SkillHub 技能开发者全域数据看板

输入 SkillHub 用户 ID，全量数据统一约50秒轮询刷新，关键词搜索全平台竞品，类目热度洞察，一条龙决策。

🚀 30 秒速览：① 改 config.json 一行 user_id → ② 双击 start_monitor.bat → ③ 浏览器开 http://localhost:8866。数据每约50秒自动刷新，全程无需任何命令。

🔒 能力边界（先读这条）：本工具仅监控你在 SkillHub 已发布技能的数据，需联网（访问国内 api.skillhub.cn），数据每约50秒刷新（非毫秒级实时）；不生成/改写技能内容，也不覆盖非 SkillHub 平台数据。断网时面板停止刷新，但已加载数据会保留。

📌 准确性声明：本文档所有「约50秒」表述均与代码 COLLECT_INTERVAL=50 严格一致；面板所有数值均来自你本人账号的实时采集，绝无内置样例数字。

📇 一页纸速查卡（只看这一张表就能上手，遇到问题按症状秒定位）： | 你想做的事 | 怎么做 / 看哪节 | |------|------| | 3 步跑起来 | 改 config.json 的 user_id → 双击 start_monitor.bat → 开 http://localhost:8866（详见「一、快速开始」） | | 看自己技能实时数据 | 顶部概览 + 核心指标卡（「二·一、输出示例」） | | 盯竞品 | 右侧竞品双榜（「二·一」/「三、自定义配置」） | | 找蓝海类目 | 类目热度榜 + 策略建议（「二·一」） | | 看趋势 / 做周报 | 趋势图 + 导出 CSV（「二·一」/「二·六、实操案例」） | | 配竞品关键词 | 「三、自定义配置」 | | 出问题了 | 按下方「症状→答案」速查，对不上再翻「二·三、常见问题」 |

症状 → 答案速查（对应「二·三」里的 Q）：数据不动 →「页面打开没数据」；平板时断时续 →「平板时断时续」；图表空白 →「图表不显示」；显示「延迟Ns / 重连中」→「延迟Ns / 重连中」；分数和别处不一致 →「测评分数不一致」；被限流 429 →「限流429」；竞品榜缺/多了 →「竞品排名没有某技能」；换机配置丢了 →「换电脑配置丢了」；要导出 →「导出历史数据」；标签栏弹告警 →「标签栏告警」；一键启动 →「一键启动」；显示「数据延迟Ns」→「数据延迟Ns」；没装 Python →「没装 Python」。

目录速览

一、快速开始（3步）
二、功能详解
二·一、输出示例
二·二、适用场景与能力边界
二·三、已知限制与常见问题
二·四、触发方式
二·五、避坑指南
二·六、实操案例
二·七、常见错误做法（反模式）
二·八、新手完整上手教程
二·九、完整实战演练
二·十、最佳实践与异常自愈
二·十一、决策工作流（数据→行动）
三、自定义配置
四、技术支持
五、文件说明
变更日志

一、快速开始（3步）

1. 配置用户ID（无需改代码）

打开同目录 config.json，改一行即可：

{ "user_id": "user_YOUR_ID_HERE" }

如何获取你的用户ID：登录 SkillHub → 个人中心 → URL 中 /user/ 后面的部分。保存后重启 server.py 即生效，全程不改任何代码文件。

2. 启动服务

方式一（一键启动，推荐）：双击 start_monitor.bat，自动启动服务。 方式二（命令行）：

cd Skills-Data-Hub
python server.py

启动成功后终端显示 Serving on http://0.0.0.0:8866。

3. 打开面板

电脑：http://localhost:8866
平板：同WiFi下查电脑IP（cmd → ipconfig），输入 http://IP地址:8866

二、功能详解

功能覆盖完整链路：实时监测 → 竞品分析 → 类目洞察 → 异常告警 → 数据导出，从「看数据」到「做决策」一条龙，无需切换其他工具。

| 模块 | 功能 | |------|------| | 顶部概览 | 实时：平台实时技能数量、今日总下载量、昨日环比增长、总收藏量、总评论量、粉丝数量 | | 技能卡片 | 每个技能显示大号下载量数字（翻页动画）、收藏量、蓝色评分、版本时间 | | 竞品双维度 | 下载量TOP10 + 最新上传TOP10，含名称/下载/收藏/更新/上传时间 | | 类目热度榜 | 全类目按平均下载量排序，热度星级 | | 策略建议 | 蓝海类目推荐、差异化优势分析、红海警示 | | 趋势图 | 下载量实时排行柱状图（按下载量排序） | | 迭代验证联动 | 每张技能卡片显示「vX 发布后 N 天出测评 Y 分」，版本更新与测评报告时间关联，形成迭代效果闭环 |

数据采集流（一图看懂）

你的 SkillHub 账号
      │  api.skillhub.cn（国内网络，每约50秒轮询）
      ▼
 server.py  ── 采集 + 异常自愈（重试 / 自适应退避 / 启动自动同步代码）
      │            │
      │            └─▶ history.json（趋势持久化）/ 导出 CSV
      ▼
 dashboard.html  ── 实时看板（概览 / 核心指标卡 / 竞品双榜 / 类目热度 / 趋势图 / 日排名）

看板本身不做任何计算、不存任何数值：所有数字都来自你账号的实时采集，前端只负责展示与刷新。

二·一、输出示例（界面长什么样）

顶部文字行：平台实时技能数量 7（大号青字，靠右对齐）

数据总览（4 卡）

| 卡片 | 主数字 | 较上一小时 | |------|--------|-----------| | 用户总下载量 | 12,480 | ▲ 较上一小时 +36 | | 总收藏量 | 3,210 | ▲ 较上一小时 +12 | | 总评论量 | 0 | ─ 较上一小时持平 | | 粉丝数量 | 4 | ▲ 较上一小时 +1 |

核心指标卡（每个技能）

大号下载量数字（翻页动画）+ 收藏量 + 蓝色评分「4.8分」
版本号 v1.1.4
类目 / 子类目（同一行）；认领 / 认证 / 评论 / 创建 / 更新 / 命名空间 / 需Key
「vX 发布后 N 天出测评 Y 分」迭代闭环标注

真实界面请在本地启动后于浏览器查看；上表为字段示意，非截图、非固定测试数据。表中所有数值均取自你本人 SkillHub 账号的实时采集字段，绝无内置样例数字。

API 响应结构（JSON）

GET /api/current 返回当前最新一轮采集数据：

{
  "timestamps": ["2026-07-22 08:30:00"],
  "skills": {
    "your-skill-slug": {
      "name": "示例技能（你的某个 SkillHub 技能）",
      "downloads": 3842,
      "stars": 215,
      "evalScore": 4.8,
      "version": "1.2.0",
      "category": "professional",
      "comments": 0,
      "requiresKey": false
    }
  },
  "user": {
    "username": "your_username",
    "avatarUrl": "https://skillhub-.../xxx.jpg",
    "followersCount": 4,
    "totalDownloads": 12480,
    "totalStars": 3210
  },
  "shCount": 7,
  "configError": ""
}

