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R01-C 评分与推荐规则结构收束报告
日期：2026-09-18
分支：refactor/r01-structure-performance
HEAD：9954600650c3e7cd40a5f4fa55bc38595973f214（R01-B 提交 70b9e10 + 夹具修复 9954600）
本轮性质：结构重构 —— 未暂存、未提交、未推送，待独立代码复验
铁律：所有输入对应的评分、状态、排序、推荐结果、解释内容、规则版本与舍入结果必须与重构前逐项一致
0. 结论与一处必须先说明的口径差异
R01-C评分与推荐规则结构收束完成，待独立代码复验。
权威库存（§2）推翻了指令的两项前提，已按你的裁决实施：
| 指令主题 | 库存实际 | 本轮处置 |
|---|---|---|
| 1. 消除重复的 overviewStatus 规则 | 不存在重复：全仓 "PARTIAL" 只出现在 CandidateOverviewStatusPolicy（状态聚合器必须能产出 PARTIAL），3 个调用点已全部委托它。该策略由既有提交 b68519e 创建 |
无可合并项，不做任何改动；以结构门禁测试锁定"唯一产出点" |
2. 拆分 JobRecommendationService.preferenceScore() |
该目标方法已是 13 行编排方法，重逻辑已在 JobPreferenceScoreCalculator（同为 b68519e 产物）。但 TalentDiscoveryService.preferenceScore 内联了第二套完全相同的 30/20/20/15/15 规则 |
按裁决收束该真实重复：改委托共用计算器，规则实现处 2 → 1 |
| 3. 高校名单/阈值/权重强类型化 | 真实待办：CandidateScoringCalculator 内为裸常量，无规则集类 |
已完成：新增 candidatescore/rules/CandidateScoringRuleSet |
未为了"grep 归零"制造改动；主题 1 的"已唯一"结论附结构门禁测试可证。
1. 分支、HEAD、Git 状态
| 项 | 结果 |
|---|---|
git branch --show-current |
refactor/r01-structure-performance |
git rev-parse HEAD |
9954600650c3e7cd40a5f4fa55bc38595973f214 ✔ |
git rev-list --left-right --count HEAD...@{upstream} |
0 0 ✔ |
git diff --cached --name-only |
空 ✔ |
git diff --check |
exit 0，无空白错误 ✔ |
| 开始前未提交的已跟踪修改 | 无（工作区干净）✔ |
| 历史未跟踪文件 | 完整保留 ✔ |
2. 上游: 三份权威库存
2.1 overviewStatus 库存
| 项 | 事实 |
|---|---|
| 实现处 | 唯一：candidatescore/CandidateOverviewStatusPolicy（final、纯静态、无 Spring 依赖、无 DB、无系统时间、无副作用） |
| 入口 | fromComputedResults(List<DimensionResult>, int expectedDimensions)、fromSnapshots(List<CandidateDimensionScore>) |
| 调用方 | CandidateScoringEngineService（2 处）、CompetitionRankingCalculator（1 处）—— 全部为委托 |
| 判断顺序 | ① 空/null → emptyStatus（计算结果入口为 PENDING，快照入口为 INSUFFICIENT_DATA）；② 可计算数 == 期望数 → OK；③ 可计算数 > 0 → PARTIAL；④ 全为 PENDING → PENDING；⑤ 否则 INSUFFICIENT_DATA |
| 可计算定义 | `valueAvailable && ("OK".equals(status) |
| 阈值 | 无数值阈值（纯计数比较，边界为"相等"与"大于 0"） |
| null 行为 | 计算结果入口：results == null → NPE（Objects.requireNonNull）；快照入口：null → INSUFFICIENT_DATA |
| 边界相等 | computableCount == completeCount 判 OK（相等即 OK，不是严格大于） |
| 返回值 | 字符串状态（沿用既有字符串契约，未新建语义重复的枚举） |
| 是否参与响应/快照/解释/排名/监控 | 参与：候选评分概览响应、竞争力排名卡状态；不参与快照版本推进 |
| 两份实现是否等价 | 不适用 —— 只有一份实现 |
2.2 preferenceScore 库存（重构前，两套）
| 项 | JobPreferenceScoreCalculator（共用） |
TalentDiscoveryService（内联，已收束） |
|---|---|---|
| 输入 | Criteria(cities, employmentTypes, expectedSalaryMin, industries, jobFamilies) + Target(city, employmentType, salaryMax, industryCode, jobFamilyCode) |
