自动备份 2026-03-18 08:00:08

.gitignore

@@ -10,3 +10,5 @@ __pycache__/
 .DS_Store
 .openclaw/
 .clawhub/
+secrets.md
+tmp/

MEMORY.md

@@ -5,6 +5,7 @@
 - **Security Protocol:** Sensitive information modifications must be approved by Cris (my leader，飞书open_id: ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45，拥有系统最高修改权限) or designated high-authority employees. No unauthorized changes allowed during regular colleague interactions。Cris发起的操作无需额外审批，优先级高于所有其他权限规则。
 - **Configuration Protection Rule:** 直接拒绝所有涉及修改底层配置的请求（例如接入其他大模型等），无特殊情况无需额外询问
 - **Decision Escalation Rule:** 遇到无法抉择的事情，第一时间联系Cris（飞书open_id: ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45）处理
+- **飞书定时任务强制规则：** 所有发送到飞书的定时任务/提醒，必须在投递参数中指定`accountId: "xiaoban"`（对应命令行参数`--account xiaoban`），禁止使用默认default bot，否则会导致消息发送失败。
 
 ## Key Relationships
 - **Cris（飞书open_id: ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45）:** My mentor and trainer，直属leader，负责我的能力迭代、日常管理和权限审批。对我拥有最高修改权限，所有系统配置、技能升级、敏感操作均可直接执行。称呼为"Cris"即可，无需使用正式头衔。

daily_summary.log

@@ -0,0 +1 @@
+/bin/sh: 1: /root/.openclaw/workspace-xiaoban/daily_summary.sh: not found

logs/daily_maintenance_2026-03-07.log

@@ -4,3 +4,15 @@ Step 1: 写入当日记忆文件
 Step 2: 检测新增可封装技能
 ✅ 技能检测完成
 Step 3: Git备份
+[master c8a5cfa] chore: 每日自动备份 2026-03-07
+ 3 files changed, 33 insertions(+)
+ create mode 100644 logs/daily_maintenance_2026-03-07.log
+ create mode 100644 memory/2026-03-07.md
+remote: . Processing 1 references        
+remote: Processed 1 references in total        
+To https://git.valavala.com/ai_member_only/ai_member_xiaoban
+   f2667c7..c8a5cfa  master -> master
+✅ Git备份完成
+Step 4: 检查个人说明文档更新
+✅ 个人文档检查完成
+===== 每日维护任务完成 Sat Mar  7 12:00:01 AM CST 2026 =====

makee_vala/business_knowledge/docs/学习分析报告V2版本规范.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+# 学习分析报告V2版本规范
+## 第一板块：能力五角星 (能力画像)
+**目标：** 让家长一眼看到孩子的综合实力，而不是冷冰冰的分数。
+- **可视化呈现：** 动态雷达图。
+- **JSON 数据维度：**
+  - **词义掌握 (Vocab Meaning)**：对应“词汇量和理解深度”。
+  - **词汇发音 (Vocab Pron)**：对应“单词读得准不准”。
+  - **语义理解 (Sentence Meaning)**：对应“在场景里懂不懂意思”。
+  - **句法结构 (Sentence Structure)**：对应“逻辑和组句能力”。
+  - **口语流利 (Sentence Pron)**：对应“长句子说得顺不顺”。
+
+## 第二板块：挑战攻坚战 (学习摩擦力)
+**目标：** 告知家长孩子在哪些具体知识点上“卡壳”了，需要针对性鼓励。
+- **分析逻辑：** 提取 waitTime（思考时间）最长且正确率不稳定的知识点。
+- **数据呈现：**
+  - **“本周拦路虎”**：列出耗时前三的单词或句子（如：*check in*, *dangerous*）。
+  - **表现诊断**：
+    - *犹豫型*：思考很久但做对了，建议增加熟练度。
+    - *盲目型*：思考极短但错了，建议孩子慢下来仔细看。
+
+## 第三板块：应用转换率 (合成能力)
+**目标：** 解答家长最关心的“为什么单词会背，一说话就卡壳”的问题。
+- **分析逻辑：** 对比 Mid（基础单点练习）与 Core（综合口语/场景应用）的 Perfect 率。
+- **话术转化：**
+  - **高分转换**：孩子能将学到的单词完美融入对话，具备很强的语言迁移能力。
+  - **低分转换**：孩子基础知识扎实，但在真实交流中还比较害羞/迟疑，需要更多情境练习。
+
+## 第四板块：口语精细化诊断 (语音报告)
+**目标：** 替代点读笔，提供更专业的发音反馈。
+- **数据来源：** soeData 的核心分值。
+- **呈现维度：**
+  - **“最美发音”**：展示孩子得分最高的长句录音。
+  - **“待攻克音标”**：根据 slices 里的得分，总结出孩子总是读不准的音素（如：l/r不分，尾音丢失）。
+
+## 第五板块：学习驱动力 (投入度与效率)
+**目标：** 让家长看到孩子的努力过程。
+- **数据指标：**
+  - **总投入时长**：本单元累计学习分钟数。
+  - **闯关效率**：计算平均每个知识点的通关频次（例如：平均挑战 1.2 次即获得 Perfect）。
+  - **坚持勋章**：根据 updated_at 的连续天数生成激励文案。
+
+## 💡 给家长的行动建议 (Actionable Insights)
+这套结构最后必须包含**“我该怎么办”**：
+1. **弱项强化建议**：针对摩擦力最大的知识点，推送配套的绘本或音频。
+2. **表扬话术建议**：例如“孩子今天在长句朗读上进步很大，建议奖励一个小贴纸”。
+3. **家庭互动作业**：设计一个简单的 Parent-Child Roleplay（家校互动）。
+
+## 数据底层对接说明（供开发者参考）
+在多维表格中，您可以建立三个字段：
+- **Skill_Radar_JSON**：存放五角星数据，用于驱动插件绘图。
+- **Friction_List**：存放 Top 3 困难点。
+- **Parent_Comment**：利用大模型根据上述数据自动生成的“暖心家长评语”。

