- [P20260219-201058] 2026-02-19 20:10:58 +0800
  - summary: CONTEXT TRANSFER: We are continuing a conversation that had gotten too long. Here is a summary: --- ## TASK 1: 增加 JSON 数…
  - prompt:
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CONTEXT TRANSFER: We are continuing a conversation that had gotten too long. Here is a summary:

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## TASK 1: 增加 JSON 数据创建时间日期范围到 Data Flow 报告（已废弃）
- STATUS: abandoned
- USER QUERIES: 1 ("增加获取的JSON的获取数据的日期范围"), 补充 ("我需要的日期是Json返回数据里各数据创建时间的范围")
- DETAILS:
  - 用户最初要求在 dataflow 报告中增加 JSON 数据的日期范围
  - 已在 `scripts/ops/gen_dataflow_report.py` 中添加了 `_extract_date_ranges()` 函数（约 line 57-125），从 json_trees 的时间字段 samples 中提取日期范围
  - 但尚未在 `generate_report()` 函数中调用该函数（报告头部、总览表、逐表详情均未集成）
  - `dataflow_analyzer.py` 源文件缺失（仅有 pyc），导致反编译探查耗时过长
  - 用户因耗时太久明确终止此任务，要求回滚修改
  - 已删除临时脚本 `scripts/ops/_inspect_analyzer.py`
  - `gen_dataflow_report.py` 中的 `_extract_date_ranges` 函数和相关 import 仍在文件中（unstaged changes），需要回滚
- FILEPATHS: `scripts/ops/gen_dataflow_report.py`

## TASK 2: 新需求 — 增加 API 请求参数日期 + JSON 数据量到报告
- STATUS: in-progress
- USER QUERIES: 最后两条 ("增加每个申请API时参数中开始和结束日期。以及返回的Json数据量")
- DETAILS:
  - 用户重新定义了需求：不再是从 JSON 数据中提取创建时间范围，而是：
    1. 每个 API 请求时传入的 date_from / date_to 参数
    2. 返回的 JSON 数据量（记录数）
  - 这些信息应该已经在 `collection_manifest.json` 中（`record_count` 字段已有），但 date_from/date_to 参数目前未记录在 manifest 中
  - `dataflow_analyzer.py` 源文件缺失（仅有 `scripts/ops/__pycache__/dataflow_analyzer.cpython-313.pyc`），需要重建或从 pyc 反编译
  - 需要先回滚 TASK 1 的修改（`gen_dataflow_report.py` 中的 `_extract_date_ranges` 函数 + `import re as _re_date`）
  - 更新完成后需要告知用户最后一次分析结果中的相关数据
- NEXT STEPS:
  1. 回滚 `scripts/ops/gen_dataflow_report.py` 中 TASK 1 的修改（删除 `_extract_date_ranges` 函数和 `import re as _re_date`，约 line 57-125）
  2. 确认 `collection_manifest.json` 中是否已有 date_from/date_to 信息（当前没有）
  3. 修改 `dataflow_analyzer` 模块（pyc only，可能需要重建源文件）使其在 manifest 中记录 API 请求的 date_from/date_to 参数
  4. 修改 `gen_dataflow_report.py` 的 `generate_report()` 函数：在报告头部和总览表中增加 API 请求日期范围和 JSON 数据量
  5. 更新 hook prompt `.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`
  6. 运行报告生成脚本验证
  7. 回填最新报告 `export/dataflow_analysis/dataflow_2026-02-19_190440.md`
- FILEPATHS:
  - `scripts/ops/gen_dataflow_report.py`
  - `scripts/ops/analyze_dataflow.py`
  - `scripts/ops/__pycache__/dataflow_analyzer.cpython-313.pyc` (源文件缺失)
  - `.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`
  - `export/dataflow_analysis/collection_manifest.json`
  - `export/dataflow_analysis/dataflow_2026-02-19_190440.md`

## KEY ARCHITECTURE CONTEXT
- 项目是 NeoZQYY Monorepo，台球门店全栈数据平台
- Data Flow Structure Analysis 由两个脚本组成：`analyze_dataflow.py`（采集）→ `gen_dataflow_report.py`（报告生成）
- 核心模块 `dataflow_analyzer` 的 .py 源文件缺失，仅有 pyc 缓存
- 采集数据存放在 `export/dataflow_analysis/` 下，包含 `collection_manifest.json`、`json_trees/`、`field_mappings/`、`db_schemas/`、`bd_descriptions/`
- `collection_manifest.json` 中每张表有 `record_count`、`json_field_count`、`ods_column_count` 等字段，但无 date_from/date_to
- `analyze_dataflow.py` 的 CLI 支持 `--date-from` 和 `--date-to` 参数
- Hook 配置在 `.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`
- 运行包装脚本：`scripts/ops/_run_dataflow.py`（采集）、`scripts/ops/_run_report.py`（报告）

## USER CORRECTIONS AND INSTRUCTIONS
- 所有说明性文字使用简体中文
- 脚本执行规范：优先编写 Python 脚本再执行，避免 PowerShell 复杂逻辑
- 一次性运维脚本放 `scripts/ops/`
- 之前任务产生的修改需要回滚，一次性脚本需要删除
- 用户对耗时过长的操作不耐烦，需要高效执行

Files to read:
- `scripts/ops/gen_dataflow_report.py`
- `scripts/ops/analyze_dataflow.py`
- `.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`
- `export/dataflow_analysis/collection_manifest.json`
- `scripts/ops/_run_dataflow.py`
- `scripts/ops/_run_report.py`

USER QUERIES(most recent first):
1. 更新迭代：Data Flow Structure Analysis的hooks。需求：在最终报告中，增加每个申请API时参数中开始和结束日期。以及返回的Json数据量。更新完成后，告诉我最后一次Data Flow Structure Analysis结果中，以上数据内容。------------之前的任务耗时太久，终止吧。之前任务若有产生修改则回滚，若有一次性的脚本代码则删除。
2. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
3. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
4. 更新迭代：Data Flow Structure Analysis的hooks。需求：在最终报告中，增加每个申请API时参数中开始和结束日期。以及返回的Json数据量。更新完成后，告诉我最后一次Data Flow Structure Analysis结果中，以上数据内容。------------之前的任务耗时太久，终止吧。之前任务若有产生修改则回滚，若有一次性的脚本代码则删除。
5. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
6. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
7. 执行的时间太久了，换一种方法把。
8. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
9. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
10. 卡住了么？
11. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
12. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
13. 补充：我需要的日期是，Json返回数据里，各数据创建时间的范围，而不是api请求的时间，若有偏差则修正，继续你的任务。
14. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
15. Output:
Command executed successfully with no output.

Exit Code: 0
16. 更新迭代：Data Flow Structure Analysis的hooks。需求：在最终报告中，增加获取的JSON的获取数据的日期范围。内容在Python执行的报告中有提及，数据源是返回的JSON。更新完成后，将相应的内容，回填最新的任务报告。
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METADATA:
The previous conversation had 10 messages.

INSTRUCTIONS:
Continue working until the user query has been fully addressed. Do not ask for clarification - proceed with the work based on the context provided.
IMPORTANT: you need to read from the files to Read section
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