ak-data-daily-timeout-report

Unified daily timeout entry for AK Data single job type: task timeout + crawler timeout + comparison + drill-down examples with log request.

Safety Notice

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Install skill "ak-data-daily-timeout-report" with this command: npx skills add leehoo29/ak-data-daily-timeout-report

Skill: ak-data-daily-timeout-report

可迁移入口脚本:./run.sh

  • 单天查询:./run.sh day ...
  • 趋势查询:./run.sh trend ...
  • 迁移说明:./MIGRATION.md
  • 模板说明:./TEMPLATE.md
  • 短命令包装:项目根目录 bin/timeout
  • 打包脚本:scripts/data/package_ak-data_daily_timeout_skill.py

统一入口:用于查询 AK Data 单任务类型 在某一天的:

  1. 主任务超时(task timeout)
  2. 爬虫超时(crawler timeout)
  3. 两种口径对比结论
  4. 支持继续追问具体任务例子(自动补齐 log ext_ssn + log_state + request

这是入口 Skill,不直接替代底层统计逻辑。

  • 主任务超时底层能力:ak-data-task-timeout-created-report
  • 爬虫超时底层能力:ak-data-depart-timeout-log-report

本 Skill 负责:统一调度、统一输出、统一追问接口


快速使用

1) 单天联合超时

./run.sh day --date-bjt 2026-04-05 --job-type AmazonListingJob

2) 单天 + 样例追问

./run.sh day \
  --date-bjt 2026-04-05 \
  --job-type AmazonListingJob \
  --example-scope crawler_timeout \
  --example-type overtime_total \
  --example-market au \
  --example-limit 5

3) 区间趋势

./run.sh trend \
  --start-date-bjt 2026-04-01 \
  --end-date-bjt 2026-04-05 \
  --job-type AmazonListingJob

适用场景

当 LeeHoo 的问题是以下类型时,优先使用本 Skill:

  • “查 4.5 超时情况”
  • “查 4.5 主任务超时和爬虫超时对比”
  • “查某天 AmazonListingJob 的超时情况”
  • “给我几个超时例子,带 request”
  • “继续看 4.5 的 nl / jp / au 样例”
  • “导出未Deliver / 未Arrival / WAITING 样例”

口径边界(强制)

1) 主任务超时(task timeout)

  • 时间窗口:created_at 落在 dateBjt 对应自然日
  • 正式超时判定基线:break_at
  • 不得把主任务超时偷换成 depart_at 口径
  • 不得把主任务超时简化成固定 created_at + 12h 口径后对外宣称“正式口径”

2) 爬虫超时(crawler timeout)

  • 时间窗口:depart_at 落在 dateBjt 对应自然日
  • 超时判定:
    • 已到达:arrival_at - depart_at > timeoutHours
    • 未到达:now_utc - depart_at > timeoutHours
  • 若查询日是当天,可启用 cutoffHours 做成熟母本截断

3) 追问具体任务例子

例子查询必须能区分:

  • scopeType = task_timeout
  • scopeType = crawler_timeout

不得混口径返回。


输入契约

{
  "tenantId": "AK Data",
  "jobType": "AmazonListingJob",
  "dateBjt": "2026-04-05",
  "includeTaskTimeout": true,
  "includeCrawlerTimeout": true,
  "samplePerState": 3,
  "needMarketSplit": true,
  "needLogEnrich": true,
  "cutoffHours": 0,
  "exampleQuery": {
    "scopeType": "crawler_timeout",
    "sampleType": "overtime_total",
    "market": "au",
    "status": "PENDING",
    "limit": 5,
    "includeRequest": true
  }
}

字段说明

  • includeTaskTimeout:是否生成主任务超时部分
  • includeCrawlerTimeout:是否生成爬虫超时部分
  • samplePerState:底层脚本每类抽样条数
  • needLogEnrich:是否自动补齐 log 字段
  • cutoffHours:仅爬虫口径支持;用于当日成熟母本截断
  • exampleQuery:可选,用于继续追问例子

