浅念
a866ea8abd
计划阶段发现:PhoneCall.channel ∈ {phone_call,voice_call}(models.py docstring
自证 calls are not tied to a messaging channel),v2把通话四列放进
(day,channel,user)宽表在channel=all聚合时双计。拆出employee_call_daily
(day,user_id)独立小表;§1.2补#9,P3重排#10-#14,§3改6张表,§4链路更新
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# 云客经营管理后台实施计划 v2（贴合代码修订版）
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- **日期**：2026-09-08
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- **版本**：v2.0
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- **状态**：待评审后进入开发
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- **与 v1 的关系**：替代 `2026-09-08-yunke-management-console-implementation.md`（plans/ 与 specs/ 两份副本内容相同）的**技术设计部分**；产品范围、页面内容细则、验收标准沿用 v1，本文不重复，冲突处以本文为准
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- **上游方案**：[云客数据智能管理平台完整实施计划](./2026-09-08-yunke-data-intelligence-management-plan.md)
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- **修订方式**：对 v1 逐项做「现有代码 ↔ 文档要求」查漏补缺，钉在真实代码事实上重新设计底座
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## 0. 已确认的决策记录
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| 决策项 | 结论 |
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|---|---|
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| 一期范围 | 按 v1 原计划全量：管理驾驶舱 + 员工总览 + 员工详情 + 考核快照（Task 0-13） |
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| 业务口径 | 全按 v1 §21 默认值：自然时间 SLA、2h+24h 双 SLA、30 天沉睡、综合分标「试算」、CSV 导出、仅管理层可见、个人基线=过去 4 周 |
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| 底座方案 | 方案 B：新增首响事实表 + 收敛版员工宽表（v1 架构骨架不变） |
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| 关键修正 | 见 §1 修订总览——fact 表独立计算（跨日精确算法）、宽表 1:1 口径全量自算、生命周期沿用距今天数口径 |
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## 1. 相对 v1 的修订总览
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### 1.1 P1 级（正确性/口径，必须修正）
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| # | 问题 | 证据 | 修正 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | **跨夜串丢失**：现有日切算法下「客户 23:00 发→员工次日 9:00 回」的首响样本整条丢失（Day1 串未闭合只计 threads；Day2 重起算时无客户消息不成串，员工回复落空段）。P90/24h 回复率系统性低估，而评分重度依赖这两项 | `app/storage/summary.py` `_thread_stats` 日切近似，docstring 自述「跨夜串归属日偏差」实为样本丢失 | fact 表**不挂写钩子**，由 4h 滚动+夜间全量任务用**跨日精确串算法**（按会话全历史计算）独立生成；写钩子零改动，`_thread_stats` 不改 |
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| 2 | **stat_daily_staff 是 friend+room 混合口径**：`sent/recv/threads/answered/fr` 五列聚合无 kind 过滤，群消息污染首响/回复率。v1 说「从 stat_daily_staff 拷贝」不可行 | `app/storage/staff_summary.py` `recompute_days` 聚合循环 | 宽表消息计数列从 msg_daily_stats 按 `peer_kind='friend'` 自算（account_map 归并模式复用）；串类三列由 fact 模块同源输出（见 #5）；管理页与现有看板排行的数字差异属口径不同，各自标注 |
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| 3 | **「降温」定义冲突**：上游整合计划（`2026-09-08-yunke-data-intelligence-management-plan.md` §8.1/§15）降温=频次低于个人基线；现有 churn/客户资产分层=距今天数区间。两套「降温」会并存打架 | `app/analytics/metrics.py` churn 三分法 | 一期生命周期 4 列统一用**现有距今天数口径**；频次基线降温后置二期；差异写入 metric-definitions |
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| 4 | **对账口径必须预写死**：fact（跨日精确）与 msg_daily_stats 三列（日切近似）即使 friend 口径也不相等，差集=跨夜闭合串 | 同 #1 | Task 2 验收断言：fact 样本集 ⊇ 日切被回串，差集=跨夜串；禁止相等断言 |
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| 5 | **回复率分子分母必须同源**：v2 初稿宽表串类列（cust_threads 等）取自 msg_daily_stats 日切聚合，而回复率分子取自 fact（跨日）——多日未回串使日切分母膨胀，回复率被系统性低估 | 本轮复查发现（#2 修正的连带遗漏） | 宽表串类三列改由 fact 计算模块**同源输出**（按串末条归属日的 threads/answered/fr_sum）；msg_sent/recv 与 active_friends/rooms 与串算法无关，仍取 msg_daily_stats |
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### 1.2 P2 级（性能/实现修正）
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| # | 问题 | 修正 |
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|---|---|---|
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| 6 | 周期分位数若 Python 拉全窗口 fact 行（月窗最坏 ~8 万行 ≈10MB 传输）不可取 | 改 SQL 窗口函数 `PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY fr_ms)`（MySQL 8.4 / SQLite 3.25+ 双方言支持），传输降为员工数×2 行 |
