feat: 累积功能变更 — 聊天集成、租户管理、小程序更新、ETL 增强、迁移脚本

包含多个会话的累积代码变更： - backend: AI 聊天服务、触发器调度、认证增强、WebSocket、调度器最小间隔 - admin-web: ETL 状态页、任务管理、调度配置、登录优化 - miniprogram: 看板页面、聊天集成、UI 组件、导航更新 - etl: DWS 新任务（finance_area_daily/board_cache）、连接器增强 - tenant-admin: 项目初始化 - db: 19 个迁移脚本（etl_feiqiu 11 + zqyy_app 8） - packages/shared: 枚举和工具函数更新 - tools: 数据库工具、报表生成、健康检查 - docs: PRD/架构/部署/合约文档更新 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-04-06 00:03:48 +08:00
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--- a/docs/prd/ai-app-prompts.md
+++ b/docs/prd/ai-app-prompts.md
@@ -1,22 +1,51 @@
 # 百炼平台 AI 应用提示词（Qwen3.5-Plus）

 > 本文档定义 8 个 AI 应用的系统提示词（System Prompt），供百炼平台配置使用。
-> 模型：Qwen3.5-Plus
+> 模型：Qwen3.5-Plus（应用 1、5）/ Qwen3-Max-Preview（应用 2、3、4、6、7、8）
+> 所有应用均启用深度思考模式（enable_thinking=true）
 > 权威来源：`docs/prd/specs/P5-miniapp-ai-integration.md` + `docs/prd/AI需求2.md`
 > 首条 Prompt（用户消息）由后端代码在调用时拼接 JSON 数据，结构定义见 P5 spec「首条 Prompt 数据结构」章节。
+> NS2 实现代码：`apps/backend/app/ai/`（data_fetchers + apps 子包），属性测试：`tests/test_data_fetchers/` + `tests/test_ai_apps/`

