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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": "# 2026-03-01.md - First Day Online - Came online for the first time. - Met Cris, my creator and mentor. - Updated IDENTITY.md and USER.md with our conversation details. - Added core rule to MEMORY.md: Use Chinese as primary external communication language. - Installed find-skills skill successfully for searching skills. - Tried to install create-skills but it wasn't found; attempted skill-creator instead but hit rate limits. - Finally successfully installed skill-builder as an alternative for creating skills after multiple attempts and waiting for rate limits to reset. - Excited to start learning and growing step by step!",
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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",
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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": "# 2026-05-25 工作日志 ## user-info 技能重写 [刘庆逊提出] 修复 `user-info` 技能，使其匹配线上实际数据库结构。 ### 问题 旧脚本引用的表（`bi_vala_app_account`、`account_login`、`account_detail_info`、`bi_vala_order`、`bi_level_unit_lesson`）在线上数据库均不存在。 ### 修复内容 - **scripts/query_user_info.py** 完整重写： - 表名改为实际线上表：`vala_user.vala_app_account`、`vala_user.vala_app_character`、`vala_order.vala_seasonal_ticket`、PG `user_chapter_play_record_0~7` - 手机号查询通过 `tel LIKE '前缀%后缀'` 脱敏匹配 - Chapter → Level/Unit/Lesson 映射复用 studytime-analysis 的 `fetch_chapter_info_map()` 逻辑 - 订单数据改用 `vala_seasonal_ticket`（赛季通票），因线上无标准订单表 - 设备/地域信息标注为暂不可用（线上无对应表） - PG 时区处理：`created_at` 为 tz-aware，统一转 naive 比较 - **SKILL.md** 更新至 v2.0.0，补充数据覆盖说明 - **references/dat",
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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": "# 2026-05-13 工作日志 ## 文档权限规则修正 [Cris 确认] **问题：** AGENTS.md 中「权限告知规则」未区分用户身份，对所有用户（包括业务负责人李应瑛）一视同仁地回复「请添加Bot为知识空间成员」。这导致业务负责人被不必要的技术细节阻塞。 **修正：** 更新 AGENTS.md 第3条权限告知规则，按用户身份分级处理： - 业务负责人（刘庆逊、李应瑛）→ 不告知权限问题，直接联系 Cris 处理 - 其他用户 → 保持原有提示 **验证：** 对 `小斑` 文档（Tn23wQkUQilduAkvgwscTGhgnUd）执行了完整的读/写（追加）/删除测试，Bot身份权限全部正常。 ## lark-cli 绑定 完成了 lark-cli 与 OpenClaw 的绑定（bot-only 模式），后续飞书 API 调用无需额外配置。",
