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# 实现方案 · 风控追加需求 v1.1（FR-8 / FR-9 / FR-10 → C4~C6）
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> 依据：PRD v1.1 §4A（已冻结并入）· 附-风控规则表 v1.1 · 开发计划 v1.2 C4~C6 任务行 + 挂账 #1~#9
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> 分支 `risk-control-agent`（旧称 feature/risk 已过时）· 基线：T-21 完成后（425 用例 collect 已验证，全量执行绿待跑）
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> 本文为编码依据，函数签名/文件路径可直接照抄；与 PRD 冲突时以 PRD 为准。
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> **评审修订记录（v1.1 · 2026-09-07）**：经独立 AI 评审 FAIL → 修订本文。P0-1 C4 聚合锚点与 C6 行为链单碰撞（§2.1/§2.5 锚点排除 agent_behavior）；P1-1 升级 payload 写入统一读改写（§3.2）；P1-2 回归机制改 autouse monkeypatch settings + `from_settings` 补读字段（§2.3/§6.2）；P1-3 追加时 alert_type 按合并后规则重算（§2.5）；P1-4 L2 推送通知链累积（§3.3）；P2-1~P2-6 顺手收口（§2.2/§3.5/§4.2/§4.3/§6.2）。
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## 0. 三个需求一句话 + 落库前提核实结论
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| 需求 | 规则 | 一句话 | 触发方式 | 优先级 |
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| FR-8 | RISK-006 | 客户持仓 R4+R5 市值占比 ≥ 阈值（默认 80%）→ 并入当日事件类预警单 | 交易落库后**同步**（引擎内追加） | P1 |
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| FR-9 | RISK-007 | pending 单超时（4h/24h，AML 1h/4h）→ payload 写升级标记 + 推送升级，**不改 status** | **定时扫描** 15 分钟 | **P0** |
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| FR-10 | RISK-008 | 代理人行为链（A 诱导调仓 / B 越权试探 / C 越权查询）→ 代理人维度独立预警单 | **定时扫描** 30 分钟 | P1 |
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**DDL 核实结论（决定方案形态，均已确认）：**
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| 项 | 结论 | 对方案的影响 |
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| `risk_alert.alert_type` | ENUM 五值，无 concentration/agent_behavior | 一律落 `pattern` + `payload.alert_subtype` 区分 |
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| `risk_alert.status` | ENUM 四值，无 `escalated` | 升级信息全由 `payload.escalation_level/escalated_at` 承载 |
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| `risk_alert.payload` | JSON NOT NULL | 直接写 dict（repo `_dump_alert` 已序列化） |
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| `audit_log.event_type` | **VARCHAR(64)**（非 ENUM） | `risk_concentration`/`alert_escalation`/`agent_behavior_detected` 三个新事件类型**可直接写入，无需改表** |
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| `core_product.min_risk_code` | CHAR(2)，取值 R1~R5 | RISK-006 判定 `min_risk_code in ("R4","R5")`（sqlite 测试 DDL 为 VARCHAR(8)，同口径兼容） |
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| `agent_session`/Agent 准入 | `AGENT_ACCESS_MATRIX`["risk"].roles 现为 ("risk_officer","service_risk") | risk_manager 需增补（见 §3.3，注意对话线例外） |
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## 1. 模块与文件划分总表
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### 1.1 新增文件（6 个）
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| 文件 | 职责 | 所属任务 |
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| `app/service/risk/escalation_service.py` | RISK-007 扫描 + 升级决策 + 幂等 payload 写入 + 降噪推送（纯 service，可被脚本/测试直调） | C5 |
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| `app/service/risk/agent_behavior_service.py` | RISK-008 滑动窗口聚合 audit_log + 行为链判定 + 出单（纯 service） | C6 |
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| `scripts/cron/escalation_scan.py` | 定时任务壳：sys.path 引导 → `new_trace()` → 调 escalation_service → 打印摘要（15min 周期挂系统 cron） | C5 |
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| `scripts/cron/agent_behavior_scan.py` | 同上（30min 周期） | C6 |
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| `tests/test_escalation_service.py` | C5 单测（含幂等/边界/降噪） | C5 |
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| `tests/test_agent_behavior_service.py` | C6 单测（A/B/C 边界 + 本人排除 + 去重） | C6 |
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### 1.2 修改文件（10 个）
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| 文件 | 改动 | 所属任务 |
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| `app/config/settings.py` | 追加 11 个配置项（§5） | C4~C6 |
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| `.env.example` | 同步登记（含注释） | C4~C6 |
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| `app/service/risk/rules.py` | `RuleHit` 加 `alert_subtype` 字段；新增 `rule_concentration` 纯函数；`RiskThresholds` 加 `concentration_threshold` | C4 |
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| `app/service/risk/engine.py` | `process_trade_event` 追加持仓规则分支（RISK-001~005 之后、AML 之前） | C4 |
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| `app/service/risk/alert_service.py` | `record_trade_alerts` 维护 `payload.alert_subtype`；`_publish_alert` 支持覆盖 notify_role/附带 subtype | C4（C5/C6 复用） |
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| `app/repository/risk_repository.py` | 新增 `append_alert_subtypes` / `update_alert_escalation` / `list_pending_alerts_all` / `find_agent_behavior_alert` / `list_audit_events` | C5/C6 |
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| `app/repository/core_ro.py` | 新增 `concentration_profile(customer_id, limit=500)`（R4+R5 聚合一次 SQL 搞定，避免 Python 端 N+1） | C4 |
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| `app/api/deps.py` | `AGENT_ACCESS_MATRIX["risk"]["roles"]` 增补 `risk_manager` | C5 |
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| `app/api/risk.py` | `list_alerts_api` 加 risk_manager 全量只读分支；`chat` 相关不动 | C5 |
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| `app/api/chat.py` | risk 分支准入后加显式守卫：roles 含 `risk_manager` → deny（对话线维持仅 risk_officer） | C5 |
