- [P20260219-224543] 2026-02-19 22:45:43 +0800
  - summary: TASK 1: 增加 JSON 数据创建时间日期范围到 Data Flow 报告STATUS: abandonedUSER QUERIES: 原始请求 ("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…
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TASK 1: 增加 JSON 数据创建时间日期范围到 Data Flow 报告STATUS: abandonedUSER QUERIES: 原始请求 ("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: 用户因耗时太久明确终止此任务，要求回滚。gen_dataflow_report.py 中添加了 _extract_date_ranges() 函数和相关代码，但从 git diff 看，这些修改仍在文件中（unstaged changes），需要回滚。FILEPATHS: gen_dataflow_report.pyTASK 2: 增加 API 请求参数日期 + JSON 数据量到报告STATUS: in-progressUSER QUERIES: "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:用户重新定义需求：在报告中展示每个 API 请求的 date_from/date_to 参数，以及返回的 JSON 数据量（记录数）collection_manifest.json 中已有 record_count 字段，但没有 date_from/date_toanalyze_dataflow.py 的 CLI 已支持 --date-from 和 --date-to 参数，但采集后未将这些参数写入 manifestdataflow_analyzer.py 源文件缺失，仅有 dataflow_analyzer.cpython-313.pyc，不能直接修改该模块计划方案：在 analyze_dataflow.py 的 main() 中，采集完成后把 CLI 传入的 date_from/date_to 追加写入 collection_manifest.json前一个 agent 已通过 git diff 确认了 TASK 1 的 unstaged changes 范围，但尚未执行回滚前一个 agent 已读取了 test_dataflow_analyzer.py 了解 CollectionResult 结构和 dump_collection_results 行为_make_result() 测试辅助函数（line 468-513）展示了 manifest 结构：每个表有 table_name, record_count, json_field_count, ods_column_count, timestamp 等字段NEXT STEPS:回滚 gen_dataflow_report.py 中 TASK 1 的修改（删除 _extract_date_ranges 函数、_DATE_RE、_SENTINEL_YEARS、import re as _re_date — 具体行范围需重新确认，大约 line 57-134 区域有新增代码）修改 analyze_dataflow.py：在 main() 中采集完成后，将 CLI 的 date_from/date_to 追加写入 collection_manifest.json（作为顶层字段或每个表条目的字段）修改 gen_dataflow_report.py的 generate_report() 函数：在报告头部和总览表中增加 API 请求日期范围列和 JSON 数据量列（record_count 已有）更新 hook prompt dataflow-analyze.kiro.hook运行报告生成脚本验证回填最新报告 dataflow_2026-02-19_190440.md告知用户最后一次分析结果中的相关数据FILEPATHS: gen_dataflow_report.py, analyze_dataflow.py, dataflow-analyze.kiro.hook, collection_manifest.json, dataflow_2026-02-19_190440.md, _run_dataflow.py, _run_report.pyKEY 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（dataflow_analyzer.cpython-313.pyc）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_toanalyze_dataflow.py 的 CLI 支持 --date-from 和 --date-to 参数Hook 配置在 dataflow-analyze.kiro.hook运行包装脚本：_run_dataflow.py（采集）、_run_report.py（报告）测试文件 test_dataflow_analyzer.py包含完整的接口测试，可用于理解模块行为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，需要高效执行改动文件如命中高风险路径需审计（本任务涉及的 scripts/ops/ 不在高风险路径中）Files to read:gen_dataflow_report.pyanalyze_dataflow.pydataflow-analyze.kiro.hookcollection_manifest.json_run_dataflow.py_run_report.pytest_dataflow_analyzer.py(lines 468-640 for manifest structure understanding)USER QUERIES(most recent first):TASK 1: 增加 JSON 数据创建时间日期范围到 Data Flow 报告（已废弃）STATUS: abandonedUSER 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_inspect_analyzer.pygen_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:gen_dataflow_report.pyTASK 2: 新需求 — 增加 API 请求参数日期 + JSON 数据量到报告STATUS: in-progressUSER 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：每个 API 请求时传入的 date_from / date_to 参数返回的 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:回滚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）确认 collection_manifest.json 中是否已有 date_from/date_to 信息（当前没有）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 数据量更新 hook promptdataflow-analyze.kiro.hook运行报告生成脚本验证回填最新报告dataflow_2026-02-19_190440.mdFILEPATHS:gen_dataflow_report.pyanalyze_dataflow.pydataflow_analyzer.cpython-313.pyc (源文件缺失)dataflow-analyze.kiro.hookcollection_manifest.jsondataflow_2026-02-19_190440.mdKEY 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_toanalyze_dataflow.py 的 CLI 支持 --date-from 和 --date-to 参数Hook 配置在dataflow-analyze.kiro.hook运行包装脚本：_run_dataflow.py（采集）、_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:gen_dataflow_report.pyanalyze_dataflow.pydataflow-analyze.kiro.hookcollection_manifest.json_run_dataflow.py_run_report.pyUSER QUERIES(most recent first):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。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。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。Output: Command executed successfully with no output.Exit Code: 0 3. Output: Command executed successfully with no output.Exit Code: 0 4. TASK 1: 增加 JSON 数据创建时间日期范围到 Data Flow 报告（已废弃）STATUS: abandonedUSER 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_inspect_analyzer.pygen_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:gen_dataflow_report.pyTASK 2: 新需求 — 增加 API 请求参数日期 + JSON 数据量到报告STATUS: in-progressUSER 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：每个 API 请求时传入的 date_from / date_to 参数返回的 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:回滚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）确认 collection_manifest.json 中是否已有 date_from/date_to 信息（当前没有）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 数据量更新 hook promptdataflow-analyze.kiro.hook运行报告生成脚本验证回填最新报告dataflow_2026-02-19_190440.mdFILEPATHS:gen_dataflow_report.pyanalyze_dataflow.pydataflow_analyzer.cpython-313.pyc (源文件缺失)dataflow-analyze.kiro.hookcollection_manifest.jsondataflow_2026-02-19_190440.mdKEY 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_toanalyze_dataflow.py 的 CLI 支持 --date-from 和 --date-to 参数Hook 配置在dataflow-analyze.kiro.hook运行包装脚本：_run_dataflow.py（采集）、_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:gen_dataflow_report.pyanalyze_dataflow.pydataflow-analyze.kiro.hookcollection_manifest.json_run_dataflow.py_run_report.pyUSER QUERIES(most recent first):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。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。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。
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