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 ## 3. 数据模型 / 聚合
 
-**无新表**。聚合在查询时算（`message` 表按 `owner_account_id` + 日期窗 GROUP BY `talker_id`）。
+**无新表、无新索引**。聚合在查询时算。现有索引 `ix_message_channel_owner_talker_time(channel, owner_account_id, talker_id, timestamp)` 已覆盖（**不需要 Alembic 迁移**）。
 
-**每个客户（talker_id）的聚合字段**（窗口内）：
-- `send_count` = `is_send=1` 消息数（员工发）
-- `receive_count` = `is_send=0` 消息数（客户发）
-- `interaction_days` = 不同 `timestamp` 日期数
-- `last_is_send` = 窗口内最后一条消息的 `is_send`（1=员工最后发，0=客户最后发）
+**只聚合 1:1 私聊**（对齐云客 `wxChatInfo` 是员工×客户对，不含群）：聚合 SQL 必须 `WHERE channel='wechat' AND owner_account_id=:owner AND (room_id IS NULL OR room_id = '') AND timestamp BETWEEN :start AND :end`，再 `GROUP BY talker_id`。**漏 room_id 过滤会把群消息算进客户统计**（talker 在群消息里是群成员，非客户对）。
+
+**NULL 语义**：`timestamp IS NULL` 的行排除（窗口/排序都依赖它）；`is_send IS NULL` 的行不计入 send/receive（未知方向，skip）。
+
+**每个客户（talker_id）的聚合字段**（窗口内私聊）：
+- `send_count` = `is_send` True 的消息数（员工发）
+- `receive_count` = `is_send` False 的消息数（客户发）
+- `interaction_days` = 不同 `timestamp` 日期数（**跨库日期提取**：用 SQLAlchemy 在 epoch-秒 上算 `func.date(...)`，MySQL `DATE(FROM_UNIXTIME(ts/1000))` / SQLite `date(ts/1000,'unixepoch')`——不要写裸 SQL）
+- `last_is_send` = 窗口内最后一条（按 timestamp）消息的 `is_send`（True=员工最后发，False=客户最后发）
 - `last_time` = 最后一条时间
-- 客户身份：`talker_id` → 关联 `customer` 表取 `friend_nickname`/`friend_remark`/`real_name`（left join，缺失则用 talker_id）。
+- 客户身份：`talker_id` → left join `customer` 表取 `friend_nickname`/`friend_remark`/`real_name`（缺失则用 talker_id）。
 
-**建议索引**：`message(owner_account_id, timestamp)` 加速（若不存在，plan 里加 Alembic 迁移；先确认现有索引）。
+> 注：`message.is_send` 是 `Boolean`（过滤用 `is_(True)/is_(False)`，不是 `==1`）；`timestamp` 是 `BigInteger` ms-epoch，nullable。
 
 ## 4. 5 数字口径（近似，从聚合字段派生）
 
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 ## 6. 前端（StaffList + modal）
 
