feat(core/evolution): protocols.py + types.py 基础层 — 18 个 dataclass + 3 个 Protocol
TRM4 诊断/进化/门控数据类型迁移至 TRM5 Clean Architecture 内核。 逐字段比对 TRM4 的 eprocess.py、diagnose.py、evolve.py 保真迁移。 types.py (18 个 dataclass): - Gate: GateParams, GateVerdict (frozen, 原样迁移) - 诊断: SpanMetrics, SkillStepAdherence, QuestionMetrics, ErrorAttribution, CaseSample, SkillCasePack, SystemCasePack, ToolCasePack, DiagnosisResult (全部 frozen=True) - 进化: EvolutionRecord (mutable), RejectedEdit (frozen), EvolutionResult (frozen, 移除 skills_version/prompts_version) - 新增: PairResult, QuadrantClassification (块验证纯决策输出) - 新增: DiagnosePrompts, EvolvePrompts (模板束, frozen) protocols.py (3 个只读 Protocol): - SkillStore, PromptStore (同步文件读取) - RunLog (异步日志查询, 隔离 SQL) 变更理由: - QuestionMetrics 由 TRM4 mutable 改为 frozen (一次性构造) - ErrorAttribution 由 TRM4 mutable 改为 frozen (构造时填入全部字段) - EvolutionResult 移除版本管理字段 (app/ 职责) 涉及算法: #5(CE-Gate), #8(诊断瀑布), #9(进化引擎) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,106 @@
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"""core/evolution/ 子包的只读 Protocol 定义。
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||||
三个 Protocol 均为只读——core/ 返回结果 dataclass，写入由 app/ 持久化。
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||||
SkillStore / PromptStore 为同步（文件读取量小且快），RunLog 为异步
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||||
（隔离 SQLite 查询，core/ 不写 SQL）。
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||||
"""
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||||
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||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from typing import Any, Protocol, runtime_checkable
|
||||
|
||||
|
||||
@runtime_checkable
|
||||
class SkillStore(Protocol):
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||||
"""版本化技能读取端口。
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||||
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||||
实现方解析 manifest 指针，core/ 不感知版本号。
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||||
"""
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||||
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||||
def read_skill(self, filename: str) -> str:
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||||
"""读取指定 skill 文件的全文内容。
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||||
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||||
参数:
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||||
filename: skill 文件名，如 'temporal-reasoning.md'。
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||||
|
||||
返回:
|
||||
文件全文内容。
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||||
"""
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||||
...
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||||
|
||||
def list_skill_files(self) -> list[str]:
|
||||
"""列出当前版本所有 skill 文件名。
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||||
|
||||
返回:
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||||
文件名列表。
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||||
"""
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||||
...
|
||||
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||||
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||||
@runtime_checkable
|
||||
class PromptStore(Protocol):
|
||||
"""版本化提示词读取端口。
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||||
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||||
覆盖 system.md 和 tool extract/verify 文件。
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||||
"""
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||||
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||||
def read_prompt(self, filename: str) -> str:
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||||
"""读取指定 prompt 文件的全文内容。
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||||
|
||||
参数:
|
||||
filename: prompt 文件名，如 'system.md'。
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
文件全文内容。
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
def list_prompt_files(self) -> list[str]:
|
||||
"""列出当前版本所有 prompt 文件名。
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
文件名列表。
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
|
||||
@runtime_checkable
|
||||
class RunLog(Protocol):
|
||||
"""实验日志查询端口。
|
||||
|
||||
隔离 SQLite 实现细节，core/ 不写 SQL。
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||||
"""
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||||
|
||||
async def get_predictions(
|
||||
self,
|
||||
run_id: str,
|
||||
*,
|
||||
question_ids: list[str] | None = None,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""查询指定 run 的预测记录。
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||||
|
||||
参数:
|
||||
run_id: 运行标识。
|
||||
question_ids: 可选的题目 ID 过滤列表。
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
预测记录字典列表。
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
async def get_traces(
|
||||
self,
|
||||
run_id: str,
|
||||
*,
|
||||
question_ids: list[str] | None = None,
|
||||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||
"""查询指定 run 的推理轨迹。
|
||||
|
||||
参数:
|
||||
run_id: 运行标识。
|
||||
question_ids: 可选的题目 ID 过滤列表。
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
轨迹记录字典列表。
|
||||
"""
|
||||
...
