feat: 新增个人效能统计接口 /dashboard/my-stats（支持自选时段）
移动端「个人中心 → 工作统计」的数据源。现有接口拿不到这份数据： /dashboard/people-history 支持 assignee_id 但只返回 WIP/PENDING/COMPLETED， 不含 REJECTED；/dashboard/rejected-tasks 则根本没有 assignee_id 参数 —— 「今日被驳回数」按现有接口无论如何都过滤不到个人。故补一个薄桥接端点。 服务端 get_my_stats(db, assignee_id, since, until) 返回两组指标： 生产战绩（按 Task.assignee_id 归因） - tasks_completed / tasks_rejected：status 判定 + completed_at 落在区间， 与 get_dashboard_stats 的 t_done_q 同一口径，只多了 assignee_id 过滤 - products_touched：按 product_id 去重，同一台设备做多道工序只算一台 操作统计（与 PC /dashboard/user-operations 严格同口径） - receive/transfer：task_logs 的 receive / complete，按 operator_id 归因 - record：task_records 按 Task.assignee_id 归因，排除 '[' 开头的系统自动备注 - 前两项归因 operator_id、第三项归因 assignee_id 是 PC 端既有口径， 此处刻意保持一致，便于工人自查的数与主管看到的面板对得上 端点侧新增 _parse_bound()：裸时间字符串（无时区偏移）按北京时间解释， 否则会被当作服务器本地时间，边界整体偏 8 小时，出现「选了今日却统计到 昨天下午」。since/until 缺省为「本月 1 日 ~ 此刻」。
This commit is contained in:
@ -5,8 +5,10 @@ from fastapi import APIRouter, Depends, Query
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from fastapi.responses import StreamingResponse
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from app.core.database import get_db
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from app.core.time_utils import BEIJING_TZ
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from app.services.dashboard_service import (
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get_dashboard_stats, DashboardStats,
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get_my_stats, MyStats,
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get_wip_tasks, WipTask,
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get_completed_tasks, CompletedTask,
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get_rejected_tasks, RejectedTask,
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@ -22,6 +24,18 @@ from app.services.dashboard_service import (
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router = APIRouter(prefix="/dashboard", tags=["管理看板"])
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def _parse_bound(value: str | None) -> datetime | None:
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"""解析 ISO 时间边界。
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裸时间（无时区偏移）按**北京时间**解释 —— 否则会被当作服务器本地时间，
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在边界上整体偏移 8 小时，出现「选了今日却统计到昨天下午」这类错位。
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"""
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if not value:
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return None
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dt = datetime.fromisoformat(value)
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return dt.replace(tzinfo=BEIJING_TZ) if dt.tzinfo is None else dt
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@router.get("/stats", response_model=DashboardStats)
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async def dashboard_stats(
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since: str | None = Query(None, description="起始日期 ISO 如 2026-08-01T00:00:00"),
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@ -39,6 +53,26 @@ async def dashboard_stats(
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return await get_dashboard_stats(db, since=since_dt, until=until_dt)
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@router.get("/my-stats", response_model=MyStats)
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async def my_stats(
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assignee_id: str = Query(..., description="负责人ID（移动端传当前登录用户 username）"),
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since: str | None = Query(None, description="起始时间 ISO（含时区偏移，如 2026-09-01T00:00:00+08:00）；缺省=本月 1 日"),
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||||
until: str | None = Query(None, description="截止时间 ISO（含时区偏移）；缺省=此刻"),
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db: AsyncSession = Depends(get_db),
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):
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"""
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一线工人个人效能 — 移动端「工作统计」页，支持自选时段。
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- 生产战绩（完成 / 被驳回 / 参与产品）按本人名下任务归因；
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- 操作统计（接收 / 转交 / 上传备注）与 PC /dashboard/user-operations 严格同口径，
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工人自查的数与主管看到的面板对得上。
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⚠️ since/until 必须带时区偏移。移动端发的是北京时间 (+08:00)，
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不带偏移的裸字符串会被当成"本地时间"导致边界偏移 8 小时。
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"""
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return await get_my_stats(db, assignee_id, since=_parse_bound(since), until=_parse_bound(until))
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@router.get("/wip-tasks", response_model=list[WipTask])
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async def wip_tasks(
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limit: int = Query(20, ge=1, le=100),
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@ -26,6 +26,30 @@ class DashboardStats(BaseModel):
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unread_messages: int = 0
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class MyStats(BaseModel):
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"""一线工人个人效能 — /dashboard/my-stats 桥接口径。
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与 DashboardStats 的「上帝视角」不同，这里强制过滤到本人；
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供移动端「个人中心 → 工作统计」使用，支持自选时段。
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两组指标口径：
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「生产战绩」按 Task.assignee_id 归因（我名下的活）；
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「操作统计」与 PC /dashboard/user-operations 完全一致，
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便于工人自查看到的数与管理端面板对得上。
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"""
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assignee_id: str
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# ── 生产战绩（所选时段内）──
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tasks_completed: int = 0 # 完成数
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tasks_rejected: int = 0 # 被驳回数（本人名下任务被驳回）
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products_touched: int = 0 # 参与产品数（按 product_id 去重）
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# ── 操作统计（与 PC /dashboard/user-operations 同一口径，所选时段内）──
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receive_count: int = 0 # 接收次数
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transfer_count: int = 0 # 转交次数
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record_count: int = 0 # 上传备注次数
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op_total: int = 0 # 操作总计 = 接收 + 转交 + 上传备注
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||||
class WipTask(BaseModel):
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task_id: str
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task_name: str
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@ -245,6 +269,115 @@ async def get_dashboard_stats(
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)
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# ============================================================
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# 个人效能（按 assignee_id 过滤到本人 — 移动端工作统计）
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# ============================================================
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async def get_my_stats(
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db: AsyncSession,
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assignee_id: str,
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since: datetime | None = None,
