微信小程序页面迁移校验之前 P5任务处理之前
This commit is contained in:
@@ -8,7 +8,8 @@
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},
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"then": {
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"type": "runCommand",
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"command": "python .kiro/scripts/agent_on_stop.py"
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||||
"command": "python C:/NeoZQYY/.kiro/scripts/agent_on_stop.py",
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||||
"timeout": 360
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||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
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||||
"shortName": "agent-on-stop"
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||||
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||||
@@ -1,15 +0,0 @@
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||||
{
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"enabled": false,
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"name": "Audit Flagger (Prompt Submit)",
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||||
"description": "每次提交 prompt 时，基于 git status 判断是否存在高风险改动；若需要审计则写入 .kiro/.audit_state.json（无 stdout）。",
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"version": "1",
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"when": {
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||||
"type": "promptSubmit"
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||||
},
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"then": {
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"type": "runCommand",
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||||
"command": "python .kiro/scripts/audit_flagger.py"
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||||
},
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"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "audit-flagger"
|
||||
}
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@@ -1,15 +0,0 @@
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||||
{
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"enabled": false,
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"name": "Audit Reminder (Agent Stop, 15min)",
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"description": "若检测到高风险改动且未审计，则在 agentStop 以 stderr+非0 形式提醒（15 分钟限频；不写 stdout）。",
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"version": "1",
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"when": {
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||||
"type": "agentStop"
|
||||
},
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||||
"then": {
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"type": "runCommand",
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||||
"command": "python .kiro/scripts/audit_reminder.py"
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||||
},
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"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "audit-reminder"
|
||||
}
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@@ -1,15 +0,0 @@
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||||
{
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"enabled": false,
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"name": "Change Compliance Check (Agent Stop)",
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"description": "对话结束时，审查本次变更的合规性：DB 迁移是否已执行、DDL 是否合并至基线、新增文件是否遵循 doc-map、代码修改是否有对应文档/审计记录。先运行预扫描脚本过滤，无需审查时静默跳过以节省 Token。",
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||||
"version": "1",
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||||
"when": {
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"type": "agentStop"