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| 7 | fact 4h 增量成本 | 滚动 3 天=近 3 天活跃会话**全历史重算**（最大 friend 会话 5.2 万条 ≈1-2s × 几十活跃会话，4h 一次可接受）；一期取简单正确，预留「尾部增量」优化（历史已闭合串不变） |
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| 8 | full_sync_all.sh 步数变化 | 12→**14** 步：第 13 步 fact 全量重建、第 14 步宽表全量重建（宽表必须在 fact 之后） |
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| 9 | **通话列渠道错位**：v2 初稿把通话四列放进 (day, channel, user) 宽表，但 `phone_call.channel` 是**通话类型**（phone_call/voice_call）非消息渠道（models.py docstring 自证「calls are not tied to a messaging channel」）——channel=all 聚合时通话四列双计 | `app/db/models.py` PhoneCall 定义（批次A计划定案） | 通话拆出独立小表 `employee_call_daily`（day, user_id 主键，无渠道维），宽表删去通话四列 |
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### 1.3 P3 级（补充明确/简化）
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| # | 项 | 结论 |
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|---|---|---|
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| 10 | 员工主数据来源未核实 | 列入 Task 0 核实（默认 = `staff` 表，user_id 主键 + is_on_job，models.py 已有） |
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| 11 | 幽灵员工 | account_map 映射不上的 owner（离职/异常账号），宽表生成时直接**过滤**，不进管理域员工列表（评分场景不适用 analytics 的「读侧标注」策略） |
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| 12 | 功能开关降级 | 现状单 admin 账号无角色可分，v1 Task 13 的「功能开关」是过度设计；改为**上线顺序控制**（本地先行→服务器后上），RBAC 二/三期（与 v1 §15 一致） |
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| 13 | fr_ms 边界 | 按 ts 排序保证非负；超长样本（>30 天）保留在 fact，评分按异常裁剪原则处理（上游整合计划 §6.5「极端值不直接放大分数」）：>30 天样本参与分布展示，但不作为 0 分依据，单独列入超时明细 |
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| 14 | 五维分布图 | 一期只画 3 个可用维度（客户经营/服务质量/有效负载）+ 2 个「待数据」占位（行动执行/风险合规），不暗示完整五维 |
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## 2. 查漏补缺：复用映射总表
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| v1 能力项 | 现有可复用 | 本次动作 |
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|---|---|---|
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| 员工日指标底座 | `stat_daily_staff`（8 列，混合口径）、`msg_daily_stats`（首响三列，日切近似） | 两表**均不动**；新增 `first_reply_fact` + `employee_metric_daily`（§3） |
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| 时间窗/环比口径 | `app/analytics/metrics.py` `scope_day_keys`/`_prev_scope_days`（5 种窗+同期对齐） | management 层直接 import，不复制时区逻辑 |
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| 生命周期分层 | `metrics.py` 客户资产分层 / churn 三分法（距今天数口径） | 提炼共享函数，日聚合任务与 analytics 共用；analytics 调用点保持不变（包装层） |
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| 首响均值/回复率算法 | `staff_ranking` 的 fr_avg/reply_rate | 周期值改为宽表 SUM + fact 表精确分位 |
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| 异常检测雏形 | `anomaly`（昨日 vs 前 7 日均值偏离>50%） | `management/anomalies.py` 扩展为规则集：回复恶化（fact P90）、待回复增长（B2）、活动骤降/过载（宽表） |
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| 驾驶舱页面 | `DashboardView.vue` 的图表模式、`useChart`、筛选栏、骨架屏/空态分语 | 新建 ManagementDashboardView，复用全部 composables/utils；旧页并存过渡后重定向 |
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| 流失/该回未回/敏感词 | 三个现有页面 | 不动，作为下钻目标 + 驾驶舱行动入口聚合 |
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| 数据截至/新鲜度 | `app/analytics/health.py` 的 data_as_of 逻辑 | 管理页「数据截至/完整性」角标直接复用 |
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| 调度 | `analytics_tick`（4h：staff 汇总+敏感扫描） | 追加第三步：fact 滚动重算 + 宽表滚动重算 |
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| 回填/自愈 | `full_sync_all.sh` 第 11/12 步 | 追加第 13/14 步（fact/宽表全量重建）+ 两条回填 CLI |
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| 员工事实下钻 | `/staff-chat`、`/chat`、`/groups`、`/calls` | 不动，管理页只做链接跳转 |
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| CSV 导出 | `csvExport.ts`（全量翻页+中文 BOM） | 直接复用 |
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## 3. 数据库设计：6 张新表
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### 3.1 `first_reply_fact` 首响事实表（本设计新增）
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**用途**：任意时间窗精确 P50/P90、2h/24h 回复率分子、指标解释抽屉的构成明细下钻证据。
