feat(0.5.1): 业务逻辑审查 9 条 P0 全修 + 自绘安装器 + 现场反馈四项
## 算分正确性（6 份只读审查 → 收敛成 5 个病根，均先复现失败再修） - 「人工名次」与「自动名次回写」互斥：原来同一份成绩**发布两次分数不同** （团体报名项 dual 通道 10/8/6 → 25/18/14），现在连发多次逐字节一致 - 删小项时在同一事务作废旧流水并推榜：原来分数**永久残留**在总榜、任何重算都打不到 - 规则包导入整体事务化：原来中途失败会清空名次表且补不回（奖牌全丢）； 另加守卫「compare=none 的小项不得配 basis=result/aggregate」 - 末位归零只抹真正落在末位的那一档：原来跨末位的并列组会被整组抹 0 （7 人三人并列第 5 时第 5、6 名的分也一起没了） - 模板「分值表档位超出录取名次」现在拒绝保存：原来静默截断成 0 分 ## 现场反馈（主人实测报的） - 已发布成绩可改：行内「修改本条」+ 成绩格/状态格可点（退回草稿→改→重新发布本组）， 与「作废」语义分开；取消路径不产生任何副作用 - 单位积分明细补「运动员 / 来源」列，并显示「已修订 ×N（时间·原因）」： 管理端、大屏覆盖层、xlsx 备注列三处同源 - 单位奖牌榜改为按奖牌独立排名（金→银→铜→单位编码），与积分榜解耦 - 历史孤儿积分流水清理（迁移 0022，只动 result/record_bonus，人工调整分不受影响） ## 新功能 - 团体项目聚合口径二选一：平均（默认）/ 总和（迁移 0023，通道编辑器可切） ## 安装器 - 自绘五页安装界面：无边框、自绘标题栏、DPI 自适应（4K@200% 实测）、 安装/卸载逻辑复用 electron-builder 宏不变；默认「为所有用户安装」并自动放行防火墙 19540 - 构建期校验：安装器素材里的版本号必须与 VERSION 一致，否则构建失败 自检：服务端 14 包 ×2 / 前端 vue-tsc + build + 742 例 ×2 / Console 20 文件 + 68 例 ×2，全绿。 端到端对拍：修前 vs 修后，纯团体 / 双计 / 普通个人三形态**逐字节一致**，仅出 bug 的双通道形态按要求改变。
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AskaEth committed
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78b14efaa9
commit
877ff15823
181 files changed
+8747
-371
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@@ -86,7 +86,7 @@ func loadCategoriesQ(ctx context.Context, q queryer, eventID int64) ([]domain.Ev
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func loadChannelsQ(ctx context.Context, q queryer, eventID int64) ([]domain.ScoreChannel, error) {
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rows, err := q.QueryContext(ctx,
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`SELECT id, event_id, scope, basis, profile_id, sort_order, count_to_team,
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`SELECT id, event_id, scope, basis, profile_id, sort_order, aggregate_mode, count_to_team,
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count_to_medals, count_to_team_medals
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FROM event_score_channels WHERE event_id = ? ORDER BY sort_order, id`, eventID)
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if err != nil {
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@@ -98,14 +98,19 @@ func loadChannelsQ(ctx context.Context, q queryer, eventID int64) ([]domain.Scor
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for rows.Next() {
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var (
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c domain.ScoreChannel
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aggregateMode string
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countToTeam int
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countToMedals int
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countToTeamMedals int
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)
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if err := rows.Scan(&c.ID, &c.EventID, &c.Scope, &c.Basis, &c.ProfileID, &c.SortOrder, &countToTeam,
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if err := rows.Scan(&c.ID, &c.EventID, &c.Scope, &c.Basis, &c.ProfileID, &c.SortOrder, &aggregateMode, &countToTeam,
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&countToMedals, &countToTeamMedals); err != nil {
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return nil, internal(err)
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}
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// 汇总口径只认 sum：avg（含缺字段的老库）保持零值，由引擎按缺省 avg 处理。
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if aggregateMode == string(domain.AggregateSum) {
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c.AggregateMode = domain.AggregateSum
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}
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// 只把显式关闭的通道落成指针，缺省时保持 nil（等同计入单位总分 / 发奖牌）。
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if countToTeam == 0 {
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c.CountToTeam = boolPtr(false)
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@@ -545,14 +550,30 @@ func resultStatusPtr(s domain.ResultStatus) *string {
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// 团体通道（scope=team）与聚合 / 团体手工名次（ResultID=0）一律不碰这一列——
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// 它们过去把个人名次覆盖成团体名次，双通道项目第二次发布会把同一份名次再发一次分（P0）。
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//
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// 这一列还是 manual 通道的**输入**（个人手工名次走它、团体报名项的团体名次也走它兜底），
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// 所以命中「人工名次的录入位」时必须让路，否则同一份数据第二次发布会算出另一个结果：
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//
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// - 小项配了 [athlete, manual]：每一条成绩的 results.rank 都是操作员填的输入，
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// 自动名次覆盖它 → 人工通道下一轮读到的是自动名次（工单 A-2：A 队 18 → 20 分）；
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// - 小项配了 [team, manual] 且该行是**团体报名项**（AthleteID == 0）：它的 results.rank
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// 是「单位名次」而不是个人名次（domain.collectTeamManualCandidates 的兜底来源），
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// 写进自动的个人名次后会被当成团体名次再发一遍团体分（工单 A-1：10/8/6 → 25/18/14）。
