旺小宝客户关注点查询

CRITICAL —— 跑命令前 MUST 先用 Read tool 读取 ../wangxiaobao-shared/SKILL.md（一份共享文档讲清安装 / 登录 / 选项目 / 错误码 / 输出协议等所有 xiaobao-cli 命令通用的前置约定）。

跑 xiaobao-cli focus list 查 AI 抽出的客户关注点标签。跟抗性点 skill 镜像，差别就是底层走 mv_open_customer_focus 表。

执行前必读

必须有有效 token：先调 xiaobao-cli auth whoami；未登录就走 auth login --no-wait split-flow（见 wangxiaobao-shared）
必须有激活项目：命令内部自动读，缺失返回 NO_ACTIVE_PROJECT
数据权限隔离：按当前用户授权可见顾问范围过滤（普通顾问看自己 / 团队长看团队 / 项目管理员看全项目）
LocalDateTime 格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss（空格分隔），CLI 自动转
不要写文件、出报告

快速索引：意图 → 工具

| 用户意图 | 命令 | 关键参数 | | ------------------------------------ | --------------------------------- | ---------------------------------- | | 列时段内全部关注点 | xiaobao-cli focus list | --from / --to | | 看某客户的关注点 | xiaobao-cli customer list → xiaobao-cli focus list | --customer-ids <wang_id> | | 看某次到访的关注点 | xiaobao-cli focus list | --visit-ids <visit_id> | | 看某条录音的关注点 | xiaobao-cli focus list | --audio-ids <audio_id> | | 按分类找（一级） | xiaobao-cli focus list | --category 户型 等 | | 按分类找（二级） | xiaobao-cli focus list | --classification 户型因素 | | 估算总数 | xiaobao-cli focus list | --page 1 --size 1，只读 total |

核心约束

1. 客户名 → wang_id 反查

用户说"屈哥的关注点"——先调 xiaobao-cli customer list { customerName: "屈哥" } 拿到 --customer-id（= wang_id），再传给 --customer-ids 数组（即使只有一个也用数组）。

2. 分类模糊：一级 + 二级二选一或同时用

category 一级常见值：户型 / 价格 / 环境 / 教育 / 交通 / 商业配套 / 装修 / 其他
classification 二级常见值：户型因素 / 价格因素 / 环境因素 / ... / 位置因素 / 发展因素

模糊关键词越短越宽：--category 户型 同时命中 "户型因素" 和别的含 "户型" 的分类。

3. 时间窗：用户没明确说就推断

| 用户说法 | fromDate / toDate | | ------------ | ------------------------------------------------ | | "今天关注点" | 今天 00:00:00 / 明天 00:00:00 | | "本周关注点" | 周一 00:00:00 / 今天 23:59:59 | | "5 月份" | 2026-05-01 00:00:00 / 2026-06-01 00:00:00 | | "最近一个月" | 30 天前 / now |

4. 响应字段重点

{
  "code": "0",
  "data": {
    "page": 1, "size": 10, "total": 47,
    "content": [
      {
        "id": "507495633116995584",                // tag 自身 ID
        "visitId": "507016570438942720",
        "audioId": "507494047338729472",
        "customerId": "507016570019512320",
        "textFragment": "新规户型我看了他们的那个四房的，还不错啊，",  // 录音原文片段
        "startOffset": 945120,                     // 在录音中的起始毫秒
        "endOffset":   949840,
        "keyStr":   "对盛世禧悦户型感兴趣",          // 简短描述
        "valueStr": "客户表示看了盛世禧悦的新规四房户型觉得不错...",  // 详细说明
        "category":       "户型因素",                // 一级
        "classification": "户型因素",                // 二级
        "visitTime": "2025-04-30 10:22:28",
        "customer": {                              // 批量补全
          "customerId": "507016570019512320",
          "customerName": "屈哥",
          "customerPhone": "173****7325",
          "intentLevel": "A",
          ...
        },
        "userInfo": { /* 接待顾问详情 */ },
        "audio": {                                 // 录音简要 + 签名 fileUrl
          "audioId": 507494047338729472,
          "fileId":  "507494045212213248",
          "startTime": "2025-04-30 10:22:50",
          "duration":  2263,
          "fileUrl":   "https://oss.../...?sign=..."
        }
      }
    ]
  }
}

CLI 又包一层 → 渲染用 resp.data.data.content。

5. 渲染给用户时只展示核心

必显：keyStr（标题）+ valueStr（详细说明）+ visitTime + 客户名
可选：category（分类标签）+ textFragment（原文，省略号截断）
链接：如果用户要听原录音，给 audio.fileUrl（注意 18000 秒过期）

使用场景示例

场景 1：本月客户最在意什么

xiaobao-cli focus list --from "2026-05-01 00:00:00" --to "2026-06-01 00:00:00" --page 1 --size 50

后处理：按 --category 聚合 → "5 月份 87 条关注点：户型因素 28 条 / 价格因素 19 条 / ..."。

场景 2：屈哥本次到访的关注点

# step 1: 反查 wang_id（如果只知名字）
xiaobao-cli customer list --customer-name 屈哥

# step 2: 拿到 customerId = 507016570019512320，用 --customer-ids 过滤
xiaobao-cli focus list --customer-ids 507016570019512320 --page 1 --size 20

场景 3：户型相关关注点

xiaobao-cli focus list --category 户型 --page 1 --size 30

场景 4：特定录音里的关注点

xiaobao-cli focus list --audio-ids 507494047338729472 --page 1 --size 50

渲染：列出该录音里 AI 抽出的所有关注点，按 startOffset 升序展示原文 + 描述。

常见错误与排查

error: 'NO_ACTIVE_PROJECT' — 跑 wangxiaobao-switch-project skill
401 / token 过期 — 走 auth login --no-wait --force split-flow 重登
total: 0 — 过滤条件没匹配 / 该时段没数据 / 当前用户授权范围内没匹配的接待顾问
传入的 ID 找不到对应数据 — 数据权限隔离把不属于授权顾问的 tag 过滤掉了；这是预期行为，不是 bug
category 模糊命中过多 — 加 classification 二级分类收敛