
+        chunk = enc_list[i:i+500]
+        ph = ",".join(["%s"] * len(chunk))
+        cur.execute(
+            f"SELECT id, tel_encrypt FROM bi_vala_app_account WHERE tel_encrypt IN ({ph}) AND status=1 AND deleted_at IS NULL",
+            chunk
+        )
+        for uid, tel_enc in cur.fetchall():
+            plain = phone_enc_map.get(tel_enc)
+            if plain:
+                phone_to_uid[plain] = str(uid)
+        time.sleep(0.05)
+
+    cur.close()
+    conn.close()
+    log(f"  精确匹配到 {len(phone_to_uid)} 个 UID")
+
+    # 构建 K 列写入数据 (只写需要更新的行)
+    updates = []
+    for idx, phone in need_uid:
+        uid = phone_to_uid.get(phone, "")
+        updates.append((idx, uid))
+
+    # 写入 (每行单独写K列)
+    write_count = 0
+    for idx, uid in updates:
+        if uid:
+            cell_range = f"K{idx}:K{idx}"
+            if put_values(token, LEADS_SHEET_ID, cell_range, [[uid]]):
+                write_count += 1
+            time.sleep(0.1)
+
+    log(f"  写入 {write_count} 个 UID 到 K 列")
+
+    # 更新 leads 列表中的 UID
+    uid_map = {idx: uid for idx, uid in updates}
+    updated_leads = []
+    for idx, phone, uid, cs, nick, et in leads:
+        if idx in uid_map and uid_map[idx]:
+            uid = uid_map[idx]
+        updated_leads.append((idx, phone, uid, cs, nick, et))
+
+    return updated_leads
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+# ② 订单明细: clear → 全量回填 A-P
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+def fill_order_details(token, leads):
+    """查询所有线索UID的订单 → clear 订单明细 → 全量写入 A-P"""
+    log("=" * 60)
+    log("② 订单明细 DB 全量回填")
+    log("=" * 60)
+
+    # 收集所有 UID
+    uid_set = set()
+    lead_by_uid = {}  # uid → lead info
+    for idx, phone, uid, cs, nick, et in leads:
+        if uid and uid.isdigit() and int(uid) > 0:
+            uid_int = int(uid)
+            uid_set.add(uid_int)
+            if uid_int not in lead_by_uid:
+                lead_by_uid[uid_int] = (idx, phone, cs, nick, et)
+
+    uid_list = list(uid_set)
+    log(f"  有效 UID: {len(uid_list)}")
+
+    if not uid_list:
+        log("  无 UID，跳过订单查询")
+        return
+
+    # PG 查询订单
+    conn = psycopg2.connect(
+        host="bj-postgres-16pob4sg.sql.tencentcdb.com", port=28591,
+        user="ai_member", password=get_secret("PG_ONLINE_PASSWORD"),
+        dbname="vala_bi", connect_timeout=30
+    )
+    cur = conn.cursor()
+
+    # 查询订单
+    log("  查询订单...")