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||||
},
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"then": {
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"type": "askAgent",
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"prompt": "先运行 `python .kiro/scripts/change_compliance_prescan.py` 获取预扫描结果。\n\n如果输出为 `NO_CHECK_NEEDED`，则回复「✅ 合规检查：无需审查项」，不做任何其他操作。\n\n如果输出为 JSON，则根据以下清单逐项审查并输出简短结论（每项一行，用 ✅/⚠️ 标记）：\n\n1. **DB 迁移执行**：检查 `new_migration_sql` 中的 SQL 文件，连接测试库（pg_etl_test / pg_app_test）验证对应表/字段是否已存在。若未执行，标记 ⚠️ 并列出待执行文件。\n2. **DDL 基线合并**：若有迁移 SQL 但 `has_ddl_baseline` 为 false，检查 `docs/database/ddl/` 下对应基线文件是否已更新。\n3. **目录规范**：检查变更文件列表中的新增文件路径是否符合 doc-map 规范（模块专属放模块内、项目级放根目录、审计产物放 docs/audit/）。\n4. **文档同步**：检查 `code_without_docs` 列表，列出缺少对应文档更新的代码文件及其应更新的文档路径。\n\n输出格式极简，不超过 15 行。"
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||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "change-compliance"
|
||||
}
|
||||
16
.kiro/hooks/cwd-guard-shell.kiro.hook
Normal file
16
.kiro/hooks/cwd-guard-shell.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,16 @@
|
||||
{
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||||
"enabled": true,
|
||||
"name": "CWD Guard for Shell",
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||||
"description": "在 AI 执行 shell 命令前，检查是否在运行 Python 脚本。如果是，提醒 AI 确认 cwd 是否正确（仓库根 C:\\NeoZQYY），避免相对路径解析到错误位置。",
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"version": "1",
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"when": {
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"type": "preToolUse",
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"toolTypes": [
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"shell"
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]
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||||
},
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||||
"then": {
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||||
"type": "askAgent",
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||||
"prompt": "如果即将执行的命令包含 `python` 且涉及 scripts/ops/、.kiro/scripts/、apps/etl/connectors/feiqiu/scripts/ 下的脚本，请确认：1) cwd 参数是否设置为仓库根目录 C:\\NeoZQYY；2) 脚本是否已有 ensure_repo_root() 校验。如果 cwd 不对且脚本无校验，请修正 cwd 后再执行。对于非 Python 命令或不涉及上述目录的命令，直接放行。"
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||||
}
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||||
}
|
||||
15
.kiro/hooks/daily-revenue-report.kiro.hook
Normal file
15
.kiro/hooks/daily-revenue-report.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,15 @@
|
||||
{
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||||
"enabled": true,
|
||||
"name": "每日经营数据报告",
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||||
"description": "手动触发后执行 daily_revenue_report.py，统计 3月1日至当天的每日经营数据（实收、充值、团购结算、到店人次、新会员、充值人数等），输出到 docs/reports/daily-revenue-latest.md",
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||||
"version": "1",
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||||
"when": {
|
||||
"type": "userTriggered"
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "askAgent",
|
||||
"prompt": "执行 python C:\\NeoZQYY\\scripts\\ops\\daily_revenue_report.py"
|
||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "daily-revenue-report"
|
||||
}
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||||
@@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
{
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"enabled": true,
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"name": "Data Flow Structure Analysis",
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"description": "手动触发数据流结构分析：先执行 Python 脚本采集 API JSON、DB 表结构、三层字段映射和 BD_manual 业务描述，再由报告生成器输出带锚点链接、业务描述、多示例值、白名单折叠和字段差异报告的 Markdown 文档。",