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| `app/service/risk/chat_tools.py` | `customer_context` 扩展 `concentration_ratio`；新增 `query_overdue_alerts` / `query_agent_behavior` 两个 Tool + 注册表条目 | C4/C5/C6 |
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| `app/service/tool_service.py` | `_INTENT_KEYWORDS["risk"]` 追加两条意图词组；`summarize` 加三个 Tool 摘要分支 | C4/C5/C6 |
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| `app/gateway/trade_gateway.py` | `submit_trade` 加可选参数 `actor_id`，透传到 `_audit`（C6 条件 A 数据源前提） | C6 |
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| `app/api/simulate.py` | 调 `submit_trade` 时传 `actor_id=auth.actor_id` | C6 |
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| `scripts/core/02-seed-base.sql` | 追加 STAFF-31001/31002（staff_type='risk_officer'，roles='["risk_manager"]'） | C5 前置 |
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| `tests/conftest.py` | 新增 `backdated_alert` / `backdated_audit_event` fixture（免等待测试基建） | C5/C6 |
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> `chat_tools.py` / `tool_service.py` 三个任务都碰，按 C4→C5→C6 顺序合并提交，避免冲突。
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## 2. C4 · RISK-006 集中度预警（FR-8）
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### 2.1 数据流转
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```text
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交易落库 → engine.process_trade_event
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├─ run_rules(RISK-001~005) （现有，不动）
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├─ [新增] core.concentration_profile(customer_id)
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│ → rule_concentration(profile, th) → RuleHit(alert_subtype="concentration")
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│ 命中 → 并入 hits，走既有 record_trade_alerts（聚合锚点 = find_pending_event_alert
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│ **排除 payload.alert_subtype 含 'agent_behavior' 的单**——客户维度事件单与
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│ 代理人维度行为链单是两条出单线，聚合并存、互不影响，PRD 4A.0 #3；
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│ 评审 P0-1 收口，见 §2.5 锚点过滤）
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│ + L3：upsert_profile_l3(customer_id, "pattern", monitor_tags=["high_risk_concentration"])
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│ + 审计：event_type='risk_concentration'（金额 DESENS-005 截断）
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└─ match_customer(AML) （现有，不动）
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```
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关键点：RISK-006 **不新建出单路径**——并入 `record_trade_alerts` 既有聚合，`risk_score=60` 经 `max()` 语义不覆盖 RISK-001/002 的 70；`alert_type` 随最高分规则动态更新的现有逻辑不变。
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### 2.2 core_ro 新增：`concentration_profile`（挂账 #1 收口）
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```python
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def concentration_profile(self, customer_id: str, limit: int = 500) -> dict[str, Any]:
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"""持仓集中度画像（RISK-006 专用，一次 SQL 聚合，避免 N+1）。
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返回 {r45_value: Decimal, total_value: Decimal, holdings_truncated: bool, rows: [...]}。
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rows 仅保留 market_value 降序前 limit 条明细（进审计 input_summary 用摘要，不进 payload 全量）。
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触及 limit → holdings_truncated=True（调用方按保守口径视同达标，PRD FR-8 截断防护）。
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"""
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# SQL：SELECT h.market_value, p.min_risk_code FROM core_holding h
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# JOIN core_product p ... WHERE h.customer_id=:cid
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# ORDER BY h.market_value DESC LIMIT :lim+1 ← 多取 1 行判定截断
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# Python 端按 min_risk_code in ("R4","R5") 分组求和（Decimal）
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```
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> 采用「SQL 取明细 + Python 聚合」而非 SUM(CASE)：明细行还要进审计摘要，且 sqlite/MySQL DDL 差异下 Python 判 `min_risk_code` 最稳。limit+1 探测截断，避免二次 COUNT 查询。
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> 注：PRD FR-8 字面为「调用 `core_ro.list_holdings`」；本方法为挂账 #1 的收口（聚合封装，内部同源查询，市值口径不变），偏离字面已在方法 docstring 注明。
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### 2.3 rules.py 改动
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```python
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@dataclass(frozen=True)
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class RuleHit:
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rule_id: str
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alert_type: str
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risk_score: int
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detail: str
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alert_subtype: str | None = None # 新增：RISK-006→"concentration"，RISK-008→"agent_behavior"，RISK-001~005 恒 None
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RULE_SCORES["RISK-006"] = 60
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RULE_ALERT_TYPES["RISK-006"] = "pattern"
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@dataclass(frozen=True)
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class RiskThresholds:
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...