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**算法（跨日精确串口径，区别于 msg_daily_stats 的日切近似）**：
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- 串 = 同一会话内客户连续消息（is_send=False）不被员工消息（is_send=True）打断的段；is_send=None 跳过；
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- 每个被回串一个样本：`fr_ms = 员工首条回复 ts − 串末条客户消息 ts`；
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- 样本归属 = 串末条消息所在**上海自然日**（跨夜串不再丢失）；
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- 只写 `peer_kind='friend'`（1:1）行——群串语义不成立且占串数大头，不写；
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- 模块同时输出**每日串聚合**（threads/answered/fr_sum，同按串末条归属日）供宽表消费——回复率分子分母同源（§1.1 #5）；
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- 按会话全历史计算，幂等模式=按会话 delete+insert。
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**表结构**：
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唯一键: (channel, owner_account_id, peer_id, thread_end_ts, reply_ts)
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列: day int 串末条所在上海日 yyyymmdd（冗余物化，索引用）
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thread_end_ts BigInteger 串末条客户消息 ts(ms)
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reply_ts BigInteger 员工首条回复 ts(ms)
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fr_ms BigInteger
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索引: (day, channel) 趋势/窗口查询；唯一键自身覆盖会话下钻
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```
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**生成链路（不挂写钩子）**：
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- 4h tick：对近 3 天有消息的会话（从 msg_daily_stats 近 3 天行取 pairs）做全历史重算；
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- 夜间全量：full_sync_all.sh 第 13 步，遍历全部 friend 会话（复用 `recompute_all` 的 pairs 遍历模式）；
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- 回填 CLI：`python -m app.sync.cli first-reply-facts`，分批可重跑可记水位；
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- 量级：日均几百行、全年几十万行，远小于 message 表。
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### 3.2 `employee_metric_daily` 员工指标宽表（v1 表的收敛版）
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**口径总则**：消息串类列 = 1:1（friend-only）口径，从 msg_daily_stats 自算；与现有看板（friend+room 混合）的数字差异属口径不同。
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```text
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PK: (day, channel, user_id, metric_version)
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消息计数列（msg_daily_stats 自算，friend 过滤 + account_map 归并；与串算法无关）:
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msg_sent, msg_recv
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串类列（fact 计算模块同源输出，跨日精确、按串末条归属日——与回复率分子同口径）:
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cust_threads, threads_answered, fr_sum_ms
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负载列（msg_daily_stats，friend/room 分行天然区分）:
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active_friends（1:1 distinct 客户）, active_rooms（distinct 群）
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首响日值（趋势图用，从 fact 算）:
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first_reply_p50_ms, first_reply_p90_ms
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生命周期 4 列（距今天数口径，当日持有客户状态分布，按 customer 当前归属）:
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new_customer_count, cooling_customer_count,
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dormant_customer_count, reactivated_customer_count
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元数据:
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data_complete, computed_at
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**通话小表 `employee_call_daily`**（§1.2 #9 拆出，无渠道维）：
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PK: (day, user_id)
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列: call_count, call_seconds, answered_call_count, call_followup_count, computed_at
