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组件取舍

后续 agents 修改本组件时请继续维护本文件。

• 本 crate 负责评分规则执行、场景计算、评分结果构造和规则缓存。

• 跨组件评分类型从 lianghua-model 导入；结果数据库操作从 lianghua-data::data::scoring_store 导入。

• 不得重新创建混合类型、持久化和计算职责的 scoring_data 模块或旧路径兼容导出。

• scoring 可以依赖 data 与 model，但不得被 data 或 model 反向依赖。

• 只运行 cargo test -p lianghua-scoring，不要因此触发全 workspace 测试。

• 评分输入批次统一为 32 股，写库队列只缓存 2 批：保留 Rayon 并行和批量读取，但避免每个工作线程同时持有 128 股历史明细，写库落后时及时反压。内存返回接口仍按调用契约保留完整结果。

• 问题：评分批次曾为每 32 股重复打开行情库、筹码库和相似榜结果库，并重复执行筹码库初始化；解决方案选择：每个 Rayon 工作线程复用一组只读连接，筹码字段注入器只检查现有库而不执行建表迁移；解释：连接数随工作线程数而非股票批次数增长，同时避免并行读路径争抢筹码库 DDL 锁，筹码库维护仍由 data 组件的显式计算入口负责。

• 问题：评分注入筹码字段和相似榜排名曾按股票各执行一次 SQL；解决方案选择：沿用 32 股评分批次，一次查询整批股票的公共日期范围并按代码、日期回填；解释：将两类附加字段查询从每股两次降为每批两次，不扩大既定批次内存上限，现有复合索引仍覆盖过滤条件。

• 问题：临时规则回测在进入 backtest 前就把每次规则触发物化为包含三段独立 String 的 ScoreDetails，长区间会在评分阶段先耗尽内存；解决方案选择：RuleBacktest 模式只生成引用总榜行与规则序号的紧凑数值行；解释：保留一次全市场评分与排名，移除触发次数乘以字符串分配的主峰值。

• 问题：组合规则曾以 points_by_hits[命中数] != 0 判定是否触发，导致基础分为 0、只有条件加分的规则永远不触发，生产策略把 +1 基础分改为显式基础条件后即失效；解决方案选择：只要命中数大于 0 就触发，基础分允许为 0，条件 bonus 照常累加；解释：命中数基础分无法区分命中了哪条条件，显式条件才能表达“仅波动档位给 +1、风险档位不倒贴基础分”，因此触发判定必须与基础分脱钩。