oracle-feishulisted
Install: claude install-skill Huanyu-Hibiki/Huanyu-Skills
# /oracle-feishu — 飞书多维表格同步（只读镜像）
把链路里已经结构化的数据推到飞书多维表格，用飞书自带的视图/图表做可视化和监测。**定位铁律：飞书只是展示层**——本地文件（state / candidates.md / predictions / trends-history）是唯一事实源，本 skill 单向推送、按稳定 id 幂等 upsert、**绝不从飞书回写任何字段**（防双源冲突，协作契约 #7 精神）。
## 数据梳理（五张表，全部从本地文件推导）
| # | 表 | 一行 = | 字段 | 数据源 | 可视化用途 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | **episodes 作品总表** | 每期作品 | article_id / 标题 / 轨道 / rubric 版本 / composite / 预测 bucket / 中枢 / 实际播放 / 偏差倍数 / basis(v1/v2) / 状态(在途·已拍·已发·已复盘) / shot_at / published_at / URL / 平台 | predictions/*.md header + `## 复盘`、state.shoots、candidates entry | 预测 vs 实际散点、分轨漏斗、偏差趋势 |
| 2 | **candidates 候选池** | 每条候选 | candidate_id / 标题 / source / source_tier / track / tier / composite / 热度 / 时效 / read_status / 回流标记 / 入池时间 / rejected_reason | candidates.md + trends-history.jsonl | 选题漏斗（抓到→入池→起稿→发布）、分轨占比 vs mix_ratio |
| 3 | **calibration 校准样本** | 每次复盘 | article_id / 轨 / composite / 实际量级 / bucket 是否命中 / 偏差方向 / confidence / 复盘日期 / 一句关键教训 | 已复盘 predictions 的 `## 复盘` 段 | 校准曲线（composite vs 实绩）、bucket 命中率 |
| 4 | **trends 热点台账** | 每条抓过的热点 | date / 标题 / source / source_tier / 热度 / 是否入池 / 回流标记 / rejected 原因 | trends-history.jsonl | 热点频次、信源贡献度、E 层线索命中率 |
| 5 | **snapshots 状态快照** | 每次同步一天一条（append） | date / buffer 数 / 待复盘数 / 各轨样本数 / confidence / stage_constraint / 源健康摘要（trends 覆盖账本结论） | state + 当轮 trends 汇总 | 账号健康时间序列 |
字段缺失 → 推空值，**不猜不补**；skill 未跑过的产物（如没跑过 retro）→ 对应表推零行是正常状态。
## 前置（用户一次性配置，本 skill 不代配凭据）
1. **飞书 CLI**：用户在 Agent 环境自行配置可用的飞书命令行（官方 CLI / 自建脚本 / MCP 转命令行均可）——本 skill 只按下面的调用契约执行，不绑