- [P20260219-230804] 2026-02-19 23:08:04 +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
- **STATUS**: abandoned
- **USER 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。回滚已完成——删除了 `_extract_date_ranges`、`_DATE_RE`、`_SENTINEL_YEARS` 及相关 CHANGE 注释。
- **FILEPATHS**: `scripts/ops/gen_dataflow_report.py`

## TASK 2: 增加 API 请求参数日期 + JSON 数据量到报告 + 逐表自适应日期扩展 + 删除字段用途推测代码
- **STATUS**: in-progress
- **USER 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", "默认带上", "不是这个逻辑，当申请API时...默认是今天到10天前...若不足200条记录，则扩展至今天到30天前...", "逐表扩展另外，所有字段用途规则，置信度的揣测需要你人工处理，这部分不要用python代码"
- **DETAILS**:

### 已完成的修改：

1. **`scripts/ops/gen_dataflow_report.py`** — 报告生成器：
   - 回滚了 TASK 1 遗留代码（`_extract_date_ranges`、`_DATE_RE`、`_SENTINEL_YEARS`、相关注释）✅
   - 报告头部新增 API 请求日期范围（`date_from ~ date_to`）和 JSON 数据总量 ✅
   - 删除了 `_FIELD_GUESS_RULES` 列表（约60行正则规则）✅
   - 删除了 `_guess_field_purpose()` 函数 ✅
   - 删除了 `import re as _re` ✅
   - 差异报告5个表格中的"推测用途"+"置信度"两列替换为精简格式（只保留"示例值"、"说明"、"状态"列）✅
   - 报告生成验证通过（568.5 KB）✅
   - 导入验证通过 ✅

2. **`scripts/ops/analyze_dataflow.py`** — 采集脚本：
   - 实现了逐表自适应日期扩展逻辑：10天→30天→60天→90天 ✅
   - 不满 `target_limit`（默认200）的表会在更宽日期范围重新采集 ✅
   - 用户指定 `--date-from` 时跳过自适应扩展 ✅
   - 实际使用的 `date_from`/`date_to` 写入 manifest ✅
   - CLI help 文本已更新 ✅

3. **`.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`** — Hook 配置：
   - prompt 更新：说明新增的报告内容（date_from/date_to、JSON 数据总量）✅
   - 说明采集时可加 `--date-from`/`--date-to` 参数 ✅

4. **`tests/test_dataflow_analyzer.py`** — 测试文件：
   - 删除了 `TestGuessFieldPurpose` 类（8个测试方法）✅
   - 将 `TestDiffSubTablePurposeColumn` 重命名为 `TestDiffSubTableColumns` ✅
   - 更新了断言：新表头格式（无推测用途/置信度列）✅
   - 删除了依赖 `_guess_field_purpose` 的3个测试 ✅
   - 保留了仍有效的测试（section_numbering、sample_value、bd_desc）✅

### 未完成 / 需要检查的事项：

1. **`analyze_dataflow.py` 路径合规性**：steering 更新了 `export-paths.md`，现在要求通过 `_env_paths.get_output_path("SYSTEM_ANALYZE_ROOT")` 读取路径，禁止硬编码回退。当前 `resolve_output_dir()` 函数仍有硬编码回退 `Path("docs/reports")`，需要改为使用 `_env_paths.get_output_path()`。
2. **`gen_dataflow_report.py` 路径合规性**：`resolve_data_dir()` 函数仍有硬编码回退 `Path("export/dataflow_analysis")`，help 文本中也有硬编码路径字符串，需要改为使用 `_env_paths.get_output_path()`。
3. **`dataflow_analyzer.py` 源文件缺失**：只有 `scripts/ops/__pycache__/dataflow_analyzer.cpython-313.pyc`，源文件不存在。这导致：
   - `tests/test_dataflow_analyzer.py` 无法运行（`ModuleNotFoundError`）
   - 这是已有问题，非本次引入
4. **测试未能运行验证**：由于 `dataflow_analyzer.py` 源文件缺失，所有测试都无法执行。但 `gen_dataflow_report.py` 的导入和报告生成已独立验证通过。
5. **采集脚本未实际运行验证**：`analyze_dataflow.py` 的逐表自适应扩展逻辑只做了代码修改，未实际运行（需要 API 连接）。

