畜牧资源

baqing-admin/src/main/java/com/ruoyi/web/modules/screen/domain/dto/LivestockResourceCategoryCountDto.java

@@ -9,6 +9,9 @@ public class LivestockResourceCategoryCountDto
 
     private Long count;
 
+    /** 该分类下最近一条 AI 消息 create_time，热点榜二次排序用 */
+    private java.util.Date lastEventTime;
+
     public String getCategoryCode()
     {
         return categoryCode;
@@ -28,4 +31,14 @@ public class LivestockResourceCategoryCountDto
     {
         this.count = count;
     }
+
+    public java.util.Date getLastEventTime()
+    {
+        return lastEventTime;
+    }
+
+    public void setLastEventTime(java.util.Date lastEventTime)
+    {
+        this.lastEventTime = lastEventTime;
+    }
 }

baqing-admin/src/main/java/com/ruoyi/web/modules/screen/mapper/LivestockResourceScreenMapper.java

@@ -39,10 +39,10 @@ public interface LivestockResourceScreenMapper
             @Param("yearStart") Date yearStart, @Param("yearEnd") Date yearEnd);
 
     List<LivestockResourceDateCountDto> selectHourlySessionCounts(
-            @Param("windowStart") Date windowStart, @Param("windowEnd") Date windowEnd);
+            @Param("dayStart") Date dayStart, @Param("dayEnd") Date dayEnd);
 
     List<LivestockResourceDateCountDto> selectHourlyAiReplyCounts(
-            @Param("windowStart") Date windowStart, @Param("windowEnd") Date windowEnd);
+            @Param("dayStart") Date dayStart, @Param("dayEnd") Date dayEnd);
 
     Long countYearSessions(@Param("yearStart") Date yearStart, @Param("yearEnd") Date yearEnd);
 

baqing-admin/src/main/java/com/ruoyi/web/modules/screen/service/impl/LivestockResourceScreenServiceImpl.java

@@ -47,8 +47,8 @@ public class LivestockResourceScreenServiceImpl implements ILivestockResourceScr
         Date dayEnd = toDateEndOfDay(statDate);
         Date sevenStart = toDate(statDate.minusDays(LivestockResourceScreenRules.ACTIVITY_DAYS - 1));
         Date sevenEnd = yearEnd;
-        Date windowEnd = toDateTime(statDateTime);
-        Date windowStart = toDateTime(statDateTime.minusHours(LivestockResourceScreenRules.HOURLY_BUCKETS));
+        Date hourlyDayStart = dayStart;
+        Date hourlyDayEnd = dayEnd;
 
         LivestockResourceOverviewDto yearMetrics = livestockResourceScreenMapper.selectYearOverviewMetrics(
                 yearStart, yearEnd);
@@ -72,16 +72,17 @@ public class LivestockResourceScreenServiceImpl implements ILivestockResourceScr
         LivestockResourceUserStructureVo userStructure = LivestockResourceScreenSupport.buildUserStructure(
                 livestockResourceScreenMapper.selectUserStructure());
 
-        long totalAsker = safeLong(livestockResourceScreenMapper.countAskerMessagesInYear(yearStart, yearEnd));
+        long totalAiMessages = safeLong(livestockResourceScreenMapper.countAskerMessagesInYear(yearStart, yearEnd));
+        List<com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceCategoryCountDto> categoryRows =
+                livestockResourceScreenMapper.selectAskerCategoryCounts(yearStart, yearEnd);
         LivestockResourceCategoryShareVo categoryShare = LivestockResourceScreenSupport.buildCategoryShare(
-                livestockResourceScreenMapper.selectAskerCategoryCounts(yearStart, yearEnd),
-                totalAsker);
+                categoryRows, totalAiMessages);
         List<LivestockResourceCategoryItemVo> categoryItems = categoryShare.getItems();
 
         LivestockResourceHourlyHeatVo hourlyHeat = LivestockResourceScreenSupport.buildHourlyHeat(
-                livestockResourceScreenMapper.selectHourlySessionCounts(windowStart, windowEnd),
-                livestockResourceScreenMapper.selectHourlyAiReplyCounts(windowStart, windowEnd),
-                statDateTime);
+                livestockResourceScreenMapper.selectHourlySessionCounts(hourlyDayStart, hourlyDayEnd),
+                livestockResourceScreenMapper.selectHourlyAiReplyCounts(hourlyDayStart, hourlyDayEnd),
+                statDate);
 
         long yearSessionTotal = safeLong(livestockResourceScreenMapper.countYearSessions(yearStart, yearEnd));
 
@@ -106,7 +107,7 @@ public class LivestockResourceScreenServiceImpl implements ILivestockResourceScr
                 yearSessionTotal));
         vo.setReplyStatusDistribution(replyStatus);
         vo.setHotTopics(LivestockResourceScreenSupport.buildHotTopics(
-                categoryItems, LivestockResourceScreenRules.HOT_TOPIC_TOP));
+                categoryRows, LivestockResourceScreenRules.HOT_TOPIC_TOP));
         vo.setTopKeywords(LivestockResourceScreenSupport.extractTopKeywords(
                 livestockResourceScreenMapper.selectTextAskerContents(yearStart, yearEnd),
                 LivestockResourceScreenRules.KEYWORD_TOP));

baqing-admin/src/main/java/com/ruoyi/web/modules/screen/support/LivestockResourceScreenSupport.java

@@ -206,39 +206,50 @@ public final class LivestockResourceScreenSupport
     }
 
     public static List<LivestockResourceCategoryItemVo> buildHotTopics(
-            List<LivestockResourceCategoryItemVo> items, int topN)
+            List<LivestockResourceCategoryCountDto> rows, int topN)
     {
-        if (items == null || items.isEmpty())
+        if (rows == null || rows.isEmpty())
         {
             return Collections.emptyList();
         }
-        List<LivestockResourceCategoryItemVo> sorted = new ArrayList<>(items);
-        sorted.sort(Comparator.comparingLong(LivestockResourceCategoryItemVo::getCount).reversed()
-                .thenComparing(LivestockResourceCategoryItemVo::getCategoryCode));
+        List<LivestockResourceCategoryCountDto> sorted = new ArrayList<>(rows);
+        sorted.sort(Comparator.comparingLong((LivestockResourceCategoryCountDto r) -> safeLong(r.getCount())).reversed()
+                .thenComparing(LivestockResourceCategoryCountDto::getLastEventTime,
+                        Comparator.nullsLast(Comparator.reverseOrder()))
+                .thenComparing(r -> normalizeCategoryCode(r.getCategoryCode())));
         int limit = Math.min(topN, sorted.size());
-        return new ArrayList<>(sorted.subList(0, limit));
+        List<LivestockResourceCategoryItemVo> result = new ArrayList<>();
+        for (int i = 0; i < limit; i++)
+        {
+            LivestockResourceCategoryCountDto row = sorted.get(i);
+            LivestockResourceCategoryItemVo item = new LivestockResourceCategoryItemVo();
+            String code = normalizeCategoryCode(row.getCategoryCode());
+            item.setCategoryCode(code);
+            item.setCategoryName(resolveCategoryName(code));
+            item.setCount(safeLong(row.getCount()));
+            result.add(item);
+        }
+        return result;
     }
 