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||||
@@ -0,0 +1,484 @@
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||||
"""core/evolution 子包的数据类型定义。
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||||
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||||
自进化循环中 gate、diagnose、evolve、validate 共用的 dataclass。
|
||||
所有输出类型默认 frozen=True（一次性构造、不可变），唯一例外是
|
||||
EvolutionRecord（构建过程中需要多次修改状态）。
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||||
|
||||
不依赖 app/ 或 adapters/。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
# =========================================================================
|
||||
# 1. Gate 决策类型
|
||||
# =========================================================================
|
||||
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||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class GateParams:
|
||||
"""CE-Gate 判据阈值组（从实验配置构造）。
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||||
|
||||
属性:
|
||||
e_confirm: CONFIRMED 接受的 e 值门槛（1/alpha，20 对应 alpha=5%）。
|
||||
e_provisional: 题尽暂定接受门槛，同时是 futility 出口的代数界。
|
||||
w_net_min: 题尽暂定接受要求的最小净胜 W-L。
|
||||
delta_min: 接受要求的最小点估计效应量 (W-L)/n_used。
|
||||
lambda_dir: Wald 方向游走的拒绝阈值（负数）。
|
||||
e_rollback: 试用期结算的对称回滚 e 值门槛（1/alpha'，10 对应 10%）。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
e_confirm: float
|
||||
e_provisional: float
|
||||
w_net_min: int
|
||||
delta_min: float
|
||||
lambda_dir: float
|
||||
e_rollback: float
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class GateVerdict:
|
||||
"""一次块间判定的完整结果（判定 + 全部诊断量）。
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||||
|
||||
属性:
|
||||
decision: 判定结果，取值为 continue / accept_confirmed /
|
||||
reject_directional / reject_futility / accept_provisional /
|
||||
reject_inertia 之一。
|
||||
e_value: 当前 e 值。
|
||||
wald_lambda: 当前 Wald 方向游走值。
|
||||
delta_hat: 点估计效应量 (W-L)/n_used；n_used=0 时为 0。
|
||||
delta_shrunk: 收缩点估计 (W-L)/(n_used+4)，仅观测用。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
decision: str
|
||||
e_value: float
|
||||
wald_lambda: float
|
||||
delta_hat: float
|
||||
delta_shrunk: float
|
||||
|
||||
|
||||
# =========================================================================
|
||||
# 2. 诊断类型
|
||||
# =========================================================================
|
||||
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||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class SpanMetrics:
|
||||
"""单次工具调用的输出质量指标。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
step: 工具调用所在的步骤编号。
|
||||
tool_name: 本次调用使用的工具名称。
|
||||
extraction_completeness: 信息提取完整度。
|
||||
hallucination_rate: 幻觉内容占比。
|
||||
missed_info_tags: 未提取信息的标签列表。
|
||||
hallucination_tags: 幻觉内容的标签列表。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
step: int
|
||||
tool_name: str
|
||||
extraction_completeness: float
|
||||
hallucination_rate: float
|
||||
missed_info_tags: list[str] = field(default_factory=list)
|
||||
hallucination_tags: list[str] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class SkillStepAdherence:
|
||||
"""单个 skill step 的遵循判定。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
step_label: 被判定的步骤标签。
|
||||
adhered: 该步骤是否被遵循。
|
||||
description: 对遵循情况的文字说明。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
step_label: str
|
||||
adhered: bool
|
||||
description: str
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class QuestionMetrics:
|
||||
"""单题的完整指标，即 Stage 1 输出。
|
||||
|
||||
包含 7 个规则指标和 5 类 judge 指标（span / missed / adherence /
|
||||
bias / sufficiency）。frozen=True 保证构造后不可变。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
question_id: 题目唯一标识。
|
||||
video_id: 对应视频唯一标识。
|
||||
task_type: 题目任务类型。
|
||||
correct: 该题最终是否答对。
|
||||
format_compliance: 输出格式遵循程度。
|
||||
budget_usage: 预算使用比例。
|
||||
confidence_calibration: 置信度校准结论。
|
||||
repeat_visit_rate: 重复访问节点的比例。
|
||||
search_keyword_repetition: 搜索关键词重复率。
|
||||
level_jump_pattern: 层级跳转模式描述。
|
||||
tool_usage: 各工具的调用次数统计。
|
||||
span_metrics: 该题全部工具调用的片段级质量指标。
|
||||
missed_nodes: 该题遗漏的节点列表。
|
||||
skill_adherence: 该题对 skill 步骤的遵循情况。
|
||||
confirmation_bias: 是否出现确认偏误。None 表示 judge 不可用。
|
||||
evidence_sufficient: 当前证据是否充足。None 表示 judge 不可用。
|
||||
degraded: 是否为降级指标（judge 解析失败时生成）。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
question_id: str
|
||||
video_id: str
|
||||
task_type: str
|
||||
correct: bool
|
||||
format_compliance: float
|
||||
budget_usage: float
|
||||
confidence_calibration: str
|
||||
repeat_visit_rate: float
|
||||
search_keyword_repetition: float
|
||||
level_jump_pattern: str
|
||||
tool_usage: dict[str, int]
|
||||
span_metrics: list[SpanMetrics]
|
||||
missed_nodes: list[str]
|
||||
skill_adherence: list[SkillStepAdherence]
|
||||
confirmation_bias: bool | None
|
||||
evidence_sufficient: bool | None
|
||||
degraded: bool = False
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class ErrorAttribution:
|
