refactor(question_gen): adapt generator/gates/store signatures for strategy
- generator_v2: _load_prompt_template takes template_name str instead of QuestionFamilySpec; _build_v2_prompt takes prompt_template + strategy_name + sub_pattern_instruction; generate_one_v2 takes discrete params (prompt_template, strategy_name, skill_target, sub_pattern_instruction) - gates: _gate_leak_test and run_gates take leak_probe_template str instead of QuestionFamilySpec - run_store: add sub_pattern column to DDL + idempotent migration; record_item accepts optional sub_pattern param - Remove QuestionFamilySpec imports from generator_v2 and gates modules - Update test call sites accordingly Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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@@ -1,6 +1,6 @@
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"""v2 生成器 — 基于家族特化 prompt 模板的单题 VLM 出题模块。
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"""v2 生成器 — 基于策略特化 prompt 模板的单题 VLM 出题模块。
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使用 VLMProvider 接口调用视觉语言模型，结合 per-family prompt 模板
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使用 VLMProvider 接口调用视觉语言模型，结合 per-strategy prompt 模板
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和 MaterialContext 素材上下文，生成一道四选一候选题。
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典型调用路径::
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@@ -9,10 +9,12 @@
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vlm=vlm_client,
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tree=tree_index,
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material=material_ctx,
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family_spec=RETRIEVAL_FAMILY,
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task_type="Action Reasoning",
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seq=1,
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video_id="vid_001",
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prompt_template="retrieval.md",
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strategy_name="RETRIEVAL",
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skill_target="M1",
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session_id="sess_001",
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)
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"""
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@@ -28,7 +30,6 @@ from json_repair import repair_json
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from loguru import logger
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if TYPE_CHECKING:
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from app.question_gen.families import QuestionFamilySpec
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from app.question_gen.sampler_v2 import MaterialContext
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from app.tree.index import TreeIndex
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from core.protocols import VLMProvider
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@@ -85,11 +86,11 @@ class CandidateQuestion:
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def _load_prompt_template(family_spec: QuestionFamilySpec) -> str:
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"""加载家族对应的 prompt 模板文件。
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def _load_prompt_template(template_name: str) -> str:
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"""加载 prompt 模板文件。
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参数:
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family_spec: 问题家族规格（含 prompt_template 文件名）。
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template_name: store/prompts/question_gen/ 下的模板文件名。
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返回:
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模板内容字符串。
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@@ -97,9 +98,9 @@ def _load_prompt_template(family_spec: QuestionFamilySpec) -> str:
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异常:
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FileNotFoundError: 模板文件不存在。
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"""
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path = _PROMPTS_DIR / family_spec.prompt_template
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path = _PROMPTS_DIR / template_name
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if not path.exists():
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msg = f"家族 prompt 模板文件不存在: {path}"
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msg = f"Prompt 模板文件不存在: {path}"
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||||
raise FileNotFoundError(msg)
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return path.read_text(encoding="utf-8")
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@@ -110,36 +111,40 @@ def _load_prompt_template(family_spec: QuestionFamilySpec) -> str:
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def _build_v2_prompt(
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family_spec: QuestionFamilySpec,
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prompt_template: str,
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strategy_name: str,
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material: MaterialContext,
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task_type: str,
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seq: int,
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*,
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||||
reject_reason: str | None = None,
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||||
sub_pattern_instruction: str | None = None,
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) -> tuple[list[dict[str, str]], list[str]]:
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"""构建 VLM 出题调用的 messages 和帧路径列表。
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参数:
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family_spec: 问题家族规格。
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prompt_template: prompt 模板文件名（store/prompts/question_gen/ 下）。
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strategy_name: 策略名称（如 "RETRIEVAL"）。
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||||
material: 采样素材上下文。
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task_type: 任务类型字符串。
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seq: 当前序号。
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reject_reason: 上一次被门控拒绝的原因（用于引导 VLM 避免相同错误）。
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sub_pattern_instruction: 子模式特殊指令（如有）。
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返回:
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二元组:
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- messages: 适配 VLMProvider 的 message 列表（system + user）。
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- frame_paths: 需发送给 VLM 的帧路径列表。
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"""
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# Phase 1: 加载家族模板作为 system prompt
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template_content = _load_prompt_template(family_spec)
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# Phase 1: 加载策略模板作为 system prompt
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template_content = _load_prompt_template(prompt_template)
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system_message = template_content
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# Phase 2: 构建 user prompt — 聚合素材信息
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user_parts: list[str] = []
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user_parts.append(f"## Task Type: {task_type}")
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user_parts.append(f"## Question Family: {family_spec.name}")
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user_parts.append(f"## Question Family: {strategy_name}")
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user_parts.append(f"## Sequence: #{seq}")
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# 字幕素材
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@@ -167,6 +172,10 @@ def _build_v2_prompt(
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f"Please generate a NEW question that avoids this issue."
