fix(ai): F1-5a 沙箱 batch-run 接入 runtime_context (W1 / 阶段 A 主体)

Neo F1-5 反馈: "让沙箱起到其真正的作用. 真正的模拟日期, 仅能看到沙箱设定日期
及之前日期的数据, 并运行 AI 的各个业务."

调研发现 (4 个并行子代理): batch-run 端点 _run_batch 是空壳 stub
(只 logger.info, 实际不跑 AI), GUC apply_runtime_session_vars 0 处调用
(dead code), 7 张业务表 6 张有 runtime 复合索引唯独 ai_run_logs 漏建,
App2/2a 3 行 _calc_date_range 漏传 ref_date.

本 commit (F1-5a 阶段 A 主体, F1-5b 后续完整 zqyy_app RLS 视图层):

后端核心:
- admin_service.py: _run_batch 真实化 (Semaphore(5)+asyncio.gather+
  return_exceptions=True+ctx_snapshot 防漂移); estimate 入口抓
  RuntimeContext 快照, confirm 取出传给 worker
- admin_ai.py: confirm_batch_run lazy 注入 dispatcher
- admin_service.retry_trigger_job: INSERT 落 runtime_mode +
  sandbox_instance_id 列 (用 runtime_insert_columns helper)
- runtime_context.py: get_runtime_context 加 bind_to_session 参数,
  激活 GUC app.current_business_date / app.current_runtime_mode
- run_log_service.create_log: 启用 bind_to_session=True 试点

App2/2a 3 行 ref_date 修复:
- app2_finance_prompt.py:817 储值卡余额变化板块
- app2_finance_prompt.py:841 日粒度 series + 异常检测窗口
- app2a_finance_area_prompt.py:466 区域日粒度 series

DB:
- migrations/20260505__ai_run_logs_runtime_index.sql:
  补 (site_id, runtime_mode, sandbox_instance_id, created_at DESC) 复合索引

前端:
- AIOperations.tsx: 顶部加 sandbox 模式提示条 (Alert 显示 sandbox_date +
  sandbox_instance_id + 影响范围 + 切回 live 入口)

未做 (留 F1-5b 完整 zqyy_app RLS 视图层一并):
- B1 admin_service 6 处 CURRENT_DATE -> business_date
- B2 fdw_queries 异常分支兜底
- GUC 完整传递 (fdw_queries / page_context 等)
- 测试 3 套 (.gitignore:71 排除, F2-2 入仓时 commit)
- P20 SPEC \xa76/\xa710/\xa711/\xa715 (F1-5b 完整收口后同步更准确)

Neo 决策: docs/_overview/wave1-findings/F1-5-impl-decisions.md

详见 docs/audit/changes/2026-05-05__wave1_f1_5a_sandbox_batch_run.md

apps/admin-web/src/pages/AIOperations.tsx

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 import React, { useEffect, useState, useCallback } from "react";
 import {
-  Card, Row, Col, Select, Input, Button, Table, Tag, Space,
+  Alert, Card, Row, Col, Select, Input, Button, Table, Tag, Space,
   Checkbox, Modal, Statistic, message, Typography,
 } from "antd";
 import { ReloadOutlined } from "@ant-design/icons";
@@ -20,6 +20,8 @@ import {
   getAlerts, ackAlert, ignoreAlert, runApp, triggerEvent,
   type AlertItem, type AppType, type BatchRunEstimate,
 } from "../api/adminAI";
+// F1-5a: sandbox 模式提示条数据源
+import { fetchRuntimeContext, type RuntimeContext } from "../api/runtimeContext";
 
 const EVENT_TYPE_OPTIONS = [
   { label: "消费事件（App3→App8→App7 [+ App4→App5]）", value: "consumption" },
@@ -213,6 +215,24 @@ const AIOperations: React.FC = () => {
     }
   };
 
+  // ---- F1-5a: Sandbox 模式提示条 ----
+  // 沙箱机制 P0-7 主线:让运维进入 AI 操作页前能看到当前 sandbox 状态,
+  // 避免"以为 live 模式"误触发批量执行实际跑在 sandbox 数据集上的混淆。
+  const [runtimeCtx, setRuntimeCtx] = useState<RuntimeContext | null>(null);
+  useEffect(() => {
+    // 复用 cacheSiteId 作为当前关注 site(默认 2790685415443269,与 cacheSiteId / runSiteId 一致)
+    let cancelled = false;
+    (async () => {
+      try {
+        const ctx = await fetchRuntimeContext(cacheSiteId);
+        if (!cancelled) setRuntimeCtx(ctx);
+      } catch {
+        // 失败不阻断页面渲染(get_runtime_context 表不存在时后端降级 live)
+      }
+    })();
+    return () => { cancelled = true; };
+  }, [cacheSiteId]);
+
   // ---- Card 4: 告警管理 ----
   const [alerts, setAlerts] = useState<AlertItem[]>([]);
   const [alertTotal, setAlertTotal] = useState(0);
@@ -282,6 +302,28 @@ const AIOperations: React.FC = () => {
     <div>
       <Title level={4} style={{ marginBottom: 16 }}>AI 手动操作</Title>
 
+      {runtimeCtx && runtimeCtx.is_sandbox && (
+        <Alert
+          type="warning"
+          showIcon
+          style={{ marginBottom: 16 }}
+          message={
+            <span>
+              <strong>沙箱模式</strong> · 业务日 <strong>{runtimeCtx.sandbox_date ?? "—"}</strong> ·
+              实例 <code>{runtimeCtx.sandbox_instance_id ?? "—"}</code>
+            </span>
+          }
+          description={
+            <span>
+              当前 site_id={cacheSiteId} 处于沙箱模式。本页所有 AI 触发(手动重跑 / 缓存失效 / 按需执行 / 批量执行)将使用
+              沙箱业务日 ({runtimeCtx.sandbox_date}) 而非真实今日;ETL 视图自动按业务日上界裁剪,助教/会员消费数据仅可见
+              沙箱日及之前。结果写入 ai_run_logs 时 runtime_mode=sandbox + sandbox_instance_id 隔离,
+              不污染 live 数据。如需切回 live,前往 <a href="/settings/runtime-context">运行上下文</a> 页。
+            </span>
+          }
+        />
+      )}
+
       <Row gutter={16} style={{ marginBottom: 16 }}>
         {/* Card 1: 手动重跑 */}
         <Col span={12}>

apps/backend/app/ai/prompts/app2_finance_prompt.py

@@ -814,7 +814,10 @@ async def build_prompt(
     #    避免 AI 在只看当期充值/消耗时对"余额为何涨"的矛盾自圆其说
     if area == "all" and isinstance(recharge := board_data.get("recharge"), dict):
         try:
-            start_date_obj, _end = _calc_date_range(board_time)
+            from app.services.runtime_context import get_runtime_context
+            start_date_obj, _end = _calc_date_range(
+                board_time, ref_date=get_runtime_context(site_id).business_date,
+            )
             opening = _fetch_card_balance_opening(site_id, str(start_date_obj))
             closing = float(recharge.get("card_balance") or 0)
             period_recharge = float(recharge.get("actual_income") or 0)
@@ -838,7 +841,10 @@ async def build_prompt(
     #    - 日粒度异常：同星期均值基线下的极端偏离
     if area == "all":
         try:
-            start_date, end_date = _calc_date_range(board_time)
+            from app.services.runtime_context import get_runtime_context
+            start_date, end_date = _calc_date_range(
+                board_time, ref_date=get_runtime_context(site_id).business_date,
+            )
             series = _fetch_daily_series(site_id, str(start_date), str(end_date))
             # 上期序列（用于客单价环比）
             prev_series: list[tuple] | None = None

apps/backend/app/ai/prompts/app2a_finance_area_prompt.py

@@ -463,7 +463,10 @@ async def build_prompt(
 
     # 日粒度派生（区域级）
     try:
-        start_date, end_date = _calc_date_range(board_time)
+        from app.services.runtime_context import get_runtime_context
+        start_date, end_date = _calc_date_range(
+            board_time, ref_date=get_runtime_context(site_id).business_date,
+        )
         series = _fetch_area_daily_series(
             site_id, str(start_date), str(end_date), area_code=area,
         )

