151 lines
3.8 KiB
Python
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Python
"""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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from __future__ import annotations
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from typing import TYPE_CHECKING, Any, Protocol, runtime_checkable
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if TYPE_CHECKING:
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from core.evolution.types import DiagnosisSignalRow
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@runtime_checkable
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class SkillStore(Protocol):
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"""版本化技能读取端口。
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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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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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参数:
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filename: skill 文件名，如 'temporal-reasoning.md'。
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返回:
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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]:
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"""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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@runtime_checkable
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class PromptStore(Protocol):
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"""版本化提示词读取端口。
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覆盖 system.md 和 tool extract/verify 文件。
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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:
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filename: prompt 文件名，如 'system.md'。
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|
返回:
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文件全文内容。
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"""
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|
...
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def list_prompt_files(self) -> list[str]:
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|
"""列出当前版本所有 prompt 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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@runtime_checkable
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class RunLog(Protocol):
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"""实验日志查询端口。
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隔离 SQLite 实现细节，core/ 不写 SQL。
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"""
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async def get_predictions(
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self,
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run_id: str,
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*,
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question_ids: list[str] | None = None,
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) -> list[dict[str, Any]]:
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"""查询指定 run 的预测记录。
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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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预测记录字典列表。
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"""
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...
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async def get_traces(
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|
self,
|
|
run_id: str,
|
|
*,
|
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question_ids: list[str] | None = None,
|
|
) -> list[dict[str, Any]]:
|
|
"""查询指定 run 的推理轨迹。
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参数:
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|
run_id: 运行标识。
|
|
question_ids: 可选的题目 ID 过滤列表。
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返回:
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|
轨迹记录字典列表。
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"""
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...
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@runtime_checkable
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class DiagnosisSignalStore(Protocol):
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"""逐题诊断信号存储端口。
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隔离 SQLite 实现细节，app/core 不写裸 SQL。逐题 upsert 落盘、
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支持断点续跑（done_question_ids 查已完成集合）。
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"""
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def upsert(self, row: DiagnosisSignalRow) -> None:
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"""写入或覆盖单题诊断信号（按主键幂等）。
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参数:
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row: 待持久化的诊断信号行。
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"""
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...
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def done_question_ids(self, baseline_run_id: str, diag_fingerprint: str) -> set[str]:
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"""查询指定 run 与诊断指纹下已完成的 question_id 集合。
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参数:
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baseline_run_id: baseline run 标识。
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diag_fingerprint: 诊断口径指纹。
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返回:
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已落盘信号的 question_id 集合，用于断点续跑跳过。
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"""
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...
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def load(self, baseline_run_id: str, diag_fingerprint: str) -> list[DiagnosisSignalRow]:
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"""加载指定 run 与诊断指纹下的全部诊断信号行。
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参数:
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baseline_run_id: baseline run 标识。
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|
diag_fingerprint: 诊断口径指纹。
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返回:
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还原后的 DiagnosisSignalRow 列表。
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"""
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...
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