diff --git a/src/routes/wallet.rs b/src/routes/wallet.rs index 9d1ea46..ee83fa1 100644 --- a/src/routes/wallet.rs +++ b/src/routes/wallet.rs @@ -26,6 +26,36 @@ use crate::routes::{internal, ApiErr, AppState, AuthUser}; /// 两者概念不同，勿混用（`withdraw` 受理但尚无 writer：受理集合与方向集合本就不是同一件事）。 pub const TX_FILTER_TYPES: [&str; 6] = ["consume", "earn", "topup", "gift", "expire", "withdraw"]; +/// 交易**方向**的唯一真源 —— 收入类型（点数入账）。 +/// +/// 与 [`TX_FILTER_TYPES`] 是两件事：那是「**受理哪些值**」的集合，这是「值算收入还是支出」。 +/// 每个 writer 都把 `pts` 存成**非负数**，方向由 `type` 决定、不由 `pts` 的符号决定 +/// （C2045/C2047/C2050）。凡需要「有符号点数」的地方一律用 [`signed_pts_expr`]，勿再写内联字面量。 +const TX_INCOME_TYPES: &str = "'earn','topup','gift'"; + +/// 交易方向：支出类型（离开账户）—— 消费 / 赠送过期 / 提现。见 [`TX_INCOME_TYPES`]。 +const TX_EXPENSE_TYPES: &str = "'consume','expire','withdraw'"; + +/// 「点数」列在 UI 上**渲染/展示**的有符号值：收入为正、支出为负 +/// （前端 `signedPts()`，`ui/js/app.js`）。 +/// +/// 该列的一切消费方 —— 区间筛选、排序、CSV 导出 —— 都必须与此同口径：筛选/排序是对 +/// 「用户看到的数字」的主张，不是对库内原始值的主张。C2054：区间筛选曾直接比较库内 `pts`， +/// 而每个 writer 都存正数 ⇒ 用户按表里看到的负数（如 `-3.7`）筛选会得到 **0 行**。 +/// +/// `prefix` 是表别名（如 `"t"`；无别名时传 `""`），与 [`tx_where`] 的 `col()` 同一约定。 +fn signed_pts_expr(prefix: &str) -> String { + let col = |c: &str| { + if prefix.is_empty() { + c.to_string() + } else { + format!("{prefix}.{c}") + } + }; + let (ty, pts) = (col("type"), col("pts")); + format!("(CASE WHEN {ty} IN ({TX_INCOME_TYPES}) THEN {pts} ELSE -{pts} END)") +} + /// 解析 `type` 查询参数：`""` / `"all"` → `None`（不筛），[`TX_FILTER_TYPES`] 成员 → `Some(成员)`， /// 其余 → 400（文案由 [`TX_FILTER_TYPES`] **派生**，因此不可能再与集合分叉）。 /// `/api/transactions` 与 `/api/transactions/trend` 共用此函数。 @@ -90,9 +120,9 @@ pub struct TxColFilters { pub key_name: Option, /// 状态精确匹配（库内中文值：成功/入账/处理中） pub status: Option, - /// 点数下限（>=） + /// 点数下限（>=，按列**渲染的有符号值**：收入正 / 支出负 —— 与 `signedPts()` 同口径） pub pts_min: Option, - /// 点数上限（<=） + /// 点数上限（<=，同上：有符号值） pub pts_max: Option, } @@ -186,9 +216,12 @@ fn tx_where( conds.push(format!("{} = ?{}", col("status"), binds.len() + 1)); binds.push(rusqlite::types::Value::Text(s.to_string())); } + // pts 区间：按**渲染的有符号值**比较（收入正 / 支出负），与列渲染、summary/trend 同口径。 + // C2054：原先直接比较库内 `pts`，而每个 writer 都存正数 ⇒ 用户按表里看到的负数筛选得 0 行。 + let signed_pts = signed_pts_expr(prefix); for (v, op) in [(f.pts_min.as_deref(), ">="), (f.pts_max.as_deref(), "<=")] { if let Some(n) = v.and_then(|s| s.trim().parse::().ok()) { - conds.push(format!("{} {op} ?{}", col("pts"), binds.len() + 1)); + conds.push(format!("{signed_pts} {op} ?{}", binds.len() + 1)); binds.push(rusqlite::types::Value::Real(n)); } } @@ -246,11 +279,12 @@ pub async fn transactions( // 方向由 `type` 决定，不是 `pts` 的符号（每个 writer 都存正数，C2045/C2050）。 let (where_sql, where_binds) = tx_where("t", auth.user_id, &type_filter, &start, &end, &q.filters); + let signed_pts = signed_pts_expr("t"); let summary_sql = format!