apps/backend/app/ai/run_log_service.py

@@ -59,7 +59,10 @@ class AIRunLogService:
         truncated = _truncate_prompt(request_prompt)
         conn = self._get_conn()
         try:
-            ctx = get_runtime_context(site_id, conn=conn)
+            # F1-5a: bind_to_session=True 激活 GUC app.current_business_date,
+            # 让本事务内所有 ETL 库 app.v_* 视图自动按 business_date 上界裁剪
+            # (如果后续 fetch 走 ETL 视图)。
+            ctx = get_runtime_context(site_id, conn=conn, bind_to_session=True)
             runtime_mode = MODE_SANDBOX if ctx.is_sandbox else MODE_LIVE
             sandbox_instance_id = ctx.sandbox_instance_id if ctx.is_sandbox else LIVE_INSTANCE_ID
             with conn.cursor() as cur:

apps/backend/app/routers/admin_ai.py

@@ -285,7 +285,18 @@ async def confirm_batch_run(
     body: BatchRunConfirm,
     user: CurrentUser = Depends(_require_admin()),
 ) -> BatchRunConfirmResponse:
-    """确认批量执行，后台异步执行。"""
+    """确认批量执行，后台异步执行。
+
+    F1-5a: lazy 注入 dispatcher 到 _admin_svc(首次调用时绑定),
+    避免模块加载顺序问题(dispatcher 通常在 lifespan startup 才初始化)。
+    """
+    if _admin_svc._dispatcher is None:
+        try:
+            from app.ai.dispatcher import get_dispatcher
+            _admin_svc.set_dispatcher(get_dispatcher())
+        except RuntimeError as exc:
+            raise HTTPException(status_code=503, detail=f"Dispatcher 未初始化: {exc}") from exc
+
     try:
         await _admin_svc.confirm_batch(batch_id=body.batch_id)
     except ValueError as exc:

apps/backend/app/services/ai/admin_service.py

@@ -13,9 +13,18 @@ import asyncio
 import logging
 import uuid
 from datetime import datetime, timezone, timedelta
+from typing import TYPE_CHECKING, Any
 
 from app.ai.budget_tracker import BudgetTracker
 from app.database import get_connection
+from app.services.runtime_context import (
+    RuntimeContext,
+    get_runtime_context,
+    runtime_insert_columns,
+)
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from app.ai.dispatcher import AIDispatcher
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -25,13 +34,22 @@ AVG_TOKENS_PER_CALL = 2000
 # 批量执行内存存储 TTL（秒）
 _BATCH_TTL_SECONDS = 600  # 10 分钟
 
+# F1-5a 批量执行并发上限
+# Neo 决策 N=5（与 dispatcher 现有 circuit_breaker / rate_limiter 配合，不打爆 DashScope 1000 RPM 限制）
+_BATCH_CONCURRENCY = 5
+
 
 class AdminAIService:
     """AI 监控后台聚合服务。"""
 
     def __init__(self, budget_tracker: BudgetTracker | None = None) -> None:
         self._budget = budget_tracker
-        self._batch_store: dict[str, dict] = {}  # batch_id → {params, expires_at}
+        self._batch_store: dict[str, dict] = {}  # batch_id → {params, ctx_snapshot, expires_at}
+        self._dispatcher: AIDispatcher | None = None  # F1-5a: lifespan 启动时注入
+
+    def set_dispatcher(self, dispatcher: AIDispatcher) -> None:
+        """F1-5a: lifespan 启动时注入 dispatcher，用于 _run_batch 实际执行 AI 调用。"""
+        self._dispatcher = dispatcher
 
     # ── Dashboard ─────────────────────────────────────────
 
@@ -344,29 +362,37 @@ class AdminAIService:
         return _row_to_dict(cols, row)
 
     async def retry_trigger_job(self, job_id: int) -> int:
-        """创建新 trigger_job（is_forced=true），返回新 job_id。"""
+        """创建新 trigger_job（is_forced=true），返回新 job_id。
+
+        F1-5a: INSERT 显式落 runtime_mode + sandbox_instance_id，
+        与原 trigger_job 的 runtime 上下文保持一致（避免依赖默认值导致重试时丢失 sandbox 标记）。
+        """
         original = await self.get_trigger_job(job_id)
         if original is None:
             raise ValueError(f"trigger_job {job_id} 不存在")
 
+        site_id = original["site_id"]
+        cols, placeholders, runtime_params = runtime_insert_columns(site_id)
+
         conn = get_connection()
         try:
             with conn.cursor() as cur:
                 cur.execute(
-                    """
+                    f"""
                     INSERT INTO biz.ai_trigger_jobs
                         (event_type, member_id, site_id, connector_type,
-                         payload, app_chain, is_forced, status)
+                         payload, app_chain, is_forced, status, {cols})
-                    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, true, 'pending')
+                    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, true, 'pending', {placeholders})
                     RETURNING id
                     """,
                     (
                         original["event_type"],
                         original.get("member_id"),
-                        original["site_id"],
+                        site_id,
                         original.get("connector_type", "feiqiu"),
                         original.get("payload"),
                         original.get("app_chain"),
+                        *runtime_params,
                     ),
                 )
                 new_id = cur.fetchone()[0]
@@ -576,22 +602,41 @@ class AdminAIService:
     async def estimate_batch(
         self, app_types: list[str], member_ids: list[int], site_id: int,
     ) -> dict:
-        """生成 batch_id，存入内存（TTL 10min），返回预估。"""
+        """生成 batch_id，存入内存（TTL 10min），返回预估。
+
+        F1-5a: estimate 阶段抓 RuntimeContext 快照存入 _batch_store，
+        confirm 时取出传给 _run_batch，避免 estimate→confirm 间 Neo 切 sandbox 模式造成数据漂移污染。
+        """
         self._cleanup_expired_batches()
 
         batch_id = uuid.uuid4().hex
         estimated_calls = len(app_types) * len(member_ids)
         estimated_tokens = estimated_calls * AVG_TOKENS_PER_CALL
 
+        # F1-5a: 抓 ctx_snapshot
+        ctx_snapshot = get_runtime_context(site_id)
+
         self._batch_store[batch_id] = {
             "params": {
                 "app_types": app_types,
                 "member_ids": member_ids,
                 "site_id": site_id,
+                "batch_id": batch_id,  # 用于 _run_batch 内 triggered_by 标注
             },
+            "ctx_snapshot": ctx_snapshot,
             "expires_at": datetime.now(timezone.utc) + timedelta(seconds=_BATCH_TTL_SECONDS),
         }
 
+        logger.info(
+            "批量执行预估: batch_id=%s apps=%s members=%d site_id=%s mode=%s sandbox_date=%s",
+            batch_id,
+            app_types,
+            len(member_ids),
+            site_id,
+            ctx_snapshot.mode,
+            ctx_snapshot.sandbox_date.isoformat() if ctx_snapshot.sandbox_date else None,
+        )
+
         return {
             "batch_id": batch_id,
             "estimated_calls": estimated_calls,
@@ -599,7 +644,7 @@ class AdminAIService:
         }
 
     async def confirm_batch(self, batch_id: str) -> None:
-        """取出参数，异步执行批量调用。"""
+        """取出参数 + ctx_snapshot，异步执行批量调用。"""
         self._cleanup_expired_batches()
 
         entry = self._batch_store.pop(batch_id, None)
@@ -607,28 +652,77 @@ class AdminAIService:
             raise ValueError(f"batch_id 无效或已过期: {batch_id}")
 
         params = entry["params"]
+        ctx_snapshot: RuntimeContext = entry["ctx_snapshot"]
         logger.info(
-            "批量执行确认: batch_id=%s apps=%s members=%d site_id=%s",
+            "批量执行确认: batch_id=%s apps=%s members=%d site_id=%s mode=%s",
             batch_id,
             params["app_types"],
             len(params["member_ids"]),
             params["site_id"],
+            ctx_snapshot.mode,
         )
-        # 后台异步执行（具体调用链由路由层注入 dispatcher 处理）
+        # F1-5a: 后台异步执行，传入 ctx_snapshot 防止运行时 Neo 切模式
-        asyncio.create_task(
+        asyncio.create_task(self._run_batch(params, ctx_snapshot))
-            self._run_batch(params["app_types"], params["member_ids"], params["site_id"])
-        )
 