- **NEXT STEPS**:
  * 修改 `scripts/ops/analyze_dataflow.py` 的 `resolve_output_dir()` 使用 `_env_paths.get_output_path("SYSTEM_ANALYZE_ROOT")`
  * 修改 `scripts/ops/gen_dataflow_report.py` 的 `resolve_data_dir()` 使用 `_env_paths.get_output_path("SYSTEM_ANALYZE_ROOT")`
  * 更新 help 文本中的硬编码路径引用
  * 验证报告生成仍然正常工作
  * 告知用户最后一次分析结果中的相关数据（已部分完成：JSON 数据总量 3395 条，date_from/date_to 未记录因为是旧采集）

- **FILEPATHS**: `scripts/ops/gen_dataflow_report.py`, `scripts/ops/analyze_dataflow.py`, `.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`, `tests/test_dataflow_analyzer.py`, `scripts/ops/_env_paths.py`, `export/SYSTEM/REPORTS/dataflow_analysis/collection_manifest.json`

## 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（`dataflow_analyzer.cpython-313.pyc`）
- 采集数据存放在 `export/SYSTEM/REPORTS/dataflow_analysis/` 下
- `collection_manifest.json` 中每张表有 `record_count`、`json_field_count`、`ods_column_count` 等字段
- 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）
- 路径工具：`scripts/ops/_env_paths.py` 提供 `get_output_path(env_var)` 函数

## 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）
- 字段用途/置信度的推测不要用 Python 代码自动推测，改为人工处理
- 输出路径必须通过 `_env_paths.get_output_path()` 读取，禁止硬编码回退路径（steering 最新要求）
- 逐表自适应日期扩展策略：10天→30天→60天→90天，每轮只对不满 target_limit 的表扩展

## Files to read
- `scripts/ops/analyze_dataflow.py`
- `scripts/ops/gen_dataflow_report.py`
- `scripts/ops/_env_paths.py`
- `.kiro/hooks/dataflow-analyze.kiro.hook`
- `export/SYSTEM/REPORTS/dataflow_analysis/collection_manifest.json`
- `tests/test_dataflow_analyzer.py` (lines 1786-1920 for updated TestDiffSubTableColumns)

USER QUERIES(most recent first):
1. 逐表扩展另外，所有字段用途规则，置信度的揣测需要你人工处理，这部分不要用python代码。
2. Output:
Command executed successfully with no output.

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

Exit Code: 0
4. 逐表扩展另外，所有字段用途规则，置信度的揣测需要你人工处理，这部分不要用python代码。
5. Output:
Command executed successfully with no output.

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

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

Exit Code: 0
8. 不是这个逻辑，当申请API时，需要有效的返回内容。所以：默认是今天到10天前，200条记录，若能满，则通过。若不足200条记录，则扩展至今天到30天前，不满足则扩展至今天到60天前，30一增幅，直到90天前。然后，分析字段时，也是遍历，拼一个最全的字段结构，现在是这样的么？
9. Output:
Command executed successfully with no output.

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

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

Exit Code: 0
12. 默认带上。
13. Output:
Hook execution failed with exit code 1.

Error output:
[AUDIT REMINDER] Pending audit detected (root-file, dir:admin-web, dir:backend). Run /audit (Manual: Run /audit hook) to sync docs & write audit artifacts. (rate limit: 15min)



Exit Code: 1
14. Output:
Command executed successfully with no output.

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

Exit Code: 0
---

METADATA:
The previous conversation had 8 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.
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