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||||
"version": "4.0.0",
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||||
"when": {
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"type": "userTriggered"
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||||
},
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||||
"then": {
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||||
"type": "askAgent",
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||||
"prompt": "执行数据流结构分析，按以下步骤完成。若发现已完成或有历史任务痕迹则清空，重新执行：\n\n第一阶段：数据采集\n1. 运行 `python scripts/ops/analyze_dataflow.py` 完成数据采集（如需指定日期范围，加 --date-from / --date-to 参数）\n2. 确认采集结果已落盘，包括：\n - json_trees/（含 samples 多示例值）\n - db_schemas/\n - field_mappings/（三层映射 + 锚点）\n - bd_descriptions/（BD_manual 业务描述）\n - collection_manifest.json（含 json_field_count、date_from、date_to）\n\n第二阶段：报告生成\n3. 运行 `python scripts/ops/gen_dataflow_report.py` 生成 Markdown 报告\n4. 报告包含以下增强内容：\n - 报告头含 API 请求日期范围（date_from ~ date_to）和 JSON 数据总量\n - 总览表含 API JSON 字段数列\n - 1.1 API↔ODS↔DWD 字段对比差异报告（白名单字段折叠汇总，不展开详细表格行）\n - 2.3 覆盖率表含业务描述列\n - API 源字段表含业务描述列 + 多示例值（枚举值解释）\n - ODS 表结构含业务描述列 + 上下游双向映射锚点链接\n - DWD 表结构含业务描述列 + ODS 来源锚点链接\n5. 输出文件路径和关键统计摘要\n\n白名单规则（v4）：\n- ETL 元数据列（source_file, source_endpoint, fetched_at, payload, content_hash）\n- DWD 维表 SCD2 管理列（valid_from, valid_to, is_current, etl_loaded_at, etl_batch_id）\n- API siteProfile 嵌套对象字段\n- 白名单字段仍正常参与检查和统计，仅在报告中折叠显示并注明原因\n\n注意：当前仅分析飞球（feiqiu）连接器。未来新增连接器时，应自动发现并纳入分析范围。"
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||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
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||||
"shortName": "dataflow-analyze"
|
||||
}
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||||
@@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
{
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"enabled": true,
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||||
"name": "Manual: DB 文档全量同步",
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||||
"description": "按需触发：对比 Postgres 实际 schema 与 docs/database/ 下的文档，自动补全或更新缺失/过时的表结构说明，并输出变更摘要。",
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||||
"version": "1",
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||||
"when": {
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"type": "userTriggered"
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||||
},
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||||
"then": {
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||||
"type": "askAgent",
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||||
"prompt": "执行一次按需的数据库文档全量同步。\n\n步骤：\n1) 检查当前 Postgres schema（使用环境中可用的工具/命令，例如 pg_dump --schema-only 或查询 information_schema）。\n2) 与 docs/database 下现有文档进行对比。\n3) 更新缺失或过时的 schema/表结构文档。\n4) 输出对账摘要：哪些文档被修改了、修改原因。输出路径遵循.env路径定义。\n\n注意：如果需要执行 shell 命令，请通过 agent 的 shell 工具调用。"
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||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
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||||
"shortName": "db-docs-sync"
|
||||
}
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||||
@@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
{
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||||
"enabled": true,
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||||
"name": "ETL Data Consistency Check",
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||||
"description": "手动触发 ETL 全链路数据一致性黑盒检查：获取最近一次成功的 ETL 任务，对 API→ODS→DWD→DWS/INDEX 逐表逐字段进行实际数据比对，输出详细的数据差异报告。",
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||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"when": {
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||||
"type": "userTriggered"
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "askAgent",
|
||||
