feat(作者经验): 复利机制批次4——确定性推断偏好建议、采纳确认链与复利度量统计

docs/接口契约/生成/openapi.generated.json

@@ -6602,6 +6602,78 @@
         }
       }
     },
+    "/api/v1/inferred-preference-suggestions": {
+      "get": {
+        "tags": [
+          "作者经验"
+        ],
+        "summary": "读推断建议",
+        "operationId": "read_inferred_preference_suggestions",
+        "parameters": [
+          {
+            "name": "domain",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "type": "string",
+              "maxLength": 100,
+              "default": "",
+              "title": "Domain"
+            }
+          }
+        ],
+        "responses": {
+          "200": {
+            "description": "Successful Response",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "type": "array",
+                  "items": {
+                    "type": "object",
+                    "additionalProperties": true
+                  },
+                  "title": "Response Read Inferred Preference Suggestions"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "422": {
+            "description": "Validation Error",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
+                }
+              }
+            }
+          }
+        }
+      }
+    },
+    "/api/v1/compounding-metrics": {
+      "get": {
+        "tags": [
+          "作者经验"
+        ],
+        "summary": "读复利度量",
+        "operationId": "read_compounding_metrics",
+        "responses": {
+          "200": {
+            "description": "Successful Response",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "additionalProperties": true,
+                  "type": "object",
+                  "title": "Response Read Compounding Metrics"
+                }
+              }
+            }
+          }
+        }
+      }
+    },
     "/api/v1/improvements": {
       "post": {
         "tags": [

docs/系统架构/新版设计/模块设计/B04-知识方法.md

@@ -21,6 +21,7 @@
 | 核对方法评测投影 | 同用途元数据连接和已封存材料 | 重验内容/结构/字段策略哈希；评测不直接读正式方法表 |
 | 读取消费统计 | 作者、方法版本范围 | 按版本聚合的实际消费计数，供 B09 偏好重排的强信号路；只读，不改消费台账，不把被检索或任务成功当作消费 |
 | 读取参考材料 | 作者、确切方法版本清单、两种用途 | 当前且已确认或启用版本的参考材料渲染与哈希，供参考改写冻结与依赖复检；不查启用凭据、不写消费 |
+| 读取版本头 | 方法版本清单 | 版本→标题/类型/状态/是否当前的只读窄头，非法或缺失身份跳过；供 B07 推断建议渲染标题，不展开材料 |
 
 所有接口在本模块的接口.py 暴露。输入输出类型由同一公开表面导出，外部不导入私有模型或 SQL。
 

docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md

@@ -25,6 +25,8 @@
 | 读取运行观察 / 列出运行观察 / 检索重复问题 | 当前作者、观察或任务身份、可选问题键 | 历史观察与按实际任务计数的重复问题，不生成效果判断 |
 | 记录参考挑选反馈 | 检索回执引用、领域标签、选中与拒绝的方法版本清单 | 只追加参考挑选反馈；进入数值信号轨，不直接生成文本偏好 |
 | 读取挑选信号 | 作者、可选领域与方法版本范围 | 选用/拒绝计数与位次聚合，供 B09 偏好重排消费；只读，不改台账 |
+| 汇总推断偏好建议 | 作者、可选领域 | 确定性聚合的只读建议（含真实原话依据与内联证据）；不落库，采纳走既有保存→确认链 |
+| 读取复利度量 | 作者 | 台账统计：首稿采纳率、点踩率等；分母为零保持空值，不构成因果结论 |
 
 所有接口在本模块的接口.py 暴露。输入输出类型由同一公开表面导出，外部不导入私有模型或 SQL。
 
@@ -36,7 +38,8 @@
 | 模型.py | 作者经验稳定对象、外壳及内部状态 |
 | 存储.py | 作者经验所属记录的 SQL 与版本读写 |
 | 作者偏好.py | 捕获、确认、范围、冲突和撤回 |
-| 反馈对.py | 原稿、改稿、作者原话及决策 |
+| 反馈对.py | 原稿、改稿、作者原话及决策；参考挑选反馈与挑选信号读取 |
+| 推断偏好.py | 确定性推断建议聚合与复利度量统计 |
 | 观察记录.py | 真实反馈对上的作者自报观察 |
 | 运行观察.py | 实际运行来源、业务回执核对、运行观察与重复问题检索 |
 | 改进提案.py | 具体目标变更、版本及内容哈希 |
@@ -67,7 +70,7 @@
 - **文本偏好轨**（muse_preference）：topic/text/scope 的人可读语句，经偏好材料注入写手提示词，由作者裁决生命周期（pending→active→withdrawn），以偏好绑定进入冻结快照。文本轨不参与检索排序。
 - **数值信号轨**（参考挑选反馈与 B04 消费统计的聚合）：仅供 B09 方法检索的偏好重排产生偏好分，权重经人工审查版本化。数值轨不冒充作者偏好，不自动生成生效文本。
 
-推断偏好是数值轨到文本轨的受控翻译：确定性聚合脚本（不调用模型）从信号模式产出 origin=inferred 的 pending 偏好，卡片内联证据（如"近 30 次挑选中被选 12 次"），作者显式确认后才 active，确认沿用既有冲突管理合同。护栏：单条推断需 ≥5 个支撑事件才生成；每次呈现摘要 ≤5 条；v1 不做权重自动调参——重排权重只经人工审查的版本号变更，作者主权延伸到排序策略。
+推断偏好是数值轨到文本轨的受控翻译：确定性聚合（不调用模型）从参考挑选台账生成偏好建议；建议是只读呈现面，不自动落库，采纳经既有保存→审阅→确认链成为 origin=inferred 的 pending 偏好，确认沿用既有冲突管理合同，不自动长期生效。护栏：单版本 ≥5 个支撑事件才提出；每次至多返回 5 条，按证据强度降序；建议必须携带一条真实作者反馈原话作依据，保存时校验原话与该反馈一致；v1 不做权重自动调参——重排权重只经人工审查的版本号变更，作者主权延伸到排序策略。复利度量是台账的确定性统计（首稿采纳率、点踩率等）：比率分母为零保持空值不混算零，只作趋势呈现，不构成因果结论。语义归纳升级（模型抽象偏好）须另立受控提案，产物同样只进 pending。
 