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数据源: phone_call 按 user_id+start_call_time 日聚合；接通=call_duration>0；
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followup=通话后 24h 内该员工任一账号对该客户有消息（Task 0 核实 join 键）
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**相对 v1 的删减与更名**：
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- 6 列可派生不落：`reply_2h/24h_count`、`unreplied_2h/24h_count`（fact 表 fr_ms≤阈值计数 + cust_threads 派生）、`first_reply_count/first_reply_sum_ms`（≡ threads_answered/fr_sum_ms）；
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- `effective_sessions` 不单列：v1 §6.3 工作负载视图的「有效会话」≡ cust_threads（1:1 有客户消息串的天级会话数），页面字段名从 cust_threads 映射；
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- `activated_customer_count` 一期不做：「有效激活」定义是 v1 §21 #4 未决口径（几轮互动/几天窗口），随二期频次基线生命周期一起定义；
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- `customer_threads` 更名为 `cust_threads`（与 msg_daily_stats/stat_daily_staff 现有列名对齐）。
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**metric_version 语义**：只影响派生列（生命周期/通话跟进的算法口径）；消息计数与串类事实列与版本无关。默认值 `v1`，算法演进时新版本并行落表不覆盖旧数据。
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**时效说明**：消息计数列的源数据（msg_daily_stats）随写钩子近实时更新，串类列的源数据（fact）随 4h/夜间重算更新——两类列的上游时效不同，但宽表行统一随 4h/夜间重算落库；computed_at 取宽表生成时间，data_complete 标注 fact 是否已覆盖当日。
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**评分用周期值的计算来源**（不在宽表存储）：周期 P50/P90、2h/24h 回复率一律从 fact 表精确计算（SQL 窗口函数），宽表日值仅供趋势展示。
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### 3.3 `employee_score_config` / `employee_score_snapshot` / `management_followup`
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按 v1 §11.1 原样实施，无修改：
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- config：version 唯一、status、effective_from/to、config_json（维度/指标/权重/方向/阈值/样本门槛），激活前权重总和与阈值校验；
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- snapshot：snapshot_batch_id、period_type/period、score_config_version、metric_version、total_score、grade、score_status（scored/insufficient_sample/incomplete_data）、dimension_scores_json、metric_details_json、data_as_of、frozen_at/frozen_by、supersedes_id；同批次员工唯一；冻结后业务层禁改；
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- followup：source_type/code/period/value、reason、action_type、owner_manager_id、status（open/in_progress/resolved/cancelled）、due_at、result、employee_feedback；索引 `(employee_user_id, status, due_at)`、`(owner_manager_id, status)`。
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### 3.4 迁移要求
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- 一个 Alembic migration 建 5 张表；migration 只建表和索引，**不扫描消息**；
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- 数据回填走独立 CLI 分批执行（可暂停/重跑/记水位），先在本地 Docker 快照验证耗时与一致性；
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- downgrade 只删本次新增对象；SQLite（测试）/MySQL（生产）双方言；
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- 升级前确认当前 head（服务器注意：backend 容器**不自动跑 alembic**，须手动 `exec backend alembic upgrade head`）。
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## 4. 计算链路与调度
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message 入库（写钩子，全路径覆盖——现状，零改动）
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→ msg_daily_stats [summary.py]
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→ stat_daily_staff [staff_summary.py，现状]
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message（按会话全历史，跨日精确算法） [新 storage/first_reply_facts.py]
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→ first_reply_fact
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│
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└─→ employee_metric_daily [新 storage/employee_metrics.py：
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msg 计数(msg_daily_stats,friend) + 串类/分位(fact 同源)
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+ customer 生命周期]
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phone_call → employee_call_daily [通话小表，无渠道维，§1.2 #9]