"prompt": "执行 ETL 全链路数据一致性黑盒检查，按以下步骤完成，若发现已完成或有历史任务痕迹则清空，重新执行：\n\n1. 运行 `python scripts/ops/etl_consistency_check.py`\n2. 脚本会自动：\n a. 从 LOG_ROOT 找到最近一次成功的 ETL 日志，解析本次执行的任务列表\n b. 从 FETCH_ROOT 读取本次 ETL 落盘的 API JSON 文件\n c. 连接数据库（PG_DSN），对本次任务涉及的每张表逐字段比对：\n - API JSON vs ODS：字段完整性、值采样比对（随机 5 条记录的关键字段）\n - ODS vs DWD：字段映射正确性、值转换验证（采样比对）\n - DWD vs DWS/INDEX：聚合逻辑验证（行数、关键指标抽查）\n d. 输出 Markdown 报告到 ETL_REPORT_ROOT\n3. 检查报告输出，汇总关键发现\n\n报告结构：\n- 1. ETL 执行概览（任务列表、成功/失败/跳过统计）\n- 2. API↔ODS 数据一致性（逐表逐字段值比对）\n- 3. ODS↔DWD 数据一致性（映射验证 + 值采样）\n- 4. DWD↔DWS 数据一致性（聚合逻辑验证）\n- 5. 异常汇总与建议\n\n注意：使用正式库 PG_DSN 连接（只读模式），不修改任何数据。"
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||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "etl-data-consistency"
|
||||
}
|
||||
15
.kiro/hooks/etl-fullstack-integration.kiro.hook
Normal file
15
.kiro/hooks/etl-fullstack-integration.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,15 @@
|
||||
{
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"name": "ETL FULL TEST",
|
||||
"description": "一键执行 ETL 全流程前后端联调：启动服务 → Playwright 浏览器提交任务 → 实时监控 → 性能报告 → 黑盒一致性测试 → 服务清理。详细步骤参考 .kiro/specs/[ETL]-fullstack-integration/tasks.md",
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||||
"version": "1.1.0",
|
||||
"when": {
|
||||
"type": "userTriggered"
|
||||
},
|
||||
"then": {
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||||
"type": "askAgent",
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||||
"prompt": "执行 ETL 全栈联调运维任务。先读取 `.kiro/specs/[ETL]-fullstack-integration/tasks.md` 获取完整步骤细节，然后严格按以下 6 大步骤依次执行。全程使用 Playwright 浏览器模拟真实用户操作，不直接调用 API。\n\n## 步骤 1：服务启动与健康检查\n- 用 controlPwshProcess 启动后端：uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000，cwd=apps/backend/\n- 用 controlPwshProcess 启动前端：pnpm dev，cwd=apps/admin-web/\n- 等待服务就绪，验证 http://localhost:8000/docs 和 http://localhost:5173 可访问\n- Playwright 打开 http://localhost:5173，登录（用户名 admin，密码 admin123）\n- 验证登录成功后跳转到任务配置页，侧边栏菜单正常渲染\n\n## 步骤 2：浏览器操作 - 任务配置与提交\n- 在任务配置页（/）依次操作：\n - Flow 选择 api_full（API → ODS → DWD → DWS → INDEX）\n - 处理模式选择 full_window\n - 时间窗口模式设为【自定义】，开始 2025-7-01，结束为当前时间\n - 窗口切分【按天】，切分天数 30\n - 勾选 force_full（强制全量）\n - 任务选择区域全选 is_common=True 的常用任务（共 41 个）\n- 确认 CLI 命令预览区显示完整参数\n- 点击【直接执行】按钮（SendOutlined 图标），触发 POST /api/execution/run\n- 确认提交成功提示，记录 execution_id\n\n## 步骤 3：执行监控与 DEBUG\n- 导航到【任务管理】页面（/task-manager）\n- 在【队列】Tab 确认任务状态为 running\n- 点击 running 任务行，打开 WebSocket 实时日志流抽屉\n- 按需以 30秒~20分钟 弹性间隔检查页面状态\n- 检测日志中的 ERROR / CRITICAL / Traceback / Exception / WARNING 关键字\n- 连续 20 分钟无新日志输出则报超时警告\n- 任务完成（success/failed/cancelled）时停止监控\n- 收集所有 ERROR 和 WARNING 日志行及上下文，分析错误类型\n- 如果任务失败，切换到【历史】Tab 查看完整执行详情\n\n## 步骤 4：性能计时与报告生成\n- 在【历史】Tab 点击已完成任务查看执行详情\n- 通过 GET /api/execution/{id}/logs 获取完整日志\n- 从日志提取每个窗口切片（30天）的开始/结束时间，计算耗时\n- 识别 ODS / DWD / DWS / INDEX 各阶段耗时，标注 Top-5 瓶颈\n- 生成综合联调报告到 {SYSTEM_LOG_ROOT}/{date}__etl_integration_report.md\n- 报告包含：执行概要、性能报告（各切片耗时对比、Top-5）、DEBUG 报告\n\n## 步骤 5：黑盒数据一致性测试\n- 运行全链路检查器：uv run python scripts/ops/etl_consistency_check.py（cwd=C:\\\\NeoZQYY）\n - 脚本自动从 LOG_ROOT 找最近 ETL 日志，从 FETCH_ROOT 读 API JSON\n - 连接数据库（PG_DSN）逐表逐字段比对：API vs ODS、ODS vs DWD、DWD vs DWS\n - 白名单：ETL_META_COLS、SCD2_COLS 排除；API 空字符串 vs DB None 视为等价\n - 报告输出到 ETL_REPORT_ROOT\n- 检查 FlowRunner 内置一致性报告（ETL_REPORT_ROOT 下已自动生成）\n- 对比两份报告结论是否一致\n- 将黑盒测试结果摘要追加到步骤 4 的综合报告中（通过/失败统计、白名单差异、失败表清单）\n\n## 步骤 6：服务清理\n- 关闭 Playwright 浏览器实例\n- 停止 uvicorn 后端进程（controlPwshProcess stop）\n- 停止 pnpm dev 前端进程（controlPwshProcess stop）\n- 报告联调完成状态\n\n## 环境与规范要求\n- 环境变量从根 .env 加载（load_dotenv），缺失必须报错，禁止静默回退\n- 数据库使用测试库（PG_DSN 指向 test_etl_feiqiu）\n- 报告路径遵循 export-paths 规范，从环境变量读取\n- 需要的环境变量：PG_DSN、FETCH_ROOT、LOG_ROOT、ETL_REPORT_ROOT、SYSTEM_LOG_ROOT"
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||||
},
|