( "SELECT \ - COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ('earn','topup','gift') THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ - COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ('consume','expire','withdraw') THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ - COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ('earn','topup','gift') THEN t.pts ELSE -t.pts END), 0), \ + COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ({TX_INCOME_TYPES}) THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ + COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ({TX_EXPENSE_TYPES}) THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ + COALESCE(SUM({signed_pts}), 0), \ COALESCE(SUM(t.tokens), 0), \ COALESCE(SUM(t.tokens - t.cached_tokens - t.output_tokens), 0), \ COALESCE(SUM(t.cached_tokens), 0), \ @@ -411,11 +445,12 @@ pub async fn transactions_trend( } else { "" }; + let signed_pts = signed_pts_expr("t"); let trend_sql = format!( "SELECT strftime('{expr}', t.time{mods}) AS b, \ - COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ('earn','topup','gift') THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ - COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ('consume','expire','withdraw') THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ - COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ('earn','topup','gift') THEN t.pts ELSE -t.pts END), 0), \ + COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ({TX_INCOME_TYPES}) THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ + COALESCE(SUM(CASE WHEN t.type IN ({TX_EXPENSE_TYPES}) THEN t.pts ELSE 0 END), 0), \ + COALESCE(SUM({signed_pts}), 0), \ COALESCE(SUM(t.tokens), 0), \ COALESCE(SUM(t.tokens - t.cached_tokens - t.output_tokens), 0), \ COALESCE(SUM(t.cached_tokens), 0), \ @@ -486,12 +521,13 @@ pub async fn dashboard( // 近 7 天净额序列（earn/topup/gift 为正、consume 为负；rant 2026-08-22T06:34:37： // 原先只把 earn 当正数 → topup 充值被误算为负） let mut stmt = conn - .prepare( - "SELECT date(time), COALESCE(SUM(CASE WHEN type IN ('earn','topup','gift') THEN pts ELSE -pts END), 0) \ + .prepare(&format!( + "SELECT date(time), COALESCE(SUM({}), 0) \ FROM transactions \ WHERE user_id = ?1 AND date(time) >= date('now', '-6 days') \ GROUP BY date(time) ORDER BY date(time)", - ) + signed_pts_expr("") + )) .map_err(internal)?; let series = stmt .query_map([auth.user_id], |r| { @@ -953,12 +989,30 @@ mod tests { let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&body).unwrap(); assert_eq!(v["total"], 1, "status 精确过滤: {body}"); assert_eq!(v["items"].as_array().unwrap()[0]["type"], "earn"); - // pts 区间 [15, 25] → 1 条（20） - let (s, body) = get(st.clone(), "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/api/transactions?pts_min=15&pts_max=25", &key).await; + // pts 区间：**按列渲染的有符号值**比较（C2054）——三条行的呈现值是 + // consume -10.0 / consume -20.0 / earn +30.0，故区间 [-25,-15] → 1 条（-20.0） + let (s, body) = get( + st.clone(), + "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/api/transactions?pts_min=-25&pts_max=-15", + &key, + ) + .await; assert_eq!(s, axum::http::StatusCode::OK, "body: {body}"); let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&body).unwrap(); - assert_eq!(v["total"], 1, "pts 区间过滤: {body}"); + assert_eq!(v["total"], 1, "pts 区间按渲染值过滤: {body}"); assert!