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→ 期聚合/四对比（上期/个人基线4周/团队中位数）
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→ 试算评分 + 异常规则 [management/]
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→ 周/月快照（不可变） [management/snapshots]
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- **4h**：`analytics_tick` 追加第三步：fact 滚动重算（近 3 天活跃会话）→ 宽表重算（当日+滚动 3 天）；失败只记日志不中断（沿用现有异常隔离模式）；
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- **夜间**：full_sync_all.sh 第 13 步 fact 全量重建、第 14 步宽表全量重建（顺序：必须在 msg_daily_stats/stat_daily_staff 之后）；
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- **生命周期历史快照**：补同步触及历史日期时不能只重算那几天（那天的「距上次互动天数」依赖更早历史），统一由夜间全量按会话日序列重放覆盖；4h tick 只算当日；
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- **通话后跟进**（call_followup_count）：3,190 条通话量级小，逐通话窄查 24h 内员工对该客户的消息（join 键以 Task 0 核实结果为准），聚合任务内完成；
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- **性能原则**：管理页面禁止实时扫描 96 万条原始消息；趋势和员工表读宽表+fact；原始消息只用于小范围下钻。
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## 5. 口径决议表（管理域 vs 现有看板）
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| 指标 | 管理域口径 | 现有看板口径 | 差异原因 |
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|---|---|---|---|
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| 消息量/串/首响均值 | 1:1（friend-only） | friend+room 混合 | 服务质量语义要求 1:1 |
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| 首响分位 | 跨日精确串（fact） | 日切近似（跨夜丢失） | P90 正确性 |
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| 降温客户 | 距今天数区间（同 churn 页） | 同 | 一期统一，频次基线降温二期 |
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| 活跃员工 | 宽表口径（幽灵员工已过滤，§1.3 #10） | `_active_staff` 含映射不上的账号并读侧标注 | 评分场景不接受幽灵员工 |
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| 交互天数/日桶 | Asia/Shanghai 自然日 | 同 | 一致 |
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三方差异（管理页 vs 数据看板 vs 云客原版）在 metric-definitions 端点与页面口径说明中如实标注，不做静默差异。
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## 6. API 设计（`/api/management/*`）
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沿用 v1 §12.3 的 11 个端点与通用响应约定（比例 0~1、时长带单位后缀、空值≠0、稳定 error_code、data_as_of+metric_version+sample_status 必返），实现落点：
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| 端点 | 关键实现落点 |
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|---|---|
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| `GET /dashboard` | 一次返回 KPI/双趋势/生命周期/维度分布/异常/行动聚合；data_as_of 复用 health.py |
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| `GET /employees` | 服务端分页排序；默认按异常严重度排（不做总分榜）；每员工带四对比值+sample_status |
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| `GET /employees/{user_id}` | 首屏只回头部+维度分+趋势摘要+异常+辅导摘要 |
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| `GET /employees/{user_id}/metrics?section=` | service/customer/workload/calls_groups 四页签懒加载；行动/风险页签一期不建 |
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| `GET /employees/{user_id}/drilldown?metric_code=` | **白名单**：`first_reply_p90`→fact 逐串明细（含跳聊天定位）、`unreplied`→复用 B2、`cooling_customers`→客户列表带筛选、`call_followup`→通话列表。禁止前端传 SQL 字段/表达式 |
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| `GET /metric-definitions` | 指标元数据（口径/单位/方向/样本门槛/公式/版本），含 §5 差异标注 |
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| `GET/POST /reviews` | 草稿幂等生成（同 period+config 已有 draft 返回既有批次）；`data_complete=false` 拒绝冻结 |
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| `POST /reviews/{batch_id}/freeze` | 仅 draft→frozen；MVP 不做 published（RBAC 前置） |
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| `GET/POST/PATCH /followups` | 状态机白名单流转 |
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**周期分位数**：SQL 窗口函数 `PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY fr_ms)` 取最接近 0.5/0.9 分位的行，双方言一致。
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**一期评分**：综合分 = 可用维度（客户经营 30 + 服务质量 25 + 有效负载 15 = 70%）按 `100/70` 归一化 + **「试算」角标**；行动执行/风险维度显示「待数据」，不补 0 不补满分（v1 §10.1 默认）。