||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "etl-fullstack-integration"
|
||||
}
|
||||
15
.kiro/hooks/etl-unified-analysis.kiro.hook
Normal file
15
.kiro/hooks/etl-unified-analysis.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,15 @@
|
||||
{
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"name": "ETL Unified Analysis",
|
||||
"description": "手动触发 ETL 统一分析：合并数据流结构分析和数据一致性检查为一个流程。支持 --mode structure|consistency|full（默认 full），支持 --source api|etl-log（默认 api 主动采集最近 60 天）。",
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||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"when": {
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||||
"type": "userTriggered"
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "askAgent",
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||||
"prompt": "执行 ETL 统一分析，按以下步骤完成。若发现已完成或有历史任务痕迹则清空，重新执行：\n\n运行 `python scripts/ops/etl_unified_analysis.py`\n\n默认行为（full 模式）：\n1. 第一阶段：数据流结构分析\n - 运行 analyze_dataflow.py 采集 API JSON、DB 表结构、三层字段映射、BD_manual 业务描述（默认最近 60 天）\n - 运行 gen_dataflow_report.py 生成结构分析报告\n2. 第二阶段：ETL 数据一致性检查\n - 运行 etl_consistency_check.py 对 API→ODS→DWD→DWS 逐表逐字段比对\n - 每张表展示数据截止日期（create_time/createtime/fetched_at 的 MAX 值）\n3. 第三阶段：报告合并\n - 将两份报告合并为一份统一报告，输出到 ETL_REPORT_ROOT\n\n可选参数：\n- `--mode structure` 仅执行结构分析\n- `--mode consistency` 仅执行一致性检查\n- `--source etl-log` 切换为读 ETL 落盘 JSON（而非主动调 API）\n- `--date-from YYYY-MM-DD` 指定起始日期\n- `--date-to YYYY-MM-DD` 指定截止日期\n- `--limit N` 每端点最大记录数\n- `--tables t1,t2` 指定分析的表\n\n白名单规则（继承 v5）：\n- ETL 元数据列（source_file, source_endpoint, fetched_at, payload, content_hash）\n- DWD 维表 SCD2 管理列（valid_from, valid_to, is_current, etl_loaded_at, etl_batch_id）\n- API siteProfile 嵌套对象字段\n- 时间格式等价：同一时刻的不同格式表示视为内容相同\n- 白名单字段仍正常参与检查和统计，仅在报告中折叠显示并注明原因\n\n注意：\n- 当前仅分析飞球（feiqiu）连接器\n- 数据库使用测试库（TEST_DB_DSN），只读模式"
|
||||
},
|
||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "etl-unified-analysis"
|
||||
}
|
||||
13
.kiro/hooks/h5-screenshot.kiro.hook
Normal file
13
.kiro/hooks/h5-screenshot.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
{
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"name": "H5 原型截图",
|
||||
"description": "手动触发：启动 HTTP 服务器 → 运行 screenshot_h5_pages.py 批量截取 docs/h5_ui/pages/ 下所有 H5 原型页面（iPhone 15 Pro Max, 430×932, DPR:3），输出到 docs/h5_ui/screenshots/。完成后关闭服务器。",
|
||||
"version": "1",
|
||||
"when": {
|
||||
"type": "userTriggered"
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "askAgent",
|
||||
"prompt": "执行 H5 原型页面批量截图流程：\n1. 启动 HTTP 服务器：`python -m http.server 8765 --directory docs/h5_ui/pages`（用 controlPwshProcess 后台启动，cwd 为 C:\\NeoZQYY）\n2. 等待 2 秒确认服务器就绪\n3. 运行截图脚本：`python C:\\NeoZQYY\\scripts\\ops\\screenshot_h5_pages.py`（cwd 为 C:\\NeoZQYY，timeout 180s）\n4. 检查输出：列出 docs/h5_ui/screenshots/*.png 的文件名和大小，确认数量和关键交互态截图大小合理\n5. 停止 HTTP 服务器（controlPwshProcess stop）\n6. 简要汇报结果：总截图数、像素尺寸验证（应为 1290×N）、异常文件（如有）"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
16
.kiro/hooks/pre-change-guard.kiro.hook
Normal file
16
.kiro/hooks/pre-change-guard.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,16 @@
|
||||
{
|
||||
"enabled": false,
|
||||
"name": "Pre-Change Research Guard",
|
||||
"description": "在写操作执行前检查：是否已完成逻辑改动前置调研（审计历史、文档阅读、上下文摘要）。若未完成则阻止写入，先完成调研流程。",
|
||||
"version": "1",
|
||||
"when": {
|
||||
"type": "preToolUse",
|
||||
"toolTypes": [
|
||||
"write"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "askAgent",
|
||||
"prompt": "你即将执行写操作。请确认：\n\n1. 本次写操作是否涉及逻辑改动（ETL/业务规则/API/数据模型/前端交互）？\n2. 如果涉及逻辑改动，你是否已通过 context-gatherer 子代理完成前置调研，并向用户输出了上下文摘要且获得确认？\n\n若属于例外情况（纯格式/注释/文档纯文字/配置文件/.kiro 目录/用户明确跳过/新建不涉及已有逻辑），可直接继续。\n若未完成前置调研，必须先停止写操作，使用 context-gatherer 子代理完成调研流程后再继续。"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"enabled": false,
|
||||
"name": "Prompt Audit Log (Shell)",
|
||||
