全量修复:预测系统正确性、安全性与部署问题

P0 严重问题修复:
- 修复 form_slice/stats_slice 主客身份反转(历史比赛视角错误)
- 修复 understat.py httpx 未导入导致的 NameError
- 修复 LLM 解析失败时静默产生假成功预测(0-0 平局+置信度0.5)

预测路径修复:
- multi-agent 路径增加 backtest cutoff 透传,回测防泄漏生效
- H2H 切片汇总统计改为从当前主队视角计数
- 预测唯一约束增加 mode+run_type 维度,防止回测覆盖实盘预测

伤停管线修复:
- IntegrityError 后不再整批回滚丢数据(改用逐条 flush)
- return_date 正确解析并写入
- retrieved_at 比较统一用 date() 避免当天数据不可见
- 唯一索引改为 partial unique index(排除 NULL 重复)
- HTTP 缓存 TTL 从 7 天改为 6 小时

安全与连接管理:
- /api/v1/predict 增加内存滑动窗口限流(10次/分钟/IP)
- 预测路由改用短 session 模式,LLM 调用期间不持有 DB 连接

Docker 部署修复:
- 修复 .dockerignore 排除 *.md 导致 COPY README.md 失败
- 容器内 DATABASE_URL 使用 postgres 服务名(非 localhost)
- 启动时自动执行 alembic upgrade head
- 前端改用多阶段构建(Dockerfile.frontend)

新增测试(5个文件,24+用例):
- test_p0_home_away.py: 主客身份反转回归测试
- test_p0_parse_failure.py: LLM 解析失败回归测试
- test_multi_agent_cutoff.py: multi-agent cutoff 透传测试
- test_h2h_perspective.py: H2H 视角测试
- test_injuries_pipeline.py: 伤停管线 5 项修复测试
- test_predict_protection.py: 限流+短 session 测试
- test_prediction_unique_constraint.py: 唯一约束测试

迁移:
- 0012_injuries_partial_unique_and_return_date.py
- 0013_predictions_unique_constraint_mode_run_type.py

src/llm/agents/orchestrator.py

@@ -144,10 +144,14 @@ async def run_specialists(
     header: MatchHeader,
     *,
     version: str = "v1",
+    before=None,
 ) -> list[AgentReport]:
-    """并行执行 5 个专家 agent。fail-open: 单个失败不影响其他。"""
+    """并行执行 5 个专家 agent。fail-open: 单个失败不影响其他。
+
+    before: 数据截止时间(回测防泄漏)。None 表示不限制。
+    """
     tasks = [
-        _run_one(spec, header, await _agent_provider(spec.name, tier="specialist"), version=version)
+        _run_one(spec, header, await _agent_provider(spec.name, tier="specialist"), version=version, before=before)
         for spec in SPECIALIST_SPECS
     ]
     results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
@@ -161,10 +165,10 @@ async def run_specialists(
     return reports
 
 
-async def _run_one(spec, header, provider, *, version) -> AgentReport:
+async def _run_one(spec, header, provider, *, version, before=None) -> AgentReport:
     from src.llm.agents.base import run_agent
 
-    return await run_agent(spec, header, provider, before=header.match_dt, version=version)
+    return await run_agent(spec, header, provider, before=before, version=version)
 
 
 def _reports_to_json(reports: list[AgentReport]) -> str:
@@ -210,18 +214,34 @@ async def predict_match_multi(
     *,
     provider: LLMProvider | None = None,
     version: str = "v1",
+    backtest: bool = False,
+    cutoff_at=None,
 ) -> MultiPredictResult:
-    """多 agent 端到端预测: 切片 → 并行专家 → 终裁 → 存库。"""
+    """多 agent 端到端预测: 切片 → 并行专家 → 终裁 → 存库。
+
+    backtest: 回测模式。True 时 cutoff 自动设为 match_dt - 1 天。
+    cutoff_at: 显式截止时间(优先于 backtest 自动计算)。
+    """
     start = time.perf_counter()
 
     # 1. 比赛头(各 agent 共享;不存在则 404)
     header = await load_match_header(match_id)
     match_kickoff_at = header.match_dt
-    prediction_cutoff_at = header.match_dt  # 默认:比赛时间作为数据截止
     now = datetime.now(timezone.utc)
 
-    # 2. 并行专家(各自独立配置)
-    reports = await run_specialists(header, version=version)
+    # 计算真正的数据截止时间(回测防泄漏)
+    # 优先级: 显式 cutoff_at > backtest 自动计算 > 默认(比赛时间)
+    if cutoff_at is not None:
+        cutoff = cutoff_at
+    elif backtest and header.match_dt:
+        from datetime import timedelta
+        cutoff = header.match_dt - timedelta(days=1)
+    else:
+        cutoff = header.match_dt
+    prediction_cutoff_at = cutoff
+
+    # 2. 并行专家(各自独立配置,使用统一 cutoff)
+    reports = await run_specialists(header, version=version, before=cutoff)
 
     # 3. 终裁
     aggregator_provider = await _agent_provider("aggregator", tier="aggregator")
@@ -257,6 +277,7 @@ async def predict_match_multi(
             provider_name=settings.LLM_PROVIDER,
             model=aggregator_provider.model,
             mode="multi",
+            run_type="backtest" if backtest else "live",
             values={
                 "prompt_version": f"multi_{version}",
                 "prompt_tokens": sum(r.prompt_tokens or 0 for r in reports) + agg_prompt_tokens,