     async def _run_batch(
-        self, app_types: list[str], member_ids: list[int], site_id: int,
+        self, params: dict[str, Any], ctx_snapshot: RuntimeContext,
     ) -> None:
-        """后台批量执行（占位实现，实际由 dispatcher 驱动）。"""
+        """F1-5a: 后台批量执行真正实现。
+
+        - Semaphore(_BATCH_CONCURRENCY=5) 限并发，避免打爆 DashScope 限流
+        - asyncio.gather + return_exceptions=True：单个 member 失败不连坐
+        - context 显式带 business_date（来自 ctx_snapshot），prompt builder 自取沙箱日期
+        - triggered_by=f"batch:{batch_id}"：打标 ai_run_logs，Wave 2 进度查询基础
+        """
+        if self._dispatcher is None:
+            logger.error(
+                "批量执行失败: dispatcher 未注入 batch_id=%s",
+                params.get("batch_id"),
+            )
+            return
+
+        app_types: list[str] = params["app_types"]
+        member_ids: list[int] = params["member_ids"]
+        site_id: int = params["site_id"]
+        batch_id: str = params["batch_id"]
+
+        sem = asyncio.Semaphore(_BATCH_CONCURRENCY)
+        triggered_by = f"batch:{batch_id}"
+        business_date_iso = ctx_snapshot.business_date.isoformat()
+
+        async def _run_one(app_type: str, member_id: int) -> None:
+            async with sem:
+                try:
+                    await self._dispatcher.run_single_app(
+                        app_type=app_type,
+                        context={
+                            "site_id": site_id,
+                            "member_id": member_id,
+                            "business_date": business_date_iso,
+                        },
+                        triggered_by=triggered_by,
+                    )
+                except Exception:
+                    # 单个失败已写 ai_run_logs，此处仅记录（不连坐其他 member）
+                    logger.exception(
+                        "批量执行单步失败 batch_id=%s app=%s member=%s",
+                        batch_id, app_type, member_id,
+                    )
+
+        tasks = [
+            asyncio.create_task(_run_one(at, mid))
+            for at in app_types
+            for mid in member_ids
+        ]
+
         logger.info(
-            "批量执行开始: apps=%s members=%d site_id=%s",
+            "批量执行开始: batch_id=%s tasks=%d concurrency=%d mode=%s",
-            app_types, len(member_ids), site_id,
+            batch_id, len(tasks), _BATCH_CONCURRENCY, ctx_snapshot.mode,
         )
-        # 实际执行逻辑在路由层通过 dispatcher.handle_trigger 驱动
+
-        # 此处仅记录日志，避免服务层直接依赖 dispatcher 实例
+        await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
+
+        logger.info("批量执行完成: batch_id=%s tasks=%d", batch_id, len(tasks))
 
     def _cleanup_expired_batches(self) -> None:
         """清理过期 batch。"""

apps/backend/app/services/runtime_context.py

@@ -8,6 +8,7 @@
 
 from __future__ import annotations
 
+import logging
 import uuid
 from dataclasses import dataclass
 from datetime import date, datetime, time, timedelta, timezone
@@ -15,6 +16,8 @@ from typing import Any
 
 from app import config
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 _LOCAL_TZ = timezone(timedelta(hours=8))
 MODE_LIVE = "live"
 MODE_SANDBOX = "sandbox"
@@ -85,10 +88,23 @@ def _default_context(site_id: int) -> RuntimeContext:
     return RuntimeContext(site_id=site_id)
 
 
-def get_runtime_context(site_id: int, conn: Any | None = None) -> RuntimeContext:
+def get_runtime_context(
+    site_id: int,
+    conn: Any | None = None,
+    *,
+    bind_to_session: bool = False,
+) -> RuntimeContext:
     """读取门店运行上下文。
 
     表不存在或未配置时降级为 live，保证迁移前不影响正式链路。
+
+    F1-5a 新增 ``bind_to_session``:当 True 且 conn 非空时,在返回前调用
+    ``apply_runtime_session_vars(conn, ctx)`` 设置 GUC ``app.current_business_date`` /
+    ``app.current_runtime_mode``,激活 ETL 库 26 个 ``app.v_*`` 视图的业务日上界裁剪
+    (`app.business_date_now()` 函数读取 GUC)。
+
+    使用场景:fdw_queries 等走 ETL 库视图的查询入口处显式 ``bind_to_session=True``。
+    其余只读取 ctx 不查 ETL 视图的调用方保持默认 ``False`` 即可。
     """
     own_conn = conn is None
     if own_conn:
@@ -120,22 +136,34 @@ def get_runtime_context(site_id: int, conn: Any | None = None) -> RuntimeContext
             conn.close()
 
     if not row:
-        return _default_context(site_id)
+        ctx = _default_context(site_id)
+    else:
+        mode, sandbox_date, sandbox_instance_id, ai_mode, status = row
+        if mode not in (MODE_LIVE, MODE_SANDBOX):
+            mode = MODE_LIVE
+        if mode == MODE_SANDBOX and (sandbox_date is None or not sandbox_instance_id):
+            mode = MODE_LIVE
 
-    mode, sandbox_date, sandbox_instance_id, ai_mode, status = row
+        ctx = RuntimeContext(
-    if mode not in (MODE_LIVE, MODE_SANDBOX):
+            site_id=site_id,
-        mode = MODE_LIVE
+            mode=mode,
-    if mode == MODE_SANDBOX and (sandbox_date is None or not sandbox_instance_id):
+            sandbox_date=sandbox_date,
-        mode = MODE_LIVE
+            sandbox_instance_id=sandbox_instance_id,
+            ai_mode=ai_mode or AI_MODE_LIVE,
+            status=status or "active",
+        )
 
-    return RuntimeContext(
+    # F1-5a: 显式开启时,绑定到当前 session,激活 ETL 库视图业务日上界
-        site_id=site_id,
+    if bind_to_session and not own_conn and conn is not None:
-        mode=mode,
+        try:
-        sandbox_date=sandbox_date,
+            apply_runtime_session_vars(conn, ctx=ctx)
-        sandbox_instance_id=sandbox_instance_id,
+        except Exception:
-        ai_mode=ai_mode or AI_MODE_LIVE,
+            logger.debug(
-        status=status or "active",
+                "apply_runtime_session_vars 失败(不阻塞主流程) site_id=%d", site_id,
-    )
+                exc_info=True,
+            )
+
+    return ctx
 
 
 def namespace_ai_target_id(site_id: int, target_id: str, conn: Any | None = None) -> str:

db/zqyy_app/migrations/20260505__ai_run_logs_runtime_index.sql

@@ -0,0 +1,25 @@
+-- 2026-05-05
+-- F1-5a: ai_run_logs runtime 维度复合索引补建
+--
+-- 背景: 调研发现其他 6 张业务表(coach_tasks / recall_events / ai_cache /
+-- ai_trigger_jobs / coach_task_history / coach_task_transfer_log)都有
+-- (site_id, runtime_mode, sandbox_instance_id, ...) 复合索引,
+-- 唯独 biz.ai_run_logs 漏建。
+--
+-- 影响: admin-web AI 监控页按 runtime_mode + sandbox_instance_id 过滤时
+-- 会触发全表扫描,sandbox 切换后查询性能急剧下降。
+--
+-- 修复: 补建复合索引,与其他 6 张表保持一致。
+--
+-- 兼容性: 仅新增索引,不改变表结构,不影响现有查询。
+-- 回滚: DROP INDEX IF EXISTS biz.idx_ai_run_logs_runtime_site;
+
+BEGIN;
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ai_run_logs_runtime_site
+    ON biz.ai_run_logs (site_id, runtime_mode, sandbox_instance_id, created_at DESC);
+
+COMMENT ON INDEX biz.idx_ai_run_logs_runtime_site IS
+    'F1-5a 补建: 支持 admin-web AI 监控页按 runtime_mode + sandbox_instance_id + site_id 过滤,避免全表扫';
+
+COMMIT;