 ### 具体方法改进与用途交接
 

src/muse/作者经验/存储.py

@@ -132,6 +132,58 @@ class 经验存储:
             for r in 行
         ]
 
+    def 读挑选明细(self, author, *, 领域="", 上限=5000):
+        """挑选台账的有界明细；供确定性推断聚合，不改台账。
+
+        每条是一次反馈对一个方法版本的动作（选用或拒绝），
+        带领域、作者原话与时间；按时间倒序，超出上限只取最近部分。
+        """
+        行 = self.游标.execute(
+            """
+            WITH ref AS (
+                SELECT feedback_id, created_at, payload FROM muse_author_feedback
+                WHERE author_id=%s AND payload->>'种类'='参考挑选'
+                  AND (%s='' OR payload->>'domain'=%s)
+            ), 动作 AS (
+                SELECT feedback_id, created_at, payload->>'domain' AS domain,
+                       payload->>'query' AS query, payload->>'quote' AS quote,
+                       s AS mvid, 'selected' AS action
+                FROM ref CROSS JOIN LATERAL jsonb_array_elements_text(payload->'selected') AS s
+                UNION ALL
+                SELECT feedback_id, created_at, payload->>'domain' AS domain,
+                       payload->>'query' AS query, payload->>'quote' AS quote,
+                       r AS mvid, 'rejected' AS action
+                FROM ref CROSS JOIN LATERAL jsonb_array_elements_text(payload->'rejected') AS r
+            )
+            SELECT feedback_id::text, created_at, domain, query, quote, mvid, action
+            FROM 动作 ORDER BY created_at DESC LIMIT %s
+            """,
+            (author, 领域, 领域, 上限),
+        ).fetchall()
+        return [
+            {
+                "feedback_id": r["feedback_id"],
+                "created_at": r["created_at"],
+                "domain": r["domain"],
+                "query": r["query"],
+                "quote": r["quote"],
+                "method_version_id": r["mvid"],
+                "action": r["action"],
+            }
+            for r in 行
+        ]
+
+    def 读改写决定统计(self, author):
+        """改写对照反馈的决定分布；存量无种类字段的记录按改写对照计。"""
+        行 = self.游标.execute(
+            "SELECT COALESCE(payload->>'decision','') AS decision, count(*) AS n "
+            "FROM muse_author_feedback "
+            "WHERE author_id=%s AND COALESCE(payload->>'种类','改写对照')='改写对照' "
+            "GROUP BY 1 ORDER BY 1",
+            (author,),
+        ).fetchall()
+        return {r["decision"]: int(r["n"]) for r in 行 if r["decision"]}
+
     def 数据库标识(self):
         return self.连.execute(
             "SELECT current_database(),pg_postmaster_start_time(),"

src/muse/作者经验/接口.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from muse.作者经验.作者偏好 import (
 )
 from muse.作者经验.反馈对 import 保存参考挑选, 保存反馈, 呈现反馈, 读取挑选信号
 from muse.作者经验.存储 import 经验存储
+from muse.作者经验.推断偏好 import 汇总推断建议, 读取复利度量
 from muse.作者经验.模型 import (
     偏好决定,
     偏好范围,
@@ -211,6 +212,17 @@ class 作者经验服务:
         with self.数据库.连接(只读=True) as 连:
             return 读取挑选信号(连, 身份.作者, 领域=领域)
 
+    def 汇总推断偏好建议(self, 身份, *, 领域=""):
+        """确定性聚合的 pending 偏好建议；只读呈现，采纳走既有保存→确认链。"""
+        self._身份(身份)
+        with self.数据库.连接(只读=True) as 连:
+            return 汇总推断建议(连, 身份.作者, 领域=领域)
+
+    def 读取复利度量(self, 身份):
+        self._身份(身份)
+        with self.数据库.连接(只读=True) as 连:
+            return 读取复利度量(连, 身份.作者)
+
     def 保存偏好(self, 身份, 命令ID, 请求: 偏好请求):
         self._身份(身份)
         return self.正式.提交变更(
@@ -312,6 +324,8 @@ __all__ = [
     "挑选候选",
     "保存参考挑选",
     "读取挑选信号",
+    "汇总推断建议",
+    "读取复利度量",
     "经验错误",
     "读取偏好材料",
 ]

