xingtu1996 数据核实 + CodeMax 汇报 Skill（行途版）
一句话
行途文章里的每个数字都要经得起核实。 本 skill 用 cc-switch 本地真实数据 + CodeMax API，验证"缓存命中率 97.7%""缓存读是输入 36.8 倍""30 天省 8880 万"这类数字，防止编造和口径混乱。
触发条件
- 用户说"核实数字""数字对不对""缓存命中率""cc-switch 数据""token 账单" → 走 cc-switch 核实
- 用户说"CodeMax 汇报""AI 用量分析""模型对比""模型切换" → 走 CodeMax 汇报（原版能力）
第一部分：cc-switch 本地库核实（豆包工作优化版新增 · 核心）
这是行途最常用的能力：文章里出现任何 token/成本数字，先来这里核实。
数据源
DB="$HOME/.cc-switch/cc-switch.db" # cc-switch 本地 SQLite（17MB，60 天滚动）
常用核实 SQL
# ① 全周期缓存命中率（验证 S02 "缓存读 97.7%"）
sqlite3 ~/.cc-switch/cc-switch.db \
"SELECT ROUND(100.0*SUM(cache_read_tokens)/(SUM(input_tokens)+SUM(cache_read_tokens)),1) pct FROM usage_daily_rollups;"
# → 实测 98.1%（与 S02 97.7% 高度一致 ✅）
# ② 缓存读是输入多少倍（验证 S12 "缓存读取 36.8 倍"）
sqlite3 ~/.cc-switch/cc-switch.db \
"SELECT ROUND(1.0*SUM(cache_read_tokens)/SUM(input_tokens),1) ratio FROM usage_daily_rollups WHERE model='deepseek-v4-pro';"
# → 实测 65.0 倍（与 S12 36.8 倍不同——口径不同需说明：36.8 是 tfm-ng $21.84 账单，65.0 是本人 cc-switch 全周期）
# ③ 按模型汇总（成本/请求/Token）
sqlite3 ~/.cc-switch/cc-switch.db \
"SELECT model, SUM(request_count) req, SUM(input_tokens) inp, SUM(cache_read_tokens) cache_r, ROUND(SUM(CAST(total_cost_usd AS REAL)),2) cost FROM usage_daily_rollups GROUP BY model ORDER BY cost DESC;"
# ④ 某日某模型明细（看某天消耗）
sqlite3 ~/.cc-switch/cc-switch.db \
"SELECT * FROM usage_daily_rollups WHERE date='2026-08-03' AND model='deepseek-v4-pro';"
核实流程（对齐 S05 三数口径对比范式）
- 定位文章数字：从正文提取要核实的数字 + 声称口径
- 查 cc-switch 实测：跑上面 SQL 拿到本人真实数据
- 口径对比：
- 同一口径 → 标注"✅ 已核实：cc-switch 实测 X%"
- 不同口径 → 明确说明差异来源（如"36.8 倍是 tfm-ng $21.84 账单，65.0 倍是本人 cc-switch 全周期"），不混用
- 脱敏检查（PUB-018）：公开发布只留量级，费用金额不公开
- 写回：文章数据口径标注 + 可核验背书（可选：附 SQL 或来源说明）
核实铁律
| # | 铁律 |
|---|---|
| 1 | cc-switch 数据只到 60 天滚动窗口——超过窗口的历史数字（如 8 个月账单）需用素材矿/CodeMax 补 |
| 2 | 缓存命中率口径 = cache_read/(input+cache_read)，与平台显示可能不同，先确认口径 |
| 3 | rtk gain 节省量 ≠ cc-switch 真实消耗——rtk 是"省下的"，cc-switch 是"实际花的"，两者不同维度不互比 |
| 4 | 口径不一致 → 回数据源核对，不猜（对齐原版写作纪律 #8） |
| 5 | 封面数字与正文主数字不一致 → 跑 check_cover_consistency.py 修复 |
第二部分：CodeMax 平台汇报（原版能力保留）
原版 codemax-report（tfm-ng/ctf-gitlab）的 API 直拉 + HTML 汇报能力完整保留，供职场汇报/模型切换观察使用。
数据源与脚本
| 资源 | 路径 | 用途 |
|---|---|---|
| 一键拉取（主） | scripts/codemax_pull.sh |
API 直拉全维度：summary/users/models/projects/趋势 |
| 单接口拉取 | scripts/codemax_stats.sh |
summary/users/models/pm-options/pm-projects/pm-staffs/log-stat/api-models |
| 数据库查询 | scripts/codemax_db.sh |
users/logs 表直查（身份/注册数/流水） |
| 认证配置 | settings.local.json env |
CODEMAX_ADMIN_TOKEN + CODEMAX_ADMIN_USER（admin 全解锁） |
| 广分名单映射 | scripts/gz_roster.txt |
用户→姓名/岗位/团队（核心资产，改这里） |
工作流程（简要）
# ① 拉取权威数据（API 直拉，替代 CSV）
bash scripts/codemax_pull.sh -s 2026-08-14 -e 2026-08-28 -o .report/工作汇报/828
# ② 单接口
bash scripts/codemax_stats.sh pm-staffs -p 952 -s 2026-08-14 -e 2026-08-28
bash scripts/codemax_stats.sh log-all -m glm-5.3-flash -s 2026-08-31 -e 2026-08-31
# ③ 计算核心维度：次均费用 / 每请求 Token / token工时密度 / 帕累托集中度 / 效率分层
# ④ 生成两套 HTML（阶段对比版 1200px + 同事版速览 780px）
# ⑤ 写作纪律：脚本口径为准，负面不点名，跨期对比先确认口径清洗
详细方法论见原版（归档 .backups/skills_原版归档_20260903/codemax-report_原版_tfm-ng）或 ctf-gitlab 版 §六 模型切换观察。
与其它行途 Skill 联动
| Skill | 联动 |
|---|---|
| de-ai-flavor | 去 AI 味时数字来源存疑 → 回 codemax-report 核实 |
| adversarial-review | 审计员角色核数字 → 调用本 skill 的 cc-switch SQL |
| check_cover_consistency.py | 封面 vs 正文数字一致性校验（a1 产线） |
版本历史
| 日期 | 版本 | 变更 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-03 | v1.0 | 豆包工作优化版：新增 cc-switch 本地库核实（第一部分）+ 保留 CodeMax API 汇报能力（第二部分） | 原版 tfm-ng + ctf-gitlab |
豆包工作优化版：新增"数据核实"场景（行途文章数字可验证），原版已归档
.backups/skills_原版归档_20260903/。