# online-mining-v2

`online-mining-v2` 是线上数据挖掘 skill。它把 `elk-fetch` 作为默认线上数据源，把 `product-data` 作为挖掘结果的标准数据后处理链路。

## 设计目标

- 线上数据源默认走 ELK，而不是本地 parquet。
- 挖掘能力放在 skill 目录内，不注册新的平台工具。
- 所有脚本支持 JSON stdin/stdout，方便迁移到其他 Agent。
- 挖出的线上 case 不直接手写最终格式，而是转成 `product-data` 的 dataset draft，再进入 canonical record、校验和导出。

## 主要脚本

| 脚本 | 作用 |
| --- | --- |
| `scripts/elk_profile_index.py` | 采样索引 schema 和关键字段，帮助 Agent 判断字段可用性。 |
| `scripts/elk_search_cases.py` | 按 query/domain/prompt/model output/candidate domain 等条件搜索候选 case。 |
| `scripts/elk_fetch_by_request_ids.py` | 批量按 request id 拉取 main/pre_processing 原始摘要。 |
| `scripts/elk_join_request_logs.py` | 把 `arch-flat-nlp-log-f-*` 和 `pre-processing-info*` 按 request id 合并。 |
| `scripts/build_dataset_draft.py` | 把 review 后的线上 case 转成 product-data dataset draft text。 |

## 数据源

- `main`：`arch-flat-nlp-log-f-*`
- `pre_processing`：`pre-processing-info*`

字段说明见 `knowledge/数据源字段说明.md`。

## 后处理

后处理复用 `skills/product-data/scripts/`：

1. `normalize_dataset_draft.py`
2. `validate_dataset_records.py`
3. `export_dataset_records.py`
4. 可选 `export_training_jsonl.py`
5. 可选 `export_planning_eval_csv.py`