||||
"""D1 错误归因。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
question_id: 发生错误归因的题目唯一标识。
|
||||
error_type: 错误的主要类别。
|
||||
reasoning_failure_type: 推理失败类型；若不适用则为 None。
|
||||
cause_category: C3 病因：'defect'/'lapse'；正确题/INFRA/未判为 None。
|
||||
lapse_note: LAPSE 提醒文本（供 appendix 路由）；非 LAPSE 为 None。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
question_id: str
|
||||
error_type: str
|
||||
reasoning_failure_type: str | None
|
||||
cause_category: str | None = None
|
||||
lapse_note: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class CaseSample:
|
||||
"""单个案例样本，进化模块的最小输入单元。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
question_id: 题目唯一标识。
|
||||
video_id: 对应视频唯一标识。
|
||||
task_type: 题目任务类型。
|
||||
question: 题目文本。
|
||||
options: 选项列表。
|
||||
answer: 正确答案。
|
||||
prediction: Agent 预测答案。
|
||||
correct: 是否答对。
|
||||
error_type: 错误类型；正确题为 None。
|
||||
selection_reason: 被选为案例的原因说明。
|
||||
metrics: QuestionMetrics 的关键字段子集。
|
||||
trace: 完整推理轨迹，不截断。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
question_id: str
|
||||
video_id: str
|
||||
task_type: str
|
||||
question: str
|
||||
options: list[str]
|
||||
answer: str
|
||||
prediction: str | None
|
||||
correct: bool
|
||||
error_type: str | None
|
||||
selection_reason: str
|
||||
metrics: dict[str, Any]
|
||||
trace: list[dict[str, Any]]
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class SkillCasePack:
|
||||
"""单个 task_type 的案例包，服务于 Skill 进化。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
task_type: 题目任务类型。
|
||||
target_file: 对应 skill 文件名，如 'temporal-reasoning.md'。
|
||||
stats: 从 D3/D4 提取的该题型统计。
|
||||
failure_cases: 失败案例列表。
|
||||
success_cases: 成功案例列表。
|
||||
lapse_notes: C3 LAPSE 提醒文本列表（路由进 appendix 受保护区）。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
task_type: str
|
||||
target_file: str
|
||||
stats: dict[str, Any]
|
||||
failure_cases: list[CaseSample] = field(default_factory=list)
|
||||
success_cases: list[CaseSample] = field(default_factory=list)
|
||||
lapse_notes: list[str] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class SystemCasePack:
|
||||
"""跨题型行为模式案例包，服务于 System Prompt 进化。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
stats: 从 D5 提取的行为模式统计。
|
||||
failure_cases: 失败案例列表。
|
||||
success_cases: 成功案例列表。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
stats: dict[str, Any]
|
||||
failure_cases: list[CaseSample] = field(default_factory=list)
|
||||
success_cases: list[CaseSample] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class ToolCasePack:
|
||||
"""单个 tool_name 的案例包，服务于 Tool Prompt 进化。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
tool_name: 工具名称。
|
||||
target_files: 对应 prompt 文件名列表。
|
||||
stats: 从 D2 提取的工具质量统计。
|
||||
failure_spans: 失败 span 案例列表。
|
||||
success_spans: 成功 span 案例列表。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
tool_name: str
|
||||
target_files: list[str]
|
||||
stats: dict[str, Any]
|
||||
failure_spans: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
|
||||
success_spans: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class DiagnosisResult:
|
||||
"""完整诊断报告，即两阶段诊断管线的最终输出。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
run_id: 本次诊断运行的唯一标识。
|
||||
filter_summary: 筛选条件与筛选结果摘要。
|
||||
error_attributions: 错误归因结果列表。
|
||||
attribution_distribution: 各归因类别的分布统计。
|
||||
reasoning_failure_types: 各推理失败类型的分布统计。
|
||||
tool_quality: 按工具聚合的质量分析结果。
|
||||
search_effectiveness: 搜索有效性的聚合统计。
|
||||
skill_compliance: 技能遵循情况的聚合统计。
|
||||
decision_patterns: 决策模式与行为模式摘要。
|
||||
skill_case_packs: 按题型组织的 Skill 进化案例包。
|
||||
system_case_pack: 跨题型行为模式案例包；无系统性问题时为 None。
|
||||
tool_case_packs: 按工具名组织的 Tool Prompt 进化案例包。
|
||||
infra_excluded_count: C3：被 stop_reason 排除的题数。
|
||||
infra_excluded_ratio: INFRA 占总题数比例。
|
||||
infra_question_ids: 被排除题 question_id 列表。
|
||||
defect_count: 进入诊断池错题中判为 DEFECT 的数量。
|
||||
lapse_count: 进入诊断池错题中判为 LAPSE 的数量。
|
||||
degraded_count: judge 解析失败而降级的题数。
|
||||
degraded_question_ids: 降级题的 question_id 列表。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
run_id: str
|
||||
filter_summary: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
|
||||
error_attributions: list[ErrorAttribution] = field(default_factory=list)
|
||||
attribution_distribution: dict[str, int] = field(default_factory=dict)
|
||||
reasoning_failure_types: dict[str, int] = field(default_factory=dict)
|
||||
tool_quality: dict[str, dict[str, Any]] = field(default_factory=dict)
|
||||
search_effectiveness: dict[str, dict[str, Any]] = field(default_factory=dict)
|
||||
skill_compliance: dict[str, dict[str, Any]] = field(default_factory=dict)
|
||||
decision_patterns: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
|
||||
skill_case_packs: dict[str, SkillCasePack] = field(default_factory=dict)
|
||||
system_case_pack: SystemCasePack | None = None
|
||||
tool_case_packs: dict[str, ToolCasePack] = field(default_factory=dict)
|
||||