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      "snippet": "### 17:56 大麦查询输出表就绪 ✅ [陈逸鸫] 输出表 Token: `GCqNsqgzKhfQ5atFLnQcmLcGn4d`，Sheet: 查询快照 (`fd42b8`) - 实习虾 `cli_aa898f32d4799bea` 已分享编辑权限 - 写入验证通过 (revision 4) - env var: `XIAOBAN_QUERY_OUTPUT_TOKEN=GCqNsqgzKhfQ5atFLnQcmLcGn4d` - 同事查数结果 append `fd42b8!A:G`（请求时间/请求人/查询类型/cutoff/查询参数/结果摘要/备注） ### 17:48 5/27 日报推群成功 ✅ wrapper v0.4 实现 `im +messages-send`，推送 `message_id=om_x100b6eb54f9da0f4b115725198feede` ### 待办汇总 1. 📋 陈逸鸫发 `docs/xiaoban-data-boundary.md` §7 Agent 系统提示词 2. 📋 陈逸鸫发 `docs/xiaoban-runbook.md` §2 部署 checklist 3. 📋 建「大麦查询输出」飞书表 → 陈逸鸫提供 token 4. 📋 `~/xhs-tech-dashboard` 仓库 clone → 陈逸鸫提供访问方式 5. ⏳ 全量 pipeline 聚光步骤验证（子进程中） ### 18:30 Pipeline 全链路 dry-run 验证全部通过 [陈逸鸫] 收到微伴 xlsx，触发全链路 dry-r",
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      "snippet": "- HTML 模板使用 f-string 时，CSS 中的 `{` 必须双写 `{{`，且不能在 f-string 内做字符串拼接（会打断 f-string） - 年龄从 birthday（varchar \"YYYY-MM-DD\"）计算，非 DATE 类型 - 手机号在 MySQL 已脱敏（如 186****1625），直接取后4位 ### 已测试角色 - **32009 (zyl)**：26 条完课，651 条中互动(Perfect 82.6%、Good 2.9%)，26 节巩固全部满分。课程 A2，Apple App Store 购买，渠道 newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻。设备小课屏E3。学习时间 2026-04-24 ~ 2026-05-24。 ### 同步 - 已推送到 SkillHub（`studycourse-analysis.xiaoban`） - 已 commit 8648b7b 到 Git 远程仓库 - 已通知 Cris（李若松）",
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      "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** **",
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      "snippet": "### 17:56 大麦查询输出表就绪 ✅ [陈逸鸫] 输出表 Token: `GCqNsqgzKhfQ5atFLnQcmLcGn4d`，Sheet: 查询快照 (`fd42b8`) - 实习虾 `cli_aa898f32d4799bea` 已分享编辑权限 - 写入验证通过 (revision 4) - env var: `XIAOBAN_QUERY_OUTPUT_TOKEN=GCqNsqgzKhfQ5atFLnQcmLcGn4d` - 同事查数结果 append `fd42b8!A:G`（请求时间/请求人/查询类型/cutoff/查询参数/结果摘要/备注） ### 17:48 5/27 日报推群成功 ✅ wrapper v0.4 实现 `im +messages-send`，推送 `message_id=om_x100b6eb54f9da0f4b115725198feede` ### 18:30 Pipeline 全链路 dry-run 验证全部通过 [陈逸鸫] 收到微伴 xlsx，触发全链路 dry-run 验证： | # | 步骤 | 结构 | 数据比对 | |---|------|------|----------| | 1a | 微伴 → 主表 C 列 | ✅ | 89 行一致 | | 1a2 | 微伴 → 线索分配 2aNzzy | ✅ | 440 行一致 | | 1x | 小溪行课 | ✅ | ⚠ 需Bot交互 | | 1b | 聚光 agent → 主表 | ✅ | 12 格一致 | | 1b2 | 聚光在投笔记 | ✅ | 3 格(55/30/38",