     public static LivestockResourceHourlyHeatVo buildHourlyHeat(
             List<LivestockResourceDateCountDto> sessionRows,
             List<LivestockResourceDateCountDto> questionRows,
-            LocalDateTime windowEnd)
+            LocalDate statDate)
     {
         Map<Integer, Long> sessions = toHourBucketMap(sessionRows);
         Map<Integer, Long> questions = toHourBucketMap(questionRows);
-        LocalDateTime windowStart = windowEnd.minusHours(LivestockResourceScreenRules.HOURLY_BUCKETS);
         List<LivestockResourceHourlyPointVo> series = new ArrayList<>();
-        for (int i = 0; i < LivestockResourceScreenRules.HOURLY_BUCKETS; i++)
+        for (int h = 0; h < LivestockResourceScreenRules.HOURLY_BUCKETS; h++)
         {
-            LocalDateTime bucketStart = windowStart.plusHours(i);
             LivestockResourceHourlyPointVo point = new LivestockResourceHourlyPointVo();
-            point.setBucketStart(bucketStart.format(HOUR_FMT));
-            point.setSessionCount(sessions.getOrDefault(i, 0L));
-            point.setQuestionCount(questions.getOrDefault(i, 0L));
+            point.setBucketStart(String.format("%02d:00", h));
+            point.setSessionCount(sessions.getOrDefault(h, 0L));
+            point.setQuestionCount(questions.getOrDefault(h, 0L));
             series.add(point);
         }
         LivestockResourceHourlyHeatVo vo = new LivestockResourceHourlyHeatVo();
-        vo.setWindowEnd(formatStatDateTime(windowEnd));
+        vo.setWindowEnd(statDate.format(DATE_FMT));
         vo.setHourlySeries(series);
         return vo;
     }

baqing-admin/src/main/resources/mapper/screen/LivestockResourceScreenMapper.xml

@@ -10,6 +10,11 @@
         inner join biz_consult_session s on s.id = m.session_id and s.consult_type = 2
     </sql>
 
+    <sql id="aiMessageFilter">
+        m.sender_role = 3
+        and m.sender_user_id = 0
+    </sql>
+
     <select id="selectYearOverviewMetrics" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceOverviewDto">
         select
             (select count(distinct asker_user_id)
@@ -25,38 +30,40 @@
             (select count(*)
              from biz_consult_message m
              <include refid="aiMessageJoin"/>
-             where m.sender_role = 3
-               and m.sender_user_id = 0
-               and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-               and m.send_time &lt;= #{yearEnd}) as totalQuestionCount,
+             where <include refid="aiMessageFilter"/>
+               and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+               and m.create_time &lt;= #{yearEnd}) as totalQuestionCount,
             (select avg(m.cost_time)
              from biz_consult_message m
              <include refid="aiMessageJoin"/>
-             where m.sender_role = 3
-               and m.sender_user_id = 0
+             where <include refid="aiMessageFilter"/>
                and m.cost_time is not null
-               and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-               and m.send_time &lt;= #{yearEnd}) as avgCostTimeMs
+               and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+               and m.create_time &lt;= #{yearEnd}) as avgCostTimeMs
     </select>
 
     <select id="countTodayActiveUsers" resultType="long">
         select count(distinct asker_user_id)
         from biz_consult_session
         where <include refid="aiSession"/>
-          and last_message_time &gt;= #{dayStart}
-          and last_message_time &lt;= #{dayEnd}
+          and update_time &gt;= #{dayStart}
+          and update_time &lt;= #{dayEnd}
     </select>
 
     <select id="countTodayNewUsers" resultType="long">
-        select count(*)
-        from (
-            select asker_user_id
-            from biz_consult_session
-            where <include refid="aiSession"/>
-            group by asker_user_id
-            having min(create_time) &gt;= #{dayStart}
-               and min(create_time) &lt;= #{dayEnd}
-        ) t
+        select count(distinct asker_user_id)
+        from biz_consult_session
+        where <include refid="aiSession"/>
+          and create_time &gt;= #{dayStart}
+          and create_time &lt;= #{dayEnd}
+          and update_time &gt;= #{dayStart}
+          and update_time &lt;= #{dayEnd}
+          and asker_user_id not in (
+              select distinct asker_user_id
+              from biz_consult_session
+              where <include refid="aiSession"/>
+                and create_time &lt; #{dayStart}
+          )
     </select>
 
     <select id="countTodaySessions" resultType="long">
@@ -71,10 +78,9 @@
         select count(*)
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 3
-          and m.sender_user_id = 0
-          and m.send_time &gt;= #{dayStart}
-          and m.send_time &lt;= #{dayEnd}
+        where <include refid="aiMessageFilter"/>
+          and m.create_time &gt;= #{dayStart}
+          and m.create_time &lt;= #{dayEnd}
     </select>
 
     <select id="selectDailySessionCounts" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceDateCountDto">
@@ -88,15 +94,14 @@
     </select>
 
     <select id="selectDailyAiReplyCounts" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceDateCountDto">
-        select date_format(m.send_time, '%Y-%m-%d') as bucketKey,
+        select date_format(m.create_time, '%Y-%m-%d') as bucketKey,
                count(*) as count
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 3
-          and m.sender_user_id = 0
-          and m.send_time &gt;= #{rangeStart}
-          and m.send_time &lt;= #{rangeEnd}
-        group by date_format(m.send_time, '%Y-%m-%d')
+        where <include refid="aiMessageFilter"/>
+          and m.create_time &gt;= #{rangeStart}
+          and m.create_time &lt;= #{rangeEnd}
+        group by date_format(m.create_time, '%Y-%m-%d')
     </select>
 
     <select id="selectUserStructure" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceUserStructureDto">
@@ -109,48 +114,75 @@
         select count(*)
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 1
-          and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-          and m.send_time &lt;= #{yearEnd}
+        where <include refid="aiMessageFilter"/>
+          and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+          and m.create_time &lt;= #{yearEnd}
     </select>
 
     <select id="selectAskerCategoryCounts" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceCategoryCountDto">
-        select case
-                   when trim(m.ai_category) is null or trim(m.ai_category) = '' then 'UNCAT'
-                   else trim(m.ai_category)
-               end as categoryCode,
-               count(*) as count
-        from biz_consult_message m
-        <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 1
-          and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-          and m.send_time &lt;= #{yearEnd}
-        group by case
-                     when trim(m.ai_category) is null or trim(m.ai_category) = '' then 'UNCAT'
-                     else trim(m.ai_category)
-                 end
+        select category_code as categoryCode,
+               count(*) as count,
+               max(last_time) as lastEventTime
+        from (
+            select m.id,
+                   case
+                       when trim(coalesce((
+                           select m2.ai_category
+                           from biz_consult_message m2
+                           where m2.session_id = m.session_id
+                             and m2.sender_role = 1
+                             and m2.send_time &lt;= m.send_time
+                           order by m2.send_time desc
+                           limit 1
+                       ), '')) is null
+                           or trim(coalesce((
+                           select m2.ai_category
+                           from biz_consult_message m2
+                           where m2.session_id = m.session_id
+                             and m2.sender_role = 1
+                             and m2.send_time &lt;= m.send_time
+                           order by m2.send_time desc
+                           limit 1
+                       ), '')) = '' then 'UNCAT'
+                       else trim(coalesce((
+                           select m2.ai_category
+                           from biz_consult_message m2
+                           where m2.session_id = m.session_id
+                             and m2.sender_role = 1
+                             and m2.send_time &lt;= m.send_time
+                           order by m2.send_time desc
+                           limit 1
+                       ), ''))
+                   end as category_code,
+                   m.create_time as last_time
+            from biz_consult_message m
+            <include refid="aiMessageJoin"/>
+            where <include refid="aiMessageFilter"/>
+              and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+              and m.create_time &lt;= #{yearEnd}
+        ) t
+        group by category_code
     </select>
 
     <select id="selectHourlySessionCounts" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceDateCountDto">
-        select cast(floor(timestampdiff(minute, #{windowStart}, create_time) / 60) as char) as bucketKey,
+        select cast(hour(create_time) as char) as bucketKey,
                count(*) as count
         from biz_consult_session
         where <include refid="aiSession"/>
-          and create_time &gt; #{windowStart}
-          and create_time &lt;= #{windowEnd}
-        group by floor(timestampdiff(minute, #{windowStart}, create_time) / 60)
+          and create_time &gt;= #{dayStart}
+          and create_time &lt;= #{dayEnd}
+        group by hour(create_time)
     </select>
 