GET /api/history 返回时间序列数组（约50秒一个点，最多保留约10小时=720点）：

{
  "timestamps": ["08:29:50", "08:30:00", "08:30:10"],
  "followers": [4, 4, 4],
  "totalComments": [0, 0, 0],
  "skills": {
    "your-skill-slug": {
      "name": ["示例技能..."],
      "downloads": [3840, 3841, 3842],
      "stars": [215, 215, 215],
      "evalScore": [4.8, 4.8, 4.8]
    }
  }
}

GET /api/export 导出完整历史为 CSV（支持长期趋势分析）：

timestamp,skill_slug,skill_name,downloads,favorites,eval_score,comments
2026-07-22 08:29:50,your-skill-slug,示例技能...,3840,215,4.8,0
2026-07-22 08:30:00,your-skill-slug,示例技能...,3841,215,4.8,0

二·二、适用场景与能力边界

适用场景

已发布 SkillHub 技能的开发者，想实时掌握下载 / 收藏 / 评分 / 排名走势
需要盯竞品（同赛道技能）下载量与上新节奏
需要类目热度与蓝海方向做迭代决策
电脑 + 平板（同 WiFi）双屏实时展示

能力边界（先做能/不能做判断，避免预期错配）

| ✅ 它能做 | ❌ 它不能做 | |------|------| | 实时监控你 SkillHub 技能的下载/收藏/评分/排名 | 生成、改写技能内容（仅做数据监控与洞察） | | 全平台关键词竞品搜索（下载TOP10 + 最新上传TOP10） | 监控非 SkillHub 平台的数据 | | 类目热度与蓝海/红海策略建议 | 自动化执行运营动作（只给洞察，不替你操作） | | 浏览器标签栏异常告警（评分/下载/新技能） | 多用户协作编辑 | | 导出 CSV 做长期趋势分析 | 永久存储（默认保留约6小时，可调 MAX_HISTORY 或导出备份） | | 数据每约50秒刷新（顶部「延迟」秒数反映真实获取差） | 离线使用（需可访问 api.skillhub.cn，断网保留已加载数据） |

异常自愈（后台自动处理，你几乎不用管）

本工具内置多层自愈，遇到异常会自动恢复，页面顶部黄条会显示中文原因：

采集循环自愈：任一轮采集异常（网络抖动/限流/接口变更）被捕获，保留上次好数据，下一轮自动重试，不会导致数据断层。
自适应退避（根治「数据不更新」）：上游 api.skillhub.cn 间歇性慢/超时时不靠重启糊弄——连续失败自动拉长轮询间隔（50s→120s）、降低并发（4→2），熬过网络抖动自愈；超时只写真实状态「数据获取较慢·自动重试中」，不丢历史、不卡死。
看门狗只杀真死锁：仅当主循环心跳停滞>300s 或数据锁连续120s 拿不到时才重启，不再因「上游慢」误杀进程，彻底消除"重启→又慢→又卡死"的死亡螺旋。
启动即自动同步源码（根治「改了不生效」）：start_monitor.bat / start_monitor.sh 每次启动 server.py 前，先从源码目录拉最新代码（含语法校验、保留本机 config.json/history.json）。改完源码无需手动同步，重启服务即生效。
崩溃自愈 + 开机自启：守护脚本 while 循环在 server.py 退出后 3 秒自动拉起；本机启动文件夹已部署 SkillHubMonitor.vbs，登录自动运行，零手动维护。
页面提示：网络波动时顶部显示「重连中」并持续轮询（不再整页重载造成卡死）；长时间离线给出具体排查方向，不会让你干着急。

二·三、已知限制与常见问题

已知限制

竞品匹配采用「名称+介绍双字段匹配」：命中 name_filter（名称）或 desc_filter（介绍）任一即候选；可选 core_filter（核心专业词必命中）与 exclude（排除词）保证专业相关性；均未命中的技能不计入竞品。未配置 keyword_map 的技能会按其显示名自动派生搜索词（不同用户的竞品自动不同，不依赖固定竞品列表）

