feat(monitor): 评论接口带上 a_bogus 签名；修好作品导出的空列

**评论能采了。** 之前 comment/list 一直回 200 + 空 body，被读成「这条没评论」——
而它其实只是被网关挡了。缺的就是 a_bogus 签名，仓库里本来就有
（libs/douyin.js + execjs）。签上之后实测 200 / 9960 字节真评论。

只给评论接口签：作品、详情、博主资料三个不带签名也照常返回，而给它们加签名是
没验证过的改动。签名按需 import —— 那个模块 import 时就把 JS 喂给 execjs，
不该拖进监控层热路径。

**作品导出那几列一直是空的。** 列名写的是裸键 liked_count，而作品行的指标嵌在
metrics / deltas 里，row.get() 永远取到 None —— 导出来的表有「点赞/评论/收藏/
分享」四列，每一格都没有数。原来的测试只断言了「作品ID」，所以没发现。

顺手补上：导出带上 博主备注/昵称、作品备注、发布时间，时间戳格式化成人能读的
形态（原来是一串 13 位毫秒，Excel 里没法看也没法排序）。

api/monitor/douyin_api.py

@@ -41,6 +41,7 @@ import os
 import time
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+from urllib.parse import urlencode
 
 import config
 import httpx
@@ -281,14 +282,44 @@ def _cookie_value(cookie: str, name: str) -> str:
     return ""
 
 
+def _sign(params: Dict[str, Any], path: str, user_agent: str) -> Dict[str, Any]:
+    """给一组参数补上 ``a_bogus`` 签名，返回新 dict。
+
+    **按需 import**：那个模块在 import 的那一瞬间就把 ``libs/douyin.js`` 交给 execjs
+    编译（还要读相对路径），把它拖进监控层的热路径不合适。
+
+    签名算在**不含 a_bogus 的那串 query 上**，追加到末尾 —— 和爬虫那条路一致，也是
+    实测能过的形态。
+    """
+    from media_platform.douyin.help import get_a_bogus_from_js
+
+    try:
+        return {
+            **params,
+            "a_bogus": get_a_bogus_from_js(path, urlencode(params), user_agent),
+        }
+    except Exception as exc:  # execjs 起不来 / JS 抛错，都算签名失败
+        raise DouyinApiError(f"算 a_bogus 签名失败：{exc}") from exc
+
+
 async def _get(
-    path: str, params: Dict[str, Any], identity: BrowserIdentity
+    path: str,
+    params: Dict[str, Any],
+    identity: BrowserIdentity,
+    *,
+    signed: bool = False,
 ) -> Dict[str, Any]:
     """发一个 GET，返回 JSON。
 
     只带调用方给的参数 —— **不要往里加 webid / msToken / browser_version 那一堆**，
     那正是爬虫那条路失败的原因。
+
+    ``signed=True`` 时补一个 ``a_bogus``。**只有评论接口需要它**：作品、详情、博主资料
+    三个不带签名也照常返回，而给它们加签名是没验证过的改动，不做。
     """
+    if signed:
+        params = _sign(params, path, identity.user_agent)
+
     url = f"{API_ORIGIN}{path}"
     async with httpx.AsyncClient(timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS) as client:
         response = await client.get(
@@ -487,6 +518,10 @@ async def video_comments(
             "aid": 6383,
         },
         identity,
+        # 这个接口**必须**签名。不签的话网关回 200 + 空 body，会被读成「这条没评论」，
+        # 而它其实只是被挡了 —— 和登录失效长得一模一样。（实测：带上签名 200/9960 字节
+        # 真评论，不带就是空的。）
+        signed=True,
     )
 
     records = [

api/routers/monitor.py

@@ -18,7 +18,7 @@
 
 """HTTP API for scheduled monitoring tasks."""
 