     <select id="selectHourlyAiReplyCounts" resultType="com.ruoyi.web.modules.screen.domain.dto.LivestockResourceDateCountDto">
-        select cast(floor(timestampdiff(minute, #{windowStart}, m.send_time) / 60) as char) as bucketKey,
+        select cast(hour(m.create_time) as char) as bucketKey,
                count(*) as count
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 3
-          and m.sender_user_id = 0
-          and m.send_time &gt; #{windowStart}
-          and m.send_time &lt;= #{windowEnd}
-        group by floor(timestampdiff(minute, #{windowStart}, m.send_time) / 60)
+        where <include refid="aiMessageFilter"/>
+          and m.create_time &gt;= #{dayStart}
+          and m.create_time &lt;= #{dayEnd}
+        group by hour(m.create_time)
     </select>
 
     <select id="countYearSessions" resultType="long">
@@ -179,8 +211,8 @@
                 inner join biz_consult_session s2 on s2.id = m.session_id and s2.consult_type = 2
                 where m.sender_role = 3
                   and m.sender_user_id = 0
-                  and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-                  and m.send_time &lt;= #{yearEnd}
+                  and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+                  and m.create_time &lt;= #{yearEnd}
                 group by m.session_id
             ) r on r.session_id = s.id
             where s.consult_type = 2
@@ -194,22 +226,20 @@
         select count(*)
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 3
-          and m.sender_user_id = 0
+        where <include refid="aiMessageFilter"/>
           and m.cost_time is not null
-          and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-          and m.send_time &lt;= #{yearEnd}
+          and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+          and m.create_time &lt;= #{yearEnd}
     </select>
 
     <select id="countAiRepliesFail" resultType="long">
         select count(*)
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
-        where m.sender_role = 3
-          and m.sender_user_id = 0
+        where <include refid="aiMessageFilter"/>
           and m.cost_time is null
-          and m.send_time &gt;= #{yearStart}
-          and m.send_time &lt;= #{yearEnd}
+          and m.create_time &gt;= #{yearStart}
+          and m.create_time &lt;= #{yearEnd}
     </select>
 
     <select id="selectTextAskerContents" resultType="string">
@@ -217,6 +247,7 @@
         from biz_consult_message m
         <include refid="aiMessageJoin"/>
         where m.sender_role = 1
+          and m.sender_user_id &lt;&gt; 0
           and m.msg_type = 1
           and m.content is not null
           and trim(m.content) != ''

baqing-admin/src/test/java/com/ruoyi/web/modules/screen/support/LivestockResourceScreenSupportTest.java

@@ -5,7 +5,6 @@ import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertFalse;
 
 import java.math.BigDecimal;
 import java.time.LocalDate;
-import java.time.LocalDateTime;
 import java.util.Arrays;
 import java.util.Collections;
 import java.util.List;
@@ -77,15 +76,16 @@ class LivestockResourceScreenSupportTest
     }
 
     @Test
-    @DisplayName("DP-XM-UT-012 24 小时桶")
+    @DisplayName("DP-XM-UT-012 统计日 24 自然小时桶")
     void ut012_hourlyTwentyFour()
     {
-        LocalDateTime end = LocalDateTime.of(2026, 5, 20, 15, 30, 0);
         LivestockResourceHourlyHeatVo heat = LivestockResourceScreenSupport.buildHourlyHeat(
                 Collections.singletonList(hourCount("10", 2L)),
                 Collections.singletonList(hourCount("10", 5L)),
-                end);
+                LocalDate.of(2026, 5, 20));
         assertEquals(24, heat.getHourlySeries().size());
+        assertEquals("2026-05-20", heat.getWindowEnd());
+        assertEquals("10:00", heat.getHourlySeries().get(10).getBucketStart());
         assertEquals(2L, heat.getHourlySeries().get(10).getSessionCount());
         assertEquals(5L, heat.getHourlySeries().get(10).getQuestionCount());
     }
@@ -143,15 +143,16 @@ class LivestockResourceScreenSupportTest
     }
 
     @Test
-    @DisplayName("DP-XM-UT-019 热点 Top5")
+    @DisplayName("DP-XM-UT-019 热点 Top5 条数优先")
     void ut019_hotTopics()
     {
-        LivestockResourceCategoryItemVo a = item("2", "疾病诊疗", 50L, new BigDecimal("50"));
-        LivestockResourceCategoryItemVo b = item("1", "养殖技巧", 30L, new BigDecimal("30"));
+        LivestockResourceCategoryCountDto a = cat("2", 50L);
+        LivestockResourceCategoryCountDto b = cat("1", 30L);
         List<LivestockResourceCategoryItemVo> hot = LivestockResourceScreenSupport.buildHotTopics(
                 Arrays.asList(a, b), 5);
         assertEquals(2, hot.size());
         assertEquals("2", hot.get(0).getCategoryCode());
+        assertEquals(50L, hot.get(0).getCount());
     }
 
     @Test

doc/大屏/畜牧资源/大屏畜牧资源功能需求-草稿.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 5. 用户结构分析：统计biz_diagnosis_user表中的新用户人数、老用户人数；新用户：last_use_time-first_use_time <=半年；老用户：last_use_time-first_use_time > 半年;
 6. 提问分类占比：查询biz_consult_message表中sender_role=3、sender_user_id=0截至到当前时间的通过ai_category进行分类统计各个类型占问题总数的比例；饼状图展示。
 7. 模型调用分析：查询biz_consult_message表中sender_role=3、sender_user_id=0截至到当前时间的通过ai_category进行分类统计提问次数。
-8. 分时使用热度: 分会话数（次）、提问量（次）两个维度统过去24小时每小时的会话数、提问量的趋势变化；会话数：biz_consult_session表中过去24小时某个小时内创建的会话数；提问量：统计biz_consult_message表中sender_role=3、sender_user_id=0、create_time为过去24小时某个小时的记录行数。
+8. 分时使用热度: 分会话数（次）、提问量（次）两个维度统当天24小时内每小时的会话数、提问量的趋势变化；会话数：biz_consult_session表中当天24小时内某个小时内创建的会话数；提问量：统计biz_consult_message表中sender_role=3、sender_user_id=0、create_time为当天24小时内某个小时的记录行数。
 9. 单次会话提问数量分布：通过会话提问次数（1-2条|3-4条|5-10条|10条以上）分类统计对对应类型的会话与总会话数的占比；通过biz_consult_session表和biz_consult_message关联，统计每个会话的提问数量（sender_role=3、sender_user_id=0的记录条数）；
 10. 会话状态分布：分正常应答、调用失败2个维度统计提问次数；正常应答：cost_time不为空；调用失败：cost_time为空；查询biz_consult_message表中sender_role=3、sender_user_id=0截至到当前时间的按维度统计记录的条数。
 11. 热点问题榜单：查询biz_consult_message表中sender_role=3、sender_user_id=0截至到当前时间的通过ai_category进行分类统计各个类型占问题总数的比例；占比多的即为热点问题；按时间倒序取前5条。

doc/大屏/畜牧资源/大屏畜牧资源功能需求.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 | 目标 | 按**统计年份**与**统计日**，集中展示 **AI 诊断（兽医、机构）** 及 **移动端 AI 助手** 的使用规模、活跃趋势、用户结构、提问分类与模型应答质量，形成「畜牧资源 / 智能问诊」成效一屏总览 |
 | 数据来源 | **牧业疫病诊疗服务 — AI 诊断**：AI 问诊会话、问答消息、AI 诊断使用用户台账；数据由兽医/机构后台、移动端用户日常使用 AI 助手产生，大屏**不录入、不修改** |
 | 修订依据 | 同目录 `大屏畜牧资源功能需求-草稿.md`；大屏页面布局见 `ruoyi-screen` 畜牧资源专题页；指标口径与《AI 诊断（兽医、机构）功能需求》v1.1 对齐 |
-| **文档版本** | **1.1**（产品确认见 **§2.18**） |
+| **文档版本** | **1.2**（对齐草稿修订；产品确认见 **§2.18**） |
 | 关联维护 | 会话、提问、AI 回复须在业务端（管理端 AI 诊断、移动端 AI 助手）产生；大屏通过刷新或重新进入获取最新结果 |
 
