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ThearchyHelios	454e82e211	分析测试的「今天」按题集的时区取，不看本机时区：题集里的期次（上周、本周）按 suite.timezone 算，生成虚构库、判今天是不是周一也照它，本机在别的时区（或跨午夜那几个钟头）时两边不是同一天 ... - test_eval_analysis_runs.py：TZ 从题集读，新增 now()（datetime.now(ZoneInfo(TZ))），生成库用 now().date()，原来写死的 Asia/Shanghai 去掉 - test_eval_analysis_suite.py：从题集内容取时区算今天，判周一也按它 - test_evals_api.py：零售样例题集的「今天」同样从题集取时区	2026-10-21 14:57:06 +00:00
ThearchyHelios	83cd5da72e	虚构库 retail_trends 与分析题集：26 周的零售订单（截止昨天、固定种子），相对上一个整周埋了八个效应；题集 analysis_suite.json 每个效应一题，期望由平台的分析方法在期望 SQL 上算 ... - tests/fixtures/acceptance/retail_trends.py（python -m tests.fixtures.acceptance.retail_trends <db> [--today]，数据源名 retail_trends，不动 retail.py）：华东线下客单价降到七成带来的销售额下降（主要来自华东）；三成线下订单转到线上造成的退款率辛普森（各渠道都降、整体升，结构为主）；订单数的常规波动；取消单激增；线上销售额连涨十周以上；线上销售额的变化来自订单数；西南一家小店的退款率看着高但样本太少；本周没过完（和上周不可比，周一时本周还没有数据、那一题期望算不了）。订单数按店按周定好、金额在窄区间随机、退款按渠道比例挑，各效应不靠运气 - tests/fixtures/eval/analysis_suite.json：八道题，问法用使用者的说法（上周销售额为什么下降？退款率为什么上升了？上周订单数下降算不算异常？……），各配一个贡献或判定期望，订单数、取消单两题另配一个不必需的「一个数」 - 测试：同一个今天逐字节相同；四个不同的今天（周三、周日、周六、跨年）上用 app.analysis.run 按题集的期望 SQL 核对八个效应；周一那一题照实算不了；走接口导入题集、逐题试算，分析期望都算得出、判定和埋的效应一致；真运行的算期望（作答前后对得上、阈值按设置快照、参数对不上照实说）、读作答运行里的分析结论和引用、重评老结果、从头到尾评一题（助手剧本搭查库 → 分析卡 → 报告，对且可追溯、逐题 E1 等价已证明）	2026-10-21 18:12:12 +08:00