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      "snippet": "# 2026-04-18 工作日志 ## 术语共识 [李若松确认] 术语「飞书反馈消息数据库」默认指代用户反馈收集技能中的飞书内部测试反馈MySQL数据表 `vala_test.lark_group_message`，存储「内容测试问题反馈」群（oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26）的同步消息数据。",
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      "snippet": "3. 问题描述留 `[AI归纳]` 占位符 - 运行时 AI（即助手本身）根据元数据 + 对话上下文，生成精炼的问题描述 #### AI 归纳的最终输出格式（固定模板） ```markdown ### 问题 N > **在{端}端{环节}内（{课程}），{角色/组件}出现了{现象}** | 发言人 | 要点 | |--------|------| | ... | ... | **当前问题排查结论：** ... ``` #### 结论提取规则增强 - 解释性关键词：上云/预下载/加载/原因是/改为了/首次 → 标记为分析性发言 - 分析性发言 + 日志上传 → 输出「疑似{原因}，已上传日志，排查中」 - 分析性发言 + 无日志 → 输出「{原因}，待确认」 - 无分析 + 无日志 → 改为「暂未排查到问题」（刘新玉确认，比「暂未排查到根因」更准确） #### 4/28 最终归纳结果（AI 生成） 1. **NPC HUD 显示**：在移动端关卡内（11-2），NPC 头上的 HUD 偶尔变成一小条 → 暂未排查到问题 2. **iOS Loading 慢**：在 iOS 端关卡内（L1 3-2），Loading 耗时约 10 秒（正常 3 秒），导致组件数据丢失/无音频 → 疑似关卡内容上云加载导致，已上传日志，排查中 #### 结论提取的边界 - 刘新玉指出：\"暂未排查到问题\" vs \"暂未排查到根因\" → 前者更准确（问题被描述了但可能没被排查）",
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      "snippet": "问题：很多消息有关联但没有 `quote_message_id`（飞书 API 的 `root_id`/`parent_id` 未采集） **推断规则（按优先级）**： 1. **@提及匹配**：消息中 @了某人 → 关联到被@者最近一条消息 2. **同发送者聚类**：同一人在 2 分钟窗口内连续发多条 → 认为是对同一目标消息的回复 3. **最近不同发送者**：关联到最近一条不同发送者的消息（30 分钟内） 已测试效果：上午 NPC HUD 问题链成功串联，下午 iOS 问题链准确分组。部分跨话题误判仍需 AI 语义辅助（策略3，待后续评估）。 #### 触发方式 - 手动：「同步飞书反馈」「整理反馈对话链」 - 定时：每天 10:00 crontab 自动执行 ## 步骤4：问题归纳功能开发 [刘新玉] - 2026-04-30 18:38 完成 ### 步骤4 包含两部分 1. **问题描述**：在{端}{环节}内（{课程}），{角色/组件}出现了{现象} 2. **当前问题排查结论**：从对话最后 1-2 条提取，匹配规则： - \"日志上传/排查/查\" → \"日志已上传，排查中\" - \"确认/确实\" → \"已确认，待修复\" - \"已修复/已解决\" → \"已修复\" - \"不是 bug/设计如此\" → \"非问题，设计如此\" - 无明确结论 → \"暂未排查到根因\" ### 归纳格式 ```markdown ### 问题 N",
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      "snippet": "- \"日志上传/排查/查\" → \"日志已上传，排查中\" - \"确认/确实\" → \"已确认，待修复\" - \"已修复/已解决\" → \"已修复\" - \"不是 bug/设计如此\" → \"非问题，设计如此\" - 无明确结论 → \"暂未排查到根因\" ### 归纳格式 ```markdown ### 问题 N > **在{端}端{环节}内（{课程}），{角色/组件}出现了{现象}** | 发言人 | 要点 | |--------|------| | 报告人 | 🚩 报告：... | | ... | ... | | 最终人 | ✅ 结论/待排查 | ``` ### 维度提取规则 | 维度 | 优先级/来源 | |------|------------| | 端 | iOS > iPad > pad端 > Android > 移动端 > PC（正则匹配，忽略大小写） | | 环节 | 关卡内/知识巩固/单元挑战/听力挑战/阅读挑战/口语挑战/写作挑战/单元强化/瓦拉学院/报告（从消息文本匹配） | | 课程 | 匹配数字编号（如 11-2、L1 3-2） | | 角色/组件 | NPC/HUD/音频/组件/数据/Loading/加载/日志（从消息文本匹配） | | 现象 | 从消息中提取要害描述，截断在 35 字符以内 | ### 现象提取逻辑 1. 优先从包含 \"Bug的表现是这样的：\"、\"问题是\"、\"发现\"、\"出现\" 等关键词的消息中截取描述句 2. 提取的句子去除 URL、图片标记、疑问句 3. 截断到 35 字符防止过长 ### Bug 修复记录",
