"""async 块序贯验证编排 — CE-Gate 局部验证的唯一独立子编排器。

从 TRM4 core/harness/validate.py (626 行) 迁移，重大重构：
- 同步 → async（run_inference 注入为 async callable）
- _classify_quadrants → core.evolution.classify_quadrants 纯函数
- 配对逻辑 → 复用 core.evolution.pair_block + 本地证据行组装
- _load_run_rows / _candidate_correctness_from_db → 共享 log.query()
- materialize_candidate_skill 保持同步（纯文件操作）

基线与候选在同一阶梯前缀上逐块配对，只数翻转（基线错→候选对 = W，
基线对→候选错 = L），每块结束调 gate_decision 做四出口判定。
基线侧逐题对错走 BaselineCache 内容寻址缓存，miss 才新鲜跑。
判定逻辑全部在 core/evolution/gate，本模块只负责推理编排与证据收集。
"""

from __future__ import annotations

import json
import shutil
import tempfile
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path
from typing import TYPE_CHECKING, Any, Protocol, runtime_checkable

from loguru import logger

from app.harness.gate_ladder import BaselineCache, skill_hash
from app.harness.question_units import build_units, flatten_units, unit_correctness_view
from core.evolution import (
    INFRA_STOP_REASONS,
    GateParams,
    GateVerdict,
    RejectedEdit,
    classify_quadrants,
    gate_decision,
    pair_block,
)

# INFRA_STOP_REASONS 复用 core.evolution.diagnose 的单一定义（M-2）：INFRA 故障
# stop_reason（推理侧基础设施错误，非模型答错）在诊断与 gate 两处必须同口径，
# 避免各自维护副本致未来漂移。

if TYPE_CHECKING:
    from app.harness.inference import InferenceResult
    from app.harness.log import HarnessLog
    from core.types import GeneratedQuestion, QuestionUnit


# gate_decision 的 decision → ValidationOutcome.stop_reason 映射
_STOP_REASON_BY_DECISION: dict[str, str] = {
    "accept_confirmed": "confirmed",
    "reject_directional": "directional",
    "reject_futility": "futility",
    "accept_provisional": "provisional",
    "reject_inertia": "inertia",
}


# ---------------------------------------------------------------------------
# 注入协议
# ---------------------------------------------------------------------------


@runtime_checkable
class RunInferenceFn(Protocol):
    """注入的推理函数协议。

    调用方（runner）负责绑定 llm、tool_dispatch_fn、prompt_builder、
    log、concurrency、max_steps、skill_mode 等共享依赖。
    validate 侧只传 questions、run_id、skills_dir 三个逐块变化的参数。
    """

    async def __call__(
        self,
        questions: list[GeneratedQuestion],
        *,
        run_id: str,
        skills_dir: Path,
    ) -> InferenceResult: ...


# ---------------------------------------------------------------------------
# 数据类型
# ---------------------------------------------------------------------------


@dataclass(frozen=True)
class InferenceRunConfig:
    """一次推理运行的配置三元组，把"如何跑推理"内聚成一组。

    字段:
        concurrency: 推理并发度。
        max_steps: 单题最大推理步数。
        skill_mode: 推理 skill 模式（"auto" / "manual" / "none"）。
    """

    concurrency: int
    max_steps: int
    skill_mode: str


@dataclass
class ValidationOutcome:
    """CE-Gate 局部验证结果：三态动作 + e-process 证据（单元口径）+ 逐题溯源对错。

    correctness 二轨语义：W/L、准确率、四象限均按 **unit 口径** 统计
    （AR pair 双向 AND 折叠为一个单元，不被 P/Q 单题计分污染）；
    candidate_correctness 独立保留 **逐题** 对错（只含已观测题，早停后是阶梯前缀
    子集），accept 时由 runner 按 question_id 粒度增量合并进 state.correctness。
    """

