池闸门 · 按来源标签精度分档放行

deal_maker.db 里的 8 个闸门触发器原以 RAISE(IGNORE) 静默丢弃写入。 R31 按实测来源精度分档处置:4 个引擎全量放行、7 个部分放行、 5 个维持隔离。16 个引擎历史被拦 0 行、涉及 0 张池表。更新时间 2026-10-19 03:25。

4全量放行引擎(A/B 档)
7部分放行(含 C 档来源)
5维持隔离(C 档)
8剩余闸门触发器
0历史被拦行数(留痕)
分档规则(可复核):对 gig_global.db 的每个 industry 标签,随机抽检 1000 条, 统计企业名称命中中英双语行业关键词的比例。该指标是下界估计 (企业名为英文通名如 ABC Holdings Ltd 时即使标签正确也会判未命中), 因此只用于保守判断;距 B 档门槛 ±5pp 以内的标签标注为「临界」,供人工复核。 精度已冻结为快照(2026-10-04 02:36),使档位判定可复现、可审计—— 门槛附近单次抽样的 ±2pp 抖动不会让同一张表在 B/C 之间反复翻转。
· A 档 ≥85%(可信)→ 放行,入池行标 src_verified=1
· B 档 70~85%(可用需复核)→ 放行,入池行标 src_verified=0
· C 档 <70%(标签不可信)→ 拦截,被拦行落 <池表>_hold 隔离区,不再静默丢失
引擎处置按「它实际采集依赖的标签集合」决定:全部 A/B → 全量放行;含 C 档 → 摘掉无条件闸门, 改设 C 档来源闸门(只拦实测不可信的那个标签,其余照常入池)。
实测样例(C 档为什么该拦):标签「碳汇」的抽样里出现 Westwood Trust、Northwoods Capital、Rosewood Solutions—— 打标脚本用英文词 wood 命中了公司名里的 -wood,把无关企业批量标成碳汇。 这类标签放行就是往池子里灌垃圾。
关于 demand_pool:这是设计性拦截——引擎把供给侧 GLEIF 企业镜像写进全局需求池, 且多引擎重复镜像同一实体。供给侧数据本轮已改由各引擎自有池承接,需求池保持纯净。
诚实边界:放行 ≠ 成交。入池只说明「平台内部有一个可联系的法人实体」, 不构成客户意向、不构成报价、不产生任何真实现金流。

一、16 个引擎/池表分档放行结果

引擎自有池处置 加权精度放行标签拦截标签池内行数 隔离区各标签实测
港口贸易port_tradeport_trade_poolRELEASE-A94.8%港口物流—10,387—港口物流/航运/仓储/智慧港口
海洋经济ocean_economyocean_economy_poolPARTIAL70.1%蓝海经济数字经济,全球电商15142,000海洋经济/海工/远洋渔业
大宗贸易bulk_tradebulk_trade_poolPARTIAL43.3%大宗贸易,钢企创A有色金属水泥粮食2,996—大宗商品走廊贸易
绿电储能green_powergreen_power_poolPARTIAL69.8%储能绿电新能源9,69012,223绿电/储能/虚拟电厂
固废处置solid_wastesolid_waste_poolRELEASE-A97.1%固废处置—1,834—固废/危废/资源化
未来产业future_hubfuture_hub_poolHOLD-C49.2%—未来产业2,00022,000低空/商业航天/合成生物
新材料new_materialsnew_materials_poolHOLD-C49.2%—未来产业1,60017,600新材料/先进制造
算力算法compute_algocompute_algo_poolHOLD-C67.9%—数字经济1,60017,600算力/算法/AI 服务
光伏储能solar_storagesolar_storage_poolRELEASE-A91.3%储能绿电—9,577—光伏/储能/新能源
新能源new_energynew_energy_poolPARTIAL69.8%储能绿电新能源9,63412,193新能源整车/电池/充电
无废城市zero_wastezero_waste_city_poolRELEASE-A88.9%地方商贸城,固废处置—2—无废城市/循环经济
城乡碳汇urban_ruralurban_rural_carbon_poolHOLD-C4.5%—碳汇19194城乡碳汇地块
蓝海经济(增强)vertvert_poolPARTIAL76.2%蓝海经济全球电商0—蓝海经济/新兴市场增强版
上合绿色能源sco_greensco_green_poolPARTIAL52.5%储能绿电新能源,碳汇,碳足迹,碳达标82444,464绿色能源/碳资源交易中枢
一草一木碳汇grass_carbongrass_carbon_poolHOLD-C4.5%—碳汇3,02233,242林木/草地/植被碳汇
大宗商品(增强)commoditycommodity_poolPARTIAL35.4%大宗贸易有色金属水泥粮食10,00041,987金属/能源/农产品/化工
全局需求池shareddemand_poolKEEP-DESIGN—招标采购-*、全球招标-*引擎镜像前缀5,660—有意的供需隔离:引擎镜像的供给侧数据不进需求池

「当前行数」为渲染时刻实时值。A/B 档引擎在 cron 下一次采集后才有数据; 被拦的 C 档行可在 <池表>_hold 隔离表查看,随时可人工复核后升级放行。