+    orders = batch_in(cur,
+        "SELECT account_id, trade_no, pay_success_date, key_from, goods_id, pay_amount_int, order_status "
+        "FROM bi_vala_order WHERE account_id IN (%s) AND pay_success_date IS NOT NULL AND order_status IN (3,4) "
+        "ORDER BY account_id, pay_success_date",
+        uid_list
+    )
+
+    log(f"  订单数: {len(orders)}")
+
+    # 查询退款
+    trade_nos = [o[1] for o in orders if o[1]]
+    refund_map = defaultdict(int)
+    if trade_nos:
+        refunds = batch_in(cur,
+            "SELECT trade_no, refund_amount_int FROM bi_refund_order WHERE trade_no IN (%s) AND status=3",
+            trade_nos
+        )
+        for tno, amt in refunds:
+            refund_map[tno] += amt
+
+    cur.close()
+    conn.close()
+
+    # 构建订单明细行 (A-P, 共16列)
+    order_rows = []
+    for o in orders:
+        account_id, trade_no, pay_date, key_from, goods_id, pay_amount, order_status = o
+
+        lead = lead_by_uid.get(account_id)
+        if not lead:
+            continue
+
+        lead_idx, phone, lead_cs, nickname, entry_time = lead
+
+        # A=下单月
+        order_month = ""
+        if pay_date:
+            order_month = f"{pay_date.month}月"
+
+        # B=主归属 (来自线索C列)
+        master_cs = lead_cs
+
+        # C=订单号
+        order_no = trade_no or ""
+
+        # D=用户ID
+        user_id = str(account_id)
+
+        # E=手机号
+        phone_str = phone
+
+        # F=昵称
+        nick = nickname
+
+        # G=线索ID (挂主进线, 用线索行号)
+        lead_ref = str(lead_idx)
+
+        # H=进线时间
+        entry = entry_time
+
+        # I=下单时间
+        order_time = pay_date.strftime("%Y-%m-%d") if pay_date else ""
+
+        # J=GMV (分→元)
+        gmv = round(pay_amount / 100, 2) if pay_amount else 0
+
+        # K=退款
+        refund = round(refund_map.get(trade_no, 0) / 100, 2)
+
+        # L=GSV
+        gsv = round(gmv - refund, 2)
+
+        # M=keyfrom
+        kf = key_from or ""
+
+        # N=渠道归属
+        channel = classify_channel(key_from)
+
+        # O=时序有效 (先留空，由自动规则填充)
+        timing_valid = ""
+
+        # P=备注
+        remark = ""
+
+        order_rows.append([
+            order_month, master_cs, order_no, user_id, phone_str,
+            nick, lead_ref, entry, order_time, gmv, refund, gsv,
+            kf, channel, timing_valid, remark
+        ])
+
+    log(f"  生成 {len(order_rows)} 行订单数据")
+
+    # Clear 订单明细 (A3:P5000)
+    log("  清空订单明细...")
+    # 先清空大范围
+    clear_range(token, ORDERS_SHEET_ID, "A3:P5000")
+    time.sleep(0.5)
+
+    # 写入订单数据 (分批, 每批最多 400 行 × 16 列 = 6400 格, 留余量用 250 行/批)
+    BATCH_ROWS = 250
+    total_written = 0
+    for i in range(0, len(order_rows), BATCH_ROWS):
