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Python
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"""RunLog 包装器：traces 表空时从 predictions.steps_json 重建轨迹。
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用于对 infer_adhoc 这类 traces 未落表、轨迹在 steps_json 的历史 run 跑离线诊断。
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Any
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from app.harness.steps_json_traces import steps_json_to_trace_rows
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class StepsJsonRunLog:
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"""委托内层 RunLog；get_traces 空表时回退 steps_json。
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实现 core/evolution/protocols.py 的 RunLog Protocol（duck-typing）。
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对 traces 已落表的正常 run 完全透传；仅当底层 traces 为空时，
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才从 predictions.steps_json 经 steps_json_to_trace_rows 重建轨迹行。
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"""
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def __init__(self, inner: Any) -> None:
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"""构造包装器。
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参数:
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inner: 内层 RunLog 实现（如 app/harness/log.py::RunLogImpl），
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需提供 get_predictions / get_traces 两个 async 方法。
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"""
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self._inner = inner
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async def get_predictions(
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self, run_id: str, *, question_ids: list[str] | None = None
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) -> list[dict[str, Any]]:
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"""透传内层预测查询。
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参数:
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run_id: 运行标识。
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question_ids: 可选的题目 ID 过滤列表。
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返回:
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内层返回的预测记录字典列表，原样透传。
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"""
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return await self._inner.get_predictions(run_id, question_ids=question_ids)
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async def get_traces(
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self, run_id: str, *, question_ids: list[str] | None = None
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) -> list[dict[str, Any]]:
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"""查询轨迹；底层 traces 表空时从 steps_json 回退重建。
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参数:
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run_id: 运行标识。
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question_ids: 可选的题目 ID 过滤列表。
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返回:
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轨迹行字典列表。
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关键实现细节:
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- 内层 traces 非空 → 原样返回，不触发回退（正常 run 路径）。
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- 内层 traces 为空 → 拉取同一过滤条件下的 predictions，
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逐题经 steps_json_to_trace_rows 展开为轨迹行并拼接。
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- steps_json 缺失时以空串传入，由下游确定性返回 []。
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"""
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inner_rows = await self._inner.get_traces(run_id, question_ids=question_ids)
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if inner_rows:
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return inner_rows
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preds = await self._inner.get_predictions(run_id, question_ids=question_ids)
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rows: list[dict[str, Any]] = []
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for p in preds:
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rows.extend(
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steps_json_to_trace_rows(p["video_id"], p["question_id"], p.get("steps_json") or "")
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)
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return rows
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