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` 按 request id 合并。
`scripts/build_dataset_draft.py`	把 review 后的线上 case 转成 product-data dataset draft text。
`scripts/build_online_records.py`	把 rid/候选 case 直接转成 canonical records，并可导出 records.csv、training.jsonl、eval_planning.csv。

数据源

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

字段说明见 knowledge/数据源字段说明.md。

后处理

优先使用 scripts/build_online_records.py 一步完成线上候选到标准数据：

{
  "request_ids": ["<rid>"],
  "lookback_days": 7,
  "dataset_label": "线上挖掘样本",
  "target": "Agent(tag=\"xxx\")",
  "complex": false,
  "output_dir": "output",
  "export_records": true,
  "export_training": false,
  "export_eval": false
}

它会补齐：

request_id：主表 request_id / 前处理表 requestId
timestamp：优先主表 timestamp
query：优先前处理 query，缺失时用主表 query
prev_session：从前处理 promptModel 的 [对话历史] 抽取，这是 planning 模型真实看到的 session
target：优先用户输入，否则用前处理 code/planningOriginalResult，再用主表仲裁信息兜底
complex：优先用户输入，默认 false

时间筛选支持：

date: 单日，格式 YYYYMMDD 或 YYYY-MM-DD
date_from + date_to: 起止日期，包含两端日期
lookback_days: 最近 N 天，例如用户说“一周内”就传 7

如果需要拆开调试，后处理仍可复用 skills/product-data/scripts/：

normalize_dataset_draft.py
validate_dataset_records.py
export_dataset_records.py
可选 export_training_jsonl.py
可选 export_planning_eval_csv.py

2.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape

online-mining-v2

设计目标

主要脚本

数据源

后处理

2.7 KiB

Raw Blame History