-from datetime import date, timedelta
+from datetime import date, datetime, timedelta
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
 from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query, Response
@@ -486,20 +486,29 @@ def _export_columns(kind: str) -> List[tuple[str, str]]:
     """(key, header) pairs per export kind."""
     if kind == "notes":
         return [
-            ("note_id", "作品ID"),
+            # 先放「这是谁」：导出来是拿去比对和汇报的，一行只有作品 ID 没法用。
+            # 备注优先 —— 昵称常常认不出是谁（见 notes 表那一层的说明）。
+            ("creator_alias", "博主备注"),
+            ("creator_name", "博主昵称"),
+            ("note_alias", "作品备注"),
             ("title", "标题"),
+            ("note_id", "作品ID"),
             ("note_url", "链接"),
-            ("liked_count", "点赞"),
-            ("comment_count", "评论"),
-            ("collected_count", "收藏"),
-            ("share_count", "分享"),
-            ("liked_count_delta", "点赞增量"),
-            ("comment_count_delta", "评论增量"),
+            ("published_at", "发布时间"),
+            # 指标嵌在 row["metrics"] 里，所以这里必须写成路径 —— 写成裸键名的话这几列
+            # 全空（见 _lookup）。
+            ("metrics.liked_count", "点赞"),
+            ("metrics.comment_count", "评论"),
+            ("metrics.collected_count", "收藏"),
+            ("metrics.share_count", "分享"),
+            ("deltas.liked_count", "点赞增量"),
+            ("deltas.comment_count", "评论增量"),
             ("first_seen_at", "首次发现"),
             ("last_seen_at", "最近采集"),
         ]
     if kind == "comments":
         return [
+            ("note_creator_name", "博主昵称"),
             ("note_title", "所属作品"),
             ("note_id", "作品ID"),
             ("comment_id", "评论ID"),
@@ -521,6 +530,42 @@ def _export_columns(kind: str) -> List[tuple[str, str]]:
     ]
 
 
+# 表里存的是毫秒时间戳。直接倒进 CSV 就是一串 13 位数字 —— 打开 Excel 的人没法看，
+# 也没法排序。这几个键统一格式化成人能读的形态。
+_TIME_KEYS = {"published_at", "first_seen_at", "last_seen_at", "create_time"}
+
+
+def _fmt_time(value: Any) -> str:
+    """毫秒 → ``YYYY-MM-DD HH:MM``（服务器本地时区）。"""
+    try:
+        return datetime.fromtimestamp(int(value) / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
+    except (TypeError, ValueError, OSError, OverflowError):
+        return ""
+
+
+def _cell_for(row: Dict[str, Any], key: str) -> Any:
+    """一列的值：时间键格式化成人能读的，其余照原样（None 变空串）。"""
+    value = _lookup(row, key)
+    if key.rsplit(".", 1)[-1] in _TIME_KEYS:
+        return _fmt_time(value)
+    return _cell(value)
+
+
+def _lookup(row: Dict[str, Any], key: str) -> Any:
+    """取一列的值。键可以是 ``metrics.liked_count`` 这种路径。
+
+    作品行的指标是**嵌在** ``metrics`` / ``deltas`` 里的，而 ``_export_columns`` 里写的
+    是 ``liked_count`` —— 照顶层键直接 ``row.get()`` 的话，点赞/评论/收藏/分享四列连带
+    两个增量列**永远是空的**，导出来的表看着有这几列，其实一格都没有。
+    """
+    value: Any = row
+    for part in key.split("."):
+        if not isinstance(value, dict):
+            return None
+        value = value.get(part)
+    return value
+
+
 def _cell(value: Any) -> Any:
     if value is None:
         return ""
@@ -537,7 +582,7 @@ def _to_csv(rows: List[Dict[str, Any]], columns: List[tuple[str, str]]) -> bytes
     writer = csv.writer(buffer)
     writer.writerow([header for _, header in columns])
     for row in rows:
-        writer.writerow([_cell(row.get(key)) for key, _ in columns])
+        writer.writerow([_cell_for(row, key) for key, _ in columns])
 
     # utf-8-sig: without the BOM Excel opens Chinese CSV as mojibake, which is
     # the single most common complaint about CSV exports here.
@@ -554,7 +599,7 @@ def _to_xlsx(rows: List[Dict[str, Any]], columns: List[tuple[str, str]], sheet:
     worksheet.title = {"notes": "作品", "comments": "评论"}.get(sheet, "报表")
     worksheet.append([header for _, header in columns])
     for row in rows:
-        worksheet.append([_cell(row.get(key)) for key, _ in columns])
+        worksheet.append([_cell_for(row, key) for key, _ in columns])
 
     output = io.BytesIO()
     workbook.save(output)