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自定义 Analytics 查询

概览

Custom Analytics API 为 Autocomplete、Chat 和 Command 的数据提供灵活的查询功能,支持自定义 selections、过滤器、aggregations 和排序。

请求

string
必填
具有 “Analytics Read” 权限的服务密钥
string
将结果筛选为特定群组中的用户(可选)
array
必填
用于定义要检索数据的查询请求对象数组

查询请求结构

每个查询请求对象包含:
  • data_source(必填):要查询的数据源
  • selections(必填):要检索的字段 selections 数组
  • filters(可选):要应用的过滤条件数组
  • aggregations(可选):用于分组的 aggregations 数组

selections

selections 用于定义要检索的字段以及对这些字段进行聚合的方式。
  • field(必填):要选择的字段名称
  • name(可选):字段的别名
  • aggregation_function(可选):要应用的聚合函数

选择示例

过滤器

过滤器用于将数据限定为符合特定条件的元素。
  • name(必填):要筛选的字段名称
  • filter(必填):过滤操作
  • value(必填):用于比较的值

过滤示例

Aggregations

aggregations 用于根据指定条件对数据进行分组。
  • field (required): 用于分组的字段名
  • name (required): 聚合字段的别名

聚合示例

可用字段

用户数据

所有用户数据按“每位用户、每小时”进行聚合。

Chat 数据

Chat 数据与 Cascade 数据相互独立,表示我们旧版、非代理式插件的使用情况
所有 Chat 数据指的是 Chat AI 模型的回复,而非用户提问。

Chat 意图类型

  • CHAT_INTENT_GENERIC - 常规 Chat
  • CHAT_INTENT_FUNCTION_EXPLAIN - 函数解释 code lens
  • CHAT_INTENT_FUNCTION_DOCSTRING - 函数文档字符串 code lens
  • CHAT_INTENT_FUNCTION_REFACTOR - 函数重构 code lens
  • CHAT_INTENT_CODE_BLOCK_EXPLAIN - 代码块解释 code lens
  • CHAT_INTENT_CODE_BLOCK_REFACTOR - 代码块重构 code lens
  • CHAT_INTENT_PROBLEM_EXPLAIN - 问题解释 code lens
  • CHAT_INTENT_FUNCTION_UNIT_TESTS - 函数单元测试 code lens

Command 数据

Command 数据包含所有命令,包括被拒绝的。使用 accepted 字段仅筛选已接受的命令。

Command 来源

  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_LINE_HINT_CODE_LENS
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_DEFAULT - 典型的 Command 用法
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_RIGHT_CLICK_REFACTOR
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_FUNCTION_CODE_LENS
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_FOLLOWUP
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_CLASS_CODE_LENS
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_PLAN
  • COMMAND_REQUEST_SOURCE_SELECTION_HINT_CODE_LENS

提供方来源

  • PROVIDER_SOURCE_COMMAND_GENERATE - 生成模式
  • PROVIDER_SOURCE_COMMAND_EDIT - 编辑模式

PCW 数据

“代码编写占比”(Percent Code Written)数据,并分别统计 Autocomplete 与 Command 的贡献。

PCW 筛选项

在 PCW 查询中进行日期过滤时,请在主请求体中使用 start_timestampend_timestamp

示例请求

用户数据示例

Chat 数据示例

Command 数据示例

PCW 数据示例

响应

array
查询结果数组,每个查询请求对应一个查询结果
array
结果项数组
object
包含所选字段及其值的对象

示例回复

用户数据响应

Chat 数据响应

Command 数据响应

PCW 数据响应

重要说明

  • PCW(Percent Code Written,代码编写百分比)在单日或单个用户维度上的波动较大——按周聚合可以获得更好的洞察
  • 所有 selection 字段要么全部使用聚合函数,要么全部不使用(不能混用)
  • 名称匹配 “distinct_*” 模式的字段不能用于 aggregations
  • 字段别名在所有 selections 和 aggregations 中必须唯一
  • 如果未指定聚合函数,则默认值为 UNSPECIFIED