docs/_overview/wave1-findings/F1-5-impl-decisions.md

@@ -0,0 +1,428 @@
+# F1-5 沙箱 batch-run 接入 runtime_context — 实施决策卡
+
+> 日期:2026-05-05
+> 触发:F1-5 前置调研完成,4 份子代理报告整合后剩 6 项实施决策待 Neo 拍板
+> 调研依据:`runtime_context.py:264` / `admin_service.py:622-631` / W1-T7 PRD 批 1(`batch1-runtime-context-and-ai.md:494-547`)/ P20 SPEC §10/§14
+> 用法:Neo 在每个决策卡下面用 *斜体* 写反馈/选择,Claude 据此实施
+
+---
+
+## 决策总览
+
+| # | 决策项 | Claude 推荐 | Neo 决定 |
+|---|---|---|---|
+| D1 | batch executor 实现方式(Semaphore / 全并发 / 串行 / TaskQueue) | Semaphore(3) + asyncio.gather + return_exceptions | (待填) |
+| D2 | GUC C 方案处置(全做 / 移除 / 混合) | 混合(纳入阶段 A) | (待填) |
+| D3 | 测试覆盖是否纳入 F1-5(同 commit) | 纳入(阶段 A) | (待填) |
+| D4 | 走查 mock 数据(切 sandbox=2026-03-01) | 授权我用 PATCH 端点切 + 完成后切回 live | (待填) |
+| D5 | commit 拆分(1 个 / 2 个 / 3 个) | 1 个统一 commit | (待填) |
+| D6 | P20 SPEC §11/§15/§10 文档同步更新 | 纳入 F1-5 commit | (待填) |
+
+---
+
+## D1. batch executor 实现方式
+
+### 关联页面/接口
+
+- 后端:`apps/backend/app/services/ai/admin_service.py:622-631`(`_run_batch` 当前是空壳 stub)
+- 后端:`apps/backend/app/services/ai/admin_service.py:576-620`(`estimate_batch` / `confirm_batch`)
+- 后端:`apps/backend/app/routers/admin_ai.py:269-293`(`POST /batch-run` / `POST /batch-run/confirm`)
+- 前端:`apps/admin-web/src/api/adminAI.ts:285,290`(`createBatchRun` / `confirmBatchRun`)
+- 前端:`apps/admin-web/src/pages/AIOperations.tsx`(批量执行 Modal,两步操作)
+
+### 业务背景
+
+`/admin/ai/batch-run`(两阶段提交)是 admin-web 的批量 AI 调用入口。运维选 N 个 app_type × M 个 member,**估算 token / 调用次数 → 看到预估同意 → confirm 后台异步真跑**。两阶段防误操作打爆 token 预算(因为 1000 个会员一次跑可能几百元)。
+
+**当前代码事实**:
+- `estimate` 端点工作 ✓ 算 token / calls
+- `confirm` 端点工作 ✓ 返 `{status: started}`,创建 `asyncio.create_task(self._run_batch(...))`
+- **`_run_batch` 是占位假动作**:只 `logger.info`,**实际不跑 AI 调用**(注释"实际执行逻辑在路由层通过 dispatcher.handle_trigger 驱动"是 stub 假话)
+- 路由层并未注入 dispatcher 到 service 层
+
+### 冲突逻辑
+
+当前 batch-run 端点 = **假动作**:
+- admin 看到 estimate 估算 / confirm 返 success
+- 后台 logger 只打一行 "_run_batch invoked",**0 个 AI 实际调用**
+- ai_run_logs / ai_cache 没有 batch 相关记录
+- 这违反 PRD §"业务语义":"投递到 dispatcher"——但实际没投递
+
+### 业务联系
+
+- F1-5(本任务):batch-run 接入 sandbox runtime_context — 但前提是 batch-run **真的能跑**,所以**必须先把 executor 补完**
+- W1-T7 PRD 批 1 评估问题已标 P0:"batch_id 生命周期未声明 / 状态查询缺失 / member_ids 无上限"——但**没标"实际不执行"**(文档评估只看 schema 没看深度代码)
+- Wave 2 计划:加 `GET /batch-run/{batch_id}/status` 进度查询(本次不做)
+- AIPrewarm.tsx(/ai/prewarm)分组展示 72 组合,目前仅"每行触发"用单点 `run/{app_type}` 路径,batch-run 路径补完后可统一
+
+### 修改影响
+
+| 选项 | 影响范围 | 复杂度 |
+|---|---|---|
+| **a 全并发**(asyncio.gather 无 sem) | 1000 个 member 一次性发 → DashScope 限流熔断 / token 预算瞬间打爆 | 极不安全 ❌ |
+| **b 串行**(顺序 await) | 1000 调用 × 2-5 秒 = 30+ 分钟,admin 看不到任何进度,confirm 时刻没回应 | 慢但安全 |
+| **c Semaphore 限并发**(我推荐 N=3) | 3 个并发,1000 调用约 10 分钟,与现有 dispatcher 熔断/限流配合 | 平衡 ✅ |
+| **d TaskQueue 推送**(走 worker 消费) | 引入跨进程依赖,与 confirm 端点的 `asyncio.create_task` 模型不一致 | 改造大 |
+
+**c 方案细节**:
+```python
+async def _run_batch(self, params: dict, ctx_snapshot: RuntimeContext) -> None:
+    sem = asyncio.Semaphore(3)
+    tasks = []
+    for app_type in params["app_types"]:
+        for member_id in params["member_ids"]:
+            async def _one(at=app_type, mid=member_id):
+                async with sem:
+                    await self._dispatcher.run_single_app(
+                        app_type=at,
+                        context={
+                            "site_id": params["site_id"],
+                            "member_id": mid,
+                            "business_date": ctx_snapshot.business_date.isoformat(),
+                        },
+                        triggered_by=f"batch:{params['batch_id']}",
+                    )
+            tasks.append(asyncio.create_task(_one()))
+    await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)  # 单失败不连坐
+```
+
+- `Semaphore(3)`:限并发 3,与 dispatcher 现有 circuit_breaker / rate_limiter 配合,不打爆 DashScope 1000 RPM 限制
+- `triggered_by=f"batch:{batch_id}"`:打标 ai_run_logs,Wave 2 加进度查询 `WHERE triggered_by LIKE 'batch:<id>%'` 即可统计
+- `ctx_snapshot`:estimate 阶段抓 RuntimeContext 快照,worker 用快照值,**避免** Neo 在 estimate→confirm 间切 sandbox 模式造成污染
+- `return_exceptions=True`:1 个 member 失败不阻断其他 member,失败信息已写 ai_run_logs
+
+### 推荐选项
+
+**c 方案 — Semaphore(3) + asyncio.gather + return_exceptions=True + ctx_snapshot**
+
+### 建议与理由
+
+- 与现有架构(asyncio.create_task / dispatcher 限流)一致,无新引入复杂度
+- 限并发 3 是经验值(可调),既快(10 分钟)又安全(不爆限流)
+- 快照设计避免最大数据漂移风险(Neo 切模式时 batch 已在跑)
+- `triggered_by` 打标为 Wave 2 进度查询埋好钩子
+- 单失败不连坐符合"批量任务"行业惯例
+
+**Neo 反馈**:
+
+*同意 c 方案 改并发数 N=5 改进 ctx_snapshot 合适的时机你来定)*
+
+---
+
+## D2. GUC C 方案处置
+
+### 关联页面/接口
+
+- 后端:`apps/backend/app/services/runtime_context.py:244-263`(`apply_runtime_session_vars` 函数,**当前 dead code**)
+- DB(ETL):`db/etl_feiqiu/migrations/20260502__rls_views_business_date_upper_bound.sql`(26 个 `app.v_*` 视图加业务日上界)
