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/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。