    action: str  # accept_confirmed | accept_provisional | reject
    accepted: bool
    stop_reason: str  # confirmed | directional | futility | provisional | inertia
    e_value: float
    w: int
    l: int  # noqa: E741
    n_used: int
    delta_hat: float
    delta_shrunk: float
    baseline_acc: float  # 已观测单元上的基线准确率（unit 口径）
    candidate_acc: float  # 已观测单元上的候选准确率（unit 口径）
    improvements: list[str] = field(default_factory=list)
    regressions: list[str] = field(default_factory=list)
    persistent_fails: list[str] = field(default_factory=list)
    stable_successes: list[str] = field(default_factory=list)
    candidate_correctness: dict[str, bool] = field(default_factory=dict)
    evidence_rows: list[dict] = field(default_factory=list)  # gate_evidence 逐题行，runner 落库


@dataclass
class Probation:
    """一个题型的在途试用账本（每题型至多一个）。

    字段:
        task_type: 题型。
        anchor_skills_version: 锚版本名（最近一个 CONFIRMED 的 skills 版本）——
            回滚时恢复该版本中本题型 skill 文件的内容。
        target_file: 该题型解析后的 skill 文件名。
        correctness_snapshot: 开账时该题型 val 题的对错快照（回滚时恢复）。
        opened_step: 开账时的 global_step（观测用）。
        pending_edits: 试用链上全部候选 edit 的黑名单素材（回滚时整链入黑名单）。
    """

    task_type: str
    anchor_skills_version: str
    target_file: str
    correctness_snapshot: dict[str, bool]
    opened_step: int
    pending_edits: list[RejectedEdit] = field(default_factory=list)


# ---------------------------------------------------------------------------
# 同步辅助函数
# ---------------------------------------------------------------------------


def materialize_candidate_skill(
    workspace_dir: Path,
    base_skills_version: str,
    target_file: str,
    content: str,
) -> Path:
    """将候选 skill 正文物化为 workspace 专用临时目录下唯一命名的候选 skills 目录。

    复制基线 skills 目录到 .cand_tmp/ 下的唯一命名临时目录，然后覆写 target_file。
    构建失败时尽力清理已建临时目录再重抛原始异常。

    参数:
        workspace_dir: Workspace 根目录。基线 skills 从 workspace_dir/skills/<base>
            复制，临时候选落 workspace_dir/.cand_tmp/。
        base_skills_version: 基线 skills 版本名。
        target_file: 被替换的 skill 文件名。
        content: 候选 skill 文件全文。

    返回:
        新建的临时候选目录绝对路径。

    契约:
        构建失败（OSError）时尽力清理已建临时目录再重抛原始异常；
        清理本身失败记 warning。
    """
    cand_tmp_root = workspace_dir / ".cand_tmp"
    cand_tmp_root.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    cand_dir = Path(tempfile.mkdtemp(prefix=f"{base_skills_version}_cand_", dir=cand_tmp_root))
    try:
        base_dir = workspace_dir / "skills" / base_skills_version
        shutil.copytree(base_dir, cand_dir, dirs_exist_ok=True)
        (cand_dir / target_file).write_text(content, encoding="utf-8")
    except OSError:
        try:
            shutil.rmtree(cand_dir)
        except OSError as cleanup_err:
            logger.warning("候选物化失败后清理临时目录也失败 {}: {}", cand_dir, cleanup_err)
        raise
    return cand_dir


def _load_run_rows(
    log: HarnessLog,
    run_id: str,
) -> dict[str, dict[str, Any]]:
    """读取单个 run 的逐题预测行并规范化轨迹字段。

    从 predictions 表读取指定 run 的题目级记录，补充 _correct
    与规范化后的 steps 字段。保持同步（log.query）——仅在推理完成后调用。

    参数:
        log: HarnessLog 共享实例（用 query 方法做只读 SELECT）。
        run_id: 待读取的预测 run_id。