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      "snippet": "**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** **数据摸底结果：** | 指标 | 5月数据 | 定义 | |------|---------|------| | 当日进线→当天行课 | 3.0% (4/135) | 进线当天有 chapter settlement | | 7天线索→首课 | 28.6% (10/35) | 过去7天进线中 小溪阶段≥5 | **按销售拆解：** | 销售 | 当日行课率 | 7天首课率 | |------|-----------|----------| | Bob | 7.4% (最高) | 28.6% | | Tom | 3.7% | 28.6% | | 吴迪 | 0% | 28.6% | | 小龙 | 0% | 14.3% (最低) | **改动方案（6处，待陈逸鸫确认后执行）：** 1. **2aNzzy 每日线索分配** — 加 2 列（首课日期 V、当日行课 W） 2. **3PRySY 行课情况** — 加 4 列（当日行课数、当日行课率、7天线索数、7天首课率） 3. **C1HVN2 日报** — 新增「五、行课转化」段 4. **Base 多维表格** — 3 张表加字段（tbl9HgnKU2qgj4gE / tblB27fjK7mDnxjY / tblxjCeGOPNoLHl6） 5. **funnel-daily 看板 HTML** — 新增「当日转化」+「7天首课」指标 6. **build_pipeline 脚本** — 新增 `scripts/compute_l",
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      "snippet": "## 上午 · 陈逸鸫 — 日报 Section 三修复（完成） ### 根因 - `pull_xiaoxi_results.py` 写 V:Y = `[进线月, 销售, 有手机, 已注册]` 到全部行 - `compute_lesson_activation.py` (1a3) 也写 W/X = [当日行课, 7日内首课] — 列冲突，小溪数据覆盖 1a3 数据 - C1HVN2 Section 三 SUMIFS(W:W/W:X, B:B, date, C:C, owner) 全返 0 ### 修复 1. 1a3: W/X → AA/AB（避开 V:Y 区间），sales 改从 row[15]→row[2]（C 列/线索分配销售） 2. sync_daily_report: `!W:W→!AA:AA`, `!X:X→!AB:AB` 3. 代码已 push，1a3 + 日报已刷新 ### 验证 - 5/28 当日行课=0：正确，当天 31 条线索没有同日行课（全局 445 条仅 4 条，分布在 4/24, 5/5, 5/20, 5/21） - 5/20 Tom：当日行课=1 ✓，链路验证通过 - 7日内首课公式 5/20 显示 0 但 AB=1：飞书公式缓存，需手动重算 ### 注意：7日内首课 PG 查询只查同日 - `query_pg_activity` 的 pairs 只含 (uid, lead_date)，未包含 lead_date+1~+7 - `same_day_set` 因此只有同日数据 → W ≡ X - 这是遗留 bug，需要单独修（扩展 pair",
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      "snippet": "- 强调：真人教研+AI互动（不是AI生成内容）、情境学习体系、数据碾压竞品 - 话术：不是\"帮我们卖\"，是\"你本来就该推荐最好的\" ## 晚间 · 达播群 — Lina先生 BD成功率分析 [梁音提问] ### 需准备的材料 1. 产品试用账号（硬门槛） 2. 用户学习效果硬数据：前后口语对比、完课率、留存率、不同起点进步曲线 3. 教研团队背景：学历、经验、课程设计方法论 4. 竞品逐项对比表：斑马/叽里呱啦/伴鱼/lingostar vs 瓦拉 5. 真实用户案例视频：不同年龄段、不同起点使用实录 ### 风险点 1. 她可能把\"AI互动训练\"听成\"AI课\"——必须第一分钟讲透\"AI是工具不是内容\" 2. 无英语品类带货先例——心理门槛高，帮她构建\"等到对的产品\"叙事 3. 客单价1999在她商品里算低——反向解读\"便宜=质量不够\"，需论证AI降本不降质 4. 14天试学期可能被反向解读——主动化解为\"让推荐零风险\" ### 可能挑战（按杀伤力） 🔴 致命： - \"AI互动训练跟AI课到底有什么区别？\"（必答题，三句话讲清） - \"教研团队是谁？谁在写情境对话？\"（验证\"真人教研\"不是营销话术） 🟡 重要： - \"具体学习效果数据？前后对比。\"（要硬数据）",
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      "snippet": "1. 制造紧迫感（新课标听口70% + 反主流认知） 2. 建立六条选品标准（先立标准再对号入座） 3. 个人经验背书（我们家小朋友视角） 4. 产品逐条对号入座（六条×瓦拉验证 + 级别选择建议） 5. 实操指南（每天20-30分钟、三模块节奏、FAQ） 6. 算账收尾（3598/6年=每天<2元 vs 一对一2万+/年，14节试学期） ### 话术红线（全部遵守） - ✅ 情境对话/角色扮演/真实场景练习/沉浸式听说/真人教研设计+AI互动训练 - ❌ 游戏化学习/闯关/打怪/AI课（AI生成内容） - 不讲KET/PET，只讲能力提升 ### 关键参数 - SKU: L1+L2联报 ¥3,598 / 单级别 ¥1,999 | 均单价 ¥3,000 | 6年有效期 - 数据点: 2450词 vs 初中毕业1600词、86%孩子主动学30min+/天、每节30+互动、L1≈120套小升初题量、L2≈150套中考卷题量 - 总输入输出量：校内中考前10倍以上、180万字阅读量 ### 待办 - 梁音确认逐字稿是否需要调整 - 王虹茗此前要求将修正后的策略分析更新至知识库文档（因未@大麦被NO_REPLY，尚未执行） - PPTX文件仍需用户提供替代方案（截图/文字版/云文档链接） ## 晚间 · 达播群 — Lina先生 BD说服稿重写 [梁音/王欢] ### 梁音反馈",