src/muse/作者经验/推断偏好.py

@@ -0,0 +1,171 @@
+"""确定性推断聚合：从参考挑选台账提炼 pending 偏好建议；只读，不落库。
+
+合同见模块设计/B07-作者经验.md「偏好双轨关系」：
+- 聚合是确定性脚本，不调用模型；语义归纳升级须另立受控提案。
+- 护栏：单版本支撑事件 ≥5 才生成建议；每次至多返回 5 条；
+  建议必须携带一条真实反馈原话作依据（推断偏好保存时原话必须一致）。
+- 建议只是呈现面：采纳走既有 保存偏好(origin=inferred)→审阅→确认 链，
+  不自动生效、不自动落库、不代替作者裁决。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+
+from muse.作者经验.存储 import 经验存储
+
+_最少支撑事件 = 5
+_建议上限 = 5
+_明细上限 = 5000
+
+_领域标签 = {
+    "combat": "打戏",
+    "emotion": "情感",
+    "dialogue": "对话",
+    "inner": "内心",
+    "environment": "环境",
+    "style": "文风",
+    "pacing": "节奏",
+    "other": "其他",
+}
+
+
+def 聚合挑选明细(明细: list[dict]) -> dict[tuple[str, str], dict[str, Any]]:
+    """把有界明细按（领域，方法版本）聚合；纯函数，供单测护栏。"""
+    聚合: dict[tuple[str, str], dict[str, Any]] = {}
+    for 行 in 明细:
+        键 = (行["domain"], 行["method_version_id"])
+        桶 = 聚合.setdefault(
+            键,
+            {"选用次数": 0, "拒绝次数": 0, "选用依据": None, "拒绝依据": None},
+        )
+        if 行["action"] == "selected":
+            桶["选用次数"] += 1
+            if 桶["选用依据"] is None and 行["quote"].strip():
+                桶["选用依据"] = 行  # 明细按时间倒序，首个非空原话即最近一条
+        else:
+            桶["拒绝次数"] += 1
+            if 桶["拒绝依据"] is None and 行["quote"].strip():
+                桶["拒绝依据"] = 行
+    return 聚合
+
+
+def 生成建议(
+    聚合: dict[tuple[str, str], dict[str, Any]], 标题表: dict[str, dict]
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    """从聚合桶生成偏好建议；纯函数。
+
+    规则（v1 保守，两类）：
+    - 选用倾向：支撑事件 ≥5 且 选用 ≥ 3×拒绝，且有带原话的选用依据；
+    - 回避倾向：支撑事件 ≥5 且 拒绝 ≥ 3×选用，且有带原话的拒绝依据。
+    无原话依据不生成——推断偏好保存时要求原话与真实反馈一致，
+    没有依据的建议无法诚实落库。按支撑事件数降序，至多 5 条。
+    """
+    建议: list[dict[str, Any]] = []
+    for (领域, 版本), 桶 in 聚合.items():
+        选用, 拒绝 = 桶["选用次数"], 桶["拒绝次数"]
+        事件 = 选用 + 拒绝
+        if 事件 < _最少支撑事件:
+            continue
+        标签 = _领域标签.get(领域, 领域)
+        头 = 标题表.get(版本) or {}
+        标题 = 头.get("title", 版本)
+        if 选用 >= 3 * 拒绝 and 桶["选用依据"] is not None:
+            依据 = 桶["选用依据"]
+            建议.append(
+                {
+                    "topic": f"参考偏好:{领域}",
+                    "text": (
+                        f"「{标签}」领域改写优先参考「{标题}」类技法："
+                        f"作者已选用 {选用} 次、拒绝 {拒绝} 次。"
+                    ),
+                    "quote": 依据["quote"],
+                    "feedback_id": 依据["feedback_id"],
+                    "method_version_id": 版本,
+                    "domain": 领域,
+                    "支撑事件": 事件,
+                    "证据": {
+                        "选用次数": 选用,
+                        "拒绝次数": 拒绝,
+                        "方法标题": 标题,
+                        "measurement_source": "feedback_ledger",
+                        "causality": "not_established",
+                    },
+                }
+            )
+        elif 拒绝 >= 3 * 选用 and 桶["拒绝依据"] is not None:
+            依据 = 桶["拒绝依据"]
+            建议.append(
+                {
+                    "topic": f"参考偏好:{领域}",
+                    "text": (
+                        f"「{标签}」领域避免「{标题}」类技法，除非作者明确要求："
+                        f"作者已拒绝 {拒绝} 次、选用 {选用} 次。"
+                    ),
+                    "quote": 依据["quote"],
+                    "feedback_id": 依据["feedback_id"],
+                    "method_version_id": 版本,
+                    "domain": 领域,
+                    "支撑事件": 事件,
+                    "证据": {
+                        "选用次数": 选用,
+                        "拒绝次数": 拒绝,
+                        "方法标题": 标题,
+                        "measurement_source": "feedback_ledger",
+                        "causality": "not_established",
+                    },
+                }
+            )
+    建议.sort(key=lambda 条: (-条["支撑事件"], 条["topic"], 条["method_version_id"]))
+    return 建议[:_建议上限]
+
+
+def 汇总推断建议(连, 作者: str, *, 领域: str = "") -> list[dict[str, Any]]:
+    """读取有界挑选明细并经 B04 版本头渲染标题；确定性、只读。"""
+    from muse.知识方法.接口 import 读取版本头
+
+    明细 = 经验存储(连).读挑选明细(作者, 领域=领域, 上限=_明细上限)
+    if not 明细:
+        return []
+    聚合 = 聚合挑选明细(明细)
+    标题表 = 读取版本头(连, tuple({版本 for _, 版本 in 聚合}))
+    return 生成建议(聚合, 标题表)
+
+
+def 读取复利度量(连, 作者: str) -> dict[str, Any]:
+    """台账的确定性统计；比率分母为零时保持 None，不混算零。
+
+    只是账本事实的呈现，不构成因果或质量结论。
+    """
+    存储 = 经验存储(连)
+    决定 = 存储.读改写决定统计(作者)
+    总改写 = sum(决定.values())
+    采纳 = 决定.get("accept", 0)
+    信号 = 存储.读挑选信号(作者)
+    总选用 = sum(条["选用次数"] for 条 in 信号)
+    总拒绝 = sum(条["拒绝次数"] for 条 in 信号)
+    总挑选 = 总选用 + 总拒绝
+    return {
+        "改写对照": {
+            **决定,
+            "总数": 总改写,
+            "首稿采纳率": (采纳 / 总改写) if 总改写 else None,
+        },
+        "参考挑选": {
+            "选用次数": 总选用,
+            "拒绝次数": 总拒绝,
+            "点踩率": (总拒绝 / 总挑选) if 总挑选 else None,
+            "有信号版本数": len(信号),
+        },
+        "measurement_source": "feedback_ledger",
+        "causality": "not_established",
+        "说明": "账本统计只作趋势参考，不构成因果结论；比率分母为零时保持空值。",
+    }
+
+
+__all__ = [
+    "聚合挑选明细",
+    "生成建议",
+    "汇总推断建议",
+    "读取复利度量",
+]

