feat(分组权限): 统计接口接入数据范围（dashboard / analytics / screen 共 20 个路由）
这三组接口此前是「上帝视角」且**匿名可访问**，现在全部挂 get_data_scope —— 既要求登录、又按业务分组范围过滤。顺带堵上了 AGENTS.md 点名的风险： /dashboard/people-history/export 此前匿名即可批量导出全员工时台账。 dashboard（11 个函数 / 24 处注入） · Product 主体 → product_where()；Task、TaskLog 主体 → 先 join(Product) 再 task_where() · 「卡片数字」与「下钻明细」成对出现的地方用同一谓词，避免「按钮显示 2、点开却是 0 条」 · get_user_operations 的 func.count() 改为 func.count(TaskLog.id) —— 显式化，不依赖 join 形状（当前是 many-to-one 不会放大，但这样写更稳） · unread_notif **刻意不过滤**：Notification.task_id 可空，按 Product 过滤会漏掉 无任务关联的提醒（就地注释说明） · get_my_stats 本轮不动 —— 它按本人归因，语义上不受分组影响 analytics（4 个函数 / 9 条语句） · get_analytics_options 的 4 条独立语句全部处理 —— 它是筛选栏下拉的选项源， 不过滤的话维修组能在下拉里看到生产组的人（最易漏的一处） · get_device_records 的 product_id 查号是安全闸：范围外 SN 查不出 → 直接返回 [] screen（3 个函数） · month_production **不做特判** —— 维修组的「本月生产数」本来就该是 0 · get_wip_distribution 按范围裁剪工序柱子，但坚持「恒 0 才裁、有数必现」， 保证 total == sum(items) 在任何 scope 下都成立 实测（17 个端点）：超管全部 200、匿名全部 401。 造 1 生产 + 1 售后产品后： 超管 products=2 / wip-matrix 2 行 / options 2 个型号 生产组 products=1 / wip-matrix 1 行 / options 1 个型号 维修组 products=1 / wip-matrix 1 行 / options 1 个型号 列表与统计口径一致；未分组用户在过渡期开关下仍走 ungrouped_fallback。 测试数据已还原。
This commit is contained in:
@ -10,6 +10,9 @@
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视角说明：
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管理层每天要看的是「这个月干得怎么样、现在卡在哪、系统有没有在跑」，
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而不是历史品质排名。故本模块聚焦三件事 —— 当月吞吐、当前卡点、使用活跃度。
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2026-09 起不再是「上帝视角」：统计函数一律接收调用方解析好的 DataScope，
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查询里按 Product.lifecycle_phase 过滤（谓词只在 data_scope_service 生成，见该模块红线）。
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"""
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from __future__ import annotations
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@ -23,11 +26,13 @@ from app.core.lifecycle import (
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AFTER_SALES_ONLY_STEPS,
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LIFECYCLE_AFTER_SALES,
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LIFECYCLE_PRODUCTION,
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allowed_steps,
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)
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from app.core.time_utils import get_beijing_time
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from app.models.product import Product
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from app.models.task import Task
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from app.models.task_log import TaskLog
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from app.services.data_scope_service import DataScope
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# 已完结的宏观状态 —— 与 dashboard_service.get_dashboard_stats 同口径
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FINISHED_OVERALL = ("待仓库收货", "已入库", "在库", "已出库")
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@ -78,8 +83,8 @@ class MonthlyMetrics(BaseModel):
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month_returned: int # 本月进入售后/回流状态的设备数
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async def get_monthly_metrics(db: AsyncSession) -> MonthlyMetrics:
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"""当月吞吐四联指标。
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async def get_monthly_metrics(db: AsyncSession, scope: DataScope) -> MonthlyMetrics:
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"""当月吞吐四联指标（按当前用户的业务分组数据范围过滤）。
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口径：
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- month_production：lifecycle_phase = PRODUCTION，且「本月新建」或
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@ -90,6 +95,9 @@ async def get_monthly_metrics(db: AsyncSession) -> MonthlyMetrics:
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- month_returned：本月创建过售后专属工序任务（发货测试 / 售后维修）的
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设备数（去重）。Product 表无 updated_at，无法直接查「转为 AFTER_SALES
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的时刻」，故以售后工序任务的创建时间作为进入售后阶段的时间锚点。
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⚠️ month_production 上两条口径叠加（phase=PRODUCTION AND phase IN 范围），
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维修组的本月生产数自然为 0 —— 这正是正确行为，不要为它加特判绕开范围。
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"""
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month_start_utc, now_utc, month_label = _month_bounds()
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@ -103,24 +111,33 @@ async def get_monthly_metrics(db: AsyncSession) -> MonthlyMetrics:
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)
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.exists()
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)
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# 🚀 业务分组数据范围：主体 Product，直接追加 product_where
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month_production = await db.scalar(
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select(func.count(func.distinct(Product.id))).where(
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||||
Product.lifecycle_phase == LIFECYCLE_PRODUCTION,
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or_(Product.created_at >= month_start_utc, has_activity),
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||||
scope.product_where(),