infra_excluded_count: int = 0
|
||||
infra_excluded_ratio: float = 0.0
|
||||
infra_question_ids: list[str] = field(default_factory=list)
|
||||
defect_count: int = 0
|
||||
lapse_count: int = 0
|
||||
degraded_count: int = 0
|
||||
degraded_question_ids: list[str] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
# =========================================================================
|
||||
# 3. 进化类型
|
||||
# =========================================================================
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class EvolutionRecord:
|
||||
"""单个目标文件的一次进化记录。
|
||||
|
||||
构建过程中需要多次修改状态（如 status、result_version），
|
||||
因此是唯一不使用 frozen=True 的类型。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
target_file: 目标文件名，如 'temporal-reasoning.md'。
|
||||
target_type: 目标类型: 'skill' / 'system' / 'tool'。
|
||||
original_content: 改写前原文。
|
||||
evolved_content: 改写后内容；rejected 时与 original_content 相同。
|
||||
reason: 状态说明。
|
||||
status: 'accepted' / 'rejected' / 'skipped'。
|
||||
source_version: 改写前版本号，如 'v1'。
|
||||
result_version: 改写后版本号；rejected/skipped 时为 None。
|
||||
suggestions: LLM 输出的改动建议列表。
|
||||
attempts: 每次 LLM 调用的原始响应摘要。
|
||||
validation_errors: 验证失败的具体原因。
|
||||
edits: LLM 输出的补丁列表。
|
||||
apply_report: 补丁逐条应用状态。
|
||||
clip_info: 超预算裁剪信息。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
target_file: str
|
||||
target_type: str
|
||||
original_content: str
|
||||
evolved_content: str
|
||||
reason: str
|
||||
status: str
|
||||
source_version: str
|
||||
result_version: str | None = None
|
||||
suggestions: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
|
||||
attempts: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
|
||||
validation_errors: list[str] = field(default_factory=list)
|
||||
edits: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
|
||||
apply_report: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
|
||||
clip_info: dict[str, Any] = field(default_factory=lambda: {"triggered": False, "clipped": 0})
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class RejectedEdit:
|
||||
"""已在验证阶段证明无效的历史改法摘要。
|
||||
|
||||
属性:
|
||||
target_file: 目标文件名，如 'temporal-reasoning.md'。
|
||||
target_type: 目标类型: 'skill' / 'system' / 'tool'。
|
||||
change_summary: 被验证为无效的改法摘要。
|
||||
delta: 该改法对应候选相对基线的准确率变化。
|
||||
source_version: 该改法来源的版本号，如 'v2'。
|
||||
epoch: 该改法所属的进化轮次。
|
||||
gate_w: CE-Gate 证据：配对翻转 W（基线错到候选对）。
|
||||
gate_l: CE-Gate 证据：配对翻转 L（基线对到候选错）。
|
||||
gate_e_value: CE-Gate 证据：终态 e 值。
|
||||
gate_delta_shrunk: CE-Gate 证据：收缩效应量（观测用）。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
target_file: str
|
||||
target_type: str
|
||||
change_summary: str
|
||||
delta: float
|
||||
source_version: str
|
||||
epoch: int
|
||||
gate_w: int | None = None
|
||||
gate_l: int | None = None
|
||||
gate_e_value: float | None = None
|
||||
gate_delta_shrunk: float | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
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class EvolutionResult:
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"""一次整体进化流程的汇总结果。
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由 app/harness/ 编排层组装。不含 skills_version / prompts_version
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（版本管理是 app/ 职责，不属于 core/ 决策内核）。
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属性:
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records: 所有目标的进化记录。
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accepted_count: 通过验证的改写数。
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rejected_count: 未通过验证的改写数。
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skipped_count: 因无失败案例而跳过的目标数。
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"""
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||||
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records: list[EvolutionRecord] = field(default_factory=list)
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accepted_count: int = 0
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||||
rejected_count: int = 0
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||||
skipped_count: int = 0
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# =========================================================================
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# 4. 验证辅助类型
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# =========================================================================
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@dataclass(frozen=True)
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class PairResult:
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"""块验证配对比对结果。
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属性:
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w: 基线错、候选对的翻转数。
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l: 基线对、候选错的翻转数。
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observed: 每题的 (基线是否正确, 候选是否正确) 记录。
