feat: 2026-04-15~05-02 累积变更基线 — AI 重构 + Runtime Context + DWS 修复

涵盖（每条对应已存的审计记录）：
- AI 模块拆分：apps/backend/app/ai/apps -> prompts/（8 个 APP + app2a 派生）
  audit: 2026-04-20__ai-module-complete.md
- admin-web AI 管理套件：AIDashboard / AIOperations / AIRunLogs / AITriggers / TriggerManager
  audit: 2026-04-21__admin-web-ai-management-suite.md
- App2 财务洞察 prompt v3 -> v5.1 + 小程序 AI 接入（chat / board-finance）
  audit: 2026-04-22__app2_prompt_v5_1_and_miniprogram_ai_insight.md
- App2 prewarm 全过滤器 + AI 触发器 cron reschedule
  audit: 2026-04-21__app2-finance-prewarm-all-filters.md
  migration: 20260420_ai_trigger_jobs_and_app2_prewarm.sql / 20260421_app2_prewarm_cron_reschedule.sql
- AppType 联合类型对齐 + adminAiAppTypes.test.ts
  audit: 2026-04-30__admin_web_ai_app_type_alignment.md
- DashScope tokens_used 提取修复
  audit: 2026-04-30__backend_dashscope_tokens_used_extraction.md
- App3 线索完整详情 prompt
  audit: 2026-05-01__backend_app3_full_detail_prompt.md
- Runtime Context 沙箱（5-1~5-2 主线）：
  - 后端 schema/service + admin_runtime_context / xcx_runtime_clock 两个 router
  - admin-web RuntimeContext.tsx + miniprogram runtime-clock.ts
  - migration: 20260501__runtime_context_sandbox.sql
  - tools/db/verify_admin_web_sandbox.py + verify_sandbox_end_to_end.py
  - database/changes: 7 份 sandbox_* 验证报告
- 飞球 DWS 修复：finance_area_daily 区域汇总 + task_engine 调整
  + RLS 视图业务日上界（migration 20260502 + scripts/ops/gen_rls_business_date_migration.py）

合规：
- .gitignore 启用 tmp/ 排除
- 不入仓：apps/etl/connectors/feiqiu/.env（API_TOKEN secret，本地修改保留）

待验证清单：
- docs/audit/changes/2026-05-04__cumulative_baseline_pending_verification.md
  每个主题的功能完整性 / 上线验证几乎都未收口，按优先级 P0~P3 逐一处理

apps/backend/app/ai/prompts/app8_consolidation_prompt.py

@@ -1,93 +1,52 @@
-"""应用 8：维客线索整理 Prompt 模板。
+"""应用 8 维客线索整理 Prompt 拼装。
 
 接收 App3（消费分析）和 App6（备注分析）的全部线索，
 整合去重后输出统一维客线索。
+- 数据源：context.app3_clues + context.app6_clues（dispatcher 已查好传入）
+- 分类标签 6 选 1（与 member_retention_clue CHECK 约束一致）
+- 合并规则：相似线索合并，providers 逗号分隔
+- system prompt 在百炼控制台配置
 
-分类标签限定 6 个枚举值（与 member_retention_clue CHECK 约束一致）：
-客户基础、消费习惯、玩法偏好、促销偏好、社交关系、重要反馈。
-
-合并规则：
-- 相似线索合并，providers 以逗号分隔
-- 其余线索原文返回
-- 最小改动原则
+返回：单个 prompt 字符串。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
 import json
+from typing import Any
 
 
-def build_prompt(context: dict) -> list[dict]:
-    """构建 App8 维客线索整理 Prompt。
+async def build_prompt(
+    context: dict,
+    cache_svc: Any | None = None,  # 兼容统一签名，App8 不用
+) -> str:
+    """构建 App8 prompt 字符串。
 
     Args:
-        context: 包含以下字段：
-            - site_id: int
-            - member_id: int
-            - app3_clues: list[dict] — App3 产出的线索列表
-            - app6_clues: list[dict] — App6 产出的线索列表
-            - app3_generated_at: str | None — App3 线索生成时间
-            - app6_generated_at: str | None — App6 线索生成时间
+        context: site_id, member_id, app3_clues(list), app6_clues(list),
+                 app3_generated_at(str|None), app6_generated_at(str|None)
 
     Returns:
-        消息列表 [{"role": "system", ...}, {"role": "user", ...}]
+        JSON 序列化后的 prompt 字符串
     """
     member_id = context["member_id"]
-    app3_clues = context.get("app3_clues", [])
-    app6_clues = context.get("app6_clues", [])
-    app3_generated_at = context.get("app3_generated_at")
-    app6_generated_at = context.get("app6_generated_at")
+    app3_clues = context.get("app3_clues") or []
+    app6_clues = context.get("app6_clues") or []
 
-    system_content = {
-        "task": "整合去重来自消费分析和备注分析的维客线索，输出统一线索列表。",
-        "app_id": "app8_consolidation",
-        "rules": {
-            "category_enum": [
-                "客户基础", "消费习惯", "玩法偏好",
-                "促销偏好", "社交关系", "重要反馈",
-            ],
-            "merge_strategy": (
-                "相似线索合并为一条，providers 以逗号分隔（如 '系统,张三'）；"
-                "不相似的线索原文保留，不做修改。最小改动原则。"
-            ),
-            "output_format": {
-                "clues": [
-                    {
-                        "category": "枚举值（6 选 1）",
-                        "summary": "一句话摘要",
-                        "detail": "详细说明",
-                        "emoji": "表情符号",
-                        "providers": "提供者（逗号分隔）",
-                    }
-                ]
-            },
-        },
+    payload: dict[str, Any] = {
+        "member_id": member_id,
         "input": {
             "app3_clues": {
                 "source": "消费数据分析（App3）",
-                "generated_at": app3_generated_at,
+                "generated_at": context.get("app3_generated_at"),
                 "clues": app3_clues,
             },
             "app6_clues": {
                 "source": "备注分析（App6）",
-                "generated_at": app6_generated_at,
+                "generated_at": context.get("app6_generated_at"),
                 "clues": app6_clues,
             },
         },
     }
 
-    user_content = (
-        f"请整合会员 {member_id} 的维客线索。\n"
-        "输入包含两个来源的线索：App3（消费数据分析）和 App6（备注分析）。\n"
-        "规则：\n"
-        "1. 相似线索合并为一条，providers 字段以逗号分隔多个提供者\n"
-        "2. 不相似的线索原文保留\n"
-        "3. category 必须是：客户基础、消费习惯、玩法偏好、促销偏好、社交关系、重要反馈 之一\n"
-        "4. 每条线索包含 category、summary、detail、emoji、providers 五个字段\n"
-        "5. 最小改动原则，尽量保留原始表述"
-    )
-
-    return [
-        {"role": "system", "content": json.dumps(system_content, ensure_ascii=False)},
-        {"role": "user", "content": user_content},
-    ]
+    return json.dumps(payload, ensure_ascii=False, default=str)