DIBP Topic 聚类 → 用户主动洞察

把 public/data/topics.json 里的原始会话 topic 重新聚成"需求簇"（public/data/clusters.json），即前端 #/ai(po)/dibp-insights 页面展示的"用户主动洞察"。这是一个手动触发的全量离线批处理，不是文档里描述但尚未实现的每日增量服务——不要把两者混为一谈。

分类规则、命名规范、阈值选取依据的唯一事实来源是 docs/features/dibp-insight-clustering-rules.md，本文件里的数字只是速查，冲突时以该文档为准。

数据模型速览

topic（public/data/topics.json，原始会话记录）→ 按主题库正则/语义匹配聚成"需求簇"（DibpInsightSnapshotCluster，src/types/dibpInsightSnapshot.ts）→ 经 src/utils/dibpInsightClusters.ts 包装为前端可用的 DibpInsightCluster，人工编辑的负责人/进度等工作流状态另存在 staffing_dibp_cluster_workflow（src/utils/dibpClusterWorkflow.ts）。

clusters.json 只是流水线的导出产物，不是线上数据源——线上通过 listDibpClusters()（src/api/queries/dibpClusterStore.ts）读后端表 staffing_dibp_clusters，需要 ingest-dibp-clusters.mjs 才能把新结果推上去。

前置环境（已知坑）

语义相关步骤（兜底/QC/长尾发现）首次拉模型 Xenova/bge-small-zh-v1.5 需要能访问 https://hf-mirror.com（标准 huggingface.co 在此环境不可达）。scripts/cluster-99-run-pipeline.mjs 已在未设置时自动注入 HF_ENDPOINT。
本地 node 是 Electron 内嵌构建（ABI 不匹配），@xenova/transformers 的传递依赖 sharp 装不上原生二进制。如果语义步骤报 sharp 相关错误，需要手动给 node_modules/.../sharp/lib/index.js 打桩绕过——每次 pnpm install 后都要重做，遇到时先检查是否是这个已知问题再排查别的方向。
public/data/cluster-run/ 是流水线的暂存目录，不要信任里面现存的文件（可能是上次未跑完/口径不同的中间态）；每次要产出可信结果都应该从头重跑第 1 步覆盖它，而不是复用旧的中间产物。

标准执行流程（全自动部分）

pnpm cluster:run                    # 完整流程：6 域分配 -> 合并 -> 语义兜底 -> QC -> 长尾发现 -> 导出
pnpm cluster:run -- --skip-semantic # 跳过语义模型相关步骤，仅用于快速联调，长尾率会明显偏高

scripts/cluster-99-run-pipeline.mjs 依次调用现有脚本（不重写其逻辑）：cluster-10-assign.mjs（对 community/transaction/commercialization/resource_cost/other/user_growth 六个域各跑一次）→ cluster-20-merge.mjs → cluster-15-semantic-fallback.mjs --threshold 0.62 --write → cluster-16-homogeneity.mjs → cluster-17-discover-tail.mjs → cluster-30-export-frontend.mjs --write，结束后打印汇总（簇数/覆盖率/长尾率/homogeneity 平均分/长尾发现候选数）。跑完后 public/data/clusters.json 已更新，旧文件自动备份为 clusters.backup-<ts>.json。

跑完务必看汇总里的两个质量信号：

未分类率（长尾率）>10%：说明主题库覆盖不足，需要走"新增主题"流程（见下）后重跑，不能直接接受。
单簇 homogeneity（紧致度）<0.50：疑似"大杂烩"簇，需要人工看 homogeneity-report.json 里的样本，判断是否要拆簇。

跑完后执行回归：pnpm test:unit dibp-user-insights。

新增主题（必须人工确认，不要自动执行）

scripts/cluster-lib-themes.mjs 是人工维护的正则主题库，也是实际起作用的"模型"——新增/修改主题会影响全局分类，禁止在没有用户确认的情况下直接编辑它。正确流程：

读 public/data/cluster-run/tail-discovery.json（cluster:run 已自动生成），里面是长尾里按语义贪心聚出的候选新主题（domain + size + sample_titles）。
按 size 从大到小挑值得新增的候选，参照现有主题的命名规范（id/name 8-16 字"对象+问题类型"，禁止"相关/类/其他/综合/问题集合"这类命名，正则要贴合 sample_titles）整理成一份 diff 建议。
把建议呈现给用户，等待确认，确认后再编辑 cluster-lib-themes.mjs。
改完回到"标准执行流程"重新跑一遍 pnpm cluster:run，看长尾率是否下降。

可选：推送到后端（改变生产用户主动洞察数据源）

这一步会覆盖共享的后端数据，必须先获得用户明确同意才能执行，尤其是 --env prod：

pnpm dev:sso-proxy                                                    # 另一个终端先起 SSO 代理
node scripts/create-dibp-cluster-tables.mjs --env dev                 # 建表，幂等，一次性即可
node scripts/ingest-dibp-clusters.mjs --env dev --file public/data/clusters.json

ingest-dibp-clusters.mjs 会先按 clusters.json 里的 cluster_date 删除后端该日期下的全部旧簇再插入（"同期覆盖"语义）；如果文件里出现多个 cluster_date 会拒绝执行，需要 --date 显式指定要覆盖哪一批。执行前应向用户复述清楚"将删除并覆盖 staffing_(dev_)dibp_clusters 表里 cluster_date=<日期> 的全部记录"，取得确认后再跑。
is_tail=true 的长尾兜底簇会被自动跳过，不会入库（其 topic_ids 可能上千条，避免请求体积超限）。
--env prod 脚本自身要求加 --confirm-prod 才会执行；即便如此，也必须先经用户明确同意才能加这个 flag，不允许自主判断后直接推 prod。

QC 阈值参考（抄自 rules 文档，避免每次翻查）

未分类率 >10% → 需要补充主题库，不是简单重跑能解决的。
语义兜底相似度阈值 0.62（保守选择）：召回曲线大致为 0.55→96%、0.60→81%、0.62→68%、0.65→44%（阈值越低救回越多，但误召回风险越高）。
Homogeneity（紧致度）目标：全局平均 ≥0.70；单簇 <0.50 视为疑似大杂烩。
长尾发现（cluster-17）默认 --sim 0.68 --min 8：同 domain 内贪心近邻聚类，只展示规模 ≥8 的候选簇。

明确不做的事

不实现 docs/features/dibp-insight-daily-clustering.md 里描述的每日增量 Hive 作业——仓库里没有对应的执行凭证和服务，本 skill 只覆盖手动全量批处理。
不自动编辑 cluster-lib-themes.mjs（主题库）——必须先给用户看建议再改。
不自动执行后端推送，尤其是 --env prod——必须先取得用户明确同意。

DIBP Topic 聚类

安装到 Tokeny（自动）

SKILL.md