PicoBot/skills/lark-base/references/lark-base-data-analysis-sop.md
ooodc a7883dbed9 refactor(todo): 重构待办事项管理逻辑及更新状态规则
- 移除 TodoItem 中的 priority、created_at 和 updated_at 字段
- 强制每个任务都必须有唯一 id,且由用户负责生成
- 修改合并模式逻辑,merge=true 下保留未提及的旧任务
- 支持已完成和已取消任务重新激活(状态改回 pending 或 in_progress)
- 禁止 in_progress 状态退回到 pending,必须标记为 completed 或 cancelled
- 优化状态转换校验,允许特定状态间合法切换
- 简化任务变更消息,移除详细的新增/更新/移除统计
- 更新文档和示例,明确 id 必须由用户生成和使用
- 修复和补充测试,增强状态转换和合并模式验证
- 调整任务时间戳生成逻辑,统一使用当前时间及索引
- 该变更提供更合理的任务状态机械及管理模式,提升稳定性和易用性
2026-06-13 09:22:33 +08:00

11 KiB
Raw Blame History

Base data analysis SOP

Base 数据查询与分析任务的执行契约。覆盖记录读取、筛选、排序、Top/Bottom N、聚合统计、分组聚合、多表关联、临时分析和查询后写入前的目标定位。

本文只管查询选路和正确性边界;具体操作前先读真实结构和现状,复杂 JSON 再跳到 reference

0. Hard Rules

  • 全局问题不能用默认 +record-list --limit N 片面地回答。
  • jq / shell / 本地代码是在个人电脑或当前运行环境中处理已返回数据,只适合小范围结果;超过 200 行默认不推荐本地统计、排序或求极值,应改用 Base 云端查询服务的 filter/sort/aggregate。
  • “最高、最低、最新、最早、Top、Bottom、总数、全部、异常、最大、最小、最多、最少、优先级最高”等全局语义必须在 Base 云端查询服务中完成筛选、排序或聚合。
  • 一次性原始记录查询优先用 +record-list / +record-search 的 filter/sort聚合分析优先用 +data-query
  • +record-search 用于关键词检索字段的展示文本;金额、状态、日期、空值、关联等结构化条件继续用 --filter-json 表达。
  • 不要依赖已有视图,除非用户明确指定该视图,或你已读取并验证其 filter/sort/projection 符合当前问题。
  • 交付输出必须使用用户可读的真实字段值;内部 ID、record_id、关联记录 ID、open_id、编码字段只可作为连接键或定位键不能替代最终输出除非用户明确要求输出这些键值。
  • 每次读取必须做最小投影,并包含后续解释、回查或写入需要的业务 key。

1. Intent -> Tool Path

用户意图 首选路径 关键规则
看几条、预览、示例 +record-list --limit N --field-id ... 保持局部语义;不要推广为全局结论
已知 record_id +record-get 直接读取;不要 search/list 反查
明确关键词 +record-search --keyword ... --search-field ... --field-id ... 必须显式指定 --search-field;可叠加 --filter-json
按条件找原始记录 +record-list --filter-json ... filter-json 与视图筛选结构一致,支持文本、数字、日期、选项、人员、群组、关联等值
排序 / TopN 原始记录 +record-list --filter-json ... --sort-json ... --limit N 最高/最新用 desc:true,最低/最早用 desc:false;数组顺序表达优先级;最多 10 个排序条件
聚合 / 分组 / 分组排序 +data-query 使用 filters/dimensions/measures/sort/limit
聚合后输出逐条记录 +data-query 得到业务 key 或候选字段组合 -> +record-list --filter-json / +record-get 回查 +data-query 维度行按字段组合去重且不返回 record_id
多表 / 多跳关联 以候选数最小的事实表为驱动表,沿业务 key 或 link record_id 逐跳回查 读出 link 单元格里的关联 record_id 后,到被关联表批量 +record-get 展示字段
查询后写入 / 视图化 先用本 SOP 得到可复核的目标记录 id 集合 再进入记录写入或视图配置;高价值可复用查询可沉淀为持久视图

2. Execution Patterns

2.1 结构化原始记录与 TopN

使用 +record-list 的 filter/sort 路径:

  1. +field-list 确认筛选字段、排序字段、展示字段、业务 key。
  2. 筛选只用 --filter-json--filter-json @file
  3. 排序用 --sort-json
  4. --field-id 做最小投影,--limit 控制返回数量。

Example: string/number 条件 + TopN

lark-cli base +record-list \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --filter-json '{"logic":"and","conditions":[["Title","==","Launch plan"],["Score",">=",80]]}' \
  --sort-json '[{"field":"Updated","desc":true}]' \
  --field-id Name \
  --field-id Title \
  --field-id Score \
  --limit 20

Example: 复杂筛选从文件读取:

lark-cli base +record-list \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --filter-json @filter.json \
  --sort-json '[{"field":"Priority","desc":true}]' \
  --field-id Name \
  --field-id Tags \
  --limit 50

filter-json 与视图筛选结构一致。下面只列常用 fewshot字段类型、operator、value 形状拿不准或需要人员、群组、关联、空值、地理位置、formula / lookup 等完整筛选时,先读 lark-base-view-set-filter.md,再把同样的 filter JSON 传给 --filter-json

文本 ==:字段值等于目标文本。

{"logic":"and","conditions":[["Title","==","Launch plan"]]}

文本包含 / like文本字段包含目标片段operator 写 intersects

{"logic":"and","conditions":[["Title","intersects","urgent"]]}

数字 ==:字段值等于目标数字。

{"logic":"and","conditions":[["Score","==",95]]}

日期 ==字段值等于目标日期datetime / created_at / updated_at 用 ExactDate(...)

