修复采集数据结果明细 module_type 写读大小写不一致：写入端误用小写 collectdata 导致 task-50 之后所有采集任务明细行生成结果文件时读不到

线上现象：任务 26334 采集完成（去重 42/无效品牌 62/品牌拒绝 6/保留 85）
但结果文件「采集数据结果」sheet 只有表头 0 行，历史卡片「保留 0」。

根因链：
1. CollectDataResultItemBatchWriter（task-50 新增写入端）常量误写为小写
   "collectdata"，与 CollectDataService.MODULE_TYPE（大写 COLLECT_DATA）不一致；
2. loadFinalRows 按大写查 biz_task_result_item 命中 0 行 → 组装空表 →
   stats.finalRowCount 被 rows.size()=0 覆盖，UI 显示保留 0；
3. 生产库 5386 行小写 collectdata（8/31 起约 15 个任务）全部读不到，
   大写 COLLECT_DATA 仅存 1067 行历史数据。

修复：
- 写入常量改回大写 COLLECT_DATA（与读取端一致），现有行查询 in(大写,小写)
  兼容存量，旧任务重试幂等命中不重复插入；
- loadFinalRows / deleteTask / deleteHistory 查询改 in(MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)，
  历史小写行可读出并正确清理（RustFS 对象不泄漏）；
- 新增 2 条回归测试（写入 module_type 必须与读取端常量一致、小写存量行重试命中），
  collectdata 全包 168 测试全绿。

backend-java/src/main/java/com/nanri/aiimage/modules/collectdata/service/CollectDataService.java

@@ -97,6 +97,13 @@ public class CollectDataService {
 
     public static final String MODULE_TYPE = "COLLECT_DATA";
 
+    /**
+     * task-50 上线初期写入端（CollectDataResultItemBatchWriter）曾误用小写
+     * "collectdata"，遗留 5386 行存量数据；读取端查询统一 in(MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)
+     * 兼容，否则这些任务的明细行在生成结果文件时查不出来。
+     */
+    private static final String LEGACY_MODULE_TYPE = "collectdata";
+
     public TaskProgressLightBatchVo progressLight(List<Long> taskIds) {
         return taskProgressLightAssembler.assemble(MODULE_TYPE, null, taskIds);
     }
@@ -937,7 +944,7 @@ public class CollectDataService {
     private List<CollectDataResultRowVo> loadFinalRows(Long taskId) {
         List<TaskResultItemEntity> rows = taskResultItemMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<TaskResultItemEntity>()
                 .eq(TaskResultItemEntity::getTaskId, taskId)
-                .eq(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE)
+                .in(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)
                 .orderByAsc(TaskResultItemEntity::getId));
         if (rows == null || rows.isEmpty()) {
             return new ArrayList<>();
@@ -1258,7 +1265,7 @@ public class CollectDataService {
                 .eq(TaskChunkEntity::getModuleType, MODULE_TYPE));
         taskResultItemMapper.delete(new LambdaQueryWrapper<TaskResultItemEntity>()
                 .eq(TaskResultItemEntity::getTaskId, task.getId())
-                .eq(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE));
+                .in(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE));
         deleteTransientTaskPayloads(
                 taskChunkMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<TaskChunkEntity>()
                         .select(TaskChunkEntity::getPayloadJson)
@@ -1267,7 +1274,7 @@ public class CollectDataService {
                 taskResultItemMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<TaskResultItemEntity>()
                         .select(TaskResultItemEntity::getPayloadJson)
                         .eq(TaskResultItemEntity::getTaskId, task.getId())
-                        .eq(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE)));
+                        .in(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)));
         taskFileJobService.deleteTaskJobs(task.getId(), MODULE_TYPE);
         fileTaskMapper.deleteById(task.getId());
     }
@@ -1280,11 +1287,11 @@ public class CollectDataService {
         List<TaskResultItemEntity> resultItems = taskResultItemMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<TaskResultItemEntity>()
                 .select(TaskResultItemEntity::getPayloadJson)
                 .eq(TaskResultItemEntity::getTaskId, row.getTaskId())
-                .eq(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE)
+                .in(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)
                 .eq(TaskResultItemEntity::getResultId, row.getId()));
         taskResultItemMapper.delete(new LambdaQueryWrapper<TaskResultItemEntity>()
                 .eq(TaskResultItemEntity::getTaskId, row.getTaskId())
-                .eq(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE)
+                .in(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)
                 .eq(TaskResultItemEntity::getResultId, row.getId()));
         // 与 deleteTask 一致：先删 DB 行再物理删对象，保证行删除与对象删除一致。
         deleteResultItemPayloads(resultItems);

backend-java/src/main/java/com/nanri/aiimage/modules/collectdata/util/CollectDataResultItemBatchWriter.java

