name: query-user-behavior-path

description: 从 loghubods 视频、广告、播放、简单事件和用户活跃日志中查询、合并并解释单个用户的完整离线或明确指定的实时行为时间线。用于按 mid 或 machinecode 检查完整行为路径、生成按时间排序的 Excel、补充 businesstype 和 pagesource 中文定义，或诊断用户旅程。

查询用户完整行为路径

将 SKILL_DIR 解析为当前 SKILL.md 所在的安装目录。所有命令都通过该目录调用随 Skill 分发的脚本；不得假定作者的工作区路径。

运行环境

依赖 pyodps、pandas 和 openpyxl。随 Skill 分发的 ODPS 客户端读取 ODPS_ACCESS_ID、ODPS_ACCESS_SECRET、ODPS_PROJECT 和 ODPS_ENDPOINT。不得把凭证复制到 Skill、查询输出或回复中。

必要输入

用户标识：视频/播放日志使用 mid，广告/简单事件/用户活跃日志使用 machinecode，值相同。
日期：yyyyMMdd。
可选 apptype，默认 0。
输出目录，默认当前目录。

离线流程

阅读 logs-and-definitions.md。
运行：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/user_timeline.py" <mid_or_machinecode> <yyyyMMdd> [apptype] --output-dir <目录>

报告输出路径、总行数、各来源行数以及行数为零的来源。
校验时间顺序、Excel 时间格式、技术事件排除和中文行为定义。
仅当用户明确要求上传飞书时，使用 $feishu-data-publisher 发布最终 Excel；未明确要求时只保留本地结果。

实时流程

只有用户明确要求实时数据时才运行：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/user_timeline_realtime.py" <mid_or_machinecode> [yyyyMMdd] [apptype] --output-dir <目录>

必须说明结果只是当前可用实时数据。simpleevent_log_flow 保留周期短，不能代替完整离线日回灌。

批量实时流程

输入 CSV 必须包含 用户标识，可以包含 命中策略。运行：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/user_timeline_realtime_batch.py" <用户清单.csv> [yyyyMMdd] [apptype] --output-dir <目录>

输出包含可筛选的 实时行为路径 工作表和 用户摘要 工作表；摘要必须保留当前事件数为零的输入用户。

安全与校验

除非用户明确要求实时数据，否则只使用离线表。
每张表都必须按日期、apptype、用户标识和非空 clienttimestamp 过滤。
各表事件使用 UNION ALL 保留，不得跨表去重。
先按原始时间戳稳定排序，再转换为北京时间。
不向终端打印完整用户事件表。
只有参考资料或已确认源码支持时才补充中文行为定义。
执行前运行 python3 -m py_compile "$SKILL_DIR"/scripts/*.py。

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