 **命名说明：** 本专题在大屏导航中称为「畜牧资源」，**本期统计对象为 AI 智能问诊使用数据**，与移动端「畜牧资源」资讯列表（专家团队、技术成果等）**不是同一业务**，二者勿混用。
@@ -25,7 +25,7 @@
 - 大屏顶部（或全局筛选区）提供**统计年份**选择，格式为自然年 **YYYY**（如 `2026`）。
 - 进入大屏时默认选中**当前自然年**。
 - 变更统计年份后，凡标注「与 **Y** 相关」的区块须**同步**按新年份重算；**不得**出现区块之间年份不一致。
-- **近 7 日活跃度**、**近 24 小时分时热度**按 **§2.2 统计日** 滚动计算，**不随 Y 切换**（见 **§2.4**）。
+- **近 7 日活跃度**、**统计日分时热度**按 **§2.2 统计日** 计算，**不随 Y 切换**（见 **§2.4**）。
 
 ### 2.2 统计日
 
@@ -41,7 +41,8 @@
 | --- | --- | --- |
 | **Y 年内累计** | 累计使用用户、累计会话数、累计提问量、平均响应时长、分类占比、模型调用次数、会话提问分布、会话状态分布、高频关键词 | 仅统计 **Y** 年内纳入 **§2.5** 的数据 |
 | **统计日当天** | 今日活跃用户、日新增用户、今日会话数、今日提问量 | 以**统计日**为自然日边界；当 **Y** 不等于当前自然年时，上述四项按 **0** 展示（或展示 **—** 并标注「仅当前年有效」，产品择一，全文统一） |
-| **滚动窗口** | 近 7 日会话数/提问量趋势；过去 24 小时分时热度 | 以**统计日**/**统计时刻**为终点向前滚动；**与 Y 无关** |
+| **滚动窗口** | 近 7 日会话数/提问量趋势 | 以**统计日**为终点向前 7 日；**与 Y 无关** |
+| **统计日分时** | 分时使用热度（24 整点小时） | 以**统计日**自然日为区间；**与 Y 无关** |
 
 ### 2.5 AI 问诊数据纳入规则
 
@@ -69,7 +70,7 @@
 
 | 指标 | 规则 |
 | --- | --- |
-| 提问量（次） | **Y 年内**或**统计日**内，AI 助手回复消息条数（一条回复计 1 次）；展示名见 **§2.6** |
+| 提问量（次） | **Y 年内**或**统计日**内，AI 助手回复（`sender_role=3`、`sender_user_id=0`）消息条数，以消息 **`create_time`** 归属日/年（一条回复计 1 次）；展示名见 **§2.6** |
 | 平均响应时长（秒） | **Y 年内**、**已记录耗时数值**的 AI 应答（**含耗时为 0**，不排除 0）求**算术平均**；**未记录耗时**（空值）不参与平均；分母为 0 时展示 **0** |
 | 正常应答 | AI 应答**已记录耗时数值**（**含 0**） |
 | 调用失败 | AI 应答**未记录耗时**（空值；含超时、网关失败等未落耗时场景） |
@@ -79,8 +80,8 @@
 | 指标 | 规则 |
 | --- | --- |
 | **累计使用用户（人）** | **Y 年内**至少参与过 1 条有效 AI 问诊会话的**提问人**去重人数 |
-| **今日活跃用户（人）** | **统计日**内，存在 AI 问诊会话且该会话**最后活跃时间**落在统计日的**提问人**去重人数 |
-| **日新增用户（人）** | **统计日**首次产生 AI 问诊会话的**提问人**去重人数：该提问人在统计日 **00:00:00** 之前**无任何** AI 问诊会话记录 |
+| **今日活跃用户（人）** | **统计日**内，`biz_consult_session` 中 `consult_type=2` 且 **`update_time`** 落在统计日的 **提问人**去重人数 |
+| **日新增用户（人）** | **统计日**内 `create_time`、`update_time` **均**落在统计日的 **提问人**去重人数，且该提问人在统计日 **00:00:00** 之前**未**出现在任意 AI 问诊会话中 |
 | **累计会话数（次）** | **Y 年内**创建的有效 AI 问诊会话条数 |
 | **今日会话数（次）** | **统计日**内**创建**的有效 AI 问诊会话条数 |
 
@@ -107,23 +108,23 @@
 
 | 项 | 规则 |
 | --- | --- |
-| 统计对象 | **提问人消息**上登记的分类；**未登记**或无法识别的归入 **「未分类」** |
-| 占比 | 某分类的提问条数 ÷ **Y 年内全部提问人消息条数**（**含未分类**）；有数据时各分类占比之和为 **100%**（允许四舍五入误差）；分母为 0 时走 **§7.1** 空态 |
-| 模型调用分析 | 按同一分类维度统计 **Y 年内**各分类的**提问条数**（可与占比区块共用数据，展示形式以原型为准：柱状/条形等） |
+| 统计对象 | **Y 年内** AI 助手回复条数，分类取自同会话内**不晚于该条回复**的最近一条提问人消息的 `ai_category`；**未登记**归入 **「未分类」**（与草稿「按 AI 消息 + ai_category 统计」一致） |
+| 占比 | 某分类 AI 回复条数 ÷ **Y 年内全部 AI 回复条数**；有数据时各分类占比之和为 **100%**（允许四舍五入误差）；分母为 0 时走 **§7.1** 空态 |
+| 模型调用分析 | 按同一分类维度统计 **Y 年内**各分类的 **AI 回复条数**（柱状/条形等，与占比同源） |
 
 ### 2.11 近 7 日活跃度窗口
 
 - 区间：**[统计日 − 6 日, 统计日]**，共 **7** 个自然日（含统计日当天）。
 - **会话数**：该日**创建**的有效 AI 问诊会话数。
-- **提问量**：该日**发送**的 AI 助手回复条数（**§2.6**）。
+- **提问量**：该日 **`create_time`** 落在当日的 AI 助手回复条数（**§2.6**）。
 - 缺日无数据时该日按 **0** 展示；**不**省略刻度。
 
-### 2.12 过去 24 小时分时热度窗口（产品确认）
+### 2.12 统计日分时热度窗口（对齐草稿）
 
-- 区间：以**统计时刻**为终点，向前连续 **24 小时**的滑动窗口 **(统计时刻 − 24 小时, 统计时刻]**（**过去 24 小时**，**不**按自然日 `00:00～23:59` 统计）。
-- 分桶：将上述区间划分为 **24** 个连续、等长的 **1 小时**时段（第 1 段为最早 1 小时，第 24 段为含统计时刻的最近 1 小时）；横轴展示 24 个时段标签（建议 `HH:mm` 时段起点或等价格式，以原型为准）。
-- **会话数**：该时段内**创建**的有效 AI 问诊会话数。
-- **提问量**：该时段内**发送**的 AI 助手回复条数（**§2.6**）。
+- 区间：**统计日**自然日 **00:00:00～23:59:59**（**当天 24 小时**，**不**使用滑动 24 小时窗口）。
+- 分桶：按自然小时 **0～23** 共 **24** 桶；横轴标签建议 `HH:00`（如 `00:00` … `23:00`）。
+- **会话数**：该小时内**创建**的有效 AI 问诊会话数。
+- **提问量**：该小时内 **`create_time`** 落在该小时的 AI 助手回复条数（**§2.6**）。
 