-- StaffList 每行（员工微信）「沟通数」「及时回复」复合列：把现有静态数字（若有）改/补成**可点** 5 个数字。每行加载时调 `getStaffChatStats({owner_account_id: row.<account>, start, end})`（默认近 3 天）填 summary。
-  - 性能：每页 N 行 × 1 次聚合；首版顺序调用可接受（消息表有索引），或后续优化为批量 endpoint。
-- 点数字 → 复用 `YkStaffDetailModal`（Plan 1 通用件，支持自定义列 + 数据源）弹客户子集：
-  - 沟通人数 → customers 全集
-  - 有效沟通 → 过滤 `send≥1 && receive≥1`
-  - 跟进 → 过滤 `interaction_days≥2`
-  - 最后回复 → 过滤 `last_is_send=1`
-  - 未回复 → 过滤 `last_is_send=0`
-  - modal 列（对齐云客）：序号 / 客户微信(昵称+号) / [有效沟通多 发送数/接收数 列] / 员工信息 / 员工微信。modal 内客户微信可点→（Phase B）。
-- modal 顶部日期选择器（el-date-picker，默认近 3 天）→ 改 window 重查。
-- modal 标题对齐云客（沟通人数(已去重) / 有效沟通数(已去重) / 跟进客户数 / 员工最后回复数 / 未回复客户数）+ 近似口径小字说明。
+> **事实（plan 核实）**：StaffList.vue 的 5 个数字 cell **点击 handler 已存在**（现都调 `openWechatCommModal`，数据源 `getCustomers`）。Phase A 是**换数据源**（→ `getStaffChatStats`）+ 换每行 summary 数字来源，**不是加点击接线**。
+
+- **每行 5 个数字**：现来自上游 camelCase 字段（`chatCount`/`contactCount`/`followCount`/`saleSendLastNum`/`customerSendLastNum`）。Phase A 改为：每行（按 `row.account_id` = 员工微信号）调 `getStaffChatStats({owner_account_id: row.account_id, start, end})`（默认近 3 天）取 `summary`，5 个数字映射到 `chat_count/effective_count/follow_count/last_reply_count/no_reply_count`。
+  - **员工最后回复率**（现 `saleSendLastNumRate`，line ~545）是比率非计数、无 Phase-A 本地等价 → **保持现状不动**（不可点），只有 5 个**计数**变本地可点。
+- **点数字 → 复用 `YkStaffDetailModal`**（Plan 1 通用件，`fetcher: (page,page_size)=>Page<T>` 服务端分页）：
+  - **分页适配（重要）**：本 endpoint 返回扁平 `{summary, customers[]}`（窗口内客户通常几十个，无需服务端分页）。StaffList 一次性取 `customers`，**在 fetcher 闭包里按 metric 过滤 + 切页包成合成 `Page<T>`** 传给 modal（不动 `YkStaffDetailModal` 的通用分页契约）。
+  - metric 过滤：沟通人数=全集 / 有效沟通=`send≥1&&receive≥1` / 跟进=`interaction_days≥2` / 最后回复=`last_is_send=true` / 未回复=`last_is_send=false`。
+  - modal 列（对齐云客）：序号 / 客户微信(昵称+号) / [有效沟通 modal 多 发送数/接收数 列] / 员工信息 / 员工微信。
+- **日期选择器放 StaffList**（不放 `YkStaffDetailModal`，保持其通用）：StaffList 持 `start/end` 状态，传进 fetcher 闭包；改日期 → 重查 `getStaffChatStats`。
+- modal 标题对齐云客（沟通人数(已去重) / 有效沟通数(已去重) / 跟进客户数 / 员工最后回复数 / 未回复客户数）+ 近似口径小字说明（跟进为近似口径）。
 
 ## 7. 关键决策（已与用户确认 2026-08-07）
 
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 ## 9. 文件清单（预期）
 
-**后端**：
-- 新 `app/api/routers/staff_chat_stats.py`（`/api/staff-chat-stats` 聚合查询）
-- 改 `app/api/main.py`（注册 router）
-- 改 `app/api/schemas.py`（`StaffChatStatsOut`/`StaffChatCustomerOut`）
-- （若需）Alembic 加 `message(owner_account_id, timestamp)` 索引
-- 新测试 `tests/test_api_staff_chat_stats.py`（种消息 → 聚合 5 数字 + 客户行正确）
+**后端**（路径前缀 `yunke-server/`）：
+- 新 `yunke-server/app/api/routers/staff_chat_stats.py`（`/api/staff-chat-stats` 聚合查询，含 room_id 私聊过滤）
+- 改 `yunke-server/app/api/main.py`（注册 router）
+- 改 `yunke-server/app/api/schemas.py`（`StaffChatStatsOut`/`StaffChatCustomerOut`）
+- **不需要 Alembic**（复用现有 `ix_message_channel_owner_talker_time` 索引）
+- 新测试 `yunke-server/tests/test_api_staff_chat_stats.py`（种私聊+群消息 → 验证群被过滤、5 数字 + 客户行 + 日期窗正确）
 
 **前端**：
-- 改 `yunkes/src/api/index.ts` + `types.ts`：`getStaffChatStats` / `StaffChatStats` 类型
-- 改 `yunkes/src/views/StaffList.vue`：5 数字可点 + 挂 modal
-- 改/复用 `yunkes/src/components/YkStaffDetailModal.vue`：支持日期选择器 + 5 套列配置 + 客户子集过滤
+- 改 `yunkes/src/api/index.ts` + `types.ts`：`getStaffChatStats` / `StaffChatStats` / `StaffChatCustomer` 类型
+- 改 `yunkes/src/views/StaffList.vue`：**换 5 数字数据源**（handler 已存在）→ `getStaffChatStats` summary；日期选择器状态 + fetcher 闭包（含 metric 过滤 + 合成分页）；员工最后回复率保持不动
+- `YkStaffDetailModal.vue` **不改**（保持通用）—— StaffList 侧包装 fetcher 适配
 
 ## 10. 验收