应启用日志分析、聚类流水线、sql追踪、大模型归纳及网络诊断五种方法：一、解析jsonl日志提取提问文本并词频统计；二、用openclaw聚类识别语义意图；三、通过sql连接器实时多维分析；四、调用千问3.5-9b归纳高频问题类别；五、用clawdbot捕获协议异常流量以过滤无效提问。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您正在使用ClawBot作为AI代理接入微信等消息平台，但希望了解用户最常咨询的业务问题类型，从而优化知识库或调整应答策略，则可能是由于原始对话日志未结构化、缺乏关键词聚合能力或未启用统计插件所致。以下是实现该目标的多种方法：
一、启用内置对话日志分析模块
ClawBot默认将所有进站消息与响应记录至~/.weclaw/weclaw.log，该日志为结构化JSONL格式，每行一条完整会话记录，包含timestamp、from_user、message_text、response_text等字段，可直接用于高频问题提取。
1、确认日志文件存在且可读：ls -lh ~/.weclaw/weclaw.log
2、提取最近7天内全部用户提问文本（排除系统消息与空内容）：grep '"message_text":' ~/.weclaw/weclaw.log | jq -r '.message_text | select(length > 5)' | head -n 10000 > questions.txt
3、执行中文分词与词频统计（需安装jieba）：python3 -c "import jieba; from collections import Counter; c=Counter(); [c.update(jieba.cut(l.strip())) for l in open('questions.txt')]; [print(k,v) for k,v in c.most_common(20) if len(k)>2 and k not in ['的','了','和','是']]"
二、部署OpenClaw数据清洗与聚类流水线
OpenClaw提供data-analyzer技能包，支持对原始对话文本进行去噪、实体归一化与语义聚类，能自动识别“查余额”“改密码”“重置登录”等意图类别，而非仅依赖字面词频，避免同义不同形导致的统计偏差。
1、安装分析技能：clawhub install data-analyzer
2、准备对话样本集：从weclaw.log中导出含message_text字段的CSV，字段名设为text，保存为dialogues.csv
3、运行聚类任务：openclaw exec --skill data-analyzer --input dialogues.csv --method cluster --k 8 --output top_questions.json
4、查看聚类结果中各簇中心句及成员数量：jq '.clusters[] | {center: .center_sentence, count: .size, sample: .sample_messages[0]}' top_questions.json
三、配置SQL连接器实现实时问题追踪
通过clawbot-sql-connector将每条用户提问持久化写入数据库，配合时间分区与全文索引，可支撑按日/周/业务线多维下钻分析，并支持LIKE模糊匹配与正则提取特定问题模式（如含“什么时候”“几点”“多久”的时效类问题）。
OpenClaw 自我进化框架一键部署。安装宪法(AGENTS.md)、可进化灵魂(SOUL.md)、心跳系统、PARA三层记忆架构、目标管理，并通过场景化对话引导用户定义 Agent 性格。自动配置 EvoClaw（审批制进化）和 Self-Improving Agent（自主学习）。触发场景："setup o...
1、在config.yaml中启用to_database开关并配置MySQL连接参数
2、确保数据库中已存在question_log表，含id、timestamp、user_id、raw_text、intent_label、is_faq_match字段
3、执行高频问题SQL查询：SELECT SUBSTRING_INDEX(raw_text, ' ', 10) AS prefix, COUNT(*) AS freq FROM question_log WHERE timestamp >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) GROUP BY prefix ORDER BY freq DESC LIMIT 15
四、调用千问3.5-9B模型进行意图归纳总结
当原始问题表述高度分散（如“我钱没了”“账户余额显示为0”“为什么扣了我500”），传统词频统计难以归并，此时可借助本地部署的千问3.5-9B模型，对Top 100问题样本进行自然语言归纳，输出标准化问题类别及典型示例。
1、启动OpenClaw网关并绑定千问模型：openclaw gateway --model qwen3-9b --port 18789
2、构造归纳提示词并提交API请求：curl -X POST http://localhost:18789/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"qwen3-9b","messages":[{"role":"user","content":"以下是一组用户提问，请归纳出5个最高频的问题类别，每个类别给出名称、定义和2个原始样例。提问列表：[\"怎么修改手机号\",\"手机号换号了怎么更新\",\"换绑手机要几步\",\"新号码怎么绑定\",\"如何更换预留号码\"]"}]}'
3、解析返回JSON中的choices[0].message.content字段，提取结构化归纳结果
五、使用Clawdbot网络诊断工具捕获微信协议层问题分布
部分“被问最多”的问题实为客户端异常触发，例如微信端因iLink协议握手失败反复发送“你好”“在吗”“？”等试探消息，此类无效流量若未过滤将严重干扰真实问题统计。Clawdbot网络诊断工具可抓取并标记协议异常会话，供后续清洗。
1、启用TCP流捕获：clawdbot network capture --filter "tcp port 8080 and host $(hostname -I | awk '{print $1}')" --duration 300
2、分析握手失败会话特征：clawdbot network analyze --report handshake-failures --log clawdbot.pcap
3、生成需剔除的用户ID列表：clawdbot network export --type failed-handshake-users > blocked_users.txt