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"""
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w: int
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l: int # noqa: E741 — 数学记号 W/L（win/loss），与 gate.py 一致
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observed: dict[str, tuple[bool, bool]]
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@dataclass(frozen=True)
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class QuadrantClassification:
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"""块验证四象限分类。
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属性:
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improvements: 基线错、候选对的题目 ID 列表。
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||||
regressions: 基线对、候选错的题目 ID 列表。
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||||
persistent_fails: 两臂均错的题目 ID 列表。
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||||
stable_successes: 两臂均对的题目 ID 列表。
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||||
"""
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||||
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||||
improvements: list[str]
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||||
regressions: list[str]
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||||
persistent_fails: list[str]
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||||
stable_successes: list[str]
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# =========================================================================
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||||
# 5. Prompt 模板束
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# =========================================================================
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@dataclass(frozen=True)
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||||
class DiagnosePrompts:
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||||
"""诊断管线所需的全部固定模板束。
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||||
由调用方加载后以 frozen dataclass 传入，避免 core/ 依赖文件系统。
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属性:
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defect_vs_lapse: defect/lapse 病因判别模板。
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reasoning_sub: 推理失败子分类模板。
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span_eval_system: span 评估系统提示模板。
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span_eval_user: span 评估用户提示模板。
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||||
missed_nodes: 遗漏节点检测模板。
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||||
skill_adherence: 技能遵循判定模板。
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||||
confirmation_bias: 确认偏误检测模板。
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||||
evidence_sufficiency: 证据充足性判定模板。
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"""
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||||
defect_vs_lapse: str
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||||
reasoning_sub: str
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||||
span_eval_system: str
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||||
span_eval_user: str
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||||
missed_nodes: str
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||||
skill_adherence: str
|
||||
confirmation_bias: str
|
||||
evidence_sufficiency: str
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||||
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||||
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||||
@dataclass(frozen=True)
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||||
class EvolvePrompts:
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||||
"""进化引擎所需的全部固定模板束。
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||||
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||||
由调用方加载后以 frozen dataclass 传入，避免 core/ 依赖文件系统。
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||||
属性:
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evolve_skill: Skill 进化提示模板。
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evolve_system: System Prompt 进化提示模板。
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evolve_tool: Tool Prompt 进化提示模板。
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evolve_rank: 编辑排序提示模板。
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consolidate_system: appendix 压缩系统提示。
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"""
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||||
evolve_skill: str
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evolve_system: str
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evolve_tool: str
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||||
evolve_rank: str
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||||
consolidate_system: str
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