    返回:
        以 question_id 为键的行字典。每行至少包含 prediction、answer、
        _correct、steps 等字段。
    """
    rows = log.query(
        "SELECT question_id, prediction, answer, stop_reason, steps_json "
        "FROM predictions WHERE run_id=?",
        (run_id,),
    )
    normalized: dict[str, dict[str, Any]] = {}
    for row in rows:
        raw_steps = row.get("steps_json")
        parsed_steps: Any = raw_steps
        if isinstance(raw_steps, str):
            try:
                parsed_steps = json.loads(raw_steps)
            except json.JSONDecodeError:
                parsed_steps = []
        steps = parsed_steps if isinstance(parsed_steps, list) else []
        normalized[row["question_id"]] = {
            **row,
            "_correct": row.get("prediction") == row.get("answer"),
            "steps": steps,
        }
    return normalized


def _infra_question_ids_from_db(
    log: HarnessLog,
    run_id: str,
    chunk: list[GeneratedQuestion],
) -> set[str]:
    """从 db 读取一个 run 中 stop_reason 属 INFRA 故障族的 question_id 集合。

    参数:
        log: HarnessLog 共享实例。
        run_id: 推理 run_id。
        chunk: 题目列表。

    返回:
        stop_reason ∈ {"error", "parse_error"} 的 question_id 集合。
    """
    rows = _load_run_rows(log, run_id)
    return {
        q.question_id
        for q in chunk
        if rows.get(q.question_id, {}).get("stop_reason") in INFRA_STOP_REASONS
    }


def _count_infra_units(units: list[QuestionUnit], infra_qids: set[str]) -> int:
    """统计含 INFRA record 的 unit 数（一个 unit 任一题 INFRA 即计 1）。

    使护栏分子与分母（r.total，unit 粒度）同口径：AR pair 一 unit 含两 record，
    逐 record 计数会放大分子致 gate_guard_err 误触发，破坏 unit 粒度一致性
    （核心算法保真 #5/#6）。

    参数:
        units: 当前块的单元列表（single 或 AR pair）。
        infra_qids: 本 run 中 stop_reason 属 INFRA 故障族的 question_id 集合。

    返回:
        含至少一题 INFRA 的 unit 数。
    """
    return sum(1 for u in units if any(q.question_id in infra_qids for q in u.questions))


def _candidate_correctness_from_db(
    log: HarnessLog,
    run_id: str,
    chunk: list[GeneratedQuestion],
) -> dict[str, bool]:
    """从 db 读取候选/基线 run 在指定题目上的逐题对错。

    参数:
        log: HarnessLog 共享实例。
        run_id: 推理 run_id。
        chunk: 题目列表。

    返回:
        question_id -> 是否答对的映射。缺行的题目记为 False。
    """
    rows = _load_run_rows(log, run_id)
    return {q.question_id: rows.get(q.question_id, {}).get("_correct", False) for q in chunk}


# ---------------------------------------------------------------------------
# 块级 async 函数
# ---------------------------------------------------------------------------


async def _resolve_baseline_block(
    units: list[QuestionUnit],
    task_type: str,
    s_hash: str,
    prompts_version: str,
    baseline_cache: BaselineCache,
    base_skills_dir: Path,
    run_inference: RunInferenceFn,
    log: HarnessLog,
    run_id: str,
) -> tuple[dict[str, bool], list[QuestionUnit], int, int]:
    """基线侧处理一个块：缓存优先（unit 键），miss 的单元新鲜跑基线版本并回写缓存。

    缓存以 unit_id 为键、存单元级对错（AR pair 双向 AND 折叠后一个布尔）。
    miss 的单元展开为逐题送推理，读回逐题预测后经 unit_correctness_view 折叠成
    单元级对错再写缓存（核心算法保真 #5）。逐题 predictions 仍逐题落库溯源。

    INFRA 隔离（算法 #6）：miss 单元内**任一题** stop_reason ∈ {error, parse_error}
    即判定该单元为 INFRA 故障——**不写 BaselineCache**（否则瞬时故障永久污染基线
    快照）、**不入 b_units**、并从返回的有效单元集中剔除，避免污染 W/L 翻转与配对。
    命中缓存的单元恒为有效（此前已成功验证过）。