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concentration_threshold: float = 0.80 # settings.risk_concentration_threshold
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# from_settings() 必须同步补读：concentration_threshold=s.risk_concentration_threshold
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# （评审 P1-2：引擎/网关测试全部走 from_settings 默认路径，漏读字段会导致
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# autouse 回归 fixture 的 monkeypatch 失效）
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def rule_concentration(profile: dict[str, Any], th: RiskThresholds) -> RuleHit | None:
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"""RISK-006 集中度：R4+R5 市值占比 ≥ 阈值（纯函数）。
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total_value == 0（空仓）不触发；holdings_truncated=True 视同达标（保守告警）。
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detail 含 r45_value/total_value/占比（Decimal→str）。
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"""
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```
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> **不动 `run_rules` 签名**——RISK-001~005 吃 trades、RISK-006 吃持仓画像，输入域不同；引擎分别调用后合并 hits，比改 run_rules 兼容面小（现有 13 处 run_rules 调用/断言零改动）。
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### 2.4 engine.py 接入点
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```python
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# process_trade_event 内，hits = run_rules(...) 之后：
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profile = core.concentration_profile(trade["customer_id"]) # 截断防护在 rule 内判定
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conc = rule_concentration(profile, th)
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if conc:
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hits = [*hits, conc] # 并入后走 record_trade_alerts 既有聚合/审计/推送
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upsert_profile_l3(trade["customer_id"], "pattern",
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monitor_tags=["high_risk_concentration"],
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||
last_alert_id=... ) # 聚合出单后补（同现有 best 分支）
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_audit_concentration(repo, trade, profile, conc) # event_type='risk_concentration'
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```
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> 注意顺序：RISK-006 分支放在 `run_rules` 之后、`record_trade_alerts` 之前，使 `record_trade_alerts` 一次调用覆盖合并；L3 upsert 与专属审计放在出单之后（拿 alert_id）。命中 RISK-006 但 RISK-001~005 未命中时，`record_trade_alerts` 同样正常建单（hits 非空即走聚合分支），**无需**为「仅集中度命中」写独立分支。
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### 2.5 alert_service.py 改动
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**① 聚合锚点排除代理人维度单（评审 P0-1 收口，必须做）**
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`RiskRepository.find_pending_event_alert` 改为「查候选 + Python 过滤」：
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```python
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def find_pending_event_alert(self, customer_id: str, day_start: datetime) -> dict | None:
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"""当日该客户的事件类 pending 单（聚合锚点）——**排除代理人维度行为链单**。
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LIMIT 1 会取到最新 pattern 单；若它恰是 agent_behavior 单而更早还有客户维度
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事件单，会误判无锚点导致当日出第二张客户维度单。故候选取 LIMIT 50 再过滤：
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SELECT * FROM risk_alert
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WHERE customer_id=:cid AND status='pending_review'
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AND alert_type IN (事件类) AND created_at>=:day_start
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ORDER BY created_at DESC LIMIT 50
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→ Python 过滤：'agent_behavior' not in (payload.get("alert_subtype") or []) → 取最新
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"""
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```
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> 依据 PRD §4A.0 #3：FR-4「同客户同自然日仅一张」只对**客户维度**事件单成立，RISK-008 行为链单（同 pattern 但 `payload.actor_type='agent'`）是独立出单线，两者不得互相并入。C6 的 `find_agent_behavior_alert` 已按 subtype 过滤，天然安全（单向污染只在 C4 侧）。
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**② alert_subtype 集合维护**
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```python
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subtypes = sorted({h.alert_subtype for h in hits if h.alert_subtype})
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# 新建单：仅当 subtypes 非空才写 payload["alert_subtype"] = subtypes（空集不注入该键，评审 P2-3）
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# 追加单（锚点命中）：risk_repo.append_alert_event(..., extra_subtypes=subtypes)
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```
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**③ 追加时 alert_type 按合并后规则重算（评审 P1-3，既有缺陷顺带修正）**
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现状缺陷：`append_alert_event` 用「本批 best.alert_type」更新——既有 large_amount(70) 单，本批仅命中 RISK-006(60) 时会被错误翻转为 pattern。修法（alert_service 追加分支）：
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```python
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merged_rules = sorted(set(pending["triggered_rules"]) | {h.rule_id for h in hits})
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best_rule = max((r for r in merged_rules if r in RULE_SCORES), key=lambda r: RULE_SCORES[r])
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risk_repo.append_alert_event(..., risk_score=max(old, 本批max), alert_type=RULE_ALERT_TYPES[best_rule])
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```
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（`RULE_SCORES`/`RULE_ALERT_TYPES` 从 rules.py 导入——alert_service 已依赖 rules.RuleHit，无新增分层问题。编码后跑全量回归确认无现有断言依赖旧翻转行为。）
