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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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