用途：采集 OpenClaw 会话日志并推送至 AnalyticDB MySQL，通过三层洞察架构分析使用模式。
前置条件：Python >= 3.10；可访问的阿里云 AnalyticDB MySQL 实例；已部署 OpenClaw 并产生会话文件（~/.openclaw/agents//sessions/.jsonl）与日志（/tmp/openclaw/openclaw-YYYY-MM-DD.log）；可选配置 OpenAI 兼容或 Anthropic 的 LLM API 端点用于 L2/L3 分析。
安装与初始化：安装 uv（curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh）；安装依赖（uv pip install -r requirements.txt）；复制配置模板（cp config.example.json config.json）并填写 ADB 连接信息与可选的 LLM 配置；初始化数据库表（uv run python -m scripts.init_db）；可选启动一体化服务（uv run python -m scripts.main）。
CLI 命令：一次性采集（uv run python -m scripts.main collect），扫描新增 JSONL 会话文件与每日日志文件，批量写入 ADB 并保存文件偏移检查点，可重复调用；完整分析（uv run python -m scripts.main analyze）运行 L1 运营 → L2 行为 → L3 组织 → 最终报告的三层流程，也可用 uv run python -m scripts.analyze_usage --from "2026-03-01 00:00:00" --to "2026-03-10 23:59:59" 指定时间范围（格式 YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DD HH:MM:SS）；打印最新报告（uv run python -m scripts.main final-report）。
定时采集：可通过 OpenClaw cron 注册 python -m scripts.main collect，每次运行扫描自上次以来的新数据、批量入库并保存 .collect_state.json 检查点后退出，无需常驻进程。
配置项（见 config.example.json）：adb 连接；collection 采集参数（间隔、批量大小、保留天数）；filters 日志过滤（最低级别、子系统包含/排除）；llm API 配置（端点、密钥、模型、并发、温度）；analysis 分析开关（enableL1/L2/L3、分析窗口天数、LLM 最大会话数）。
限制：L1 分析无需 LLM，L2 与 L3 必须配置 LLM 端点。其余具体功能、收费与效果暂未提供。