61 lines
2.8 KiB
Markdown
61 lines
2.8 KiB
Markdown
# 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
|
||
- 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 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
|