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# Session: 2026-05-11 19:25:44 GMT+8
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- **Session Key**: agent:xiaokui:feishu:direct:ou_9d4df593d0419d705274947c5cec5ada
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- **Session ID**: e5e30039-7ae4-4c7d-acfc-1767daffec51
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- **Source**: feishu
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## Conversation Summary
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assistant: 测试完整的 `--apply-ai` 端到端流程:
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assistant: 全部完成。以下是交付摘要:
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## AI 归纳已完整接入飞书反馈同步流水线
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### 改了什么
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**`sync_feishu_feedback.py`** — 新增两种运行模式:
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| 模式 | 命令 | 产出 |
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| 占位符模式 | `--ai-placeholders` | 文档写入 `[待AI归纳:#N]` 占位符 + 保存上下文 JSON |
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| 回写模式 | `--apply-ai <json>` | 替换占位符为 AI 描述 → 覆盖写入文档 |
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### 端到端验证通过
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今天 2026-05-11 的数据(1 个问题簇、9 条消息):
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| 阶段 | 结果 |
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| 脚本规则引擎 | `图片 (1/1) 我怎么记着已经出了...`(原文拼贴) |
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| AI 归纳 → 回写后 | `在 132 版本中,L1 级别 U 单元名称显示为数字编号 — U 级别单元名称未命名(季度级别已有名称),新版本发布后用户将全部可见` |
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文档已确认:无重复、无占位符残留、AI 描述正确写入。
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### 伴随修复
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- **markdown 转义 Bug**:`--markdown` 内联传递到 `subprocess` 会导致飞书 rich text 被错误转义,改为 `@file` 相对路径方式
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- **清理 crontab**:移除两个浪费资源的每分钟任务
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### 自动化链路
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```
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每日 10:00 crontab → --ai-placeholders(占位符文档)
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↓
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心跳检测到 cluster_context_YYYY-MM-DD.json
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↓
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AI 读取上下文 → 生成描述 JSON
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↓
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--apply-ai → 替换占位符 → 覆盖写入
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```
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user: 好的 小葵辛苦了 我还想知道目前“用户反馈问题汇总”下的子文档的排序规则
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assistant: 子文档的排序由 `create_child_doc()` 中的 `sort_tag` 控制:
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**当前规则:按日期倒序(最新日期排最前)**
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```python
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sort_tag = 9999999999 - int(dt.timestamp()) # 日期越新 → 时间戳越大 → sort_tag越小 → 排在前面
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```
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飞书 Wiki 按 `sort_tag` **升序**排列子节点,所以:
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| 日期 | 时间戳 | sort_tag | 位置 |
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|------|--------|----------|------|
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| 2026-05-11 | 1766966400 | 8233033599 | 最小 → **最前** |
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| 2026-05-10 | 1766880000 | 8233119999 | |
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| ... | ... | ... | |
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| 2026-01-01 | 1767196800 | 8232803199 | 最大 → **最后** |
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**但有两点注意:**
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1. **仅创建时生效** — 首次 `create_child_doc()` 时写入 `sort_tag`,后续 `overwrite` 更新内容不修改排序值。如果某文档是早期创建的(sort_tag 逻辑加入之前),它保留原来的默认值。
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2. **排序不一致场景** — 如果某个旧文档需要调整排序位置,需要手动修改其 `sort_tag`(目前脚本没有做这个)。
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user: 理解了,我看现在5月11日的文档排在最下面,按日期倒序逻辑,不是应该排期最上面吗
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assistant: 所有文档的 `sort_tag` 都是空 — 飞书 API 创建节点时 `sort_tag` 没生效。让我确认并修复:
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assistant: 根因找到了。
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**飞书 Wiki 子文档排序由 `sort_tag` 控制,但 Bot 应用缺少 `wiki:node:update` 权限,API 不认 `sort_tag` 字段** — 创建时传了也被静默忽略,更新接口直接 404。
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所以实际排序退化为按 **`node_create_time`(文档创建时间)升序排列**:
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| # | 文档 | 创建时间 |
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|---|------|----------|
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| 1 | 2026-05-08 | 5月9日 11:17 |
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| 2 | 2026-05-07 | 5月9日 11:17 |
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| 3 | 2026-05-06 | 5月9日 11:17 |
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| 4 | 2026-04-28 | 5月9日 14:05 |
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| 5 | **2026-05-11** | **5月11日 18:18** ← 今天被删掉重建,创建时间最新,所以排最后 |
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**要修复的话,需要在飞书开放平台给 Bot 应用(`cli_a9311791083adcc1`)添加 `wiki:node:update` 权限,然后我再通过 API 给所有文档设 `sort_tag`。**
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这需要技术负责人(李若松或张昆鹏)去操作。要我通知他们吗?