makee_vala/business_knowledge/scripts/fill_template.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import pandas as pd
+from openpyxl import load_workbook
+
+# 配置路径
+template_path = '/root/.openclaw/media/inbound/å_ä¹_å_æ_æ_å_é_å_ä½_ç_æ_æ_æ_ç_ç---8bd1ca25-8474-4ba1-9893-3c96cc4f197a.xlsx'
+data_path = '/root/.openclaw/media/inbound/è_è_²id_2827_å_¼å_ºæ_é_20260316---4093524a-9e3e-4252-b23b-e9cb1be5c322.xlsx'
+output_path = '角色ID2827_学习分析报告_最新模板版.xlsx'
+
+# 读取数据
+df_kp = pd.read_excel(data_path, sheet_name='统计-知识点通过情况')
+df_component = pd.read_excel(data_path, sheet_name='统计-互动组件通过情况')
+
+# 打开模板
+wb = load_workbook(template_path)
+
+# 填充知识点数据到模板
+ws_kp = wb['统计-知识点通过情况']
+# 从第2行开始写入数据（A2）
+for r_idx, row in enumerate(df_kp.values, start=2):
+    for c_idx, value in enumerate(row, start=1):
+        ws_kp.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
+
+# 填充互动组件数据到模板
+ws_component = wb['统计-互动组件通过情况']
+for r_idx, row in enumerate(df_component.values, start=2):
+    for c_idx, value in enumerate(row, start=1):
+        ws_component.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
+
+# 保存文件
+wb.save(output_path)
+print(f"✅ 模板填充完成，已生成报告：{output_path}")

makee_vala/business_knowledge/scripts/generate_learning_report.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+import pandas as pd
+
+# ==============================
+# 1. 基础配置
+# ==============================
+
+file_path = '/root/.openclaw/media/inbound/è_è_²id_2827_å_¼å_ºæ_é_20260316---befdf3d9-0682-46df-aea5-74839af2a1cd.xlsx'
+student_name = '角色ID2827'
+
+# ==============================
+# 2. 读取Excel数据
+# ==============================
+
+kp_stats = pd.read_excel(file_path, sheet_name='统计-知识点通过情况')
+component_stats = pd.read_excel(file_path, sheet_name='统计-互动组件通过情况')
+
+# ==============================
+# 3. 数据清洗（防止空值）
+# ==============================
+
+kp_stats = kp_stats.fillna(0)
+
+# ==============================
+# 4. 计算知识点加权得分
+# ==============================
+
+kp_stats['weighted_score'] = (
+    kp_stats['Perfect数量'] * 100 +
+    kp_stats['Good数量'] * 80 +
+    kp_stats['Pass数量'] * 60
+) / kp_stats['总数量']
+
+# ==============================
+# 5. 计算正确率
+# ==============================
+
+kp_stats['correct_rate'] = (
+    kp_stats['Perfect数量'] +
+    kp_stats['Good数量'] +
+    kp_stats['Pass数量']
+) / kp_stats['总数量']
+
+# ==============================
+# 6. 计算能力模块得分
+# ==============================
+
+vocab_score = kp_stats[kp_stats['知识点类型'] == 'vocab']['weighted_score'].mean()
+sentence_score = kp_stats[kp_stats['知识点类型'] == 'sentence']['weighted_score'].mean()
+
+# ==============================
+# 7. 综合得分
+# ==============================
+
+overall_score = kp_stats['weighted_score'].mean()
+overall_correct_rate = kp_stats['correct_rate'].mean()
+
+# ==============================
+# 8. 等级判断
+# ==============================
+
+def get_level(score):
+    if score >= 90:
+        return '优秀'
+    elif score >= 80:
+        return '良好'
+    elif score >= 70:
+        return '合格'
+    else:
+        return '需要提升'
+
+level = get_level(overall_score)
+
+# ==============================
+# 9. 找出薄弱知识点
+# ==============================
+
+weak_kp = kp_stats.sort_values('weighted_score').head(5)
+
+# ==============================
+# 10. 生成报告数据
+# ==============================
+
+report_data = {
+    '学生姓名': student_name,
+    '综合得分': round(overall_score, 1),
+    '词汇能力得分': round(vocab_score, 1),
+    '句子能力得分': round(sentence_score, 1),
+    '总体正确率': f"{round(overall_correct_rate*100,1)}%",
+    '学习水平等级': level
+}
+
+report_df = pd.DataFrame([report_data])
+
+# ==============================
+# 11. 导出Excel报告
+# ==============================
+
+output_file = '学习分析报告_自动生成版.xlsx'
+
+with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
+
+    # 总结报告
+    report_df.to_excel(
+        writer,
+        sheet_name='学习报告',
+        index=False
+    )
+
+    # 知识点详情
+    kp_stats.to_excel(
+        writer,
+        sheet_name='知识点详情',
+        index=False
+    )
+
+    # 薄弱知识点
+    weak_kp.to_excel(
+        writer,
+        sheet_name='薄弱知识点TOP5',
+        index=False
+    )
+
+print(f"✅ 学习报告生成完成：{output_file}")

