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# 访客楼层策略验证执行流程（简化版）
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## 1. 目标
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按固定顺序完成两组验证，并输出汇总结果：
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1. **基线组（广发基金）**：新增“黄平访客 -> 被访人蒙海文（`personId=964454497399468032`）”，再查询该访客楼层权限；
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2. **对照组（其他公司多样本）**：从数据库筛选多个公司/多个部门被访人，分别新增“黄志平访客”，再查询各自楼层权限；
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3. 最终输出“每个样本是否成功、楼层数量与楼层清单”。
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> 说明：本流程强调顺序和可复核性，不再依赖复杂自动推断。
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## 2. 统一原则
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- 只以 `personId` 作为最终查询键，不以姓名直接判定权限。
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- 姓名查询仅用于“定位候选人”，不用于最终业务判定。
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- 判定顺序固定：**先写（add/visitor），再读（passRule/image）**。
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## 3. 执行总流程（必须按顺序）
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### 步骤A：准备参数与样本
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- 访客固定：黄平/黄志平（按现场实际确认对应 `visitorPersonId`）
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- 先准备两类样本：
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- 样本1（广发基金基线）：`businessId=252463...`，被访人 `964454497399468032`
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- 样本2（多公司多部门对照）：在**与目标验证环境一致**的组织库/MySQL 上筛选多个公司和部门被访人（禁止使用开发库数据去打生产接口）
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### 步骤B：执行样本1（广发基金基线）
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1. 调 `add/visitor` 新增访客；
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2. 紧接着调 `passRule/image` 查询楼层；
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3. 记录基线组结果（期望仅 `28F`，若策略开启）。
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### 步骤C：执行样本2（多公司多部门）
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对每个被访人样本重复：
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1. 调 `add/visitor` 新增“黄志平访客”；
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2. 调 `passRule/image` 查询该访客楼层；
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3. 记录结果到汇总表。
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### 步骤D：输出总结果
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按样本输出字段：
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- 公司
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- 部门
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- 被访人 `personId`
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- 访客 `personId`
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- `add/visitor` 结果码
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- 楼层数量
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- 楼层清单
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## 4. 异常分流（必须遵守）
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### 4.1 add/visitor 失败（任何样本）
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结论：该样本不具备“策略生效验证条件”。
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动作：
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1. 查同时间窗口服务日志；
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2. 定位具体失败点（远程超时、依赖服务不可用、SQL异常等）；
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3. 修复后仅重跑失败样本。
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### 4.2 add/visitor 成功但楼层不符
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动作：
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1. 查策略读取日志（`policyDecision`、`allowFloorSize`、`effectiveFloorSize`）；
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2. 查策略表配置是否匹配租户；
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3. 查 `image_rule_ref` 当前 `person_delete=0` 记录是否包含历史残留。
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## 5. 为什么采用该顺序
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- 先做广发基金基线，可快速判断策略主路径是否正常；
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- 再做多公司多部门对照，可评估是否存在租户间差异或历史规则干扰；
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- 最后统一汇总，避免单条日志或单个样本误导结论。
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## 6. 推荐命令模板（单样本）
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```bash
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python3 python/quick_verify_visitor_floor_policy.py \
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--mode noauth-probe \
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--org-base-url "http://10.0.22.207:8089" \
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--elevator-base-url "http://10.0.22.207:16112" \
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--business-id "2524639890ba4f2cba9ba1a4eeaa4015" \
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--meng-person-id "964454497399468032" \
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--visitor-person-id "1102270499947507712" \
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--probe-with-businessid
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```
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> 多样本场景建议外层脚本循环调用本命令，并将结果JSON汇总为一张表。
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