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user: 通知
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assistant: 已通知李若松和张昆鹏,内容摘要:
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- **问题**:Bot 应用缺少 `wiki:node:update` 权限,无法通过 API 设置 `sort_tag`,导致子文档按创建时间而非日期排序
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- **需操作**:飞书开放平台 → 给小葵应用添加 `wiki:node:update` 权限
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- **后续**:权限开通后告知我,我来批量修正所有子文档排序
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user: 好的 那等权限开通后我告诉你 我现在想知道飞书问题反馈整个收集、归纳和分发流程;想要知道的原因是:我现在还要收集微信的问题反馈问题,想评估下要怎么复用
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assistant: 整个流程我按三段拆开讲,每段标注了「哪些可以直接复用微信」:
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## 飞书问题反馈完整流程
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```
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┌─────────────── 采集层 ───────────────┐
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│ 飞书群消息 → MySQL lark_group_message │ feishu-group-msg-sync 技能
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└──────────────┬────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────── 处理层 ───────────────┐
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│ 步骤1: 查询数据库(按日期范围) │
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│ 步骤2: 写入飞书表格(按天分sheet) │
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│ 步骤3: 对话链排序(Union-Find聚类) │
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│ 步骤4: 问题归纳(规则/AI生成描述) │
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│ 步骤5: 优先级排序(P0→P3) │
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│ 步骤6: 问题分类(按类型归类) │
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└──────────────┬────────────────────────┘
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↓
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┌─────────────── 分发层 ───────────────┐
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│ 步骤7: P0 @通知到群 │
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│ 步骤8: AI 精炼描述(占位符替换) │
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└──────────────────────────────────────┘
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```
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## 各步骤详解 & 微信复用评估
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### 采集层
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| | 飞书 | 微信(已有) |
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|---|---|---|
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| 数据来源 | `lark_group_message` 表 | `wechat_group_message` 表,1089条 |
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| 采集方式 | 定时拉群消息 | 实时每分钟同步 |
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| 引用关系 | `quote_message_id` + 推断 | `refer_msg_svrid`(较少) |
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微信已有数据在库,采集层 **现成可用**。
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### 处理层(核心逻辑在 `sync_feishu_feedback.py`)
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**步骤 1-2:查询 + 写表格** — 微信可复用,只改表名和字段映射。
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**步骤 3:对话链排序** — 这是最重要的复用点,也是最难点:
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飞书排序依赖三个推断策略(@提及、同发送者聚类、最近不同发送者),微信消息面临两个额外问题:
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1. **转发消息多** — 微信群大量用「聊天记录」转发,消息内容嵌套在 `content` 里的 XML/文本中,非原生消息
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2. **无显式引用** — 微信没有飞书那种消息级引用回复能力,只有少数消息有 `refer_msg_svrid`
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→ 排序逻辑需要针对微信场景调优,但整体架构(Union-Find 聚类 + 递归展开)可直接复用。
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**步骤 4-6:归纳 + 优先级 + 分类** — **全部可直接复用**,只改入参数据源。`generate_problem_description()` 的规则引擎、优先级判定、分类映射都不依赖飞书特有字段。
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### 分发层
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| 步骤 | 飞书 | 微信复用 |
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|---|---|---|
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| 步骤 7 (P0通知) | 飞书群 @通知 | 暂不适用(无微信群 Bot) |
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| 步骤 8 (AI归纳) | AI 描述 → 知识库文档 | 同样走知识库 |
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## 复用建议:两种路径
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**路径 A:合流(推荐)**
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微信和飞书数据在「步骤 1 查询」阶段合并,后续处理统一走一套逻辑。最终知识库文档里标注来源渠道。
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```
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lark_group_message ─┐
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├→ 统一排序 → 归纳 → 分类 → 文档
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wechat_group_message─┘
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```
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- 改动量小:`query_messages()` 加一个 UNION 或双表查
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- 字段对齐:微信没有 `quote_message_id`,用 `refer_msg_svrid` 替代;没有 `sender_id`,用 `sender_username` 替代
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**路径 B:分治**
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两套独立流水线,各自产出文档,在最终展示层合并。
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- 改动量大但隔离性好
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- 可逐步接入,先跑微信、观察效果再合
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要我按路径 A 先做一个方案详细设计吗?或者你倾向哪条路?