((v["items"].as_array().unwrap()[0]["pts"].as_f64().unwrap() - 20.0).abs() < 1e-9); + // 阴性对照：库里存的正数 20.0 不再命中 [15,25]（修复前正是它命中）—— + // 若此断言失败，说明筛选又退回了「比较库内原始 pts」 + let (s, body) = get(st.clone(), "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/api/transactions?pts_min=15&pts_max=25", &key).await; + assert_eq!(s, axum::http::StatusCode::OK, "body: {body}"); + let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&body).unwrap(); + assert_eq!(v["total"], 0, "库内正数不得再命中（渲染值是负数）: {body}"); + // 阳性对照：收入行的渲染值 +30.0 仍落在 [+25,+35]（筛选没有把收入也一起翻掉） + let (s, body) = get(st.clone(), "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/api/transactions?pts_min=25&pts_max=35", &key).await; + assert_eq!(s, axum::http::StatusCode::OK, "body: {body}"); + let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&body).unwrap(); + assert_eq!(v["total"], 1, "收入行按渲染值命中: {body}"); + assert_eq!(v["items"].as_array().unwrap()[0]["type"], "earn"); // user_name LIKE（demo，全部 3 条命中） let (s, body) = get(st.clone(), "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/api/transactions?user_name=dem", &key).await; assert_eq!(s, axum::http::StatusCode::OK, "body: {body}"); @@ -1002,6 +1056,74 @@ mod tests { ); } + #[tokio::test] + async fn pts_range_filter_matches_the_rendered_signed_value() { + // C2054：交易页「点数」列**渲染**的是有符号值（income 正 / expense 负，`signedPts()`）， + // 但区间筛选曾比较库内原始 `pts`（每个 writer 都存正数）⇒ 用户按表里看到的数字筛选 + // （例如「点数 ≤ 0」想看支出）会得到 0 行。规格：**筛选命中的行 = 渲染值落在区间内的行**。 + let st = test_state("ptsrange"); + let key = login(st.clone()).await; + { + let conn = st.db.lock().unwrap(); + // 与 billing.rs 存的完全一样：两行都存正数，方向在 type + conn.execute( + "INSERT INTO transactions (user_id, counterpart, key_id, model, tokens, pts, type, status) \ + VALUES (1, '2', 1, 'm', 150, 3.7, 'consume', '成功')", + [], + ) + .unwrap(); + conn.execute( + "INSERT INTO transactions (user_id, counterpart, key_id, model, tokens, pts, type, status) \ + VALUES (1, '3', 2, 'm', 150, 0.5, 'earn', '成功')", + [], + ) + .unwrap(); + } + // 渲染值：consume → -3.7、earn → +0.5 + let cases: [(&str, usize, &str); 4] = [ + // 「点数 ≤ 0」＝用户眼里所有支出行 + ("pts_max=0", 1, "consume"), + // 直接框住单元格里的 -3.7 + ("pts_min=-4&pts_max=-3", 1, "consume"), + // 没有单元格落在这个区间（-3.7/+0.5 都不在）——修复前返回那条存了 3.7 的消费行 + ("pts_min=3&pts_max=4", 0, ""), + // 阳性对照：收入行的渲染值 +0.5 仍被命中（证明筛选不是把一切都翻成负数） + ("pts_min=0&pts_max=1", 1, "earn"), + ]; + for (qs, want_total, want_type) in cases { + let (s, body) = get(st.clone(), &format!("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/api/transactions?{qs}"), &key).await; + assert_eq!(s, axum::http::StatusCode::OK, "q={qs} body: {body}"); + let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&body).unwrap(); + assert_eq!(v["total"], want_total, "q={qs} 按渲染值命中数: {body}"); + if want_total > 0 { + assert_eq!( + v["items"].as_array().unwrap()[0]["type"], + want_type, + "q={qs}: {body}" + ); + } + } + // trend 与列表同口径（同一 where 片段）：pts_max=0 只留消费腿 → expense=3.7、income=0 + let (s, body) = get( + st.clone(), + "/api/transactions/trend?bucket=day&pts_max=0", + &key, + ) + .await; + assert_eq!