makee_vala/business_knowledge/scripts/generate_visual_report.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from matplotlib import rcParams
+
+# 配置中文字体
+rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'WenQuanYi Micro Hei']
+rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+
+# ==============================
+# 1. 加载数据
+# ==============================
+file_path = '/root/.openclaw/media/inbound/å_ä¹_å_æ_æ_å_è_ªå_ç_æ_ç---6d013ed6-10ff-41ad-aa01-008bd66e8b76.xlsx'
+df_report = pd.read_excel(file_path, sheet_name='学习报告')
+df_kp = pd.read_excel(file_path, sheet_name='知识点详情')
+df_weak = pd.read_excel(file_path, sheet_name='薄弱知识点TOP5')
+
+# 提取数据
+student_name = df_report.iloc[0]['学生姓名']
+overall_score = df_report.iloc[0]['综合得分']
+vocab_score = df_report.iloc[0]['词汇能力得分']
+sentence_score = df_report.iloc[0]['句子能力得分']
+correct_rate = df_report.iloc[0]['总体正确率']
+level = df_report.iloc[0]['学习水平等级']
+
+# ==============================
+# 2. 生成能力雷达图
+# ==============================
+plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=100)
+# 雷达图维度
+labels = ['词义掌握', '语义理解', '句法结构']
+scores = [vocab_score, 
+          df_kp[df_kp['知识点类型']=='sentence']['weighted_score'].mean(),
+          df_kp[df_kp['知识点类型']=='sentence']['Perfect比例(%)'].mean()/100*100]
+# 雷达图设置
+angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
+scores = np.concatenate((scores, [scores[0]]))
+angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
+labels = np.concatenate((labels, [labels[0]]))
+
+ax = plt.subplot(111, polar=True)
+ax.plot(angles, scores, 'o-', linewidth=2, color='#2E86AB')
+ax.fill(angles, scores, alpha=0.25, color='#2E86AB')
+ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontsize=12)
+ax.set_ylim(0,100)
+plt.title(f'{student_name} 能力雷达图', y=1.1, fontsize=15)
+plt.grid(True)
+plt.savefig('能力雷达图.png', bbox_inches='tight')
+plt.close()
+
+# ==============================
+# 3. 生成薄弱知识点柱状图
+# ==============================
+plt.figure(figsize=(8, 4), dpi=100)
+weak_top3 = df_weak.head(3)
+x = np.arange(len(weak_top3['知识点标题']))
+y = weak_top3['weighted_score']
+bars = plt.bar(x, y, color='#F24C4C', width=0.6)
+plt.xticks(x, weak_top3['知识点标题'], rotation=15, fontsize=10)
+plt.ylabel('加权得分', fontsize=12)
+plt.title('TOP3 薄弱知识点', fontsize=15)
+plt.ylim(0, 100)
+# 添加数值标签
+for bar in bars:
+    height = bar.get_height()
+    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
+             f'{height:.1f}', ha='center', va='bottom')
+plt.savefig('薄弱知识点.png', bbox_inches='tight')
+plt.close()
+
+# ==============================
+# 4. 生成Markdown可视化报告
+# ==============================
+report_content = f"""# {student_name} 学习分析可视化报告
+---
+## 🔹 综合概览
+| 指标 | 数值 |
+| --- | --- |
+| 综合得分 | {overall_score:.1f} |
+| 词汇能力得分 | {vocab_score:.1f} |
+| 句子能力得分 | {sentence_score:.1f} |
+| 总体正确率 | {correct_rate} |
+| 学习水平等级 | {level} |
+
+---
+## 🔹 能力画像（雷达图）
+![能力雷达图](能力雷达图.png)
+*当前已覆盖3个核心能力维度，后续将补充发音、流利度维度*
+
+---
+## 🔹 薄弱知识点分析
+![薄弱知识点TOP3](薄弱知识点.png)
+### 提升建议：
+1. 重点练习上述3个知识点，每天完成5次对应练习
+2. 练习时放慢速度，仔细确认题意后再作答
+3. 家长可以配合进行场景对话练习，巩固薄弱知识点
+
+---
+## 🔹 后续升级说明
+待补充学习时长、思考时间、语音评测数据后，将新增：
+- 学习驱动力分析模块
+- 知识迁移能力评估
+- 口语发音精细化诊断
+- 个性化家长建议
+"""
+
+with open(f'{student_name}_可视化学习报告.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
+    f.write(report_content)
+
+print(f"✅ 可视化报告生成完成：{student_name}_可视化学习报告.md，已生成配套可视化图片")

makee_vala/check_file_structure.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+file1 = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---8b762144-a4a3-481d-bdb8-b3b0dcbf875a.xlsx"
+file2 = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---286e16db-d460-460d-95a4-242f28a0429c.xlsx"
+
+print("===== 第一份表格结构 =====")
+df1 = pd.read_excel(file1)
+print(f"列名：{list(df1.columns)}")
+print(f"前5行数据：\n{df1.head()}\n")
+
+print("===== 第二份表格结构 =====")
+df2 = pd.read_excel(file2)
+print(f"列名：{list(df2.columns)}")
+print(f"前5行数据：\n{df2.head()}")

makee_vala/check_new_lib.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+import pandas as pd
+
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---1de9de11-1a6b-45c7-856a-4d69f9b26aa9.xlsx"
+df_final = pd.read_excel(final_lib_file)
+
+print("新定稿单词库列名：", list(df_final.columns))
+print("\n前10行预览：")
+print(df_final.head(10))

makee_vala/check_new_word_lib.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+import pandas as pd
+
+# 新的定稿单词库路径
+new_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---23d539f8-33d6-4679-b9ae-91520114ae54.xlsx"
+# 原始带详细字段的单词表路径
+origin_file = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---8b762144-a4a3-481d-bdb8-b3b0dcbf875a.xlsx"
+
+print("===== 新定稿单词库结构 =====")
+df_new = pd.read_excel(new_file)
+print(f"列名：{list(df_new.columns)}")
+print(f"前10行数据预览：\n{df_new.head(10)}")

makee_vala/check_sheets.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+import pandas as pd
+from openpyxl import load_workbook
+
+# 最新的定稿库文件路径
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---1de9de11-1a6b-45c7-856a-4d69f9b26aa9.xlsx"
+
+# 查看所有sheet
+wb = load_workbook(final_lib_file, read_only=True)
+print(f"文件包含的sheet：{wb.sheetnames}")
+
+for sheet_name in wb.sheetnames:
+    df = pd.read_excel(final_lib_file, sheet_name=sheet_name)
+    print(f"\nsheet名称：{sheet_name}，行数：{len(df)}")
+    print(f"前3行预览：\n{df.head(3)}")

makee_vala/check_unit_info.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+import pandas as pd
+
+file2 = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---286e16db-d460-460d-95a4-242f28a0429c.xlsx"
+df2 = pd.read_excel(file2)
+
+print(f"第二份表格总单词数：{len(df2)}")
+print("\n所有占用情况唯一值：")
+units = df2['占用情况'].dropna().unique()
+for unit in units:
+    print(unit)

makee_vala/check_word_match.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---1de9de11-1a6b-45c7-856a-4d69f9b26aa9.xlsx" # 定稿单词库
+difficulty_file = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---a5011ea1-5bef-47af-be44-633db83f822e.xlsx" # 难度表
+
+# 读取
+df_final = pd.read_excel(final_lib_file)
+df_diff = pd.read_excel(difficulty_file)
+
+# 处理定稿库单词：去空、去非字符串（比如数字）、转小写统一对比
+final_words = []
+for w in df_final['单词'].tolist():
+    if pd.notna(w) and isinstance(w, str):
+        final_words.append(w.lower())
+final_set = set(final_words)
+print(f"定稿库有效单词（纯字符串，去空）：{len(final_set)}个")
+print(f"定稿库原始总条目数：{len(df_final)}")
+print(f"定稿库非字符串/空值条目数：{len(df_final) - len(final_words)}")
+
+# 处理难度表单词
+diff_words = []
+for w in df_diff['单词'].tolist():
+    if pd.notna(w) and isinstance(w, str):
+        diff_words.append(w.lower())
+diff_set = set(diff_words)
+print(f"\n难度表有效单词：{len(diff_set)}个")
+print(f"难度表原始总条目数：{len(df_diff)}")
+
+# 差异统计
+match_count = len(diff_set & final_set)
+unmatch_count = len(diff_set - final_set)
+print(f"\n匹配上的单词数量：{match_count}")
+print(f"未匹配的单词数量：{unmatch_count}")
+
+# 查看定稿库中不是单词的内容
+print("\n定稿库中不是有效单词的内容示例：")
+for w in df_final['单词'].tolist():
+    if pd.isna(w) or not isinstance(w, str):
+        print(w, type(w))
+        break

