把周榜数据搬进 ECS，一份可复现的取数脚本与三次口径纠偏
一、一句话结论
W45 相对 W44 换了 5 条：5 进 5 出。留下来的 15 条 weeklyDownloads 字段值全部变大，中位数 +169.0%，名次仍有后退——dsh-cost-meter +76.8%，仍从第 8 掉到第 15。榜位排的是增速，不是存量。结论在一台按量 ECS 上跑出来，中间改了三次口径。
二、怎么算的
| 项 | 值 |
|---|---|
| 数据源 | 生产库 BoardSnapshot.payload（JSON 文本列，只读打开） |
| 快照时间 | 2026-11-02 06:02（北京时间） |
| W45 落库时间 | 2026-11-02 02:22:22 |
| 期次 | W41（2026-10-05）至 W45（2026-11-02），共 5 期，每期 itemCount = 20 |
| 排序 | rank 字段；weeklyDownloads 定次序，finalScore 只展示 |
机器是一台按量 ECS，1 vCPU / 2 GiB，系统盘放脚本，数据盘放库副本，跑完连盘带实例释放。三条纪律：不对生产库写、不挂默认路径、用完即停。dev.db 在宿主机 docker volume 下且容器还在写，所以先打快照再拖副本。
scp root@db-host:/var/lib/docker/volumes/deepseek-harness-hub_appdata/_data/dev.db /data/dsh/dev.db
sqlite3 -readonly /data/dsh/dev.db "SELECT period, COUNT(*) FROM BoardSnapshot GROUP BY period;"
-readonly 让 SQLite 直接拒绝写语句；这条应返回 5 行、每行 20。payload 是 JSON 文本列，五期各落一个 JSON，再用 Python 按仓库全名对齐 W44 与 W45，算增量与名次差。
三、口径边界
纠偏一 · 字段名把我带偏了
变量叫 weekly_dl，标题写「周下载量」。跑完发现留存 15 条全部上涨、中位数 +169.0%——七天窗口不会让 15 条同时单调涨到这个量级，更像累计量或未重置的采集值。改名 field_value，全文只写「字段值」。
纠偏二 · 窗口其实是单日
W45 的 dataFrom、dataTo 都等于 2026-11-02，W44 都等于 2026-10-26。我原本写「统计区间七天」，和字段对不上，只能如实标注，不推断区间。
纠偏三 · 分数不是排序键
脚本按 finalScore 降序排，和 rank 差得不是一两位：名次 18 的 lhuans/dsh-genui 36.5 分，名次 7 的 DSH-better-sidebar 71.1 分。断言改成按 rank 升序，一次通过。
两条写死的读法
proofreadCount 五期都是 0，是「本期已人工校对条数」，不是质量分；screenshotCount 在 W41、W42 为 0，是那两期没记。
四、完整数据
留存 15 条
| 名次 | 上期 | 仓库 | 本期字段值 | 增速 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | ranxianglei/billion-context | 788,347 | +32.4% |
| 2 | 3 | dsh-market/dsh-market | 361,739 | +106.4% |
| 3 | 6 | PC2005-cloud/dsh-pet | 224,840 | +388.3% |
| 4 | 4 | MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget | 174,422 | +224.8% |
| 5 | 7 | bowenliang123/dsh-context | 139,038 | +230.3% |
| 6 | 9 | liustack/modlens | 104,446 | +328.9% |
| 7 | 5 | omdsh-dev/DSH-better-sidebar | 99,313 | +104.5% |
| 8 | 12 | T-Auto/dsh-ops | 66,334 | +206.9% |
| 9 | 13 | elysia395/dsh-wallpaper-engine | 54,956 | +169.7% |
| 10 | 10 | zhu1090093659/dsh-pet | 49,202 | +108.9% |
| 11 | 15 | QCYTSN/dsh-dafeiyu | 48,293 | +169.0% |
| 14 | 14 | zhu1090093659/dsh-skins | 45,467 | +125.3% |
| 15 | 8 | Han-1413141/dsh-cost-meter | 44,084 | +76.8% |
| 16 | 16 | kenryu42/cc-safety-net | 42,814 | +149.8% |
| 17 | 18 | xmanrui/dsh-im | 42,810 | +181.1% |
增量均值 75,991；增速最小 +32.4%、最大 +388.3%。
五期规模（序列）
eligibleCount 从 W41 的 2,931 到 W45 的 3,599（+22.8%），totalPlugins 从 16,247 到 23,184（+42.7%）；screenshotCount 在 W41、W42 为 0，W43 起跳到 951，W45 是 968。
五、三件事
增量最大的升得最快
dsh-pet 6→3（+388.3%）、modlens 9→6（+328.9%）、dsh-context 7→5（+230.3%），均在增速前四。
增速垫底的两条，一个守第 1、一个掉到 15
billion-context 增速最低（+32.4%），但基数最大，78.8 万守住第 1；dsh-cost-meter 增速倒数第二（+76.8%），从 8 掉到 15。
5 个名次位的置换，不等于 5 条变差
morluto/rea 上期第 2，本期字段值仍记 397,275，只是没进榜。掉出前 20 不等于下架或变差。
六、局限
单期快照加五期序列，样本固定 20 条，字段语义按第三节处理，真实区间未知，finalScore 权重不在导出里。库副本取自 06:02。
七、数据复核
站点 分类精选页 按分类列出条目，可逐条对仓库全名、finalScore 与 weeklyDownloads；五期数重跑第二节那条 GROUP BY period 即对上。
总结
搬库最容易错的不是 SQL，是口径：字段名、窗口元数据、排序键，三处都写着「你以为的意思」。三次纠偏后脚本才对上榜单。同类插件的中文清单见 DeepSeek Harness Hub 插件清单。
八、适合与不适合
适合：手上有 ECS、想复现五期对比的人；要把 JSON 文本列落成可比对文件的场景；想看清增速排序与存量排序差在哪的人。
不适合：要可直接引用的下载量报表的人；想还原真实统计窗口的人；把 20 条样本当趋势的人。
标签：周榜、DeepSeek Harness、ECS、取数脚本、口径
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