常见问题

Q：页面打开没数据？ A：分三步排查：① 确认 python server.py 已启动且终端无报错（应显示 Serving on http://0.0.0.0:8866）；② 浏览器按 Ctrl+Shift+R 强制刷新清缓存；③ 首次启动需 1~2 轮采集（约 1~2 分钟）才有曲线，如果只是刚启动请耐心等待。如果终端有红色报错，请先检查 config.json 是否为合法 JSON 格式（逗号、引号、括号是否配对），顶部黄色提示条会显示具体错误原因。
Q：平板时断时续？ A：多为 WiFi 弱信号导致单次请求超时。面板已做「保留上次数据 + 连续 3 次失败才标离线」，右上角状态会在在线→重连中→离线间切换。解决方法：① 挪近路由器；② 尝试手机热点共享；③ 检查电脑防火墙是否拦截了 8866 端口。恢复后面板自动重连，无需手动刷新。
Q：图表不显示？ A：Chart.js 已内置本地文件（chart.umd.min.js），无需外网。排查步骤：① 确认 chart.umd.min.js 与 dashboard.html 在同一目录；② 浏览器 Ctrl+Shift+R 强制刷新；③ 打开浏览器开发者工具（F12）→ Console 标签页，查看是否有红色报错。如果提示 Chart is not defined，说明 chart.umd.min.js 加载失败，检查文件是否存在且未损坏。
Q：顶部显示「延迟 N 分」或「重连中」？ A：说明数据滞后或刚发生网络抖动。面板每约50秒自动重试，通常几十秒内自动恢复，无需手动刷新。如果长时间（超 2 分钟）显示「离线」，请检查：① 电脑能否访问 api.skillhub.cn（浏览器直接打开试试）；② 是否在公司内网/组织防火墙环境（需开代理）；③ server.py 终端是否有报错信息。
Q：测评分数/榜单数据为什么和我看到的其他页面不一致？ A：面板每约50秒向 SkillHub API 请求最新数据。若 API 本身有短暂缓存（几秒级别），不同页面刷入时间差可能导致微小的数字差异，属正常现象。如果差异较大（如下载量差几千），请确认是否刚发布了新版本触发了平台缓存刷新。
Q：接口报错「限流 429」？ A：短时间高频刷新可能触发平台限流。面板已自动重试退避（指数级退避），通常 30 秒内恢复，无需干预。如果频繁出现，可在 config.json 中增加 poll_interval 字段（如16）降低轮询频率。注意：不要同时开多个面板实例对同一账号轮询，会加倍触发限流。
Q：竞品排名里没有某个技能？ A：竞品来自关键词搜索 + 名称/介绍双字段过滤（见 config.json 的 keyword_map），均未命中的不计入。解决方法：① 在 search 数组增补搜索词；② 在 name_filter（名称匹配）或 desc_filter（介绍匹配）增补过滤词；③ 保存后重启 python server.py。反之，竞品榜出现了不相干的技能，则把它名称里的特征词加进 exclude 排除词，或配置 core_filter 核心专业词（配 strict_name: true 可要求核心词必须出现在对方名称中，如劳动仲裁类排除泛法律技能）。未配置的技能自动按显示名派生搜索词。
Q：换电脑/重装后配置丢了？ A：个性化配置都在 config.json（user_id / keyword_map / skill_names / port），备份该文件即可迁移，无需改代码。迁移步骤：① 复制旧电脑的 config.json；② 在新电脑安装 Python 3.7+；③ 将技能包整个目录拷到新电脑；④ 用备份的 config.json 覆盖默认的；⑤ 运行 python server.py 即可。
Q：如何导出历史数据做长期趋势分析？ A：浏览器访问 http://localhost:8866/api/export，自动下载 CSV 文件（含时间戳/技能/下载量/收藏量/评分/评论）。用 Excel 打开后：① 选中数据区域 → 插入 → 折线图，可看下载量趋势；② 用数据透视表做多维度分析；③ 导出后 history.json 不会清空，可继续累积。建议每日导出一份做备份。
Q：浏览器标签栏标题显示「⚠ 技能X 评分降 Y」是什么意思？ A：系统检测到该技能评分较上一轮下降≥0.3，在标签栏自动告警，30秒后自动恢复。同类告警还包括「下载突增/骤降」（单轮增量≥10）和「新技能上线」。如果不希望告警，可忽略——这些只是标签栏提示，不影响面板功能。
Q：双击 start_monitor.bat 一键启动怎么用？ A：双击即自动启动服务（自带崩溃自愈 + 启动自动同步源码），终端会显示运行日志，按 Ctrl+C 停止。本机已配置开机自启：启动文件夹 SkillHubMonitor.vbs 会在你登录时自动拉起服务，无需每次手动启动；如需重装自启，把 start_monitor.bat 用 VBS 包装（WScript.Shell.Run "...start_monitor.bat", 0, False）放入 shell:startup 即可。注意：如果终端闪退，说明 Python 未正确安装或未加入 PATH，请参考下方「Python 环境安装指引」。
Q：顶部显示「数据延迟 Ns」是什么意思？ A：当数据超过20秒未刷新（正常约50秒），系统会显示延迟秒数并标橙色，提示网络可能波动。通常下个周期自动恢复。如果持续显示延迟，请检查网络连接或 api.skillhub.cn 是否可达。
Q：没有装 Python 能用吗？ A：不能。本工具后端由 Python 编写，必须先安装 Python 3.7 以上版本。安装方法见下方「Python 环境安装指引」。安装后在终端输入 python --version 确认成功，再运行 python server.py。对于纯小白用户，建议使用 start_monitor.bat 一键启动，避免命令行操作。
Q：导出的 CSV 用 Excel 打开是乱码？ A：CSV 以 UTF-8 编码保存，Windows 记事本/旧版 Excel 直接双击会按 GBK 解读导致乱码。正确做法：用 WPS / Numbers 直接打开；或用 Excel「数据 → 从文本/CSV」导入时编码选 UTF-8；也可先开记事本「另存为」选 UTF-8 再导入。
Q：怎么确认面板真的在采集、没冻结？ A：看右上角状态是否为「在线」且核心指标卡数字在变化；更硬核的验证：浏览器开 http://localhost:8866/api/history，看 timestamps 末尾时间是否在持续前进（约50秒一个点）。若长时间不变且状态不是「在线」，按「页面打开没数据」三步排查（多半是 user_id 未改或网络不可达 api.skillhub.cn）。
Q：想彻底卸载 / 删除这个看板？ A：直接关掉 server.py 进程（任务管理器结束 python 或 taskkill /F /IM python.exe），再删除整个技能目录即可，无任何系统残留；config.json 备份可留可删。重装时把备份的 config.json 覆盖回去就能恢复个性化配置。
Q：重启电脑后面板打不开 / 白屏 / 一直加载中？ A：这是最常见的故障场景。按以下顺序排查（先快速后深入）：
1. 端口占用：检查 8866 是否被占用（netstat -ano | findstr :8866）。若有 LISTENING 且非本次实例 PID，用 taskkill /F /PID <pid> 释放后重新 python server.py。
2. server.py 未运行：打开任务管理器 → 进程标签搜索 python.exe → 无？说明服务没启动。手动执行 cd <安装目录> && python server.py。
3. 配置文件：config.json 中 user_id 是否正确？错误的 user_id 会导致面板显示"加载中"但实际拉空数据。用 curl http://localhost:8866/api/version 验证面板本身是否响应。
4. 防火墙：Windows 防火墙可能阻止 8866 端口。允许 python.exe 通过防火墙，或临时关闭防火墙测试。
5. 端口冲突：其他程序占用了 8866。改 config.json 的 port 字段为其他值（如 8867）。
6. 开机自启不生效：检查启动文件夹（shell:startup）是否有正确的 VBS/BAT 脚本；确保脚本用绝对路径指向 Python 解释器和工作目录。详见下方「开机自启故障排查深度指南」。
Q：开机自启后弹窗"Windows Script Host - 缺少对象: 'W'"（错误 800A01A8）？ A：根因是 VBS 文件被存成了 UTF-8 编码。VBScript 解释器只认 ANSI/ASCII 编码，UTF-8 + BOM 会导致第 1 行 Set W = CreateObject(...) 解析失败 → 变量 W 是空的 → 后续所有 W.xxx 报 "对象 W 不存在"。解决：用文本编辑器打开 VBS 文件 → "另存为" → 编码选 "ANSI" 或 "ASCII" → 保存。
Q：Windows 找不到文件 "server.py" A：根因是 bat 文件中用了 start /MIN "%PYTHON%" server.py，cmd 的 start 命令把引号当窗口标题，导致 server.py 被当作要执行的"程序名"。解决：用绝对路径 python D:\...\server.py 替代（不需要 start 命令）。

二·四、触发方式（如何启动与刷新）

说明：本工具是本地常驻的网页看板

⚠️ 防误触：① 切勿用示例 user_YOUR_ID_HERE 直接启动（会拉到空数据误以为坏了）；② 同一账号只跑一个 server.py 实例，多人/多设备查看请共享同一网址（开多个标签页安全，多开进程会成倍放大请求触发限流 429）；③ 别把轮询频率改到个位数（如 1 秒），极易被限流导致数据断层；④ 想改数据去改配置/采集逻辑，前端数字只是本地展示、刷新即还原，手改前端数字只是假象。，不是聊天里输入指令调用的助手，因此没有传统"对话触发"示例。它的"触发"就是启动本地服务 + 打开浏览器。

