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11 KiB
Python
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"""模型能力矩阵核心模型
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AI 开发团队专属垂直能力矩阵的数据模型，包括：
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- ModelCapabilityGap: 模型能力差距记录（认知差预警）
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- CostTracking: 算力成本跟踪与 ROI 核算
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- ModelUpdateImpact: 模型更新影响评估（阶段2）
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- ExperimentTruthNodeSync: 实验与宪章同步记录（阶段2）
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"""
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from datetime import datetime
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from typing import Optional
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from sqlalchemy import BigInteger, DECIMAL, Boolean, Float, ForeignKey, Integer, Text, VARCHAR, TIMESTAMP
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
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from .base import Base
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from .types import JSONB
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class ModelCapabilityGap(Base):
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"""模型能力差距记录 - AI 预警认知差
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当需求与绑定的模型能力不匹配时，自动生成差距记录，
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提前预警产品经理和技术团队，规避返工风险。
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"""
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__tablename__ = "model_capability_gaps"
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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model_version_id: Mapped[int] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("model_versions.id"), nullable=False, index=True
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)
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truth_node_id: Mapped[int] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("truth_nodes.id"), nullable=False, index=True
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)
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# 差距类型：capability（能力不足）、cost（成本过高）、performance（性能不符）、risk（兼容性风险）
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gap_type: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(50), nullable=False, index=True)
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# 严重程度：critical（严重，必须解决）、high（高，建议解决）、medium（中）、low（低）
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severity: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(20), nullable=False, index=True)
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# 差距描述和 AI 分析
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description: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
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ai_analysis: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# 状态：open（待处理）、acknowledged（已确认）、resolved（已解决）、ignored（已忽略）
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status: Mapped[str] = mapped_column(
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VARCHAR(50), nullable=False, default="open", index=True
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)
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# 解决时间
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resolved_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(TIMESTAMP, nullable=True)
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# 解决方案备注
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resolution_notes: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(Text, nullable=True)
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class CostTracking(Base):
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"""算力成本跟踪与 ROI 核算
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跟踪每个需求（宪章）、每个任务的算力成本，
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自动计算 ROI，实现成本透明化。
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"""
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__tablename__ = "cost_trackings"
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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# 关联的宪章（需求）
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truth_node_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("truth_nodes.id"), nullable=True, index=True
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)
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# 关联的模型版本
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model_version_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("model_versions.id"), nullable=True
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)
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# 关联的任务（可选，用于任务级成本追踪）
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task_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("tasks.id"), nullable=True, index=True
|
||
)
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# 周期：daily、weekly、monthly、project（项目全周期）
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period: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(20), nullable=False, index=True)
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# Token 数量
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estimated_tokens: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
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actual_tokens: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
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# 成本（美元）
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estimated_cost_usd: Mapped[float] = mapped_column(
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DECIMAL(10, 4), nullable=False, default=0.0
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)
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actual_cost_usd: Mapped[float] = mapped_column(
|
||
DECIMAL(10, 4), nullable=False, default=0.0
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||
)
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# ROI 评分（0-10）
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roi_score: Mapped[Optional[float]] = mapped_column(Float, nullable=True)
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# ROI 分析详情
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roi_analysis: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# 成本优化建议
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optimization_suggestions: Mapped[dict] = mapped_column(
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JSONB, nullable=False, default=dict
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)
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class ModelUpdateImpact(Base):
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"""模型更新影响评估
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当监控到新模型发布时，自动评估对现有项目的影响，
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生成迁移任务和调整建议。
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"""
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__tablename__ = "model_update_impacts"
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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# 旧模型和新模型
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old_model_version_id: Mapped[int] = mapped_column(
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||
BigInteger, ForeignKey("model_versions.id"), nullable=False
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)
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new_model_version_id: Mapped[int] = mapped_column(
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||
BigInteger, ForeignKey("model_versions.id"), nullable=False
|
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)
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# 受影响的宪章及其影响评分 {node_id: impact_score}
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affected_truth_nodes: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# 成本变化百分比
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cost_change_percentage: Mapped[Optional[float]] = mapped_column(Float, nullable=True)
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# 性能变化 {speed_change_percent, quality_change_percent, etc.}
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performance_change: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# 兼容性风险列表
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compatibility_risks: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# 自动生成的迁移任务
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migration_tasks: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# 升级建议：immediate_upgrade（立即升级）、evaluate（评估后升级）、defer（暂缓升级）
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recommendation: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(50), nullable=False)
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# 状态：pending_review（待审核）、approved（已批准）、in_progress（进行中）、completed（已完成）
