ai_member_xiaokui/skills/user-feedback-data-source/SKILL.md

name	description
user-feedback-data-source	用户反馈原始数据获取层。定义所有反馈数据的来源、存储位置、表结构和查询方式。 支持三类数据源： 1. 主动上报：用户发送"用户反馈:"开头的消息，实时记录到飞书知识库 2. 飞书内部反馈群：「内容测试问题反馈」群消息，定时同步到 MySQL 3. 微信用户反馈群：「用户火线救火」群消息，实时存储到 MySQL **当以下情况时使用此 Skill**： (1) 需要了解反馈数据从哪来、存在哪、什么结构 (2) 需要查询原始反馈数据（飞书群/微信群/主动上报） (3) 需要维护数据采集脚本或定时任务 (4) 用户发送"用户反馈:"开头的消息，需要记录 (5) 被 user-feedback-processor 技能引用，作为数据源说明

用户反馈数据获取

本技能定义用户反馈的原始数据来源、存储方式和查询接口。是反馈处理流程的底层数据层。

维护负责人： 技术负责人（李若松） 下游消费者： user-feedback-processor 技能（产品经理使用）

数据源总览

反馈渠道	来源	存储位置	更新频率
主动上报	用户发送 用户反馈: 前缀消息	飞书知识库文档	实时
飞书内部测试反馈	「内容测试问题反馈」群（oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26）	MySQL：vala_test.lark_group_message	每天 8 次（08/10/12/14/16/18/20/22 点）
微信用户反馈	「用户火线救火」群	MySQL：vala_test.wechat_group_message	实时（每分钟同步）

数据源一：主动上报

触发条件

用户消息以 用户反馈: 或 用户反馈： 开头。

执行流程

1. 提取反馈正文 — 去掉前缀，去除前后空白
2. 总结梳理 — 提炼核心观点，保留关键事实和诉求，不超过 300 字；原文条理清晰则保持原文
3. 获取提交人 — 通过 sender_id 调用 feishu_get_user 获取姓名
4. 追加写入文档 — Bot 身份写入知识库文档：

   LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR=/root/.openclaw/credentials/xiaokui \
     lark-cli docs +update --doc NVCRdIChwot7oPxcpopcBFMOned --as bot --mode append \
     --markdown '<写入内容>'
   

5. 确认回复 — 成功：「✅ 反馈已记录，感谢！」；失败：告知具体错误

写入格式

---

**📅 时间：** YYYY-MM-DD HH:mm

**👤 提交人：** <用户姓名>

**📝 反馈摘要：**

<总结梳理后的内容，不超过300字>

**💬 原始反馈：**

<反馈原文>

• 时间使用 Asia/Shanghai 时区
• 文档为空时先写标题 # 📋 用户反馈记录，首条不需要开头分割线

存储位置

• 文档标题： 用户反馈问题汇总
• Wiki Token： ApVZw0fxGiv48ekuRS8cIfUjnRf
• 知识空间 ID： 7612229802338045122

数据源二：飞书内部测试反馈群

采集方式

定时脚本 feishu-group-msg-sync 以 Bot 身份拉取群消息，媒体文件上传到腾讯 COS，所有记录写入 MySQL。

• 定时任务： scripts/run_lark_group_sync.sh（crontab 每天 8 次）
• 底层脚本： skills/feishu-group-msg-sync/scripts/sync_group_to_mysql.py
• 同步状态文件： /tmp/last_feishu_feedback_sync_time

数据库表：vala_test.lark_group_message

字段	类型	说明
id	bigint unsigned	自增主键
chat_id	varchar(128)	群聊 ID
chat_name	varchar(255)	群聊名称
sender_id	varchar(128)	发送者 open_id
sender_name	varchar(255)	发送者姓名
message_id	varchar(128)	飞书消息 ID（om_xxx），唯一索引
parent_id	varchar(128)	父消息 ID（thread）
root_id	varchar(128)	根消息 ID（thread）
quote_message_id	varchar(128)	引用消息 ID（回复引用）
msg_type	varchar(32)	消息类型（text/post/image/media/audio/file/sticker）
content	text	文本内容或描述
media_url	varchar(1024)	媒体文件 COS URL
msg_time	datetime	消息时间
msg_timestamp	bigint	消息时间戳（毫秒）
collected_at	datetime	入库时间

查询示例

-- 查询最近 7 天的飞书反馈
SELECT sender_name, msg_type, content, media_url, msg_time
FROM lark_group_message 
WHERE chat_id = 'oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26'
  AND msg_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
ORDER BY msg_timestamp DESC;

-- 查询某条消息的完整对话链（原消息 + 所有回复）
SELECT message_id, sender_name, content, msg_time,
       IF(quote_message_id IS NULL, '原消息', '↳ 回复') AS role
FROM lark_group_message 
WHERE message_id = '<target_id>' OR quote_message_id = '<target_id>'
ORDER BY msg_timestamp;

数据源三：微信用户反馈群

采集方式

微信群消息通过外部同步工具实时写入 MySQL，每分钟增量同步。

• 定时任务： scripts/sync_wechat_feedback_minutely.py（crontab 每分钟）

数据库表：vala_test.wechat_group_message

字段	类型	说明
svr_msg_id	bigint	消息唯一 ID
sender_name	varchar(255)	发送者昵称
msg_type	int	消息类型
content	text	文本内容
media_url	varchar(1024)	媒体文件 URL
refer_msg_svrid	bigint	引用消息 ID（回复引用）
msg_time	datetime	消息时间
msg_timestamp	bigint	消息时间戳（毫秒）

查询示例

-- 查询最近 7 天的微信反馈
SELECT sender_name, msg_type, content, media_url, msg_time
FROM wechat_group_message 
WHERE msg_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
ORDER BY msg_timestamp DESC;

-- 查询完整对话链
SELECT svr_msg_id, sender_name, content, msg_time,
       IF(refer_msg_svrid IS NULL, '原消息', '↳ 回复') AS role
FROM wechat_group_message 
WHERE svr_msg_id = <target_id> OR refer_msg_svrid = <target_id>
ORDER BY msg_timestamp;

引用回复关系（跨渠道对照）

说明	飞书 lark_group_message	微信 wechat_group_message
消息唯一 ID	message_id（varchar, om_xxx）	svr_msg_id（bigint）
被引用消息 ID	quote_message_id（varchar）	refer_msg_svrid（bigint）
判断是否为回复	quote_message_id IS NOT NULL	refer_msg_svrid IS NOT NULL

数据库连接信息

• 主机： bj-cdb-8frbdwju.sql.tencentcdb.com
• 端口： 25413
• 用户： chatbot
• 密码： 见 secrets.env
• 数据库： vala_test
• 权限： 查询操作默认只读

注意事项

• 所有飞书操作使用 Bot 身份（--as bot），不触发用户授权
• 反馈数据为原始数据，不做分类和优先级判定（由下游 user-feedback-processor 处理）
• 任何人都可以提交主动上报反馈，无权限限制
• 数据采集脚本和定时任务的维护由技术负责人负责