"description": "每次提交 prompt 时，用本地 Shell 在 docs/audit/prompt_logs/ 生成独立日志文件（按时间戳命名）；不触发 LLM，避免上下文膨胀。",
|
||||
"version": "3",
|
||||
"when": {
|
||||
"type": "promptSubmit"
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "runCommand",
|
||||
"command": "python .kiro/scripts/prompt_audit_log.py"
|
||||
},
|
||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "prompt-audit-log"
|
||||
}
|
||||
@@ -8,7 +8,7 @@
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "runCommand",
|
||||
"command": "python .kiro/scripts/prompt_on_submit.py"
|
||||
"command": "python C:/NeoZQYY/.kiro/scripts/prompt_on_submit.py"
|
||||
},
|
||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
|
||||
"shortName": "prompt-on-submit"
|
||||
|
||||
@@ -1,14 +1,14 @@
|
||||
{
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"name": "Manual: Run /audit (via audit-writer subagent)",
|
||||
"description": "按需触发：读取 agent-on-stop 预构建的审计上下文，启动 audit-writer 子代理执行审计落盘+文档校对。上下文过期时自动重建。",
|
||||
"version": "5",
|
||||
"description": "按需触发：读取 agent-on-stop 预构建的审计上下文 + Session 索引，启动 audit-writer 子代理执行审计落盘+文档校对+DB文档全量对账+Session关联。上下文过期时自动重建。",
|
||||
"version": "11",
|
||||
"when": {
|
||||
"type": "userTriggered"
|
||||
},
|
||||
"then": {
|
||||
"type": "askAgent",
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||||
"prompt": "执行 /audit 审计流程：\n\n**前置检查**：读取 `.kiro/.audit_context.json`，检查 `built_at` 时间戳。若文件不存在或 `built_at` 超过 30 分钟，先运行 `python .kiro/scripts/agent_on_stop.py` 重建上下文，再重新读取。\n\n**主流程**：启动名为 audit-writer 的子代理，传入以下指令：\n\n> 读取 `.kiro/.audit_context.json` 作为唯一输入，不要自行运行 git status/diff/扫描文件。该文件已包含：变更文件列表、高风险文件 diff、合规检查清单（文档缺失/迁移状态/DDL 基线）、外部变更文件列表（external_files）、Prompt-ID 溯源。按 audit-writer.md 中定义的执行策略完成审计落盘+文档校对补齐。\n\n约束：\n- 子代理禁止重复运行 git status --porcelain 或 git diff 全量扫描，所有信息已在 .audit_context.json 中预备好。\n- 子代理需要读取具体文件内容时（如更新文档），可以直接读取对应文件，但不要做全仓库遍历。\n- 子代理必须按需调用 skill：steering-readme-maintainer、change-annotation-audit、bd-manual-db-docs（仅在满足触发条件时）。\n- 子代理必须根据 compliance.code_without_docs 自动补齐缺失的文档同步。\n- 若 external_files 非空，在审计记录中增加「外部变更」段落，列出这些文件并标注来源为非 Kiro 操作。\n- 所有审计产物统一写入 docs/audit/，不写入子模块内部。\n- 完成后把 .kiro/.audit_state.json 中 audit_required 置为 false。\n- 执行 `python scripts/audit/gen_audit_dashboard.py` 刷新审计一览表。\n- 最终回复必须是极短回执：done/files_written/next_step。"
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"prompt": "执行 /audit 审计流程：\n\n**第零步：获取当前时间**：运行 `python -c \"from datetime import datetime, timezone, timedelta; print(datetime.now(timezone(timedelta(hours=8))).isoformat())\"` 获取当前北京时间，记为 `now`。后续所有「超过 30 分钟」的判断以此 `now` 为基准。\n\n**前置检查**：读取 `.kiro/state/.audit_context.json`，检查 `built_at` 时间戳。若文件不存在或 `built_at` 距 `now` 超过 30 分钟，先运行 `python .kiro/scripts/agent_on_stop.py --force-rebuild` 重建上下文，再重新读取。\n\n**Session 索引读取**：读取 `docs/audit/session_logs/_session_index.json`，找到与本次对话时间最接近的 entry（按 `startTime` 匹配），提取其 `description`（LLM 操作摘要）和 `summary`（结构化摘要）。这些信息将用于：\n- 作为审计记录头部的「操作摘要」来源（比从 diff 推断更准确）\n- 交叉验证 audit_context.json 中的 session_diff（files_modified/created）\n- 记录本次审计关联的 session executionId，建立双向链接\n\n**主流程**：启动名为 audit-writer 的子代理，传入以下指令：\n\n> 读取 `.kiro/state/.audit_context.json` 作为主输入，同时参考 Session 索引中匹配的 entry。不要自行运行 git status/diff/扫描文件。audit_context.json 已包含：变更文件列表、高风险文件 diff、合规检查清单（文档缺失/迁移状态/DDL 基线/接口变更/OpenAPI spec 状态）、本次对话精确变更（session_diff: added/modified/deleted）、Prompt-ID 溯源。按 audit-writer.md 中定义的执行策略完成审计落盘+文档校对补齐。\n\n约束：\n- 子代理禁止重复运行 git status --porcelain 或 git diff 全量扫描，所有信息已在 .audit_context.json 中预备好。\n- 子代理需要读取具体文件内容时（如更新文档），可以直接读取对应文件，但不要做全仓库遍历。\n- 子代理必须按需调用 skill：steering-readme-maintainer、change-annotation-audit、bd-manual-db-docs（仅在满足触发条件时）。\n- 子代理必须根据 compliance.code_without_docs 自动补齐缺失的文档同步。\n- 当 reasons 含 db-schema-change 时，子代理必须执行 DB 文档全量对账：连接测试库（TEST_DB_DSN）查询 information_schema，与 docs/database/ 下现有文档全量对比，补全或更新所有缺失/过时的表结构说明（不仅限于本次变更涉及的表），输出对账摘要。