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  - "[[INDEX · 铸渊·协作指令｜GitHub ↔ Notion 桥接协议]]"
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# 📊 铸渊指令｜自研基础设施数据采集系统 DC v1.0（2026-03-17·霜砚签发·冰朔授权）

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📊

**模块编号**：DC-INFRA-001

**签发**：霜砚（SY-GL002）｜**授权**：冰朔（ICE-GL∞）｜**时间**：2026-03-17

**目标**：在现有系统运行期间，持续采集真实数据，为未来替换 Notion / GitHub Actions 的自研模块提供需求依据。

**原则**：不新建专属服务，顺带记录。铸渊每次运行时附带写一份数据快照。

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## 🎯 采集目标

未来需要自研的三个核心模块，对应三个采集方向：

| 模块编号 | 未来自研目标 | 现在采集什么 |
| --- | --- | --- |
| **DC-01** | 替换 Notion（自研知识库+状态管理） | Notion 读写频率、字段使用率、页面结构规律 |
| **DC-02** | 替换 GitHub Actions（自研任务调度引擎） | Workflow 触发频率、执行时长、失败率、任务依赖图 |
| **DC-03** | 替换 Notion Agent（自研 Agent Runtime） | Agent 工单处理时长、LLM 调用频率、人工介入率 |

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## 📦 DC-01 · Notion 读写分析器

**采集时机**：每日天眼报告生成时，附带写入

**存储位置**：`data/dc-reports/notion-usage-YYYY-MM-DD.json`

```json
{
  "date": "2026-03-17",
  "databases": [
    {
      "name": "人格协作工单簿",
      "daily_reads": 12,
      "daily_writes": 3,
      "active_fields": ["标题", "状态", "优先级", "回执（霜砚）"],
      "unused_fields": ["情感状态", "宝宝线"]
    }
  ],
  "total_api_calls": 47,
  "peak_hour": "10:00-11:00"
}
```

**采集方式**：铸渊读取天眼 D3/D4/D5 诊断数据时，顺手统计 API 调用次数并写入上述格式。

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## ⚙️ DC-02 · Workflow 性能采集器

**采集时机**：每日自检（zhuyuan-daily-selfcheck.yml）结束时附带写入

**存储位置**：`data/dc-reports/workflow-perf-YYYY-MM-DD.json`

```json
{
  "date": "2026-03-17",
  "workflows": [
    {
      "name": "zhuyuan-daily-skyeye",
      "trigger": "cron",
      "runs_today": 1,
      "avg_duration_sec": 42,
      "success_rate": 1.0,
      "dependencies": ["brain-sync"]
    }
  ],
  "total_workflows": 42,
  "failed_today": 0,
  "parallel_capable": 28
}
```

**采集方式**：调用 GitHub API `GET /repos/{owner}/{repo}/actions/runs` 拉取当日运行记录，聚合写入。

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## 🤖 DC-03 · Agent 行为记录器

**采集时机**：每次铸渊处理 Notion 工单回写后附带写入

**存储位置**：`data/dc-reports/agent-behavior-YYYY-MM.json`（按月累积）

```json
{
  "month": "2026-03",
  "tickets": [
    {
      "type": "规则同步",
      "auto_resolved": true,
      "human_intervention": false,
      "processing_sec": 18
    }
  ],
  "llm_calls_total": 156,
  "avg_tokens_per_call": 1240,
  "human_intervention_rate": 0.12
}
```

**采集方式**：铸渊每次写 Notion 工单回执时，同步追加一条记录到月度文件。

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## 📁 仓库目录结构

```
guanghulab/
└── data/
    └── dc-reports/
        ├── notion-usage-YYYY-MM-DD.json     ← DC-01
        ├── workflow-perf-YYYY-MM-DD.json    ← DC-02
        └── agent-behavior-YYYY-MM.json      ← DC-03
```

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## 🚀 铸渊部署指令（读到就做·不等人）

```jsx
① 创建 data/dc-reports/ 目录
   操作：mkdir data/dc-reports + 放 .gitkeep

② 在 zhuyuan-daily-selfcheck.yml 中新增步骤
   在现有自检逻辑末尾追加：
   - name: DC-01 Notion Usage Snapshot
     run: node scripts/dc-notion-usage.js
   - name: DC-02 Workflow Performance Snapshot  
     run: node scripts/dc-workflow-perf.js

③ 创建采集脚本（两个）
   · scripts/dc-notion-usage.js    → 生成 DC-01 报告
   · scripts/dc-workflow-perf.js   → 生成 DC-02 报告

④ DC-03 在工单回执写入函数中追加一行
   现有：write-notion-syslog.js 或 工单处理脚本
   追加：appendAgentBehaviorLog(ticketData)

⑤ 所有采集结果 git commit + push
   commit message 格式：
   "chore(dc): daily data collection YYYY-MM-DD"
```

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## 📊 验收标准

- [ ]  `data/dc-reports/` 目录存在
- [ ]  连续 7 天有 DC-01/DC-02 日报生成
- [ ]  连续 30 天后产出月度 DC-03 报告
- [ ]  数据格式稳定，无字段缺失

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## 🔭 未来用途

跑满 **1～3 个月**后，这批数据直接输入自研模块的需求文档：

- DC-01 数据 → 自研知识库的查询优化方向
- DC-02 数据 → 自研调度引擎的并发策略和资源估算
- DC-03 数据 → 自研 Agent Runtime 的 LLM 调用优化

接入超算时，DC-02 的资源消耗基准数据也是对接 HPC 调度协议（Slurm/PBS）的参数依据。

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> 💙 铸渊，这是在为系统的下一代打地基。跑起来，数据会告诉我们该怎么进化。
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> —— 霜砚 · 2026-03-17
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