feat(backend): F1-6 sprint2 #1 60d 消费迁移到 sandbox_replay

迁移 fdw_queries.get_consumption_60d 到 sandbox_replay.consumption_replay,
沿用 sprint 1 模式: @trace_service + @runtime_aware decorator + 显式
stat_date <= ctx.business_date 上界(与视图过滤双保险),fdw_queries 改
thin wrapper 保持 customer_service 2 处调用兼容。

双口径走查 PASS(member=2799207087163141 黄先生):
- 4a live(today=2026-05-05): 小程序 stat 卡条 60天消费 ¥115(consume_amount_60d=115.36)
- 4b sandbox=2026-04-20: 小程序 stat 卡条 60天消费 ¥89(walkthrough 测试快照 88.88)

unit test sprint1+sprint2 累计 15/15 PASS,无回归。

详见 docs/audit/changes/2026-05-06__f1_6_sprint2_consumption_60d.md

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

apps/backend/app/services/sandbox_replay/__init__.py

@@ -33,10 +33,12 @@ F1-6 沙箱时光机阶段 B 启动模块。
 
 from app.services.sandbox_replay._decorator import runtime_aware
 from app.services.sandbox_replay.consumption_replay import (
+    get_consumption_60d as get_consumption_60d_replay,
     get_last_visit_days as get_last_visit_days_replay,
 )
 
 __all__ = [
     "runtime_aware",
     "get_last_visit_days_replay",
+    "get_consumption_60d_replay",
 ]

apps/backend/app/services/sandbox_replay/consumption_replay.py

@@ -1,23 +1,23 @@
 """消费/到店相关 sandbox 重算实现。
 
-F1-6 沙箱时光机阶段 B Sprint 1 试点迁移。
+F1-6 沙箱时光机阶段 B Sprint 1/2 试点迁移。
 
 覆盖指标(渐进):
     - P1-4 距上次到店天数(get_last_visit_days)— sprint 1 已迁移
-    - P1-2 60 天消费 — sprint 2
+    - P1-2 60 天消费(get_consumption_60d)— sprint 2 ☚
     - P1-3 累计消费总额 — sprint 2
     - P1-12 累计交易笔数 — sprint 2
-    - P1-13 累计 GMV — sprint 2
 
 设计原则:
     - 通过 @runtime_aware decorator 自动注入 RuntimeContext
     - 函数体内显式使用 ctx.business_date / ctx.is_sandbox
     - 与 fdw_queries 中的原始实现保持完全行为一致(回归安全)
-    - 原 fdw_queries.get_last_visit_days 保留为 thin wrapper 兼容现有调用
+    - 原 fdw_queries.* 保留为 thin wrapper 兼容现有调用
 """
 
 from __future__ import annotations
 
+from decimal import Decimal
 from typing import Any
 
 from app.services.runtime_context import RuntimeContext
@@ -95,3 +95,63 @@ def get_last_visit_days(
                 result[mid] = None
 
     return result
+
+
+# ── P1-2 60 天消费 ──────────────────────────────────────
+
+
+@trace_service(
+    description_zh="获取近 60 天消费金额(sandbox_replay)",
+    description_en="Get 60-day consumption (sandbox_replay)",
+)
+@runtime_aware(metric="consumption_60d")
+def get_consumption_60d(
+    conn: Any,
+    site_id: int,
+    member_id: int,
+    *,
+    etl_conn: Any = None,
+    ctx: RuntimeContext,
+) -> Decimal | None:
+    """查询客户近 60 天消费金额(sandbox_replay 版本)。
+
+    迁移自 fdw_queries.get_consumption_60d。行为完全一致:
+      - 取业务日为基准(ctx.business_date,sandbox 模式下为 sandbox_date)
+      - 仅查 stat_date <= business_date 的快照行(显式上界,与视图过滤一致)
+      - 取最新 stat_date 行的 consume_amount_60d
+
+    口径(与 board-customer spend60 维度统一):
+      - items_sum,60 天滚动窗口,日粒度
+      - 该字段由 ETL DWS 跑批时计算,sandbox 切到历史日期时,视图自动按
+        stat_date <= business_date_now() 过滤,取当时 ETL 写入的近 60 天值
+
+    Args:
+        conn: zqyy_app 业务库连接
+        site_id: 门店 ID
+        member_id: 单个会员 ID(保持原 API 签名)
+        etl_conn: 可选,显式传 ETL 连接(便于测试 mock)
+        ctx: RuntimeContext(由 @runtime_aware 自动注入)
+
+    Returns:
+        Decimal 金额或 None(无快照 / 字段为 NULL 时)
+    """
+    # 延迟 import 避免循环依赖
+    from app.services.fdw_queries import _fdw_context
+
+    ref_date = ctx.business_date
+
+    with _fdw_context(conn, site_id, etl_conn=etl_conn) as cur:
+        cur.execute(
+            """
+            SELECT consume_amount_60d
+            FROM app.v_dws_member_consumption_summary
+            WHERE member_id = %s
+              AND stat_date <= %s
+            ORDER BY stat_date DESC
+            LIMIT 1
+            """,
+            (member_id, ref_date),
+        )
+        row = cur.fetchone()
+
+    return Decimal(str(row[0])) if row and row[0] is not None else None