 ### 2.13 单次会话 AI 应答数量分布
 
@@ -151,9 +152,8 @@
 
 ### 2.15 热点问题类型榜单
 
-- 按 **§2.10** 分类统计 **Y 年内**提问条数及占比（分母为全部提问人消息）。
-- 取占比（或条数）**最高的前 5 个**分类展示为榜单；不足 5 类时按实际类数展示。
-- **不按**单条消息时间倒序取 5 条（与草稿「分类统计 + 时间倒序」混写区分）。
+- 按 **§2.10** 对 **Y 年内** AI 回复分类统计条数及占比。
+- 取条数（占比）**最高的前 5 个**分类；同条数时按该分类下**最近一条 AI 回复时间**倒序（对齐草稿「按时间倒序取前 5 条」的排序语义）。
 
 ### 2.16 高频关键词
 
@@ -173,14 +173,16 @@
 | 秒 | 平均响应时长；建议保留 **1** 位小数或整数，全文统一 |
 | % | 占比、新老用户结构；建议保留 **1** 位小数或整数 **%**，全文统一 |
 
-### 2.18 产品确认（v1.1）
+### 2.18 产品确认（v1.1 / v1.2 增补）
 
 | # | 确认项 | 约定 |
 | --- | --- | --- |
 | 1 | 总览/趋势中的「提问量」名称 | 界面**统一**使用「提问量」；统计对象为 **AI 助手回复条数** |
 | 2 | 已隐藏会话 | **纳入**统计 |
-| 3 | 提问分类占比分母 | **Y 年内全部提问人消息**（含未分类）；有数据时占比之和 **100%** |
-| 4 | 分时热度窗口 | **过去 24 小时**滑动窗口（**§2.12**），非自然日 24 小时 |
+| 3 | 提问分类占比分母 | **Y 年内全部 AI 回复条数**（含未分类）；有数据时占比之和 **100%** |
+| 4 | 分时热度窗口 | **统计日自然日** 24 个整点小时桶（**§2.12**），非滑动 24 小时 |
+| 7 | 今日活跃 / 日新增 | 今日活跃按会话 **`update_time`**；日新增须 **`create_time` 与 `update_time` 均在统计日** 且此前无会话（**§2.8**） |
+| 8 | 分类 / 模型调用 / 热点 | 统计 **AI 回复条数** 及分类归因（**§2.10**）；占比分母为年内全部 AI 回复 |
 | 5 | 平均响应时长 | 已记录耗时的应答**含 0** 参与平均；**不排除 0** |
 | 6 | 高频关键词语料 | **仅**文本类提问 |
 
@@ -461,6 +463,7 @@ flowchart TB
 | --- | --- | --- |
 | 1.0 | 2026-05-20 | 由草稿优化：补术语、流程、十区块需求与验收；对齐 AI 诊断业务；不涉及库表与接口；草稿文件不修改 |
 | 1.1 | 2026-05-20 | **§2.18** 产品确认：提问量名称、隐藏会话计入、分类占比 100% 分母、过去 24 小时窗口、耗时含 0、关键词仅文本 |
+| 1.2 | 2026-05-20 | 对齐草稿修订：**§2.8** `update_time` 今日活跃、日新增双时间+历史未出现；**§2.10～2.15** AI 回复分类统计；**§2.12** 统计日 24 自然小时桶；消息时间以 `create_time` 为主 |
 
 ---
 
@@ -471,15 +474,15 @@ flowchart TB
 | 直接写表名、字段、SQL | 改为 **§2** 业务口径与纳入规则 |
 | 「统计当前年份」与「截至当前时间」混用 | 统一 **§2.1、§2.4**：年内指标随 **Y**；今日类随统计日；7 日/24 小时滚动 |
 | 「提问量」统计 AI 回复行 | **§2.6** 展示名固定「提问量」，对象为 AI 回复条数 |
-| 分类占比分母 | **§2.10** 全部提问人消息，占比之和 100% |
-| 24 小时窗口 | **§2.12** 过去 24 小时滑动窗口 |
+| 分类占比分母 | **§2.10** 全部 AI 回复，占比之和 100% |
+| 24 小时窗口 | **§2.12** 统计日 **0～23** 自然小时（v1.2 对齐草稿） |
 | 平均耗时排除 0 | **§2.7** 含 0 参与平均 |
 | 隐藏会话 | **§2.5** 明确纳入 |
 | 关键词语料 | **§2.16** 仅文本提问 |
-| 分类占比/模型分析写在 AI 消息上 | 改为 **提问人消息**分类（**§2.10**），与《AI 诊断》一致 |
-| 热点榜单「比例 + 时间倒序 5 条」矛盾 | 改为 Top5 **问题类型（分类）**（**§2.15**） |
-| 日新增用户条件冗长 | 收束为统计日**首次**出现 AI 会话的提问人（**§2.8**） |
-| 今日活跃仅用会话更新时间 | 保留并写入 **§2.8**（最后活跃时间在统计日） |
+| 分类占比/模型分析写在 AI 消息上 | v1.2：**AI 回复条数** + 提问人 `ai_category` 归因（**§2.10**） |
+| 热点榜单「比例 + 时间倒序 5 条」 | Top5 分类；条数优先、同分按最近 AI 回复时间倒序（**§2.15**） |
+| 日新增用户 | v1.2：`create_time` 与 `update_time` 均在统计日，且此前无会话（**§2.8**） |
+| 今日活跃 | v1.2：会话 **`update_time`** 在统计日（**§2.8**） |
 | 用户结构未说明半年 | **§2.9** 明确 180 自然日 |
 | 未区分大屏「畜牧资源」与 app 资讯 | **§1** 命名说明 |
 | 技术栈、接口、异常响应格式 | 不写入本文档 |

doc/大屏/畜牧资源/大屏畜牧资源技术方案.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 大屏 — 畜牧资源统计 — 技术方案
 
-> 依据：同目录 `大屏畜牧资源功能需求.md` v1.1。数据源为 **AI 诊断** 既有表（会话、消息、使用用户台账）。本模块为**大屏只读看板**；**不**统计移动端「畜牧资源」资讯视图 `v_livestock_resource`。
+> 依据：同目录 `大屏畜牧资源功能需求.md` v1.2。数据源为 **AI 诊断** 既有表（会话、消息、使用用户台账）。本模块为**大屏只读看板**；**不**统计移动端「畜牧资源」资讯视图 `v_livestock_resource`。
 
 ---
 
@@ -20,11 +20,11 @@
 | 进入 / 切换 `statYear` | 调用 **§3.1** |
 | 数据权限 | **全县**聚合；不按提问人/机构过滤 |
 | 统计日 `statDate` | 复用 `HomeScreenSupport.resolveStatDate(Y)`：`Y`=当前年 → 今日（`Asia/Shanghai`）；历史年 → `Y-12-31` |
-| 统计时刻 `statDateTime` | 请求时 `LocalDateTime.now(Asia/Shanghai)`；**过去 24 小时**窗口以其为终点 |
-| 年内上界 | 消息/会话：`create_time` 或 `send_time` ≤ `statDate 23:59:59`（当前年）；历史年 ≤ `Y-12-31 23:59:59` |
+| 统计时刻 `statDateTime` | 请求时 `LocalDateTime.now(Asia/Shanghai)`；响应回显用 |
+| 年内上界 | 会话 `create_time`；AI 消息 **`create_time`** ≤ `statDate 23:59:59`（当前年） |
 | 「今日」四项 | 仅当 `Y` = 当前自然年时按 `statDate` 自然日统计；否则固定 **0** |
 | 用户结构 | `biz_consult_user` **全表快照**，**不**随 `Y` 变 |
-| 7 日 / 24 小时 | 以 `statDate` / `statDateTime` 滚动，**与 Y 无关** |
+| 7 日 / 分时 | 7 日以 `statDate` 滚动；分时为 **统计日 0～23 时**，**与 Y 无关** |
 | 已隐藏会话 | **不**过滤 `vet_visible`（对齐功能需求 **§2.18#2**） |
 | 性能 | 默认实时聚合；可选 **§2.3** 缓存表 |
 