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)
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) or 0
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async def _count_log(action_type: str) -> int:
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# 🚀 业务分组数据范围：TaskLog 无阶段字段，两级 join 到 Product 后挂 task_where
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# （计数列已是 TaskLog.id，join 不会放大行数）
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return await db.scalar(
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select(func.count(TaskLog.id)).where(
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select(func.count(TaskLog.id))
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.join(Task, Task.id == TaskLog.task_id)
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.join(Product, Task.product_id == Product.id)
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||||
.where(
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||||
TaskLog.action_type == action_type,
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||||
TaskLog.created_at >= month_start_utc,
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||||
scope.task_where(),
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)
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) or 0
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month_inbound = await _count_log(LOG_WAREHOUSE_INBOUND)
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month_outbound = await _count_log(LOG_WAREHOUSE_OUTBOUND)
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||||
# 🚀 业务分组数据范围：已 join Product，直接挂 product_where
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month_returned = await db.scalar(
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select(func.count(func.distinct(Task.product_id)))
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||||
.join(Product, Task.product_id == Product.id)
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@ -128,6 +145,7 @@ async def get_monthly_metrics(db: AsyncSession) -> MonthlyMetrics:
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||||
Product.lifecycle_phase == LIFECYCLE_AFTER_SALES,
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||||
Task.task_name.in_(tuple(AFTER_SALES_ONLY_STEPS)),
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||||
Task.created_at >= month_start_utc,
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||||
scope.product_where(),
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)
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) or 0
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@ -170,17 +188,50 @@ WIP_STAGES: tuple[tuple[str, str], ...] = (
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# 「待启动」对应的真实分组键（overall_status IS NULL / 空串）
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_UNSTARTED_KEY = ""
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# 词表内工序 → 声明的阶段（补画「有数但被范围裁掉」的工序时，用它还原分区着色）
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_STAGE_PHASE: dict[str, str] = {
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(_UNSTARTED_KEY if s == "待启动" else s): p for s, p in WIP_STAGES
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}
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async def get_wip_distribution(db: AsyncSession) -> WipDistributionResponse:
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||||
"""工序积压分布 —— 当前未完结设备按 overall_status 聚合的数量。
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def _visible_stages(scope: DataScope) -> tuple[tuple[str, str], ...]:
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"""按当前业务分组范围裁剪工序柱 —— 只保留本组阶段内的工序。
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维修组（AFTER_SALES）的大屏上挂一排恒为 0 的「备货 / 生产 / 测试」柱子没有意义，
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反而让人误以为"有活压着没干"。判定取并集（宁可多留、不可错删）：
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· 工序自己声明的 phase 落在范围内 ——「待启动」这类合成列按 PRODUCTION 论；
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· 或工序名属于该阶段的合法工序词表（词表取自 core.lifecycle，本模块不另抄一份）：
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「发货测试」两个阶段都合法，故生产组也照常保留。
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范围不限（超管 / 未分组主管）时原样返回，保证大屏类目与改造前完全一致。
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"""
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if scope.phases is None:
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return WIP_STAGES
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allowed: set[str] = set()
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for phase in scope.phases:
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allowed |= set(allowed_steps(phase))
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return tuple(
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(stage, phase)
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for stage, phase in WIP_STAGES
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if phase in scope.phases or stage in allowed
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)
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async def get_wip_distribution(db: AsyncSession, scope: DataScope) -> WipDistributionResponse:
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"""工序积压分布 —— 当前数据范围内未完结设备按 overall_status 聚合的数量。
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返回**固定阶段列表**（含 0 值），保证大屏布局稳定、柱子不因某天缺数据而
