归属判定升级：DataV 官方行政区划表 + 同名县消歧
用阿里 DataV GeoAtlas（免密钥）替换 OSM Overpass 离线县表： - 民政部 adcode 体系，县级前 4 位即所属地级码，2832 县 100% 可定位地级 （OSM 表只有 1182/2362，且 admin_level 层级不可靠） - 同名县（全国 30 组）保留全部候选，运行时按坐标消歧， 修掉「柳州的城中区被归到西宁市」 归属判定改为「按名字精确查官方表」优先于「按中心点猜最近的县」： 窄长县按中心点会跨省错判（环江喀斯特实际在环江县，按中心点判到荔波县） 查表带距离校验，精确全称命中放宽到 150km（狭长县中心离边界可达 85km+） 修掉三个真实缺陷： - Overpass 兜底把地级塞进 osmCounty、县名塞进 osmCity， 与 attachPlaces「先找县级」的顺序相反，导致兜底路径永远丢下层县名 - Overpass 请求无硬超时，公共实例「连着不返回」能把一次分析拖成十几分钟； 补三层限（单次超时 / 阶段总时限 / is_in 反查次数上限），13 分钟 → 48 秒 - Photon 的 osm.place.city 类目混着景点 POI，kind==='城市' 时无条件把名字 当地名，导致「社更穿洞北门」「柳州之门」等景点自己成一组； 改为必须同时是行政区名且能在官方表查到 新增离线回归测试（都不打外部网络，Photon/Overpass 挂掉也能回归）： - test-admin-lookup：同名县消歧、已知边界点、狭长县远端点（19 项） - test-overpass-fallback：本地假 Overpass，验兜底路径、简称归一、200+HTML 错误页 - test-grouping-regression：本地假 Photon，20 候选完整分组 - verify-ui-full：端到端 UI 验收（真实无头 Chrome 读真实 DOM）
This commit is contained in:
@@ -35,7 +35,7 @@ node server.js # 或 npm start
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| 步骤 | 用户操作 | 系统行为 |
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| ① 出行条件 | 输入地名联想 / 浏览器定位、选日期区间、单程时长上限、搜索半径、是否排除同城、交通与兴趣偏好 | 地理编码 → 检索周边候选 → 批量取天气与 AQI → 公路矩阵 + 铁路可达性 → 评分排序 |
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| ② 备选清单 | 查看方位罗盘、评分环、逐日天气、推荐理由、数据来源说明；勾选目的地 | 默认预选 Top 3 并给出提示；支持按评分/天气/距离/单程时长排序；可「只看小众」、可「对比已选」并排看关键指标 |
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| ② 备选清单 | 查看方位罗盘、评分环、逐日天气、推荐理由、数据来源说明；按地名分组浏览、搜索目的地；勾选目的地 | 默认预选 Top 3 并给出提示；支持按评分/天气/距离/单程时长排序；按「地名 → 景点」两级分组；可搜索、可「只看小众」、可「对比已选」并排看关键指标 |
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| ③ 行程规划 | 填写具体需求（同行人、预算、体力、禁忌等），点击生成；生成后可继续提要求迭代 | 清单数据 + 需求 + 本站预设提示词 → OpenAI 兼容接口流式输出 Markdown 方案 |
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页面右上角「设置」分两块：**AI 接口**（地址、密钥、模型，含常用供应商预设、预设提示词查看/复制、强制演示模式）与 **数据源增强**（高德 Web 服务 Key）。两者都只存在浏览器 `localStorage`，随请求传给本地服务代理。
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@@ -109,6 +109,100 @@ node server.js # 或 npm start
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- Photon 分类检索用 `bbox + 分类` 作为稳定缓存键（公共实例限流，重复分析必须复用缓存）。
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- 候选上限 28 个，按「类型轮转取样」抽取，保证小众点位不会被热门点位挤掉。
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### 归属地名与分组
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第二步把候选按「**地名 → 景点**」两级展示，所以每个候选都要先解析出它属于哪个地名。
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| 来源 | 地名来源 | 层级 |
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| 内置城市库 | 名字本身就是地名（柳州市） | 地级 |
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| 高德 POI | `cityname`（地级市）+ `adname`（区县） | 地级 + 区县 |
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| 内置知名 / 小众库 | 离线归属表 `lib/places-admin.js` | 地级 + 区县 |
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| Photon / Overpass (OSM) | **按 OSM 自带的县名字段查官方表** `lib/places-admin-dv.js` | 地级 + 区县 |
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| 以上都拿不到 | 按坐标找最近的县 → 推出地级（官方县表，≤60km） | 地级 + 区县 |
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铁律：
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- **组名必须落在地级**（市 / 州 / 盟 / 地区）。用街道名或村名当组名等于没分组——同一个县下面的几十个点会被拆成几十组。