PreferenceSignal(cities, employmentTypes, expectedSalaryMin, industries, jobTypes, …) + Job + JobRecommendationProfile |
| 维度与权重 | 城市 30 / 用工类型 20 / 最低薪资 20 / 行业 15 / 岗位族 15 | 完全相同 |
| 缺失维度 | 该维度不计入 available（等效"不计分"） | 完全相同 |
| 空集合/null | Criteria 紧凑构造器把 null 归一化为 List.of()；expectedSalaryMin == null 时该维度不计 |
readStrings 恒返回非 null 列表；expectedSalaryMin == null 同上 |
| 字符串规范化 | 无（精确匹配，不 trim、不大小写折叠） | 无（同） |
| 计算顺序 | 城市 → 用工类型 → 薪资 → 行业 → 岗位族（固定顺序累加） | 完全相同 |
| scale / RoundingMode | divide(..., 2, HALF_UP)，BigDecimal.valueOf(matched * 100L) |
BigDecimal.valueOf(got * 100L).divide(..., 2, HALF_UP) —— 同一式子 |
| 上下界 | available == 0 → null；否则 ∈ [0.00, 100.00] |
同 |
| 对总分/排序影响 | JobRecommendationService 中偏好分权重 40（与 RIASEC 35、能力 25 加权平均后降序 + jobId 升序） |
TalentDiscoveryService 中作为候选打分的一个分量 |
2.3 硬编码规则库存
| 项 | 重构前位置 | 数量/值 |
|---|---|---|
| 985 高校集合 | CandidateScoringCalculator.C985（new HashSet<>(List.of(...))） |
38 项（38 唯一） |
| 211 高校集合 | CandidateScoringCalculator.C211 |
62 条字面量 / 61 唯一（北京科技大学 重复一次） |
| 层级判定顺序 | isBlank → 985 → 211 → endsWith("大学"/"学院") → 兜底 |
985 优先于 211 |
| 学历层次分数 | 内联 switch | 博士 100 / 硕士 85 / 本科 70 / 大专 55 / 其他 50 |
| 学校档次分数 | 内联 | 985=85 / 211=75 / 其他=65 / 缺失=50 |
| 教育合成权重 | 内联 | 0.55 / 0.45；子项满分 55 / 45 |
| 默认维度权重 | DEFAULT_WEIGHT |
new BigDecimal("12.50") |
| 上界常量 | HUNDRED |
new BigDecimal("100") |
| rulesVersion | RULES_VERSION |
"candidate-scoring-v0.1"（另有 AbilityScoreMapper.MAPPING_RULES_VERSION = "ability-assessment-scoring-v0.1"，语义不同） |
| 消费者 | CandidateScoringEngineService、CompetitionRankingCalculator、TalentDiscoveryService、CandidateScoreCardService 等 |
|
| 同数不同义 | 存在且保持独立命名：85（学历硕士）≠ 85（学校档次 985）；50（学历其他）≠ 50（学校缺失/兜底） |
3. 重构前特征测试（先建基线）
目录 mydreamjob-server/src/test/java/com/mydreamjob/common/r01c/，40 个用例，
期望值均为手工推算或独立抄录（不调用被测实现生成），使用 isEqualByComparingTo 并额外断言 scale 与 toPlainString()，未使用 isCloseTo 之类宽松误差。
| 测试类 | Tests | 覆盖 |
|---|---|---|
OverviewStatusPolicyCharacterizationTest |
8 | 四种状态、空集合、null、expectedDimensions 门禁、OK 但分数缺失、两入口语义差异、唯一产出点结构门禁 |
PreferenceScoreCharacterizationTest |
17 | 全匹配/全不匹配/部分匹配/单维度、薪资相等边界与 null、四维加权 82.35、空集合与 null、大小写与脏值、空串、上下界 |
CandidateScoringRuleSetCharacterizationTest |
10 | 985 首/中/末、211 首/中/末与重复项、两名单无交集、精确匹配（空白/简繁/大小写不匹配）、学历与档次分数、版本、八维度、只读集合 |
RecommendationOrderingCharacterizationTest |
5 | 分数不同降序、同分按 jobId、完全同分确定性、score=null 抛 NPE、分页切片越界 |
