xsl
e7076c9c01
dimensions.py 逐行编码需求文档 §4（32 项四要素、缺失显式 skipped）+ VisionProvider 接口位与确定性实现 + 规则引擎联动 rule_hits（T-P3-01/06）。 实现： - dimensions.py：DimensionSpec 恰 32 项（number 1~32 连续，33/34 永不复用）， basic_coverage 口径机器可读：full 10 / label 3 / partial 8 / none 11， 初级覆盖 21/32（BASIC_FULL_KEYS + BASIC_COVERED_KEYS）。 - vision.py：VisionProvider Protocol（派生特征形状写进 docstring，真实 RTMPose/BiRefNet 实现后续按此替换）+ DeterministicVisionProvider（问卷 BMI/自评驱动体型与肤色，sha256(object_key+canonical问卷) 驱动其余枚举， 同输入同输出）+ build_vision_provider（未知名 CONFIG_ERROR）。 - vision_stage.py：derived_features 已存在 → skipped/reused（T-P3-09）； 否则分析 → 写中间态并 flush；photo_meta.quality_flags 透传进产物（T-P3-01）。 - diagnosis_stage.py：32 维恒全键，缺输入显式 skipped+原因（T-P3-06 红线）； 每维四要素 value/confidence/source/evidence/rule_hits + status；构造 RuleContext → RuleService 载入 published 规则 → evaluate，body_shape/color 类命中回落 #5/#19/#21，全量命中聚合进 #28/#30 的 rule_hits 与 evidence； 色板 #19/#20/#21 从 kb_color 按季型读取，库空 → skipped「色板未录入」。 测试：单测 29 项（32 项完整性/编号连续/确定性/工厂拒绝未知名；四要素齐全 性——故意缺问卷+缺视觉断言 32 键全在且全部 skipped 带原因；规则命中进 rule_hits 用内置最小规则集不连库）；集成 1 项（种 2 条 published 规则 → VisionStage → DiagnosisStage：中间态落库与复用 skipped/reused、32 维全键、 rule_hits 出现、kb_color 空时色板 skipped、coverage basic_full=10/32）。 全绿：ruff check/format、mypy packages/report、lint-imports；单测 536 通过 （3 处既有 skip）、集成 46 通过。 偏差说明： 1. 任务文档写 RulesService，实际类名为 RuleService（packages/rules/service.py），按实际代码调用。 2. kb_color 联表键采用四季代码 spring/summer/autumn/winter（仓库无既定口径），已在 vision.py 注释声明。 3. 任务文档只给 basic_coverage 四枚举，需求表格中的「粗判/8色/3色」归入 partial、「Top1」归入 label。
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7.2 KiB
Python
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"""诊断维度字典（需求文档《美学报告-需求文档》§4 的机器可读形态）。
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32 个维度是报告产出的**事实核心**：diagnosis_stage 逐维装配四要素（T-P3-06），
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任何输入组合下都必须输出全部 32 个维度——缺失只能显式 skipped，不允许缺键。
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逐行口径（与需求文档 §4 表格一一对应，2026-08-14 版）：
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- ``source`` 按表「数据来源」列归类到六类：questionnaire（问卷）/ vision
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（视觉分析）/ color（色彩算法）/ kb（知识库映射）/ rule（规则）/ llm。
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「视觉 + 问卷」「规则 + LLM」这类复合来源取**主生产方**（视觉、规则），
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复合事实写进对应维度的 name_cn 与注释。
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- ``basic_coverage`` 按表「初级」列归类：✅→full（完整输出）、标签/Top1→label
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（仅标签）、部分/粗判/8 色/3 色→partial（粗判或子集）、❌→none（不输出）。
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逐行统计（验收「初级 21/32」口径的来源，见需求文档 §4 表格下方统计）：
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- full（10 项）：#1 gender、#2 height_weight、#3 birthday、#5 body_shape、
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#8 face_shape、#12 skin_tone、#17 season_code、#26 psyche_style、
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#27 fusion_style_name、#28 core_goals；
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- label（3 项）：#9 face_proportions、#10 facial_details、#25 gene_style；
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- partial（8 项）：#6 body_features、#13 face_hue、#14 face_lightness、
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#19 best_colors、#21 avoid_colors、#22 volume、#23 curve_straight、
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#30 preferences_taboos；
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- none（11 项）：#4 occupation、#7 body_ratio、#11 face_depth、#15 face_chroma、
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#16 face_contrast、#18 season_detailed、#20 neutral_colors、#24 motion、
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#29 occasion_weights、#31 hair_status、#32 hair_color。
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合计 10 + 3 + 8 + 11 = 32；初级覆盖（非 none）= 10 + 3 + 8 = **21/32**。
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编号 33（五行分布）/34（幸运色）已于 2026-08-13 随 TD-31 永久移除，**不复用**：
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避免历史数据与文档交叉引用错位。
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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#: basic_coverage 的合法取值（封闭枚举，防止拼写漂移出机器可读口径）。
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BASIC_COVERAGE_VALUES: frozenset[str] = frozenset({"full", "label", "partial", "none"})
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#: source 的合法取值（按需求文档「数据来源」列归类的六类）。
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DIMENSION_SOURCES: frozenset[str] = frozenset(
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{"questionnaire", "vision", "color", "kb", "rule", "llm"}
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)
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@dataclass(frozen=True, slots=True)
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class DimensionSpec:
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"""单个诊断维度的静态定义（字典行）。
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只描述「这个维度是什么、数据从哪来、初级报告覆盖到什么程度」；
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具体取值与置信度由 diagnosis_stage 装配成 DimensionResult。
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"""
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number: int # 1~32（33/34 已永久废弃，不复用）
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key: str # 稳定英文键，与 kb/记忆系统词汇对齐（body_shape/face_shape/season_code…）
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name_cn: str
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source: str # questionnaire | vision | color | kb | rule | llm
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basic_coverage: str # "full" | "label" | "partial" | "none"
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#: 32 个维度，按需求文档 §4 表格逐行编码；number 恰好 1~32 连续。
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DIMENSIONS: tuple[DimensionSpec, ...] = (
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# -- 问卷直采（基础信息） --------------------------------------------------
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DimensionSpec(1, "gender", "性别", "questionnaire", "full"),
