vault backup: 2026-01-22 09:07:01

.obsidian/workspace.json

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+    "公司/日报/2026-01-15.md",
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+    "公司/日报/2026-01-13.md",
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     "美洽AI/SOCKS代理",
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-    "美洽AI/Prompt",
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Untitled.base

@@ -0,0 +1,3 @@
+views:
+  - type: table
+    name: Table

sql.md

@@ -1,17 +1,118 @@
-### DDL 创建
 ```sql
-CREATE TABLE agent_enterprise_relation  
+CREATE TABLE `auth_info` (
-(  
+  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '认证信息ID',
-    id         INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  
+  `phone` varchar(50) NOT NULL COMMENT '手机号',
-    agent_id   INT       NOT NULL,  
+  `password` varchar(255) NOT NULL COMMENT '加密后的密码',
-    ent_id     INT       NOT NULL,  
+  `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
-    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  
+  `updated_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
-    updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,  
+  `deleted_at` datetime DEFAULT NULL COMMENT '删除时间（软删除）',
-    UNIQUE KEY idx_agent_ent (agent_id, ent_id)  
+  PRIMARY KEY (`id`),
-) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
+  UNIQUE KEY `idx_phone_deleted` (`phone`, `deleted_at`),
-```
+  KEY `idx_phone` (`phone`)
+) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='统一认证信息表';
 
-### DDL修改
+CREATE TABLE `auth_info_agent` (
-```sql
+  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '关联ID',
+  `auth_info_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '认证信息ID',
+  `agent_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '客服ID',
+  `ent_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '企业ID（冗余字段，便于查询）',
+  `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
+  PRIMARY KEY (`id`),
+  UNIQUE KEY `idx_auth_agent` (`auth_info_id`, `agent_id`),
+  KEY `idx_agent` (`agent_id`),
+  KEY `idx_auth_info` (`auth_info_id`),
+  KEY `idx_ent` (`ent_id`)
+) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='认证信息与客服关联表';
+
+CREATE TABLE `user_login_status` (
+  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
+  `agent_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '客服ID',
+  `platform` varchar(50) NOT NULL COMMENT '登录平台: web, ios, android, mac, windows等',
+  `token` varchar(255) NOT NULL COMMENT '登录token',
+  `user_agent` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '用户代理字符串',
+  `ip` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'IP地址',
+  `isp` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '运营商',
+  `country` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '国家',
+  `province` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '省份',
+  `city` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '城市',
+  `status` varchar(20) NOT NULL COMMENT '状态: online(在线), invisible(隐身), off_duty(离线)',
+  `login_at` datetime NOT NULL COMMENT '登录时间',
+  `updated_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
+  PRIMARY KEY (`id`),
+  UNIQUE KEY `idx_token` (`token`),
+  KEY `idx_ent_agent`(`ent_id`,`agent_id`),
+  KEY `idx_agent_platform` (`agent_id`, `platform`),
+  KEY `idx_status` (`status`),
+  KEY `idx_login_at` (`login_at`)
+) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户登录状态表';
+
+INSERT INTO auth_info (phone, password, created_at, updated_at)
+SELECT DISTINCT 
+    phone, 
+    COALESCE(password, '') as password,
+    NOW(6),
+    NOW(6)
+FROM agent
+WHERE deleted_at IS NULL
+  AND phone IS NOT NULL
+  AND phone != ''
+  AND NOT EXISTS (
+    SELECT 1 FROM auth_info ai WHERE ai.phone = agent.phone AND ai.deleted_at IS NULL
+  )
+GROUP BY phone;
+
+-- 步骤2: 创建 auth_info 与 agent 的关联关系
+INSERT INTO auth_info_agent (auth_info_id, agent_id, created_at)
+SELECT 
+    ai.id as auth_info_id,
+    a.id as agent_id,
+    NOW(6)
+FROM agent a
+INNER JOIN auth_info ai ON a.phone = ai.phone AND ai.deleted_at IS NULL
+WHERE a.deleted_at IS NULL
+  AND a.phone IS NOT NULL
+  AND a.phone != ''
+  AND NOT EXISTS (
+    SELECT 1 FROM auth_info_agent aia 
+    WHERE aia.auth_info_id = ai.id AND aia.agent_id = a.id
+  );
+
+-- 步骤3（可选）: 验证迁移结果
+-- 检查是否所有 agent 都有对应的 auth_info_agent 记录
+SELECT 
+    '未关联的 agent 数量' as check_item,
+    COUNT(*) as count
+FROM agent a
+WHERE a.deleted_at IS NULL
+  AND a.phone IS NOT NULL
+  AND a.phone != ''
+  AND NOT EXISTS (
+    SELECT 1 FROM auth_info_agent aia WHERE aia.agent_id = a.id
+  );
+
+-- 检查 auth_info 记录数
+SELECT 
+    'auth_info 记录数' as check_item,
+    COUNT(*) as count
+FROM auth_info
+WHERE deleted_at IS NULL;
+
+-- 检查 auth_info_agent 关联记录数
+SELECT 
+    'auth_info_agent 关联记录数' as check_item,
+    COUNT(*) as count
+FROM auth_info_agent;
+
+-- 检查有多个 agent 的手机号
+SELECT 
+    ai.phone,
+    COUNT(aia.agent_id) as agent_count,
+    GROUP_CONCAT(a.realname SEPARATOR ', ') as agent_names
+FROM auth_info ai
+INNER JOIN auth_info_agent aia ON ai.id = aia.auth_info_id
+INNER JOIN agent a ON aia.agent_id = a.id
+WHERE ai.deleted_at IS NULL AND a.deleted_at IS NULL
+GROUP BY ai.phone
+HAVING COUNT(aia.agent_id) > 1;
 
