呱呱聚合
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大模型应用

当需要从 Agentforce…

通过 Data 360 提取 STDM 遥测数据到 Parquet，再用 Polars 分析会话时间线、主题路由、动作失败与延迟热点。

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复用有效—
置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 kevins9 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 58/100 ×0.15

适用场景

当需要从 Agentforce 会话追踪特定

解决思路

  1. 确认前置条件：Data 360 已启用、Session Tracing 已启用、Salesforce 标准数据模型版本足够、org 中已启用 Einstein/Agentforce 能力、Data 360 访问所需的 JWT/ECA 认证已配置；若认证缺失则转交 sf-connected-apps 技能处理。
  2. 先收集上下文：目标 org 别名、时间窗口或日期范围、代理过滤条件、目标是提取/汇总分析/单会话调试、提取数据的输出位置、用户是否已有本地 Parquet 文件。
  3. 验证设置与认证：确认 Data 360 tracing 存在且 JWT/ECA 认证可用。
  4. 选择提取模式：近期遥测快照用『提取最近 N 天』；聚焦调查用『按日期和代理过滤提取』；单个损坏对话用『提取或调试单个会话树』；持续使用分析用『增量提取』。
  5. 提取到 Parquet：使用 scripts/ 目录下提供的脚本，而不是重新实现提取逻辑。
  6. 用 Polars 分析：常见目标包括会话量与时长、主题分布、动作步骤失败、延迟热点、放弃/升级模式、会话级时间线重建。
  7. 将发现转化为下一步行动：主题不匹配→改进路由或描述；动作失败→检查 Flow/Apex 实现；延迟问题→优化下游动作路径；测试缺口→添加针对性代理测试。
  8. 遵守操作规则：把 STDM 当作只读遥测；预期有摄取延迟，不是完美实时调试；使用日期过滤和聚焦提取以避免不必要的量/查询成本；优先用 Parquet 而非临时 JSON 做持久分析；对大数据集使用惰性 Polars 模式。
  9. 避免常见陷阱：不要假设数据缺失就等于没有问题（可能只是未启用 tracing）；不要在没有日期或代理过滤的情况下运行超大范围查询；不要试图在本技能内修复代理，而应转交到编写/测试技能。
  10. 按固定顺序报告结果：1) 提取或分析了什么数据；2) 范围（org、日期、代理过滤、会话 ID）；3) 关键发现；4) 可能根因；5) 推荐的下一步技能/行动。
  11. 跨技能集成：认证/JWT 设置转交 sf-connected-apps；修复代理路由/行为转交 sf-ai-agentscript；正式回归/覆盖测试转交 sf-ai-agentforce-testing；Flow 支撑的动作调试转交 sf-flow；Apex 支撑的动作调试转交 sf-debug 或 sf-apex。

适用边界 · 注意事项