@@ -27,7 +27,12 @@ import java.util.Objects;
 @Component
 public class CollectDataResultItemBatchWriter {
 
-    private static final String MODULE_TYPE = "collectdata";
+    /** 必须与 CollectDataService.MODULE_TYPE 一致（大写 COLLECT_DATA）。
+     * 曾因写端误用小写 "collectdata"，导致 task-50 之后所有采集任务的明细行
+     * 在生成结果文件时查不出来（biz_task_result_item.module_type 大小写分叉）。 */
+    private static final String MODULE_TYPE = "COLLECT_DATA";
+    /** 历史存量小写值，查询现有行时兼容，避免旧任务重试重复插入（与 CollectDataService.LEGACY_MODULE_TYPE 对应）。 */
+    private static final String LEGACY_MODULE_TYPE = "collectdata";
     private static final int DEFAULT_BATCH_SIZE = 100;
 
     private final TaskResultItemMapper taskResultItemMapper;
@@ -63,10 +68,12 @@ public class CollectDataResultItemBatchWriter {
         }
         String scopeHash = sha256(scopeKey);
         // 一次性取回本 scope 现有行，构建 item_key → 现有行 映射（hash 相等即跳过）。
+        // 现有行查询兼容历史小写 "collectdata"（见 MODULE_TYPE 注释），避免旧任务重试
+        // 在同一唯一键 (task_id, module_type, scope_hash, item_key) 下重复插入。
         List<TaskResultItemEntity> existingList = taskResultItemMapper.selectList(
                 new LambdaQueryWrapper<TaskResultItemEntity>()
                         .eq(TaskResultItemEntity::getTaskId, taskId)
-                        .eq(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE)
+                        .in(TaskResultItemEntity::getModuleType, MODULE_TYPE, LEGACY_MODULE_TYPE)
                         .eq(TaskResultItemEntity::getScopeHash, scopeHash));
         Map<String, TaskResultItemEntity> existingByKey = new HashMap<>();
         for (TaskResultItemEntity existing : existingList) {

backend-java/src/test/java/com/nanri/aiimage/modules/collectdata/util/CollectDataResultItemBatchWriterTest.java

@@ -72,6 +72,45 @@ class CollectDataResultItemBatchWriterTest {
         assertEquals(1L, entities.get(0).getTaskId(), "task_id 保留");
     }
 
+    @Test
+    void test_module_type_matches_reader_constant() {
+        // 回归：写入端 module_type 必须与 CollectDataService.MODULE_TYPE（读取端）
+        // 写同一大小写值，否则生成结果文件时 loadFinalRows 查不出来（曾用小写
+        // "collectdata" 导致 task-50 之后所有采集任务明细行读不到）。
+        when(taskResultItemMapper.selectList(any())).thenReturn(List.of());
+        when(taskResultItemMapper.upsertBatch(anyList())).thenReturn(1);
+
+        writer.upsertAccepted(1L, 2L, "task:1", 0,
+                List.of(row("B000000001", "Nike")), "rustfs:detail/abc");
+
+        ArgumentCaptor<List> captor = ArgumentCaptor.forClass(List.class);
+        verify(taskResultItemMapper).upsertBatch(captor.capture());
+        TaskResultItemEntity entity = (TaskResultItemEntity) captor.getValue().get(0);
+        assertEquals("COLLECT_DATA", entity.getModuleType(), "写入 module_type 须为读取端大写常量");
+    }
+
+    @Test
+    void test_legacy_lowercase_rows_are_found_on_retry() {
+        // 回归：历史小写 "collectdata" 存量行在旧任务重提时也要被现有行查询
+        // 命中（按大小写兼容匹配），避免同一唯一键重复插入。
+        String refJson = codec.encodeRef(0, 0, "rustfs:detail/x");
+        TaskResultItemEntity legacy = new TaskResultItemEntity();
+        legacy.setId(100L);
+        legacy.setModuleType("collectdata");
+        legacy.setItemKey("asin:B000000001");
+        legacy.setPayloadJson(refJson);
+        legacy.setPayloadHash(sha256(refJson));
+        when(taskResultItemMapper.selectList(any())).thenReturn(List.of(legacy));
+
+        CollectDataResultItemBatchWriter.UpsertCounts counts =
+                writer.upsertAccepted(1L, 2L, "task:1", 0,
+                        List.of(row("B000000001", "Nike")), "rustfs:detail/x");
+
+        assertEquals(0, counts.insertedOrUpdated(), "小写存量行命中 → 全部跳过");
+        assertEquals(1, counts.skipped(), "1 行跳过");
+        verify(taskResultItemMapper, never()).upsertBatch(anyList());
+    }
+
     @Test
     void test_task_050_task_normal_multiple_items() {
         // 批量场景：75 行（8 批次），顺序稳定不丢失，每批数量正确。