refactor: --id 改为真实 ID 列，新增 --sn 对应总排号

此前接口 --id 实际按总排号列查询，与数据库真实 ID 字段语义混淆。
现明确区分两种键类型：
- --id  -> 数据库真实 ID 列（config id_field）
- --sn  -> 总排号列（config id_column，即原先 --id 的语义）
- --ids-file 视为总排号（键类型 sn）

db.py: fetch_params_by_ids 改为接受 (标识符, 键类型) 列表，返回
  {标识符: {param, sn}}；id 键回取对应总排号；新增 id_field 配置读取
classifier.py: classify_batch/classify_single 透传键类型，输出 zong_pai_hao
  一律为回查到的总排号，not_found 时回退输入标识符便于追溯
main.py / write_attachments.py: 新增 --sn，--id 改指真实 ID，二者可混用；
  全表扫描回退仍按总排号(sn)查询
README.md: 对齐 --id/--sn 语义并补充 id_field 配置说明

注：config.yaml 含密钥被 .gitignore 忽略，id_field 仅存于本地配置；
db.py 在未配置 id_field 时优雅降级为按总排号查询并告警。

Co-Authored-By: WorkBuddy <workbuddy@tencent.com>

README.md

@@ -20,7 +20,9 @@ pip install -r requirements.txt
 编辑 `config.yaml`，填入以下三部分（首次使用需替换为真实值，**请勿将含真实
 数据库密码 / API Key 的配置文件提交到版本库**）：
 
-- `database`：SQL Server 连接信息（含 `schema`）、表名、字段名
+- `database`：SQL Server 连接信息（含 `schema`）、表名、字段名。其中
+  `id_column` 为**总排号**列（接口 `--sn` 使用），`id_field` 为数据库**真实 ID**
+  列（接口 `--id` 使用）；二者需按源表实际列名填写
 - `llm`：OpenAI 兼容接口的 `base_url`、`api_key`、`model`
 - `business`：并发数、日志级别、默认分类模式(`default_mode`)、日志目录(`log_dir`)、
   是否启用"其他"兜底类目(`enable_other_category`，默认关闭)
@@ -28,32 +30,41 @@ pip install -r requirements.txt
 ## 使用
 
 ```bash
+# 指定方式有两种键类型，可混用：
+#   --sn  按总排号列查询（如 26B742），即原先 --id 的语义
+#   --id  按数据库真实 ID 列查询（如 802）
+# 无论用哪种，输出 JSON 的 zong_pai_hao 一律为回查到的总排号
+
 # 单个总排号，默认粗分类
-python main.py --id 26B742
+python main.py --sn 26B742
 
 # 批量，逗号分隔
-python main.py --id 26B742,26B743,26B744
+python main.py --sn 26B742,26B743,26B744
+
+# 按数据库真实 ID 指定（单个 / 多个）
+python main.py --id 802
+python main.py --id 802,803,804
 
 # 批量，文件输入（每行一个总排号）
 python main.py --ids-file ids.txt
 
 # 精分类：输出"大类:细分类目"组合
-python main.py --id 26B742 --mode fine
+python main.py --sn 26B742 --mode fine
 
 # 指定其他配置文件
-python main.py --id 26B742 --config other_config.yaml
+python main.py --id 802 --config other_config.yaml
 
 # 临时覆盖日志目录
-python main.py --id 26B742 --log-dir /tmp/debug_logs
+python main.py --sn 26B742 --log-dir /tmp/debug_logs
 
 # 格式化输出（默认是紧凑的 JSON Lines，每行一条）
-python main.py --id 26B742,26B743 --pretty
+python main.py --sn 26B742,26B743 --pretty
 
 # 允许模型使用"其他"兜底类目
-python main.py --id 26B742 --mode fine --enable-other
+python main.py --sn 26B742 --mode fine --enable-other
 
 # 额外在 stderr 打印本批运行汇总（耗时/token/缓存命中率）；stdout 仍只输出干净 JSON Lines
-python main.py --id 26B742,26B743 --summary
+python main.py --sn 26B742,26B743 --summary
 ```
 
 ## 分类粒度：coarse / fine
@@ -230,12 +241,18 @@ python write_attachments.py
 # 仅前 N 个总排号（测试用，避免一次性消耗大量 LLM 额度）
 python write_attachments.py --limit 10
 
-# 指定总排号文件（每行一个）
+# 指定总排号文件（每行一个，键类型 sn）
 python write_attachments.py --ids-file ids.txt
 
-# 直接指定总排号：单个，或逗号分隔的多个（与 --ids-file 可合并，提供后不再全表扫描）
-python write_attachments.py --id 26B742
-python write_attachments.py --id 26B742,26B743,26B744
+# 按总排号指定（键类型 sn，即原先 --id 的语义）：单个或逗号分隔多个
+python write_attachments.py --sn 26B742
+python write_attachments.py --sn 26B742,26B743,26B744
+
+# 按数据库真实 ID 指定（键类型 id）：单个或逗号分隔多个
+python write_attachments.py --id 802
+python write_attachments.py --id 802,803
+
+# --id / --sn / --ids-file 可混用；提供任一后不再全表扫描（--limit 此时无效）
 
 # 粗分类写入（小类统一填占位值）；不指定 --mode 则用配置文件 business.default_mode
 python write_attachments.py --mode coarse
@@ -271,10 +288,10 @@ python write_attachments.py --mode fine --enable-other
 ```
 ├── config.yaml              # 配置文件
 ├── main.py                  # 命令行入口：分类并输出 JSON Lines（支持 --summary 在 stderr 打印批汇总；直接 import 同目录各模块）
-├── write_attachments.py     # 写入入口：分类结果落库到 Common.Attachment（全量/--limit/--ids-file/--mode/--dry-run/--enable-other/--config；运行后打印 token/缓存汇总）
+├── write_attachments.py     # 写入入口：分类结果落库到 Common.Attachment（全量/--limit/--id/--sn/--ids-file/--mode/--dry-run/--enable-other/--config；运行后打印 token/缓存汇总）
 ├── requirements.txt
 ├── config_loader.py         # YAML 配置读取与校验
-├── db.py                    # SQL Server 查询与落库（fetch_params_by_ids / fetch_all_ids / upsert_attachments，pyodbc）
+├── db.py                    # SQL Server 查询与落库（fetch_params_by_ids 支持按 id/sn 双键查询、fetch_all_ids / upsert_attachments，pyodbc）
 ├── prompts.py               # 提示词与细分类目枚举（唯一需要改分类边界时编辑的文件）
 ├── llm_client.py            # LLM 调用 (OpenAI 兼容接口)
 ├── parser.py                # LLM 输出格式校验与清洗 → 结构化数据