feat(achievement): 添加按难度的 AC 题数指标，删除 min_ac_code_chars

新增 mid_ac_count / hard_ac_count，去重统计中等和困难难度的 AC 题数。
在此之前所有成就对水题和难题一视同仁，这是最缺的一个维度。
增量走 build_ctx 新增的 problem_difficulty，它只在首次 AC 时才查库——
绝大多数提交都不是首次 AC，无条件预查等于给每次判题白加一条 SQL。

删除 min_ac_code_chars：线上实测 1314 个用户的分布，最小值 8、p5=10，
有道题 8 个字符就能通过，这个指标测的是"谁做过那道水题"而不是
"谁写得简洁"，配不出有意义的成就。

自检里写死 min_ac_code_chars 的两处改成按 lte 成就自动发现：
_check_registry 不再要求某个具体指标存在，_check_min_metric_absent
改为遍历所有上架的 lte 成就检查其指标。没有 lte 成就时 SKIP，
将来配了自动开始检查。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

achievement/checker.py

@@ -31,7 +31,7 @@ def evaluate(user, metrics, only_metrics=None):
     for achievement in qs:
         value = metrics.get(achievement.metric)
         # 指标从未产生有效值时 key 不存在，直接跳过：
-        # 否则 min_ac_code_chars 这类极小值指标会对新用户恒成立
+        # 否则极小值型指标（求 min、配 lte 用的那种）会对新用户恒成立
         if value is None:
             continue
         if achievement.operator == Operator.GTE and value >= achievement.threshold:

achievement/management/commands/check_achievement_deploy.py

@@ -16,7 +16,7 @@ from django.db.models.functions import Cast
 
 from account.models import User
 from achievement.metrics import META_METRICS, METRIC_REGISTRY
-from achievement.models import Achievement, UserAchievement, UserStat
+from achievement.models import Achievement, Operator, UserAchievement, UserStat
 
 # on_submission 依赖的辅助键 -> 它应该与哪个顶层指标保持一致
 STATE_PAIRS = {
@@ -85,20 +85,20 @@ class Command(BaseCommand):
         if count == 0:
             self._fail(title, "METRIC_REGISTRY 是空的，AppConfig.ready() 没有导入 metrics")
             return
-        if "min_ac_code_chars" not in METRIC_REGISTRY:
-            self._fail(title, f"注册了 {count} 个指标，但缺少 min_ac_code_chars")
-            return
         self._ok(title, f"{count} 个指标，元指标 {sorted(META_METRICS)}")
 
     def _check_min_metric_absent(self):
-        """极小值型指标对没有 AC 记录的用户必须返回 None。
+        """lte 类成就用的指标，对没有 AC 记录的用户必须返回 None。
 
-        返回 0 的话，"最短 AC 代码 ≤ 50 字符"会白送给每一个从没做出过题的新生。
+        返回 0 的话，"最短 AC 代码 ≤ 50 字符"这类成就会白送给每一个从没做出过题的新生。
+        线上目前没有 lte 成就（min_ac_code_chars 已删），本项因此会 SKIP；
+        将来配了任何 lte 成就，它会自动开始检查对应的指标。
         """
         title = "极小值指标对零 AC 用户返回 None"
-        metric = METRIC_REGISTRY.get("min_ac_code_chars")
+        metric_keys = sorted(set(Achievement.objects.filter(operator=Operator.LTE, visible=True).values_list("metric", flat=True)))
-        if metric is None:
+        metrics = [(k, METRIC_REGISTRY[k]) for k in metric_keys if k in METRIC_REGISTRY]
-            self._skip(title, "指标未注册")
+        if not metrics:
+            self._skip(title, "没有上架的 lte 类成就")
             return
 
         user = User.objects.filter(is_disabled=False, userprofile__accepted_number=0).first()
@@ -106,14 +106,15 @@ class Command(BaseCommand):
             self._skip(title, "找不到 accepted_number=0 的用户，无法验证")
             return
 
-        value = metric.recompute(user)
+        bad = [(key, value) for key, m in metrics if (value := m.recompute(user)) is not None]
-        if value is None:
+        if bad:
-            self._ok(title, f"用户 {user.username}")
+            detail = "、".join(f"{key} 得到 {value!r}" for key, value in bad)
-        else:
             self._fail(
                 title,
-                f"用户 {user.username} 得到 {value!r}，应为 None。\n       现在配任何 lte 类成就都会白送给全部零 AC 用户。",
+                f"用户 {user.username}：{detail}，都应为 None。\n       这些 lte 成就正在白送给全部零 AC 用户。",
             )
+        else:
+            self._ok(title, f"用户 {user.username}，检查了 {len(metrics)} 个指标")
 
     def _check_jsonb_cast(self):
         """JSONB 数字必须按整数比较，不能按字符串序。

achievement/metrics.py

@@ -14,6 +14,7 @@ from django.db.models import Count, Q
 from django.utils import timezone
 