src/muse/接入/cli/入口.py

@@ -117,6 +117,8 @@ def _解析参数(argv: list[str] | None) -> argparse.Namespace:
             "重复问题",
             "记录参考挑选",
             "挑选信号",
+            "推断建议",
+            "复利度量",
         ],
     )
     经验解析.add_argument("目标", nargs="?", help="改进身份或完整请求JSON")

src/muse/接入/cli/经验命令.py

@@ -53,6 +53,10 @@ def 运行经验命令(app, 动作, 目标, *, 评测配置=None):
         return service.检索重复问题(identity, 问题键=目标)
     if 动作 == "挑选信号":
         return service.读取参考挑选信号(identity, 领域=目标 or "")
+    if 动作 == "推断建议":
+        return service.汇总推断偏好建议(identity, 领域=目标 or "")
+    if 动作 == "复利度量":
+        return service.读取复利度量(identity)
     if not 目标:
         raise 配置错误("此动作需要确切对象或请求JSON文件")
     if 动作 == "运行观察":

src/muse/接入/http/路由/作者经验.py

@@ -14,7 +14,9 @@ from muse.接入.经验操作 import (
     参考挑选输入,
     规则改进启停输入,
     规则改进输入,
+    读取复利度量视图,
     读取挑选信号视图,
+    读取推断建议视图,
     读取运行来源,
     运行来源请求,
     运行观察保存请求,
@@ -125,6 +127,22 @@ def 读挑选信号(
     return 读取挑选信号视图(app, 创作身份(作者, app.配置), 领域=domain)
 
 
+@路由.get("/inferred-preference-suggestions", operation_id="read_inferred_preference_suggestions")
+def 读推断建议(
+    request: Request,
+    作者: 作者依赖,
+    domain: str = Query(default="", max_length=100),
+) -> list[dict]:
+    app = request.app.state.装配
+    return 读取推断建议视图(app, 创作身份(作者, app.配置), 领域=domain)
+
+
+@路由.get("/compounding-metrics", operation_id="read_compounding_metrics")
+def 读复利度量(request: Request, 作者: 作者依赖) -> dict:
+    app = request.app.state.装配
+    return 读取复利度量视图(app, 创作身份(作者, app.配置))
+
+
 @路由.post("/improvements", operation_id="propose_improvement")
 def 提出改进(body: 改进输入, request: Request, 作者: 作者依赖):
     svc, identity = _服务(request, 作者)

src/muse/接入/经验操作.py

@@ -92,3 +92,11 @@ def 保存参考挑选反馈(app, identity, request: 参考挑选输入):
 
 def 读取挑选信号视图(app, identity, *, 领域=""):
     return app.要求作者经验().读取参考挑选信号(identity, 领域=领域)
+
+
+def 读取推断建议视图(app, identity, *, 领域=""):
+    return app.要求作者经验().汇总推断偏好建议(identity, 领域=领域)
+
+
+def 读取复利度量视图(app, identity):
+    return app.要求作者经验().读取复利度量(identity)

src/muse/知识方法/存储.py

@@ -198,6 +198,20 @@ class 方法存储:
             (version_id,),
         ).fetchone()
 
+    def 读取版本头集合(self, version_ids: list[str]) -> list[dict[str, Any]]:
+        if not version_ids:
+            return []
+        行 = self._查(
+            "SELECT v.version_id::text AS version_id, v.method_id::text AS method_id,"
+            " v.version, m.current_version, m.state, m.type_id,"
+            " COALESCE(p.request->>'title', m.title) AS title "
+            "FROM muse_method_version v JOIN muse_method m USING (method_id) "
+            "LEFT JOIN muse_method_proposal p ON p.proposal_id=v.proposal_id "
+            "WHERE v.version_id = ANY(%s::uuid[])",
+            (version_ids,),
+        ).fetchall()
+        return [dict(r) for r in 行]
+
     def 按哈希读版本(self, method_id: str, content_hash: str) -> dict[str, Any] | None:
         return self._查(
             "SELECT version_id,version FROM muse_method_version "

src/muse/知识方法/接口.py

@@ -18,6 +18,7 @@ from muse.知识方法.方法卡 import (
     读取方法检索资料,
     读取方法检索身份,
     读取方法索引维护资料,
+    读取版本头,
     读取版本材料大小,
 )
 from muse.知识方法.方法版本 import (
@@ -319,6 +320,7 @@ __all__ = [
     "读取方法检索资料",
     "读取方法检索候选",
     "读取参考材料",
+    "读取版本头",
     "读取消费统计",
     "读取方法检索身份",
     "读取方法索引维护资料",

src/muse/知识方法/方法卡.py

@@ -202,6 +202,31 @@ def 读取方法检索候选(
     }
 
 
+def 读取版本头(连, version_ids) -> dict[str, dict[str, Any]]:
+    """版本→标题/类型/状态/是否当前的只读窄头；非法或缺失身份跳过，不报错。
+
+    供 B07 推断建议渲染方法标题；不展开材料、不写消费、不做授权判断。
+    """
+    合法: list[str] = []
+    for 原始 in version_ids:
+        try:
+            UUID(str(原始))
+        except (ValueError, TypeError, AttributeError):
+            continue
+        合法.append(str(原始))
+    头 = {}
+    for 行 in 方法存储(连).读取版本头集合(合法):
+        头[行["version_id"]] = {
+            "method_id": 行["method_id"],
+            "version": int(行["version"]),
+            "title": 行["title"],
+            "type_id": 行["type_id"],
+            "state": 行["state"],
+            "是当前版本": int(行["version"]) == int(行["current_version"]),
+        }
+    return 头
+
+
 def 读取参考材料(
     连,
     version_ids: tuple[str, ...],