标准执行流程(强制)

A. 每日总览查询

  1. 如果 includeTaskTimeout=true
    • 调用 run_created_timeout_report.py
    • 读取输出 JSON
  2. 如果 includeCrawlerTimeout=true
    • 调用 run_depart_timeout_report.py
    • 读取输出 JSON
  3. 生成 unified report:
    • 总览
    • market 对比
    • 主任务 vs 爬虫差值
    • 诊断结论

B. 对比诊断规则

至少输出:

  • 主任务超时率
  • 爬虫超时率
  • gap(百分点)
  • top market 重合情况
  • 结论

建议判定规则

  • 若两者超时率差值 < 1 pct
    • 判定:基本贴脸一致,问题主要由 crawler 链路传导
  • 若主任务明显高于爬虫 > 2 pct
    • 判定:deliver / 状态收口尾段可能存在额外拖后腿
  • 若 top risk market 高度重合
    • 判定:风险源一致
  • 若主任务新增 crawler 不明显的 market
    • 判定:后链路异常需单独下钻

C. 追问例子(drill-down)

当用户继续问“给几个例子”时:

  1. 优先复用对应 JSON 中的 samples
  2. 若用户指定过滤维度(market/status/sampleType),则从标准化样例集合中过滤
  3. 若默认样例不足,再调用底层脚本增强抽样能力或补充专用导出脚本

默认要补齐的字段:

  • req_ssn
  • source_table
  • log_table
  • market
  • status
  • created_at / depart_at / arrival_at / deliver_at
  • task_hours / crawl_hours
  • ext_ssn
  • log_state
  • request
  • request_truncated

输出契约

{
  "scope": {
    "tenantId": "AK Data",
    "jobType": "AmazonListingJob",
    "dateBjt": "2026-04-05"
  },
  "taskTimeout": {
    "baseline": "break_at",
    "generatedAtUtc": "2026-04-06 08:00:00",
    "total": {},
    "markets": [],
    "samples": {}
  },
  "crawlerTimeout": {
    "baseline": "depart_at",
    "generatedAtUtc": "2026-04-06 08:00:00",
    "total": {},
    "markets": [],
    "samples": {}
  },
  "comparison": {
    "taskTimeoutRate": 0.087,
    "crawlerTimeoutRate": 0.0854,
    "gapPct": 0.16,
    "topOverlapMarkets": ["nl", "jp", "pl"],
    "diagnosis": "主任务超时与爬虫超时基本贴脸一致,说明问题主要由 crawler 链路传导"
  },
  "exampleQueryResult": {
    "scopeType": "crawler_timeout",
    "sampleType": "overtime_total",
    "market": "au",
    "status": "PENDING",
    "limit": 5,
    "rows": []
  }
}

输出文案要求(对话)

对 LeeHoo 汇报时,建议固定结构:

  1. 执行范围
  2. 总览指标
  3. 主任务 vs 爬虫差值
  4. Top market / 高风险 market
  5. 诊断结论
  6. 如用户要求,补具体样例(带 request)
  7. 最后给出文件路径

风险与降级

  • 若某一底层报告失败:
    • 返回另一部分成功结果
    • 明确标记 partial=true
  • 若 log 缺失:
    • 保留主记录
    • log_found=false
  • request 非法 JSON:
    • 返回原文字符串
    • request_parse_error=true
  • 若 sample 不足:
    • 明确提示“默认样例不足,当前仅返回已有样例”

结论型经验(已沉淀)

  • LeeHoo 对该类问题的真实诉求不是单一口径,而是:
    • 某天总体超时怎样
    • 主任务超时与爬虫超时是否贴脸一致
    • 是否属于 crawler 传导,而不是 deliver 尾段独立炸锅
    • 继续追问具体任务例子,并看 request 字段
  • 因此统一入口 Skill 比两个分散 Skill 更适合作为对话层默认路由。

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