Hook System 深度解析
PUA 循环报告
PUA 循环报告是 Hook System 的数据分析核心，量化干预效果并持续优化。
报告内容
报告结构
# PUA 循环报告\n## 会话概览\n- 会话ID: sess_abc123\n- 任务: 实现用户认证系统\n- 持续时间: 45分钟\n- 角色切换次数: 3\n\n## 压力变化曲线\nL1(初始) → L2(10min) → L3(25min) → L2(40min, 成功降级)\n\n## 干预效果\n| 角色 | 触发条件 | 成功率 | 用户评分 |\n|------|----------|--------|----------|\n| military-commander | 连续失败 | 100% | 5/5 |\n| military-discipline | 进度滞后 | 80% | 4/5 |\n\n## 改进建议\n1. 在 L2 阶段可尝试 shaman-musk 角色\n2. 代码审查任务推荐使用阿里风味\n3. 预计下次同类任务可缩短 15% 时间
数据驱动优化
- 角色效果追踪：记录每个角色在不同场景的成功率
- 用户偏好学习：根据反馈调整推荐算法
- 压力曲线优化：分析最佳压力升级时机
- 预测性干预：基于历史数据预测可能的失败点
代码示例
# 生成并导出 PUA 循环报告 # 获取当前会话报告 report = puax_generate_pua_loop_report( sessionId="current", includeSuggestions=true ) # 导出历史反馈数据 puax_export_feedback( format="json", dateRange="last30days" ) # 获取改进建议 suggestions = puax_get_improvement_suggestions( taskType="代码审查", failurePattern="性能问题" ) # 返回: ["推荐使用 silicon-auditor 角色", "建议在 L2 阶段介入"]
课后测验
PUA 循环报告的主要作用是什么？