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- `RiskRepository.append_alert_event` 加可选参数 `extra_subtypes: list[str] | None = None`：合并进 `payload.setdefault("alert_subtype", [])`（sorted set 并集），老单无该字段时首次追加自动创建。**向后兼容**：不传时行为与现在完全一致，现有用例不受影响。
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- `_publish_alert` 加可选参数 `notify_role: list[str] | None = None, extra: dict | None = None`：缺省保持 `["risk_officer"]`(+aml compliance) 现状；`extra` 合并进推送体（C5 放 `escalation_level`，C4/C6 放 `alert_subtype`）。`02-redis-keys.md` 同步增补字段说明（PRD §13 联动清单）。
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### 2.6 对话线：`customer_context` 扩展
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`chat_tools.customer_context` 返回体追加：
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```python
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"profile": {"concentration_ratio": 0.9, "r45_value": "...", "total_value": "...",
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"holdings_truncated": False} # 复用 core_ro.concentration_profile，脱敏后百分比
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```
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调用同一聚合函数，不重复实现口径。`tool_service.summarize` 的 customer_context 分支加一句「高风险持仓占比 90%（仅供参考）」。意图词无需新增（customer_context 词组已有）。
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## 3. C5 · RISK-007 时效升级（FR-9）
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### 3.1 鉴权与角色联动（**C5 开工前置**，挂账 #6）
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1. **种子**：`scripts/core/02-seed-base.sql` 追加：
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```sql
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INSERT INTO core_staff VALUES ('STAFF-31001','风控经理甲','risk_officer','["risk_manager"]',1,...);
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INSERT INTO core_staff VALUES ('STAFF-31002','风控经理乙','risk_officer','["risk_manager"]',1,...);
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```
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2. **`app/api/deps.py`**：`AGENT_ACCESS_MATRIX["risk"]["roles"]` → `("risk_officer", "risk_manager", "service_risk")`。理由：HTTP 台账请求经 `get_auth_context` 的交叉校验，不加则 manager 连 GET /api/risk/alerts 都过不去（401 通道 AUTH_403_AGENT_MISMATCH）。
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3. **`app/api/chat.py`（对话线例外）**：risk 分支在 `assert_agent_access` 之后加守卫：
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```python
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if "risk_manager" in auth.roles:
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deny(auth, "AUTH_403_ROLE", repo, message="对话线仅限 risk_officer，请走 HTTP 台账")
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```
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> 这是对 PRD 4A.1「AGENT_ACCESS_MATRIX 增补行」与「对话线不放行 risk_manager」两条的联合落地：矩阵放行解决 HTTP 通道，chat 层显式拒绝保住 FR-6 冻结口径。Tool 层 `assert_tool_access` 不动（manager 根本进不了对话线，天然 fail-closed）。
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||
4. **`app/api/risk.py::list_alerts_api`**：
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```python
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if auth.has_role("risk_officer"):
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... # 现有全量
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elif auth.has_role("risk_manager"):
|
||
... # 全量只读（同 risk_officer 查询路径，无处置入口）
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||
elif auth.has_role("compliance"):
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||
... # 现有 aml 强制过滤
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else:
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deny(...)
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```
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`handle_alert_api` 白名单**不动**（manager 无 risk_officer 角色 → 自然 403，PRD「零代码改动」）。JWT 手册 §5.3 增补为文档动作，随 C5 提交。
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### 3.2 仓储新增（risk_repository.py）
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```python
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def list_pending_alerts_all(self, page_size: int = 1000) -> list[dict]:
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"""全部 pending_review 单（C5 扫描输入；演示规模一次取回，Python 端判级）。
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复用 _parse_alert。"""
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def update_alert_escalation(self, alert_id: str, escalation_level: int,
|
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escalated_at: datetime, trace_id: str) -> bool:
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"""payload 升级标记独占写入（RISK-007；status/handler_* 列一律不碰）。
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实现：**统一读改写**（评审 P1-1 定案）——SELECT payload → Python 合并
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escalation_level/escalated_at/escalation_trace_id → UPDATE payload。
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与现有 append_alert_event 同模式（跨 MySQL/sqlite 已验证可行），不引入
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JSON_SET 方言分支；并发窗口由「单发定时脚本 + 幂等闸门（仅升不降）」兜底。
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||
WHERE alert_id=:aid，返回 rowcount==1。"""
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```
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> 人工处置 API 走 `handle_alert_with_audit`（只写 status/handler_*/handled_at 列），与 `update_alert_escalation` **写集不相交**，互不覆盖——对应 A-11「payload 与人工处置字段互不覆盖」断言。
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||
### 3.3 escalation_service.py（核心职责）
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```python
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"""预警处置时效升级（C5 · PRD FR-9 / 规则表 v1.1 RISK-007 补充约束）。"""
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def scan_and_escalate(