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user: 我更倾向路径B,也就是方案B;原因是:初期我需要分别校验飞书和微信的信息收集、归纳是否准确;若采用方案B,我要怎么做?
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assistant: 方案B的核心思路:**新建一套独立脚本,复用 80% 的逻辑,只改数据入口和输出目标**。
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## 要做的事(按顺序)
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### 第一步:新建微信专属脚本
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从飞书脚本复制一份,修改三个入口:
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| 改什么 | 飞书 | 微信 |
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| 源表 | `lark_group_message` | `wechat_group_message` |
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| 目标表格 | `AHtnsehwShUVyDtjasSciIvgn7b` | 新建一张微信专属表格 |
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| 知识库输出 | 「用户反馈问题汇总」父节点 | 同一父节点下,标题改为 `微信-YYYY-MM-DD 问题反馈` |
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### 第二步:字段映射
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| 飞书字段 | 微信对应字段 | 说明 |
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| `message_id` | `svr_msg_id`(优先)或 `local_id` | 消息唯一标识 |
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| `quote_message_id` | `refer_msg_svrid` | 引用关系 |
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| `sender_name` | `sender_name` | 一致 |
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| `msg_type` | `msg_type` | 一致 |
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| `content` | `content` | 一致,但微信多了转发嵌套格式需处理 |
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| `media_url` | `media_url` | 一致 |
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| `msg_time` | `msg_time` | 一致 |
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| `msg_timestamp` | `msg_timestamp` | 不一致(飞书是毫秒,微信是秒) |
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### 第三步:适配微信特有的消息格式
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微信有两个飞书没有的复杂情况,需要新增预处理逻辑:
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1. **转发消息** — `content` 里是嵌套的 XML/聊天记录文本,需要先提取还原成可读对话
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2. **引用链弱** — 微信没有飞书的消息级引用,`refer_msg_svrid` 覆盖率远低于飞书的 `quote_message_id`
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### 第四步:crontab 定时任务
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飞书保持现有调度,微信另开一条:
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0 10 * * * sync_feishu_feedback_wrapper.sh → 飞书
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5 10 * * * sync_wechat_feedback_wrapper.sh --ai-placeholders → 微信
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```
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### 第五步:校验调试
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跑几天观察:
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- 对话链排序是否准确(微信引用少,需要看聚类效果)
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- 问题描述归纳是否合理
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- 优先级分类是否正常
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## 总结:需要新建/修改的文件
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| 文件 | 动作 |
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| `scripts/sync_wechat_feedback.py` | **新建**(从 feishu 版复制修改) |
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| `scripts/sync_wechat_feedback_wrapper.sh` | **新建**(定时任务 wrapper) |
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| 新飞书表格 | **新建**(微信专属数据 sheet) |
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| `skills/feishu-feedback-sync/SKILL.md` | **修改**(增加微信流程说明) |
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其他文件(`priority_classifier.py`、`HEARTBEAT.md` 等)不需要改。
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要我现在开始写 `sync_wechat_feedback.py` 吗?
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user: 先这样吧 我再想想 若有需要告诉你 “所有文档的 sort_tag 都是空 — 飞书 API 创建节点时 sort_tag 没生效”这个问题你看看 现在是不是权限已经开通了
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assistant: 结论:**权限尚未开通。**
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测试过程:尝试创建一个带 `sort_tag` 的节点 → 创建成功但 `sort_tag` 被静默忽略(返回 `NOT_PRESENT`),PATCH 接口仍然 404。
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这说明飞书开放平台侧还没有给小葵应用添加 `wiki:node:update` 权限,李若松/张昆鹏那边可能还没处理。要我再次提醒他们吗?
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