read-diag-captures

读取诊断采集产物

读取并解读 .NET 动态诊断工具链（dotnet-trace/dotnet-dump/dotnet-counters）抓取的采集产物。与 add-diag-instrumentation 配对：那个 skill 埋 EventSource 事件、跑采集命令产出文件，本 skill 定位这些文件、把事件 ID 翻译成业务含义、按文件类型给出解读方法。

与 weldone-project-logs 的分工：那个读 Serilog 文本日志（一直在记、[INF]/[ERR] 那种），本 skill 读 EventSource 结构化事件产物（默认不记、运行时动态开抓、带类型化参数）。

捕获目录约定（核心）

诊断采集产物落在当前项目目录下与 Logs/ 并列的 Diagnostics/ 子目录：

%APPDATA%\Roboticplus\Weldone\1.0.x\          ← 配置根目录（%APPDATA% = C:\Users\<当前用户>\AppData\Roaming）
├── ProjectConfig.json                         ← 读 ProjectFolder 字段定当前项目
└── <ProjectFolder>\                           ← 当前项目子目录（如 KukaTest、JuLi）
    ├── Logs\logs-YYYYMMDD[_HHMMSS].log        ← Serilog 文本日志（weldone-project-logs）
    ├── Debug\                                 ← 规划中间结果 JSON（weld-plan-debug）
    ├── ProductionData\                         ← 生产数据快照
    └── Diagnostics\                           ← 本 skill 的目标（新增约定）
        ├── *.nettrace                         ← dotnet-trace 事件流（二进制）
        ├── *.speedscope.json                  ← nettrace 转换产物（明文，可直接读）
        ├── *.dmp                              ← dotnet-dump 进程内存快照（含敏感数据）
        └── *.csv                              ← dotnet-counters 指标表

关键原则：

• 配置根目录永远是 %APPDATA%\Roboticplus\Weldone\1.0.x。禁止在任何输出或脚本里写死 mini-pc 之类的用户名。

• 哪个项目是"当前项目"由 ProjectConfig.json 的 ProjectFolder 字段决定，不要假设；总是先读它。

• Diagnostics/ 目录约定由本 skill 确立，尚未在代码中强制创建。从未用过 dotnet-trace/dotnet-dump 时此目录不存在是正常的。建议采集时用 --output 指向此目录，让产物统一落点：

  # 示例（实际采集走 add-diag-instrumentation 的流程，本 skill 只负责读结果）
  dotnet-trace collect -p <PID> --providers Robim-WeldPlanning --duration 00:00:30 \
    --output "%APPDATA%\Roboticplus\Weldone\1.0.x\<ProjectFolder>\Diagnostics\trace.nettrace"
  

执行流程

1. 定位目录与采集文件清单

优先跑脚本（确定性、token 高效，与 weldone-project-logs 同一套路径规则）：

python "<skill>/scripts/resolve_diag.py" --list

输出：配置根目录、当前项目名、项目目录、诊断目录，以及 Diagnostics/ 下采集文件按修改时间倒序的清单（含文件大小、修改时间、按扩展名分类的类型标签，并对 0KB 文件标注提示）。