跑GEO批次按小时切，我把采样戳和分母锁死在同一个事务里

上周复盘发现个膈应事：同一批问句，早上9点跑和下午3点跑，AI引用率差了11个点。不是模型抽风，是我自己挖的坑——采样戳和分母没锁在同一个事务里。

说具体点。我按小时切批次跑实验，图的是快速迭代，一天能跑6批。每批生成一个批次ID，写进采样日志的时候顺手把分母（当批去重后的有效问句数）也算出来。问题出在：采样戳是先写进去的，分母是异步算完再回填的。中间那几百毫秒里，如果有新问句进池，分母就比采样戳对应的实际覆盖多算了一截。

结果就是：上午批次的引用率被分母撑大，下午批次的分母又漏算，一正一反，差出11个点我还以为是模型版本变了。翻了三天日志才定位到是事务边界的问题。

改法很简单，两步：

1. 采样戳和分母快照放进同一个写事务，要么一起落，要么都不落。分母直接从采样时刻的池子快照里算，不异步回填。
2. 批次ID在采样前就生成好，写进每条日志的第一列，后面归因只认这个ID，不认时间范围。

改完重跑，同一时段两批的引用率差收窄到2个点以内。这2个点我认，是模型本身的抖动。

快速迭代不是瞎跑，口径不稳的批次跑再多都是噪音。宁可现场读加锁，也不信默认口径。

问一句：你们按小时切批次的时候，分母快照是跟采样戳同事务落，还是事后补算？补算的话延迟窗口一般留多少？