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backend/ai_services/bailian_service.py

@@ -205,24 +205,34 @@ class BailianService:
             # 3. 同步评分 (Score)
             if evaluation.score is not None:
                 # 尝试找到匹配的维度
-                # 优先级：完全匹配模板名称 > 包含"AI"的维度 > 第一个维度
                 dimensions = competition.score_dimensions.all()
                 target_dimension = None
                 
-                for dim in dimensions:
-                    if dim.name == template_name:
-                        target_dimension = dim
-                        break
+                # 0. 优先使用模板配置的维度
+                if evaluation.template and evaluation.template.score_dimension:
+                    # 检查配置的维度是否属于当前比赛
+                    if evaluation.template.score_dimension.competition_id == competition.id:
+                        target_dimension = evaluation.template.score_dimension
+                    else:
+                        # 如果不属于当前比赛(跨比赛复用模板)，尝试查找同名维度
+                        target_dimension = dimensions.filter(name=evaluation.template.score_dimension.name).first()
                 
+                # 1. 如果未配置或未找到，尝试匹配 "AI Rating" (用户指定默认值)
+                if not target_dimension:
+                    target_dimension = dimensions.filter(name__iexact="AI Rating").first()
+                
+                # 2. 尝试匹配包含 "AI" 的维度
                 if not target_dimension:
                     for dim in dimensions:
                         if "AI" in dim.name.upper():
                             target_dimension = dim
                             break
+
+                # 3. 尝试匹配模板名称
+                if not target_dimension:
+                    target_dimension = dimensions.filter(name=template_name).first()
                 
-                # 如果还是没找到，尝试创建一个默认的 "AI评分" 维度? 
-                # 或者使用第一个维度。考虑到用户说"对应的AI评分"，如果没有对应的，可能需要创建一个?
-                # 为了安全起见，如果找不到明确的AI维度，且存在维度，就用第一个；否则不评分。
+                # 4. 最后兜底：使用第一个维度
                 if not target_dimension and dimensions.exists():
                     target_dimension = dimensions.first()