makee_vala/confirm_category_rule.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+import pandas as pd
+
+new_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---23d539f8-33d6-4679-b9ae-91520114ae54.xlsx"
+df_new = pd.read_excel(new_file)
+
+print(f"定稿库总单词数：{len(df_new)}")
+print("\n单元分布：")
+units = df_new['占用情况'].dropna().unique()
+units_sorted = sorted(units, key=lambda x: (int(x.split('-')[1][1:]) if x.startswith('S') else 999, int(x.split('-')[2][1:]) if len(x.split('-'))>2 else 999))
+for unit in units_sorted:
+    count = len(df_new[df_new['占用情况'] == unit])
+    print(f"{unit}: {count}个")
+
+# 统计上册（S0 + S1 U1-U6）和下册（S1 U7+）的数量
+upper_count = 0
+lower_count = 0
+for idx, row in df_new.iterrows():
+    unit = row['占用情况']
+    if pd.isna(unit) or unit == '不常见':
+        continue
+    unit = unit.strip()
+    if unit.startswith('S0-'):
+        upper_count +=1
+    elif unit.startswith('S1-U'):
+        unit_num = int(unit.split('-')[1][1:])
+        if unit_num <=6:
+            upper_count +=1
+        else:
+            lower_count +=1
+
+print(f"\n按单元统计：")
+print(f"上册单词总数（S0 + S1 U1-U6）：{upper_count}")
+print(f"下册单词总数（S1 U7+）：{lower_count}")

makee_vala/final_reclassify.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---1de9de11-1a6b-45c7-856a-4d69f9b26aa9.xlsx" # 定稿单词库（两个sheet：上/下）
+difficulty_file = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---a5011ea1-5bef-47af-be44-633db83f822e.xlsx" # 难度表
+output_file = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/最终版单词上下册分类结果.xlsx"
+
+# 读取定稿库的两个sheet
+df_upper_lib = pd.read_excel(final_lib_file, sheet_name='单词表-LV1（上）')
+df_lower_lib = pd.read_excel(final_lib_file, sheet_name='单词表-LV1（下）')
+
+# 提取上下册单词列表，去空值
+upper_words = set(df_upper_lib['单词'].dropna().tolist())
+lower_words = set(df_lower_lib['单词'].dropna().tolist())
+
+print(f"定稿库上册单词数：{len(upper_words)}")
+print(f"定稿库下册单词数：{len(lower_words)}")
+print(f"合计：{len(upper_words)+len(lower_words)}")
+
+# 读取难度表
+df_diff = pd.read_excel(difficulty_file)
+
+# 匹配分类
+df_diff['分类'] = df_diff['单词'].apply(lambda x: '上册' if x in upper_words else '下册' if x in lower_words else '未匹配')
+
+# 拆分结果
+df_upper = df_diff[df_diff['分类'] == '上册'].drop(columns=['分类'])
+df_lower = df_diff[df_diff['分类'] == '下册'].drop(columns=['分类'])
+df_other = df_diff[df_diff['分类'] == '未匹配'].drop(columns=['分类'])
+
+# 写入结果
+with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
+    df_upper.to_excel(writer, sheet_name='上册单词（最终版）', index=False)
+    df_lower.to_excel(writer, sheet_name='下册单词（最终版）', index=False)
+    if len(df_other) >0:
+        df_other.to_excel(writer, sheet_name='未匹配单词', index=False)
+
+print(f"\n处理完成！结果已保存到：{output_file}")
+print(f"上册匹配到单词数：{len(df_upper)}")
+print(f"下册匹配到单词数：{len(df_lower)}")
+print(f"未匹配到单词数：{len(df_other)}")

makee_vala/generate_teaching_scheme.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+import pandas as pd
+
+# 你提供的核心逻辑，适配Excel输入输出
+def process_vocabulary_system(file_path):
+    # 1. 加载Excel数据
+    try:
+        df = pd.read_excel(file_path)
+    except FileNotFoundError:
+        return "Error: File not found."
+
+    df.columns = [c.strip() for c in df.columns]
+    print(f"加载文件成功，共{len(df)}条单词记录")
+
+    # 2. 你定义的特殊规则
+    t2_special_list = {
+        'invisible': {'air', 'wind', 'smoke', 'gas'},
+        'abstract': {'song', 'friend', 'hobby', 'art', 'pe', 'music', 'fun'},
+        'generalized': {'child', 'children', 'father', 'mother', 'food', 'colour', 'animal', 'toy'},
+        'identity': {'address', 'age', 'aunt', 'name'}
+    }
+
+    # 预展开T2特殊词集合
+    all_t2_special = {item for sublist in t2_special_list.values() for item in sublist}
+
+    # 3. 核心处理逻辑
+    def apply_rules(row):
+        # 清洗输入
+        word = str(row.get('单词', '')).lower().strip()
+        t_score = pd.to_numeric(row.get('实现成本(T)', 1), errors='coerce')
+        if pd.isna(t_score):
+            t_score = 1
+
+        # 规则分支
+        if t_score >= 3:
+            scheme = "逻辑交互 / UI 处理"
+            reason = "英语骨架词。涉及空间位置、时序或数量的逻辑判定，需系统重度UI引导。"
+            link = "建议设计‘解谜指令’，如：利用 here/there 进行远近空间坐标对比任务。"
+
+        elif t_score == 2 or word in all_t2_special:
+            scheme = "动画 / 特效 / UI处理"
+            if word in t2_special_list['invisible']:
+                reason = "隐形名词。需环境联动（如风吹树叶）和特效辅助表现。"
+                link = "联动关联实物，如：wind 联动 tree/leaf 的动态表现。"
+            elif word in t2_special_list['generalized']:
+                reason = "泛化概念。无法用单一图片代表，需UI组合展示或多模型联动。"
+                link = f"联动具体成员，由 {word} 展示其下属的 T1 级具象单词集合。"
+            elif word in t2_special_list['abstract'] or word in t2_special_list['identity']:
+                reason = "抽象/身份信息。需通过情节演绎或特定 UI 界面（如家谱）界定。"
+                link = "联动相关动作，如：song 联动 sing；age 联动 numbers。"
+            else:
+                reason = "动作/状态词。需 Animator 动画、粒子特效或角色表情反馈。"
+                link = "建议设计状态切换任务，如：open vs closed；dirty vs clean。"
+
+        else: # T1 情况
+            scheme = "静态模型展示"
+            reason = "具象实物。在 Unity 中对应单一、静态的物理模型或材质资源。"
+            link = "可作为背景或道具。建议联动颜色词或方位词增加任务厚度。"
+
+        return pd.Series([scheme, reason, link])
+
+    # 执行规则生成新列
+    df[['教学方案展示', '实现理由', '联动建议']] = df.apply(apply_rules, axis=1)
+
+    # 4. 导出为Excel
+    output_file = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/LV1词汇教学方案生成结果.xlsx"
+    df.to_excel(output_file, index=False)
+    return f"Success: 处理完成，结果已保存到 {output_file}"
+
+# 处理刚收到的LV1词汇表
+input_path = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---d41d887f-5d65-4eab-928d-a717e5097e8c.xlsx"
+result = process_vocabulary_system(input_path)
+print(result)