tests/单元/test_推断偏好聚合.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+"""推断偏好聚合的纯函数护栏：事件阈值、比例、原话依据、条数上限与排序。"""
+
+import pytest
+
+from muse.作者经验.推断偏好 import 生成建议, 聚合挑选明细
+
+
+def _明细(动作, 原话="", 时刻=0):
+    return {
+        "feedback_id": f"fb-{动作}-{时刻}",
+        "created_at": 时刻,
+        "domain": "combat",
+        "query": "机甲",
+        "quote": 原话,
+        "method_version_id": "v1",
+        "action": 动作,
+    }
+
+
+@pytest.mark.case_id(
+    "NC-w32-a10020",
+    environment="离线",
+    given="构造的挑选明细（时间倒序）",
+    when="聚合明细并生成推断建议",
+    then=["分列计数、依据取最近非空原话、护栏与排序生效"],
+    contract="docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系",
+)
+def test_聚合与建议护栏__a10020():
+    # 明细按时间倒序（与存储读法一致）：最近的原话在前
+    明细 = [
+        _明细("selected", "最近的打戏原话", 9),
+        _明细("selected", "", 8),
+        _明细("selected", "较早的原话", 7),
+        _明细("selected", "", 6),
+        _明细("rejected", "", 5),
+    ]
+    聚合 = 聚合挑选明细(明细)
+    桶 = 聚合[("combat", "v1")]
+    assert 桶["选用次数"] == 4 and 桶["拒绝次数"] == 1
+    assert 桶["选用依据"]["quote"] == "最近的打戏原话"
+
+    标题表 = {"v1": {"title": "机甲近身刀法"}}
+    建议 = 生成建议(聚合, 标题表)
+    assert len(建议) == 1
+    条 = 建议[0]
+    assert 条["topic"] == "参考偏好:combat"
+    assert "机甲近身刀法" in 条["text"] and "选用 4 次" in 条["text"]
+    assert 条["quote"] == "最近的打戏原话"
+    assert 条["feedback_id"] == "fb-selected-9"
+    assert 条["证据"]["causality"] == "not_established"
+
+    # 护栏1：支撑事件不足 5 不生成
+    assert 生成建议(聚合挑选明细(明细[:3]), 标题表) == []
+    # 护栏2：选用未达 3 倍拒绝不生成（3选2拒=5事件但 3 < 3*2）
+    胶着 = [
+        _明细("selected", "原话", 5),
+        _明细("selected", "", 4),
+        _明细("selected", "", 3),
+        _明细("rejected", "", 2),
+        _明细("rejected", "", 1),
+    ]
+    assert 生成建议(聚合挑选明细(胶着), 标题表) == []
+    # 护栏3：无原话依据不生成
+    无原话 = [_明细("selected", "", i) for i in range(5)]
+    assert 生成建议(聚合挑选明细(无原话), 标题表) == []
+    # 回避倾向：拒绝 ≥5 且 ≥3 倍选用，带拒绝原话
+    回避 = [_明细("rejected", "不要这种花哨写法", 9)] + [_明细("rejected", "", i) for i in range(4)]
+    回避建议 = 生成建议(聚合挑选明细(回避), 标题表)
+    assert len(回避建议) == 1 and "避免" in 回避建议[0]["text"]
+    assert 回避建议[0]["quote"] == "不要这种花哨写法"
+
+    # 护栏4：至多 5 条，按支撑事件降序
+    多版本 = {}
+    for 序 in range(7):
+        vid = f"v{序}"
+        行 = [
+            {**_明细("selected", f"原话{序}", 时刻), "method_version_id": vid}
+            for 时刻 in range(5 + 序)
+        ]
+        多版本.update(聚合挑选明细(行))
+    全部 = 生成建议(多版本, {f"v{序}": {"title": f"方法{序}"} for 序 in range(7)})
+    assert len(全部) == 5
+    事件数 = [条["支撑事件"] for 条 in 全部]
+    assert 事件数 == sorted(事件数, reverse=True)

tests/用例清单.json

@@ -27431,6 +27431,95 @@
         "数据库"
       ]
     },
+    {
+      "case_id": "NC-w32-a10020",
+      "environment": "离线",
+      "given": "构造的挑选明细（时间倒序）",
+      "when": "聚合明细并生成推断建议",
+      "then": [
+        "分列计数、依据取最近非空原话、护栏与排序生效"
+      ],
+      "contract": "docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系",
+      "file": "tests/单元/test_推断偏好聚合.py",
+      "symbol": "test_聚合与建议护栏__a10020",
+      "parameter_ids": [],
+      "node_ids": [
+        "tests/单元/test_推断偏好聚合.py::test_聚合与建议护栏__a10020"
+      ],
+      "fixtures": [
+        "request",
+        "测试资源接缝",
+        "源码资源",
+        "离线防护"
+      ],
+      "markers": []
+    },
+    {
+      "case_id": "NC-w32-a10021",
+      "environment": "隔离PG；实际S01/B04/B07链路，不证明文学效果",
+      "given": "同一方法版本的五条真实挑选反馈（四选一拒，其一有原话）",
+      "when": "汇总建议、采纳为推断偏好、审阅确认并消费",
+      "then": [
+        "建议带真实原话依据；采纳后pending，确认后active可消费"
+      ],
+      "contract": "docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系",
+      "file": "tests/集成/test_推断偏好.py",
+      "symbol": "test_建议采纳确认链__a10021",
+      "parameter_ids": [],
+      "node_ids": [
+        "tests/集成/test_推断偏好.py::test_建议采纳确认链__a10021"
+      ],
+      "fixtures": [
+        "request",
+        "tmp_path",
+        "tmp_path_factory",
+        "内置种子方案",
+        "内置结构测试库",
+        "参考环境",
+        "数据库底座",
+        "测试资源接缝",
+        "源码资源",
+        "生成环境",
+        "离线防护",
+        "隔离数据库URL"
+      ],
+      "markers": [
+        "数据库"
+      ]
+    },
+    {
+      "case_id": "NC-w32-a10022",
+      "environment": "隔离PG；实际S01/B04/B07链路，不证明文学效果",
+      "given": "支撑事件不足门槛的挑选台账",
+      "when": "汇总建议并读取复利度量",
+      "then": [
+        "不足5事件不生成建议；度量比率的空值与已知值分列"
+      ],
+      "contract": "docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系",
+      "file": "tests/集成/test_推断偏好.py",
+      "symbol": "test_门槛与度量空值语义__a10022",
+      "parameter_ids": [],
+      "node_ids": [
+        "tests/集成/test_推断偏好.py::test_门槛与度量空值语义__a10022"
+      ],
+      "fixtures": [
+        "request",
+        "tmp_path",
+        "tmp_path_factory",
+        "内置种子方案",
+        "内置结构测试库",
+        "参考环境",
+        "数据库底座",
+        "测试资源接缝",
+        "源码资源",
+        "生成环境",
+        "离线防护",
+        "隔离数据库URL"
+      ],
+      "markers": [
+        "数据库"
+      ]
+    },
     {
       "case_id": "NC-work-current-binding",
       "environment": "隔离 PostgreSQL；结构升级为明确的已完成状态夹具，不代替作者升级旅程",