二、历史被拦池表与最新处置

池表历史被拦行数涉及 module 数 主要 module最新处置依据

拦截量为「安装留痕触发器后实跑各引擎 collect 一次」的实测值,不是估算; 每表最多保留 3000 行样本,因此真实量可能更大。

三、各引擎采集实测

引擎自有池collect历史被拦 业务定位采集器输出
港口贸易port_tradeport_trade_pool?0港口物流/航运/仓储/智慧港口
海洋经济ocean_economyocean_economy_pool?0海洋经济/海工/远洋渔业
大宗贸易bulk_tradebulk_trade_pool?0大宗商品走廊贸易
绿电储能green_powergreen_power_pool?0绿电/储能/虚拟电厂
固废处置solid_wastesolid_waste_pool?0固废/危废/资源化
未来产业future_hubfuture_hub_pool?0低空/商业航天/合成生物
新材料new_materialsnew_materials_pool?0新材料/先进制造
算力算法compute_algocompute_algo_pool?0算力/算法/AI 服务
光伏储能solar_storagesolar_storage_pool?0光伏/储能/新能源
新能源new_energynew_energy_pool?0新能源整车/电池/充电
无废城市zero_wastezero_waste_city_pool?0无废城市/循环经济
城乡碳汇urban_ruralurban_rural_carbon_pool?0城乡碳汇地块
蓝海经济(增强)vertvert_pool?0蓝海经济/新兴市场增强版
上合绿色能源sco_greensco_green_pool?0绿色能源/碳资源交易中枢
一草一木碳汇grass_carbongrass_carbon_pool?0林木/草地/植被碳汇
大宗商品(增强)commoditycommodity_pool?0金属/能源/农产品/化工

注意:各引擎全都 OK(无崩溃),且自身打印的 total=0 也说明它们 「知道自己没写进去」,只是没人看这个数字。

四、来源精度抽检(gig_global.db 行业标签)

行业标签该类总数抽检数 名称命中精度 → 档位
钢企创A9,9341000100.0% → A
固废处置1,833100097.1% → A
港口物流78,513100094.8% → A
储能绿电14,133100091.3% → A
蓝海经济6,470100086.7% → A
地方商贸城6,326100086.5% → A
大宗贸易28,962100077.0% → B
数字经济39,271100067.9% → C ·临界
全球电商8,140100067.8% → C ·临界
新能源20,504100054.9% → C
未来产业6,055100049.2% → C
华人无主资金7,982100043.3% → C
碳达标15315337.3% → C
有色金属水泥粮食42,37110006.9% → C
碳汇11,75010004.5% → C
碳足迹5965961.0% → C
其他3,146,407—未抽检

精度 = 随机抽检 1000 条中,企业名称含该行业中英双语关键词的比例(记为下界估计, 带「临界」标记者距门槛 ±5pp 以内,建议人工复核后再定档)。 注意 LEI 码本身是真实 GLEIF 法人标识,不可用的是被批量打上的行业标签, 因此不能只用「有 LEI」当作放行理由。

五、实体核验与噪声治理口径(与 /data-truth 页统一)

34,157 条 A 级核验 · 36 条 B 级待核 · 44,215 条非实体已隔离归档 · 核验通过率 99.9%

来源池A 级核验B 级待核 主表剩余已隔离归档
bulk_trade_pool2,99642,9969,078
commodity_pool8,992710,00011,955
grass_carbon_pool0—3,02222
green_power_pool4,09559,690—
new_energy_pool4,12069,634—
ocean_economy_pool0—1511,801
port_trade_pool7,998910,38716,960
solar_storage_pool4,12449,577—
solid_waste_pool1,83211,83412
urban_rural_carbon_pool0—1919
vert_pool0——4,344
zero_waste_city_pool0—224

核验方式:与 GLEIF 全球法人识别编码(LEI)官方库(345 万条本地镜像,CC0)逐条比对。 A 级=官方注册名一致(含字段截断容错)→ 移入 <池表>_v(注册为 A 级源); B 级=官方状态非活跃或名称待核,系统自动标原因(name-mismatch / name-script),无需人工复核 → 移入 <池表>_b;隔离归档=非实体噪声(采集关键词/网页模板残渣/政务公告文本/ 国别字段非官方码),移入 <池表>_quarantine 可回溯,不再计入赛道记录数。 需求池 demand_pool 不适用(其 country='全国' 为正常业务值)。

六、闸门清单(放行后)

七、放行/隔离决定记录

八、人工操作入口

# ① 只审计,不改档位(安全) python3 hk_pool_gate.py run # ② 实跑各引擎采集,产生拦截样本 python3 hk_pool_gate.py probe # ③ ★ 按实测精度分档放行 python3 hk_pool_gate.py apply-tiers # ③b 重新测量并冻结精度快照(档位需要更新时才用) python3 hk_pool_gate.py measure --refresh python3 hk_pool_gate.py apply-tiers # ④ 手工放行单表(必须写明理由,写入 guard_decision 留档) python3 hk_pool_gate.py release <table> "理由" # ⑤ 一键精确回滚全部闸门(从 guard_backup 还原原始触发器 SQL) python3 hk_pool_gate.py rollback
壹路生态 · 叮咚云服务云平台|池闸门分档放行 v3.0(R31)| 放行只改变「数据能否落库」,不改变任何成交/收入口径。
数据来源:deal_maker.db 的 sqlite_master / guard_audit / pool_tier,gig_global.db 的 companies 随机抽样。
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