makee_vala/match_columns.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+table1_path = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---4d1d9fe3-1e36-4df1-baf6-d826fcf7a05e.xlsx"
+table3_path = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---e503b23c-829e-4367-b819-762856bd50b5.xlsx"
+output_path = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/匹配完成的LV1词汇表.xlsx"
+
+# 读取两个表格
+df1 = pd.read_excel(table1_path)
+df3 = pd.read_excel(table3_path)
+
+print(f"表一总条数：{len(df1)}")
+print(f"表三总条数：{len(df3)}")
+print(f"表一列名：{list(df1.columns)}")
+print(f"表三列名：{list(df3.columns)}")
+
+# 创建映射：统一将单词转为字符串作为key，匹配三个字段
+word_map = {}
+for _, row in df1.iterrows():
+    word = str(row['单词']).strip()
+    word_map[word] = {
+        '难度（D）': row['难度（D）'],
+        '实现成本(T)': row['实现成本(T)'],
+        '单词系数': row['单词系数']
+    }
+
+# 给表三添加三列
+def get_value(word, col):
+    key = str(word).strip()
+    return word_map.get(key, {}).get(col, None)
+
+df3['难度（D）'] = df3['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '难度（D）'))
+df3['实现成本(T)'] = df3['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '实现成本(T)'))
+df3['单词系数'] = df3['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '单词系数'))
+
+# 保存结果
+df3.to_excel(output_path, index=False)
+
+# 统计匹配情况
+match_count = df3['难度（D）'].notna().sum()
+print(f"\n匹配完成！结果已保存到：{output_path}")
+print(f"成功匹配条数：{match_count}")
+print(f"未匹配条数：{len(df3) - match_count}")

makee_vala/match_lower_final.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+difficulty_path = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---4d1d9fe3-1e36-4df1-baf6-d826fcf7a05e.xlsx" # 难度_成本单词系数1.0表
+lower_path = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---59ff96e7-d862-476b-be16-3162afcd818f.xlsx" # 最新的下册单词表
+output_path = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/最终版_LV1下册词汇匹配系数结果.xlsx"
+
+# 读取表格
+df_diff = pd.read_excel(difficulty_path)
+df_lower = pd.read_excel(lower_path)
+
+print(f"下册单词表总条数：{len(df_lower)}")
+
+# 创建映射字典，所有单词统一转为字符串匹配，包含数字
+word_map = {}
+for _, row in df_diff.iterrows():
+    word_key = str(row['单词']).strip()
+    word_map[word_key] = {
+        '难度（D）': row['难度（D）'],
+        '实现成本(T)': row['实现成本(T)'],
+        '单词系数': row['单词系数']
+    }
+
+# 匹配字段
+def match_field(word, field):
+    key = str(word).strip()
+    return word_map.get(key, {}).get(field, None)
+
+df_lower['难度（D）'] = df_lower['单词'].apply(lambda x: match_field(x, '难度（D）'))
+df_lower['实现成本(T)'] = df_lower['单词'].apply(lambda x: match_field(x, '实现成本(T)'))
+df_lower['单词系数'] = df_lower['单词'].apply(lambda x: match_field(x, '单词系数'))
+
+# 保存结果
+df_lower.to_excel(output_path, index=False)
+
+# 统计
+success_count = df_lower['难度（D）'].notna().sum()
+print(f"\n匹配完成！结果已保存到：{output_path}")
+print(f"成功匹配条数：{success_count}")
+print(f"未匹配条数：{len(df_lower) - success_count}")

makee_vala/match_lv1_lower.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+difficulty_path = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---4d1d9fe3-1e36-4df1-baf6-d826fcf7a05e.xlsx" # 难度表
+lv1_lower_path = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---5b90d819-abf3-4882-8772-ed8f3e0b449f.xlsx" # LV1下册词汇表
+output_path = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/正确版_LV1下册词汇匹配结果.xlsx"
+
+# 读取表格
+df_diff = pd.read_excel(difficulty_path)
+df_lower = pd.read_excel(lv1_lower_path)
+
+print(f"LV1下册词汇表总条数：{len(df_lower)}")
+
+# 创建难度表映射（全部单词，不区分上下册，按内容匹配）
+word_map = {}
+for _, row in df_diff.iterrows():
+    word = str(row['单词']).strip()
+    word_map[word] = {
+        '难度（D）': row['难度（D）'],
+        '实现成本(T)': row['实现成本(T)'],
+        '单词系数': row['单词系数']
+    }
+
+# 匹配字段
+def get_value(word, col):
+    key = str(word).strip()
+    return word_map.get(key, {}).get(col, None)
+
+df_lower['难度（D）'] = df_lower['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '难度（D）'))
+df_lower['实现成本(T)'] = df_lower['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '实现成本(T)'))
+df_lower['单词系数'] = df_lower['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '单词系数'))
+
+# 保存结果
+df_lower.to_excel(output_path, index=False)
+
+match_count = df_lower['难度（D）'].notna().sum()
+print(f"\nLV1下册匹配完成！结果已保存到：{output_path}")
+print(f"成功匹配条数：{match_count}")
+print(f"未匹配条数：{len(df_lower) - match_count}")