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## 7. 前端设计
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- **路由**：`/management/dashboard`、`/management/employees`、`/management/employees/:userId`（activeMenu 高亮父级）、`/management/reviews`；MainLayout 新增「经营管理」分组（二期菜单不渲染、不放空页面）；`/analytics/dashboard` 过渡期并存、稳定后重定向；
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- **目录**：`views/management/` 四页 + `components/management/`（ManagementFilterBar/ManagementKpiCard/ComparisonValue/DataAsOfBadge/ScoreBar/ScoreBreakdown/EmployeeMetricsTable/MetricDefinitionDrawer/MetricDrilldownDrawer/AnomalyList/FollowupDrawer）+ `composables/useManagementFilters.ts`（URL query 为真源）+ `api/management.ts`；
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- **复用清单**：useChart（维度分布用分组条形图，BarChart 已注册，**不引雷达图**）、axios client 的 token/401 处理、`utils/format.ts`、`csvExport.ts`、seq 守卫防旧响应覆盖、DashboardView 的骨架屏/空态分语模式；
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- **展示规范**：样本不足显示 `--` 与「样本不足」（非 0 分）；「越低越好」指标反转趋势色；1366px 主表可用；导出与当前筛选排序一致。
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## 8. 任务拆分（v1 Task 0-13 修正版）
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| 任务 | 内容 | 相对 v1 的变化 | 估时 |
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|---|---|---|---|
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| Task 0 | 口径冻结：回测员工名单（3-5 名覆盖微信为主/WA 为主/群为主/高负载/低样本）+ 默认口径记录成文档（配置落库在 Task 3 种子 CLI，本任务不改代码）+ **五项核实**（phone_call 表结构与客户标识 join 键、call_followup 多账号语义——员工任一账号跟进即算、customer 归属字段与换人规则、员工主数据来源、群占比抽样量化混合口径偏差） | 默认值已确认，工作量缩减 | 0.5 天 |
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| Task 1 | 5 张表模型 + migration + 模型冒烟测试 | 6→5 张表；核实项前置完成 | 1-1.5 天 |
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| Task 2 | fact 独立计算模块（跨日精确算法，同源输出每日串聚合供宽表）+ 宽表生成（消息计数 friend 自算+串类取 fact+生命周期+通话）+ 生命周期共享函数提炼（analytics 调用点不动）+ 两条回填 CLI | **删除「_thread_stats 兼容扩展」**（不再需要）；验收含对账判据（§1.1 #4/#5）+ 写钩子零改动确认 | 2.5-3.5 天 |
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| Task 3 | scoring.py：归一化/四对比/样本保护 + 配置校验 + **默认配置 v1.0 种子落库**（受控 CLI，Task 11 快照的前置依赖） | 含 100/70 归一试算逻辑 | 2 天 |
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| Task 4 | anomalies.py 规则集 | 数据源：fact（P90 恶化）、B2（待回复增长）、宽表（骤降/过载） | 1 天 |
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| Task 5 | 管理 API（dashboard/employees/detail/metrics/drilldown/metric-definitions） | 窗口函数分位 + 性能目标 | 2-3 天 |
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| Task 6 | 前端公共组件与路由（api/management.ts、useManagementFilters、components、router、MainLayout） | 按文档 | 1.5-2 天 |
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| Task 7 | ManagementDashboardView（KPI/双趋势/生命周期/异常榜/下钻） | 复用图表模式，估时较 v1 略降 | 2-2.5 天 |
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| Task 8 | EmployeeAnalyticsView（一期 4 视图+分页排序+指标抽屉+员工对比） | 行动/风险视图不建 | 2-3 天 |
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| Task 9 | EmployeeAnalyticsDetailView（概览/服务质量/客户经营/工作负载/通话与群五页签） | 按文档 | 3-4 天 |
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| Task 10 | followups 闭环（查询/创建/更新/状态流转测试） | 按文档 | 1.5-2 天 |
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| Task 11 | 考核快照（草稿/详情/冻结/重算替代/列表/CSV） | 按文档 | 2-3 天 |
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| Task 12 | 调度接入：analytics_tick 第三步 + full_sync 第 13/14 步 + 失败隔离 + 手动重跑入口 | 步数 12→14；**服务器 scheduler 镜像重建遗留**（9d3cc8e 部署时未重建）一并处理 | 1-1.5 天 |
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| Task 13 | 回测校准 + 上线顺序控制（本地→服务器）+ 试运行记录 | 功能开关→部署顺序控制 | 2-3 天 |
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**批次划分**（每批独立验收，不夹带无关重构）：
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| 批次 | 任务 | 可见结果 |
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| A | Task 1-2 | 表+fact+宽表可在测试与脚本中查询，回填可重跑 |
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| B | Task 3-5 | OpenAPI 可验证全部只读管理接口 |