    参数:
        units: 当前块的单元列表（single 或 AR pair）。
        task_type: 当前验证题型（缓存键成分）。
        s_hash: 基线侧生效 skill 的内容哈希（缓存键成分）。
        prompts_version: 当前 prompts 版本（缓存键成分）。
        baseline_cache: 基线侧单元级对错缓存（键含 unit_id）。
        base_skills_dir: 基线 skills 版本目录。
        run_inference: 注入的 async 推理函数。
        log: HarnessLog 共享实例（推理后读预测）。
        run_id: 本块基线 run_id。

    返回:
        (b_units, valid_units, errors_inc, denom_inc)：块内有效 unit_id -> 基线单元
        对错、剔除 INFRA 后的有效单元列表、本块新增的 INFRA error 计数与推理题次
        分母增量（全命中时为 0, 0）。
    """
    miss_units = [
        u
        for u in units
        if baseline_cache.get(task_type, s_hash, prompts_version, u.unit_id) is None
    ]
    errors_inc = 0
    denom_inc = 0
    infra_qids: set[str] = set()
    if miss_units:
        miss_questions = flatten_units(miss_units)
        r_b = await run_inference(miss_questions, run_id=run_id, skills_dir=base_skills_dir)
        infra_qids = _infra_question_ids_from_db(log, r_b.run_id, miss_questions)
        # 护栏分子与分母（r.total，unit 粒度）同口径：含 INFRA record 的 unit 计 1，
        # 避免 AR pair（一 unit 两 record）逐 record 计数放大分子致误触发；仍涵盖
        # error + parse_error（_infra_question_ids_from_db 口径），parse_error 风暴不被绕过。
        errors_inc = _count_infra_units(miss_units, infra_qids)
        denom_inc = r_b.total
        fresh_per_q = _candidate_correctness_from_db(log, r_b.run_id, miss_questions)
        fresh_units = unit_correctness_view(miss_units, fresh_per_q)
        # 只回写非 INFRA 单元；INFRA 单元不入缓存（不永久污染基线快照）
        for u in miss_units:
            if any(q.question_id in infra_qids for q in u.questions):
                continue
            baseline_cache.put(task_type, s_hash, prompts_version, u.unit_id, fresh_units[u.unit_id])

    valid_units = [
        u for u in units if not any(q.question_id in infra_qids for q in u.questions)
    ]

    b_units: dict[str, bool] = {}
    for u in valid_units:
        val = baseline_cache.get(task_type, s_hash, prompts_version, u.unit_id)
        assert val is not None, f"基线缓存补齐后仍有 miss: unit={u.unit_id} run_id={run_id}"
        b_units[u.unit_id] = val
    return b_units, valid_units, errors_inc, denom_inc


async def _run_candidate_block(
    units: list[QuestionUnit],
    cand_dir: Path,
    run_inference: RunInferenceFn,
    log: HarnessLog,
    run_id: str,
) -> tuple[dict[str, bool], int, int]:
    """候选侧处理一个块：单元展开为逐题全块新鲜跑候选版本并从 db 读逐题对错。

    返回逐题对错映射（question_id -> bool），折叠为单元视图交由调用方完成，
    逐题结果同时用于 candidate_correctness 溯源与二轨 correctness 合并。

    参数:
        units: 当前块的单元列表。
        cand_dir: 已物化的候选 skills 目录。
        run_inference: 注入的 async 推理函数。
        log: HarnessLog 共享实例（推理后读预测）。
        run_id: 本块候选 run_id。

    返回:
        (c_per_q, errors_inc, denom_inc)：块内 question_id -> 候选对错。
    """
    questions = flatten_units(units)
    r_c = await run_inference(questions, run_id=run_id, skills_dir=cand_dir)
    c_per_q = _candidate_correctness_from_db(log, r_c.run_id, questions)
    infra_qids = _infra_question_ids_from_db(log, r_c.run_id, questions)
    # 护栏分子与分母（r.total，unit 粒度）同口径：含 INFRA record 的 unit 计 1
    # （见 _count_infra_units），涵盖 error + parse_error。
    errors_inc = _count_infra_units(units, infra_qids)
    return c_per_q, errors_inc, r_c.total


def _build_evidence_rows(
    units: list[QuestionUnit],
    b_units: dict[str, bool],
    c_units: dict[str, bool],
    task_type: str,
    block_idx: int,
) -> list[dict]:
    """组装一个块的 gate_evidence 单元级证据行。