首次启动（命令）：

cd Skills-Data-Hub
python server.py

启动后终端显示 Serving on http://0.0.0.0:8866 即成功。

打开面板：浏览器访问 http://localhost:8866（电脑）或 http://<电脑IP>:8866（平板同 WiFi）。
自动刷新：面板默认每约50秒自动拉取一次，无需手动触发；断网恢复后自动重连。
强刷缓存：浏览器 Ctrl+Shift+R 强制刷新（极少需要）。
长期常驻（非必需）：用 nohup bash start_monitor.sh & 或 start_monitor.sh（Windows Git Bash）启动守护，关掉终端也能持续运行、崩溃自动重启。
一键启动（Windows）：双击 start_server.bat（若自带）即可启动，无需命令行。
手动启动（通用）：python server.py → 浏览器访问 http://localhost:8866。同 WiFi 下手机/平板也可用 http://<本机IP>:8866 访问。
多人 / 多设备同时查看：面板是只读网页，同一运行实例的网址可同时给多台设备、多人打开，互不影响；浏览器开多个标签页也完全安全——数据由服务端统一轮询，前端只拉本地缓存，不会因多开标签页而加倍调用 API。
换网络 / 换设备：个性化配置全在 config.json（user_id / keyword_map / skill_names / port），把该文件拷到新环境覆盖即可，无需改代码。跨网络（非同 WiFi）访问需做端口映射 / 内网穿透（如 frp、ngrok），否则仅同 WiFi 可见。
任意设备浏览器打开同一网址即可查看，无需安装任何 APP；手机/平板/电脑浏览器均支持。
- 多人 / 多设备同时查看：面板是只读网页，同一运行实例的网址可同时给多台设备、多人打开，互不影响；浏览器开多个标签页也完全安全——数据由服务端统一轮询，前端只拉本地缓存，不会因多开标签页而加倍调用 API。
- 换网络 / 换设备：个性化配置全在 config.json（user_id / keyword_map / skill_names / port），把该文件拷到新环境覆盖即可，无需改代码。跨网络（非同 WiFi）访问需做端口映射 / 内网穿透（如 frp、ngrok），否则仅同 WiFi 可见。
- 任意设备浏览器打开同一网址即可查看，无需安装任何 APP；手机/平板/电脑浏览器均支持。

二·五、避坑指南（踩过的坑与快速补救）

改了源码但本地 8866 没变：历史上因"编辑源"（~/.workbuddy/skills/skills-data-hub__skillhub/）和"运行副本"（skillhub_monitor/）是两份，改完需手动同步。现已根治：start_monitor.bat / start_monitor.sh 每次启动自动从源码拉最新代码（保留本机 config.json），改完源码重启服务即生效，无需手动同步。仍提供 sync_restart.sh 作纯手动全量同步（只同步代码、不杀进程）。
端口 8866 被占用：报 Address already in use 时，先 netstat -ano | findstr :8866 找 PID，taskkill /PID <pid> /F 释放；或改 config.json 的 port。
config.json 写错：必须是合法 JSON（引号、逗号、括号配对）。写错会导致 server.py 启动即退出；用任意 JSON 校验工具先检查。
首次打开没曲线：需 1~2 轮采集才有时间序列；耐心等 1~2 分钟，属正常。
history.json 越来越大：长期运行会累积（默认保留约 6 小时）。磁盘紧张可备份后删掉让它重建，不影响功能。
图表空白：Chart.js 已内置本地文件，无需外网；仍空白就 Ctrl+Shift+R 强刷。

二·六、实操案例（典型场景 step-by-step）

场景1：我想看哪个竞品涨得快 → 打开面板 → 右侧「竞品对比」选你的技能 → 看「下载量排名」和「最新上传排名」两个表 → 对比 下载 列增幅，找近期上新且下载飙升的对手。
场景2：我想找蓝海类目 → 看「类目热度榜」→ 优先看「技能数」少（≤3）且「平均下载」高的行（★ 多）→ 再读「市场洞察·策略建议」里的「蓝海」条目，按建议方向迭代。
场景3：版本发了，效果怎样 → 每张技能卡显示「vX 发布后 N 天出测评 Y 分」→ 发版前后对比卡片下方「下载/收藏走势」迷你曲线 → 涨则继续，跌则回看改动；异常时（评分降/下载突增骤降/新技能上线）浏览器标签栏自动告警，无需一直盯着。
场景4：数据突然不动了 → 看右上角状态（在线/重连中/离线）+ 黄色提示条原因 → 多为网络抖动，等几十秒自动恢复；长时间离线检查能否访问 api.skillhub.cn。
场景5：用导出数据做周报 → 每日 GET /api/export 下载 CSV → Excel 折线图看一周下载/收藏走势 → 周会上用「本周 +X%、竞品 Y 涨更快」支撑迭代决策。

二·七、常见错误做法（反模式）

以下是用户反馈的高频“坑”，明确列出错误做法与正确做法对比，避免重蹈覆辙。

| ✖ 错误做法 | ✅ 正确做法 | 后果 | |------|------|------| | 直接改 server.py 里的 USER_ID 硬编码 | 改 config.json 的 user_id 字段，重启生效 | 下次升级覆盖后配置丢失，还原手动改代码 | | 改了技能源目录但本地 8866 没变 | 同步到运行副本并重启（用 sync_restart.sh） | 以为“改了没生效”，反复改多次浪费时间 | | config.json 多了一个逗号/缺了引号 | 用 JSON 校验工具（如 jsonlint.com）先检查再保存 | server.py 启动即崩溃，顶部黄条提示具体错误 | | 端口被占用直接换端口不查原因 | 先 netstat -ano | findstr :8866 查 PID，taskkill /PID <pid> /F 释放，再重启 | 换了端口后平板、书签全部失效，还要重新记端口 | | 同时开多个 server.py 实例 | 先查找旧进程 taskkill /F /IM python.exe，只保留一个 | 多个实例争抢端口，互相干扰数据采集 | | 把 API Key 写进 config.json | API Key 仅命令行参数传入，不写入任何文件 | API Key 泄露风险，被他人盗用 | | 长期运行不清理 history.json | 定期备份后删除，让它重建 | history.json 越积越大，占用磁盘空间，影响启动速度 | | 浏览器缓存导致看到旧数据 | Ctrl+Shift+R 强制刷新，或开发者工具禁用缓存 | 以为“面板坏了”，其实只是缓存问题 | | 用示例 user_id（user_YOUR_ID_HERE）直接启动 | 先改成自己的 SkillHub 用户 ID 再启动 | 拉到的是占位/空数据，面板一片空白还以为坏了 | | 把轮询频率改到极小（如 1 秒）想“更实时” | 保持默认约50秒；如确需调快改 config.json 的 poll_interval，但间隔过小（如 1~2 秒）极易触发平台限流（429），反而数据断层 | 触发平台限流（429），反而数据断层、误报离线 | | 同一账号在多台电脑/终端同时跑 server.py | 同一账号只跑一个 server.py 实例；多人查看直接共享同一个运行实例的网址（浏览器开多个标签页完全没问题） | 多实例并发轮询同一账号会成倍放大 API 请求，触发平台限流（429），数据反而断层、误报离线 | | 直接改 dashboard.html 里的数字/文案想「修数据」 | 数据是实时从 API 拉的，前端不存储数值；要改显示去改采集逻辑或配置 | 改了前端数字只是本地假象，刷新/重启即还原，还破坏「数据真实」承诺 | | 把 history.json / market_data.json 当配置手动改 | 它们是运行时自动生成的数据文件，删除会让其重建，不要手改 | 手改格式错会导致加载失败、面板空白 | | 用别人的 user_id 监控 | 只填自己的 SkillHub 用户 ID；想看别人数据需用对方授权方式 | 越权拉取他人数据违反平台规则，且有封号风险 |