\n- 子代理应参考 session_diff 中的 added/modified/deleted 列表，精确定位本次对话的变更范围。\n- **Session 关联**：在审计记录（docs/audit/changes/*.md）头部增加 `session_id` 字段（executionId 前 8 位），并将 Session 索引中的 description 作为「操作摘要」写入审计记录。这建立了审计记录 ↔ Session 日志的双向链接。\n- 子代理必须为所有变更文件生成改动注解（步骤 5），写入审计记录的「改动注解」段落，包含：变更类型、原始原因、思路分析、修改结果。高风险文件写详细注解，普通修改写简要一行，删除文件只记录原因。\n- 若 compliance.api_changed=true 且 compliance.openapi_spec_stale=true，运行 `python scripts/ops/_export_openapi.py` 重新导出 OpenAPI spec；导出失败则在审计记录标注待手动导出；导出成功则提醒用户重连 OpenAPI Power MCP server。\n- 所有审计产物统一写入 docs/audit/，不写入子模块内部。\n- 完成后把 .kiro/state/.audit_state.json 中 audit_required 置为 false。\n- 执行 `python scripts/audit/gen_audit_dashboard.py` 刷新审计一览表。\n- **文档地图更新**：审计完成后，自动更新 `docs/DOCUMENTATION-MAP.md`：\n - 检查本次审计涉及的文档变更（从审计记录中识别）\n - 扫描 `docs/` 目录和各模块内部文档的变化（新增、修改、删除）\n - 特别关注数据库文档（`docs/database/`）是否有新增的 BD_Manual 文件\n - 根据发现的文档变更，更新文档地图中的相应条目\n - 确保文档地图的结构完整，所有重要文档都有记录\n- 最终回复必须是极短回执：done/files_written/next_step。"
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},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
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||||
"shortName": "audit"
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@@ -1,15 +0,0 @@
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{
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"enabled": false,
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"name": "Session Log (Agent Stop)",
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"description": "每次对话结束时，记录本次对话的完整日志（用户输入、agent 输出、变更文件、git diff stat）到 docs/audit/session_logs/。纯 Shell 执行，不触发 LLM。",
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||||
"version": "1",
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||||
"when": {
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"type": "agentStop"
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||||
},
|
||||
"then": {
|
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"type": "runCommand",
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||||
"command": "python .kiro/scripts/session_log.py"
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||||
},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
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||||
"shortName": "session-log"
|
||||
}
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||||
15
.kiro/hooks/session-summary.kiro.hook
Normal file
15
.kiro/hooks/session-summary.kiro.hook
Normal file
@@ -0,0 +1,15 @@
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{
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"enabled": true,
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"name": "Session description maker",
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"description": "手动触发：为缺少 description 的 session log 调用百炼千问 API 生成摘要，写入双索引。askAgent 模式可看到实时输出。",
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"version": "1",
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||||
"when": {
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"type": "userTriggered"
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},
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||||
"then": {
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"type": "askAgent",
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"prompt": "请在后台运行以下命令并展示实时输出：python -B C:/NeoZQYY/scripts/ops/batch_generate_summaries.py"
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},
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||||
"workspaceFolderName": "NeoZQYY",
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||||
"shortName": "session-summary"
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}
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