@@ -63,10 +63,10 @@
 | 边界 | 表达式 |
 | --- | --- |
 | 年区间起 | `Y-01-01 00:00:00` |
-| 年区间止（会话 `create_time`、消息 `send_time`） | `statDate 23:59:59` |
+| 年区间止（会话 `create_time`、AI 消息 `create_time`） | `statDate 23:59:59` |
 | 统计日区间 | `statDate 00:00:00` ～ `statDate 23:59:59` |
 | 近 7 日 | `[statDate − 6 日 00:00:00, statDate 23:59:59]` |
-| 过去 24 小时 | `(statDateTime − 24h, statDateTime]`，划分为 **24** 个连续 1 小时桶 |
+| 统计日分时 | 统计日自然日；`HOUR(create_time)` / `HOUR(m.create_time)` 分 **24** 桶（0～23） |
 
 **会话别名（下文）**：`s` = `biz_consult_session`，条件 `s.consult_type = 2`。  
 **AI 消息别名**：`m_ai` = `biz_consult_message`，`m_ai.sender_role = 3 AND m_ai.sender_user_id = 0`，且 `EXISTS` 关联 `s.id = m_ai.session_id`。  
@@ -93,12 +93,12 @@
 | 指标 | SQL 要点 |
 | --- | --- |
 | 累计使用用户 | `COUNT(DISTINCT s.asker_user_id)`，`s.create_time` ∈ 年区间 |
-| 今日活跃用户 | `Y`=当前年：`COUNT(DISTINCT s.asker_user_id)`，`s.last_message_time` ∈ 统计日区间；否则 **0** |
-| 日新增用户 | `Y`=当前年：子查询 `asker_user_id` 满足 `MIN(s.create_time)` ∈ 统计日区间；否则 **0** |
+| 今日活跃用户 | `Y`=当前年：`COUNT(DISTINCT asker_user_id)`，`s.update_time` ∈ 统计日；否则 **0** |
+| 日新增用户 | `Y`=当前年：`create_time` 与 `update_time` 均在统计日，且 `asker_user_id` 不在 `create_time < 统计日` 的会话中；否则 **0** |
 | 累计会话数 | `COUNT(s.id)`，`s.create_time` ∈ 年区间 |
 | 今日会话数 | `Y`=当前年：`COUNT(s.id)`，`s.create_time` ∈ 统计日区间；否则 **0** |
-| 累计提问量 | `COUNT(m_ai.id)`，`m_ai.send_time` ∈ 年区间 |
-| 今日提问量 | `Y`=当前年：`COUNT(m_ai.id)`，`m_ai.send_time` ∈ 统计日区间；否则 **0** |
+| 累计提问量 | `COUNT(m_ai.id)`，`m_ai.create_time` ∈ 年区间 |
+| 今日提问量 | `Y`=当前年：`COUNT(m_ai.id)`，`m_ai.create_time` ∈ 统计日；否则 **0** |
 | 平均响应时长（秒） | `AVG(m_ai.cost_time) / 1000.0`，年区间内且 `m_ai.cost_time IS NOT NULL`（**含 0**）；无记录 → **0** |
 
 #### 2.4.2 近 7 日活跃度
@@ -106,7 +106,7 @@
 | 维度 | SQL 要点 |
 | --- | --- |
 | 会话数/日 | `DATE(s.create_time)` 分组，`COUNT(s.id)` |
-| 提问量/日 | `DATE(m_ai.send_time)` 分组，`COUNT(m_ai.id)` |
+| 提问量/日 | `DATE(m_ai.create_time)` 分组，`COUNT(m_ai.id)` |
 
 应用层：固定输出 **7** 个点（`statDate−6` … `statDate`），缺日补 **0**。
 
@@ -123,20 +123,20 @@
 
 | 项 | 条件 |
 | --- | --- |
-| 统计行 | `m_ask`，`m_ask.send_time` ∈ 年区间 |
-| 分类键 | `COALESCE(NULLIF(TRIM(m_ask.ai_category), ''), '__UNCAT__')`；`Support` 映射：`1`～`4` → 中文名，其余 →「未分类」 |
-| 条数 | `GROUP BY` 分类键 `COUNT(*)` |
-| 占比 | 分类条数 / **当年全部** `m_ask` 条数 × 100（保留 **1** 位小数） |
-| 热点 Top5 | 按条数或占比降序取前 **5**（`Support` 排序） |
+| 统计行 | `m_ai`（`sender_role=3`、`sender_user_id=0`），`create_time` ∈ 年区间 |
+| 分类键 | 同会话内 `send_time ≤ m_ai.send_time` 的最近提问人消息 `ai_category`；空 → `UNCAT` |
+| 条数 | `GROUP BY` 分类键 `COUNT(*)`；`MAX(m_ai.create_time)` 供热点二次排序 |
+| 占比 | 分类 AI 回复条数 / **当年全部 AI 回复** × 100 |
+| 热点 Top5 | 条数降序；同分按 `lastEventTime` 降序；取 **5** |
 
-#### 2.4.5 过去 24 小时分时热度
+#### 2.4.5 统计日分时热度
 
 | 维度 | SQL 要点 |
 | --- | --- |
-| 会话 | `s.create_time` ∈ 24h 窗口，按小时桶 `FLOOR(TIMESTAMPDIFF(HOUR, window_start, s.create_time))` 或 `DATE_FORMAT` 分桶 |
-| 提问量 | `m_ai.send_time` 同上 |
+| 会话 | `s.create_time` ∈ 统计日，`GROUP BY HOUR(create_time)` |
+| 提问量 | `m_ai.create_time` ∈ 统计日，`GROUP BY HOUR(m_ai.create_time)` |
 
-应用层：固定 **24** 个桶，标签为桶起点 `HH:mm`（`Support.buildHourlySeries`）。
+应用层：固定 **24** 桶 `00:00`～`23:00`；`hourlyHeat.windowEnd` = `statDate`（`yyyy-MM-dd`）。
 
 #### 2.4.6 单次会话提问数量分布
 
@@ -171,8 +171,8 @@
 
 | 表 | 建议 |
 | --- | --- |
-| `biz_consult_session` | `(consult_type, create_time)`、`(consult_type, last_message_time)` |
-| `biz_consult_message` | `(session_id, sender_role, send_time)`、`(send_time, sender_role)` |
+| `biz_consult_session` | `(consult_type, create_time)`、`(consult_type, update_time)` |
+| `biz_consult_message` | `(session_id, sender_role, create_time)`、`(create_time, sender_role)` |
 
