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Bezpośredni odnośnik Historia Czysty

智能清洗融合链路 · 端到端验证（真库 + 真模型 + 真浏览器）

Context

融合入口（POST /aiClean/smartClean）与前端三处接入已落地，离线单测 69 条全绿，但整条链路还没在真实环境里跑通过一次：单测只能证明「doClean 只发一次、判定先行」这类时序，证明不了三件真问题——

  1. 真实解析出来的 templateId/mainId/tableRuleList 能不能原样喂给既有清洗（报文契约是否真的对得上）；
  2. 真模型对一个列名完全不同的表块，判定是否收敛到 DONE/PARTIAL（而不是卡在 JUDGING 或一路 NEED_REVIEW）；
  3. AI 自建表的数据能不能在治理树上长出负 id 节点、并在新加的 id<0 分流里真的取到数。

当前环境已就绪：后端 :8980/js/a 已启动并就绪，前端 vite :3100 已起，浏览器已登录（/case，账号「系统管理员」），dev PG 里 5 张 ai_clean_* 表都在。本计划需要写入真实数据（dev PG 元数据 + 该案件 DuckDB + 一次真模型调用），所以先取批准。

已核到一个必须先修的造数错误：既有解析的匹配源是 table_field.field_name_cn（GlobalCache.ALL_FIELDS_MAP / ALL_MATCHED_FIELDS_MAP，GlobalCache.java:200-209），硬条件是「表头必须含该模板全部 matched=1 列」（PreDataListener.matchTemplate:340-395，纯 CollUtil.containsAll，无阈值、无列数相等要求，且不做全半角/括号归一，唯一清洗是 Str2NullConverter:21 去 \t\r\n'^ + trim）。我之前那份 e2e_ok_trans.xlsx 是照抄 table_info.headers 造的，用错了源，不保证命中 —— 必须按 field_name_cn 重造。

一、准备（只读 + 我这边 Temp 目录里的临时文件）

  1. 只读 SQL（192.168.0.103:5432/zsjz-ai）选一个 matched 列少、且必填列不苛刻的模板： select t.id, t.main_id, count(*) filter (where f.matched=1) mc, array_agg(f.field_name_cn) filter (where f.matched=1) from table_info t join table_field f on f.table_id=t.id group by t.id having count(*) filter (where f.matched=1) between 4 and 12 order by mc limit 15 取一个模板，把它全部 matched 列名逐字写进 e2e_ok_trans.xlsx 第 1 行（多放几列自己造的列没关系，只要保证「表头 ⊇ matched 列」就能命中；全字段 ⊇ 表头则算完全命中）。
  2. 保留 e2e_messy_acct.xlsx（表头 账户号码/账户名称/交易发生日期/交易发生时刻/收入金额/支出金额/账户余额/对手户名/对方开户网点/资金用途备注，第 1 行、无合并区，数据含 ￥、全角逗号千分位、2026年1月7日、空列、末行「合计」）—— 它必须不被任何模板命中（跑之前先对全部模板的 matched 列做一次 containsAll 反向校验，避免白跑）。
  3. 记下起始基线（用于事后比对，全部只读）：ai_clean_job / ai_clean_batch / ai_clean_template 的行数与最大 id。

二、浏览器操作序列（browser-use，每步 take_snapshot 留证）

  1. /case → 点案件「AI验证案件-20260915」的「打开案件」（就是你为端到端建的那个案）。该案件里已有旧上传/旧 AI 表，不清理，所以下面所有比对都必须按「本次 batchId + 跑前基线 id 集合」过滤，不能对全表计数。
  2. 进上传页 → 依次上传 e2e_ok_trans.xlsx、e2e_messy_acct.xlsx（同一批次：第二个文件回传首个响应里的 batchId）。
  3. 断言入口修复：即使 messy 那份解析为 SHEET_TEMPLATE_MATCHED_FAIL，「智能」按钮仍可点（hasCleanableSheet），且不再要求 hasSuccessResult。
  4. 点「智能」→ 期望：请求 POST /js/a/aiClean/smartClean 200，立即跳 /data/cleanProgress?fused=1&batchId=...；页面不再自动发出第二个 POST /dm/doClean（网络面板只应看到 smartClean）。
  5. 观察进度页：上半张卡仍由 SSE 推既有清洗进度；下半张「未匹配文件的 AI 识别」卡的计数从 0/1 往上涨，直到 stage 进 DONE/PARTIAL/FAILED 后停止轮询（2s 一跳、状态请求数应等于阶段数×若干，不应无限）。
  6. 进「数据治理」树：出现 AI 节点（节点 id 为负）→ 点开 → 断言走的是 /aiClean/data/page（网络面板可见，aiTemplateId = -id），表头是中文列名、数据行有内容；再点一个既有正数节点，确认走的仍是 /gt/treeTablePage、行为与改动前一致。
  7. 若批次里出现「需人工确认」：卡片上的「去人工确认」→ 应跳 /data/cleaning?focusKey=<sheetId> 并定位到该 sheet。若本次没自然出现，这条改为只做一次代码级确认（读 handleReviewManual 与 cleaning.vue 对 focusKey 的消费），不改配置去强造。