+        batch = order_rows[i:i+BATCH_ROWS]
+        start_row = i + 3  # 从第3行开始
+        end_row = start_row + len(batch) - 1
+        range_str = f"A{start_row}:P{end_row}"
+        if put_values(token, ORDERS_SHEET_ID, range_str, batch):
+            total_written += len(batch)
+        time.sleep(0.3)
+
+    log(f"  写入 {total_written} 行订单数据")
+
+    # db_info 时间戳
+    db_info = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    log(f"  db_info: {db_info}")
+
+    return db_info
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+# Main
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+def main():
+    log("大麦 v2_fill 开始")
+    t0 = time.time()
+
+    token = get_fs_token()
+    log(f"飞书 token 获取成功")
+
+    # ① 线索明细 F→K UID
+    leads = fill_lead_uids(token)
+
+    # ② 订单明细 全量回填
+    db_info = fill_order_details(token, leads)
+
+    elapsed = time.time() - t0
+    log(f"v2_fill 完成 · db_info: {db_info} · 耗时 {elapsed:.1f}s")
+
+    # 输出摘要
+    uid_count = sum(1 for _, _, uid, *_ in leads if uid and uid.isdigit() and int(uid) > 0)
+    phone_count = sum(1 for _, phone, *_ in leads if phone and re.match(r'^\d{11}$', phone))
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print(f"v2_fill 完成")
+    print(f"  线索明细: {len(leads)} 行, {phone_count} 手机号, {uid_count} UID")
+    print(f"  db_info: {db_info}")
+    print(f"{'='*60}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

skills/wechat-article-dachen/SKILL.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+name: wechat-article-dachen
+slug: wechat-article-dachen
+version: 1.0.0
+description: 按陈逸鸫（大陈的创业笔记）风格撰写公众号短文，口语化、有反转、有人味、不啰嗦
+---
+
+## When to Use
+
+陈逸鸫要求写公众号短文、小红书投放/种草相关文章、灵犀使用指南等短图文内容时触发。
+
+## Core Rules
+
+### 1. 语气：像跟朋友聊天，不像在写文章
+
+- 用口语词：我靠、纯tm、屁用没有、脸疼、愣了
+- 短句为主，偶尔长句叙事。不要排比句，不要"首先其次最后"
+- 可以自嘲、可以吐槽平台、可以骂行业乱象
+- 不要客套话，不要"大家好""今天我们来聊聊"
+
+### 2. 结构：反转驱动，不是逻辑驱动
+
+- 开头一句话钩子（打脸/反常识/数据冲击）
+- 中间必须有"我以前以为X → 后来发现Y"的转折
+- 转折要有"人味"：不是"我发现了一个洞察"，而是"我被逼着去看/数据甩我脸上/我愣住了"
+- 结尾预告下一篇，或给一个可行动的结论
+- 不要总结式结尾，不要"综上所述"
+
+### 3. 数据用法：一个数字就够了
+
+- 每篇只放 1-2 个关键数字，不堆数据表
+- 数字要让人"我靠"：90.4%、差40倍、ROI从0.8到1.6
+- 数字后面必须跟一句大白话解释，让人秒懂
+
+### 4. 篇幅：短文 300-600 字
+
+- 公众号短图文消息的长度
+- 一个核心观点，讲透就停
+- 不要试图在一篇里塞两个观点
+
+### 5. 结尾：预告或行动号召二选一
+
+- 系列文章：预告下一篇，留钩子
+- 单篇：给一个可执行的动作或邀请互动
+- 不要"感谢阅读"
+
+## Quick Reference
+
+| 内容 | 文件 |
+|------|------|
+| 完整风格示例 | `examples.md` |
+| 短文选题池 | `topics.md` |

skills/wechat-article-dachen/examples.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+# 风格示例
+
+## 定稿示例：打脸预热文
+
+---
+
+「去年我说种草没用，今年就被打脸了。」
+
+去年我写过一句话："种草要投吗？No，屁用没有。"
+
+当时的逻辑很简单：平台内容还未饱和，很多品牌还没开始投放，与其种草，不如多出硬广效率更高。
+
