每日观测破冰话术的运转：用户回复率、当前提示词架构、各账号当天发出的话术（自动合格判定）、评论按分支聚合。数据直连生产库，最多落后 1 分钟。
/akke/cases/manifest.json 里 date≥2026-06-26 的案例，人工核的真实回复源）；分母＝DB v51 起被私信人数（messages.role=ai·sent 的 distinct 会话）。REPLY_MIN_SAMPLE=50），头条显示「样本积累中 · X案例/Y被私信人」而非百分比——避免 n 太小甩出唬人的噪声率（如上线当天 1/3=33%）。攒够再出率。check-replies cron 自 6/05 下线、last_inbound_at 已废弃），且 role=customer 混有 OCR/在线徽标假阳，系统性失真。故分子以案例库人工核为准；面板右侧「DB 自动回复信号」仅作参考、不进分子。"replied": false 即从分子剔除。走势图只画每日私信发送量（回复时刻不可靠，不按日拆）。src/lib/llm/signals.ts）扫已发话术，命中任一即不合格。监控只跑无上下文 + 评论/地理上下文的高精度子集（违禁开头/截断/套话/敷衍/越权报价/(R)泄价/地理矛盾/联系方式/地区可做未先行）；依赖昵称/品牌/装修阶段上下文的检查（自加后缀/杜撰资历/省名越权）因字段未持久化易误判，不纳入，故合格率偏宽松。signals.ts 判定函数对每条评论实时分类（W 联系方式豁免 / R 资料钩 / H 硬装软装 / G 双无信号 / 通用 4 步），优先级 W>R>H>G>通用，与线上 ice_break prompt 分支选择一致。