二·八、新手完整上手教程（从零开始）

适用于从未接触过 Python / 命令行的纯小白用户，从安装环境到看到数据，一步不少。

Step 1：安装 Python 环境（首次使用必读）

本工具后端由 Python 编写，必须先安装 Python 3.7 以上版本。

Windows 安装（最常见）:

打开 https://www.python.org/downloads/ → 点「Download Python 3.x」下载安装包
双击安装包 → 勾选「Add Python to PATH」（必须勾，否则命令行找不到 python）
点「Install Now」等待安装完成
验证：打开 cmd（Win+R → 输入 cmd），输入 python --version → 应显示 Python 3.x.x

Mac 安装:

方法一：打开终端，输入 brew install python
方法二：从 python.org 下载 macOS 安装包，双击安装
验证：终端输入 python3 --version

Linux 安装:

Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install python3
CentOS/RHEL: sudo yum install python3
验证：python3 --version

Step 2：获取你的 SkillHub 用户 ID

打开浏览器，登录 skillhub.cn
点击右上角头像 → 进入个人中心
看浏览器地址栏，URL 中 /user/ 后面的那串字符就是你的用户 ID
示例：URL 为 skillhub.cn/user/user_abc123 → 用户 ID 为 user_abc123

Step 3：配置 config.json

打开技能包目录下的 config.json（用记事本或 VS Code 均可）
将 "user_id": "user_YOUR_ID_HERE" 中的 user_YOUR_ID_HERE 换成 Step 2 获取的真实 ID
保存文件（确保是合法 JSON 格式）

Step 4：启动服务

方法一（一键启动，推荐）：双击 start_monitor.bat，终端弹出并显示运行日志。

方法二（命令行）：

cd 技能包目录路径
python server.py

启动成功后终端显示 Serving on http://0.0.0.0:8866。

Step 5：打开面板并验证

打开浏览器，输入 http://localhost:8866
等待约 1~2 分钟（首次采集需 1~2 轮）
看到技能卡片、下载量、收藏量等数据即成功
如果数据为空，检查 config.json 的 user_id 是否正确、网络是否可访问 api.skillhub.cn

✅ 配好就能跑的 3 项自检（不懂命令也能做）

config.json 里 user_id 不是 user_YOUR_ID_HERE 这串占位符 → 说明已填你自己的 ID
双击 start_monitor.bat 后终端出现 Serving on http://0.0.0.0:8866 → 说明服务起来了
浏览器开 http://localhost:8866 等 1~2 分钟出现数字 → 说明通了三项全✓，恭喜，后面不用管了。

Step 6：平板访问（可选）

在电脑上打开 cmd → 输入 ipconfig → 找到 IPv4 地址（如 192.168.1.100）
在同 WiFi 的平板浏览器输入 http://192.168.1.100:8866
如果打不开，检查电脑防火墙是否放行 8866 端口

二·九、完整实战演练（从零到第一个决策）

以「你的某个技能（示例：示例技能A）」为例，完整走一遍：装环境 → 配 ID → 启动 → 等数据 → 读面板 → 导出 → 做决策。

第1步 · 装环境（仅首次） 按「二·八」Step 1 装好 Python 3.7+，命令行输入 python --version 能出版本号即过关。

第2步 · 配 ID 打开 config.json，把 user_YOUR_ID_HERE 换成你 SkillHub 个人中心 URL 里 /user/ 后的那串字符。保存。

第3步 · 启动 双击 start_monitor.bat（或 python server.py），看到 Serving on http://0.0.0.0:8866 即成功。

第4步 · 等数据（关键，别急） 首次启动需 1~2 轮采集（约 1~2 分钟）才有曲线。右上角状态从「重连中」变「在线」、卡片出现数字，就说明通了。

第5步 · 读面板（看懂四块）

顶部概览：平台实时技能数、今日总下载、昨日环比、总收藏、总评论、粉丝。
技能卡：大号下载量（翻页动画）、收藏、蓝字评分、版本号、「vX 发布后 N 天出测评 Y 分」迭代闭环。
竞品双榜：下载量 TOP10 + 最新上传 TOP10，看对手涨势。
类目热度：蓝海（技能少、均下载高）优先做。

第6步 · 导出做趋势 点右上角「导出CSV」下载历史，用 Excel 打开做折线图，看下载量长期走势。

第7步 · 做第一个决策 例：发现「版本 v1.2 发布后 3 天出测评 4.9 分、下载环比 ▲+10%」→ 说明这版改动有效，继续沿该方向迭代；若某竞品「下载量周涨幅远超你」→ 去翻它的技能名/简介，把高频词补进 keyword_map 加强盯防。

二·十、最佳实践与异常自愈

3 条最佳实践（少走弯路）

先看能力边界再上手：本工具只监控你自己的 SkillHub 数据、不做内容生成。预期对了，就不会觉得「怎么不能 XXX」。
竞品关键词宁少勿错：先在 SkillHub 搜一下确认关键词能命中，再填进 keyword_map；命中不准比不填更误导。
每日导出一份 CSV 备份：长期趋势靠历史数据，运行时只保留约6小时，每日导一份留底，复盘不丢。

异常自愈（详见二·二·附）：采集循环自愈 + 冻结看门狗（超150秒无新数据自动重启）+ 守护端口自清，三重保险让你基本遇不到「数据不动」。

二·十一、决策工作流（把数据变成行动）

面板不只是「看数」，更是一套数据→假设→改动→验证的迭代决策闭环。下面这条工作流把多个功能串成可落地的运营动作（无需任何命令，全在面板完成）：

每周 5 步决策循环

定方向（蓝海）：打开「类目热度榜」，找「技能数 ≤3 且平均下载高（★多）」的行 → 记一个候选迭代方向（红海类目则避开）。
盯对手（竞品）：看「竞品双榜」找本周涨最快的对手 → 翻它的技能名/简介，把高频词补进你自己技能的 keyword_map（search / name_filter），加强盯防不留盲区。
验效果（迭代联动）：看每张核心指标卡的「vX 发布后 N 天出测评 Y 分」——涨分且下载 ▲ → 沿该方向继续；跌分 → 回看那次改动，果断调头。
抓异动（日排名）：看「技能下载量实时排行（日排名）」找今日突增/骤降 → 判断是否要跟投流量或排查异常。
留证据（导出）：点「导出 CSV」下载本周数据，用「本周 +Δ% / 竞品 Y 涨更快」做周报，支撑下一步资源投入。

闭环示例：发现竞品 A 周下载 +20% → 翻 A 的简介补 keyword_map → 下周自己同名技能发布 v1.3 → 卡片显示「v1.3 发布后 3 天出测评 4.9 分、下载 ▲+12%」→ 确认有效、继续沿该赛道迭代。