    证据行按 unit 口径（question_id 字段存 unit_id、correct 存单元级对错），
    与 e-process 判定同粒度；逐题预测明细仍在 predictions 表逐题溯源。
    e_value 留 None 待块判定后回填，stop_reason 留空串待终态回填。

    参数:
        units: 当前块的单元列表。
        b_units: 块内 unit_id -> 基线单元对错。
        c_units: 块内 unit_id -> 候选单元对错。
        task_type: 当前验证题型。
        block_idx: 当前块序号。

    返回:
        单元级证据行列表。
    """
    return [
        {
            "question_id": u.unit_id,
            "task_type": task_type,
            "block_idx": block_idx,
            "baseline_correct": b_units[u.unit_id],
            "candidate_correct": c_units[u.unit_id],
            "e_value": None,
            "stop_reason": "",
        }
        for u in units
    ]


# ---------------------------------------------------------------------------
# INFRA 护栏
# ---------------------------------------------------------------------------


def _check_infra_guard(errors: int, infra_denom: int, gate_guard_err: float) -> None:
    """跨块累计 INFRA 错误率护栏：分母 >=10 且超阈值时 raise。

    参数:
        errors: 两侧累计 error 计数。
        infra_denom: 两侧累计推理题次分母。
        gate_guard_err: 错误率阈值。

    异常:
        RuntimeError: 错误率超阈值。
    """
    if infra_denom >= 10 and errors / infra_denom > gate_guard_err:
        raise RuntimeError(f"gate 推理累计错误率过高 {errors / infra_denom:.0%}，中止本轮")


# ---------------------------------------------------------------------------
# 终态组装
# ---------------------------------------------------------------------------


def _finalize_outcome(
    verdict: GateVerdict,
    w: int,
    l: int,  # noqa: E741
    n_used: int,
    n_plan: int,
    base_obs: dict[str, bool],
    cand_obs: dict[str, bool],
    candidate_per_q: dict[str, bool],
    evidence_rows: list[dict],
    task_type: str,
) -> ValidationOutcome:
    """将块循环终态判定组装为 ValidationOutcome。

    四象限/准确率/W/L 均按单元口径（base_obs/cand_obs 为 unit_id -> bool），
    candidate_correctness 独立保留逐题溯源（供 runner 二轨合并进 state.correctness）。

    参数:
        verdict: 最后一块的 gate 判定结果。
        w: 累计 W（基线错→候选对单元翻转）。
        l: 累计 L（基线对→候选错单元翻转）。
        n_used: 已消费的阶梯单元数。
        n_plan: 阶梯总单元数。
        base_obs: 累计基线已观测单元对错（unit_id -> bool）。
        cand_obs: 累计候选已观测单元对错（unit_id -> bool）。
        candidate_per_q: 累计候选逐题对错（question_id -> bool，溯源用）。
        evidence_rows: 单元级证据行。
        task_type: 验证题型（日志用）。

    返回:
        ValidationOutcome。
    """
    action = {
        "accept_confirmed": "accept_confirmed",
        "accept_provisional": "accept_provisional",
    }.get(verdict.decision, "reject")
    stop_reason = _STOP_REASON_BY_DECISION[verdict.decision]
    # 只有终态单元的证据行才携带 stop_reason
    evidence_rows[-1]["stop_reason"] = stop_reason

    quadrants = classify_quadrants({uid: (base_obs[uid], cand_obs[uid]) for uid in base_obs})
    baseline_acc = sum(base_obs.values()) / len(base_obs)
    candidate_acc = sum(cand_obs.values()) / len(cand_obs)
    accepted = action != "reject"