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until: datetime | None = None,
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||||
) -> MyStats:
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"""一线工人个人效能：生产战绩 + 操作统计（均可按自选时段）。
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时段缺省为「本月」；由调用方（移动端）传入北京时间边界。
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【生产战绩】按 Task.assignee_id 归因：
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- 完成 = status == COMPLETED 且 completed_at 落在区间内（与
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get_dashboard_stats 的 t_done_q 同一口径，只多加了 assignee_id 过滤）
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- 被驳回 = status == REJECTED。reject_task 只把状态改成 REJECTED 并写
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completed_at，assignee_id 仍是被驳回的那个人，直接过滤即可拿到
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「我的活被驳了几次」
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- 参与产品数按 product_id 去重 —— 同一台设备做多道工序只算一台
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【操作统计】与 PC /dashboard/user-operations 严格同口径，便于工人自查的
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数与主管看到的面板对得上：
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- 接收 task_logs.action_type='receive' ，按 operator_id 归因
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- 转交 task_logs.action_type='complete'，按 operator_id 归因
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- 上传备注 task_records 按 **Task.assignee_id** 归因，并排除以 '[' 开头的
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系统自动备注（如 "[接收] 操作员已确认接收"）
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注意前两项归因于 operator_id、第三项归因于 assignee_id —— 这是 PC 端既有
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口径，此处刻意保持一致，不要"顺手统一"。
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时间边界统一用北京时间再转 UTC：时间戳字段都是 timestamptz，拿北京时区的
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aware datetime 比较语义一致，且不受数据库会话时区影响
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（与 screen_service._month_bounds 的写法一致）。
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"""
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from datetime import timezone as dt_timezone
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from app.core.time_utils import get_beijing_time
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from app.models.task import Task, TaskRecord, TASK_STATUS_COMPLETED, TASK_STATUS_REJECTED
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from app.models.task_log import TaskLog
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from sqlalchemy import or_
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now_bj = get_beijing_time()
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if since is None:
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since = now_bj.replace(day=1, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
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if until is None:
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until = now_bj
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since_utc = since.astimezone(dt_timezone.utc)
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until_utc = until.astimezone(dt_timezone.utc)
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# ── 1. 生产战绩 ──
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async def _count_task(status: str) -> int:
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return await db.scalar(
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select(func.count(Task.id)).where(
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||||
Task.assignee_id == assignee_id,
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||||
Task.status == status,
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||||
Task.completed_at.isnot(None),
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Task.completed_at >= since_utc,
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Task.completed_at <= until_utc,
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)
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) or 0
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products_touched = await db.scalar(
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select(func.count(func.distinct(Task.product_id))).where(
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||||
Task.assignee_id == assignee_id,
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||||
Task.status == TASK_STATUS_COMPLETED,
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||||
Task.completed_at.isnot(None),
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||||
Task.completed_at >= since_utc,
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||||
Task.completed_at <= until_utc,
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)
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||||
) or 0
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# ── 2. 操作统计（口径同 get_user_operations，只是固定到本人）──
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async def _count_log(action_type: str) -> int:
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return await db.scalar(
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select(func.count(TaskLog.id)).where(
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TaskLog.operator_id == assignee_id,
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TaskLog.action_type == action_type,
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||||
TaskLog.created_at >= since_utc,
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||||
TaskLog.created_at <= until_utc,
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)
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) or 0
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# 备注归因给任务负责人（不是记录人）—— 与 PC 面板一致
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record_count = await db.scalar(
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select(func.count(TaskRecord.id))
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.join(Task, TaskRecord.task_id == Task.id)
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.where(
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||||
Task.assignee_id == assignee_id,
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or_(TaskRecord.remark.is_(None), ~TaskRecord.remark.like("[%")),
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||||
TaskRecord.created_at >= since_utc,
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||||
TaskRecord.created_at <= until_utc,
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)
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) or 0
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receive_count = await _count_log("receive")
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transfer_count = await _count_log("complete")
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return MyStats(
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assignee_id=assignee_id,
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tasks_completed=await _count_task(TASK_STATUS_COMPLETED),
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tasks_rejected=await _count_task(TASK_STATUS_REJECTED),
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||||
products_touched=products_touched,
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||||
receive_count=receive_count,
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||||
transfer_count=transfer_count,
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||||
record_count=record_count,
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op_total=receive_count + transfer_count + record_count,
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)
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# 在制品看板（永远实时）
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