基线运行（重构前）：Tests run: 40, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0 —— 见 docs/acceptance/r01c/baseline.log。
基线期间发现并如实修正了一处我方测试假设错误：isValidDimension(null) 实际抛 NullPointerException（Set.of 契约），并非返回 false；已按真实行为锁定，未改生产代码。
4. overviewStatus 唯一策略
未新增组件：CandidateOverviewStatusPolicy 已是唯一策略且无 Spring/DB/时间依赖。
本轮仅新增结构门禁测试：扫描 src/main/java/com/mydreamjob 下所有 .java，
断言 "PARTIAL" 的出现文件恰好为 CandidateOverviewStatusPolicy.java。
若将来出现第二个聚合器，该测试立即失败。
5. 两份旧实现是否完全等价
不存在两份 overviewStatus 实现，故不适用"合并前等价性比对"。§六 的停止条件（两实现不等价）未触发。
preferenceScore 的两套实现经逐行比对为等价：
| 比对项 | 结论 |
|---|---|
| 维度顺序 | 城市 → 用工类型 → 薪资 → 行业 → 岗位族，一致 |
| 权重 | 30/20/20/15/15，一致 |
| 缺失维度处理 | 不计入分母，一致 |
| 薪资判定 | job.salaryMax != null && salaryMax >= expectedSalaryMin，一致 |
| 岗位族取值 | profile.getJobFamilyCode()，一致 |
| 计算式 | BigDecimal.valueOf(x * 100L).divide(BigDecimal.valueOf(total), 2, HALF_UP)，一致 |
| 零分母 | null，一致 |
| null 列表 | 计算器归一化为空列表；内联版由 readStrings 保证非 null —— 观察行为一致 |
6. preferenceScore 拆分
JobRecommendationService.preferenceScore()：13 行（重构前后一致），职责为"提取 Criteria/Target → 委托计算器"，已是可快速读懂的编排方法。TalentDiscoveryService.preferenceScore()：由 12 行内联公式 改为 17 行编排（含 javadoc），规则实现移出。- 拆分粒度按实际存在的维度（5 个），未为匹配示例创造不存在的维度；未引入 Stream；未改变可见性；未产生无意义的一行包装。
- 30/20/20/15/15 规则实现处：2 → 1（
grep "total += 30\|CITY_WEIGHT"）。
7. BigDecimal 运算顺序与舍入证明
| 项 | 重构前 | 重构后 | 一致 |
|---|---|---|---|
| 偏好分构造 | BigDecimal.valueOf(matched * 100L) |
同一表达式（改为计算器内执行） | ✔ |
| 除法 | divide(BigDecimal.valueOf(available), 2, RoundingMode.HALF_UP) |
同 | ✔ |
| 教育维度 | eduLevel*0.55 + schoolTier*0.45，setScale(2, HALF_UP) |
同一表达式（权重改读规则集常量，值相同） | ✔ |
MathContext.DECIMAL128 |
未使用 | 未引入 | ✔ |
| scale | 全部不变（断言 toPlainString()） |
同 | ✔ |
| 新引入 double/float | — | 无 | ✔ |
特征测试 PreferenceScoreCharacterizationTest 逐项断言 scale == 2 与精确字符串（如 "82.35"、"66.67"、"33.33"）。
8. 强类型规则设计
新增 candidatescore/rules/CandidateScoringRuleSet：
| 要求 | 落实 |
|---|---|
final / 不可变 / 无 setter |
✔ public final class，私有构造，全部 static final |
| 不可变集合 | ✔ Collections.unmodifiableSet(new HashSet<>(...)) |
| 唯一当前规则实例 | ✔ 静态常量（随代码发布变更） |
| 版本常量 | ✔ VERSION = "candidate-scoring-v0.1"，与重构前逐字一致 |
| 不接数据库/外部动态配置 | ✔ 无 Spring、无 JDBC、无配置读取 |
| BigDecimal 字符串构造 | ✔ 全部 new BigDecimal("…") |
| 同数不同义不合并 | ✔ EDUCATION_LEVEL_MASTER(85) 与 SCHOOL_TIER_985(85) 独立命名；EDUCATION_LEVEL_UNKNOWN(50) 与 SCHOOL_TIER_MISSING(50) 独立命名 |
| 按业务语义组织 | ✔ 版本与汇总 / 学历层次 / 学校档次 / 高校名单 四组 |
| 对外只读 | ✔ c985() / c211() 返回不可修改视图（测试断言 add/remove/clear 均抛 UnsupportedOperationException） |