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| C | Task 6-7 | 新导航+驾驶舱可用，异常两次点击到事实 |
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| D | Task 8-9 | 员工总览+详情可比较可下钻 |
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| E | Task 10-11 | 辅导闭环+冻结周期结果 |
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| F | Task 12-13 | 持续运行+内部试运行 |
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**总工期**：单链 18-24 个工作日；前后端并行 12-16 天。口径确认（已完成）、数据回测和试运行不可省略。
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## 9. 测试与验收（v1 §16 基础上新增判别项）
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**后端单元/API 测试**（新增文件按 v1 §16.1 清单）：
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- **跨夜串判别**（P1#1 防线）：seed 客户 23:00 消息+员工次日 9:00 回复，断言 fact 产生 fr_ms≈10h 的行——正是日切口径丢失的场景；
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- **口径判别**（P1#2 防线）：seed 同员工 friend+room 两类会话，断言宽表 1:1 列不含 room 串；
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- **分位数精确性**：构造已知 fr_ms 集合，断言周期 P50/P90 精确值；窗口函数 SQLite/MySQL 双方言一致；
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- **fact 超集断言**（P1#4）：fact ⊇ 日切被回串，差集=跨夜串，不做相等断言；
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- **分子分母同源**（P1#5）：任意窗口 reply_rate ≤ 1；宽表 threads_answered ≡ fact 行数（同窗口）；存在多日未回串时宽表 cust_threads < 日切口径值（分母不再膨胀）；
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- **fact 回填幂等**：重跑不重不漏；
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- **快照不可变**：冻结后 PATCH 拒绝（后端强制）；
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- 评分边界：正/反向指标、阈值边界、权重合计、样本不足不评分、空值≠0、缺失维度不默认 0/100；
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- 下钻白名单：非法 metric_code 拒绝；
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- 幽灵员工过滤：映射不上的 owner 不进宽表。
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**数据核验**（3-5 名回测员工，覆盖微信为主/WA 为主/群为主/高负载/低样本）：抽查 3 日期消息与活跃客户、20 个首响串（对照 fact 明细）、10 个待回复客户、5 条通话后跟进、生命周期变化、评分展开明细；对账点增加宽表消息计数列（msg_sent/msg_recv）↔ msg_daily_stats friend 聚合——**串类列禁止相等断言**（口径差异见 §1.1 #4/#5）。
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**性能验收**（v1 §16.5 全部目标基础上追加）：员工列表服务质量视图 30 天窗（含 fact 窗口函数分位）p95 ≤ 1.5s。
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**前端**：`npm run build` + Vitest（格式化/趋势方向/样本状态/筛选 query/旧响应不覆盖）。
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## 10. 部署注记（写入 DEPLOY.md）
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1. 服务器 backend 容器**不自动跑 alembic**——升级带迁移必须手动 `sudo docker exec <backend> alembic upgrade head`；
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2. 两条回填 CLI（`first-reply-facts` / `employee-metrics`）部署后执行一次，DEPLOY.md §7 注记（含耗时参考与避抓取窗口建议）；
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3. scheduler 镜像重建（含 9d3cc8e 遗留）：`cd /opt/yunke && sudo docker compose -f docker-compose.server.yml --env-file .env up -d --build scheduler`——重建前 fr 三列/第 11-14 步不自愈；
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4. fact 表索引创建量级小（几十万行），无需特殊避峰；
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5. 上线顺序：本地 Docker 全量回填对账 → 本地试用 → 服务器升级+回填 → 管理者只读试用。
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## 11. 沿用 v1 不变的部分（索引）
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以下内容直接按 v1 执行，本文不重复：
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- 页面内容细则：v1 §5-§9（驾驶舱布局/KPI 卡清单、员工总览六视图、员工详情页签、快照页、二三期概要）；
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- 评分标准化公式与等级：v1 §10.2/§10.4；
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- 后端模块目录与分层职责：v1 §12.1/§12.2（其中 storage 两模块以本文 §3/§4 为准）；
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- API 通用响应约定全文：v1 §12.4；
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- 前端可视化规范全文：v1 §13.4；
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- 验收标准：v1 §19；
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- 灰度顺序/影子考核/回滚：v1 §20（其中「功能开关」按本文 §1.3 #11 替换为上线顺序控制）。
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