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//
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// 同一 result 命中多个个人通道时取一条：basis=result 优先（这一列本来就是成绩名次），
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// 其次通道 id 小者，保证同一份输入每次写回同一个值。
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func applyComputedRanks(ctx context.Context, tx *sql.Tx, ranked []domain.RankedResult) error {
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inputs, err := manualRankInputEvents(ctx, tx, ranked)
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if err != nil {
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return err
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}
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best := make(map[int64]domain.RankedResult)
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for _, rr := range ranked {
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if rr.Scope != domain.ScopeAthlete || rr.ResultID == 0 || rr.Rank <= 0 {
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continue
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}
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if in := inputs[rr.EventID]; in.athleteManual || (in.teamManual && rr.AthleteID == 0) {
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continue
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}
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cur, ok := best[rr.ResultID]
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if !ok || preferComputedRank(rr, cur) {
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best[rr.ResultID] = rr
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@@ -566,6 +587,39 @@ func applyComputedRanks(ctx context.Context, tx *sql.Tx, ranked []domain.RankedR
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return nil
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}
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// manualRankInputs 描述一个小项把 results.rank 当作「人工名次录入位」的两种通道形态。
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type manualRankInputs struct {
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athleteManual bool // [athlete, manual]：每条成绩的 results.rank 都是人工录入的个人名次
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teamManual bool // [team, manual]：团体报名项的 results.rank 是人工录入的团体名次
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}
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// manualRankInputEvents 查出这些名次所属小项里，哪些把 results.rank 当输入用。
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// 只查 ranked 里出现的小项：没有名次可写回时不需要这一趟查询，
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// 而「有没有 manual 通道」必须看库（不能只看 ranked——名次还没录时该通道不产出明细）。
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func manualRankInputEvents(ctx context.Context, tx *sql.Tx, ranked []domain.RankedResult) (map[int64]manualRankInputs, error) {
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if len(ranked) == 0 {
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return nil, nil
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}
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out := make(map[int64]manualRankInputs)
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for _, rr := range ranked {
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if rr.EventID == 0 {
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continue
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}
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if _, done := out[rr.EventID]; done {
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continue
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}
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var athlete, team int
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if err := tx.QueryRowContext(ctx,
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`SELECT COALESCE(MAX(CASE WHEN scope = 'athlete' AND basis = 'manual' THEN 1 ELSE 0 END), 0),
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COALESCE(MAX(CASE WHEN scope = 'team' AND basis = 'manual' THEN 1 ELSE 0 END), 0)
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FROM event_score_channels WHERE event_id = ?`, rr.EventID).Scan(&athlete, &team); err != nil {
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return nil, internal(err)
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}
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out[rr.EventID] = manualRankInputs{athleteManual: athlete != 0, teamManual: team != 0}
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}
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return out, nil
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}
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// preferComputedRank 判断候选 a 是否比已选中的 b 更该写回 results.rank。
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func preferComputedRank(a, b domain.RankedResult) bool {
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if (a.Basis == domain.BasisResult) != (b.Basis == domain.BasisResult) {
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