docs: defer candidate decision data loop

docs/02-requirements.md

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 | 功能 | 说明 | 阶段 |
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+| F-008 候选决策数据闭环 | 保存每次搜索实际曝光的最多 5 个候选、模型评估、系统推荐和人工理由，为离线评估与优化提供可信样本。 | P1，T-208；不阻塞第一版流程 |
 | 完整 RBAC | 采购管理员、执行员、审核员和系统管理员的细粒度权限。 | V2 |
 | 多设备容量调度 | 在当前原子领取/租约基础上增加优先级、容量、运营监控和跨实例调度。 | V2 |
 | 后台通知 | WebSocket/厂商推送只通知有任务，App 仍通过 claim 领取。 | V2 |
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 | 多平台比价 | 淘宝、1688、京东等平台。 | V3 |
 | 支付自动化 | 不在当前规划内，除非另行完成资金和合规评审。 | 未规划 |
 
+### F-008 候选决策数据闭环（后置）
+
+T-206/T-207 先跑通领取、执行、候选/证据和最小结果回传；T-208 再实现可用于优化的
+完整数据闭环。不能为了建设未来训练数据阻塞第一版端到端流程，但 20 条真实任务试验
+开始前必须完成 T-208，避免试验结束后才发现缺少曝光和人工标签。
+
+1. 每次 search run 保存需求快照、精确搜索词、App/拼多多版本、采集时间以及最多
+   5 个实际曝光候选的原始 ordinal。该集合只是特定账号、地区、时间和平台排序下的
+   可见结果，不得宣称为全平台 Top 5。
+2. 每个候选保存可观测标题、价格、规格文本、可选平台商品 ID/规范化链接、截图资产
+   和采集完整性。平台链接和图片链接可能短期有效，只是辅助字段，不能替代受控截图。
+3. 候选观测、模型预测、本地推荐规则和人工结论必须分开保存。模型理由不能自动复制
+   为人工理由，也不能把模型预测当作真实标签。
+4. 人工接受、拒绝、改选和全部无匹配都必须提供理由。第一版允许简短人工说明；
+   T-208 改为至少一个结构化理由码、一个主要理由和可选备注，选择 `OTHER` 时备注
+   必填。无预算任务不能使用预算匹配或超预算理由。
+5. 拒绝推荐项并改选时，同时记录原推荐项的拒绝理由和替代项的选择理由；全部拒绝时
+   每个候选都要有拒绝理由。允许人员明确选择候选后批量应用同一理由，禁止静默预填
+   模型结论。
+6. 人工修正使用追加版本和 `supersedes` 关系，不覆盖历史；理由 schema、模型、
+   prompt、阈值和推荐策略全部版本化。
+7. 后端不得根据 Android 提交的任意 URL 抓取内容。候选截图由 App 有界上传，经真实
+   解码、大小/像素/哈希检查和脱敏后保存；外链只做不可执行文本并清除追踪参数。
+8. 图片保留期限、平台条款、训练用途和人工备注隐私必须在 T-302 前固定。没有人工
+   结论的数据只能用于运行审计，不能计入模型准确率。
+
 ## 五、业务规则
 
 1. 标题、SKU 和图片必填，描述可为空。
@@ -143,6 +170,8 @@ T-004 已固定首版规则：推荐私有目录为被 Git 忽略的 `private-fi
 - 不发生重复领取、重复执行导致的不可逆操作或订单提交。
 - 每条失败任务都能定位到具体步骤和错误类别。
 - 记录每条任务的耗时、人工介入点和候选接受结果，用于决定是否进入 V2。
+- 同时记录实际曝光候选、模型预测、系统推荐和人工结构化理由；准确率以人工结论为
+  标签，不能用模型自己的判断验证模型。
 
 这些比例是进入下一阶段的验证门槛，不是正式生产 SLA。