{"logic":"and","conditions":[["Due Date","==","ExactDate(2026-06-02)"]]}

选项 ==:字段值匹配单个选项;选项值使用选项名数组,单个选项也写数组。

{"logic":"and","conditions":[["Priority","==",["P0"]]]}

选项 intersects:字段值与给定选项集合有交集,常用于多选或“命中任一选项”。

{"logic":"and","conditions":[["Tags","intersects",["P0","Blocked"]]]}

--sort-json 传排序数组,数组顺序就是优先级,desc:true 为降序,desc:false 为升序,最多 10 个排序条件。

2.2 关键词检索后叠加结构化条件

使用 +record-search 做关键词命中,结构化条件仍用 --filter-json 下推:

lark-cli base +record-search \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --keyword Alice \
  --search-field Name \
  --filter-json '{"logic":"and","conditions":[["Status","!=","Done"]]}' \
  --sort-json '[{"field":"Updated","desc":true}]' \
  --field-id Name \
  --field-id Status \
  --limit 20

不要把 +record-search 当成金额、状态、日期、空值、关联字段的结构化筛选入口;这些条件继续写成 --filter-json

2.3 聚合分析与 TopN

使用 +data-query

  • 让 Base 云端查询服务完成 filters、dimensions、measures、sort、pagination.limit。
  • pagination.limit 是 Base 云端查询服务中的结果限制,不是本地分页扫描。
  • 常用聚合 fewshot 先读 lark-base-data-query-guide.md;字段类型、日期 value、DSL shape 以 lark-base-data-query.md 为准。
  • +data-query 可返回聚合结果或维度字段行;维度字段行按字段组合去重且不返回 record_id,不能当逐条原始记录结果使用。
  • 需要输出逐条记录、记录定位或完整行级字段时,先用 +data-query 得到业务 key、分组值或候选字段组合再用 +record-list --filter-json / +record-get 回查。

Example: 分组计数:

lark-cli base +data-query \
  --base-token <base_token> \
  --dsl '{"datasource":{"type":"table","table":{"tableId":"<table_id>"}},"dimensions":[{"field_name":"Status","alias":"status"}],"measures":[{"field_name":"Status","aggregation":"count","alias":"count"}],"shaper":{"format":"flat"}}'

Example: 过滤后汇总并取 TopN

lark-cli base +data-query \
  --base-token <base_token> \
  --dsl '{"datasource":{"type":"table","table":{"tableId":"<table_id>"}},"dimensions":[{"field_name":"Owner","alias":"owner"}],"measures":[{"field_name":"Amount","aggregation":"sum","alias":"total_amount"}],"filters":{"type":1,"conjunction":"and","conditions":[{"field_name":"Status","operator":"is","value":["Done"]}]},"sort":[{"field_name":"total_amount","order":"desc"}],"pagination":{"limit":10},"shaper":{"format":"flat"}}'

2.4 视图化与复用

一次性查询先用 +record-list / +record-search 的 filter/sort 验证。需要用户长期打开、共享或复用时,再把同一套 filter/sort 沉淀为视图。

Example: 将已验证的筛选排序写入视图:

lark-cli base +view-set-filter \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --view-id <view_id> \
  --json @filter.json

lark-cli base +view-set-sort \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --view-id <view_id> \
  --json '{"sort_config":[{"field":"Priority","desc":true}]}'

手动配置和视图配置的优先级:

  1. --filter-json 覆盖 --view-id 保存的 view filter JSON。
  2. --sort-json 覆盖 --view-id 保存的 view sort config。
  3. 没有手动 filter/sort 时,--view-id 使用视图自身保存的 filter/sort。

2.5 关系查询与回查

  • link 单元格通常是关联表 record_id 数组,不是用户可读内容,只是连接键。
  • 先用 +field-list 确认 link 字段的 link_table、业务唯一键和展示字段。
  • 从驱动表拿到候选记录后,用关联 record_id 到关联表 +record-get 批量读取记录内容。
  • 多跳关系逐跳建立 record_id/key -> 用户可读字段 映射;最终用户可读的信息。

禁止:

  • 把 link record_id 当最终输出。
  • +record-search 搜 link record_id
  • 基于 ID、自增编号、link 值做语义猜测;禁止依赖字段先验、样本记忆补全交付输出。

3. Range & Pagination Contract

  • +record-list 默认页、固定 --limit、本地 jq、shell 管道、手工浏览输出,都只覆盖已读取范围;超过 200 行不要把本地处理当作推荐路径。
  • has_more=true、存在下一页 offset/page token、或返回行数等于 page size都表示可能还有未读取数据。
  • 对全局问题,只有 Base 云端查询服务已经通过 filter/sort/aggregate 收敛目标范围,或 +data-query 已在云端完成聚合、排序和限制时,才可以用有限返回形成结论。
  • 必须全量导出时,按 +record-list 分页语义串行翻页;不要并发调用 +record-list

4. Final Answer Check

形成交付输出前必须能确认:

  • 问题范围是局部样例、单点定位、全局原始记录、聚合分析、多表关联,还是查询后写入。
  • 筛选、排序、聚合是否发生在 Base 云端查询服务中,而不是本地 jq / shell 中。
  • 如果使用 jq / shell本地输入是否是 200 行以内的小范围结果;超过 200 行是否已改用 Base 云端查询服务查询。
  • 如果使用 +record-list / +record-search,是否处理了 has_more,且投影包含业务 key 和解释字段。
  • 如果涉及关系查询,是否按 record_id 或业务 key 精确回查,交付输出是否来自关联表真实字段。
  • 交付输出能追溯到表、字段、筛选条件、排序/聚合条件和连接键。

任一项无法确认时,继续查询或明确说明只能得到局部结论。