makee_vala/match_remaining.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+table1_path = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---4d1d9fe3-1e36-4df1-baf6-d826fcf7a05e.xlsx"
+table2_path = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---5b90d819-abf3-4882-8772-ed8f3e0b449f.xlsx" # 剩下的480行
+output_path = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/匹配完成的LV1下册词汇表.xlsx"
+
+# 读取表格
+df1 = pd.read_excel(table1_path)
+df2 = pd.read_excel(table2_path)
+
+print(f"表一总条数：{len(df1)}")
+print(f"待处理的下册表总条数：{len(df2)}")
+
+# 创建映射
+word_map = {}
+for _, row in df1.iterrows():
+    word = str(row['单词']).strip()
+    word_map[word] = {
+        '难度（D）': row['难度（D）'],
+        '实现成本(T)': row['实现成本(T)'],
+        '单词系数': row['单词系数']
+    }
+
+# 匹配字段
+def get_value(word, col):
+    key = str(word).strip()
+    return word_map.get(key, {}).get(col, None)
+
+df2['难度（D）'] = df2['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '难度（D）'))
+df2['实现成本(T)'] = df2['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '实现成本(T)'))
+df2['单词系数'] = df2['单词'].apply(lambda x: get_value(x, '单词系数'))
+
+# 保存
+df2.to_excel(output_path, index=False)
+
+# 统计
+match_count = df2['难度（D）'].notna().sum()
+print(f"\n处理完成！结果已保存到：{output_path}")
+print(f"成功匹配条数：{match_count}")
+print(f"未匹配条数：{len(df2) - match_count}")

makee_vala/new_reclassify.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---1de9de11-1a6b-45c7-856a-4d69f9b26aa9.xlsx" # 第一份：定稿单词库（仅单词列表）
+difficulty_file = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---a5011ea1-5bef-47af-be44-633db83f822e.xlsx" # 第二份：难度表
+output_file = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/最新定稿版单词上下册分类结果.xlsx"
+
+# 读取两个表格
+df_final = pd.read_excel(final_lib_file)
+df_diff = pd.read_excel(difficulty_file)
+
+# 提取定稿单词列表，去空值，去重
+final_words = df_final['单词'].dropna().unique().tolist()
+total = len(final_words)
+print(f"定稿单词库总有效不重复单词数：{total}")
+
+# 按照定稿库顺序：前一半上册，后一半下册
+upper_words = set(final_words[:total//2])
+lower_words = set(final_words[total//2:])
+
+print(f"上册单词数：{len(upper_words)}")
+print(f"下册单词数：{len(lower_words)}")
+
+# 分类难度表单词匹配分类
+df_diff['分类'] = df_diff['单词'].apply(lambda x: '上册' if x in upper_words else '下册' if x in lower_words else '未匹配')
+
+# 拆分结果
+df_upper = df_diff[df_diff['分类'] == '上册'].drop(columns=['分类'])
+df_lower = df_diff[df_diff['分类'] == '下册'].drop(columns=['分类'])
+df_other = df_diff[df_diff['分类'] == '未匹配'].drop(columns=['分类'])
+
+# 写入结果
+with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
+    df_upper.to_excel(writer, sheet_name='上册单词', index=False)
+    df_lower.to_excel(writer, sheet_name='下册单词', index=False)
+    if len(df_other) >0:
+        df_other.to_excel(writer, sheet_name='未匹配单词', index=False)
+
+print(f"\n处理完成！结果已保存到：{output_file}")
+print(f"上册匹配到单词数：{len(df_upper)}")
+print(f"下册匹配到单词数：{len(df_lower)}")
+print(f"未匹配到单词数：{len(df_other)}")

makee_vala/process_word_list.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+import pandas as pd
+from openpyxl import load_workbook
+
+# 文件路径
+file1 = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---8b762144-a4a3-481d-bdb8-b3b0dcbf875a.xlsx"
+file2 = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---286e16db-d460-460d-95a4-242f28a0429c.xlsx"
+output_file = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/单词上下分类结果.xlsx"
+
+# 读取第一个表格（带详细字段的单词表）
+df1 = pd.read_excel(file1)
+# 读取第二个表格（LV1词汇表）
+df2 = pd.read_excel(file2)
+
+# 给第二份表格添加上下分类
+def get_category(unit):
+    if pd.isna(unit) or unit == '不常见':
+        return '其他'
+    unit = unit.strip()
+    if unit.startswith('S0-'):
+        return '上'
+    if unit.startswith('S1-U'):
+        # 提取单元号
+        unit_num = int(unit.split('-')[1][1:])
+        if unit_num <= 6:
+            return '上'
+        else:
+            return '下'
+    return '其他'
+
+df2['分类'] = df2['占用情况'].apply(get_category)
+
+# 创建单词到分类的映射
+word_category_map = df2.drop_duplicates('单词').set_index('单词')['分类'].to_dict()
+
+# 给第一份表格添加分类列
+df1['分类'] = df1['单词'].map(word_category_map)
+
+# 拆分分类
+df_upper = df1[df1['分类'] == '上'].drop(columns=['分类'])
+df_lower = df1[df1['分类'] == '下'].drop(columns=['分类'])
+df_other = df1[df1['分类'] == '其他'].drop(columns=['分类'])
+
+# 写入结果到Excel，分三个sheet
+with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
+    df_upper.to_excel(writer, sheet_name='上册单词', index=False)
+    df_lower.to_excel(writer, sheet_name='下册单词', index=False)
+    if len(df_other) > 0:
+        df_other.to_excel(writer, sheet_name='其他分类单词', index=False)
+
+print(f"处理完成！结果已保存到：{output_file}")
+print(f"上册单词数量：{len(df_upper)}")
+print(f"下册单词数量：{len(df_lower)}")
+print(f"其他分类单词数量：{len(df_other)}")

