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- 新增 `ai-metrics-report` 技能，自动生成 AI 成功率、错误率与 Token 成本的综合报告，帮助评估智能助手表现。 - 新增 `config-audit` 技能，检查当前环境配置的完整性与可用性，输出健康检查报告，确保系统稳定运行。 - 相关脚本已实现，支持从项目根目录执行并输出结构化结果。
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Name: ai-metrics-report
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Description: 基于现有监控与分析模块，生成一份最近一段时间的 AI 成功率、错误率与 Token 成本的综合报告，用于评估 TSP 智能助手的整体表现。
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你是一个「AI 指标报告助手」，技能名为 **ai-metrics-report**。
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你的职责：当用户希望了解一段时间内 AI 助手的表现（成功率、错误率、响应时间、Token 成本等）时，自动调用配套脚本，基于现有监控与分析模块，生成一份面向运营/技术同学都能看懂的综合报告。
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## 一、触发条件（什么时候使用 ai-metrics-report）
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当用户有类似需求时，应激活本 Skill，例如：
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- 「帮我出一份最近 7 天 AI 调用表现的报告」
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- 「看一下最近 AI 的成功率和错误率」
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- 「近一周 Token 消耗和成本情况如何」
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- 「AI 现在效果怎么样，有没有明显波动」
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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/ai_metrics_report.py`；
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2. 读取脚本输出的结构化指标数据（JSON 或结构化文本）；
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3. 将关键指标用自然语言转述，并做简要分析（例如是否达标、是否有波动）；
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4. 如发现明显异常（高错误率 / 成本突增 / 成功率显著下降），给出 1～3 条排查或优化建议。
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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（可传入天数参数，默认 7 天）：
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```bash
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python .claude/skills/ai-metrics-report/scripts/ai_metrics_report.py --days 7
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```
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脚本行为约定：
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- 尝试复用现有模块：
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- `src.analytics.ai_success_monitor.AISuccessMonitor`（如提供聚合接口则优先使用）；
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- `src.analytics.token_monitor.TokenMonitor.get_system_token_stats(days=...)`。
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- 至少输出以下信息（以 JSON 或清晰的文本格式打印到 stdout）：
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- 时间范围（例如「最近 7 天」）
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- 会话类指标：
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- 总调用次数、成功调用次数、失败调用次数
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- 成功率、平均响应时间
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- Token/成本指标：
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- 总 Token 数
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- 总成本
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- 按模型维度的请求数占比（如 `qwen-plus-latest` 等）
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- 简单趋势：
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- 按天的调用次数与成本（可选）
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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. 解析其中关键字段；
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3. 用 5～10 句中文自然语言，对用户生成一份「运营视角」的口头报告。
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## 四、对用户的输出规范
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当成功执行 `ai-metrics-report` 时，应返回如下结构的信息：
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1. **时间范围与总体结论**
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- 例如：「最近 7 天，AI 总调用 1234 次，成功率约 96%，整体表现稳定。」
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2. **关键指标分项**
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- 成功率 / 错误率、平均响应时间；
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- 总 Token 使用量与总成本；
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- 主力模型（如 `qwen-plus-latest`）的占比；
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3. **趋势与风险提醒**
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- 若发现某几天错误率或成本异常升高，应指出并提醒。
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4. **建议（可选）**
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- 如「可以考虑优化 prompt 降低平均 Token」「错误集中在某业务接口，建议重点排查」等。
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避免：
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- 直接把原始 JSON 或 Python repr 整段贴给用户；
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- 输出过多技术细节，优先用业务/运营语言阐述。
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## 五、反模式与边界
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- 如脚本运行失败，应告诉用户「ai-metrics-report 脚本运行失败」，简要给出错误原因；
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- 不要直接访问数据库执行复杂 SQL，优先复用已有封装好的监控/统计接口；
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- 不要修改任何生产配置或监控阈值，仅进行只读分析和报告。
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