    logger.info(
        "gate 局部验证[{}]: 基线{:.1%} → 候选{:.1%} (W={} L={} E={:.2f} n={}/{} 单元) {}",
        task_type,
        baseline_acc,
        candidate_acc,
        w,
        l,
        verdict.e_value,
        n_used,
        n_plan,
        "接受" if accepted else "回滚",
    )

    return ValidationOutcome(
        action=action,
        accepted=accepted,
        stop_reason=stop_reason,
        e_value=verdict.e_value,
        w=w,
        l=l,
        n_used=n_used,
        delta_hat=verdict.delta_hat,
        delta_shrunk=verdict.delta_shrunk,
        baseline_acc=baseline_acc,
        candidate_acc=candidate_acc,
        improvements=quadrants.improvements,
        regressions=quadrants.regressions,
        persistent_fails=quadrants.persistent_fails,
        stable_successes=quadrants.stable_successes,
        candidate_correctness=candidate_per_q,
        evidence_rows=evidence_rows,
    )


# ---------------------------------------------------------------------------
# 主编排
# ---------------------------------------------------------------------------


def _ladder_units(ladder_items: list[GeneratedQuestion]) -> list[QuestionUnit]:
    """把阶梯题序聚合为单元并保持信息阶梯顺序（按单元最早出现位置排序）。

    build_units 会把 single 与 pair 分组重排（single 先、pair 后），破坏"难题优先"
    的阶梯序；此处按单元内题目在 ladder 中的最早下标重排，恢复原阶梯优先级，
    保证 AR pair 折叠不改变 e-process 的出题顺序（核心算法保真 #5）。非 AR 全 single
    时排序为恒等（unit_id 等于 question_id、位置即原序），与迁移前逐题行为一致。

    参数:
        ladder_items: 阶梯出题序（可混含 single 与 AR pair 成员）。

    返回:
        按阶梯序排列的单元列表。
    """
    units = build_units(ladder_items)
    position = {q.question_id: i for i, q in enumerate(ladder_items)}
    units.sort(key=lambda u: min(position[q.question_id] for q in u.questions))
    return units


async def _run_local_validation(
    workspace_dir: Path,
    cand_dir: Path,
    base_skills_version: str,
    task_type: str,
    base_skill_content: str,
    units: list[QuestionUnit],
    gate_params: GateParams,
    gate_block: int,
    gate_guard_err: float,
    baseline_cache: BaselineCache,
    prompts_version: str,
    run_inference: RunInferenceFn,
    log: HarnessLog,
    gate_run_prefix: str,
) -> ValidationOutcome:
    """块序贯循环主体：逐块基线（缓存优先）/候选按单元配对推理，块间 e-process 判定。

    按 gate_block 切**单元**前缀（AR pair 整锁在同一块，不跨块拆分），每块先补齐
    基线侧缓存 miss（新鲜跑基线版本并按 unit_id 写 BaselineCache），再全块跑候选，
    折叠成单元视图后配对累计 W/L 调 gate_decision；非 continue 即早停。单元尽时
    最后一块的判定即终态（n_remaining=0 走 provisional/inertia 分支），无循环外补判。

    参数:
        workspace_dir: Workspace 根目录。
        cand_dir: 已物化的候选 skills 目录。
        base_skills_version: 基线 skills 版本名。
        task_type: 当前验证题型。
        base_skill_content: 基线侧生效 skill 全文（skill_hash 作缓存键成分）。
        units: 已截断到 gate_n_max 的阶梯单元序（single 或 AR pair）。
        gate_params: e-process 判据阈值组。
        gate_block: 块大小（单位为**单元数**）。
        gate_guard_err: 跨块累计 INFRA 错误率护栏（分母 >=10 才触发）。
        baseline_cache: 基线侧单元级对错缓存（键含 unit_id）。
        prompts_version: 当前 prompts 版本（缓存键成分）。
        run_inference: 注入的 async 推理函数。
        log: HarnessLog 共享实例。
        gate_run_prefix: 块 run_id 前缀（含 "_gate_" 标记）。

