feat: 2026-04-15~04-20 累积变更基线 — 多主线合流

主线 1: rns1-customer-coach-api + 04-miniapp-core-business 后端实施
  - 新增 GET /xcx/coaches/{id}/banner 轻量接口
  - performance/records 加 coach_id 参数 + view_board_coach 权限分流
  - coach/customer/performance/board/task 服务层重构
  - fdw_queries 结算单粒度聚合 + consumption_summary 视图统一
  - task_generator 回访宽限 72h + UPSERT 替代策略 + Step 5 保底清理
  - recall_detector settle_type=3 双重限制 + 门店级 resolved

主线 2: 小程序权限分流 + 新增 coach-service-records 管理者视角业绩明细页
  - perf-progress 共享模块去重 task-list/coach-detail 动画逻辑
  - isScattered 散客标记端到端
  - foodDetail/phoneFull/creator* 字段透传

主线 3: P19 指数回测框架 Phase 1+2
  - 3 个指数表 stat_date 日快照模式
  - 新增 DWS_INDEX_BACKFILL / DWS_TASK_SIMULATION 工具任务
  - task_engine 升级 HTTP 实时 + 推演回测双模式

主线 4: Core 维度层启用
  - 新增 CORE_DIM_SYNC 任务（DWD → core 4 维度表）
  - 修复 app 视图空查询问题

主线 5: member_project_tag 改为 LAST_30_VISITS 消费次数窗口

主线 6: 2 个迁移 SQL 已执行（stat_date + member_project_tag 新窗口）
  - schema 基线与 DDL 快照同步

主线 7: 开发机路径迁移 C:\NeoZQYY → C:\Project\NeoZQYY（约 95% 改动量）

附带: 新建运维脚本（churned_customer_report / simulate_historical_tasks /
      backfill_index_snapshots）+ tools/task-analysis/ 任务分析工具

合计 157 文件。未包含中间产物（tmp/ .playwright-mcp/ inspect-* excel/sheet 分析 txt）。
审计记录见下一个 commit。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

apps/etl/connectors/feiqiu/docs/database/DWD/main/BD_manual_dwd_groupbuy_redemption.md

@@ -42,6 +42,12 @@
 | 23 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
 | 24 | member_discount_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 会员折扣金额 |
 | 25 | coupon_sale_id | BIGINT | YES | | 优惠券销售 ID |
+| 26 | mt_settlement_price | NUMERIC(14,2) | YES | | 美团结算价（扣费后实际到手，元） |
+| 27 | mt_gross_income | NUMERIC(14,2) | YES | | 美团总收入（售价，元） |
+| 28 | mt_service_fee | NUMERIC(14,2) | YES | | 美团平台技术服务费（负数，元） |
+| 29 | mt_marketing_fee | NUMERIC(14,2) | YES | | 商家营销费用（负数，元） |
+| 30 | mt_other_adjust | NUMERIC(14,2) | YES | | 其他调整（元） |
+| 31 | mt_import_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 美团结算数据导入时间 |
 
 ## 使用说明
 

apps/etl/connectors/feiqiu/docs/database/DWS/main/BD_manual_cfg_area_category.md

@@ -60,7 +60,7 @@
 
 ## 分类映射（完整台桌清单）
 
-### BILLIARD 🎱 中式/追分（43台）
+### BILLIARD 🎱 中式/追分（44台）
 | 区域 | 台桌 |
 |------|------|
 | A区 | A1-A18（18台） |
@@ -68,6 +68,7 @@
 | C区 | C1-C6（6台） |
 | VIP包厢 | VIP1, VIP2, VIP3 |
 | TV台 | TV |
+| 美洲豹赛台 | 美洲豹赛台 |
 
 ### SNOOKER 斯诺克（5台）
 | 区域 | 台桌 |
@@ -110,6 +111,7 @@
 | 2026-03-07 | 新增 source_table_name 支持台桌级细分；废弃 BILLIARD_VIP |
 | 2026-03-09 | 改为纯台桌级精确映射，删除所有 LIKE 和区域级映射 |
 | 2026-03-20 | 新增 sort_order 字段，控制前端筛选器分类显示排序 |
+| 2026-04-11 | 新增美洲豹赛台 → BILLIARD，BILLIARD 总数 43→44 |
 
 ## 验证 SQL
 
@@ -133,12 +135,12 @@ ORDER BY source_area_name, source_table_name;
 
 -- 4. 确认总记录数
 SELECT COUNT(*) AS total FROM dws.cfg_area_category;
--- 期望: 75（74 台桌 + 1 DEFAULT 兜底）
+-- 期望: 76（75 台桌 + 1 DEFAULT 兜底）
 
