问题区里：Windows 装不上、Docker 文档过期、登录回调失败、导出表格丢字段、手机端不能同步。
而用户直接使用的 /grill-me 只有 1 行正文，标记为 user-invoked——不占用模型的上下文窗口。
适用场景： 网络运维大屏、机房交换机日常巡检、端口流量容量评估。核心功能： Dashboard 原生组件，自动识别交换机端口监控项，卡片化展示端口 Up、Down、告警三色状态； 实时展示入出流量、端口速率、利用率仪表盘； 自动统计异常端口，联动触发器告警上色及问题跳转，支持多品牌交换机统一可视化。
参考来源： Kimi K3 is competitive with Fable; Kimi K3 + Fable is SoTA — Fireworks AI
ipynb文件: 进口情况如下: import networkx as nx import dautil as dl 根据脸书 SPAN 数据创建一个网络图，如下所示: fb_file = dl.
编辑与格式化：提高代码编写效率。运行与纠错：快速运行程序并修复错误。窗口操作：优化开发环境布局。
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没有 RESAMPLE 的 CQ： -- 每 5 分钟执行一次，只查询最近 5 分钟的数据 CREATE CONTINUOUS QUERY cq_5m ON monitor BEGIN SELECT mean(cpu) INTO cpu_5m FROM cpu_stats GROUP BY time(5m) END; 08:00:01 执行时，查询 07:55:00 - 08:00:00 的数据 如果数据在 08:03 才到达，则永远不会被计算 使用 RESAMPLE 的 CQ： CREATE CONTINUOUS QUERY cq_5m ON monitor RESAMPLE EVERY 5m FOR 30m -- 每次扫描最近 30 分钟 BEGIN SELECT mean(cpu) INTO cpu_5m FROM cpu_stats GROUP BY time(5m) END; 08:00:01 执行时，查询 07:30:00 - 08:00:00 的数据 数据即使延迟 25 分钟到达，仍会被后续的 CQ 捕获 场景 2：数据乱序到达 问题：分布式环境中，数据可能不按时间顺序到达（比如 08:05 的数据先到，08:02 的数据后到）。