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- **Photon 的 `osm.place.city` 类目里混着景点 POI**（牌坊、寺庙、老街），它们的名字也带「市 / 州」后缀。不能因为 `kind === '城市'` 就把名字当地名——会出现「社更穿洞北门」自己成一组这种荒唐结果。必须同时满足「名字是行政区名」且「能在官方地级表里查到」才当地名节点，否则走正常归属流程。
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- **OSM 中国的字段层级与直觉相反**：`county` 是地级市/州，`city` 是县/区，`district` 是街道，`locality` 是村。
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- **优先按名字精确查官方表，别靠「按坐标猜最近的县」**。窄长县按中心点距离会判到隔壁省去：「环江喀斯特世界自然遗产」实际在环江县（河池市），按中心点却会判到 45km 外的荔波县（黔南州）——差一级省。而 OSM 的 `addr:county` 在多数条目上直接写了标准县名（`环江毛南族自治县`），按名字查是准的。
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- 查表**必须带距离校验**：同名县离候选点太远（>80km）就判为不可信，退回按坐标近邻。
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- 查表顺序：先在 `county` / `city` / `district` 三个字段里找**县级**（拿到下层地名），都找不到再退地级。OSM 常常把地级填进 `county`、县名填进 `city`（「黔南州」+「荔波县」），只看第一个字段就定案会丢掉下层地名。
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- **不要信 OSM 自己填的归属字段的层级**。Photon 的 `city` 字段会给出「乐依村」「陈家甫」这种村名当区县——所以查到的东西必须经 `isDistrictName()`（县/区/旗/盟/州/市）过滤，村名一律丢弃。
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- **OSM 的 `admin_level` 在中国是 L4=省 / L5=地级市 / L6=县**，不是 L4/L6/L8。查 `admin_level~"^[468]$"` 会正好跳过地级市那层。
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- 分组键会剥掉行政后缀（「柳州」与「柳州市」归一组），民族自治州要连民族名一起去掉（「黔南布依族苗族自治州」→「黔南州」）。
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- 高德 `regeo` 的**批量查询不可用**（`batch=true` + `locations`，无论分隔符与参数顺序都返回 `INVALID_PARAMS`），必须逐点反查；并发 3 会触发限流，失败的候选会退回街道名当组名，因此用**串行 + 60ms 间隔**。
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#### 离线行政区划表（阿里 DataV GeoAtlas）
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| 表 | 条数 | 作用 |
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| `lib/places-admin.js` | 323 | 内置知名 / 小众地点的归属（地级 + 区县） |
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| `lib/places-admin-dv.js` | 2832 县 / 343 地级 | **官方行政区划表**：按名字查县/地级，运行时归属判定的主力 |
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数据来自[阿里 DataV GeoAtlas](https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector)（免密钥、免鉴权），用的是国家民政部 **adcode** 体系：省级 2 位 / 地级 4 位 / 县级 6 位，**县级前 4 位即所属地级码**（451226 环江县 → 4512 河池市）——归属关系是**编码里写死的**，不需要推断。
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```bash
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# 1) 拉原始数据（三级下钻：省 → 地级市 → 县），输出到 C:/tmp/datav-admin.json
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node tools/fetch-datav-admin.cjs
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# 2) 生成运行时表
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node tools/build-admin-dv.cjs C:/tmp/datav-admin.json
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```
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> 早期版本用的是 Overpass 拉的 OSM 县表（`lib/places-county.js` / `lib/places-prefecture.js`），**已废弃**：OSM 中国的 `admin_level` 层级不可靠、编码只有约 50% 覆盖（1182/2362 个县查不到所属地级），且公共 Overpass 实例限流极狠（大查询后连 1KB 的小查询都 502/504）。DataV 版 2832 个县**全部**能定位到所属地级。
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几个必须记住的坑：