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整根消失；同时把数据里出现但不在词表内的状态追加在末尾，确保 items 的
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count 之和恒等于 total（避免统计悄悄漏数）。
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⚠️ 「恒 0 才裁、有数必现」是裁剪的铁律：被 `_visible_stages` 裁掉的工序若
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名下**真有设备**（如上个阶段的设备卡在旧工序名上没流转走），它会带着
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真实计数回到列表末尾 —— 宁可多画一根柱子，也绝不把设备藏起来变成
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「合计 1 台、柱子全是 0」的鬼故事。恒 0 的柱子才真正不画。
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"""
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# 🚀 业务分组数据范围：主体 Product，直接挂 product_where（计数列是 Product.id，无 join 放大）
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rows = await db.execute(
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select(Product.overall_status, func.count(Product.id))
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.where(_not_finished())
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.where(_not_finished(), scope.product_where())
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.group_by(Product.overall_status)
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)
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counts: dict[str, int] = {}
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@ -190,17 +241,22 @@ async def get_wip_distribution(db: AsyncSession) -> WipDistributionResponse:
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total = sum(counts.values())
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# 🚀 业务分组数据范围：只画本组阶段的工序柱（范围不限时即 WIP_STAGES 原样）
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stages = _visible_stages(scope)
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items: list[WipStage] = []
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for stage, phase in WIP_STAGES:
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for stage, phase in stages:
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key = _UNSTARTED_KEY if stage == "待启动" else stage
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items.append(WipStage(stage=stage, phase=phase, count=counts.get(key, 0)))
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known_keys = {_UNSTARTED_KEY if s == "待启动" else s for s, _ in WIP_STAGES}
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# 词表外的状态追加在末尾。known_keys 只按**可见**柱子算：被裁掉的工序若名下
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# 真有设备，就走这条追加路径回来（阶段着色按词表还原），保证合计不漏数；
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# cnt 为 0 的则被下面的 `and cnt` 挡掉 —— 那才是本次裁剪要除掉的那排空柱。
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||||
known_keys = {_UNSTARTED_KEY if s == "待启动" else s for s, _ in stages}
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for key, cnt in counts.items():
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if key not in known_keys and cnt:
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||||
items.append(WipStage(
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stage=key or "待启动",
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phase=LIFECYCLE_PRODUCTION,
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phase=_STAGE_PHASE.get(key, LIFECYCLE_PRODUCTION),
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count=cnt,
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))
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@ -225,17 +281,23 @@ class ActiveUsersResponse(BaseModel):
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items: list[ActiveUser]
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async def get_active_users(db: AsyncSession, top_n: int = 5) -> ActiveUsersResponse:
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async def get_active_users(db: AsyncSession, scope: DataScope, top_n: int = 5) -> ActiveUsersResponse:
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"""本月系统活跃度排行 —— 直接桥接 /dashboard/user-operations 的口径。
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不重复实现聚合逻辑：转交/接收取 task_logs（action_type = receive / complete），
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上传备注取 task_records（排除系统自动备注）。仅返回本月**确实有操作**的人员，
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避免排行榜被一串 0 稀释 —— 领导要看到的是"系统真的有人在用"。
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按当前用户的业务分组数据范围过滤：范围直接透传给 get_user_operations，
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两处口径共用一份谓词，不在这里另抄一遍。
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"""
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from app.services.dashboard_service import get_user_operations
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month_start_utc, _now, month_label = _month_bounds()
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operations = await get_user_operations(db, since=month_start_utc, until=None)
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# 🚀 业务分组数据范围：由调用方解析好的真实 scope 透传（不再是「不限」占位）
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operations = await get_user_operations(
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db, scope, since=month_start_utc, until=None,
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)
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active = [op for op in operations if op.total > 0][:top_n]
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return ActiveUsersResponse(
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