 -- 5. 按分类汇总
 SELECT category_code, COUNT(*) AS cnt
 FROM dws.cfg_area_category
 WHERE match_type = 'EXACT'
 GROUP BY category_code ORDER BY category_code;
--- 期望: BILLIARD=43, KTV=7, MAHJONG=11, SNOOKER=5, SPECIAL=8
+-- 期望: BILLIARD=44, KTV=7, MAHJONG=11, SNOOKER=5, SPECIAL=8
 ```

apps/etl/connectors/feiqiu/docs/database/DWS/main/BD_manual_dws_member_project_tag.md

@@ -12,7 +12,7 @@
 | 唯一键 | (site_id, member_id, time_window, category_code) |
 | 数据来源 | dwd_table_fee_log + dim_table + cfg_area_category |
 | 更新频率 | 每日全量重建（按 site_id 删除后重新插入） |
-| 说明 | 按时间窗口计算客户在四大项目的消费时长占比，≥25% 分配标签。散客不参与。 |
+| 说明 | 按每位客户最近 30 次消费计算四大项目时长占比，≥25% 分配标签。散客不参与。 |
 
 ## 字段说明
 
@@ -36,12 +36,11 @@
 
 ## 时间窗口
 
-客户看板使用 2 个时间窗口：
-
 | 枚举值 | 说明 |
 |--------|------|
-| LAST_30_DAYS | 近30天（含今天，base_date-29天 ~ base_date） |
-| LAST_60_DAYS | 近60天（含今天，base_date-59天 ~ base_date） |
+| LAST_30_VISITS | 每位客户最近 30 次消费（开台记录），按 ledger_end_time 倒序 |
+
+> 2026-04-11 改为按消费次数取数，不再按固定日期范围，避免长期未到店或来店频率不稳定的客户标签丢失。
 
 ## 索引
 
@@ -55,26 +54,29 @@
 ## 数据链路
 
 ```
-dwd.dwd_table_fee_log (ledger_count, site_table_id)
+dwd.dwd_table_fee_log (ledger_count, site_table_id, ledger_end_time)
+    → ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY member_id ORDER BY ledger_end_time DESC)
+    → 取最近 30 条记录（LAST_N_VISITS=30）
+    → 按 (member_id, site_table_id) 聚合 ledger_count
     → JOIN dwd.dim_table (site_table_id → table_id, scd2_is_current=1)
     → get_area_category(area_name, table_name)  -- 通过 cfg_area_category 映射
     → 只保留 BILLIARD/SNOOKER/MAHJONG/KTV
-    → 排除散客（member_id IS NULL 或 = 0）
-    → 按 (member_id, category_code) 汇总 ledger_count
+    → 按 (member_id, category_code) 汇总
     → 计算占比 percentage = duration_seconds / total_seconds
     → ≥0.25 标记 is_tagged=TRUE
-    → 写入 dws.dws_member_project_tag
+    → 写入 dws.dws_member_project_tag（time_window='LAST_30_VISITS'）
 ```
 
 ### 关键规则
 
-1. 数据链路走 `dim_table`（通过 `site_table_id` JOIN），不直接用事实表的 `site_table_area_name`
-2. 客户时长使用 `ledger_count`（计费时长），不使用 `income_seconds`（那是助教工作时长）
-3. 散客（member_id=0 或 NULL）不参与标签计算
-4. 只计算四大项目（BILLIARD/SNOOKER/MAHJONG/KTV）
-5. 标签阈值 25%（`TAG_THRESHOLD = 0.25`）
-6. 全量删除重建策略：按 `site_id` 删除后重新插入所有时间窗口
-7. `COALESCE(is_delete, 0) = 0` 过滤已删除的台费记录
+1. 按每位客户最近 30 次消费取数，不按固定日期范围，避免来店频率不稳定的客户标签丢失
+2. 数据链路走 `dim_table`（通过 `site_table_id` JOIN），不直接用事实表的 `site_table_area_name`
+3. 客户时长使用 `ledger_count`（计费时长），不使用 `income_seconds`（那是助教工作时长）
+4. 散客（member_id=0 或 NULL）不参与标签计算
+5. 只计算四大项目（BILLIARD/SNOOKER/MAHJONG/KTV）
+6. 标签阈值 25%（`TAG_THRESHOLD = 0.25`）
+7. 全量删除重建策略：按 `site_id` 删除后重新插入
+8. `COALESCE(is_delete, 0) = 0` 过滤已删除的台费记录
 
 ## ETL 任务
 
@@ -90,6 +92,7 @@ dwd.dwd_table_fee_log (ledger_count, site_table_id)
 | 日期 | 变更 | 说明 |
 |------|------|------|
 | 2026-03-07 | 新建表 | 支持客户看板按项目类型筛选 |
+| 2026-04-11 | 时间窗口改为消费次数 | LAST_30/60_DAYS → LAST_30_VISITS，按最近30次消费取数 |
 
 ## 验证 SQL
 

apps/etl/connectors/feiqiu/docs/etl_tasks/README.md

@@ -97,6 +97,12 @@ graph LR
 | `DWD_LOAD_FROM_ODS` | `DwdLoadTask` | 核心装载：遍历 TABLE_MAP，维度走 SCD2，事实走增量 | [查看](dwd_tasks.md) |
 | `DWD_QUALITY_CHECK` | `DwdQualityTask` | ODS 与 DWD 行数/金额核对，输出 JSON 报表 | [查看](dwd_tasks.md) |
 
+### Core 层（统一维度）
+
+| 任务代码 | Python 类 | 目标表 | 粒度 | 说明 |
+|----------|-----------|--------|------|------|
+| `CORE_DIM_SYNC` | `CoreDimSyncTask` | `core.dim_assistant/member/site/table` | 全量 | 将 DWD 当前版本（scd2_is_current=1）同步到 core 统一维度层，TRUNCATE+INSERT 幂等 |
+
 ### DWS 层（数据服务）
 
 #### 助教业绩域