-### 应用 ID 与环境变量映射（2026-03-05 更新）
+> 最后同步时间：2026-03-21（从百炼控制台获取线上配置并对齐）

-| 应用 | 名称 | 环境变量 Key | 百炼应用 ID |
-|------|------|-------------|------------|
-| 应用 1 | 通用对话 | `BAILIAN_APP_ID_1_CHAT` | `979dabe6f22a43989632b8c662cac97c` |
-| 应用 2 | 财务洞察 | `BAILIAN_APP_ID_2_FINANCE` | `1dcdb5f39c3040b6af8ef79215b9b051` |
-| 应用 3 | 客户数据维客线索分析 | `BAILIAN_APP_ID_3_CLUE` | `708bf45439cd48c7ab9a514d03482890` |
-| 应用 4 | 关系分析/任务建议 | `BAILIAN_APP_ID_4_ANALYSIS` | `ea7b1c374f574b9a925a2fb5789a9b90` |
-| 应用 5 | 话术参考 | `BAILIAN_APP_ID_5_TACTICS` | `46f54e6053df4bb0b83be29366025cf6` |
-| 应用 6 | 备注分析 | `BAILIAN_APP_ID_6_NOTE` | `025bb344146b4e4e8be30c444adab3b4` |
-| 应用 7 | 客户分析 | `BAILIAN_APP_ID_7_CUSTOMER` | `df35e06991b24d49971c03c6428a9c87` |
-| 应用 8 | 维客线索整理 | `BAILIAN_APP_ID_8_CONSOLIDATE` | `407dfb89283b4196934eec5fefe3ebc2` |
+### NS2 后端实现要点（2026-03-21 更新）
+
+应用 1 支持 10 种页面入口上下文（contextType），由 `page_context.py` 文本化后注入首条消息：
+
+| contextType | 入口页面 | 数据来源（代码实际查询） |
+|-------------|---------|------------------------|
+| `task-detail` | 任务详情 | App: `biz.coach_tasks` + `biz.coach_tasks_member_view` + `biz.coach_tasks_assistant_view` + `biz.notes` + `biz.ai_cache`(app4_analysis) |
+| `task-list` | 任务列表 | App: `biz.coach_tasks`（按 status 分组统计；有 contextId 时复用 task-detail） |
+| `customer-detail` | 客户详情 | FDW: `fdw_etl.v_dim_member`(scd2_is_current=1) + `fdw_etl.v_dwd_settlement_head` + `fdw_etl.v_dws_member_consumption_summary`；App: `member_retention_clue` |
+| `coach-detail` | 助教详情 | FDW: `fdw_etl.v_dim_assistant`；App: `biz.coach_tasks`（按 status 分组统计） |
+| `board-finance` | 财务看板 | FDW: `fdw_etl.v_dwd_settlement_head`（settle_type IN 1,3，近 1 月汇总） |
+| `board-customer` | 客户看板 | FDW: `fdw_etl.v_dwd_settlement_head` JOIN `fdw_etl.v_dim_member`（Top 10 客户） |
+| `board-coach` | 助教看板 | FDW: `fdw_etl.v_dwd_assistant_service_log` JOIN `fdw_etl.v_dim_assistant`（Top 10 助教） |
+| `performance` | 绩效页 | FDW: `fdw_etl.v_dws_assistant_salary_calc` JOIN `fdw_etl.v_dim_assistant` |
+| `customer-service-records` | 服务记录 | FDW: `fdw_etl.v_dwd_assistant_service_log`（is_trash=false，近 10 条） |
+| `my-profile` | 个人中心 | 无查询（静态文本："当前为个人信息页面，可查询个人绩效和任务情况"） |
+
+应用 3-7 的 `biz_params` 注入机制：后端 `run()` 函数接收 `member_id`/`assistant_id`/`site_id` 等参数，通过 data_fetchers 层查询数据库拼接 JSON，作为首条用户消息发送。
+
+Token 预算约束：应用 3-7 的数据文本化后限制在 ≤8000 字符以内（单个 fetcher 输出），应用 1 页面上下文 ≤2000 字符（`MAX_PAGE_CONTEXT_LENGTH = 2000`），应用 1 system prompt 总长 ≤4000 字符（`_MAX_SYSTEM_PROMPT_LEN = 4000`）。超限时按优先级截断。
+
+### 应用 ID 与环境变量映射（2026-03-22 更新，P14 DashScope 迁移）
+
+| 应用 | 名称 | 环境变量 Key | 百炼应用 ID | 选用模型 | temperature |
+|------|------|-------------|------------|----------|-------------|
+| 应用 1 | 通用对话 | `DASHSCOPE_APP_ID_1_CHAT` | `979dabe6f22a43989632b8c662cac97c` | Qwen3.5-Plus | 0.7 |
+| 应用 2 | 财务洞察 | `DASHSCOPE_APP_ID_2_FINANCE` | `1dcdb5f39c3040b6af8ef79215b9b051` | Qwen3-Max-Preview | 0 |
+| 应用 3 | 客户数据维客线索分析 | `DASHSCOPE_APP_ID_3_CLUE` | `708bf45439cd48c7ab9a514d03482890` | Qwen3-Max-Preview | 0 |
+| 应用 4 | 关系分析/任务建议 | `DASHSCOPE_APP_ID_4_ANALYSIS` | `ea7b1c374f574b9a925a2fb5789a9b90` | Qwen3-Max-Preview | 0 |
+| 应用 5 | 话术参考 | `DASHSCOPE_APP_ID_5_TACTICS` | `46f54e6053df4bb0b83be29366025cf6` | Qwen3.5-Plus | 0.8 |
+| 应用 6 | 备注分析 | `DASHSCOPE_APP_ID_6_NOTE` | `025bb344146b4e4e8be30c444adab3b4` | Qwen3-Max-Preview | 0 |
+| 应用 7 | 客户分析 | `DASHSCOPE_APP_ID_7_CUSTOMER` | `df35e06991b24d49971c03c6428a9c87` | Qwen3-Max-Preview | 0 |
+| 应用 8 | 维客线索整理 | `DASHSCOPE_APP_ID_8_CONSOLIDATE` | `407dfb89283b4196934eec5fefe3ebc2` | Qwen3-Max-Preview | 0 |
+
+> P14 变更：环境变量前缀从 `BAILIAN_*` 迁移到 `DASHSCOPE_*`，SDK 从 `openai` 迁移到 `dashscope`（Application API）。
+> 新增环境变量：`DASHSCOPE_API_KEY`、`DASHSCOPE_WORKSPACE_ID`（可选）、`INTERNAL_API_TOKEN`、`BACKEND_API_URL`。
+> 已删除：`BAILIAN_BASE_URL`、`BAILIAN_MODEL`（Application API 通过 app_id 指定应用，不需要 base_url 和 model）。

