ai_member_only/ai_member_xiaoban
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ai_member_xiaoban/skills/studytime-analysis/SKILL.md

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studytime-analysis 分析指定角色的完课时间分布与学习规律，包含一周内时间分布、跨周趋势、寒暑假排除。触发词：「学习时间分析」「看看学习时间」「学习时间有什么特点」「studytime」。 studytime-analysis 1.0.0

学习时间分析技能

触发规则

用户通过飞书发送以下格式的消息时触发：

  • 「学习时间分析 [角色ID]」
  • 「[角色ID] 学习时间分析」
  • 「看看 [角色ID] 的学习时间有什么特点」
  • 「分析 [角色ID] 的完课时间规律」

角色ID 必须是纯数字。

工作流程

  1. 参数提取 — 从用户消息中提取角色ID
  2. 数据采集 — 执行 Python 脚本查询该角色全部完课记录（包含寒暑假，非按月过滤）
  3. 分析输出 — 脚本自动完成以下分析并输出格式化报告：
    • 一周分布（仅非寒暑假数据）：周一至周日各天完课数量 + 周一至周五上课时段（上午/中午/下午/晚上），排除寒暑假作息差异的干扰
    • 跨周趋势（全部数据）：覆盖总周数、周均完课数、连续性、中断周、趋势变化（含寒暑假期间的学习节奏变化）
    • 完课记录明细（全部数据）：完整的完课时间表

调用方式

cd /root/.openclaw/workspace-xiaoban && \
export PG_DB_HOST=bj-postgres-16pob4sg.sql.tencentcdb.com \
  PG_DB_PORT=28591 PG_DB_USER=ai_member \
  PG_DB_PASSWORD='...' PG_DB_DATABASE=vala && \
python3 skills/studytime-analysis/scripts/studytime_analysis.py <role_id>

数据库说明

  • 完课数据源: PostgreSQL Online (vala 库) — user_chapter_play_record_0~7（8张分表）
  • 角色信息源: MySQL Online (vala_user 库) — vala_app_character + vala_app_account
  • 筛选: play_status = 1（已完成），查询全量数据（不按月过滤）
  • 寒暑假处理: 1-2月（寒假）和 7-8月（暑假）的记录仅在一周时间分布中排除，跨周趋势和完课明细完整保留
  • 注意: 表名无 bi_ 前缀；课程通过 level + chapter_id 字段展示

输出说明

脚本输出为 Markdown 格式的分析报告，可直接发送给用户。包含：

  • 角色基本信息（角色ID、账号ID、手机号后4位、角色名字、性别、年龄）
  • 数据概况（完课总数、寒暑假/非寒暑假数量）
  • 📌 一周时间分布数据范围说明
  • 一周时间分布表 + 规律总结（仅非寒暑假）
  • 跨周学习趋势表 + 趋势分析（全部数据）
  • 完课记录明细表（全部数据，含寒暑假标记）