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now: datetime | None = None,
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risk_repo: RiskRepository | None = None,
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thresholds: EscalationThresholds | None = None,
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) -> dict[str, Any]:
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"""单次扫描入口（定时脚本/测试/手动演示共用）。
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EscalationThresholds(frozen dataclass, from_settings())：
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l1_hours=4, l2_hours=24, aml_l1_hours=1, aml_l2_hours=4
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流程：
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1. rows = repo.list_pending_alerts_all()
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2. 逐单计算 computed_level：
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overdue_h = (now - created_at).total_seconds()/3600
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aml 单用 aml_l1/l2，普通单用 l1/l2；level = 2 if overdue>=l2 else 1 if overdue>=l1 else 0
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||
3. 幂等闸门：computed_level > (payload.escalation_level or 0) 才动作；
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同级/降级一律跳过（每级别至多推送一次，A-11 幂等断言锚点）
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4. 动作顺序（LEVEL_1 与 LEVEL_2 同机制，PRD 拍板「先持久化再推送」）：
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||
a. repo.update_alert_escalation(alert_id, level, now, trace_id)
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b. 审计 event_type='alert_escalation'（input_summary 含 alert_id/已达级别/
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超时时长/升级原因；trace 贯通）
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||
5. 降噪合并：按 (customer_id, level) 分组，同组多单合并为一次推送
|
||
（alert_ids 列表进推送体；审计仍逐单落，不合并）
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||
6. 推送：redis_gateway.publish("risk:pub:alert", {..., "escalation_level": lvl,
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||
"notify_role": 通知链**累积**（评审 P1-4 修正）：
|
||
L1 → ["risk_officer", "risk_manager"]
|
||
L2 → ["risk_officer", "risk_manager", "compliance"] ← manager 不因升到 L2 而移出
|
||
→ 复用 alert_service._publish_alert 的 extra/notify_role 扩展
|
||
7. 任务级审计一条：decision='scan_completed'，input_summary={scanned, escalated, merged, skipped}
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返回 {"scanned": n, "escalated": [...], "merged_notices": m, "skipped": k}
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"""
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```
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**边界细则（编码时执行）：**
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- `created_at` 为 naive datetime（repo 直返），`now` 缺省 `datetime.now()`，同口径相减。
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- AML 判定按 `alert_type == "aml"`；suitability 单**同样纳入**扫描（属 pending_review，超时同样积压——PRD 未排除，从「时效监控」本义）。
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- 升级后单据 status 保持 `pending_review`，仍在下轮扫描范围（level 已达 2，幂等闸门自动跳过）；人工处置后自然退出（status ≠ pending_review）。
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- `escalation_level` 读缺省 0：`int((alert["payload"] or {}).get("escalation_level") or 0)`。
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### 3.4 定时任务脚本
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`scripts/cron/escalation_scan.py`（结构对齐 `scripts/demo/rebuild_alerts.py`）：
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```python
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"""RISK-007 处置时效升级扫描（建议 15min 周期；RISK_ESCALATION_SCAN_MINUTES 可配）。
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初期独立脚本 + 系统 cron；内嵌 lifespan 归 M4 评估（开发计划挂账 #2）。"""
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# ① sys.path 引导项目根（rebuild_alerts 先例）
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# ② from app.utils.trace import new_trace; new_trace() ← 显式生成 trace（无 HTTP 上下文）
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# ③ scan_and_escalate() → print JSON 摘要（供 cron 日志/演示走查）
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# 审计写库失败：service 内降级 + logger.error 留底（红线 5 口径，不阻塞下次扫描）
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```
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### 3.5 对话 Tool：`query_overdue_alerts`
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```python
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def query_overdue_alerts(customer_id, core_ro=None, risk_repo=None, **params):
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"""超期 pending 单列表（只读；FR-9 API 变更）。
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hours = params.get("hours") # 缺省取 settings L1 阈值
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→ repo.list_pending_alerts_all() → 过滤 overdue_h >= hours
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→ [{alert_id, customer_id, alert_type, created_at, escalation_level(读 payload,缺省0),
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overdue_hours(round 1位), risk_score}]，按 overdue_hours 降序（对话线查询置顶语义）
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"""
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# 注册表条目：requires_customer=False（risk_officer 无绑定客户可查全量，C2 守卫先例）
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# param_whitelist=("hours",), int_bounds={"hours": (1, 720)}
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```
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意图词组：`("query_overdue_alerts", ("超期", "超时", "逾期", "多久没处理", "处置时效"))`——**置于 risk 组 alert_query 之前**（评审 P2-4：「超时预警」类话术不得误命中台账）。
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## 4. C6 · RISK-008 代理人行为链（FR-10）
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### 4.0 前置改造：交易审计 actor 透传（条件 A 数据源前提）