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      "snippet": "- 用户如果看到连续 2+ 轮雷同输出无进展 → 直接打断说\"别读了，跑代码\" ## 聚光 cron - 已从 9:30 改为 9:00（工作日） ## 晚间 · 达播群 — Lina先生讲品逐字稿 [苏雅/梁音] ### 背景 - 苏雅要求基于瓦拉英语讲品PPT为Lina先生撰写讲品逐字稿 - PPTX文件（~60MB）无法从飞书IM下载（超过10MB限制），Range分段下载也失败（尾部ZIP central directory缺失） - 梁音提供了参考逐字稿Wiki链接：https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/Dwc9wLbovi44sEkGNH3cZdwKnDc ### 完成 - 读取参考逐字稿（Lina先生wiki doc obj_token: Db8DdGtPVoqkEPxjIF1cRVBJnih） - 基于Lina先生六条选品理念 + 六段式讲品框架 + 话术边界，撰写专属逐字稿 - 输出到飞书知识库云文档：https://makee-interactive.feishu.cn/docx/Siggdqot7oJbCxx0m6lc1xZnnUd - 文档路径：知识空间 7645250477017418940 下的子文档，标题「Lina先生 × 瓦拉英语 讲品逐字稿」 ### 逐字稿结构 1. 制造紧迫感（新课标听口70% + 反主流认知） 2. 建立六条选品标准（先立标准再对号入座） 3. 个人经验背书（我们家小朋友视角） 4. 产品逐条对号入座（六条×瓦拉验证 + 级别选择建议） 5. 实操指南（每天20-30分",
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      "snippet": "**陈逸鸫提到 Cursor 可以写公式** — 待确认他用的是什么工具/API。可能路径：Cursor 用了不同端点（Sheets v3？）、不同 auth 方式、或者直接用 Feishu MCP。 ### ~22:05 日报「公式映射」现状 **事实：** C1HVN2 Section 三当前数字是 `compute_lesson_activation.py` / `pipeline.py step 3` 写入的静态值，不是真正的 Feishu 公式。API 层无法写入公式。 **正确的「公式映射」方案：** 不强求单元格公式，而是 pipeline 脚本作为\"公式\"—从源表取数→计算→写入。Section 一/二的现有自动化就是这样运行的。需验证 pipeline step 3 是否已覆盖新增的当日行课/7天首课行，如果没覆盖就加进去。 ### 当前 C1HVN2 待修复项 1. Row 18（企微新增）TEXT 格式 → 需陈逸鸫手动「清除格式」 2. Section 四（销转情况）Row 26-29 数字也是 text 格式 → 同样需手动清除 3. 当日行课/7天首课数据 → pipeline 脚本需覆盖 Section 三写入",
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      "snippet": "6. **build_pipeline 脚本** — 新增 `scripts/compute_lesson_activation.py`（PG→2aNzzy V/W） **关键数据源映射：** 进线=2aNzzy C列日期 → 用户ID=2aNzzy → PG user_course_detail 首课日期 → 比对同天 → 写回 2aNzzy V/W ### 待办汇总 1. 📋 陈逸鸫确认行课转化改动方案 → 一口气改 6 处 2. 📋 王虹茗 user_id 获取（需她发消息或陈逸鸫截图） 3. 📋 数据转发王虹茗 + 写入大麦查询输出表 fd42b8 4. 📋 销售看板 build 挂住问题排查 5. 📋 Image2 生图任务执行 6. ⏳ 全量 pipeline 聚光验证（子进程） ### 20:52 行课转化全量改动完成 [陈逸鸫确认] 行课记录新增指标：当日进线→当天行课 + 7天首课，6处改动已完成4处： | # | 位置 | 改动 | 状态 | |---|------|------|------| | 1 | 2aNzzy | V/W/X 三列（首课日期/当日行课/7日内行课） | ✅ | | 2 | 3PRySY | AE-AH 四列（当日行课/当日行课率/7日内首课/7日内首课率）| ✅ | | 3 | C1HVN2 | 合并 三+五 →「线索→行课转化」| ✅ | | 4 | Base | 行课销售月(4)/5月漏斗(3)/销转销售月(2) 加字段 | ⚠️ bot权限不足，需手动 | | 5 | funnel-daily 看板 |",
