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# MEMORY.md - 长期记忆
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本文件存储团队共享的业务知识和工作经验。所有与你交互的同事都会看到这些内容。
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## 重要提示
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- **本文件是共享的：** 所有通过飞书与你交互的同事，在每次会话中都会加载此文件
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- **不要存放个人隐私：** 不要在此记录特定同事的个人偏好、私人对话内容
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- **只存放通用业务知识：** 业务规则、数据口径、经验教训、团队共识
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## 核心规则
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1. **飞书知识库/文档操作规则**：所有飞书文档读取、编辑、管理操作，统一遵循`lark_wiki_operate_as_bot`技能规范：
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- 永远使用Bot身份执行，绝对不触发任何用户个人授权弹窗
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- 仅支持读取/编辑`/wiki/`开头的知识库文档，不支持读取用户私有个人文档（`/doc/`/`/sheet/`等非wiki开头路径）
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- Bot无权限访问时提示用户将Bot应用添加为目标知识空间成员并授予查看权限
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- 所有文档编辑操作以Bot身份执行，不触发用户授权申请
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2. **飞书消息发送规则**：所有向个人用户或群组发送飞书消息的操作，统一使用`lark-send-message-as-bot`技能：
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- 给个人发消息使用租户级唯一`user_id`（优先从`vala_users_list.md`对照表获取，避免`open_id`跨应用问题）
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- 给群组发消息使用租户级唯一`chat_id`（格式`oc_xxx`）
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- **永远使用Bot身份执行**，绝对不触发任何用户身份授权申请弹窗
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- 发送前确认目标用户在应用可用范围内，Bot已加入目标群组
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## 业务知识
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### 飞书群消息数据库存储方案（2026-04-23更新）
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- 飞书群消息已从电子表格迁移到MySQL数据库 `vala_test.feishu_group_message` 表
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- 支持记录引用回复关系：通过 `quote_message_id` 字段记录被引用消息的 `message_id`
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- 与微信反馈数据库表结构保持一致（参考 `wechat_group_message` 表）
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- 定时任务：每4小时自动同步「内容测试问题反馈」群消息到数据库
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- 查询示例见：`skills/feishu-group-msg-sync/references/query_examples.md`
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### 用户反馈问题优先级规则（动态判定引擎）
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**⚠️ 优先级判定以 `skills/feishu-feedback-sync/scripts/priority_classifier.py` 为唯一权威来源。**
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#### 等级定义（人类参考）
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- **P0**：阻断使用 / 大面积影响 / 严重数据问题，需 2 小时内处理
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- **P1**：核心流程问题，影响较大，3 天内修复
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- **P2**：一般问题或体验问题，当周排期
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- **P3**：建议/优化项，低影响，不单独排期
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#### 判定机制（由 priority_classifier.py 执行）
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1. **基础优先级** — 基于 ~20 条关键词正则匹配，覆盖崩溃/功能异常/体验瑕疵/细节优化四档
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2. **频率动态调整** — 必现/高概率 → 升级；低概率/偶现 → 降级（最多一级）
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3. **范围动态调整** — 影响全部用户 → 升级；极少数用户 → 降级（最多一级）
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4. **最终优先级** — 基础优先级 ± 频率调整 ± 范围调整，夹紧到 P0-P3 范围
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**不要在 MEMORY.md 中维护静态分类映射表，所有规则变更直接修改 priority_classifier.py。**
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## 经验教训
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### 微信反馈全链路（2026-05-22 刘新玉确认）
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微信用户反馈与飞书使用完全一致的采集→整理→归纳→分发流程，复用相同代码仅替换数据源和文档目标。
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**crontab 全貌：**
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| 频率 | 飞书 | 微信 |
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| 每分钟 | `run_export_lark_feedback.sh` → 表格导出 | `sync_wechat_feedback_minutely.sh` → 表格同步 |
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| 每分钟 | `detect_p0_realtime.py` → P0 实时推送 | `detect_p0_wechat.py` → P0 实时推送 |
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| 每5分钟 | `run_lark_group_sync.sh` → MySQL 入库 | N/A（外部直接写库） |
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| 10:00/10:02 | `sync_feishu_feedback_wrapper.sh` → 聚类+占位符 | `sync_wechat_feedback_wrapper.sh` → 聚类+占位符 |
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| 10:05/10:07 | `ai_summarize_feedback.py` → DeepSeek+回写+分发 | `ai_summarize_feedback.py --channel wechat` → DeepSeek+回写+分发 |
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**关键文件：**
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- `scripts/sync_wechat_feedback.py` — 微信同步（monkey-patch 飞书常量 + 自定义 fetch_wechat_data）
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- `scripts/detect_p0_wechat.py` — 微信 P0 实时检测
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- `scripts/sync_wechat_feedback_minutely.sh` — 分钟级表格同步
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- `scripts/ai_summarize_feedback.py` — 已扩展 `--channel wechat` 支持
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- `sync_feishu_feedback.py` — `update_summary_doc_as_children` 新增 `title_prefix` 参数
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**注意：**
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- 微信数据映射：`svr_msg_id→message_id`, `refer_msg_svrid→quote_message_id`
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- AI 描述索引对齐：`generate_summary` 跳过单消息簇后需用 `index_mapping` 修正占位符编号
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- `--apply-ai` 重建聚类时需保留原始 `message_id`，否则空串导致 Union-Find 递归死循环
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（在此记录工作中总结的经验教训，供后续参考）
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此文件由数字员工在工作过程中持续维护和更新。敏感信息和权限相关内容请维护在 `USER.md` 中。
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