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      "snippet": "- iOS 的两个相关话题（组件无音频 / Loading 慢）因无引用关系而分成两个簇（需策略3语义聚类解决） - 单消息簇被跳过（需至少 2 条消息才能形成问题） ### Skill 文件最终状态 - `skills/feishu-feedback-sync/SKILL.md`：已包含完整步骤1-4的文档 - `skills/feishu-feedback-sync/scripts/sync_feishu_feedback.py`：已集成 `summarize_cluster()`、`extract_location_elements()`、`generate_summary()` 函数 - crontab 每日 10:00 执行（与步骤3一起） ### 步骤4 架构调整：AI 归纳取代规则生成 [刘新玉] - 2026-04-30 19:07 #### 问题 脚本规则匹配生成的问题描述质量差： - 组件匹配失败（NPC/HUD → \"未知组件\"） - 现象摘取了完整原始消息（含 @、无关词） - 端识别不稳定 #### 决策 **脚本输出结构化元数据 + 对话表，AI 负责归纳描述。** - 脚本 `summarize_cluster` 改为输出： 1. 位置元数据（端/环节/课程/组件）— 由 `extract_location_elements` 提取 2. 发言人-要点表格（规则生成） 3. 问题描述留 `[AI归纳]` 占位符 - 运行时 AI（即助手本身）根据元数据 + 对话上下文，生成精炼的问题描述 #### AI 归纳的最终输出格式（固",
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      "snippet": "- `generate_summary()` 调用 `compute_final_priority()` + `sort_by_priority()` 排序 - 新增 `--skip-priority` CLI 参数 - 修复了推断引用算法的孤立簇问题：在 sort_threads Union-Find 后增加合并单条孤立消息到有发送者重叠的大簇的逻辑 #### 3. 更新 SKILL.md 文档 - 增加了步骤5的完整文档说明 - 增加了优先级判定规则速查表 #### 4. 真实数据验证结果 - 2026-04-28 数据：2个问题 - P0：iOS端Loading超时致数据丢失/无音频（15条） - P1：移动端NPC HUD偶尔变成一小条（8条） #### 5. 刘新玉要求简化文档格式（~11:46） - 反馈文档太繁琐，只要在原有格式把\"问题 1\"改成\"P0-问题 1\" - 去掉了优先级分布汇总、额外信息行，只保留标题前缀 + 一行判定依据 - 最终格式：`### P0-问题 1` + `**优先级判定：** 规则...` - 知识库文档已更新为简洁版 #### 6. 修复推断引用算法 Bug - 策略2的 else 分支（同发送者无引用时往前找不同发送者）缺少时间限制 - 导致胡陈辰 20:45 的媒体消息被推断引用到徐思清 12:29（跨8小时） - 修复：加了 `GAP_THRESHOLD_MIN` 检查 #### 7. 文档写入方式改进 - 从 `insert_before` + `replace_range` 改为 `append` 模式",
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      "snippet": "### 飞书问题反馈按引用关系重新排序 [刘新玉] 要求按问题完整解决过程排序——通过 `quote_message_id` 串联同一问题的讨论链。 #### 排序逻辑 1. 从数据库读取全部消息及引用关系 2. 构建引用图：每个消息的 `quote_message_id` 指向其父消息 3. 聚合问题链（cluster）：同一引用链的消息归为一组，连续排列 4. 同 cluster 内按时间排序，子回复紧跟父消息 5. Cluster 间按最早时间排序 6. 无引用关系的独立消息按时间线补充 #### 处理过程 - 写入前先通过 `lark-cli sheets +write` 清空 sheet（`--raw-data=\"[]\"`） - 4/28 23条 → 生成完整引用链排序，写入 - 4/29 2条 → 无引用关系，直接写入 #### 4/28 问题链总结 | 问题 | 涉及人 | 消息数 | |------|--------|--------| | NPC HUD显示bug（仅移动端） | 徐思清→王胤鑫 | 3 | | 关卡出现规律 | 王胤鑫→庞鸿潇→梁晨 | 4 | | Playtesting数据记录 | 孙时敏 | 1 | | iOS组件无音频+Loading慢/数据丢失 | 胡陈辰→安君仪/毋益飞/王胤鑫 | 11 | | 网络问题（4/29） | Ann | 2 | ### 飞书群 4/25-4/27 数据查询结果 - 查询 MySQL `lark_group_message` 2026-04-25 ~ 2026-04-27 数据 - 结果：0 条，",