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status: Mapped[str] = mapped_column(
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VARCHAR(50), nullable=False, default="pending_review"
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)
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class ExperimentTruthNodeSync(Base):
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"""实验与宪章同步记录
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算法工程师的实验结果自动同步到项目宪章，
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确保实验与落地不脱节。
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"""
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__tablename__ = "experiment_truth_node_syncs"
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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# 关联的实验（需要 Experiment 表，如果不存在可以先创建外键约束）
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experiment_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(BigInteger, nullable=True)
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# 实验标识（用于关联外部实验平台）
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experiment_external_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(VARCHAR(255), nullable=True)
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# 关联的宪章
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truth_node_id: Mapped[int] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("truth_nodes.id"), nullable=False, index=True
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||
)
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||
# 同步类型：result_sync（结果同步）、metric_update（指标更新）、conclusion_sync（结论同步）
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sync_type: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(50), nullable=False)
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||
# 同步数据（包含实验结果、建议的变更等）
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sync_data: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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# AI 置信度（0-1）
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confidence_score: Mapped[Optional[float]] = mapped_column(Float, nullable=True)
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# 是否自动应用
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auto_applied: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
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||
# 应用状态：pending（待应用）、applied（已应用）、rejected（已拒绝）、requires_review（需审核）
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apply_status: Mapped[str] = mapped_column(
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VARCHAR(50), nullable=False, default="pending"
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)
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# 审核意见
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||
review_notes: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(Text, nullable=True)
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# 审核人
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reviewed_by: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
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||
BigInteger, ForeignKey("users.id"), nullable=True
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)
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||
# 审核时间
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reviewed_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(TIMESTAMP, nullable=True)
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class Budget(Base):
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"""预算设置
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按租户、项目设置月度/季度预算，
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实现硬性预算管控。
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"""
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__tablename__ = "budgets"
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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||
# 预算类型：tenant（租户级）、project（项目级）
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||
budget_type: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(20), nullable=False, index=True)
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||
# 关联项目（project 类型时使用）
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||
project_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
|
||
BigInteger, ForeignKey("projects.id"), nullable=True, index=True
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)
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# 周期：monthly、quarterly、yearly
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period: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(20), nullable=False)
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||
# 预算金额（美元）
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budget_amount_usd: Mapped[float] = mapped_column(
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||
DECIMAL(12, 2), nullable=False, default=0.0
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)
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||
# 预警阈值（百分比，默认 80%）
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alert_threshold_percent: Mapped[float] = mapped_column(
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||
Float, nullable=False, default=80.0
|
||
)
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||
# 硬性限制（是否启用硬性预算控制）
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hard_limit_enabled: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=True)
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||
# 当前已使用金额
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current_usage_usd: Mapped[float] = mapped_column(
|
||
DECIMAL(12, 2), nullable=False, default=0.0
|
||
)
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||
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||
# 当前周期（用于跟踪每月/每季度的使用情况）
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||
current_period_start: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(TIMESTAMP, nullable=True)
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||
current_period_end: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(TIMESTAMP, nullable=True)
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||
# 状态：active（激活）、suspended（暂停，超支后暂停）、overridden（被覆盖）
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status: Mapped[str] = mapped_column(
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VARCHAR(20), nullable=False, default="active"
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)
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# 超支解锁记录（BOSS/ADMIN 可以临时解锁）
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override_history: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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class BudgetAlert(Base):
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"""预算预警记录
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当预算使用达到预警阈值或超支时，自动生成预警记录。
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"""
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__tablename__ = "budget_alerts"
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
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||
# 关联预算
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budget_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||
BigInteger, ForeignKey("budgets.id"), nullable=False, index=True
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)
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# 预警类型：threshold_reached（达到阈值）、exceeded（超支）、suspended（暂停服务）
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alert_type: Mapped[str] = mapped_column(VARCHAR(50), nullable=False, index=True)
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# 当前使用量
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usage_usd: Mapped[float] = mapped_column(DECIMAL(12, 2), nullable=False)
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# 使用百分比
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usage_percent: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
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# 预警消息
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message: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
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# 是否已读
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is_read: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
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# 预警操作（如暂停服务）
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action_taken: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(VARCHAR(50), nullable=True)
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# 状态：active（激活）、dismissed（已忽略）、resolved（已解决）
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status: Mapped[str] = mapped_column(
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VARCHAR(20), nullable=False, default="active"
|
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)
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