未建立"杂物常量类"：只收纳本轮明确要求的四组，未把计算器内其余维度阈值一并塞入。
9. 高校名单：数量与逐项一致证明
| 项 | 重构前（计算器内） | 重构后（规则集） |
|---|---|---|
| 985 定义处 | 1 | 1（位置变更） |
| 985 唯一项 | 38 | 38 ✔ |
| 211 定义处 | 1 | 1（位置变更） |
| 211 字面量条数 | 62 | 62 ✔ |
| 211 唯一项 | 61 | 61 ✔ |
北京科技大学 重复 |
存在 | 原样保留（按裁决不去重） |
| 字符串 | — | 逐项未改动（首/中/末抽样断言） |
| 判定优先级 | 985 → 211 | 985 → 211 ✔ |
| 模糊匹配 | 无 | 无（新增测试断言"北京大学 "、"北京大学"、"北京大學" 均不匹配） |
| 对外只读 | HashSet（可变，仅 private） |
不可修改视图 ✔ |
计算器内名单定义数：2 → 0；名单只在唯一规则源定义。
10. 阈值和权重逐项一致
| 规则 | 重构前值 | 重构后常量 | 值 |
|---|---|---|---|
| 学历 博士 | 100 | EDUCATION_LEVEL_DOCTOR |
100 ✔ |
| 学历 硕士 | 85 | EDUCATION_LEVEL_MASTER |
85 ✔ |
| 学历 本科 | 70 | EDUCATION_LEVEL_BACHELOR |
70 ✔ |
| 学历 大专 | 55 | EDUCATION_LEVEL_JUNIOR_COLLEGE |
55 ✔ |
| 学历 其他 | 50 | EDUCATION_LEVEL_UNKNOWN |
50 ✔ |
| 档次 985 | 85 | SCHOOL_TIER_985 |
85 ✔ |
| 档次 211 | 75 | SCHOOL_TIER_211 |
75 ✔ |
| 档次 其他 | 65 | SCHOOL_TIER_OTHER |
65 ✔ |
| 档次 缺失 | 50 | SCHOOL_TIER_MISSING |
50 ✔ |
| 教育缺失维度分 | 100 | EDUCATION_MISSING_SCORE |
100 ✔ |
| 学历权重 | 0.55 | EDUCATION_LEVEL_WEIGHT |
0.55 ✔ |
| 档次权重 | 0.45 | EDUCATION_SCHOOL_TIER_WEIGHT |
0.45 ✔ |
| 子项满分 | 55 / 45 | EDUCATION_LEVEL_FULL_SCORE / …TIER… |
55 / 45 ✔ |
| 默认维度权重 | 12.50 | DEFAULT_DIMENSION_WEIGHT |
12.50 ✔ |
| 满分上界 | 100 | FULL_SCORE |
100 ✔ |
裸教育规则 BigDecimal 命中数（计算器内）：23 → 6（其余 6 处为非教育维度阈值，本轮未纳入规则集）。 数值一律为字符串构造，未把整数阈值错误转换为百分比小数。
11. rulesVersion
| 项 | 值 |
|---|---|
| 常量 | CandidateScoringRuleSet.VERSION |
| 值 | candidate-scoring-v0.1（与重构前 CandidateScoringCalculator.RULES_VERSION 逐字一致） |
| 是否新增版本 | 否 |
| 响应中的版本值 | 未改变（CandidateScoringCalculator.RULES_VERSION 现指向同一常量） |
| 同义词区分 | AbilityScoreMapper.MAPPING_RULES_VERSION = "ability-assessment-scoring-v0.1" 保持独立，未合并 |
| 快照历史一致性 | 快照写入仍使用同一 RULES_VERSION，未变 |
12. 排名顺序对账
JobRecommendationService 排序比较器未改动：
Comparator.comparing(JobRecommendationItem::getScore).reversed().thenComparing(JobRecommendationItem::getJobId)。
slice 的下标计算未改动。特征测试锁定：分数降序、同分按 jobId 升序、完全同分确定性、越界切片为空。
偏好分对排序的影响路径未变：偏好分仍以权重 40 参与 top/bottom 加权平均（RIASEC 35、能力 25），
divide(bottom, 2, HALF_UP)。收束只替换了偏好分的计算处，未触碰分值本身。
13. 解释字段与贡献求和
| 校验 | 结论 |
|---|---|
CandidateScoringExplanationAssembler 贡献求和 |
未修改该链路；addContribution 的入参在收束后取值相同（改读常量，值不变） |
| 各维度贡献之和 = 总分 | 教育维度仍为 eduLevel*0.55 + schoolTier*0.45，与两个 contribution 的求和一致 ✔ |
| overviewStatus 在响应/解释/快照/看板一致 | 唯一策略未被改动，仍由三处同一入口产出 ✔ |
| rulesVersion 在响应/快照/历史一致 | 同一常量 ✔ |
| 推荐解释中的偏好分 = 排序实际使用的分 | TalentDiscoveryService 收束后仍把同一计算结果用于打分与解释字段（同一局部变量 p） ✔ |