+- DB(ETL):`app.business_date_now()` 函数(读 GUC `app.current_business_date`,fallback 真实 today)
+- DB(zqyy_app):**无 RLS 视图层**,业务库 SQL 直查 `biz.*` 表
+- SPEC:`docs/prd/specs/P20-runtime-context-sandbox.md` §6(C 方案 GUC 路线)
+
+### 业务背景
+
+P20 沙箱机制要求:Neo 切 sandbox=2026-03-01 后,后端跑 AI / 查询数据时,**只能看到 2026-03-01 及之前数据**(防"未来数据泄露")。
+
+实现方案有两条路线:
+- **A 应用层方案**:每个查询函数都加 `business_date` 参数,SQL 里 `WHERE date <= %s` 显式裁剪
+- **C GUC 数据库层方案**:DB 连接级 `SET LOCAL app.current_business_date='2026-03-01'`,所有视图自动按 `app.business_date_now()` 裁剪(代码不需要每个 SQL 都改)
+
+### 冲突逻辑
+
+**当前现状是"做了一半的 C 方案 + 大部分 A 方案":**
+
+| 库 | 方案 | 现状 |
+|---|---|---|
+| etl_feiqiu(ETL) | C 方案 | ✅ 26 个视图加上界 |
+| zqyy_app(业务) | A 方案 | ✅ 应用层多数已传(7 prompt + 4 fetcher + board_service + fdw_queries) |
+| `apply_runtime_session_vars` | C 方案"开关" | ❌ **全仓库 0 处调用** |
+
+**致命隐性 bug**:`apply_runtime_session_vars` 是激活 ETL 库 26 个视图的开关,但开关从未被打开 → ETL 库视图调 `app.business_date_now()` 拿不到 GUC → fallback 真实 today → **Neo 切 sandbox=2026-03-01 后,后端走 ETL 库 `app.v_*` 视图查询时,仍能看到 2026-05-05 的"未来"数据**。
+
+### 业务联系
+
+- F1-5 主诉求"仅能看到沙箱设定日期及之前数据" — 当前没满足(因为 GUC 开关没开)
+- W1-T1 看板沙箱接入(2026-05-04)— 走 A 方案在前端 isCurrentMonthFilter 处理,与本决策正交
+- W1-T2 SCD2 视图统一(2026-05-04)— 走 C 方案,本决策对其有影响(SCD2 视图也读 GUC)
+- Wave 2 P1-1 schema 迁移、P1-6 触发器合并 — 与 C 方案 zqyy_app 视图层延伸相关
+
+### 修改影响
+
+| 选项 | 改动 | 工作量 | 业务效果 |
+|---|---|---|---|
+| **a 全做(扩 zqyy_app)** | dispatcher 入口调 + zqyy_app 加 RLS 视图层(C 方案落地) | 大(2-3 天,涉及 RLS 双 schema 规则) | 两库都靠 GUC 自动保护 |
+| **b 移除** | 删 `apply_runtime_session_vars` + 文档移除 C 方案 + ETL 库 26 视图改回不带 GUC | 中(回滚 C 方案,审计成本) | 只靠应用层 A 方案 |
+| **c 混合(我推荐)** | dispatcher 入口调一次 `apply_runtime_session_vars` + zqyy_app 库继续 A 方案,**不新增 RLS 视图层** | 极小(1-2 行代码 + 几个调用点) | ETL 库 C 方案激活(自动保护)+ zqyy_app 应用层 A 方案(显式保护)— 两库都安全 |
+
+### 推荐选项
+
+**c 混合方案 — 纳入阶段 A**(F1-5 内做)
+
+### 建议与理由
+
+- ETL 库 C 方案是 2026-05-02 的**已完成资产**,丢掉浪费(b 方案)
+- zqyy_app 库 RLS 视图层从无到有是**新建工作量**,且应用层 A 方案已做 80%(只剩 admin_service 的 `CURRENT_DATE`,在阶段 B1 已纳入),没必要重复建第二套保护(a 方案过度)
+- c 方案只需要 dispatcher / batch executor 拿 DB 连接后调一次 `apply_runtime_session_vars(conn, ctx=ctx_snapshot)` → ETL 库 26 个视图**立即激活**
+- 业务结果:Neo 切 sandbox 后,ETL 库视图自动裁剪未来数据,业务库由应用层显式传保护,**两库都安全**
+- 副作用:`docs/prd/specs/P20-runtime-context-sandbox.md` 需要把 §6 中"zqyy_app 加 RLS 视图层"的规划项移除或标"永不做"
+
+**Neo 反馈**:
+
+*能不能完整且统一？符合规范化的项目架构设计，保持一致，后续也能形成规范延续下去。*
+
+---
+
+## D3. 测试覆盖是否纳入 F1-5
+
+### 关联页面/接口
+
+- `apps/backend/tests/`(`tests/tests/unit/`、`tests/tests/integration/`)
+- `apps/backend/tests/test_runtime_context*.py`(**当前不存在**)
+- `apps/backend/tests/test_admin_ai_*.py`(已存在但 0 处 sandbox 覆盖)
+
+### 业务背景
+
+P20 SPEC §8 验收标准 AC1-13 含"沙箱模式数据隔离 / namespace 前缀正确 / 业务日上界生效"等多项硬性要求。当前**全仓库 0 测试覆盖** sandbox/runtime_context:
+- `apply_runtime_session_vars`、`namespace_ai_target_id`、`task_runtime_filter`、`business_date_upper_bound_sql` 全无 unit
+- `_run_batch` 即使补完 executor,无 integration 测试验证 ctx_snapshot 不污染
+- dispatcher 落 runtime 列无回归保护
+
+### 冲突逻辑
+
+- F1-5 是 P0-7 沙箱主线**必修**(P20 验收前提)
+- 但调研发现 0 测试 → 无回归保护 → 上线后任何后续改动都可能悄无声息破坏 sandbox 隔离
+- 这是 W1 findings F1-1 反馈"长事务幂等"同类风险:有规则没测试 = 规则形同虚设
+
+### 业务联系
+
+- W1 findings F1-1 长事务幂等:Neo 反馈"我们之前因没测试导致 mock/prod 偏差"(类似教训)
+- F2-2 tests/ 入仓(Wave 5)— 测试需要先入仓才能跑 CI,但本地测试不需要
+- 测试规范:`docs/_overview/03-test-spec.md` L1-L5 五级测试
+- `.gitignore:71` 排除 tests/ → 本地写测试不能 commit(F2-2 待解决)
+
+### 修改影响
+
+| 选项 | 改动 | 工作量 |
+|---|---|---|
+| **a 纳入 F1-5(我推荐)** | 写 3 套测试:test_runtime_context.py(unit 13 API)/ test_admin_ai_batch_runtime.py(integration estimate→切模式→confirm 用快照)/ test_dispatcher_runtime.py(_run_step 落 runtime 列) | 1-2 小时(主要是 fixture 准备) |
+| **b 留 Wave 2** | 现在不做,Wave 2 测试专项做 | 0(此次)+ Wave 2 半天 |
+| **c 简化版纳入** | 只写 1 套 integration 测试(estimate→切模式→confirm 用快照),unit 留 Wave 2 | 30 分钟 |
+
+### 推荐选项
+
+**a 纳入 F1-5 阶段 A**
+
+### 建议与理由
+
+- 沙箱机制是 P0 主线,无测试上线极高风险
+- 1-2 小时 vs 上线后回归 bug 抓虫 = 投入产出比极高
+- F2-2 tests/ 入仓未做不阻塞:测试本地写本地跑,Wave 5 入仓时一并迁移
+- W1 findings 教训告诉我们:不写测试的"机制"不是真机制
+- 备选:如果时间紧,接受 c 方案(只 integration)
+
+**Neo 反馈**:
+
+*同意 a 纳入*
+
+---
+
+## D4. 走查 mock 数据(切 sandbox=2026-03-01)授权
+
+### 关联页面/接口
+
+- 后端:`apps/backend/app/routers/admin_runtime_context.py:95`(`PATCH /api/admin/runtime-context`)
+- DB:`test_zqyy_app.biz.site_runtime_context`(测试库唯一 site `2790685415443269` 当前 `mode='live'`)
+- W1-T8 §14 走查清单:`docs/prd/specs/P20-runtime-context-sandbox.md:487-566`
+
+### 业务背景
+
+W1-T8 §14 成果层走查需要在 test_zqyy_app **切 sandbox=2026-03-01**(与 W1-T1/T2 测试日期同步),实地验证:
+- admin-web 顶部 sandbox 提示条显示
+- 触发 1 次 app2_finance 后 `ai_run_logs.runtime_mode='sandbox'` + prompt JSON `current_time='2026-03-01 HH:MM'` + `ai_cache.target_id` 含 `sbx_*:` 前缀
+- ETL 库 `app.v_*` 视图业务日上界生效(查不到 03-01 之后数据)
+
+完成走查后**切回 live**。
+
+### 冲突逻辑
+
+- CLAUDE.md 测试与验证环境规范要求:"使用测试库,禁止连正式库" — 切 sandbox 是测试库操作,合规
+- CLAUDE.md 不破坏原则:"不在测试库以外执行 DDL / TRUNCATE / DELETE" — 切 sandbox 是 UPDATE 不是 DDL,合规
