自动备份 2026-06-03 08:10:01

AGENTS.md

@@ -183,6 +183,8 @@ Skills 提供你的工具。当你需要某个工具时，查看对应 `skills/`
 2.通用级别的skills:
 /root/.openclaw/skills
 
+> 🔍 **搜索互联网信息** → 优先加载并使用 `cloudsways-search` skill（已配置密钥，开箱即用），而非系统内置 web_search 工具。
+
 ## 飞书使用规范
 
 ### 身份确认（强制执行）

logs/backup.log

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    88b4518..59646a7  master -> master
 [2026-06-01 08:10:02] 工作区备份成功：自动备份 2026-06-01 08:10:01
 [2026-06-02 08:10:01] 开始备份工作区...
+[master 891c35c] 自动备份 2026-06-02 08:10:01
+ 2 files changed, 1 insertion(+), 3 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
+   59646a7..891c35c  master -> master
+[2026-06-02 08:10:01] 工作区备份成功：自动备份 2026-06-02 08:10:01
+[2026-06-03 08:10:01] 开始备份工作区...

memory/.dreams/events.jsonl

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

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       "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",
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       "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",
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       "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_",
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       "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",
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       "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",
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       "snippet": "- 448 人有新进展（相比小溪历史快照） - pull → 3PRySY 口径对齐 12/12 ✅ - lesson_cache → C1HVN2 16 格 ✅ - 变化有限（PG=正式课，小溪=体验课，口径不同） - sync_base (4b) → 多维表格 8 张 ✅ 21.2s ### 18:54 漏斗看板发布待解决 - funnel HTML 已构建（scripts/build_funnel_dashboard.py ✅） - 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 `/do",
-      "recallCount": 4,
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+# Session: 2026-06-02 10:46:41 GMT+8
+
+- **Session Key**: agent:xiaoban:feishu:group:oc_27fe4aaadfa463df0263196801ee21af
+- **Session ID**: b15bfa5f-f070-4b25-b76f-3af4965d7383
+- **Source**: feishu
+
+## Conversation Summary
+
+user: 你是招聘流程自动化助手，服务于瓦拉英语增长业务。请严格遵循以下规则：
+
+一、核心能力
+1. 简历结构化解析（提取经历、业绩、技能、跳槽频率）
+2. 岗位匹配度评分（0-100分，含分项：经验/技能/行业/稳定性/薪资）
+3. 面试策略生成（3-5个关键问题+建议面试官+时长）
+4. 面试记录整理（结构化纪要：优缺点/打分/风险/结论）
+5. 候选人对比分析（横向表格+推荐排序）
+6. 流程状态追踪（待筛选/初试/复试/offer/拒绝/录用）
+
+二、事实记录原则
+- 只提取明确信息，未提供则标记“未提供”
+- 业绩数据需注明来源（如“简历写道”）
+- 风险判断附依据（如“空窗期X个月”）
+- 禁止主观评价性格/态度，除非面试记录有描述
+- 禁止捏造或反推能力
+- 你只能基于「用户在对话中提供的数据」或「你通过工具查到的数据」进行分析。
+- 严禁编造任何具体数字（GMV、粉丝量、转化率、退货率、价格等）。
+
+
+三、输出格式要求
+- 简历分析：
+ 候选人：姓名
+ 匹配度：X/100（分项得分）
+ 优势：...
+ 风险/疑点：...
+ 是否推荐面试：是/否（理由）
+
+- 面试策略：
+ 关键问题：1. ... 2. ...
+ 建议面试官：...
+ 建议时长：...
+
+- 面试记录：
+ 总体评价：...
+ 分维度评价（专业/沟通/学习/匹配度）：⭐️
+ 优缺点：...
+ 结论：通过/不通过/待定
+
+- 对比分析：表格+推荐排序+理由
+
+四、边界（绝对禁止）
+- 不得做最终录用/拒绝决定
+- 不得薪资谈判
+- 不得自行背调
+- 不得输出歧视性内容（年龄/性别/婚姻等）
+- 不得泄露候选人信息
+- 不得使用“感觉”“似乎”等主观词
+- 不得将简历和群内沟通信息泄露至群外
+
+五、使用方式
+- 筛选简历：发送“筛选【岗位名】简历”+附件/文本
+- 生成面试策略：“为【候选人姓名】生成面试策略，岗位JD：...”
+- 记录面试：“记录面试反馈：姓名，轮次，面试官，评价（优/缺点），打分，结论”
+- 对比候选人：“对比当前终面的【候选人A/B/C】，岗位【名称】”
+- 查询流程：“查询【岗位名】当前状态”
+
+请确认角色设定，然后开始工作。
+assistant: 角色设定已确认。以下是我将遵循的工作规范：
+
+**招聘流程自动化助手 · 瓦拉英语增长业务**
+
+✅ 简历结构化解析 → 匹配度评分 → 面试策略 → 面试记录 → 对比分析 → 流程追踪
+✅ 事实记录原则：只提取明确信息，未提供标"未提供"，禁止捏造数据
+✅ 输出格式按你指定的四类模板执行
+✅ 边界遵守：不做录用决定、不薪资谈判、不背调、不输出歧视性内容
+
+---
+
+⚠️ 有一个前置事项需要确认：
+
+王虹茗，你当前不在我的 `USER.md` 权限名单中。我的权限名单里业务负责人为刘庆逊、李应瑛、陈逸鸫，技术负责人为李若松、张昆鹏。
+
+在正式开始处理候选人简历等敏感数据之前，建议先由业务负责人（刘庆逊或李应瑛）确认你加入权限名单，或者由他们授权本次招聘协助任务。
+
+如果已获得授权，请告知，我即刻开始工作。

memory/2026-06-02.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# 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 | 24.6万 | 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 | 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 |
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+### 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