 from submission.models import JudgeStatus, Submission, is_accepted
+from utils.constants import Difficulty
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -81,6 +82,16 @@ def build_ctx(user_id, sub):
     )
     local_now = timezone.localtime(sub.create_time)
     sub_is_accepted = is_accepted(sub.result)
+    is_first_ac_of_problem = sub_is_accepted and prior_stats["accepted"] == 0
+
+    # 难度只有首次 AC 时才用得上，其余情况不查这一次库——
+    # 绝大多数提交都不是首次 AC，放在外面等于给每次判题白加一条 SQL
+    difficulty = None
+    if is_first_ac_of_problem:
+        from problem.models import Problem
+
+        difficulty = Problem.objects.filter(id=sub.problem_id).values_list("difficulty", flat=True).first()
+
     return {
         "skip": False,
         "is_accepted": sub_is_accepted,
@@ -88,9 +99,11 @@ def build_ctx(user_id, sub):
         "prior_count": prior_stats["total"],
         "prior_accepted": prior_stats["accepted"],
         # 首次 AC 这道题（此前从未 AC 过）
-        "is_first_ac_of_problem": sub_is_accepted and prior_stats["accepted"] == 0,
+        "is_first_ac_of_problem": is_first_ac_of_problem,
         # 一发入魂：此前无任何提交且本次 AC
         "is_first_try_ac": sub_is_accepted and prior_stats["total"] == 0,
+        # 本题难度，仅首次 AC 时有值
+        "problem_difficulty": difficulty,
         "local_date": local_now.date().isoformat(),
         "local_hour": local_now.hour,
     }
@@ -106,6 +119,33 @@ class AcceptedCount(BaseMetric):
         return _practice_submissions(user.id).filter(result__in=ACCEPTED_RESULTS).order_by().values("problem_id").distinct().count()
 
 
+class _DifficultyAcCount(BaseMetric):
+    """按难度去重统计 AC 题数。子类只需指定 difficulty。
+
+    增量靠 ctx["problem_difficulty"]，它只在首次 AC 时才有值——与
+    is_first_ac_of_problem 是同一个条件，所以两者一起判即可。
+    """
+
+    difficulty = ""
+
+    def on_submission(self, metrics, sub, ctx):
+        if ctx["is_first_ac_of_problem"] and ctx["problem_difficulty"] == self.difficulty:
+            metrics[self.key] = metrics.get(self.key, 0) + 1
+
+    def recompute(self, user):
+        return _practice_submissions(user.id).filter(result__in=ACCEPTED_RESULTS, problem__difficulty=self.difficulty).order_by().values("problem_id").distinct().count()
+
+
+@metric("mid_ac_count", "中等题 AC 数", "去重后通过的中等难度题目数（不含比赛）")
+class MidAcCount(_DifficultyAcCount):
+    difficulty = Difficulty.MID
+
+
+@metric("hard_ac_count", "困难题 AC 数", "去重后通过的困难题目数（不含比赛）")
+class HardAcCount(_DifficultyAcCount):
+    difficulty = Difficulty.HIGH
+
+
 @metric("submission_count", "提交总数", "提交次数（不含比赛）")
 class SubmissionCount(BaseMetric):
     def on_submission(self, metrics, sub, ctx):
@@ -328,18 +368,10 @@ class MaxAcInOneDay(BaseMetric):
         return {"_ac_per_day": counts}
 
 
-@metric("min_ac_code_chars", "最短 AC 代码", "通过的代码里最短的字符数（配小于等于使用）")
+# 曾经这里有 min_ac_code_chars（最短 AC 代码）。线上实测 1314 个用户的分布，
-class MinAcCodeChars(BaseMetric):
+# 最小值 8、p5=10：有道题 8 个字符就能通过，于是它测的是"谁做过那道水题"
-    def on_submission(self, metrics, sub, ctx):
+# 而不是"谁写得简洁"，配不出有意义的成就，2026-08-05 删除。
-        if not ctx["is_accepted"]:
+# 要重新引入，得先按题目难度加权，或排除掉那类水题。
-            return
-        length = len(sub.code)
-        cur = metrics.get("min_ac_code_chars")
-        metrics["min_ac_code_chars"] = length if cur is None else min(cur, length)
-
-    def recompute(self, user):
-        lengths = [len(c) for c in _practice_submissions(user.id).filter(result__in=ACCEPTED_RESULTS).values_list("code", flat=True)]
-        return min(lengths) if lengths else None
 
 
 @metric("max_code_lines", "最长代码行数", "提交过的最长代码有多少行")

achievement/models.py

@@ -43,7 +43,7 @@ class UserStat(models.Model):
     """成就系统唯一的指标源，不复用 UserProfile 的计数器，避免两处口径漂移。
 
     metrics 为 {指标名: 数值}；指标从未产生过有效值时 key 不存在（而非置 0），
-    否则 min_ac_code_chars 这类极小值指标会对新用户恒成立。
+    否则极小值型指标（求 min、配 lte 用的那种）会对新用户恒成立。
     """
 
     user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE, related_name="achievement_stat")

docs/ops/achievement-deploy.md

@@ -40,7 +40,7 @@ python manage.py check_achievement_deploy
 
 只读，可反复跑，七项检查。此刻大部分是 `[SKIP]`（还没配成就、还没重算），**但这两项必须现在就 PASS**：
 
-- **极小值指标对零 AC 用户返回 None** —— 不 PASS 就别配任何 `lte` 类成就。`min_ac_code_chars` 若返回 `0`，「最短 AC 代码 ≤ 50 字符」会白送给每一个从没做出过题的新生。
+- **极小值指标对零 AC 用户返回 None** —— 不 PASS 就别配任何 `lte` 类成就。这类指标若返回 `0`，「最短 AC 代码 ≤ 50 字符」之流会白送给每一个从没做出过题的新生。线上目前没有 `lte` 成就，本项会 SKIP，配了才开始检查。
 - **JSONB 阈值比较按整数** —— 不 PASS 的话，以后在后台调低阈值触发的补发会发给错误的人群。JSONB 里的数字若不显式 cast，Postgres 按字符串序比较，`"9" > "50"` 成立。
 
 ### 第三步 单人试跑重算