fix(aihr): align contribution score with reviewed evidence

2026-07-14 13:28:06 +08:00
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@@ -1573,9 +1573,7 @@ public class AihrPracticeSeedService {
            ), tenantId(), party, party);
        CompetencySnapshot snapshot = rows.isEmpty() ? new CompetencySnapshot(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) : rows.get(0);
        int trainingMinutes = snapshot.completed() * 8;
-        int contribution = snapshot.completed() == 0 && snapshot.incentivePoints() == 0
-            ? 0
-            : Math.min(100, snapshot.incentivePoints() + snapshot.completed() * 8 + Math.max(0, 100 - snapshot.pendingReview() * 10) / 5);
+        int contribution = Math.min(100, Math.max(0, snapshot.incentivePoints()));
        int assessmentScore = snapshot.score();
        String aiLevel = aiLevel(snapshot.completed(), assessmentScore);
        return new CompetencyResponse(
@@ -643,6 +643,7 @@ public class AihrPracticeSeedServiceTest {
        CompetencyResponse profile = service.competency("13900001001");

        assertEquals("初级", profile.aiLevel());
+        assertEquals(20, profile.contribution());
        assertEquals(100, profile.growthPath().get(0).progress());
        assertEquals("已达成", profile.growthPath().get(0).status());
        assertEquals(95, profile.growthPath().get(1).progress());
@@ -262,3 +262,4 @@
 - 2026-07-14 BRD 4.3.4 内容现状核对：本地开发租户当前启用生活顾问场景 `12` 条，但服务推介/增值场景 `0` 条、日常服务场景 `0` 条；已入库案例 `2` 条，知识附件处理数 `0` 条。严格预检继续把两类核心流程和正式内容数量作为事实门禁；本轮不自拟业务话术或伪造知识/案例数据，待内容负责人提供正式 SOP、成功条件和脱敏素材后再入库验收。
 - 2026-07-14 BRD G1/4.5 证据包评分边界修复：成长/晋升证据包此前只展示 AI 测评分，人工校准结果仅存在于试点 CSV；现复用 `aihr_practice_calibration` 最新记录，向管理端和员工端同时返回人工校准分、最终采用分和校准样本数，并在导出证据包中保留三项字段。未校准时明确显示“待采集”，不把 AI 分伪装成人工结论；AI 仍仅作训练参考，不直接生成绩效或晋升结论。
 - 2026-07-14 BRD 4.5/4.7 案例贡献证据边界复核：现有 `aihr_case_record.owner` 仅保存负责人展示值（系统用户或员工末四位），没有稳定 `ext_party_id`、采纳审核任务或 `incentive_point.source='case_contribution'` 关联；当前案例上传/入库数量不能安全算作员工案例贡献。成长证据包现明确提示“案例上传/入库”与“正式采纳、署名、积分”分离，未把案例数量伪装成晋升证据；待 HR 确认 `review_task` 终审、署名和积分规则后，再设计正式关联与统计。
+- 2026-07-14 BRD 4.5/B5 贡献度口径修复：能力画像此前把训练次数和待复盘状态混入 `contribution`，会将训练活跃度误显示为有效贡献；现将贡献度收敛为 `aihr_practice_session.incentive_point` 的人工确认分，训练次数继续单独展示。未新增积分来源或自动案例计分，正式案例贡献仍等待 `review_task`/署名/积分规则。
@@ -41,7 +41,7 @@
      <article class="metric-card">
        <span>贡献度</span>
        <strong>{{ profile?.contribution ?? 0 }}</strong>
-        <small>复盘学分 + 训练完成</small>
+        <small>仅计入人工确认的有效贡献分，训练次数单独统计</small>
      </article>
    </section>