| "展示一套、排序另一套" | 未出现 ✔ |
14. 查询数与副作用
| 项 | 结论 |
|---|---|
| 新增数据库查询 | 无。规则集为静态常量；偏好分计算为纯函数 |
| 推荐一次查询的 SQL 数量 | 不增加：TalentDiscoveryService.preferenceScore 收束后零查询（输入已由批量读取提供）；JobRecommendationService 未变 |
| 评分计算新增写入 | 无 |
| GET 评分接口零写快照 | 未改动该迁移 |
| RabbitMQ / 审计 / 通知 | 未新增 |
| 缓存键 | 未改变 |
15. 变异测试（三类，均恢复原字节）
| # | 变异 | 目标文件 | 结果 |
|---|---|---|---|
| 1 | isComputable 中 "ESTIMATED" → "OK"（改变状态边界） |
CandidateOverviewStatusPolicy |
8 run / 2 failures ✔ |
| 2 | SALARY_WEIGHT 20 → 25（改变偏好权重） |
JobPreferenceScoreCalculator |
17 run / 1 failure ✔ |
| 3 | 985 名单删除 "北京大学" |
CandidateScoringRuleSet |
10 run / 2 failures ✔ |
恢复核验：三个文件均已还原，其中 #1 因还原脚本误替换了同一行中的另一处 "OK".equals，
已定位并逐字节修正，git diff --quiet 确认与 HEAD 完全一致；#2、#3 的 SHA-256 恢复一致。
未使用 git restore/checkout；变异内容未留在工作区（见 §20 的差异范围核对）。
16. 定向、关联、全量测试数
| 命令 | 结果 | 日志 |
|---|---|---|
| R01-C 定向（4 个特征类） | 40 / 40，F=0 E=0 S=0 ✔ | baseline.log / after-characterization.log |
关联回归（*CandidateScoring*Test,*ScoringDashboard*Test,*Fairness*Test,*JobRecommendation*Test,*Recommendation*Test,*CompetitionRanking*Test,*Appeal*Test,*TalentDiscovery*Test） |
331 / 331，F=0 E=0，Skipped=6 | related.log |
mvn test |
见 §16.1 | full-mvntest.log |
mvn clean verify |
见 §16.1 | clean-verify.log |
16.1 全量结果与 Docker 说明（如实记录）
mvn test → Tests run: 2725, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 26 BUILD SUCCESS
mvn clean verify → Tests run: 2725, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 26 BUILD SUCCESS
| 项 | 数值 |
|---|---|
| 测试总数 | 2725 = 本轮基线 2685 + 本轮新增 40 ✔（不低于 2685 的要求满足） |
| Failures / Errors | 0 / 0 ✔ |
| Skipped | 26 —— 未达"0"要求，原因如下 |
Skipped=26 的准确原因
26 个跳过全部来自 4 个 MySQL / Testcontainers 类（与 R01-B 复验时同一批）：
JobSearchSpecificationMySqlIntegrationTest(15)、CandidateScoringRefreshMySqlIntegrationTest(6)、
JobSearchQuerySideEffectMySqlIntegrationTest(4)、JobSearchQueryExplainMySqlIntegrationTest(1)。
它们标注 @Testcontainers(disabledWithoutDocker = true)，Docker 不可用时按设计跳过。
环境状态变化（非代码原因）：
- 本轮开始时
docker info成功：ServerVersion=29.6.2（满足 §三 的"Docker 可用"前置要求）； - 执行到关联回归时再次检查，Docker 守护进程已停止：
failed to connect to the docker API at npipe:////./pipe/dockerDesktopLinuxEngine； wsl -l -v显示docker-desktop发行版为 Stopped；C:\Program Files\Docker\Docker\Docker Desktop.exe不存在（该目录下仅有cli-plugins），%LOCALAPPDATA%\Docker下只有 log/run/tasks/wsl 等运行期目录，没有可启动的 Desktop 前端。
处置：未强行以非受支持方式拉起 Docker（wsl -d docker-desktop 明确不被支持），
不声称 Skipped=0。除这 26 个 Docker 条件用例外的 2699 个测试全部执行且全部通过。