 ### 2.6 Mapper 方法（建议）
 
@@ -182,10 +182,10 @@
 | | `selectDailySessionCounts(start, end)` | 7 日会话 |
 | | `selectDailyAiReplyCounts(start, end)` | 7 日提问量 |
 | | `selectUserStructure()` | 新老用户 |
-| | `selectAskerCategoryCounts(yearStart, yearEnd)` | 分类条数 |
-| | `selectAskerMessageTotal(yearStart, yearEnd)` | 分类占比分母 |
-| | `selectHourlySessionCounts(windowStart, windowEnd)` | 24h 会话 |
-| | `selectHourlyAiReplyCounts(windowStart, windowEnd)` | 24h 提问量 |
+| | `selectAskerCategoryCounts(yearStart, yearEnd)` | AI 回复按分类键聚合 |
+| | `selectAiReplyTotal(yearStart, yearEnd)` | 分类占比分母（年内 AI 回复总数） |
+| | `selectHourlySessionCounts(dayStart, dayEnd)` | 统计日 24 小时会话 |
+| | `selectHourlyAiReplyCounts(dayStart, dayEnd)` | 统计日 24 小时提问量 |
 | | `selectSessionReplyBuckets(yearStart, yearEnd)` | 四档会话数 |
 | | `selectYearSessionTotal(yearStart, yearEnd)` | 年内会话总数 |
 | | `selectAiReplyStatusCounts(yearStart, yearEnd)` | 正常/失败 |
@@ -280,7 +280,7 @@ XML：`mapper/screen/LivestockResourceScreenMapper.xml`。
 
 | 字段 | 类型 | 说明 |
 | --- | --- | --- |
-| `totalAskerMessages` | long | 分母：年内全部提问人消息 |
+| `totalAskerMessages` | long | 分母：年内全部 **AI 回复**（字段名沿用，与提问人无关） |
 | `items` | array | 分类项 |
 
 `items[]`：`categoryCode`、`categoryName`、`count`、`ratio`（0～100，1 位小数）。固定含 `1`～`4` + `UNCAT`（未分类），无数据 `count=0`。
@@ -387,11 +387,11 @@ SQL 示例：`sql/big_screen_livestock_resource_perm.sql`（挂载「大屏」
 
 ## 5. 交付清单
 
-- [ ] `LivestockResourceScreenController` + `ILivestockResourceScreenService` + VO + `LivestockResourceScreenSupport`
-- [ ] `LivestockResourceScreenMapper` + XML（**§2.6**）
-- [ ] `ruoyi-screen` 对接 `GET /bigScreen/livestockResource/dashboard`
-- [ ] 单元测试：历史年今日为 0、7 日补 0、24 小时 24 桶、分类占比 100%、耗时含 0、隐藏会话计入
-- [ ] 接口测试：MockMvc `dashboard`
+- [x] `LivestockResourceScreenController` + `ILivestockResourceScreenService` + VO + `LivestockResourceScreenSupport`
+- [x] `LivestockResourceScreenMapper` + XML（**§2.6**）
+- [ ] `ruoyi-screen` 对接 `GET /bigScreen/livestockResource/dashboard`（本期不改前端）
+- [x] 单元测试：历史年今日为 0、7 日补 0、统计日 24 桶、分类占比、耗时含 0
+- [x] 接口测试：MockMvc `dashboard`
 - [ ] 菜单权限 SQL；依赖 `biz_consult_user`、消息 `cost_time`/`ai_category` 字段已上线
 
 ---
@@ -401,3 +401,4 @@ SQL 示例：`sql/big_screen_livestock_resource_perm.sql`（挂载「大屏」
 | 版本 | 日期 | 说明 |
 | --- | --- | --- |
 | 1.0 | 2026-05-20 | 初稿：无新表；单接口十区块；对齐 `大屏畜牧资源功能需求.md` v1.1 |
+| 1.2 | 2026-05-20 | 对齐草稿：今日活跃 `update_time`、日新增双时间、AI 回复+分类归因、统计日 0～23 时分、`create_time` 消息归属 |

doc/大屏/畜牧资源/大屏畜牧资源测试用例.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 大屏 — 畜牧资源统计 — 测试用例
 
-> 依据：`大屏畜牧资源功能需求.md`（v1.1）、`大屏畜牧资源技术方案.md`（v1.0）  
+> 依据：`大屏畜牧资源功能需求.md`（v1.2）、`大屏畜牧资源技术方案.md`（v1.2）  
 > **接口 Base Path**：`/bigScreen/livestockResource`（含 `context-path`、网关前缀须补齐）。鉴权：若依 Cookie / `Authorization` Token；权限 `bigScreen:livestockResource:query`。
 
 **通用前置（无特殊说明）**：已执行 `sql/biz_consult_session.sql`、`sql/biz_consult_message.sql`、`sql/biz_consult_user.sql`；测试账号具备大屏畜牧资源查询权限；时区 `Asia/Shanghai`。
@@ -15,11 +15,14 @@
 | 接诊隔离 | `consult_type=1` **不参与** |
 | 提问量 | **AI 回复**（`sender_role=3`、`sender_user_id=0`）条数；界面名称仍为「提问量」 |
 | 今日四项 | 仅 **Y**=当前自然年按 `statDate` 统计；历史年固定 **0** |
-| 分类占比 | **提问人消息**；分母=年内**全部**提问人消息；占比之和 **100%** |
+| 分类占比 | **AI 回复** + 提问人 `ai_category` 归因；分母=年内**全部 AI 回复**；占比之和 **100%** |
 | 平均耗时 | `cost_time` 非空（**含 0**）参与平均；空值不参与；展示**秒** |
 | 用户结构 | `biz_consult_user` 全表；新≤180 天、老>180 天；**不随 Y** |
 | 近 7 日 | `[statDate−6, statDate]` 共 **7** 日；缺日 **0** |
-| 分时热度 | **过去 24 小时**滑动窗口、**24** 小时桶；**与 Y 无关** |
+| 分时热度 | **统计日**自然日 **0～23** 整点小时桶；**与 Y 无关** |
+| 今日活跃 | 会话 **`update_time`** 在统计日 |
+| 日新增 | **`create_time` 与 `update_time` 均在统计日**，且此前无 AI 会话 |
+| 分类/模型/热点 | **AI 回复条数** + 提问人 `ai_category` 归因；占比分母=年内 AI 回复总数 |
 | 关键词 | 仅 **文本**提问（`msg_type=1`） |
 