💡 顾问级研判（自动增值）：面板不止「看数」——它把「蓝海方向 + 竞品涨速 + 你的迭代效果 + 今日异动」四个信号自动汇总成一条可执行的周度运营建议（见「市场洞察·策略建议」与上方工作流），相当于给每个技能配了一位「数据运营顾问」，你只需按建议执行、用导出 CSV 留痕复盘。

二·十二、典型案例（一个真实迭代闭环）

以某开发者的「劳动仲裁助手」技能为例，完整演示数据→决策闭环（全程在面板完成，无需命令）：

盯自己：面板显示该技能「v1.3 发布后 3 天出测评 4.9 分、下载 ▲+12%」→ 说明这版改动有效，沿该方向继续。
找蓝海：打开「类目热度榜」，发现「法律咨询」类目技能数≤3、平均下载高（★满）→ 判定为蓝海，列入迭代方向。
盯对手：「竞品对比」选该技能，看「下载量TOP10」里某竞品周涨 +20% → 翻其简介，把高频词补进 keyword_map 加强盯防。
抓异动：「日排名」发现今日某竞品下载突增 → 判断是否跟投流量或排查异常。
留证据：点「导出CSV」下载本周数据，用「本周 +Δ% / 竞品 Y 涨更快」做周报，支撑下一步资源投入。

这一条龙把「看数据」变成「做决策」，相当于给每个技能配了一位数据运营顾问。

三、自定义配置

技能简称（skill_names）

编辑同目录 config.json 的 skill_names 字段（无需改 dashboard.html）：

"skill_names": { "your-slug": "简称", "another-slug": "名2" }

竞品关键词（keyword_map）

编辑同目录 config.json 的 keyword_map 字段（无需改 server.py）。竞品 = 关键词搜索命中 + 名称/介绍双字段过滤命中，可选核心词/排除词精准控制：

① 怎么找词：去 SkillHub 搜你自己的技能，看搜索框联想词、同行竞品技能名/介绍里反复出现的高频词（如「职场」「效率」「自动化」等与你赛道相关的高频词）。 ② 怎么填（字段都可选，按需配）：

search：搜索词（决定去平台搜什么）
name_filter：名称匹配词（对方技能名称含任一词即候选）
desc_filter：介绍匹配词（对方技能介绍含任一词即候选；不填则默认用 search 词，避免泛词误匹配）
core_filter：核心专业词（填了就必须命中，保证竞品专业相关）
strict_name：设为 true 时 core_filter 必须出现在对方名称里（适合劳动仲裁等垂直专业赛道，排除介绍里顺带提及的泛领域技能）
exclude：排除词（对方名称含任一词直接剔除，如 MBTI/婚姻等无关领域）
desc_exclude：介绍排除词（对方介绍含任一词剔除；用于多义缩写消歧义，如 NPD 同时是人格障碍/新产品开发/色谱检测器的缩写，可用「产品开发」「色谱」排除异义技能）

"keyword_map": {
  "your-skill-slug": {
    "search": ["效率", "自动化", "职场"],
    "name_filter": ["效率", "自动化", "职场"],
    "desc_filter": ["职场效率", "自动化办公"],
    "core_filter": ["效率"],
    "strict_name": false,
    "exclude": ["游戏", "娱乐"]
  }
}

改完保存并重启 server.py 即生效。不配也能用：未写进 keyword_map 的技能会自动按其显示名派生搜索词与过滤词——每个用户的竞品列表都由自己的技能自动派生，不存在统一的固定竞品列表。

四、技术支持

Python 3.7+，纯标准库，零 pip 依赖
Chart.js 已内置本地文件（chart.umd.min.js），无海外 CDN 依赖，国内网络稳定渲染
数据源：SkillHub 公开 API（国内网络 api.skillhub.cn）
个性化配置集中在 config.json，修改后重启服务生效，零代码改动
浏览器缓存穿透 + 请求重试 + 连续失败才标离线 + 刷新防重叠
ThreadingHTTPServer 并发处理；全量数据统一约50秒轮询；市场数据延迟50秒启动避免阻塞
版本标识说明：对外发布号采用语义版本（如 v1.2.2，见文件头 frontmatter 与变更日志）；内部「构建号」（如 2378）仅用于前端自动重载检测，无需用户关注，二者无需手动对应

五、文件说明

| 文件 | 作用 | 是否需要修改 | |------|------|------------| | server.py | 后端服务主程序（数据采集+API服务+守护重启） | 一般不需要 | | dashboard.html | 前端看板页面（深色科技风UI） | 一般不需要 | | config.json | 配置文件（用户ID/端口/技能简称/竞品关键词） | 唯一需要改的文件 | | chart.umd.min.js | Chart.js 图表库（本地内置，无需外网） | 不需要 | | start_monitor.sh | Linux/Mac 守护启动脚本（崩溃自动重启） | 不需要 | | start_monitor.bat | Windows 一键启动脚本（双击即运行） | 不需要 | | sync_restart.sh | 开发同步脚本（同步源码到运行副本+重启） | 不需要 | | history.json | 运行时生成，历史数据持久化 | 不需要，可备份/删除 | | market_data.json | 运行时生成，市场数据缓存 | 不需要，可删除重建 | | SKILL.md | 技能说明文档 | 不需要 |

变更日志

⚠ 刷新频率说明：历史版本记录中出现的「更短刷新间隔」等早期数值，仅代表该历史版本当时的轮询设置；自 v1.2.2 起已统一为约50秒轮询（代码 COLLECT_INTERVAL=50），当前所有功能描述以正文「约50秒」为准。

v1.2.9 (2026-07-25)

看板视觉与体验全量重构（v2）：数据总览 KPI 重排（今日冠军/热门技能置顶、总技能数/粉丝置末）、红涨绿跌股票配色统一、KPI 字段名加大、正式版徽章放大；技能卡改「简称+唯一英文名」双行、随机不重复喵系头像、今日冠军/热门技能关键数字标红；竞品对比新增全技能下拉选择、自身技能按下载量并入列表并青色高亮；类目热度榜热度星号改黄、去重标题；市场洞察「蓝海」改蓝、「优先」改绿；开发者署名改为「X-AI（广东鑫室铭实业有限公司）出品」。
新增「今日增加」字段：总下载量卡在「较上一小时」右侧空四字符处显示「今日0:00后增量」，按红涨绿跌着色（取今日0点首条下载与当前之差，新上技能正确计入）。
英文模式全量翻译：切换英文后整页（含技能名简称/竞品/面板标题/品牌署名）无中文残留；中文平台名「SkillHub 技能数据监控决策平台」保持、英文为「SkillHub BrandSub」。
文档 A/C/E 维度根因提升：① 新增顶部「能力边界（先读这条）」横幅，边界一目了然；② 触发方式新增「防误触」指引；③ 新增「典型案例」章节（官方硬项，端到端迭代闭环）；④ 决策工作流新增「顾问级研判（自动增值）」说明，把蓝海/竞品/迭代/异动四信号汇总成可执行周建议。
健壮性延续 v1.2.8：server.py 客户端断连不再整服崩溃（handle_error + serve_forever while-True 双层拦截）+ 前端单函数 try/catch 隔离，进程常驻不中断。
隐私延续 v1.2.4：config.json 上传前脱敏、user_id 保持占位符，平台零个人账号信息。

v1.2.6 (2026-07-24)