不构成 R01-C 阻断项。
独立复验补齐（2026-09-18，本段为复验追加，不覆盖上述事实）
独立复验发现了正确的 Docker Desktop 安装路径并据此启动：
| 项 | 结果 |
|---|---|
| 路径 | D:\DevApps\DockerDesktop\Docker Desktop.exe（存在，15,142,832 字节） |
| 启动 | Start-Process -FilePath '…\Docker Desktop.exe' -WindowStyle Hidden，轮询上限 180 秒 |
docker info |
约 15 秒后成功 → ServerVersion=29.6.2 |
| 原先跳过的 26 项 | 26 / 26 实际执行，Tests run: 26, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0 |
最终全量（复验阶段）：
mvn test → Tests run: 2743, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0 BUILD SUCCESS
mvn clean verify → Tests run: 2743, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0 BUILD SUCCESS
2743 = 2725（本报告阶段总数，含 26 项跳过）+ 18（独立复验新增测试）；
其 Skipped=0 正是因为那 26 项已真实执行。本阶段未改动任何代码即补足了这 26 项。
17. OpenAPI
python ..\docs\verify_openapi.py
→ paths: 176 / operations: 214
→ All checks passed!
git diff -- docs/openapi-rc.json → 空 ✔
18. 精确修改文件
生产代码变更总数：新增 1 个生产类、修改 2 个生产类，共 3 个生产文件。
新增生产类（1）
mydreamjob-server/src/main/java/com/mydreamjob/candidatescore/rules/CandidateScoringRuleSet.java
修改生产类（2）
candidatescore/CandidateScoringCalculator.java ← 版本/权重改读规则集；删除 C985/C211；教育数值改读常量
talentdiscovery/TalentDiscoveryService.java ← preferenceScore 委托 JobPreferenceScoreCalculator
独立复验补充（2026-09-18）：
git status会在 Windows 上把CandidateOverviewStatusPolicy.java与JobPreferenceScoreCalculator.java标为M（变异实验重写过这两个文件、mtime 变化）。经git hash-object与git rev-parse HEAD:<file>比对，两者 blob 完全相同，属 Windows stat 缓存假阳性，不在本提交范围内。
新增测试（4）：common/r01c/ 下 4 个特征测试类
文档（2）：docs/r01-c-scoring-recommendation-rules-refactor-report.md（新增）、
docs/backend-development-roadmap.md（更新）
未新增：
CandidateOverviewStatusPolicy相关改动（已唯一）、JobRecommendationService改动（已是编排）。
19. Flyway / ErrorCode / DTO / 接口变化
| 项 | 结果 |
|---|---|
| Flyway / 迁移 | 未改动 ✔ |
ErrorCode |
未改动 ✔ |
| DTO / 响应结构 | 未改动 ✔ |
| 公网接口 / OpenAPI | 未改动（176/214，openapi-rc.json 未变） ✔ |
| Token / 权限 / requestId | 未改动 ✔ |
依赖 / pom.xml |
未改动 ✔ |
| 评分公式数值 / 排序 / 同分规则 / 小样本与互补风险抑制 / 申诉回滚 / 快照版本推进 / Fairness / 消息与 Offer 等 | 均未改动 ✔ |
20. Git 状态
| 项 | 结果 |
|---|---|
| 分支 / HEAD | refactor/r01-structure-performance / 9954600…（未变） |
git diff --cached --name-only |
空 ✔ |
git diff --check |
exit 0 ✔ |
| 生产代码改动范围 | 恰为 2 个文件，与 §18 一致（变异内容未残留）✔ |
| 已暂存 / 已提交 / 已推送 | 均无 ✔ |
| 历史未跟踪文件 | 未删除 ✔ |
21. 未暂存、未提交、未推送
确认。 未执行 git add；未创建提交；未推送；未执行 reset/restore/checkout/clean；
未进入 R01-E。
22. 未进入 R01-E
确认。 本轮未处理 N+1、会话未读数、overviewStatus 之外的其他查询收束、
数据库迁移或任何 R01-E 范围内的主题。
R01-C评分与推荐规则结构收束完成，待独立代码复验。