FreeScout时间追踪报告与CSV导出不一致问题解析
2025-06-24 05:54:46作者:滑思眉Philip
问题背景
在使用FreeScout客服系统的过程中,用户发现时间追踪报告模块在网页界面显示的数据与CSV导出结果存在不一致现象。具体表现为:网页报告能正确显示指定时间段内所有会话的时间追踪记录,而CSV导出文件却只包含在该时间段内创建的会话记录。
技术分析
这一问题源于FreeScout系统中"导出会话"模块(Export Conversations Module)与"时间追踪"模块(Time Tracking)的交互逻辑存在差异:
-
网页报告逻辑:时间追踪报告会查询指定时间段内发生的所有时间记录,不考虑会话本身的创建时间,只要在该时间段内有时间记录就会被统计。
-
CSV导出逻辑:原版本中导出功能采用了会话创建时间作为过滤条件,导致虽然会话在指定时间段内有时间记录,但如果会话创建时间不在该时间段内,则会被CSV导出功能排除。
解决方案
开发团队在Export Conversations Module的1.0.12版本中修复了这一问题。更新后:
-
CSV导出功能现在与网页报告保持一致的查询逻辑,不再额外过滤会话创建时间。
-
导出结果将包含指定时间段内所有有时间记录的会话,无论这些会话是何时创建的。
技术实现要点
修复后的版本主要调整了数据查询逻辑:
- 移除了对会话创建时间的额外过滤条件
- 确保时间追踪记录的查询范围与网页报告完全一致
- 保持了数据导出的完整性和准确性
最佳实践建议
对于使用FreeScout系统的管理员:
- 定期检查并更新系统模块至最新版本
- 在导出重要数据前,先在网页界面验证数据的完整性和准确性
- 了解不同报告模块的数据查询逻辑差异
- 对于时间敏感的数据分析,注意确认时间范围的设置是否合理
总结
这一问题的修复体现了FreeScout系统模块化设计的优势,通过针对特定模块的更新即可解决功能性问题,而不影响系统核心功能。同时也提醒我们,在使用复杂系统时,理解不同功能模块间的交互逻辑对于准确获取所需数据至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218