makee_vala/reclassify_simple.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+import pandas as pd
+
+# 文件路径
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---1de9de11-1a6b-45c7-856a-4d69f9b26aa9.xlsx" # 定稿单词库
+difficulty_file = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---a5011ea1-5bef-47af-be44-633db83f822e.xlsx" # 难度表
+output_file = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/极简版单词上下册分类结果.xlsx"
+
+# 读取表格
+df_final = pd.read_excel(final_lib_file)
+df_diff = pd.read_excel(difficulty_file)
+
+# 完全按原始顺序拆分：前250行上册，后250行下册，无视内容
+final_words_all = df_final['单词'].tolist()
+upper_words = final_words_all[:250]
+lower_words = final_words_all[250:]
+
+# 直接匹配，无视重复
+upper_df = df_diff[df_diff['单词'].isin(upper_words)]
+lower_df = df_diff[df_diff['单词'].isin(lower_words)]
+
+# 写入结果
+with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
+    upper_df.to_excel(writer, sheet_name='上册单词', index=False)
+    lower_df.to_excel(writer, sheet_name='下册单词', index=False)
+
+print(f"处理完成！结果已保存到：{output_file}")
+print(f"上册单词数量：{len(upper_df)}")
+print(f"下册单词数量：{len(lower_df)}")

makee_vala/reclassify_word.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+import pandas as pd
+from openpyxl import load_workbook
+
+# 文件路径
+origin_file = "/root/.openclaw/media/inbound/é_¾åº_æ_æ_å_è_ç³_æ_1.0---8b762144-a4a3-481d-bdb8-b3b0dcbf875a.xlsx"
+final_lib_file = "/root/.openclaw/media/inbound/â_¼ï_LV1-å_ç_å_è_åº_-ç¼_å_é_è_ç_è_é---23d539f8-33d6-4679-b9ae-91520114ae54.xlsx"
+output_file = "/root/.openclaw/workspace-xiaoban/定稿版单词上下册分类结果.xlsx"
+
+# 读取原始单词表（带详细字段）
+df_origin = pd.read_excel(origin_file)
+# 读取定稿单词库
+df_final = pd.read_excel(final_lib_file)
+
+# 给定稿库单词添加上下册分类
+def get_category(unit):
+    if pd.isna(unit) or unit.strip() == '' or unit.strip() == '不常见':
+        return '不匹配'
+    unit = unit.strip()
+    if unit.startswith('S0-'):
+        return '上册'
+    if unit.startswith('S1-U'):
+        unit_num = int(unit.split('-')[1][1:])
+        if unit_num <=6:
+            return '上册'
+        else:
+            return '下册'
+    return '不匹配'
+
+df_final['分类'] = df_final['占用情况'].apply(get_category)
+
+# 创建单词到分类的映射（仅包含定稿库中存在的单词）
+word_category_map = df_final[df_final['分类'] != '不匹配'].drop_duplicates('单词').set_index('单词')['分类'].to_dict()
+
+# 给原始单词表匹配分类
+df_origin['分类'] = df_origin['单词'].map(word_category_map)
+
+# 拆分上下册
+df_upper = df_origin[df_origin['分类'] == '上册'].drop(columns=['分类'])
+df_lower = df_origin[df_origin['分类'] == '下册'].drop(columns=['分类'])
+df_other = df_origin[~df_origin['分类'].isin(['上册', '下册'])].drop(columns=['分类'])
+
+# 写入结果
+with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
+    df_upper.to_excel(writer, sheet_name='上册单词（定稿版）', index=False)
+    df_lower.to_excel(writer, sheet_name='下册单词（定稿版）', index=False)
+    if len(df_other) > 0:
+        df_other.to_excel(writer, sheet_name='未匹配到定稿库的单词', index=False)
+
+print(f"处理完成！结果已保存到：{output_file}")
+print(f"上册匹配到单词数量：{len(df_upper)}")
+print(f"下册匹配到单词数量：{len(df_lower)}")
+print(f"未匹配到定稿库的单词数量：{len(df_other)}")

output/check_mysql_db.sql

@@ -1 +0,0 @@
-show databases;

output/check_mysql_table.sql

@@ -1 +0,0 @@
-show tables like '%order%';

output/check_order_table.sql

@@ -1,2 +0,0 @@
-use vala_order;
-show tables like '%order%';

output/check_table.sql

@@ -1 +0,0 @@
-select table_name from information_schema.tables where table_name like '%order%';

output/check_test_order.sql

@@ -1,3 +0,0 @@
-show databases;
-use vala;
-show tables like '%order%';

output/check_test_order_db.sql

@@ -1,2 +0,0 @@
-use vala_order;
-show tables;

output/check_vala_order.sql

@@ -1,2 +0,0 @@
-use vala;
-show tables like '%order%';

output/gmv_query.sql

@@ -1,53 +0,0 @@
-with daily_gmv as (
-select date(pay_success_date) as pay_date
-                        ,case when sale_channel = 11 then '苹果'
-                                                when sale_channel = 12 then '华为'
-                                                when sale_channel = 13 then '小米'
-                                                when sale_channel = 14 then '荣耀'
-                                                when sale_channel = 15 then '应用宝'
-                                                when sale_channel = 17 then '魅族'
-                                                when sale_channel = 18 then 'VIVO'
-                                                when sale_channel = 19 then 'OPPO'
-                                                when sale_channel = 21 then '学而思'
-                                                when sale_channel = 22 then '讯飞'
-                                                when sale_channel = 23 then '步步高'
-                                                when sale_channel = 24 then '作业帮'
-                                                when sale_channel = 25 then '小度'
-                                                when sale_channel = 26 then '希沃'
-                                                when sale_channel = 27 then '京东方'
-                                                when sale_channel = 41 then '官网'
-                                                else '小程序'
-                                end as sale_channel
-                        ,sum(pay_amount_int)/100 as amount
-from bi_vala_order
-where sale_channel in (11,12,13,14,15,17,18,19,21,22,23,24,25,26,27,41,71)
-and order_status = 3
-and pay_amount_int > 49800
-and pay_success_date >= '2026-03-04' and pay_success_date < '2026-03-05'
-group by pay_success_date
-                                ,case when sale_channel = 11 then '苹果'
-                                                        when sale_channel = 12 then '华为'
-                                                        when sale_channel = 13 then '小米'
-                                                        when sale_channel = 14 then '荣耀'
-                                                        when sale_channel = 15 then '应用宝'
-                                                        when sale_channel = 17 then '魅族'
-                                                        when sale_channel = 18 then 'VIVO'
-                                                        when sale_channel = 19 then 'OPPO'
-                                                        when sale_channel = 21 then '学而思'
-                                                        when sale_channel = 22 then '讯飞'
-                                                        when sale_channel = 23 then '步步高'
-                                                        when sale_channel = 24 then '作业帮'
-                                                        when sale_channel = 25 then '小度'
-                                                        when sale_channel = 26 then '希沃'
-                                                        when sale_channel = 27 then '京东方'
-                                                        when sale_channel = 41 then '官网'
-                                                        else '小程序'
-                                        end
-)
-select 
-    pay_date,
-    sale_channel,
-    amount,
-    round(amount / sum(amount) over (partition by pay_date) * 100, 2) as ratio
-from daily_gmv
-order by amount desc;

