[数字分身] 用户行为数据采集器 — 四大观察维度 #48

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目标

让天工观察用户的日常工作模式,建立行为基线。

四大观察维度

1. 邮件处理模式

  • 采集:邮件分类逻辑(哪些先回、哪些已读不回、哪些转发)
  • 采集:回复风格(正式/简洁/模板化)
  • 采集:响应时间分布(紧急30分钟、普通当天、低优先级3天)

2. 代码审核模式

  • 采集:PR 审核关注点(安全 > 性能 > 可读性?)
  • 采集:审核评论风格(直接修改/提建议/问问题)
  • 采集:合入标准(测试覆盖率/CI通过/至少1个approve)

3. 文档撰写风格

  • 采集:文档结构偏好(先结论后分析/先背景后方案)
  • 采集:语言风格指纹(用词习惯、句式长度、图表偏好)

4. 决策历史关联

  • 采集:决策输入(什么信息触发决策)→ 决策过程(查了哪些数据)→ 决策结果
  • 构建决策依赖图

技术方案

  • 新增 UserBehaviorLog 模型:user_id, category, action, context, result, timestamp
  • 各业务端点埋点采集(非侵入式 middleware)
  • 飞书/邮件/PR 通过 webhook 回调写入

产出

  • backend/app/models/user_behavior.py — 行为日志模型
  • backend/app/services/behavior_collector.py — 采集服务
  • Alembic 迁移
## 目标 让天工观察用户的日常工作模式,建立行为基线。 ## 四大观察维度 ### 1. 邮件处理模式 - 采集:邮件分类逻辑(哪些先回、哪些已读不回、哪些转发) - 采集:回复风格(正式/简洁/模板化) - 采集:响应时间分布(紧急30分钟、普通当天、低优先级3天) ### 2. 代码审核模式 - 采集:PR 审核关注点(安全 > 性能 > 可读性?) - 采集:审核评论风格(直接修改/提建议/问问题) - 采集:合入标准(测试覆盖率/CI通过/至少1个approve) ### 3. 文档撰写风格 - 采集:文档结构偏好(先结论后分析/先背景后方案) - 采集:语言风格指纹(用词习惯、句式长度、图表偏好) ### 4. 决策历史关联 - 采集:决策输入(什么信息触发决策)→ 决策过程(查了哪些数据)→ 决策结果 - 构建决策依赖图 ## 技术方案 - 新增 `UserBehaviorLog` 模型:user_id, category, action, context, result, timestamp - 各业务端点埋点采集(非侵入式 middleware) - 飞书/邮件/PR 通过 webhook 回调写入 ## 产出 - `backend/app/models/user_behavior.py` — 行为日志模型 - `backend/app/services/behavior_collector.py` — 采集服务 - Alembic 迁移
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