 ### 前端消费方式速查

@@ -47,7 +76,7 @@

 ```text
 # 角色
-你是一位台球门店运营助手，服务于"浪浪桌球"品牌旗下门店。你擅长通过 MCP 工具查询数据库，为门店工作人员提供数据查询、经营分析和客户管理方面的支持。
+你是一位台球门店运营助手。你擅长通过 MCP 工具查询数据库，为门店工作人员提供数据查询、经营分析和客户管理方面的支持。

 当前用户信息：
 - 用户ID：{{User_ID}}
@@ -108,7 +137,9 @@
 - 使用简体中文回复。
 - 数据展示清晰，适当使用表格格式。
 - 对异常数据主动提示（如金额为负、数据缺失等）。
+- 禁止对未提供的内容进行捏造，如果涉及推荐内容（如推荐活动介绍等），则明确说明以推介店内活动信息为准，禁止输出未知信息！
 - 不确定的信息不要编造，如实告知用户。
+- 回答抓住重点，简洁直接，不宜过长。（必须是400字以内）

 ## 参考文档
 - 当通过 MCP 查询数据库时，请参考"桌球运营小程序 SQL"内的 markdown 文档。
@@ -179,7 +210,7 @@ json
 - 仅返回 JSON 数组，不要包含任何其他文字。

 ## 限制
- 仅基于传入的数据进行分析，不要编造数据。
+- 仅基于传入的数据进行分析，不要编造数据。禁止臆想内容！
 - 如果某项数据缺失或为零，在分析中如实说明，不要跳过。
 - 营业日以 08:00 为分界点（如"本月"= 当月1日 08:00 ~ 次月1日 08:00）。
 ```
@@ -259,7 +290,7 @@ json
 - 首次分析时可能没有历史参考信息，正常输出即可。

 ## 限制
- 仅基于传入的客观数据进行分析，不要编造数据。
+- 仅基于传入的客观数据进行分析，不要编造数据。禁止臆想数据！
 - 不要分析备注内容（那是应用 6 的职责）。
 - 使用简体中文。
 ```
@@ -332,6 +363,7 @@ json
 - 使用简体中文。
 - 行动建议要考虑台球门店的实际场景（如微信联系、到店时主动招呼、推荐活动等）。
 - 不要给出过于笼统的建议（如"多关注客户"），必须具体到可执行的动作。
+- 禁止对未提供的内容进行捏造，如果涉及推荐内容（如推荐活动介绍等），则明确说明以推介店内活动信息为准，禁止输出未知信息！
 ```

 ---
@@ -354,7 +386,6 @@ json
 - **任务**：根据任务类型和客户特征，生成适合的沟通话术。
 - 召回话术：针对长时间未到店的客户，自然地引导回店。
 - 维护话术：针对活跃客户，增强粘性和好感。
- 充值引导：针对余额不足的客户，自然地引导充值。

 ### 技能2: 个性化定制
 - **任务**：基于客户的偏好和历史，让话术更有针对性。
@@ -366,7 +397,7 @@ json
 - **任务**：确保话术自然、得体、有效。
 - 语气亲切但不过分热情，像朋友间的自然对话。
 - 避免过于商业化的推销感。
- 提供多种话术选择，适应不同沟通场景（微信消息、电话、到店面对面）。
+- 均为微信发送消息。

 ## 输出格式（强制）

@@ -377,15 +408,14 @@ json
 {
  "tactics": [
    {
-      "content": "话术内容（含场景说明和具体话术文本，150字内）"
+      "content": "话术内容（直接输出可以复制发送给客户的话术，150字内）"
    }
  ]
 }
 """

 ### 输出规则
- 返回 2-4 条话术，覆盖不同沟通场景或切入角度。
- 每条话术包含简短的场景说明（什么时候用）和具体的话术文本。
+- 返回 2-4 条话术，覆盖不同营销场景或切入角度。
 - 话术文本要口语化，可以直接复制使用。
 - 仅返回 JSON，不要包含任何其他文字。

@@ -393,7 +423,8 @@ json
 - 使用简体中文，口语化表达。
 - 话术要符合台球门店助教的身份和语境。
 - 不要使用过于正式或书面化的表达。
- 基于传入的客户信息和任务建议（应用 4 返回）生成话术，不要编造客户信息。
+- 基于传入的客户信息和任务建议（应用 4 返回）生成话术，不要编造客户信息。禁止臆想内容！
+- 禁止对未提供的内容进行捏造，如果涉及推荐内容（如推荐活动介绍等），则明确说明以推介店内活动信息为准，禁止输出未知信息！
 ```

 ---
@@ -467,7 +498,7 @@ json
 - `客户基础`：会员等级、注册时间、基本属性、个人信息等
 - `消费习惯`：消费频率、金额、时段、支付方式等
 - `玩法偏好`：台球类型、包厢偏好、团建倾向等
- `促销偏好`：对活动的反应、价格敏感度、充值意愿等
+- `促销接受`：对活动的反应、价格敏感度、充值意愿等
 - `社交关系`：常带朋友、固定球搭子、社交圈等
 - `重要反馈`：投诉、建议、特殊需求、满意度等

@@ -565,7 +596,7 @@ json
 - 首次分析时可能没有历史参考信息，正常输出即可。

 ## 限制
- 仅基于传入的数据进行分析，不要编造数据。
+- 仅基于传入的数据进行分析，不要编造数据。禁止臆想内容！
 - 使用简体中文。
 - 策略建议要符合台球门店的实际运营场景。
 ```
@@ -624,7 +655,7 @@ json
 - `客户基础`：会员等级、注册时间、基本属性、个人信息等
 - `消费习惯`：消费频率、金额、时段、支付方式等
 - `玩法偏好`：台球类型、包厢偏好、团建倾向等
- `促销偏好`：对活动的反应、价格敏感度、充值意愿等
+- `促销接受`：对活动的反应、价格敏感度、充值意愿等
 - `社交关系`：常带朋友、固定球搭子、社交圈等
 - `重要反馈`：投诉、建议、特殊需求、满意度等