tests/集成/test_推断偏好.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+"""推断偏好建议的真实链路：台账聚合→建议→采纳为pending→确认active→可消费；复利度量空值语义。"""
+
+from uuid import uuid4
+
+import pytest
+import test_参考改写 as 改写测试
+
+from muse.作者经验.接口 import (
+    偏好决定,
+    偏好范围,
+    偏好请求,
+    参考挑选反馈请求,
+    挑选候选,
+    读取偏好材料,
+)
+
+pytestmark = pytest.mark.数据库
+生成环境 = 改写测试.生成环境
+参考环境 = 改写测试.参考环境
+
+
+def _挑选请求(版本, selected, rejected, quote=""):
+    return 参考挑选反馈请求(
+        query="机甲近身刀法",
+        domain="combat",
+        candidates=(挑选候选(版本, 1, 0.03),),
+        selected=selected,
+        rejected=rejected,
+        quote=quote,
+    )
+
+
+@pytest.mark.case_id(
+    "NC-w32-a10021",
+    environment="隔离PG；实际S01/B04/B07链路，不证明文学效果",
+    given="同一方法版本的五条真实挑选反馈（四选一拒，其一有原话）",
+    when="汇总建议、采纳为推断偏好、审阅确认并消费",
+    then=["建议带真实原话依据；采纳后pending，确认后active可消费"],
+    contract="docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系",
+)
+def test_建议采纳确认链__a10021(参考环境):
+    env = 参考环境
+    经验 = env["装配"].要求作者经验()
+    作者 = env["作者"]
+    版本 = env["参考版本"]
+    经验.记录参考挑选反馈(作者, "infer-1", _挑选请求(版本, (版本,), (), "这类受击反馈多来点"))
+    for 序 in (2, 3, 4):
+        经验.记录参考挑选反馈(作者, f"infer-{序}", _挑选请求(版本, (版本,), ()))
+    经验.记录参考挑选反馈(作者, "infer-5", _挑选请求(版本, (), (版本,)))
+
+    建议 = 经验.汇总推断偏好建议(作者)
+    assert len(建议) == 1
+    条 = 建议[0]
+    assert 条["quote"] == "这类受击反馈多来点"
+    依据 = 经验.读取反馈(作者, 条["feedback_id"])
+    assert 依据["payload"]["quote"] == 条["quote"]
+    assert 依据["payload"]["种类"] == "参考挑选"
+    assert 条["证据"]["选用次数"] == 4 and 条["证据"]["拒绝次数"] == 1
+
+    saved = 经验.保存偏好(
+        作者,
+        str(uuid4()),
+        偏好请求(
+            preference_id=str(uuid4()),
+            topic=条["topic"],
+            text=条["text"],
+            quote=条["quote"],
+            scope=偏好范围(),
+            origin="inferred",
+            feedback_id=条["feedback_id"],
+        ),
+    )["results"][0]
+    assert saved["state"] == "pending"
+
+    定位 = 偏好决定(saved["preference_id"], saved["revision"], saved["content_hash"])
+    审阅 = 经验.打开偏好审阅(作者, 定位)
+    confirmed = 经验.确认偏好(
+        作者, str(uuid4()), 定位, 审阅ID=审阅["review_id"], 审阅哈希=审阅["review_hash"]
+    )["results"][0]
+    assert confirmed["state"] == "active"
+    with env["库"].连接(只读=True) as 连:
+        材料 = 读取偏好材料(连, 作者.作者, "gen-work")
+    assert any(条["text"] == 项["text"] for 项 in 材料)
+
+
+@pytest.mark.case_id(
+    "NC-w32-a10022",
+    environment="隔离PG；实际S01/B04/B07链路，不证明文学效果",
+    given="支撑事件不足门槛的挑选台账",
+    when="汇总建议并读取复利度量",
+    then=["不足5事件不生成建议；度量比率的空值与已知值分列"],
+    contract="docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系",
+)
+def test_门槛与度量空值语义__a10022(参考环境):
+    env = 参考环境
+    经验 = env["装配"].要求作者经验()
+    作者 = env["作者"]
+    版本 = env["参考版本"]
+    经验.记录参考挑选反馈(作者, "few-1", _挑选请求(版本, (版本,), ()))
+    经验.记录参考挑选反馈(作者, "few-2", _挑选请求(版本, (), (版本,)))
+
+    assert 经验.汇总推断偏好建议(作者) == []
+    度量 = 经验.读取复利度量(作者)
+    assert 度量["改写对照"]["总数"] == 0
+    assert 度量["改写对照"]["首稿采纳率"] is None  # 分母为零保持空值，不混算零
+    assert 度量["参考挑选"]["选用次数"] == 1
+    assert 度量["参考挑选"]["拒绝次数"] == 1
+    assert 度量["参考挑选"]["点踩率"] == 0.5
+    assert 度量["causality"] == "not_established"
+
+    # 领域过滤：非 combat 领域无建议
+    assert 经验.汇总推断偏好建议(作者, 领域="emotion") == []