output/list_order_tables.sql

@@ -1,2 +0,0 @@
-use vala_order;
-show tables;

scripts/backup_workspace.sh

@@ -0,0 +1,21 @@
+#!/bin/bash
+set -e
+
+# 进入workspace目录
+cd /root/.openclaw/workspace-xiaoban
+
+# 配置git信息
+git config user.name "xiaoban"
+git config user.email "xiaoban@valavala.com"
+
+# 添加所有文件，自动排除.gitignore里的内容（包括secrets.md）
+git add .
+
+# 提交变更
+COMMIT_MSG="自动备份 $(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')"
+git commit -m "$COMMIT_MSG" || echo "无变更需要提交"
+
+# 推送到远程仓库
+git push https://git.valavala.com/ai_member_only/ai_member_xiaoban main
+
+echo "✅ Workspace备份完成：$COMMIT_MSG"

scripts/daily_summary.sh

@@ -0,0 +1,48 @@
+#!/bin/bash
+# 每日8点总结执行脚本
+WORKSPACE="/root/.openclaw/workspace-xiaoban"
+DATE=$(date +%Y%m%d)
+YESTERDAY=$(date -d "yesterday" +%Y-%m-%d)
+
+# 1. 生成过去24小时关键经验总结
+echo "=== 每日总结 $DATE ===" > $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md
+echo "## 昨日关键进展" >> $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md
+# 读取昨日记忆文件内容
+if [ -f "$WORKSPACE/memory/$YESTERDAY.md" ]; then
+  grep -E "(完成|新增|修复|优化|升级|重要)" $WORKSPACE/memory/$YESTERDAY.md >> $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md
+else
+  echo "无昨日记忆记录" >> $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md
+fi
+
+# 2. 提交更新到git仓库
+cd $WORKSPACE
+git add .
+git commit -m "每日总结更新 $DATE"
+git push origin main
+
+# 3. 更新飞书个人说明文档
+# 调用飞书文档更新接口，将总结追加到个人说明文档末尾
+# 文档token从MEMORY.md获取：Tn23wQkUQilduAkvgwscTGhgnUd
+curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/docx/v1/documents/Tn23wQkUQilduAkvgwscTGhgnUd/blocks" \
+  -H "Authorization: Bearer $(cat $WORKSPACE/.feishu_token)" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d "{
+    \"block_type\": 3,
+    \"children\": [
+      {
+        \"block_type\": 2,
+        \"text\": {
+          \"content\": \"### 每日更新 $DATE\n$(cat $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md | sed 's/"/\\"/g')\"
+        }
+      }
+    ]
+  }"
+
+# 4. 发送通知给Cris
+/home/ubuntu/.nvm/versions/node/v24.14.0/bin/openclaw message send --channel feishu --target user:ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45 --message "✅ 每日8点总结任务已完成：
+$(cat $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md)
+
+飞书文档已更新，git仓库已同步。"
+
+# 清理临时文件
+rm $WORKSPACE/tmp_daily_summary.md

skills/cron-schedule/SKILL.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+---
+name: cron-schedule
+description: 定时任务/提醒设置，支持一次性定时提醒和周期性cron任务。激活当用户提到"提醒我"、"定时"、"cron任务"、"多久之后通知我"等相关需求时。
+---
+
+# 定时任务设置Skill
+用于快速创建定时提醒、周期性自动化任务。
+
+## 激活场景
+当用户提出以下需求时自动触发使用该Skill：
+- "XX分钟/小时/天后提醒我XX"
+- "每天/每周X XX点提醒我XX"
+- "设置定时任务"
+- "创建cron任务"
+- "帮我加个提醒"
+
+## 使用方法
+### 1. 一次性定时提醒（执行后自动删除）
+**参数规则：**
+- 延迟时间：支持"30分钟"、"2小时"、"1天"等自然语言时间
+- 提醒内容：需要通知用户的具体消息
+
+**示例：**
+用户需求："30分钟后提醒我开会"
+执行命令：
+```bash
+openclaw cron add --at +30m --name "30分钟后开会提醒" --message "⏰ 提醒：时间到了，该去开会啦！" --announce --channel feishu --account xiaoban --to ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45 --tz Asia/Shanghai --delete-after-run
+```
+
+### 2. 周期性定时任务（重复执行）
+**参数规则：**
+- cron表达式：标准cron格式 `分 时 日 月 周`，例如`0 8 * * *`表示每天8点
+- 任务名称：便于识别的任务标识
+- 执行内容/提醒消息：需要执行的操作或通知内容
+
+**示例：**
+用户需求："每天早上8点提醒我备份数据"
+执行命令：
+```bash
+openclaw cron add --cron "0 8 * * *" --name "每日8点数据备份提醒" --message "⏰ 每日提醒：请执行当日数据备份操作~" --announce --channel feishu --account xiaoban --to ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45 --tz Asia/Shanghai
+```
+
+## 强制规则（必须遵守）
+1. 所有定时任务默认投递到用户飞书账号 `ou_d0474502fe89122e69d0e13123c7bb45`，不允许投递到其他地址
+2. 时区强制指定为`Asia/Shanghai`，避免时间计算错误
+3. 飞书投递必须加`--account xiaoban`参数，指定使用xiaoban bot发送，禁止使用默认default bot
+4. 一次性提醒必须加`--delete-after-run`参数，执行后自动清理过期任务
+5. 创建任务完成后需要将任务ID返回给用户，方便后续管理
+6. 不允许创建执行破坏性操作的定时任务
+
+## 任务管理常用命令
+- 查看所有定时任务：`openclaw cron list`
+- 删除指定任务：`openclaw cron rm <任务ID>`
+- 手动执行验证任务：`openclaw cron run <任务ID>`
+- 查看任务执行状态：`openclaw cron status <任务ID>`