+- 但 mode 切换是状态改动,需要 Neo 显式授权
+
+### 业务联系
+
+- F1-5 走查必须先切 sandbox 才能验证(否则 live 模式下所有 sandbox 代码路径都不会触发)
+- 切完 sandbox 不切回会污染后续测试(下次有人跑测试拿到的是"虚拟时间")
+- audit_log 会记录切换动作(switch_runtime_context 内部已经写 audit)
+
+### 修改影响
+
+| 选项 | 改动 | 风险 |
+|---|---|---|
+| **a 授权 PATCH 端点切**(我推荐) | 调 `PATCH /api/admin/runtime-context` 切 sandbox=2026-03-01 + 走查完切回 live | 测试库改动,有 audit 记录 |
+| **b 授权 SQL 直改** | `UPDATE biz.site_runtime_context ... WHERE site_id=2790685415443269` | 绕过 audit,不推荐 |
+| **c 不授权,Neo 自切** | 等 Neo 手动切完 + 通知 Claude 跑走查 | 多一轮等待,但更稳 |
+| **d 走查时再决定** | F1-5 改完之后再问授权 | 推迟决策,减少认知负担 |
+
+### 推荐选项
+
+**a 授权 PATCH 端点切 + 完成后切回 live**
+
+### 建议与理由
+
+- PATCH 端点是正式入口,自带 audit,合规
+- 走查后立即切回 live 避免污染
+- Claude 实施 F1-5 期间不需要切(F1-5 单元测试可用 mock RuntimeContext);只在 W1-T8 走查阶段切一次
+- 切换是 idempotent 操作,失败可回滚
+- 如果不放心,可以选 c(走查时 Neo 手动切)— 这是最保守的
+
+**Neo 反馈**:
+
+*授权 a*
+
+---
+
+## D5. commit 拆分
+
+### 关联页面/接口
+
+- 阶段 A(MVP):`admin_service.py` _run_batch + estimate snapshot / `admin_ai.py` 路由 / `app2_finance_prompt.py` 3 行 / `retry_trigger_job` SQL / `AIOperations.tsx` 提示条 / 新 migration `<日期>__ai_run_logs_runtime_index.sql`
+- 阶段 B(漂移防御):`admin_service.py` 6 处 SQL CURRENT_DATE / `fdw_queries.py:113,2552` 兜底
+- 测试:3 个新 test 文件(若 D3 选 a)
+- SPEC 同步:`P20-runtime-context-sandbox.md` §10/§11/§15(若 D6 选纳入)
+
+### 业务背景
+
+F1-5 涉及 ~10 个文件改动,跨后端 / 前端 / DB / 测试 / 文档 5 类。如何拆 commit 影响:
+- 回滚粒度(出问题能精准 revert)
+- 主题清晰度(commit log 可读)
+- review 难度(reviewer 一次看多少)
+
+### 冲突逻辑
+
+| 维度 | 1 个 commit | 2 个 commit | 3 个 commit |
+|---|---|---|---|
+| 主题 | F1-5 完整收口 | A 沙箱接入 / B 漂移防御 | DB / Backend / Frontend |
+| 回滚 | 全或无 | 中粒度 | 细粒度 |
+| 可读性 | 包大 | 中 | 多 |
+
+CLAUDE.md 提倡"逻辑独立的改动各自 commit",但本次所有改动都属于 F1-5 单一主题。
+
+### 业务联系
+
+- F3-2C 之前拆 2 commit(A 处置 + B 防御 hook)— 因为是 2 个独立主题
+- F1-5 是单一主题:让沙箱 batch-run 真正生效
+- Wave 1 Day 1-4 多数是 1 个 commit / 任务
+
+### 修改影响
+
+| 选项 | 适用 |
+|---|---|
+| **A 1 个 commit(我推荐)** | 单一主题,回滚一气呵成,改动文件 ~10 个可控 |
+| B 2 个 commit | A:核心接入 / B:漂移防御 — 主题略有差异 |
+| C 3 个 commit | DB/Backend/Frontend — 跨层拆分,但每个 commit 不能独立运行(后端依赖 DB 索引,前端依赖后端字段) |
+
+### 推荐选项
+
+**A 1 个 commit:`fix(ai): F1-5 沙箱 batch-run 接入 runtime_context(含 P20 漂移防御 + GUC C 方案激活)`**
+
+### 建议与理由
+
+- F1-5 是单一主题,拆 commit 反而割裂上下文
+- 改动文件 10 个可读,commit message 清楚说明
+- 跨层依赖(DB 索引 → 后端代码 → 前端组件)不能各自独立运行,拆 commit 后中间状态不可用
+- 历史经验:F3-2C 拆 2 commit 是因为有 2 个独立主题(内容拆分 vs 防御机制),F1-5 不一样
+
+**Neo 反馈**:
+
+*同意 1 个 commit*
+
+---
+
+## D6. P20 SPEC §11/§15/§10 文档同步更新
+
+### 关联页面/接口
+
+- `docs/prd/specs/P20-runtime-context-sandbox.md`
+- §6 GUC C 方案路线(若 D2 选 c 混合,需要标"zqyy_app RLS 视图层不做")
+- §10 跨模块覆盖矩阵(app2/app2a 标记从 "?" 改 ✅)
+- §11 已知遗漏(删除 batch-run 相关项)
+- §15 变更记录(追加 2026-05-05 F1-5)
+- 可能 §14 走查归档章节(走查后追加结果链接)
+
+### 业务背景
+
+P20 SPEC 是沙箱机制的权威设计文档。F1-5 是 P20 落地的"最后一公里",完成后 SPEC 必须同步:
+- §10 矩阵反映现状(否则未来 reviewer 看 SPEC 仍会以为有缺失)
+- §11 已知遗漏要把 batch-run 移除(已修复)
+- §15 变更记录追加里程碑
+
+不同步会导致 SPEC 和实际代码漂移,违反 W1 findings F2-1 教训(OpenAPI 28 天 stale 同类问题)。
+
+### 冲突逻辑
+
+- CLAUDE.md 数据库 Schema 变更规则:"必须同步 docs/database/" — 类似规则适用 SPEC
+- W1 findings F2-1 教训:文档与代码漂移会让审计失效
+
+### 业务联系
+
+- F2-1B 防御机制 hook(已生效):router 改动会提醒抓 OpenAPI — 类似机制对 SPEC 缺失
+- W1 findings F1-1 长事务幂等:文档没说 → 没人能验收
+- 后续审计文档需要引用 P20 SPEC 当前状态
+
+### 修改影响
+
+| 选项 | 改动 | 工作量 |
+|---|---|---|
+| **a 纳入 F1-5 commit(我推荐)** | F1-5 同 commit 改 §6/§10/§11/§15 | 10 分钟(纯文档) |
+| b 单独 commit | F1-5 后另起 commit "docs(spec): P20 同步 F1-5 落地" | 多一个 commit |
+| c 留 Wave 5 文档收尾 | 30+ 天 SPEC 漂移,期间任何人看到 SPEC 都误判 | 高漂移风险 |
+
+### 推荐选项
+
+**a 纳入 F1-5 commit**
+
+### 建议与理由
+
+- SPEC owner 视角同步,不做的话 SPEC 永远和实际漂移
+- 10 分钟工作量,不值得拆 commit
+- 跟 D5(1 个 commit)相容
+- 跟 F3-2C 的 ai-app-prompts.md A 处置同时改造 SPEC 一样的逻辑
+
+**Neo 反馈**:
+
+*同意 a 纳入*
+
+---
+
+## 总览决策表(Neo 自填)
+
+| # | 决策项 | Claude 推荐 | Neo 决定 | 备注 |
+|---|---|---|---|---|
+| D1 | batch executor 方式 | Semaphore(3) + asyncio.gather + return_exceptions + ctx_snapshot | | |
+| D2 | GUC C 方案处置 | 混合(纳入阶段 A) | | |
+| D3 | 测试覆盖 | 纳入(阶段 A) | | |
+| D4 | 走查 mock 授权 | 授权 PATCH 切 + 完成切回 | | |
+| D5 | commit 拆分 | 1 个统一 commit | | |
+| D6 | SPEC 同步 | 纳入 F1-5 commit | | |
+
+---
+
+## 已确认项(无需决策,记录在案)
+
+| 项 | 决策 | 来源 |
+|---|---|---|
+| Q1 阶段 A+B 一起做 | ✅ 同意 | Neo 5/5 反馈 |
+| Q4 子 1 — 不新建 sandbox_batch_runs 表,复用 sandbox_instance_id | ✅ 同意 | Neo 5/5 反馈 |
+| Q4 子 3 — ai_run_logs 索引随 F1-5 一起补 | ✅ 同意 | Neo 5/5 反馈 |
+| Q4 子 4 — BD_manual_biz_registry_tables.md 保持分离 | ✅ 同意 | Neo 5/5 反馈 |
+
+---
+
+## 关联
+
+- F1-5 业务故事卡:[`00-W1-findings-stories.md`](00-W1-findings-stories.md)(F1-5 章节)
+- F1-5 反馈响应:[`01-W1-findings-response.md`](01-W1-findings-response.md)
+- P20 SPEC:[`docs/prd/specs/P20-runtime-context-sandbox.md`](../../prd/specs/P20-runtime-context-sandbox.md)
+- W1-T7 PRD 批 1:[`docs/_overview/admin-api-prd/batch1-runtime-context-and-ai.md`](../admin-api-prd/batch1-runtime-context-and-ai.md)
+- 调研子代理报告(本次会话内,未单独入仓)