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现状：`trade_gateway._audit` 写 `actor_id="SYSTEM"`（B6 挂账注释），条件 A 无法归属发起人。
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```python
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# trade_gateway.submit_trade 加参数：actor_id: str | None = None
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# _audit(..., actor_id=actor_id or "SYSTEM") ← 缺省 SYSTEM，现有测试/脚本零改动
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# app/api/simulate.py：submit_trade(req, ..., actor_id=auth.actor_id)
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```
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演示期 risk_demo 账号（roles 含 risk_demo）扮演代理人发起 → audit_log.trade_request 行的 actor_id = STAFF-90001；客户本人发起时 actor_id == customer_id，扫描时**排除**（防误报，A-12 断言）。
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### 4.1 仓储新增
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```python
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def list_audit_events(self, event_type: str, since: datetime, actor_id: str | None = None,
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decision: str | None = None, limit: int = 2000) -> list[dict]:
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"""audit_log 滑窗查询（RISK-008 数据源；input_summary 解析回 dict）。
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WHERE event_type=:et AND created_at>=:since [AND actor_id=:aid] [AND decision=:d]
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ORDER BY created_at ASC。条件 B/C 用 actor_id+decision='forbidden'；
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条件 A 用 event_type='trade_request' 全量（actor 过滤在 Python 端做，排除 SYSTEM）。"""
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def find_agent_behavior_alert(self, actor_id: str, day_start: datetime) -> dict | None:
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"""同代理人当日 pending 行为链单（去重锚点）。
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SQL：SELECT * FROM risk_alert WHERE status='pending_review' AND alert_type='pattern'
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AND created_at>=:day_start ORDER BY created_at DESC（演示规模可接受）；
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Python 过滤 payload.alert_subtype=='agent_behavior' and payload.actor_id==actor_id。
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不用 payload LIKE：JSON 键值歧义 + 序列化空格差异两坑（挂账 #9 登记性能，一期 Python 过滤最稳）。"""
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```
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### 4.2 agent_behavior_service.py（核心职责）
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```python
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"""代理人异常行为链识别（C6 · PRD FR-10 / 规则表 v1.1 RISK-008 补充约束）。
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数据源（定案口径，input_guard_log 不作为数据源）：
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条件 A：audit_log(event_type='trade_request') ∩ core_trade 时间线——**join 键 = trade_id**
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（评审 P2-2 补细）：审计行 input_summary.trade_id 归属发起人 actor_id；
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扫描先取 trade_request 行 → 过滤 actor_id=='SYSTEM'（历史无归属）与
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actor_id==customer_id（本人交易）→ 以行内 trade_id 集合从 core_trade
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（list_trades_range 当日窗 + get_trade_by_id 补漏）取 traded_at/trade_type/
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product_id 组装时间线 → 模式判定只在「有归属 actor 的 trade_id 子集」内做
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条件 B：audit_log(event_type='authz', decision='forbidden') 且 input_summary.code=='AUTH_403_SCOPE'
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条件 C：同 B 族，code IN ('AUTH_403_NOT_OWNER','AUTH_403_NOT_ASSIGNED')
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（对话线 blocked 经 record_authz_denial 双写 audit_log，天然同口径可查）
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"""
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@dataclass(frozen=True)
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class BehaviorThresholds:
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a_window_hours: int = 24; a_count: int = 3
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b_window_hours: int = 72; b_count: int = 5
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c_window_hours: int = 24; c_count: int = 10
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# from_settings() 对齐 settings.risk_agent_behavior_*
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def detect_hits(now, core, repo, th) -> dict[str, dict[str, Any]]:
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"""按代理人分组聚合三条件证据。返回 {actor_id: {"A": [...], "B": [...], "C": [...]}}，
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每条证据含 {trace_id, at, customer_id, detail}。纯查询，无副作用（单测友好）。"""
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def scan_and_alert(now=None, core_ro=None, risk_repo=None, thresholds=None) -> dict:
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"""扫描入口（脚本/测试共用；模式对齐 escalation_service）。
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1. detect_hits 收集证据
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2. 逐 actor：
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existing = repo.find_agent_behavior_alert(actor_id, day_start)
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├─ 有 → 新子条件才 append_alert_event（triggered_rules 追加 "RISK-008"，
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│ payload.events 追加证据、alert_subtype 集合并集——同日多子条件只一张单）
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└─ 无 → 出单：
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alert_type='pattern', triggered_rules=["RISK-008"], risk_score=75
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customer_id = 证据条数众数客户（PRD：涉及客户语义，payload 显式声明）