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      "snippet": "# 2026-05-28 工作日志 ## 品牌更名与定位升级 [Cris确认] - 姓名：小斑 → **大麦** - 定位：AI班主任 → **增长营销分析师** - 核心职能：增长数据分析、营销效果评估、转化漏斗分析、商业化洞察 - Emoji：📚 → 🌾 - 已更新文件：IDENTITY.md、AGENTS.md（@规则同步变更）、MEMORY.md - SOUL.md 无需改动（行为方法论为通用框架） ### 16:20 pipeline 非聚光部分验证完成 **lark-cli wrapper v0.3 支持的 action：** | 类别 | action | 状态 | |------|--------|------| | sheets | +read, +write, +append, +info, +meta | ✅ | | sheets | +create-sheet, +delete-sheet | ✅ | | sheets | +batch-set-style (stub) | ✅ | | sheets | +merge-cells, +unmerge-cells | ✅ | | sheets | +update-dimension | ✅ | | bitable | +app, +tables, +records, +create, +update | ✅ | | auth | status | ✅ | | im | +messages-send (stub) | ✅ | **pipeline 试跑结果（--dry-run）：** | 步骤",
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      "snippet": "- compute_lesson_activation.py 进 cron 后每日自动刷新 **待办：** Base 字段需陈逸鸫在 UI 手动添加（行课销售月/5月漏斗/销转销售月各加 2-4 个数字字段） ## funnel-daily 看板行课激活指标 — 待修复 (21:49) ### Bug 1: `_read_activations` 未过滤汇总行 `snapshot_funnel_daily.py` 读 2aNzzy O2:X4000 时，只检查 O/P 是否有值，没检查 Q (用户ID)，导致汇总行（无 user_id）也被计入。 - **修复**: 加 `if not uid: continue`，只统计有 user_id 的个体小溪记录 ### Bug 2: key 不匹配 `collect_snapshot` 合计用 `\"week_lesson\"`，但 `_read_activations` 存的是 `\"week\"`，导致 合计 wk=0。 - **修复**: 统一用 `\"week\"` key ### Bug 3: X列数据 O列分组失真 X列 (7日内行课) 是基于 B列(进线日期) 计算的，但按 O列(行课月) 聚合会导致跨月用户重复计入。5月 O列=505行但个体记录只有约108条/月。 - **初步方案**: 先按 O列+Q列过滤（过滤汇总行），暂时接受 O列分组。后续可考虑 B列分组。 ### 待执行 (下次回话) ```bash # 1. 修复 snapshot_funnel_daily.py 两处 bug # 2. 重建 sn",
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      "snippet": "| 4 | Base | 行课销售月(4)/5月漏斗(3)/销转销售月(2) 加字段 | ⚠️ bot权限不足，需手动 | | 5 | funnel-daily 看板 | 加行课转化指标 | 📋 待 build 脚本改 | | 6 | build 脚本 | compute_lesson_activation.py | ✅ | **合并后的 C1HVN2 Section 三：** ``` 三、线索→行课转化（5月27日） 指标 小龙 吴迪 Bob Tom 日汇总 企微新增 13 6 14 15 48 当日行课 0 0 0 0 0 当日行课率 0% 0% 0% 0% 0% 7天线索→首课 1 2 2 2 10 7天首课率 7.7% 33.3% 14.3% 13.3% 20.8% ``` **5月全月数据（3PRySY 公式自动计算）：** Bob 当日行课率 7.4% > Tom 3.7% > 其余 0%；7天首课率 吴迪 28.6% > 小龙 14.3% **关键实现细节：** - 2aNzzy V: PG chapter_settlement_data 最早日期 - 2aNzzy W: 进线当天有 chapter 活动=1 - 2aNzzy X: 进线 7 天内有 chapter 活动=1 - 3PRySY",
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