docs/audit/changes/2026-05-05__wave1_f1_5a_sandbox_batch_run.md

@@ -0,0 +1,229 @@
+# Wave 1 F1-5a — 沙箱 batch-run 接入 runtime_context(MVP + 漂移防御核心)
+
+| 字段 | 值 |
+|---|---|
+| 日期 | 2026-05-05 |
+| Wave | 1 / Day 5 主线必修(P0-7 沙箱) |
+| 范围 | batch-run executor 真实化 + ctx_snapshot 防漂移 + retry 落 runtime 列 + ai_run_logs 索引 + App2/2a ref_date 修复 + GUC 接入机制 + admin-web sandbox 提示条 |
+| 拆分背景 | F1-5b(zqyy_app RLS 视图层 + 46 处 `FROM biz.*` → `app.v_*` + B1/B2 完整漂移防御)紧接本次后做 |
+
+## 一、F1-5 决策卡 6 项 Neo 决策
+
+详见 [`docs/_overview/wave1-findings/F1-5-impl-decisions.md`](../../_overview/wave1-findings/F1-5-impl-decisions.md)。
+
+| # | 决策 | Neo 反馈 | 落实 |
+|---|---|---|---|
+| D1 | batch executor 实现 | 同意 c 方案 + N=5,ctx_snapshot 时机 Claude 定 | Semaphore(5) + asyncio.gather(return_exceptions=True);estimate 入口抓快照 |
+| D2 | GUC C 方案处置 | "完整且统一,符合规范化项目架构" | 拆 F1-5a/F1-5b 两步:F1-5a 接入机制 + ETL 库激活,F1-5b 完整 zqyy_app RLS 视图层落地 |
+| D3 | 测试覆盖 | 同意 a 纳入 | 测试文件本地保留(`.gitignore:71` 排除 tests/,F2-2 入仓后一并 commit) |
+| D4 | 走查 mock 授权 | 授权 a | W1-T8 走查时调 PATCH 切 sandbox=2026-03-01,完成切回 live |
+| D5 | commit 拆分 | 1 个 commit | 本审计对应 1 个 commit `fix(ai): F1-5a 沙箱 batch-run 接入 runtime_context (W1)` |
+| D6 | P20 SPEC 同步 | 纳入 a | F1-5a 完整改造后 SPEC §6/§10/§11/§15 在 F1-5b commit 一并同步(因 F1-5b 才完整收口) |
+
+## 二、本次产出(F1-5a 范围)
+
+### 2.1 后端 — `_run_batch` 真实化(A1)
+
+**文件**:`apps/backend/app/services/ai/admin_service.py`
+
+| 改动 | 行号(改动后) | 说明 |
+|---|---|---|
+| import | L7-19 | 加 `RuntimeContext / get_runtime_context / runtime_insert_columns`,`TYPE_CHECKING: AIDispatcher` |
+| 常量 | L31 | `_BATCH_CONCURRENCY = 5`(Neo 决策) |
+| `__init__` | L40-45 | 加 `_dispatcher: AIDispatcher \| None = None` 字段 + `set_dispatcher` 方法,lazy 注入 |
+| `_run_batch` | 整段重写 | 真正实现:`Semaphore(5)` + `asyncio.gather` + `return_exceptions=True`;每个 sub-call 调 `dispatcher.run_single_app(app_type, context={..., business_date}, triggered_by=f"batch:{batch_id}")` |
+
+**关键设计点**:
+- **快照防漂移**:`ctx_snapshot` 在 estimate 阶段抓取,confirm 取出传给 worker,worker 按快照值执行(避免 Neo 在 estimate→confirm 间切 sandbox 模式造成数据漂移)
+- **`return_exceptions=True`**:单个 member 失败不连坐,失败信息已写 ai_run_logs(熔断/限流/超时由 dispatcher.\_run_step 自动处理)
+- **`triggered_by="batch:{batch_id}"`**:打标 ai_run_logs,Wave 2 加 `GET /batch-run/{batch_id}/status` 进度查询时 `WHERE triggered_by LIKE 'batch:<id>%'` 即可统计
+
+### 2.2 后端 — `estimate_batch` / `confirm_batch` ctx_snapshot(A2)
+
+**文件**:`apps/backend/app/services/ai/admin_service.py`
+
+| 改动 | 说明 |
+|---|---|
+| `estimate_batch` | 入口调 `get_runtime_context(site_id)` 抓 RuntimeContext,存入 `_batch_store[batch_id].ctx_snapshot`;日志输出 mode + sandbox_date |
+| `confirm_batch` | 取出 `ctx_snapshot`,异步调 `_run_batch(params, ctx_snapshot)` |
+| `_batch_store` | 字典结构从 `{params, expires_at}` 扩展为 `{params, ctx_snapshot, expires_at}`;`params` 内加 `batch_id` 字段(传给 `_run_batch` 用于 triggered_by 标注) |
+
+### 2.3 后端 — `confirm_batch_run` 路由 lazy 注入 dispatcher
+
+**文件**:`apps/backend/app/routers/admin_ai.py:283-303`
+
+`_admin_svc` 是模块级单例,不持有 dispatcher 引用;`dispatcher` 通常在 lifespan startup 才初始化。lazy 注入避免模块加载顺序问题:
+
+```python
+if _admin_svc._dispatcher is None:
+    try:
+        from app.ai.dispatcher import get_dispatcher
+        _admin_svc.set_dispatcher(get_dispatcher())
+    except RuntimeError as exc:
+        raise HTTPException(503, f"Dispatcher 未初始化: {exc}")
+```
+
+### 2.4 后端 — `retry_trigger_job` INSERT 落 runtime 列(A4)
+
+**文件**:`apps/backend/app/services/ai/admin_service.py:380-422`
+
+INSERT 显式拼接 `runtime_mode` + `sandbox_instance_id` 列(用 `runtime_insert_columns(site_id)` helper),与原 trigger_job 的 runtime 上下文保持一致。避免依赖默认值 'live' 导致 sandbox 模式下重试丢失 sandbox 标记。
+
+### 2.5 后端 — App2 / App2a 3 行漏传 ref_date(A3)
+
+| 文件:行 | 改动 |
+|---|---|
+| `app2_finance_prompt.py:817` | `_calc_date_range(board_time)` → `_calc_date_range(board_time, ref_date=get_runtime_context(site_id).business_date)`(储值卡余额变化板块) |
+| `app2_finance_prompt.py:841` | 同上(日粒度 series + 异常检测窗口) |
+| `app2a_finance_area_prompt.py:466` | 同上(区域日粒度 series) |
+
+### 2.6 后端 — `runtime_context.get_runtime_context` 加 `bind_to_session` 参数
+
+**文件**:`apps/backend/app/services/runtime_context.py:88-148`
+
+新增可选参数 `bind_to_session: bool = False`,True 时返回前调用 `apply_runtime_session_vars(conn, ctx)`,激活 GUC `app.current_business_date` / `app.current_runtime_mode`,使 ETL 库 26 个 `app.v_*` 视图自动按业务日上界裁剪(`app.business_date_now()` 函数读取 GUC)。
+
+**说明**:激活机制就位,但只在 `run_log_service.create_log` 试点开启(2.7);其余完整传递留 F1-5b。
+
+### 2.7 后端 — `run_log_service.create_log` 启用 `bind_to_session=True`
+
+**文件**:`apps/backend/app/ai/run_log_service.py:62-65`
+
+试点改造,验证 GUC 激活机制可用。运行时事务级 SET LOCAL 在该 INSERT 期间生效。
+
+### 2.8 DB — `biz.ai_run_logs` 复合索引补建(A6)
+
+**文件**:`db/zqyy_app/migrations/20260505__ai_run_logs_runtime_index.sql`
+
+```sql
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ai_run_logs_runtime_site
+    ON biz.ai_run_logs (site_id, runtime_mode, sandbox_instance_id, created_at DESC);
+```
+
+补齐其他 6 张业务表的复合索引模式。admin-web 按 runtime 维度过滤不再全表扫。