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      "snippet": "# 2026-04-17 工作日志 ## 飞书群消息同步改造（李若松要求） ### 变更内容 - **存储从飞书表格改为 MySQL**：新建 `vala_test.lark_group_message` 表，结构参考 `wechat_group_message` - **同步频率**：从每6小时改为每4小时 - **数据范围**：2026.4.1 起的「内容测试问题反馈」群消息 - **数据库账户**：chatbot（test环境，仅对 lark_group_message 有写入权限） ### 完成事项 1. ✅ 创建 `lark_group_message` 表（唯一键 message_id 防重复） 2. ✅ 编写新同步脚本 `scripts/sync_lark_group_to_mysql.py`（基于原有 sync_group_to_sheet.py 改造） 3. ✅ 首次全量同步完成：172 条记录（2026-04-01 ~ 2026-04-17），含文本134条、图片17条、视频10条、富文本9条、表情2条 4. ✅ crontab 定时任务已替换：旧的每6小时飞书表格同步 → 新的每4小时MySQL同步 5. ✅ 更新 secrets.md 记录 chatbot 账户 6. ✅ 更新 user-feedback-collector SKILL.md 反馈数据源信息 ### 文件变更 - 新增：`scripts/sync_lark_group_to_mysql.py`（核心同步脚本） - 新增：`scripts/run_lark_group_sync.s",
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      "snippet": "- 创建脚本：`scripts/sync_feishu_full_history.py` - 同步时间范围：2026-04-10 至今 - 成功处理 57 条消息（包含文本、图片、视频等多种类型） - 所有媒体文件已上传到 COS - 数据已全部写入数据库 4. **定时任务配置** - 每 4 小时自动同步「内容测试问题反馈」群消息 - crontab: `0 */4 * * * cd /root/.openclaw/workspace-xiaokui/skills/feishu-group-msg-sync/scripts && python3 sync_group_to_mysql.py` 5. **文档更新** - `feishu-group-msg-sync/SKILL.md`: 说明数据库存储方案和引用回复支持 - `user-feedback-collector/SKILL.md`: 更新飞书反馈数据源为 MySQL - `feishu-group-msg-sync/references/query_examples.md`: 提供引用回复查询示例 ### 技术要点 - **引用回复识别**: 从消息 `body.quote` 字段提取被引用消息的 `message_id` - **去重机制**: 使用 `UNIQUE KEY (chat_id, message_id)` 避免重复记录 - **数据一致性**: 使用 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 处理重复消息 - **媒体文",
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      "snippet": "- **数据一致性**: 使用 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 处理重复消息 - **媒体文件处理**: 下载飞书媒体文件并上传到腾讯 COS，记录可访问 URL ### 验证结果 - ✅ 数据库表结构已更新（3 个新字段） - ✅ 历史数据已同步（57 条消息） - ✅ 定时任务已配置 - ✅ 文档已更新 - ℹ️ 当前数据中无引用回复消息（quote_message_id 都是 NULL），说明这段时间内群消息都是直接发送的 ### 查询能力 支持以下查询场景： - 查询某条消息的所有回复 - 查询完整对话链（原消息 + 所有回复） - 统计热门话题（被回复最多的消息） - 按时间、发送人、关键词筛选 ### 文件清单 - `scripts/alter_lark_group_message.sql` - 数据库表结构升级脚本 - `scripts/sync_feishu_full_history.py` - 完整历史数据同步脚本 - `skills/feishu-group-msg-sync/scripts/sync_group_to_mysql.py` - 增量同步脚本 - `skills/feishu-group-msg-sync/references/query_examples.md` - 查询示例文档",
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