三、后端与库侧核对（只读）

  1. /tmp/backend.log：智能清洗：合并 N 个 AI 命中的表与既有匹配的表，doClean 只调一次 出现恰好 1 次；未找到根节点文件，无需清洗 不出现（说明没白发）；SSE 关闭只发生在既有清洗收尾处一次。
  2. ai_clean_batch（按 batchId）：stage 终态、sheet_total=2、matched_count>=1、ai_judged_count=1、existing_hit_count / ai_load_count / need_review_count / failed_count 与日志逐条对得上；need_review_detail 是合法 JSON 数组。
  3. ai_clean_job（按 batch_id）：messy 那条的 exit_code（A/A2/A3/B）、matched_by、tier、confidence、llm_calls（必须是 1，用来验证「草稿复用不二次调模型」在真实链路上成立）、row_total/row_loaded、status。
  4. ai_clean_template 新增行（若走出口 B）：table_name_en = ai_t{id}、header_md5 唯一未冲突、status=ONLINE、category 落在 FileCategoryEnum 值域内；对应案件 DuckDB 里 ai_t{id} 表存在且 select count(*) = row_loaded。
  5. 治理侧：govern_tree 中 id < 0 的节点数 = 该案件有数据的 AI 表数，且 data_count 与真 count 一致；正数节点数量与跑前一致（既有链路零回归）。

四、通过标准与失败处理

  • 通过：二、三两组断言全部成立，且 stage ∈ {DONE, PARTIAL}。PARTIAL 可接受（真模型对陌生列名判成待人工是设计内行为），但要留下 need_review_detail 的原因文本作为 P1 改进依据。
  • 失败即定位、不猜：
    • 卡在 JUDGING → 看是否 Semaphore/CaseContextHolder 问题（日志里 AI 判定异常 的堆栈）；
    • doClean 出现两次 → 说明 A 组合并逻辑漏了，回读 dispatchExisting 与前端实际提交的 fileInfos；
    • AI 节点点开 500 → id<0 分支没生效或 dataPage 的 head/pages 结构与 extractTablePayload 不匹配；
    • 真模型超时 → 记录耗时，把该批次的 cost_ms/llm_calls 写进文档「实现进度」，不当作功能失败。
  • 发现需要改代码的缺陷：先修 → 重跑离线单测（mvn -o -pl ai-server test -Dtest='com.zsjz.ai.module.aiclean.**.*Test'）→ 再走浏览器复验，不攒着。

五、跑完的清理（都会先报备再动手）

  1. 上传落在仓库内 ai-server/QingJian/workspace/{caseId}/upload/{batchId}/：确认后只删本次 batchId 目录（不碰别的批次、不碰 QingJian/{caseId}/data.db 案件库）。
  2. ai_clean_job/ai_clean_batch/ai_clean_template/ai_clean_field/ai_clean_rule 里本次新行保留（是 P1 复放的样本），但把 id 列出来；如需回滚数据用现成 POST /aiClean/revert?jobId=，不手写 DELETE。
  3. git status 里那条 AD ai-server/QingJian/uy76tkp8/data.db（早前测试残留，已被 git add 进索引又在工作区删掉）：提请确认是否 git restore --staged 摘掉；不擅自改索引。
  4. 文档 docs/design/ai-clean-parallel.md：把真实端到端结果（耗时、exit_code 分布、llm_calls=1 佐证、S1→S7 哪一步最先出问题）补进第十四节，并在「实现进度」里把「端到端未跑」这条划掉。

关键文件

  • 后端：ai-server/src/main/java/com/zsjz/ai/module/aiclean/service/AiSmartCleanService.java、.../api/AiSmartCleanController.java、.../service/AiCleanService.java（judge / loadViaAiTemplate / dataPage）
  • 前端：ai-frontend/src/case/views/data/upload.vue、cleanProgress.vue、index.vue、ai-frontend/src/case/api/govern/governApi.ts
  • 只读参照（判据来源，不改）：ai-frontend/src/main/java/.../dm/pre/PreDataListener.java:260-281,340-395、common/cache/GlobalCache.java:200-209
  • 造数脚本：C:/Users/cc/AppData/Local/Temp/e2e/Gen.java（需按第一节的 matched 列改 OK_HEADERS 后重新生成）