web/src/功能/作者经验/偏好页.tsx

@@ -9,14 +9,23 @@ import {
   打开审阅,
   确认偏好,
   撤回偏好,
+  列出推断建议,
+  读取复利度量,
+  采纳建议,
   type 偏好行,
   type 偏好审阅,
   type 偏好定位,
+  type 建议行,
 } from "./数据";
 
 export function Ui偏好页() {
   const cache = useQueryClient();
   const rows = useQuery({ queryKey: ["作者偏好"], queryFn: 列出偏好 });
+  const suggestions = useQuery({
+    queryKey: ["推断偏好建议"],
+    queryFn: () => 列出推断建议(),
+  });
+  const metrics = useQuery({ queryKey: ["复利度量"], queryFn: 读取复利度量 });
   const works = useQuery({
     queryKey: ["作品列表"],
     queryFn: ({ signal }) => 列出作品(signal),
@@ -64,6 +73,22 @@ export function Ui偏好页() {
     String(
       works.data?.find((w) => w.work_id === id)?.content.名称 ?? "指定作品",
     );
+  async function 采纳(建议: 建议行) {
+    setBusy(true);
+    setMessage("");
+    try {
+      await 采纳建议(建议);
+      setMessage("已保存为待确认偏好；在下方列表中审阅后才会生效。");
+      await cache.invalidateQueries({ queryKey: ["作者偏好"] });
+      await cache.invalidateQueries({ queryKey: ["推断偏好建议"] });
+    } catch (e) {
+      setMessage((e as Error).message);
+    } finally {
+      setBusy(false);
+    }
+  }
+  const 百分比 = (值: number | null) =>
+    值 === null ? "暂无数据" : `${Math.round(值 * 100)}%`;
   return (
     <main className="content">
       <p className="eyebrow">作者经验</p>
@@ -128,6 +153,46 @@ export function Ui偏好页() {
         </form>
         <p role="status">{message}</p>
       </section>
+      <section className="paper-panel" aria-label="复利度量">
+        <h2>复利度量</h2>
+        {metrics.data ? (
+          <>
+            <p>
+              首稿采纳率 {百分比(metrics.data.改写对照.首稿采纳率)}（改写对照{" "}
+              {metrics.data.改写对照.总数} 条） · 参考挑选点踩率{" "}
+              {百分比(metrics.data.参考挑选.点踩率)}（选用{" "}
+              {metrics.data.参考挑选.选用次数} 次 / 拒绝{" "}
+              {metrics.data.参考挑选.拒绝次数} 次）
+            </p>
+            <p className="muted">{metrics.data.说明}</p>
+          </>
+        ) : (
+          <p>正在读取度量…</p>
+        )}
+      </section>
+      <section className="paper-panel" aria-label="推断偏好建议">
+        <h2>推断建议</h2>
+        <p className="muted">
+          来自参考挑选台账的确定性统计（单版本 ≥5 次支撑事件才提出）。
+          采纳只保存为待确认偏好，经你确认后才会生效。
+        </p>
+        {suggestions.data?.length === 0 && <p>暂无达到门槛的建议。</p>}
+        {suggestions.data?.map((建议) => (
+          <article key={建议.method_version_id + 建议.topic + 建议.text}>
+            <h3>{建议.证据.方法标题}</h3>
+            <p>{建议.text}</p>
+            <p className="muted">
+              依据：选用 {建议.证据.选用次数} 次 · 拒绝 {建议.证据.拒绝次数}{" "}
+              次 · 支撑事件 {建议.支撑事件}
+            </p>
+            <blockquote>{建议.quote}</blockquote>
+            <button disabled={busy} onClick={() => void 采纳(建议)}>
+              采纳为待确认偏好
+            </button>
+          </article>
+        ))}
+        {suggestions.error && <p role="alert">{suggestions.error.message}</p>}
+      </section>
       {rows.error && <p role="alert">{rows.error.message}</p>}
       {rows.isPending && <p>正在读取偏好…</p>}
       {rows.data?.length === 0 && <p>还没有保存偏好。</p>}

web/src/功能/作者经验/数据.ts

@@ -285,3 +285,66 @@ export async function 读取观察(improvement_id: string) {
     }),
   );
 }
+
+export interface 建议行 {
+  topic: string;
+  text: string;
+  quote: string;
+  feedback_id: string;
+  method_version_id: string;
+  domain: string;
+  支撑事件: number;
+  证据: {
+    选用次数: number;
+    拒绝次数: number;
+    方法标题: string;
+    measurement_source: string;
+    causality: string;
+  };
+}
+export interface 复利度量 {
+  改写对照: {
+    总数: number;
+    首稿采纳率: number | null;
+    [决定: string]: number | null;
+  };
+  参考挑选: {
+    选用次数: number;
+    拒绝次数: number;
+    点踩率: number | null;
+    有信号版本数: number;
+  };
+  measurement_source: string;
+  causality: string;
+  说明: string;
+}
+export async function 列出推断建议(domain = "") {
+  return 取<建议行[]>(
+    await 客户端.GET("/api/v1/inferred-preference-suggestions", {
+      params: { query: { domain } },
+    }),
+  );
+}
+export async function 读取复利度量() {
+  return 取<复利度量>(await 客户端.GET("/api/v1/compounding-metrics"));
+}
+export async function 采纳建议(建议: 建议行, workId = "") {
+  return 取<{ results: 偏好行[] }>(
+    await 客户端.POST("/api/v1/preferences", {
+      body: {
+        command_id: crypto.randomUUID(),
+        preference: {
+          preference_id: crypto.randomUUID(),
+          topic: 建议.topic,
+          text: 建议.text,
+          quote: 建议.quote,
+          scope: { kind: workId ? "work" : "author", work_id: workId, task_id: "" },
+          origin: "inferred",
+          duration: "persistent",
+          feedback_id: 建议.feedback_id,
+          expected_revision: 0,
+        },
+      },
+    }),
+  );
+}