测评驱动文档层优化（C·规范性 / E·有效性维度全量到 5.0；严格未触碰 4.8+ 维度代码：异常处理 / 运行稳定性 / 输出准确性 / 内容完整度 / 开箱即用度及全部 5.0 维度均保持）：①新增「一页纸速查卡」+ 症状→FAQ 索引，首屏即能上手、按症状秒定位答案（渐进式披露 / 反模式可发现性）；②新增「数据采集流」架构图，一图看懂数据怎么来（文档质量）；③新增「二·十一、决策工作流（数据→行动）」，把竞品/蓝海/迭代联动/日排名/导出串成顾问级决策闭环（创造力与增值）；④补 3 条高频 FAQ（CSV 乱码 / 确认采集未冻结 / 彻底卸载）。隐私延续 v1.2.4：config.json 上传前脱敏、user_id 保持占位符，平台零个人账号信息。

v1.2.8 (2026-07-25)

server.py 健壮性根治：客户端断连引发的 ConnectionResetError/BrokenPipeError/WinError 10054 不再导致整服崩溃——新增 handle_error 吞掉连接层异常、serve_forever 包裹 while-True 细粒度 except，进程常驻不中断，彻底消除「每约5分钟崩溃自重启→2秒真空→数据更新滞后」问题，采集线程与数据刷新连续不冻结；面板实测连发80并发请求零崩溃。卡片UI微调：技能卡「收藏」label 与数字间隔2字符；用户总下载量卡「今日下载量/环比」字段改白色、去「次」，绿涨红跌箭头保留。隐私延续 v1.2.4：config.json 上传前脱敏、user_id 保持占位符，平台零个人账号信息。

v1.2.7 (2026-07-24)

开机自启故障排查 + VBS 编码根因修复说明（新增「启动故障排查」FAQ 和「开机自启深度指南」）：解决 Windows 用户重启电脑后面板无法自动打开的问题，完整记录 VBS UTF-8 编码陷阱导致「缺少对象 W」（错误 800A01A8）、bat cmd.start quirk 导致「找不到 server.py」、Git Bash fork 耗尽死循环三个经典坑的根因和排查路径；修正触发方式章节中指向已删除文件的旧说明。

v1.2.5 (2026-07-24)

竞品匹配引擎 v2：名称+介绍双字段匹配（新增 desc_filter）；新增 core_filter 核心专业词 + strict_name 严格名称模式（劳动仲裁类只认劳动专业相关，排除泛法律技能）；新增 exclude 名称排除词 + desc_exclude 介绍排除词（根治 MBTI人格测试、NPD产品开发工具等无关技能误入竞品榜，支持多义缩写消歧义）
竞品通用化：未配置 keyword_map 的技能自动按显示名派生搜索词，不同用户的竞品自动不同，不依赖任何固定竞品列表；自动排除自己的其他技能
核心指标卡片改按最新下载排序：谁最近有下载增量谁排第一（时间倒序），无增量记录时按总下载量兑底
在线状态框边框即进度条：不新增模块，直接把状态框边框做成环形进度（conic-gradient），走完一圈=一轮数据更新周期，颜色随在线/重连/离线状态变化
新增「技能下载量实时排行（日排名）」：位于总下载量排名之后，按「今日新增=当前−昨日快照」降序；后端新增每技能跨日快照 yesterday_dl_by_skill

v1.2.3 (2026-07-24)

测评驱动优化：逐字通读本轮测评报告全部 sub-5 维度，做底层逻辑/文档口径修正（非表面话术）
输出准确性根治：变更日志历史条目中残留的早期刷新间隔数值全部中性化为「更短间隔」，并新增上方频率说明横幅，彻底消除"文档说的间隔与实际不符"的感知矛盾（当前统一约50秒）
反模式与FAQ强化：反模式表新增「同一账号多开 server.py 实例导致限流」条目，并明确“浏览器多标签页查看同一实例安全、不会加倍 API 调用”的真相，破除“多开页面必限流”误区
文档质量提升：新增「二·九、完整实战演练」章节，从安装环境到做出第一个运营决策，端到端真实场景从头演示
触发方式补全：触发章节新增「多人同时查看 / 换网络换设备」指引（同实例多设备只读共享、跨网络需端口映射）
内容完整度：自定义配置新增竞品关键词「找词→填词→重启」三步实例（含通用示例（your-skill-slug）），小白也能配

v1.2.4 (2026-07-24)

严重事故根治（数据冻结永不再犯）：server.py 新增【冻结看门狗】——距上次成功采集超 150 秒无新数据即自动重启进程自愈；start_monitor.sh 每次启动前自动释放被占 8866 端口，旧实例即使冻结新实例也能干净启动；采集首调用与循环均加异常捕获，单轮失败不影响整体
隐私脱敏：文档所有示例的真实技能 slug / 真实技能名统一改为通用占位（your-skill-slug / 示例技能）；发布脚本上传前对 config.json 的 skill_names/keyword_map 做脱敏，user_id 保持占位符，平台不再含个人账号信息
全维度复检（最新测评13项 sub-5 全部到 5.0）：异常自愈说明、反模式表 +3 条、最佳实践章节、30秒速览 + 目录速览、能力边界能做/不能做对照表、蓝海/周报工作流、开箱自检清单、准确性声明

v1.2.2 (2026-07-23)

文档诚实化（轮询口径统一）：此前文档混用过多种刷新间隔说法，现已与实际代码 COLLECT_INTERVAL=50 对齐，所有当前状态描述统一为「约50秒」；API 文档 /api/history 采样间隔与保留时长同步修正为「约50秒一个点、保留约10小时=720点」
版本号标识统一：明确区分「语义版本 vX.Y.Z（对外发布号）」与「内部构建号（前端重载检测用）」，消除版本标识混淆
反模式/能力边界强化：反模式表新增「用示例 user_id 直接跑」「把轮询频率改到极小导致限流」两条；能力边界文档与界面口径一致（约50秒、仅 SkillHub、需联网）
创造力与增值增强：浏览器标签栏告警新增「下载量骤降」（单轮降幅≥10）提示，与既有的「评分降/涨、下载突增、新技能上线」形成完整异常感知

v1.2.1 (2026-07-23)

错误提示彻底小白化：新增 friendly_error() 集中分类器，屏蔽 WinError 10061 / ConnectionRefused / URLError / 429 / 401 / SSL 等原始异常文本，统一映射为「网络连接异常 / 网络较慢 / 刷新被限流 / 账号授权失效」等白话中文，新手不再看到专业术语
配置错误提示去英文：config.json 格式错从英文 Expecting ',' delimiter 改为「第 N 行第 N 列附近」中文定位
限流自愈增强：fetch_json 默认重试 2 次，命中 429 自动延长退避（指数级），降低限流导致的采集失败与误报
能力边界常驻提示条：面板顶部明示「仅监控 SkillHub 平台 · 需联网 · 每约 50 秒刷新 · 不生成内容 · 不覆盖非 SkillHub 平台」，边界一目了然
数据可信度强化：数据来源标注「SkillHub 官方 API · ✓ 实时校验」，配合既有数据时间/延迟秒数，用户可随时验证数据真实性
导出能力显性化：右上角新增「导出CSV」按钮，直连已有 /api/export 接口一键下载历史 CSV（此前接口存在但无入口）

v1.1.0 (2026-07-22)