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payload = {alert_subtype:'agent_behavior', actor_id, actor_type:'agent',
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subtypes_hit:['A'|'B'|'C'], timeline:[...], customers:[...],
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evidence_trace_ids:[...], note:'customer_id 为涉及客户非归属客户'}
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L3 不写（代理人画像本期仅 payload 承载，挂账 #3）
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3. 推送 notify_role=["risk_officer","risk_manager"]（_publish_alert extra 带 alert_subtype）
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4. 审计 event_type='agent_behavior_detected'（每 actor 每次命中一条；显式 new_trace 由脚本入口给）
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返回 {"scanned_windows": ..., "hits": [...], "created": [...], "appended": [...]}
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"""
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```
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**边界细则：**
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- 条件 A 模式判定：归属映射 audit 行 → (actor_id, customer_id, trade_id)，trade_id 经 core_trade 取时间线；同 (actor, customer) 组内，对每个 redeem 事件找 2h 内该 customer 的 subscribe 且 product_id 不同 → 计一次诱导调仓；同一 redeem 不重复配对（消费制）。窗口按 core_trade.traded_at（事件时点，非扫描墙钟，与 RISK-004 rebuild 口径一致）。
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- 窗口均为滑动窗口 `created_at >= now - window`，自然日去重键只用于出单（PRD 明确两套口径并存）。
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- 行为链明细展示脱敏：payload 存 customer_id（内部键不脱敏）；Tool 输出层对 display_name 走 `utils/desensitize` 二次脱敏（PRD 系统动作 6）。
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### 4.3 对话 Tool：`query_agent_behavior`
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```python
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def query_agent_behavior(customer_id, core_ro=None, risk_repo=None, **params):
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"""代理人行为链查询（只读）。agent_id = params.get("agent_id")（可缺省=全部）。
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rows, _ = repo.list_alerts(alert_type='pattern', status=None, page_size=100) # 注意返回 tuple（评审 P2-1）
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→ Python 过滤 payload.alert_subtype=='agent_behavior'（+ actor_id==agent_id 若传）
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→ [{alert_id, actor_id, subtypes_hit, customers(脱敏展示), created_at,
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risk_score, status, evidence_trace_ids[:5]}]
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可见性：对话线准入已限 risk_officer（manager 走 HTTP 台账），Tool 层天然 fail-closed。
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"""
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# 注册表：requires_customer=False, param_whitelist=("agent_id",), int_bounds={}
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# 意图词组：("query_agent_behavior", ("代理人", "行为链", "异常行为", "诱导", "越权记录"))
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```
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> 意图词注意与现有 risk 组内 `alert_query`（"预警"）词序：`query_agent_behavior` 放 alert_query **之前**（"代理人预警"应命中行为链而非台账）；"预警"仍是 alert_query 专属词，无冲突。
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### 4.4 定时脚本
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`scripts/cron/agent_behavior_scan.py`：结构同 escalation_scan.py（sys.path 引导 → `new_trace()` → `scan_and_alert()` → JSON 摘要打印）。
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## 5. 配置项清单（settings.py + .env.example，C4~C6 开工时一次性加齐）
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```python
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# ===== 风控追加 v1.1（FR-8/9/10 · PRD §4A）=====
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risk_concentration_threshold: float = 0.80 # FR-8 R4+R5 占比阈值
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risk_escalation_scan_minutes: int = 15 # FR-9 扫描周期（cron 侧参考）
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risk_escalation_l1_hours: int = 4 # FR-9 普通单 LEVEL_1
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risk_escalation_l2_hours: int = 24 # FR-9 普通单 LEVEL_2
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risk_escalation_aml_l1_hours: int = 1 # FR-9 AML 通道 L1
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risk_escalation_aml_l2_hours: int = 4 # FR-9 AML 通道 L2
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risk_agent_behavior_scan_minutes: int = 30 # FR-10 扫描周期
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risk_agent_behavior_a_window_hours: int = 24 # FR-10 条件 A
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risk_agent_behavior_a_count: int = 3
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risk_agent_behavior_b_window_hours: int = 72 # FR-10 条件 B
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risk_agent_behavior_b_count: int = 5
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risk_agent_behavior_c_window_hours: int = 24 # FR-10 条件 C
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risk_agent_behavior_c_count: int = 10
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```
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## 6. 测试方案（A-10 / A-11 / A-12）
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### 6.1 conftest 新增 fixture（免等待基建）
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```python
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@pytest.fixture()
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def backdated_alert(sqlite_engine):
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"""注入 created_at 回拨的 pending 单（C5）；teardown 按 alert_id 精确删除。
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用法：alert_id = backdated_alert(alert_id="ALT-TEST-...", customer_id=..., hours_ago=5, payload={...})"""
