feat(cma): 口径裁定 2026-09-17 落地（现金流投资=0 二维判定 / 预警单位+期间口径）

依据：wecom-finance/reports/CMA_口径裁定_20260917.md（任总 2026-09-17 23:14「按建议执行」）

裁定1（现金流「投资活动净额=0」参与判定）
- classify_enterprise()：0 为合法输入；投资恒为 0 → 经营(±)×筹资(±) 二维映射出 2 个
  候选类型（candidate_type_nos/candidates），不再整体判「未判定」；投资栏 investing_note
  标注「本期无投资活动」；经营/筹资亦为 0 → 回退「未判定（无投资活动）」，不报错不静默
- /analysis 增 classification_dimension / investing_note / nets.investing.note；前端出
  二维横幅 + 候选行高亮 + 投资栏「本期无投资活动」（不给单一类型名）
- import_cashflow_statements.py：打印层修 2D（type_no=None）TypeError 崩溃；NA 措辞改为
  「按 0 参与判定」（机读短语 NA_PHRASE_TMPL/parse_na_activities 未动）

裁定2a（比率类单位统一「百分比(%)」口径，先做）
- 新增 app/utils/caliber_units.py：逐 KPI 对照表 RATIO_CALIBER_TABLE（唯一事实源）+ 判定侧
  唯一入口 resolve_caliber()；3 项需归一 ×100（流动/速动/毛利率），12 项取数已百分数不归一；
  表外且命中「疑似错配」窄形态（阈值子句量级≥100 且 0<|实测|<10 且单位属比率类）→
  dimension_suspect：不落预警、不推送（唯一规则，防 586/587 假红灯复发）
- alert_generator：判定前归一，文案写「口径归一 ×100（原值 1.29 → 129%）」留审计线索
- 新增 scripts/kpi_unit_crosscheck.py（只读对照表产出器）

裁定2b（期间由「当月硬编码」→「最近可用期间」，后做）
- resolve_latest_period()：取该 KPI 自己的最新 YYYY-MM（禁全局 MAX，防演示账套劫持）；
  伪期间（2026-H1/H2、2025-FY）在 Python 侧过滤（保「单测=生产」语义）
- 过渡期覆盖度自检扩展：记录回落后的期间分布 + 当月 0 条归因提示
- --dry-run（零写入零推送）作放行前抽查证据；generate_and_push/run_alert_check 支持 dry_run

测试：backend/tests/test_caliber_rulings_20260917.py 17 项；全量 1158 passed/1 xfailed

backend/scripts/kpi_unit_crosscheck.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""比率类 KPI 单位对照表（只读）—— 财务口径裁定 裁定2a 的产出器
+
+用途：逐个比率类 KPI 核对「定义 / 声明单位 / 阈值量纲 / 实测值量纲」，出对照表。
+      判定侧的事实源是 `app/utils/caliber_units.RATIO_CALIBER_TABLE`（本脚本只核对与呈现，
+      不写库、不改阈值）。
+
+用法：
+  python3 scripts/kpi_unit_crosscheck.py                # 全账套
+  python3 scripts/kpi_unit_crosscheck.py --entity-id 1  # 单账套
+  python3 scripts/kpi_unit_crosscheck.py --json          # JSON（机读）
+"""
+import argparse
+import json
+import os
+import re
+import sys
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+from sqlalchemy import text  # noqa: E402
+from app.database import get_engine  # noqa: E402
+from app.utils.caliber_units import resolve_caliber  # noqa: E402
+
+PERIOD_RE = re.compile(r"^[0-9]{4}-[0-9]{2}$")
+
+
+def q(sql, **params):
+    with get_engine().connect() as c:
+        return [dict(r._mapping) for r in c.execute(text(sql), params).fetchall()]
+
+
+class _K(dict):
+    """把 kpi 行包成 duck type（resolve_caliber 只读属性）"""
+
+    def __getattr__(self, item):
+        return self.get(item)
+
+
+def latest_value(kpi_id):
+    rows = q("SELECT period, actual_value FROM kpi_values WHERE kpi_id=:k AND actual_value IS NOT NULL "
+             "ORDER BY period DESC, calculated_at DESC LIMIT 20", k=kpi_id)
+    for r in rows:
+        if PERIOD_RE.fullmatch(str(r["period"] or "")):
+            return r["period"], r["actual_value"]
+    return None, None
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("--entity-id", type=int, default=None)
+    ap.add_argument("--json", action="store_true")
+    args = ap.parse_args()
+
+    where = "WHERE d.status='active' AND (d.threshold_red IS NOT NULL OR d.threshold_yellow IS NOT NULL " \
+            "OR d.threshold_green IS NOT NULL)"
+    params = {}
+    if args.entity_id:
+        where += " AND d.entity_id=:e"
+        params["e"] = args.entity_id
+    rows = q("SELECT d.id, d.entity_id, d.kpi_code, d.kpi_name, d.unit, d.threshold_green, "
+             "d.threshold_yellow, d.threshold_red FROM kpi_definitions d %s "
+             "ORDER BY d.entity_id, d.id" % where, **params)
+
+    out = []
+    for r in rows:
+        p, v = latest_value(r["id"])
+        cal = resolve_caliber(v, _K(r))
+        out.append({
+            "kpi_code": r["kpi_code"], "kpi_name": r["kpi_name"], "entity_id": r["entity_id"],
+            "declared_unit": r["unit"],
+            "thresholds": "%s|%s|%s" % (r["threshold_green"], r["threshold_yellow"], r["threshold_red"]),
+            "latest_period": p, "actual": v,
+            "caliber_status": cal["status"], "norm_factor": cal["factor"],
+            "normalized": cal["value"], "note": cal["note"], "reason": cal["reason"],
+        })
+
+    if args.json:
+        print(json.dumps(out, ensure_ascii=False, indent=1, default=str))
+        return 0
+
+    print("=== 比率类 KPI 单位对照表（只读；裁定2a）===")
+    print("%-4s %-8s %-22s %-6s %-10s %-12s %-8s %-6s %s" % (
+        "eid", "code", "name", "unit", "latest", "actual", "status", "factor", "thresholds"))
+    for x in out:
+        print("%-4s %-8s %-22s %-6s %-10s %-12s %-18s %-6s %s" % (
+            x["entity_id"], x["kpi_code"], x["kpi_name"][:20], x["declared_unit"] or "-",
+            x["latest_period"] or "-", x["actual"] if x["actual"] is not None else "-",
+            x["caliber_status"], x["norm_factor"], x["thresholds"]))
+    n_norm = sum(1 for x in out if x["norm_factor"] != 1)
+    n_sus = sum(1 for x in out if x["caliber_status"] == "dimension_suspect")
+    print("=== 合计 %d 项：口径归一 ×100 %d 项 / 同量纲直判 %d 项 / 疑似错配降级待核 %d 项 ===" % (
+        len(out), n_norm, len(out) - n_norm - n_sus, n_sus))
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())