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DimensionSpec(2, "height_weight", "身高/体重", "questionnaire", "full"),
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DimensionSpec(3, "birthday", "生日", "questionnaire", "full"),
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DimensionSpec(4, "occupation", "职业", "questionnaire", "none"),
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# -- 视觉分析（体型与比例） ------------------------------------------------
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DimensionSpec(5, "body_shape", "体型", "vision", "full"),
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DimensionSpec(6, "body_features", "身体局部特征", "vision", "partial"),
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DimensionSpec(7, "body_ratio", "上下身比例", "vision", "none"),
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# -- 视觉分析（面部） ------------------------------------------------------
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DimensionSpec(8, "face_shape", "脸型", "vision", "full"),
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DimensionSpec(9, "face_proportions", "三庭五眼", "vision", "label"),
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DimensionSpec(10, "facial_details", "五官细节", "vision", "label"),
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DimensionSpec(11, "face_depth", "面部立体度", "vision", "none"),
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# -- 色彩（肤档与季型，视觉 Lab 采样 + 色彩算法） --------------------------
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DimensionSpec(12, "skin_tone", "肤色档位", "vision", "full"),
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DimensionSpec(13, "face_hue", "面部色相", "color", "partial"),
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DimensionSpec(14, "face_lightness", "面部亮度", "color", "partial"),
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||
DimensionSpec(15, "face_chroma", "面部色度", "color", "none"),
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||
DimensionSpec(16, "face_contrast", "面部对比度", "color", "none"),
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||
DimensionSpec(17, "season_code", "四季季型", "color", "full"),
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||
DimensionSpec(18, "season_detailed", "十二季细分", "color", "none"),
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# -- 知识库映射（色板） ----------------------------------------------------
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DimensionSpec(19, "best_colors", "最佳色板", "kb", "partial"),
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DimensionSpec(20, "neutral_colors", "中性色板", "kb", "none"),
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||
DimensionSpec(21, "avoid_colors", "避雷色", "kb", "partial"),
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# -- 视觉分析（风格量感） --------------------------------------------------
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DimensionSpec(22, "volume", "量感", "vision", "partial"),
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DimensionSpec(23, "curve_straight", "直曲（轮廓）", "vision", "partial"),
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||
DimensionSpec(24, "motion", "动静", "vision", "none"), # 表列「视觉 + 问卷」，主生产方为视觉
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DimensionSpec(25, "gene_style", "基因风格", "vision", "label"), # 初级 Top1
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# -- 问卷偏好（心理侧） ----------------------------------------------------
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DimensionSpec(26, "psyche_style", "心理风格", "questionnaire", "full"),
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DimensionSpec(27, "fusion_style_name", "融合风格命名", "rule", "full"), # 表列「规则 + LLM」
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DimensionSpec(28, "core_goals", "核心诉求", "questionnaire", "full"), # 问卷 + 推导
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DimensionSpec(29, "occasion_weights", "场景权重", "questionnaire", "none"),
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DimensionSpec(30, "preferences_taboos", "偏好与禁忌", "questionnaire", "partial"),
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# -- 视觉分析（毛发现状） --------------------------------------------------
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DimensionSpec(31, "hair_status", "发长与卷度现状", "vision", "none"),
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DimensionSpec(32, "hair_color", "发色现状", "vision", "none"),
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)
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#: 初级报告**完整输出**（basic_coverage == "full"）的维度键集合，共 10 项。
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#: 这是验收「初级 21/32」口径里 21 = 10 full + 3 label + 8 partial 的机器可读形态。
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BASIC_FULL_KEYS: frozenset[str] = frozenset(
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spec.key for spec in DIMENSIONS if spec.basic_coverage == "full"
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)
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#: 初级报告**有产出**（full/label/partial，即 basic_coverage != "none"）的维度键集合。
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#: len == 21，对应需求文档 §4 统计表的「初级报告覆盖合计 21/32」。
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BASIC_COVERED_KEYS: frozenset[str] = frozenset(
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spec.key for spec in DIMENSIONS if spec.basic_coverage != "none"
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)
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#: number → spec（诊断装配按编号稳定排序输出用）。
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DIMENSION_BY_NUMBER: dict[int, DimensionSpec] = {spec.number: spec for spec in DIMENSIONS}
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#: key → spec（视觉/诊断阶段按维度键反查定义用）。
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DIMENSION_BY_KEY: dict[str, DimensionSpec] = {spec.key: spec for spec in DIMENSIONS}
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