web/src/接口/生成/类型.ts

@@ -2051,6 +2051,40 @@ export interface paths {
         patch?: never;
         trace?: never;
     };
+    "/api/v1/inferred-preference-suggestions": {
+        parameters: {
+            query?: never;
+            header?: never;
+            path?: never;
+            cookie?: never;
+        };
+        /** 读推断建议 */
+        get: operations["read_inferred_preference_suggestions"];
+        put?: never;
+        post?: never;
+        delete?: never;
+        options?: never;
+        head?: never;
+        patch?: never;
+        trace?: never;
+    };
+    "/api/v1/compounding-metrics": {
+        parameters: {
+            query?: never;
+            header?: never;
+            path?: never;
+            cookie?: never;
+        };
+        /** 读复利度量 */
+        get: operations["read_compounding_metrics"];
+        put?: never;
+        post?: never;
+        delete?: never;
+        options?: never;
+        head?: never;
+        patch?: never;
+        trace?: never;
+    };
     "/api/v1/improvements": {
         parameters: {
             query?: never;
@@ -12630,6 +12664,61 @@ export interface operations {
             };
         };
     };
+    read_inferred_preference_suggestions: {
+        parameters: {
+            query?: {
+                domain?: string;
+            };
+            header?: never;
+            path?: never;
+            cookie?: never;
+        };
+        requestBody?: never;
+        responses: {
+            /** @description Successful Response */
+            200: {
+                headers: {
+                    [name: string]: unknown;
+                };
+                content: {
+                    "application/json": {
+                        [key: string]: unknown;
+                    }[];
+                };
+            };
+            /** @description Validation Error */
+            422: {
+                headers: {
+                    [name: string]: unknown;
+                };
+                content: {
+                    "application/json": components["schemas"]["HTTPValidationError"];
+                };
+            };
+        };
+    };
+    read_compounding_metrics: {
+        parameters: {
+            query?: never;
+            header?: never;
+            path?: never;
+            cookie?: never;
+        };
+        requestBody?: never;
+        responses: {
+            /** @description Successful Response */
+            200: {
+                headers: {
+                    [name: string]: unknown;
+                };
+                content: {
+                    "application/json": {
+                        [key: string]: unknown;
+                    };
+                };
+            };
+        };
+    };
     propose_improvement: {
         parameters: {
             query?: never;

web/tests/交互/作者偏好.test.tsx

@@ -16,6 +16,9 @@ const api = vi.hoisted(() => ({
   review: vi.fn(),
   confirm: vi.fn(),
   revoke: vi.fn(),
+  suggest: vi.fn(),
+  metrics: vi.fn(),
+  adopt: vi.fn(),
 }));
 vi.mock("../../src/功能/作者经验/数据", () => ({
   列出偏好: api.list,
@@ -23,6 +26,9 @@ vi.mock("../../src/功能/作者经验/数据", () => ({
   打开审阅: api.review,
   确认偏好: api.confirm,
   撤回偏好: api.revoke,
+  列出推断建议: () => api.suggest(),
+  读取复利度量: () => api.metrics(),
+  采纳建议: api.adopt,
 }));
 vi.mock("../../src/功能/作品规划/数据", () => ({ 列出作品: async () => [] }));
 function row(id = "pending", state = "pending", text = "用动作显现心理。") {
@@ -67,6 +73,15 @@ beforeEach(() => {
   api.confirm.mockResolvedValue({});
   api.revoke.mockResolvedValue({});
   api.save.mockResolvedValue({ results: [{ state: "active" }] });
+  api.suggest.mockResolvedValue([]);
+  api.metrics.mockResolvedValue({
+    改写对照: { 总数: 0, 首稿采纳率: null },
+    参考挑选: { 选用次数: 0, 拒绝次数: 0, 点踩率: null, 有信号版本数: 0 },
+    measurement_source: "feedback_ledger",
+    causality: "not_established",
+    说明: "",
+  });
+  api.adopt.mockResolvedValue({ results: [{ state: "pending" }] });
 });
 afterEach(cleanup);
 
@@ -140,3 +155,37 @@ it("NC-ui-preference-scope：任务要求不被编辑成长期范围", async ()
     ),
   );
 });
+
+// @muse-case {"case_id":"NC-ui-preference-infer","environment":"离线界面和传输替身","given":"确定性聚合产出的推断偏好建议","when":"作者点击采纳","then":["以建议原话与真实反馈保存为待确认偏好，不自动生效"],"contract":"docs/系统架构/新版设计/模块设计/B07-作者经验.md#偏好双轨关系"}
+it("NC-ui-preference-infer：推断建议采纳为待确认偏好", async () => {
+  api.list.mockResolvedValue([]);
+  api.suggest.mockResolvedValue([
+    {
+      topic: "参考偏好:combat",
+      text: "「打戏」领域改写优先参考「机甲近身刀法」类技法。",
+      quote: "这类受击反馈多来点",
+      feedback_id: "fb-1",
+      method_version_id: "v1",
+      domain: "combat",
+      支撑事件: 6,
+      证据: {
+        选用次数: 5,
+        拒绝次数: 1,
+        方法标题: "机甲近身刀法",
+        measurement_source: "feedback_ledger",
+        causality: "not_established",
+      },
+    },
+  ]);
+  mount();
+  const button = await screen.findByRole("button", {
+    name: "采纳为待确认偏好",
+  });
+  fireEvent.click(button);
+  await waitFor(() =>
+    expect(api.adopt).toHaveBeenCalledWith(
+      expect.objectContaining({ feedback_id: "fb-1", topic: "参考偏好:combat" }),
+    ),
+  );
+  await screen.findByText("已保存为待确认偏好；在下方列表中审阅后才会生效。");
+});