用途：从 CCAI Insights 检索近期对话，筛选出升级或未包含（losses）的会话，分析根因并聚类为失败模式，输出专业 Markdown 报告。
主要能力：按项目、位置、应用 ID 及可选时间范围/过滤条件提取 loss 对话；识别“AI 厌恶”会话并排除；为每个真实失败会话生成一句话原因；将原因聚类为 8 至 10 个互斥失败模式；统计分布并生成报告。
使用方式：需提供 project_id、location、app_id、output_dir 四个必填参数，可选 start_time、end_time、filter、limit（默认 500）。执行 fetch_losses.py 脚本导出分块 JSON，再读取并分析，最后写入 loss_patterns_report.md。命令模板：python3 -P .agents/skills/cxas-loss-analysis/scripts/fetch_losses.py --project-id "{project_id}" --location "{location}" --app-id "{app_id}" --limit {limit} --output-file "{output_dir}/raw_losses.json" [--start-time "{start_time}"] [--end-time "{end_time}"] [--filter "{filter}"]。建议使用虚拟环境解释器并加 -P 标志。
适用场景：需要定位虚拟客服失败模式、优化对话包含率、生成分析报告的团队。
限制：需具备 CCAI Insights 访问权限；默认过滤条件为 labels.sessionContained="true"；AI 厌恶会话不计入模式分布；具体收费、平台依赖等资料暂未提供。