    返回:
        ValidationOutcome。

    关键实现:
        INFRA 护栏跨块累计基线+候选两侧的 error 计数，分母（总推理题次，仍逐题计）
        >=10 且错误率超 gate_guard_err 时直接 raise，避免坏批次污染判定。
    """
    w = 0
    l = 0  # noqa: E741
    n_used = 0
    n_excluded = 0  # 累计被 INFRA 隔离剔除的单元数（从阶梯分母扣除）
    errors = 0
    infra_denom = 0
    evidence_rows: list[dict] = []
    base_obs: dict[str, bool] = {}
    cand_obs: dict[str, bool] = {}
    candidate_per_q: dict[str, bool] = {}
    s_hash = skill_hash(base_skill_content)
    base_skills_dir = workspace_dir / "skills" / base_skills_version
    unit_chunks = [units[i : i + gate_block] for i in range(0, len(units), gate_block)]
    n_plan = len(units)
    verdict: GateVerdict | None = None

    for block_idx, unit_chunk in enumerate(unit_chunks):
        # Phase 1: 基线侧（缓存优先，miss 新鲜跑，INFRA 单元剔除）
        b_units, valid_chunk, err_b, den_b = await _resolve_baseline_block(
            units=unit_chunk,
            task_type=task_type,
            s_hash=s_hash,
            prompts_version=prompts_version,
            baseline_cache=baseline_cache,
            base_skills_dir=base_skills_dir,
            run_inference=run_inference,
            log=log,
            run_id=f"{gate_run_prefix}_b{block_idx}_base",
        )
        # 本块全 INFRA：无有效单元可配对——候选无需空跑，仅把基线侧错误计入护栏后
        # 累计剔除数进入下一块（护栏仍能在整轮 INFRA 错误率超阈值时熔断）。
        n_excluded += len(unit_chunk) - len(valid_chunk)
        if not valid_chunk:
            errors += err_b
            infra_denom += den_b
            _check_infra_guard(errors, infra_denom, gate_guard_err)
            continue

        # 候选侧只跑基线侧判定有效（非 INFRA）的单元，保证配对 unit_ids 两侧一致
        c_per_q, err_c, den_c = await _run_candidate_block(
            units=valid_chunk,
            cand_dir=cand_dir,
            run_inference=run_inference,
            log=log,
            run_id=f"{gate_run_prefix}_b{block_idx}_cand",
        )

        # Phase 2: INFRA 护栏（跨块累计，分母 >=10 才触发）——写缓存前置于此已由
        # _resolve_baseline_block 保证 INFRA 单元不落缓存，此处仅做整轮错误率熔断。
        errors += err_b + err_c
        infra_denom += den_b + den_c
        _check_infra_guard(errors, infra_denom, gate_guard_err)

        # Phase 3: 折叠成单元视图 + 配对 + 证据行 + 块间判定（均用有效单元）
        c_units = unit_correctness_view(valid_chunk, c_per_q)
        candidate_per_q.update(c_per_q)
        unit_ids = [u.unit_id for u in valid_chunk]
        pair_result = pair_block(b_units, c_units, unit_ids)
        for uid, (b, c) in pair_result.observed.items():
            base_obs[uid] = b
            cand_obs[uid] = c

        block_rows = _build_evidence_rows(valid_chunk, b_units, c_units, task_type, block_idx)

        w += pair_result.w
        l += pair_result.l  # noqa: E741
        n_used += len(valid_chunk)
        # 阶梯剩余按扣除 INFRA 后的有效分母计：n_remaining = (n_plan - n_excluded) - n_used
        verdict = gate_decision(w, l, n_used, (n_plan - n_excluded) - n_used, params=gate_params)

        for row in block_rows:
            row["e_value"] = verdict.e_value
        evidence_rows.extend(block_rows)