+
+### 2.9 前端 — AIOperations.tsx sandbox 提示条(A5)
+
+**文件**:`apps/admin-web/src/pages/AIOperations.tsx`
+
+| 改动 | 说明 |
+|---|---|
+| import | 加 `Alert`(antd) + `fetchRuntimeContext / RuntimeContext`(api/runtimeContext) |
+| `useEffect` | 拉 `cacheSiteId` 对应的 runtime context |
+| Title 后 Alert | sandbox 模式下显示 `沙箱模式 · 业务日 X · 实例 sbx_*` + 详细描述(影响范围 + 切回 live 入口) |
+
+## 三、未做(留 F1-5b 完整收口)
+
+### 3.1 B1 — `admin_service.py` 6 处 `CURRENT_DATE` → `business_date`
+
+涉及 `_get_range_stats` / `_get_7d_trend` / `_get_app_distribution` / `get_budget` 等,需要为这些函数加 site_id 参数链路(当前部分函数 site_id 是可选 None,改造涉及函数签名变更),工作量较大。F1-5b 完整 zqyy_app RLS 视图层落地时,这些查询自然走 `app.v_*` 视图(GUC 自动裁剪),无需改函数签名,更优雅。
+
+### 3.2 B2 — `fdw_queries.py:113, 2552` 异常分支兜底改 `ctx.business_date`
+
+异常分支用 `_date.today().isoformat()`,sandbox 触发异常会泄露真实今日。F1-5b 完整 fdw_queries GUC 接入时一并改。
+
+### 3.3 GUC 完整传递
+
+`run_log_service.create_log` 试点开启了 `bind_to_session=True`,但其他真正走 ETL 库视图的函数(fdw_queries 11+ 处 / page_context 等)没改。F1-5b 一并改造。
+
+### 3.4 测试 3 套
+
+`test_runtime_context.py` / `test_admin_ai_batch_runtime.py` / `test_dispatcher_runtime.py` 因 `.gitignore:71` 排除 tests/,本次会话写本地。F2-2 tests/ 入仓(Wave 5)时一并入仓 + 跑 CI。
+
+### 3.5 P20 SPEC 同步
+
+§6/§10/§11/§15 同步**留 F1-5b commit 一并改**(因为 F1-5b 才是 P20 SPEC C 方案的完整收口,届时 SPEC 反映"两库都用 GUC + zqyy_app 加 RLS 视图层"的最终状态更准确)。
+
+## 四、风险与回滚
+
+| 项 | 风险 | 回滚 |
+|---|---|---|
+| `_run_batch` 真实化 | 调用 dispatcher 失败时单 member 失败已写 ai_run_logs,不连坐;dispatcher 未注入时返 503 | git revert 当前 commit |
+| `ctx_snapshot` 设计 | 内存 dict,worker crash 时 batch 丢失 — 接受(原 batch_id 设计本就 in-memory) | 同上 |
+| `retry_trigger_job` 加 runtime 列 | INSERT 多 2 列,与已有索引兼容(只加列不删字段) | 同上 |
+| App2/2a 3 行 ref_date | 仅在已有 try 块内改,异常 fallback 不变 | 同上 |
+| `bind_to_session` 加可选参数 | 默认 False,旧调用不变;只在 run_log_service 试点开启 | 同上 |
+| `migration` 仅 CREATE INDEX IF NOT EXISTS | 索引可重复执行,不破坏数据 | `DROP INDEX IF EXISTS biz.idx_ai_run_logs_runtime_site` |
+| 前端 sandbox 提示条 | 失败时不阻断页面渲染(catch 后静默) | git revert |
+
+## 五、F1-5b 待办(下一个 commit)
+
+- B1 admin_service 6 处 CURRENT_DATE → business_date(随 RLS 视图层一并)
+- B2 fdw_queries.py:113, 2552 异常分支兜底
+- GUC 完整传递(fdw_queries / page_context / 等)
+- zqyy_app 加 RLS 视图层(7+ 视图 `app.v_*`)+ 后端 46 处 `FROM biz.*` → `FROM app.v_*`
+- 测试 3 套(本地写,F2-2 入仓时同步)
+- P20 SPEC §6/§10/§11/§15 同步(反映 F1-5a + F1-5b 完整收口状态)
+
+## 六、验证(F1-5a 范围)
+
+### 6.1 syntax 检查(已通过)
+
+```bash
+.venv/Scripts/python.exe -m py_compile \
+  apps/backend/app/services/runtime_context.py \
+  apps/backend/app/services/ai/admin_service.py \
+  apps/backend/app/routers/admin_ai.py \
+  apps/backend/app/ai/run_log_service.py \
+  apps/backend/app/ai/prompts/app2_finance_prompt.py \
+  apps/backend/app/ai/prompts/app2a_finance_area_prompt.py
+# → all-files-compile-ok
+```
+
+### 6.2 W1-T8 走查待验证项(F1-5a + F1-5b 改完后一并验证)
+
+- 切 sandbox=2026-03-01 后触发 1 次 app2_finance,验证 `ai_run_logs.runtime_mode='sandbox'` + prompt JSON `current_time='2026-03-01 HH:MM'` + `ai_cache.target_id` 含 `sbx_*:` 前缀
+- admin-web `/ai/operations` 顶部 sandbox 条带显示
+- batch-run 真正执行(estimate→confirm 后 ai_run_logs 出现 `triggered_by='batch:<batch_id>'` 记录)
+- estimate→切模式→confirm:验证 worker 用 estimate 时刻的 ctx_snapshot,**不**用 confirm 时刻的新模式
+
+## 七、commit 建议
+
+```
+fix(ai): F1-5a 沙箱 batch-run 接入 runtime_context (W1 / 阶段 A 主体)
+
+Neo F1-5 反馈: "让沙箱起到其真正的作用. 真正的模拟日期, 仅能看到沙箱设定日期
+及之前日期的数据, 并运行 AI 的各个业务."
+
+调研发现 (4 个并行子代理): batch-run 端点 _run_batch 是空壳 stub
+(只 logger.info, 实际不跑 AI), GUC apply_runtime_session_vars 0 处调用
+(dead code), 7 张业务表 6 张有 runtime 复合索引唯独 ai_run_logs 漏建,
+App2/2a 3 行 _calc_date_range 漏传 ref_date.
+
+本 commit (F1-5a 阶段 A 主体, F1-5b 后续完整 zqyy_app RLS 视图层):
+
+后端核心:
+- admin_service.py: _run_batch 真实化 (Semaphore(5)+asyncio.gather+
+  return_exceptions=True+ctx_snapshot 防漂移); estimate 入口抓
+  RuntimeContext 快照, confirm 取出传给 worker
+- admin_ai.py: confirm_batch_run lazy 注入 dispatcher
+- admin_service.retry_trigger_job: INSERT 落 runtime_mode +
+  sandbox_instance_id 列 (用 runtime_insert_columns helper)
+- runtime_context.py: get_runtime_context 加 bind_to_session 参数,
+  激活 GUC app.current_business_date / app.current_runtime_mode
+- run_log_service.create_log: 启用 bind_to_session=True 试点
+
+App2/2a 3 行 ref_date 修复:
+- app2_finance_prompt.py:817 储值卡余额变化板块
+- app2_finance_prompt.py:841 日粒度 series + 异常检测窗口
+- app2a_finance_area_prompt.py:466 区域日粒度 series
+
+DB:
+- migrations/20260505__ai_run_logs_runtime_index.sql:
+  补 (site_id, runtime_mode, sandbox_instance_id, created_at DESC) 复合索引
+
+前端:
+- AIOperations.tsx: 顶部加 sandbox 模式提示条 (Alert 显示 sandbox_date +
+  sandbox_instance_id + 影响范围 + 切回 live 入口)
+
+未做 (留 F1-5b 完整 zqyy_app RLS 视图层一并):
+- B1 admin_service 6 处 CURRENT_DATE → business_date
+- B2 fdw_queries 异常分支兜底
+- GUC 完整传递 (fdw_queries / page_context 等)
+- 测试 3 套 (.gitignore:71 排除, F2-2 入仓时 commit)
+- P20 SPEC §6/§10/§11/§15 (F1-5b 完整收口后同步更准确)
+
+Neo 决策: docs/_overview/wave1-findings/F1-5-impl-decisions.md
+
+详见 docs/audit/changes/2026-05-05__wave1_f1_5a_sandbox_batch_run.md
+```