@@ -640,3 +671,42 @@ json
 - 不要删除任何你认为"价值不高"的线索（价值判断已由上游应用完成）。
 - 使用简体中文。
 ```
+
+
+---
+
+## 附录：代码审计对照表（2026-03-21）
+
+> 基于 `apps/backend/app/ai/` 实际代码与本文档描述的逐项对比。
+
+### 已修正的差异
+
+| # | 位置 | 原文档描述 | 代码实际实现 | 修正说明 |
+|---|------|-----------|-------------|---------|
+| 1 | 应用 1 · `board-finance` | `v_dws_finance_daily_summary` | `fdw_etl.v_dwd_settlement_head`（settle_type IN 1,3，近 1 月 SUM/AVG） | 代码直接查 DWD 结算头表做聚合，未使用 DWS 财务日汇总视图 |
+| 2 | 应用 1 · `board-customer` | `v_dim_member` | `fdw_etl.v_dwd_settlement_head` JOIN `fdw_etl.v_dim_member`（Top 10 按 items_sum DESC） | 代码从结算头表聚合消费金额，JOIN 会员维度表取昵称 |
+| 3 | 应用 1 · `board-coach` | `v_dim_assistant` | `fdw_etl.v_dwd_assistant_service_log` JOIN `fdw_etl.v_dim_assistant`（Top 10 按 service_count DESC） | 代码从服务日志表聚合，JOIN 助教维度表取昵称 |
+| 4 | 应用 1 · `performance` | `v_dws_assistant_monthly_summary` | `fdw_etl.v_dws_assistant_salary_calc` JOIN `fdw_etl.v_dim_assistant` | 代码查的是薪资计算表，不是月度汇总表 |
+| 5 | 应用 1 · `customer-service-records` | `v_dwd_settlement_head` | `fdw_etl.v_dwd_assistant_service_log`（is_trash=false，LIMIT 10） | 代码查的是助教服务日志表，不是结算头表 |
+| 6 | 应用 1 · `my-profile` | `auth.users` | 无数据库查询（返回静态文本） | 代码未查 auth.users，直接返回固定提示文本 |
+| 7 | 应用 1 · `task-detail` | `v_dwd_settlement_head` | `biz.coach_tasks` + `biz.notes` + `biz.ai_cache` | 代码未查 ETL 结算头表，仅查业务库任务/备注/AI缓存 |
+| 8 | 应用 1 · `customer-detail` | `biz.notes` | `member_retention_clue`（维客线索） | 代码查的是维客线索表而非备注表；另外还查了 `v_dws_member_consumption_summary` 取余额 |
+| 9 | Token 预算 | 应用 1 页面上下文 ≤4000 字符 | `MAX_PAGE_CONTEXT_LENGTH = 2000`（page_context.py），`_MAX_SYSTEM_PROMPT_LEN = 4000`（app1_chat.py） | 页面上下文截断阈值是 2000，4000 是 system prompt 总长上限 |
+
+### 确认一致的部分
+
+- ✅ 应用 1 的 10 种 contextType 名称与 `SUPPORTED_PAGE_TYPES` 完全一致
+- ✅ 应用 2 的 8 个时间维度编码与 `TIME_DIMENSIONS` 完全一致
+- ✅ 应用 2 的 prompt 结构（task + data + reference）与 `app2_finance_prompt.py` 一致
+- ✅ 应用 2 的字段映射（items_sum 口径、助教费用拆分）与代码一致
+- ✅ 应用 3 的 category 枚举限定 3 个值（客户基础、消费习惯、玩法偏好）
+- ✅ 应用 6 的 category 枚举限定 6 个值（含促销接受、社交关系、重要反馈）
+- ✅ 应用 3/6/7 共用 `member_data.py`（fetch_member_consumption_data）
+- ✅ 应用 4/5 共用 `assistant_data.py`（fetch_assistant_info + fetch_service_history）
+- ✅ 应用 8 的 source 判断规则（ai_consumption / ai_note / 混合→ai_consumption）
+- ✅ 所有 FDW 查询使用 `is_trash=false` 排除废单
+- ✅ 会员信息通过 `scd2_is_current=1` 过滤
+- ✅ 金额口径统一使用 items_sum，禁止 consume_money
+- ✅ 应用 ID 与环境变量映射表与代码常量一致
+- ✅ 前端消费方式速查表与缓存写入逻辑一致
+- ✅ 应用 3-7 的 system message 上限 ≤8000 字符