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- **同名县要保留全部候选**。全国有 **30 组**同名县（「城中区」柳州/西宁都有、「鼓楼区」南京/徐州/福州/开封都有、「铁西区」沈阳/鞍山/四平都有、「市中区」济南/枣庄/内江/乐山都有）。用县名做单一字典键会互相覆盖——柳州的「城中区」会被归到西宁市。所以表里同名县的值是**数组**，运行时按坐标距离选最近的那个。
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- **省直辖县级单位不是地级市**。DataV 把海南的东方市/昌江黎族自治县、新疆兵团的石河子市、湖北的仙桃市等标成 `level=city`，靠 **adcode 是否以 `00` 结尾**区分（真地级市是 xx00，省直辖县级是 9xxx 段）。不按这个分，归属会整整差一级。
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- **剥民族名要用显式清单**，不能用 `[一-龥]{1,3}族` 这种贪婪正则——「环江毛南族自治县」会被吃成「环自治县」。而且顺序很重要：先剥「自治县/州」尾巴，民族名块才会露在末尾。
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- **别名表要县/地分开**（`COUNTY_ALIAS` → 县全称，`PREF_ALIAS` → 地级简称）。混在一张表里会因为「同名县/市」互相覆盖而查错。
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#### 兜底路径：Photon 全挂时走 Overpass
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| 步骤 | 实现 | 说明 |
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| 1. 取候选 | `overpassQuery()` | 按 `OVERPASS_TAGS` 逐类查 OSM 原始标签 |
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| 2. 取行政区 | `overpassAdminAreas()` | `out center tags` 取 bbox 内 L5/L6 行政区的**中心点** |
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| 3. 判归属 | `areaByPoint()` | 按中心点做近邻判定 |
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| 4. 精确反查 | `overpassAdminAtPoint()` | 近邻判定拿不到时逐点用 `is_in` 反查 |
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| 5. 归一 | `lookupAdminByName()` | OSM 的简称/全称统一过官方表，同名县按距离消歧 |
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关键事实：
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- **relation 级 geometry 在 Overpass 里拿不到**。`out tags geom` 和 `out geom` 都不返回 relation 级的 `geometry` 数组（几何在 `members` 里）。所以不要走「拉多边形 + 本地点面判定」这条路。
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- **`is_in` 反查一次就能拿到完整层级**：`[out:json];is_in(lat,lon)->.a;.a out tags;` 返回 L4 省 / L5 地级 / L6 县（实测 25.1,107.98 → 环江县 / 河池市 / 广西）。注意 `rel(pivot.a)` 拿不到点→区映射，要直接输出 area 集合。
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- **公共实例必须多镜像轮换**，且要判定响应体是否真是 JSON：实例可能返回 **200 + HTML 错误页**（如 `duplicate_query`），只看 `res.status` 会把错误页当成功。判据是响应体是否以 `{` 开头。
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- **必须有硬超时和总时限预算**。公共实例经常「连着不返回」（不报错也不结束），没有 `AbortSignal.timeout` 的话一次兜底能把分析流程拖成十几分钟（实测踩过）。三处都要限：
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- 单次请求超时（`SEARCH.overpassTimeoutMs`，默认 20s）；
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- 单个阶段的总时限（镜像轮询不超过 2 倍超时）；
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- 逐点 `is_in` 反查的次数上限（`SEARCH.overpassIsInMax`，默认 8）——这是最慢的一环，超限后改用 bbox 行政区中心点近邻判定。
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- 超时后**候选照常入池**（归属还有离线官方表兜底），不能因为反查超时就丢掉整个候选。
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- Overpass 的兴趣点大多**没有 `addr:*` 标签**，直接拿归属必然得到空组名——必须靠 `is_in` 反查。
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#### 离线回归测试
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归属逻辑不能只靠真实网络验证——Photon / Overpass 随时会挂，挂了就没法回归。仓库里有三个**不发外部请求**的离线测试：
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```bash
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node tools/test-admin-lookup.cjs # 归属判定单测：同名县消歧、已知边界点、狭长县远端点