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@pytest.fixture()
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def backdated_audit_event(sqlite_engine):
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"""注入 created_at 回拨的 audit_log 行（C6）；trace_id 用 'TEST-TRACE-' 前缀，
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teardown DELETE WHERE trace_id LIKE 'TEST-TRACE-%'（不污染正常 trace 空间）。"""
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```
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> 真 MySQL 集成测试沿用 `risk_demo_env`；回拨行 teardown 注意 `_cleanup_test_rows` 按 `created_at >= started_at` 清不掉回拨行 → 两个 fixture **必须自带精确清理**（alert_id / trace 前缀），这是评审必查点。
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### 6.2 用例清单
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| 文件 | 覆盖 |
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| `tests/test_rules.py`（扩） | rule_concentration：90% R5 命中 / 100% R1 不触发 / 空仓不触发 / 截断视同达标 / 阈值边界（79.9% 不触发 / 80% 触发） |
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| `tests/test_engine.py`（扩） | 引擎合并：RISK-006 与 RISK-001 同单聚合、risk_score=max(60,70)=70、payload.alert_subtype 含 concentration、L3 tag 追加、risk_concentration 审计 |
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| `tests/test_alert_service.py`（扩） | append_alert_event extra_subtypes 合并（老单无字段首次创建）；**P0-1 回归：当日已有 agent_behavior 单后再触发 RISK-006 → 出第二张客户维度单，两单 payload 互不污染**；alert_type 合并重算（large_amount 单 + 仅 RISK-006 追加 → 保持 large_amount 不翻转）；现有断言回归 |
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| `tests/test_escalation_service.py`（新） | 3h59m 不升 / 4h 升 L1 / 24h 升 L2 / AML 1h 短通道（两条断言分开）· 同单重复扫描不重复推送（幂等）· 同客户多单同级别合并一次推送 · 阈值内处置不升级 · 处置后退出扫描 · status 全程 pending_review · notify_role 断言（L1 含 risk_manager / L2 含 compliance）· update_alert_escalation 不碰 handler 列 |
|
||
| `tests/test_agent_behavior_service.py`（新） | 条件 A：2 次不触发 / 3 次触发 / 本人交易（actor==customer）不计数 / 跨产品 2h 窗口边界 / SYSTEM actor 排除；条件 B：4/5 边界 + code 精确匹配；条件 C：9/10 边界 + 双 code 并集；同日多子条件只一张单（subtypes_hit 并集）；customer_id=众数；payload.actor_id 正确指向代理人 |
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||
| `tests/test_chat_tools.py`（扩） | customer_context 带 concentration_ratio；query_overdue_alerts 边界与缺省 hours；query_agent_behavior 过滤与 agent_id 匹配 |
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| `tests/test_risk_api.py`（扩） | risk_manager：GET alerts 200 全量 / handle 403 / **suitability/check 403 / aml/scan 403（评审 P2-5：防未来新增端点只依赖矩阵漏加角色校验的回归断言）** / chat risk 入口 deny（AUTH_403_ROLE）/ debug 头与 JWT 通道各一条 |
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| 集成（risk_demo_env） | A-10（TRD-TEST- 交易落库后 5s 内出单）/ A-11 / A-12 按验收表逐条 |
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**全量回归口径（PRD A-10 预声明 · 评审 P1-2 修订）**：conftest 增加自动生效的回归隔离 fixture（autouse，作用于全部单测）：
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```python
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@pytest.fixture(autouse=True)
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def _disable_concentration_rule(monkeypatch):
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"""RISK-006 阈值推到不可达，现有用例断言零改动；RISK-006 专测内再手动改回真实阈值。"""
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monkeypatch.setattr(settings, "risk_concentration_threshold", 1.01)
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```
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前置条件：`RiskThresholds.from_settings()` **必须补读** `concentration_threshold` 字段（引擎/网关测试全部走 `from_settings()` 默认路径，漏读则 monkeypatch 失效、425 绿被 RISK-006 打穿）。RISK-006 专属测试显式传 `RiskThresholds(...)` 或再次 monkeypatch 真实阈值 0.80。
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## 7. 实现优先级与执行顺序
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| 步骤 | 内容 | 理由 |
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| 0 | C5 前置联动：seed 两个 manager 账号 + deps 矩阵 + chat 守卫 + risk.py 台账分支 + JWT 手册文档 | PRD「C5 开工前执行」；独立可测（不依赖 C4） |
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| 1 | **C4**（rules + core_ro + engine + alert_service + customer_context + settings） | 改动最小、复用度最高、无新基建；先拿下一个完整验收（A-10） |
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| 2 | **C5**（repo 方法 + escalation_service + cron 脚本 + Tool + conftest fixture） | 建立定时任务基建与 fixture 模式，C6 直接复用；P0 红线规则 |
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| 3 | **C6**（trade_gateway actor 透传 + repo 审计查询 + agent_behavior_service + Tool + 脚本） | 前置改造最多（actor 链路），基建已由 C5 备好 |
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| 4 | 演示 SOP 补章节（risk_demo 扮演代理人步骤）+ 02-redis-keys.md 增补 + MEMORY/TODO 收口 | 随各任务顺手，最后统一核对挂账 #1~#9 |
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每个任务独立 commit（C4 → `feat: T-C4 ...`），全量 `python -m pytest` 绿后再进下一步；C4~C6 全部完成后按开发计划 M3 口径验收 A-10/A-11/A-12 并打 tag。
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### 红线自查（每步提交前过一遍）
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- 不改表结构（alert_type/status 复用 payload 承载；audit_log.event_type 为 VARCHAR 可直接扩）✓
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- 升级标记仅定时任务可写（update_alert_escalation 只有 cron 链路调用；handle API 不触碰 payload）✓
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- 人工处置唯一入口 risk_officer（manager 全链路无处置权）✓
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- 四 Agent 不互调 LLM（C5/C6 定时任务无 LLM；新 Tool 全部只读）✓
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- 审计只 INSERT（三个新 event_type 走 insert_audit_log）✓
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- 客户 Agent 边界不涉及（三个需求全部收口在 risk Agent + 定时任务）✓
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### 已登记挂账（不属本期，编码时勿"顺手"处理）
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#2 定时任务内嵌 lifespan、#3 agent_profile_l3 建表、#4 escalated 状态改表、#5 alert_type ENUM 扩展、#7 customer_query 事件类型补建、#8 core_trade actor 字段、#9 payload JSON 检索性能。
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