        if verdict.decision != "continue":
            break

    # verdict 仍为 None ⟺ 全部单元被 INFRA 排除（空 ladder 已在入口拒绝）。
    # 明确失败，避免落到误导性的"空阶梯"断言而无法定位为 INFRA 原因。
    if verdict is None:
        raise RuntimeError("gate 阶梯所有 unit 被判为 INFRA 排除，无法验证（检查推理基础设施）")
    # 最后一块判定即终态（n_remaining=0 → provisional/inertia）
    return _finalize_outcome(
        verdict=verdict,
        w=w,
        l=l,
        n_used=n_used,
        n_plan=n_plan,
        base_obs=base_obs,
        cand_obs=cand_obs,
        candidate_per_q=candidate_per_q,
        evidence_rows=evidence_rows,
        task_type=task_type,
    )


async def validate_skill_local(
    workspace_dir: Path,
    base_skills_version: str,
    task_type: str,
    target_file: str,
    candidate_content: str,
    base_skill_content: str,
    ladder_items: list[GeneratedQuestion],
    gate_params: GateParams,
    gate_block: int,
    gate_n_max: int,
    gate_guard_err: float,
    baseline_cache: BaselineCache,
    prompts_version: str,
    run_inference: RunInferenceFn,
    log: HarnessLog,
    gate_run_prefix: str,
) -> ValidationOutcome:
    """块序贯配对验证：阶梯出题，基线/候选逐块配对，e-process 四出口早停。

    参数:
        workspace_dir: workspace 根目录。
        base_skills_version: 基线 skills 版本名（候选物化复制源）。
        task_type: 待验证题型。
        target_file: fallback 解析后该题型的真实生效 skill 文件名
            （record.target_file，可能是共享 default-strategy.md）；
            候选物化写此文件，与 accept 路径同源。
        candidate_content: 候选 skill 全文。
        base_skill_content: 基线侧该题型解析后生效 skill 文件全文
            （skill_hash(base_skill_content) 作 BaselineCache 键成分）。
        ladder_items: 阶梯序题目列表（已排除本 step 案例包题）。
        gate_params: e-process 判据阈值组。
        gate_block: 块大小（单位为**单元数**，AR pair 整锁不跨块拆）。
        gate_n_max: 单 gate 单元数上限（阶梯截断到此数量个单元）。
        gate_guard_err: 跨块累计 INFRA 错误率护栏（分母 >=10 才触发）。
        baseline_cache: 基线侧单元级对错缓存（键含 unit_id）。
        prompts_version: 当前 prompts 版本（缓存键成分）。
        run_inference: 注入的 async 推理函数（RunInferenceFn 协议）。
        log: HarnessLog 共享实例（供 DB 回读逐题对错）。
        gate_run_prefix: gate 内推理 run_id 前缀，必须含 "_gate_"
            （防泄露过滤靠它识别）。块 run_id = f"{prefix}_b{block_idx}_{arm}"。

    返回:
        ValidationOutcome。单元级证据记入 outcome.evidence_rows 随结果返回，
        gate_evidence 落库由调用方（runner）负责。
    """
    if "_gate_" not in gate_run_prefix:
        raise ValueError(f"gate_run_prefix 必须含 '_gate_'（防泄露过滤依赖）: {gate_run_prefix!r}")
    if not ladder_items:
        raise ValueError(f"task_type={task_type} 阶梯为空，无法验证")

    # 阶梯题序聚合为单元并按信息阶梯序截断到 gate_n_max 个单元（AR pair 整锁不拆）
    units = _ladder_units(ladder_items)[:gate_n_max]
    cand_dir = materialize_candidate_skill(
        workspace_dir, base_skills_version, target_file, candidate_content
    )
    try:
        return await _run_local_validation(
            workspace_dir=workspace_dir,
            cand_dir=cand_dir,
            base_skills_version=base_skills_version,
            task_type=task_type,
            base_skill_content=base_skill_content,
            units=units,
            gate_params=gate_params,
            gate_block=gate_block,
            gate_guard_err=gate_guard_err,
            baseline_cache=baseline_cache,
            prompts_version=prompts_version,
            run_inference=run_inference,
            log=log,
            gate_run_prefix=gate_run_prefix,
        )
    finally:
        try:
            shutil.rmtree(cand_dir)
        except OSError as e:
            logger.warning("候选临时目录清理失败 {}: {}", cand_dir, e)