和业务版同一条时间轴，但拆成 8 个节点：抖音视频发布 → ta 发评论 → 我们抓取 → LLM 打分 → 生成话术 → 派单 → 触达 → ta 回复。两个紫色节点是 AI 干的活，每行下方给出它们的 Langfuse 日志明细（模型 / 提示词版本 / tokens / 花费 / 延迟），点击直达 Langfuse trace 原始日志对账。数据直连生产库，最多落后 1 分钟。
videos.published_at / comments.comment_time / comments.created_at / 派单队列 / 首触发出 / 首条回复）；中间插入两个 LLM 节点 —— LLM 打分（comments.analyzed_at）与生成话术（调用台账回链的首次生成时刻）。llm_call_provenance —— Langfuse trace 的一比一本地镜像台账（行 id 即 Langfuse traceId）。点行内紫色芯片直达对应 trace。打分 trace 自 2026-06-12 起抽样上报（默认 10%），标「未采样」的芯片在 Langfuse 打不开完整 trace，但模型 / tokens / 花费 / 延迟数据照样全。llmPricing.ts）用 tokens 现算，与 Langfuse 注入的 totalCost 同源。批量打分一条 trace 服务整批评论，花费按批内条数均摊（芯片标 ÷N）。douyin_user_id 去重取最早触达），按抓取时间倒序（最新抓到的在最上），最多 200 条。noindex（搜索引擎不收录），但 URL 为固定路径、可被猜到，请勿把链接贴到公开可索引的位置。