+直客总是唠叨的灵犀更是极少登陆，因为不仅功能复杂，概念繁多，跟聚光数据也很难聚合，纯tm浪费时间。
+
+但今年小红书难做了很多，内容饱和已经是常态，同样的赛道、同样的人群，所有人都在抢。我出价高，别人比我更高。最后就是纯拼谁烧得起——线索拿到了，ROI打不平。
+
+这时候我才被逼着去找新出路：收割卷不动了，那能不能在收割之前做点什么？
+
+于是我打开了灵犀，做了一方人群回传，结果一出来我都愣了。
+
+我知道TI是最接近线索的人群，但是没考虑过线索中多少来自TI，数据出来一看，我靠，90.4%的线索都来自TI人群！而更泛的A和I人群加一起都不到10%......
+
+TI很重要 vs 90%的线索来自TI，分量完全不同好不好！
+
+你说那些小红书大会，一开就是半天，各种概念玄之又玄，你们直接把这个结论放出来我们早就启用了好不好。
+
+那么TI怎么尽快扩大？哪些内容的TI种草成本低？什么样的投放能带来低成本TI？TI不够会怎么样？品牌营销的费用到底带来了多少回报？
+
+一旦有了数据支持，这些以前无法回答的种草效果问题就迎刃而解。
+
+当然，这整个链路很复杂，我把【灵犀+聚光+企微+销售聊天记录+订单系统】用ai全部串起来之后，改了10版计算逻辑，才有了一个贯穿全局的洞察。
+
+我只能说，种草的确有效果，但是跟大家以为的效果不太一样，非常有意思哈哈。
+
+接下来我会写一系列"种草效果分析"的内容，把灵犀中的各个数据指标解释清楚，并一步一步揭露"每一块钱的种草能带多少gmv？"的最终结论。
+
+如果你也遇到了投放成本越来越高，线索越来越少，roi越来越低的问题，
+
+我只能说，敬请期待！
+
+这个玩法远不限于小红书，只要是内容平台，一律适用！
+
+当然如果你等不及，也可以直接找我约个咨询。
+
+下一篇预告《一个策略，不花一分钱也能直接ROI翻倍｜ 种草效果分析》
+
+---
+
+## 风格要素拆解
+
+1. **开头钩子**：一句话打脸，直接有力
+2. **反转线**：以前出价能解决问题 → 现在饱和了卷不动了 → 被迫回头看TI → 发现90.4%
+3. **人味细节**：直客唠叨灵犀、纯tm浪费时间、我靠、愣了、好不好
+4. **数据冲击**：90.4%，一句话就够了
+5. **吐槽大会**：小红书大会开半天，概念玄之又玄
+6. **预告钩子**：下一篇标题直接放出来
+7. **行动号召**：等不及可以约咨询

skills/wechat-article-dachen/topics.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+# 短文选题池
+
+## 一、打脸/反转系列
+1. 「去年我说种草没用，今年就被打脸了。」 ✅ 已定稿
+2. 「我以前觉得灵犀就是花里胡哨的数据看板——直到用它改了一组计划，ROI从0.8拉到1.6。」
+3. 「灵犀里有个被大多数人忽略的数字，我抓准了之后，线索成本降了30%。」
+4. 「我公开说过'种草不用投'，现在我要告诉你为什么我改口了。」
+
+## 二、反常识数据卡
+5. 「你90%的成交，来自一批你根本不知道自己在'种草'的人。」
+6. 「100万人看到你→最后掏钱的只有700个。中间漏在哪？」
+7. 「线索翻了一倍，ROI反而降了。老板问我钱花哪了，我沉默了。」
+8. 「你花30万投的达人，47万人只是'刷到过'然后就没了。」
+
+## 三、触点/预算错配
+9. 「你的钱70%烧在了转化最差的口子上——信息流0.12%，视频流0.47%，差了4倍。」
+10. 「同样的预算，换个口子投，成交多22%。但大部分人都投错了。」
+11. 「没加一分钱预算，只是把30%的钱搬了个家，ROI翻倍。」
+
+## 四、内容类型错配
+12. 「一篇笔记带了1000个留资，转化率只有1%。按你的标准，它该被砍掉。」
+13. 「种草稿和收割稿是两种生物，但你用同一把尺子量。」
+14. 「收割型内容成交率23%，泛种草10%。但泛种草一篇能带1000+留资。」
+
+## 五、搜索词系列
+15. 「竞品词投2万换十几个咨询，决策词投500也换十几个。差40倍。」
+16. 「你在抢竞品客户？不，你在帮平台创收。」
+17. 「搜索投放最大的骗局：你以为在截流，其实在捐款。」
+
+## 六、灵犀系列
+18. 「灵犀和聚光，一个告诉你胖了，一个让你跑步。但它们是两家公司。」
+19. 「灵犀里'I→TI流转率'这个数字，决定了你种草效率的天花板。」
+20. 「达人投了30万，灵犀一看——种草效率还不如企业号自营。」
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+## 七、ROI/转化系列
+21. 「种草能让你线索多，但不能让你赚钱。赚钱靠的是另一件事。」
+22. 「为什么线索越来越多，ROI越来越低？因为成单率在偷偷降。」
+23. 「企业号自营内容带来的线索，成交率是达人内容的1.5倍。」
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+## 八、吐槽/行业观察
+24. 「小红书为什么非要把灵犀和聚光拆成两个平台？」
+25. 「聚光投手的一天：打开聚光→调计划→打开灵犀→看数据→回聚光→调计划→回灵犀→……」
+26. 「2026年了，小红书还在让你在两个平台之间来回跳。」
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+## 九、咨询案例速览
+27. 「客户问我：为什么我投了三个月，线索越来越多，ROI越来越低？」
+28. 「一个客户把80%预算投了竞品词，我让他砍掉一半，线索量没变，成本降了40%。」
+29. 「客户说'我种草了'，我打开灵犀一看——TI净增是负的。」
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+## 十、预告/互动
+30. 「我花了三周用AI拆了113万投放数据，发现了五个我自己都不敢信的结论。」
+31. 「你们投小红书最头疼的问题是什么？评论区告诉我，我拿数据跑。」