 **本期不测**：移动端「畜牧资源」资讯 `v_livestock_resource`、AI 诊断维护接口、在线接诊数据。
@@ -43,7 +46,7 @@
 | **AI-COST** | AI 回复：`cost_time=0`、正数毫秒、NULL 各至少 1 条 |
 | **AI-BAND** | 年内会话 A～D 的 AI 回复数分别为 2、4、8、12 条（四档分布） |
 | **AI-7D** | 近 7 日内每日各有会话创建与 AI 回复 |
-| **AI-24H** | 过去 24h 窗口内跨 3 个小时桶有会话/回复 |
+| **AI-DAY-HOUR** | 统计日自然日内跨 3 个整点小时桶有会话/回复 |
 | **DU-MIX** | `biz_consult_user`：新用户 3、老用户 2（间隔按 180 天规则构造） |
 | **DU-EMPTY** | 无 `biz_consult_user` 行 |
 | **KW-TEXT** | **2026** 文本提问含可分词关键词「牦牛」「防疫」等 |
@@ -66,10 +69,10 @@
 | DP-XM-UT-009 | 今日指标 | 当前年今日 | 单元测试 | JUnit5 | §2.8 | `AI-TODAY`；statDate=今日 | `buildOverview(2026)` | 今日四项与样本一致 |
 | DP-XM-UT-010 | 平均耗时 | 含 0 不排除 | 单元测试 | JUnit5 | §2.18#5 | `AI-COST`：0ms、3000ms、NULL | `avgResponseSeconds` | 平均=(0+3)/2 秒；NULL 不入分母 |
 | DP-XM-UT-011 | 7 日序列 | 补零 7 点 | 单元测试 | JUnit5 | §2.11 | 仅首尾 2 日有数据 | `buildDailySeries(statDate)` | `length=7`；中间日 `sessionCount=questionCount=0` |
-| DP-XM-UT-012 | 24 小时 | 滑动 24 桶 | 单元测试 | JUnit5 | §2.12、SY-XM-07 | 固定 `statDateTime` | `buildHourlySeries` | `hourlySeries.length=24`；窗口为 `now-24h～now` |
+| DP-XM-UT-012 | 分时 | 统计日 24 自然小时桶 | 单元测试 | JUnit5 | §2.12、SY-XM-07 | `statDate=2026-05-20` | `buildHourlyHeat` | `hourlySeries.length=24`；`windowEnd=2026-05-20`；`10:00` 桶有数据 |
 | DP-XM-UT-013 | 用户结构 | 180 天分界 | 单元测试 | JUnit5 | §2.9 | `DU-MIX` | `buildUserStructure` | 新/老人数与 `DATEDIFF` 规则一致 |
 | DP-XM-UT-014 | 用户结构 | 不随 Y 变 | 单元测试 | JUnit5 | SY-XM-05 | 固定 `DU-MIX` | `loadDashboard(2025)` 与 `2026` | `userStructure` 相同 |
-| DP-XM-UT-015 | 分类占比 | 分母全量 | 单元测试 | JUnit5 | §2.18#3 | 5 类提问人消息已知 | `buildCategoryShare` | 各 `ratio` 之和≈100（1 位小数） |
+| DP-XM-UT-015 | 分类占比 | 分母全量 | 单元测试 | JUnit5 | §2.18#3 | 5 类 AI 回复已知 | `buildCategoryShare` | 各 `ratio` 之和≈100（1 位小数）；分母=年内 AI 回复总数 |
 | DP-XM-UT-016 | 分类映射 | 编码转中文 | 单元测试 | JUnit5 | §2.10 | `ai_category` 为 `1`～`4`、空 | `normalizeCategory` | 养殖技巧…设备操作；空→未分类 |
 | DP-XM-UT-017 | 会话分档 | 四档固定 | 单元测试 | JUnit5 | §2.13 | `AI-BAND` | `buildSessionReplyDistribution` | 4 项 LIGHT～DEEP；`sum(sessionCount)`=年内会话数 |
 | DP-XM-UT-018 | 状态分布 | 正常/失败 | 单元测试 | JUnit5 | §2.14 | `AI-COST` | `buildReplyStatus` | OK+FAIL=`totalAiReplies`；NULL→FAIL |
@@ -96,9 +99,9 @@
 | DP-XM-API-008 | 看板 | 7 日与 Y 无关 | 接口测试 | Postman | SY-XM-02 | 固定 `AI-7D` | `statYear=2025` 与 `2026`（同日请求） | `activityTrend` 一致 |
 | DP-XM-API-009 | 看板 | 用户结构 | 接口测试 | Postman | SY-XM-05 | `DU-MIX` | `GET dashboard` | `newUserCount`/`oldUserCount` 正确；`newUserRatio+oldUserRatio≈100` |
 | DP-XM-API-010 | 看板 | 用户结构切年不变 | 接口测试 | Postman | §2.9 | `DU-MIX` 固定 | `statYear=2025` 与 `2026` | `userStructure` 相同 |
-| DP-XM-API-011 | 看板 | 分类占比 100% | 接口测试 | Postman | SY-XM-06 | `AI-Y` 多分类 | `categoryShare.items` | `sum(ratio)≈100`；分母=`totalAskerMessages` |
+| DP-XM-API-011 | 看板 | 分类占比 100% | 接口测试 | Postman | SY-XM-06 | `AI-Y` 多分类 | `categoryShare.items` | `sum(ratio)≈100`；分母=年内 **AI 回复** 总数（`totalAskerMessages` 字段名沿用） |
 | DP-XM-API-012 | 看板 | 模型调用同源 | 接口测试 | Postman | §5.6 | `AI-Y` | 对比 `modelCallAnalysis` 与 `categoryShare` | 分类条数一致 |
-| DP-XM-API-013 | 看板 | 24 小时热度 | 接口测试 | Postman | SY-XM-07 | `AI-24H` | `GET dashboard` | `hourlyHeat.hourlySeries.length=24`；含 `windowEnd`≈`statDateTime` |
+| DP-XM-API-013 | 看板 | 统计日分时热度 | 接口测试 | Postman | SY-XM-07 | 统计日有跨小时数据 | `GET dashboard` | `hourlyHeat.hourlySeries.length=24`；`windowEnd`=`statDate`（yyyy-MM-dd） |
 | DP-XM-API-014 | 看板 | 会话分档四档 | 接口测试 | Postman | SY-XM-08 | `AI-BAND` | `sessionReplyDistribution` | 4 条；`sum(ratio)≈100` |
 | DP-XM-API-015 | 看板 | 应答状态 | 接口测试 | Postman | SY-XM-08 | `AI-COST` | `replyStatusDistribution` | OK+FAIL=`totalAiReplies` |
 | DP-XM-API-016 | 看板 | 热点 Top5 | 接口测试 | Postman | SY-XM-09 | `AI-Y` | `hotTopics` | ≤5；为分类非单条消息 |
@@ -134,7 +137,7 @@
 | DP-XM-UI-007 | 图表 | 用户结构 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-05 | `DU-MIX` | 查看「用户结构分析」 | 新/老用户人数与占比；切年不变 |
 | DP-XM-UI-008 | 图表 | 提问分类占比 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-06 | `AI-Y` | 查看饼图 | 含 1～4 类及未分类；占比之和 100% |
 | DP-XM-UI-009 | 图表 | 模型调用分析 | UI 测试 | Playwright+Chrome | §5.6 | `AI-Y` | 查看柱状/条形区 | 各分类条数与占比区一致 |
-| DP-XM-UI-010 | 图表 | 24 小时热度 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-07 | `AI-24H` | 查看「分时使用热度」 | 24 时段；会话数/提问量维度 |
+| DP-XM-UI-010 | 图表 | 统计日分时热度 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-07 | 统计日有数据 | 查看「分时使用热度」 | 24 整点（00:00～23:00）；会话数/提问量维度 |
 | DP-XM-UI-011 | 图表 | 会话提问分布 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-08 | `AI-BAND` | 查看「会话提问数量分布」 | 四档轻度～深度；占比展示 |
 | DP-XM-UI-012 | 图表 | 会话状态分布 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-08 | `AI-COST` | 查看「会话状态分布」 | 正常应答/调用失败两档 |
 | DP-XM-UI-013 | 榜单 | 热点问题 Top5 | UI 测试 | Playwright+Chrome | SY-XM-09 | `AI-Y` | 查看「热点问题榜单」 | ≤5 条分类排行 |
@@ -195,7 +198,7 @@ await page.route('**/bigScreen/livestockResource/dashboard**', route =>
 | SY-XM-04 | 活跃度 7 日 | UT-011；API-007；UI-006 |
 | SY-XM-05 | 用户结构 | UT-013～014；API-009～010；UI-007 |
 | SY-XM-06 | 分类 100% | UT-015；API-011～012；UI-008～009 |
-| SY-XM-07 | 过去 24h | UT-012；API-013；UI-010 |
+| SY-XM-07 | 统计日 24 自然小时 | UT-012；API-013；UI-010 |
 | SY-XM-08 | 分档与状态 | UT-017～018；API-014～015；UI-011～012 |
 | SY-XM-09 | 热点 Top5 | UT-019；API-016；UI-013 |
 | SY-XM-10 | 关键词 | UT-020；API-017；UI-014 |
@@ -213,3 +216,5 @@ await page.route('**/bigScreen/livestockResource/dashboard**', route =>
 | 版本 | 说明 |
 | --- | --- |
 | 1.0 | 初版：单元 24、接口 32、UI 22；覆盖 SY-XM-01～13 与正常/异常/约束；Playwright+Chrome；Base `/bigScreen/livestockResource` |
+| 1.1 | 对齐功能需求 v1.1（提问量、滑动 24h 等） |
+| 1.2 | 对齐草稿 v1.2：`update_time` 今日活跃、日新增双时间、AI 回复分类、统计日分时、`create_time` 归属 |