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node tools/test-overpass-fallback.cjs # 起本地假 Overpass：验兜底路径、简称归一、200+HTML 错误页
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node tools/test-grouping-regression.cjs # 起本地假 Photon：20 个候选的完整分组回归
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```
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另有端到端 UI 验收（起假 Photon + 真实无头 Chrome，读真实 DOM）：
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```bash
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node tools/verify-ui-full.cjs # 分组 / undefined / 空组名 / 搜索 / 折叠 + 截图
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```
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写这类测试时注意：**`cfg.SEARCH.maxCandidates` 缺省会静默返回 0 候选**（`selected.length < undefined` 恒假）；**第二轮跑要清 `require.cache` 或换 origin**，否则命中第一轮缓存。
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拉取时的坑：一次拉全国必然 502（5 个镜像全挂），必须按 10°×15° 分块；用 `out center` 而不是 `out geom`（几何版体积大十几倍，更容易超时）。境外行政区会混进同一层级数据，靠**有无 `division_code` 或 `name` 本身是中文**来剔除。
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县级表第三项是**所属地级名**，由 GB/T 2260 编码前缀推出（县级码前 4 位即地级码：荔波县 `522722` → `5223` 黔南州）。这比「按距离找最近地级」精确得多——桂黔边境荔波县与河池市相距不到 40km，按中心点距离会分错。
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### 评分口径
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总分 0~100，由六项加权相加：天气舒适度 `0~40`、时间适配 `0~26`、兴趣匹配 `0~14`、距离 `0~7`、目的地辨识度 `0~8`、空气质量 `0~6`。整段行程都是坏天气时会触发硬门槛，不允许给出「强烈推荐」。每张卡片都带 `breakdown`、`reasons`、`warnings`，可解释。
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@@ -138,6 +232,9 @@ node server.js # 或 npm start
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| BigDataCloud / Photon Reverse | 浏览器定位后的反向地理编码 | 免 | 提示手动输入地名 |
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| 内置 `lib/places-cn.js` | 全国知名景区 + 主要城市坐标库 | — | 始终参与，保证任何城市都有可用清单 |
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| 内置 `lib/places-niche.js` | 206 条小众地点：古村、遗址、湿地、地质景观、洞穴、小馆、徒步线 | — | 始终参与，并保证约 30% 的候选名额 |
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| 内置 `lib/places-admin.js` | 内置地点的归属地名（323 条，离线生成） | — | 始终参与；缺失时按坐标回退到最近地级市 |
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| 内置 `lib/places-admin-dv.js` | 官方行政区划表：2832 县 / 343 地级（DataV GeoAtlas，离线生成） | — | 始终参与；同名县按坐标消歧，查不到时退到按坐标近邻 |
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| Overpass (OpenStreetMap) | Photon 全挂时的候选兜底（免密钥），多镜像轮换 | 免 | 跳过并注明「实时检索不可用」；实例返回 200 但内容是 HTML 错误页时同样判为失败 |
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| 高德 Web 服务 `geocode/geo` / `place/text` / `place/around`（含 `types=100000` 住宿）/ `direction/driving` / `staticmap`（路线图真实底图） | 中文地名检索、实时周边 POI、周边住宿参考、国内驾车路径、地图图层 | `AMAP_KEY` 或页面「设置 → 数据源增强」 | 静默跳过并退回 Open-Meteo / OSRM / 内置库 / 方位示意图；Key 无效会在页面顶部或设置里直接报错 |
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| RollingGo `rgh` CLI（本机安装） | 酒店实时参考价、星级、距离、可预订链接 | `npm i -g @rollinggo/hotel` + `rgh login` | 跳过，退回高德 POI；只调用只读子命令 |
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| 铁路接口 | 真实高铁/城际耗时与票价 | `RAIL_API_URL` | 降级为里程-速度估算并标注 |
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