一句话总结

完成 DGJ 商品 Mongo 写入 3 条 MQ 链路的运行态补证与 Kibana 查询能力加固，定位 wechat-ee 健康检查告警根因，并把 AI 工程总入口升级为需求/Bug/线上排查/快速变更四场景分流。

今日成果

  • 完成 DGJ 3 个 MQ 消费者独立文档和总拓扑校准，补入生产 MQ 信封、Publisher Confirm、t_bs_mq_message 真实 DDL 与消费差异，降低报价/Mongo 链路的解释和排查成本。
  • 完成 Kibana 查询脚本与 Skill 加固，固化 dig + 内网 IP + Host 头的 VPN/DNS 访问路径，后续脚本查询不再被本机 DNS 超时直接阻断。
  • 完成 wechat-ee 两轮 8081 健康检查告警排查，确认根因是大图群发先压垮 WXSdk 4600/5600 下载链路，机器人超时重试再放大请求，不是 Kafka 重复投递。
  • 完成 AI 工程总入口四场景分流改造与正向验证，把需求、Bug、线上排查、快速变更拆成独立工作流，并通过 DGJ2/SAAS 路由与独立 Agent 回归。

问题与风险

  • wechat-ee 当前只完成根因定位，尚未实施下载去重、robot.kzmall.cc 回调异步化、重试收敛和大图限流，告警仍可能复现。
  • DGJ 货主区域变更消息在当前 Kibana 可见窗口仍未取到真实生产样例，相关文档只能写成“消费端已证实、生产端待补证”。
  • 本机 ChatGPT 桌面应用有大量僵尸进程，占用进程表名额；若不重启应用，后续大批量日志查询仍可能遇到 fork 失败。

验证与证据

  • 会话统计：原始采集 7 个会话 / 192 条消息；实质工作主题 3 个。
  • DGJ MQ 文档：/Users/zhoujiangbin/code/docker-dev-env/www/dgj2.0/doc/ai/mongodb-mq-ordered-write-analysis.md
  • Kibana Skill / 脚本：/Users/zhoujiangbin/.codex/skills/kibana-log-query-runner/SKILL.md、/Users/zhoujiangbin/.codex/skills/kibana-log-query-runner/scripts/query_kibana_logs.py
  • AI 工程分流改造：/Users/zhoujiangbin/code/docker-dev-env/www/ai-engineering-playbook/shared-skills/project-task-router/、/Users/zhoujiangbin/code/docker-dev-env/www/ai-engineering-playbook/shared-skills/project-skill-initializer/
  • 原始 JSON：/Users/zhoujiangbin/.codex/daily-reviews/source/2026/08/2026-08-10.json

下一步

  • 把 wechat-ee 根因转成明确修复动作：下载请求去重、同步回调改异步、重试退避和大图洪峰限流。
  • 继续补齐 DGJ 货主区域消息的生产端样例和调度证据，再决定是否推进 MQ 表唯一键 / 领取索引优化。
  • 继续观察 AI 四场景分流在真实任务中的命中率，避免快速变更和 Bug 再次互相误判。