SQLite 持久连接 — sandbox 不再每次查询开关连接，改为 __init__ 时建连、close() 时释放

Explorer 的 system prompt 明确告知 sandbox 规则 — "每条 SQL 必须包含聚合函数或 LIMIT"，减少 LLM 生成违规 SQL 浪费轮次
LLM 客户端单例 — 所有组件共享一个 openai.OpenAI 实例，不再各建各的
sanitize 顺序修复 — 小样本抑制放在 float round 之前，避免被 round 干扰
quick_detect 从 O(n²) 改为 O(n) — 按列聚合一次，加去重，不再对每行重复算整列统计
历史上下文实际生效 — get_context_for 的结果现在会注入到 Explorer 的初始 prompt 里，多轮分析时 LLM 能看到之前的发现

playbooks/auto_1_工单处理效率分析.json

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+  "name": "工单处理效率分析",
+  "description": "分析不同问题类型和模块的工单关闭时长，识别处理瓶颈。",
+  "tags": [
+    "关闭时长",
+    "问题类型",
+    "模块",
+    "效率"
+  ],
+  "preset_queries": [
+    {
+      "purpose": "计算每个问题类型的平均关闭时长，识别处理最慢的问题类型。",
+      "sql": "SELECT 问题类型, ROUND(AVG(关闭时长_天), 2) AS 平均关闭时长 FROM tickets GROUP BY 问题类型 ORDER BY 平均关闭时长 DESC LIMIT 10"
+    },
+    {
+      "purpose": "计算每个模块的平均关闭时长，识别处理最慢的模块。",
+      "sql": "SELECT 模块, ROUND(AVG(关闭时长_天), 2) AS 平均关闭时长 FROM tickets GROUP BY 模块 ORDER BY 平均关闭时长 DESC LIMIT 10"
+    }
+  ],
+  "exploration_hints": "查看平均关闭时长高的问题类型和模块，结合跟踪记录和处理过程，分析是否存在流程问题或资源分配不均。关注关闭时长分布的异常值。",
+  "placeholders": {}
+}