docs: add B5 employee four-metric profile to backlog

训练时长/贡献度/测评分/AI等级四指标映射到 TechSpec M6 既有 P1
排期:贡献度复用 incentive_point+审核链计分,AI等级用 cert_rule
组合三指标,展示面落 mobile profile 接口;标注挂钩绩效须过闸门。

docs/BACKLOG.md

@@ -49,6 +49,27 @@
   3. **文生视频**(片头/场景氛围镜头):可灵 Kling / 火山即梦 Seedance / MiniMax 海螺 / 通义万相
 - 选型倾向:二期先只接 **MiniMax 一家**打通(LLM + TTS + 文生图 + 视频一个 key 一套鉴权,对 2 人团队集成量最小,且同时覆盖 B2 语气声);视频质量不满意再单换可灵/即梦——全部封装在自有 provider 抽象后(参照 siliconflow embedding provider 先例)。
 
+### B5. 员工四维画像:训练时长 / 贡献度 / 测评分 / AI 等级
+
+需求(甲方 2026-07-03 补充):每个员工要有训练时长、贡献度、测评分、AI 等级。贡献度 = 为平台提供的有效案例/资源等;AI 等级 = 系统对其的等级评定。
+
+约九成落在 TechSpec **M6 能力/认证/激励(P1)** 既有排期内,不新建平行体系:
+
+| 指标 | 承载 | 缺口 |
+|---|---|---|
+| 训练时长 | `practice_session.started_at`、`course_enrollment`(P1) | session 补 `duration_seconds` 字段 + 按人/按期聚合 |
+| 贡献度 | `incentive_point`(P1,自带 `source`)+ BRD 4.7 审核链 | 贡献计分规则(见下) |
+| 测评分 | 两层已设计:单场 `practice_session.total_score`(4维)+ 跨期 `competency_assessment`(BRD 4.5 五维加权 40/25/20/10/5) | 无;**两层勿混成一个数** |
+| AI 等级 | `certification` / `cert_rule`(初/中/高,`condition_json` 规则引擎,P1) | 只需写等级条件规则 |
+
+设计要点:
+
+- **贡献度 = 积分体系的一个来源**:员工提交案例 → `review_task` 专家终审通过 → `incentive_point` 记 `source='case_contribution'` 积分并署名入库(BRD 4.7 已定);贡献度即该来源积分累计,可按案例被引用/选入训练营加权。审核、署名、积分共用一条流水,不加表。
+- **AI 等级 = cert_rule 组合另外三个指标**:`condition_json` 示例 `{训练时长≥20h, 画像总分≥75, 贡献积分≥100} → 中级`。遵守 BRD"一期建规则,**挂钩推迟**"——等级可上线,挂钩晋升/绩效须过生产前闸门(AI 分挂钩绩效公平性/申诉、员工接受度 G4)。
+- **展示面已有落点**:移动端 `GET /api/aihr/mobile/profile`(能力画像)聚合四指标(雷达图+时长+贡献积分+等级);管理端对应规划中的 `/competency/radar`、`/competency/cert`。
+
+净新增工作量:① session 时长字段+聚合;② 审核通过→积分的贡献计分服务逻辑;③ profile 接口拼装四指标。其余为 M6 既有 P1 表和页面。
+
 ## Future Enhancements
 
 ### Model Classification Version Governance