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数据与AI

用 asc 收集并校验 App Store Connect…

当需要通过 asc CLI 发现、下载并校验 App Store Connect Analytics 报告分段时使用。

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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 60/100 ×0.15

适用场景

用 asc 收集并校验 App Stor特定

解决思路

  1. 在认证或收集前先检查已安装命令：运行 `asc analytics view --help`，仅当帮助中列出 `--processing-date`、`--granularity`、`--paginate` 和 `--include-segments` 时才继续；这些过滤器需要 asc 3.5.0 或更新版本，若缺少任一过滤器则请用户升级，不要用已弃用的 `--date` 替代，因为它使用旧式本地匹配而非 Apple 服务端 processing-date 过滤。
  2. 在捕获 JSON 或下载分段前准备私有存储：运行 `umask 077`，用 `ASC_ANALYTICS_DIR="$(mktemp -d "${TMPDIR:-/tmp}/asc-analytics.XXXXXX")"` 创建仓库外的私有临时目录，并 `mkdir -m 700 "$ASC_ANALYTICS_DIR/segments"`；将命令输出和错误重定向到该目录，不要把原始 inventory JSON 或错误输出粘贴到聊天、提交、issue 或 PR。
  3. 查找已有请求：解析 app ID 和所选 asc profile，运行 `asc --profile "$PROFILE" analytics requests --app "$APP_ID" --paginate --output json > "$ASC_ANALYTICS_DIR/requests.json" 2> "$ASC_ANALYTICS_DIR/requests.stderr"` 列出所有请求；结构化检查 JSON 并选择已有可用请求，发现可用时不要依赖 `--state`。
  4. 若无可用请求则停止并询问用户是否创建 `ONGOING` 或 `ONE_TIME_SNAPSHOT` 访问；在请求批准前说明目标 app 和 profile；批准后优先使用 `--reuse-existing` 避免重复：`asc --profile "$APPROVED_PROFILE" analytics request --app "$APP_ID" --access-type "$ACCESS_TYPE" --reuse-existing --output json > "$ASC_ANALYTICS_DIR/request.json" 2> "$ASC_ANALYTICS_DIR/request.stderr"`；未经明确批准不要运行该命令。
  5. 从私有 JSON 响应读取返回的请求 ID 再继续：`REQUEST_ID="$(jq -er '.requestId' "$ASC_ANALYTICS_DIR/request.json")"`；当请求是用已批准 profile 创建或复用时设置 `ANALYTICS_PROFILE="$APPROVED_PROFILE"`，对于用只读 profile 发现的已有请求设置 `ANALYTICS_PROFILE="$PROFILE"`，后续每次 `analytics view` 和 `analytics download` 调用都使用同一 profile。
  6. 先检索报告和实例元数据而不含分段 URL：运行 `asc --profile "$ANALYTICS_PROFILE" analytics view --request-id "$REQUEST_ID" --paginate --output json > "$ASC_ANALYTICS_DIR/discovery.json" 2> "$ASC_ANALYTICS_DIR/discovery.stderr"`。
  7. 选择可用的 `processingDate` 和用户请求的 granularity：接受 `DAILY`、`WEEKLY`、`MONTHLY`，可单独或逗号分隔列表；按逗号拆分输入、去除每个 token 空白并规范化为大写；对每个 token（包括空 token）按该允许列表校验；报告无效输入并在运行 `analytics view` 前停止，绝不静默丢弃不支持的值或用空过滤器继续；校验后去重并用逗号连接剩余值；将 `processingDate` 视为 Apple 处理报告的日期，不一定是其行所代表的周期。
  8. 检索包含所有分段元数据的过滤后 inventory：运行 `asc --profile "$ANALYTICS_PROFILE" analytics view --request-id "$REQUEST_ID" --processing-date "$PROCESSING_DATE" --granularity "$GRANULARITY" --paginate --include-segments --output json > "$ASC_ANALYTICS_DIR/inventory.json" 2> "$ASC_ANALYTICS_DIR/inventory.stderr"`；始终使用 `--paginate`，asc 会跟随 Apple 提供的报告和实例 next 链接；不要手动重建、修改或跟随分页 URL。
  9. 结构化解析 `inventory.json`：对每个所选实例枚举所有分段，并保留每个分段的精确 ID、`sizeInBytes` 和 `checksum` 以供校验；不要打印 `downloadUrl`。
  10. 按请求、实例和分段 ID 下载每个分段：使用仅由分段 ID 派生的文件名并保持压缩字节不变；分析报告是制表符分隔文本，因此使用 `.txt.gz` 而非暗示 CSV：`SEGMENT_FILE="$ASC_ANALYTICS_DIR/segments/$SEGMENT_ID.txt.gz"`，然后 `asc --profile "$ANALYTICS_PROFILE" analytics download --request-id "$REQUEST_ID" --instance-id "$INSTANCE_ID" --segment-id "$SEGMENT_ID" --output "$SEGMENT_FILE" > /dev/null 2>> "$ASC_ANALYTICS_DIR/download.stderr"`；校验前不要使用 `--decompress`；若实例有多个分段则全部下载，绝不把第一个分段当作整个报告。
  11. 校验下载文件：对每个文件比较压缩字节数与 `sizeInBytes`，并将小写 MD5 摘要与 `checksum` 比较；使用本地系统工具如 `actual_size="$(wc -c < "$SEGMENT_FILE" | tr -d ' ')"`、`actual_md5="$(openssl dgst -md5 -r "$SEGMENT_FILE" | awk '{print tolower($1)}')"`、`expected_md5="$(printf '%s' "$CHECKSUM" | tr '[:upper:]' '[:lower:]')"`；要求 `actual_size` 等于 `sizeInBytes` 且 `actual_md5` 等于 `expected_md5`。
  12. 校验不匹配时：将该分段标记为失败，保持原始错误私有，不要声称收集完整；`asc analytics download` 拒绝覆盖已有输出，因此将失败分段重试一次到新路径如 `$ASC_ANALYTICS_DIR/segments/$SEGMENT_ID.retry-1.txt.gz`；独立校验重试文件，仅当两项检查都通过时才使用；除非用户批准删除，否则保留原始失败文件；在校验成功前不要解析或分析文件。
  13. 报告结果：返回简洁摘要，包含所选 processing date 和 granularity 值；reports、instances、expected segments、downloaded segments 和 verified segments 的计数；收集是否完整；失败或缺失的分段 ID（如有），不含签名 URL 或报告行；在当前用户会话适当时给出私有输出目录；不要在公开产物中包含分析值、签名 URL、profile 名称、凭据或原始行；保留已校验文件供用户下一步工作流使用；删除临时目录或任何下载证据前先询问。

适用边界 · 注意事项