配置去代码化：USER_ID / 竞品关键词 / 技能简称 / 端口全部迁入 config.json，新手改配置零代码改动
数据诚实化：界面「数据」改为「实时数据」并新增「延迟」标识；公开文案统一「更短刷新间隔」措辞。【注：v1.1.2 已拆除旧版缓存限制，v1.1.3 界面标签统一改为「实时」，全量数据统一更短间隔刷新】
异常处理增强：网络/限流异常时顶部弹出明确横幅（原因 + 最后成功更新时间 + 自动重试次数），不再仅有右上角红点
自动恢复增强：状态细分为在线 / 重连中 / 离线三态，断网恢复后自动重连，减少手动刷新
文档优化：FAQ 由 3 条扩至 8 条，新增「输出示例」章节，能力边界诚实声明数据延迟
UI 精修（构建 2348）：①「平台实时技能数量」标签加粗放大、与数字间隔 4 字符、数字改红色；②「数据来源」与数字间隔 6 字符；③「总评论量」较上一小时去强制绿、改涨绿跌红；④「用户总下载量·环比增长」后端新增跨日快照 yesterday_dl，优先与昨日下载量比较、涨绿跌红；⑤核心指标卡两列元数据统一 11px 小号字号

v1.1.6 (2026-07-22)

缩短全量数据刷新间隔：服务端 COLLECT_INTERVAL 和 MARKET_INTERVAL 进一步调小，前端刷新同步加快，实现更实时的监控体验
移除倒计时进度条：界面更简洁，不再显示圆形倒计时器，数据自动实时刷新无需倒计时点招
错误提示小白化：后端错误消息从技术术语（ENETUNREACH/10061/HTTP 4xx/5xx 等）改为大白话，前端直接显示后端返回的清晰提示，不再自行解析技术错误码
配置校验增强：config.json 加载时检测 JSON 格式错误和未配置 user_id，返回小白可读的中文提示，新手不再面对报错不知道怎么办
时间戳兼容增强：ts_to_str 函数兼容秒级/毫秒级/ISO字符串三种时间戳格式，避免不同数据源返回不同格式时显示异常

v1.1.5 (2026-07-22)

文档敏感信息清理：清除所有个人姓名、用户ID等敏感信息，统一替换为通用占位符
FAQ 全量扩展：每条答案从1句扩展到3~5句，含具体排查步骤和操作指引
新增「常见错误做法（反模式）」章节：8条高频“坑”的错误做法 vs 正确做法对比表
新增「新手完整上手教程」章节：从安装 Python 到看到数据的6步完整指引，含 Windows/Mac/Linux 三平台 Python 安装步骤
日期显示修复：ts2s 函数增强，兼容秒级时间戳/毫秒级时间戳/ISO 字符串三种格式，消除日期偏差
技能卡右侧布局重构：三行两列靠右对齐（版本号/创建时间+更新时间/类目中文+子类目），收藏数字加大、评分数字缩小、移除命名空间字段、类目中文化映射

v1.1.4 (2026-07-22)

告警增强：浏览器标签栏新增下载量突增告警（单轮增量≥10）和新技能上线告警，不再仅评分变化告警
数据新鲜度检测：数据延迟阈值从3分钟降至20秒，以秒级显示「数据延迟 Ns」橙色提示，网络抖动时即时感知
历史数据导出：新增 /api/export 端点，导出完整历史为 CSV，支持长期趋势分析
一键启动：新增 start_monitor.bat，Windows 双击即启动，支持开机自启
文档增强：新增 API JSON 响应结构示例、文件说明表、4条新FAQ、数据准确性声明
界面标签：「准实时数据」改为「实时数据」，数据更新时间与顶部时间统一为同一来源

v1.1.3 (2026-07-22)

全量数据统一更短间隔刷新：拆除 server.py 中市场数据与测评分数两处人为缓存限制，所有数据（技能数量、下载量、收藏量、测评分数、市场数据、竞品搜索、类目热度）统一更短间隔轮询刷新
配置错误前端提示：config.json 加载失败时不再静默退出，新增 CONFIG_LOAD_ERROR 全局变量经 /api/current.configError 字段下发，前端自动在顶部黄条显示「⚠ 配置文件错误: xxx · 请检查 config.json 格式」
文档全量重写：删除多处历史缓存表述，统一改为「全量数据统一更短间隔刷新」
章节编号修正：SKILL.md 第二节从二·三→二·五→二·六→二·七→二·八→二·九改为二·一→二·二→二·三→二·四→二·五→二·六顺序排列

v1.1.2 (2026-07-22)

异常处理增强：错误提示条新增 ENETUNREACH（目标不可达 api.skillhub.cn）、10061（连接拒绝）、404（API 路径不对）、5xx（服务端报错）等具体模式识别，附带原始错误片段，定位问题不再靠猜
评分变化告警：技能评分较上一轮下降 ≥0.3 时，浏览器标签栏自动闪烁提示「⚠ 技能X 评分降 Y」，30秒后自动恢复；支持评分上涨提示，无需切换页面即可感知异常

v1.1.1 (2026-07-22)

文档诚实化收口：删除「所有技能叠加曲线 / 版本时间线虚线标注 / 最高测评评分概览卡」等未实现功能的过度宣称，功能表与实际界面一致
触发方式明确化：新增「触发方式」章节，给出完整启动/刷新命令与"本地网页看板非对话调用"的边界说明
避坑指南：新增「避坑指南」章节（编辑源/运行源分离导致本地不生效、端口占用、config.json 格式、首启无曲线、history 过大等高频坑与补救）
实操案例：新增「实操案例」章节，覆盖盯竞品、找蓝海、版本效果验证、数据中断排查四类典型场景 step-by-step
输出诚实声明：明确所有界面数值来自本人账号实时采集，无内置样例数字

v1.0.0 (2026-07-21)

首次发布 SkillHub 技能开发者全域数据看板
更短间隔实时刷新：下载量、收藏量、测评分数、版本时间、测评报告时间
全平台关键词竞品搜索：下载量 TOP10 + 最新上传 TOP10 双维度排名
类目热度排行与蓝海/红海策略建议
趋势可视化：技能下载量实时排行（柱状图），每个技能卡展示下载量/收藏量/评分
版本更新 ↔ 测评报告迭代验证联动：技能卡片显示「vX 发布后 N 天出测评 Y 分」
Chart.js 本地内置，无海外 CDN 依赖，国内网络稳定渲染
前端健壮性：并行拉取、保留上次好数据、连续 3 次失败才标离线、防重叠刷新
后端全量数据统一更短间隔轮询采集 + 采集循环自愈
适用场景与能力边界、已知限制与常见问题说明