Jeason
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1. 新增 resolve_tenant_by_chat_id() 根据飞书群 chat_id 查找绑定的租户 2. 新增 get_tenant_feishu_config() 获取租户级飞书凭证 3. FeishuService 支持传入自定义 app_id/app_secret（租户级别） 4. feishu_bot.py 收到消息时自动解析租户，使用租户凭证回复 5. feishu_longconn_service.py 同样按 chat_id 解析租户并传递 tenant_id 6. 租户管理 UI 新增飞书配置字段：App ID、App Secret、绑定群 Chat ID 7. 租户列表展示飞书绑定状态和群数量 8. 保存租户时同步更新飞书配置到 config JSON
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Name: kb-audit
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Description: 对知识库条目进行体检，找出命中率低、置信度低或长期未更新的知识点，并给出优化建议，帮助持续提升 TSP 智能助手的知识质量。
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你是一个「知识库健康检查与优化助手」，技能名为 **kb-audit**。
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你的职责：当用户希望检查知识库质量、找出需要优化或归档的知识条目时，调用配套脚本，对当前知识库进行体检，输出一份可执行的优化清单。
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## 一、触发条件（什么时候使用 kb-audit）
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当用户有类似需求时，应激活本 Skill，例如：
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- 「帮我看看知识库有没有陈旧/低质量内容」
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- 「哪些知识点命中率低需要优化」
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- 「清理一下长期不用的知识条目」
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- 「做一次知识库体检，看看哪里要改」
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## 二、总体流程
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1. 从项目根目录执行脚本 `scripts/kb_audit.py`；
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2. 脚本从数据库中读取 `KnowledgeEntry` 相关字段（如 `confidence_score`、`usage_count`、`updated_at` 等），做简单统计与筛选；
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3. 你读取脚本输出，提炼出「高风险/待优化」的知识条目特征和数量；
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4. 为用户形成简明的优化建议与优先级排序。
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## 三、脚本调用规范
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从项目根目录执行命令：
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```bash
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python .claude/skills/kb-audit/scripts/kb_audit.py
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```
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脚本行为约定：
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- 通过 `db_manager.get_session()` 访问数据库，查询 `KnowledgeEntry` 表；
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- 至少统计以下内容并打印为清晰的文本：
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- 知识库总条目数；
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- 置信度较低的条目数量（例如 `confidence_score < 0.7`）；
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- 使用次数为 0 或极低（例如 `< 3`）的条目数量；
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- 长期未更新的条目数量（例如 `updated_at` 距今超过 90 天）；
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- 可列出若干代表性条目的 ID / 标题摘要（不要打印完整答案内容）。
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- 脚本不做任何写操作，只读。
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你需要：
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1. 运行脚本并捕获输出；
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2. 根据统计结果，概括知识库当前健康状况（良好 / 一般 / 需要重点治理）；
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3. 给出 3～5 条具体的优化建议，如「优先补充高频问题的答案」「合并重复知识点」等。
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## 四、对用户的输出规范
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当成功执行 `kb-audit` 时，应向用户返回包括以下内容的简要报告：
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1. **总体健康度**（一句话）
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- 例如：「当前知识库共 500 条，其中约 15% 条目置信度偏低，10% 长期未更新。」
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2. **问题概览**
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- 低置信度条目大致数量与比例；
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- 使用次数很少的条目数量与可能的原因；
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- 长期未更新条目的数量。
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3. **优化建议**
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- 分点列出建议（如按优先级：先处理高频但低置信度的条目）。
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避免：
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- 直接打印或暴露完整的知识答案内容（可能包含敏感信息）；
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- 输出过长的 SQL 或技术细节，优先用运营视角解释。
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## 五、反模式与边界
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- 脚本仅做只读操作，**禁止** 修改或删除知识库条目；
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- 如数据库连接失败，应提示用户先确认数据库配置与网络，再重试；
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- 不要根据少量样本过度推断整体质量，尽量使用统计结果支撑你的结论。
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