(s, axum::http::StatusCode::OK, "body: {body}"); + let v: serde_json::Value = serde_json::from_str(&body).unwrap(); + let buckets = v["buckets"].as_array().unwrap(); + assert_eq!(buckets.len(), 1, "trend 同口径: {body}"); + assert!( + (buckets[0]["expense"].as_f64().unwrap() - 3.7).abs() < 1e-9, + "{body}" + ); + assert!( + (buckets[0]["income"].as_f64().unwrap()).abs() < 1e-9, + "{body}" + ); + } + #[tokio::test] async fn transactions_trend_buckets() { // rant 2026-08-23T16:01:07：/api/transactions/trend 按时间桶聚合趋势 diff --git a/ui/index.html b/ui/index.html index cbb82fa..268ebf0 100644 --- a/ui/index.html +++ b/ui/index.html @@ -845,6 +845,6 @@

使用模型

- + diff --git a/ui/js/app.js b/ui/js/app.js index 3909756..a83234c 100644 --- a/ui/js/app.js +++ b/ui/js/app.js @@ -1342,7 +1342,12 @@ render: (t) => { const v = signedPts(t.type, t.pts); return '' + (v > 0 ? "+" : "") + D.fmt(v) + ""; - } }, + }, + // C2054：筛选/排序必须与**渲染值**同口径 —— 用户是按单元格里看到的数字筛选与排序的。 + // 少了这两行，`filterRows`/排序会退回 `row.pts`（库内正数）⇒ 按 -3.7 筛选得 0 行、 + // 按 3 到 4 反而命中那条「-3.7」的行。 + filterVal: (t) => signedPts(t.type, t.pts), + sortVal: (t) => signedPts(t.type, t.pts) }, { key: "status", title: () => T("tx.col.status"), sort: "string", filter: "select", // C2031：同 type —— value 是库内值（成功/入账/处理中，语言无关），label 随语言变 options: () => ["成功", "入账", "处理中"].map((s) => ({ value: s, label: txStatus(s) })), @@ -1631,7 +1636,9 @@ if (!list.length) { toast(T("tx.export.none"), "info"); return; } const cell = (v) => { const s = String(v == null ? "" : v); return /[",\n]/.test(s) ? '"' + s.replace(/"/g, '""') + '"' : s; }; const headers = [T("tx.col.time"), T("tx.col.type"), T("tx.col.user"), T("tx.col.model"), T("tx.col.apiKeyName"), T("tx.col.input"), T("tx.col.cached"), T("tx.col.output"), T("tx.col.tokens"), T("tx.col.pts"), T("tx.col.status")]; - const lines = list.map((t) => [t.time, txType(t.type), t.user, t.model, t.key, t.inputTokens, t.cachedTokens, t.outputTokens, t.tokens, t.pts, txStatus(t.status)].map(cell).join(",")); + // C2054：导出的是「当前筛选可见行」，故「点数」列与表格单元格同口径（有符号：收入正/支出负）， + // 否则屏幕上写着 -3.7、导出的文件里却是 3.7。 + const lines = list.map((t) => [t.time, txType(t.type), t.user, t.model, t.key, t.inputTokens, t.cachedTokens, t.outputTokens, t.tokens, signedPts(t.type, t.pts), txStatus(t.status)].map(cell).join(",")); const csv = "\uFEFF" + [headers.join(","), ...lines].join("\r\n"); // UTF-8 BOM，Excel 中文不乱码 const blob = new Blob([csv], { type: "text/csv;charset=utf-8" }); const url = URL.createObjectURL(blob); @@ -1800,7 +1807,10 @@ data = data.slice().sort((a, b) => { for (const sk of state.sort) { const col = columns.find((c) => c.key === sk.key); - const av = a[sk.key], bv = b[sk.key]; + // C2054：列的**渲染值**可能与行里存的原始值不同（如 pts 的有符号值）—— + // 列可用 `sortVal` 声明「排序按哪个值」，缺省仍是 row[key]（其余 6 张表行为不变）。 + const av = col && col.sortVal ? col.sortVal(a) : a[sk.key]; + const bv = col && col.sortVal ? col.sortVal(b) : b[sk.key]; let cmp; if (col && col.sort === "number") cmp = Number(av) - Number(bv); else cmp = String(av).localeCompare(String(bv), "zh-CN");