 ```

公司/2025年年度绩效.md

@@ -1,25 +0,0 @@
-
-### 年度目标达成
-2025 年度核心工作目标（列 3-5 项关键目标）
-各目标实际完成情况（对应目标写完成度、成果数据）
-
-1. AI员工1.0架构与开发：小洽AI第一版快速设计快速上线，快速验证；
-2. AI员工2.0迭代升级：升级为Agent架构，使产品更稳定地适用于更广泛（售前、售后及其他定制）的场景；
-3. 降低成本：减少了Token调用开销近70%，按2025年12月用量估算，一年可以节省近174000元；降低了对模型的能力要求，可以稳定切换国内外模型；
-4. 新渠道新模式拓展：对接鲸域（企业微信）以及微信视频号（）；
-5. 业务服务基建：对话列表和顾客列表筛选器优化（首次加载速度提升90%）；链路可观测性提升；建设美洽AI合规风控体系；提升整体服务的稳定性；
-6. 大模型基建：LLM服务稳定性提高（SLA 99.99%）；内部Prompt评估平台开发；
-7. 售前及售后客户支持：及时响应和处理客户问题，配合销售成单；
-8. 售后提效协作：输出小洽AI问题排查SOP，降低沟通成本，提升售后自主排错能力。
-
-### 核心贡献与产出
-1. 小洽AI转变为Agent模式；
-2. LLM模型多供应商自动降级及切换；
-3. 美洽AI风控接入；
-4. 新媒体渠道扩展及功能深化。
-
-### 评级核心依据
-1. 开发小洽2.0（Agent模式）：极大降低token开销成本(对比1.0降低近70%)；同时Agent模式灵活的工具路由让美洽AI能在大部分售前及售后场景灵活使用；Agent模式的小洽2.0可以完全只使用国内模型，在合规方面显著降低了成本；
-2. 大模型基础能力建设：提高了大模型平均响应速度，极大降低超时出现概率（目前基本不出现）；设计开发了内部Prompt评测平台及流程，与测试协同工作，通过对badcase及goodcase的累计，保证prompt的质量，提升使用效果；
-3. 基础服务建设：优化对话列表和顾客列表筛选器（首次加载耗时控制在2s），同时移除对ES的依赖，为后续移除ES打好基础；链路可观测性提升，使得业务问题及大模型prompt调优更容易进行；建设了美洽AI内容风控机制；排查并解决业务服务异常数据丢失及重启的问题；
-4. 新媒体渠道：拓展了企业微信及微信视频号渠道，扩展了服务客群；对小红书和抖音两个热门渠道，进行了深入迭代；

公司/日报/2026-01-20.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+已完成：
+1. 上线自动添加
+2. 客户支持：10000505、10001338、10001089、10000774
+
+进行中：
+1. 处理人工客服登录注册相关需求

公司/日报/2026-01-21.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+已完成：
+1. 处理流量耗尽提示
+2. 客户支持：10001089、10000464、10000801、10001207、10000271、10001176
+3. 适配抖音一键预约卡
+
+进行中：
+1. 处理人工客服登录注册相关需求

公司/绩效/2025年年度绩效.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+
+### 年度目标达成
+2025 年度核心工作目标（列 3-5 项关键目标）
+各目标实际完成情况（对应目标写完成度、成果数据）
+
+1. AI员工1.0架构与开发：小洽AI第一版快速设计快速上线，快速验证。
+2. AI员工2.0迭代升级：升级为Agent架构，使产品更稳定地适用于更广泛（售前、售后及其他定制）的场景。降低了9倍的llm成本；降低了对模型的能力要求，可以稳定切换国内外模型。
+3. 新渠道新模式拓展：对接鲸域（企业微信）以及微信视频号（竹子汽车等）。
+4. 大模型基建及业务服务基建：对话列表和顾客列表筛选器重构（首次加载速度提升90%）；链路可观测性提升；建设美洽AI合规风控体系；提升整体服务的稳定性；LLM服务稳定性提高（SLA 99.99%）；Prompt自动化测试平台开发。
+5. 售前支持与售后协作：为销售提供技术支撑，配合销售成单；输出《小洽效果调优反馈SOP》，提升售后自主排错能力；积极响应和处理售后客户问题。
+
+### 核心贡献与产出
+1. 小洽AI转变为Agent模式。
+2. 降低70%+的LLM成本。
+3. 基础服务与LLM服务性能及稳定性提升（SLA 99.99%）。
+4. 新媒体渠道扩展（企微及视频号）及功能深化。
+5. 美洽AI风控接入。
+
+### 评级核心依据
+1. 开发小洽2.0（Agent模式）：极大降低成本，降低了9倍的llm成本；提升场景灵活度，Agent模式可在售前、售后等多种场景中使用；完善小洽2.0的模型合规性，可以完全只使用国内模型，且能再次降低成本。
+2. 大模型基础能力建设：提高了大模型平均响应速度（单次3s内），极大降低超时出现概率（目前基本不出现）；
+3. 设计开发了Prompt自动化测试平台及相应流程，与测试协同工作，通过对badcase及goodcase的累计，保证prompt的质量，提升使用效果。
+4. 基础服务建设：优化对话列表和顾客列表筛选器（首次加载耗时控制在2s），同时移除对ES的依赖，为后续降低成本做准备；链路可观测性提升，使得业务问题及大模型prompt调优更容易进行；建设了美洽AI内容风控机制；排查并解决业务服务异常数据丢失及重启的问题。
+5. 新媒体渠道：拓展了企业微信及微信视频号渠道，扩展了服务客群；对小红书和抖音两个热门渠道，进行了深入迭代。