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)
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# 子模式特殊指令注入
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if sub_pattern_instruction is not None:
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user_parts.append(f"\n## Special Focus:\n{sub_pattern_instruction}")
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# 输出格式指令
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user_parts.append(
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"\n## Output Format:\n"
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@@ -352,18 +361,21 @@ async def generate_one_v2(
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||||
vlm: VLMProvider,
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||||
tree: TreeIndex,
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||||
material: MaterialContext,
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||||
family_spec: QuestionFamilySpec,
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||||
task_type: str,
|
||||
seq: int,
|
||||
*,
|
||||
video_id: str,
|
||||
prompt_template: str,
|
||||
strategy_name: str,
|
||||
skill_target: str,
|
||||
reject_reason: str | None = None,
|
||||
sub_pattern_instruction: str | None = None,
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||||
session_id: str,
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) -> CandidateQuestion:
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"""调用 VLM 生成一道候选题目。
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流程：
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1. 构建 per-family prompt + 帧路径。
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1. 构建 per-strategy prompt + 帧路径。
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2. 调用 VLMProvider.chat_with_images。
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3. 解析响应为 CandidateQuestion。
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4. 附加素材验证信息（subtitle_sentences、frame_paths）。
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@@ -372,11 +384,14 @@ async def generate_one_v2(
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vlm: VLM 调用端口。
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tree: 视频树索引（当前未直接使用，预留后续扩展）。
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material: 采样素材上下文。
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family_spec: 问题家族规格。
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task_type: 任务类型字符串。
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seq: 当前序号。
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video_id: 视频标识。
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||||
prompt_template: prompt 模板文件名。
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||||
strategy_name: 策略名称（如 "RETRIEVAL"）。
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||||
skill_target: 目标失败机制编号（M1-M5）。
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||||
reject_reason: 上一次被门控拒绝的原因。
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sub_pattern_instruction: 子模式特殊指令（如有）。
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session_id: 会话 ID（遥测关联）。
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返回:
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@@ -384,21 +399,23 @@ async def generate_one_v2(
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异常:
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ValueError: VLM 响应解析失败。
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FileNotFoundError: 家族 prompt 模板不存在。
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FileNotFoundError: prompt 模板不存在。
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"""
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# Phase 1: 构建 prompt
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messages, frame_paths = _build_v2_prompt(
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family_spec=family_spec,
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prompt_template=prompt_template,
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||||
strategy_name=strategy_name,
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||||
material=material,
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||||
task_type=task_type,
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||||
seq=seq,
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||||
reject_reason=reject_reason,
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||||
sub_pattern_instruction=sub_pattern_instruction,
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)
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# Phase 2: 调用 VLM
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logger.debug(
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"generate_one_v2: family={}, task_type={}, seq={}, frames={}",
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family_spec.name,
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||||
"generate_one_v2: strategy={}, task_type={}, seq={}, frames={}",
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||||
strategy_name,
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||||
task_type,
|
||||
seq,
|
||||
len(frame_paths),
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||||
@@ -415,7 +432,7 @@ async def generate_one_v2(
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raw=response.content,
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||||
video_id=video_id,
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||||
task_type=task_type,
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||||
skill_target=family_spec.skill_target,
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||||
skill_target=skill_target,
|
||||
seq=seq,
|
||||
source_nodes=material.source_nodes,
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)
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Reference in New Issue
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