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kb_rule DSL 解析 + 纯域求值（优先级分组/硬约束/用户禁忌压过专业推荐） + 400 条基准 + 黄金集雏形（T-P2-02，TD-10）。 实现：dsl.py 封闭词汇表 pydantic 校验（未识别键拒绝）+ match 纯逻辑 （等值/include/exclude/min-max，缺字段不命中）；engine.py 纯域求值 （priority 降序、confidence 次序、is_hard avoid → hard_blocks、高优先级 avoid 剔除冲突 recommend）；service.py+repo.py published 整表载入进程内 缓存 + CRUD + draft→published→archived 状态机（同 T6 语义）。 测试：DSL 解析与 match 矩阵、排序/硬约束/禁忌优先、状态机矩阵、 黄金集 11 组（含用户禁忌压过专业推荐与多规则叠加）、400 条 × 1000 次 基准（实测均值 0.26ms/次、p95 0.41ms，预算 50ms）；集成 3 用例 （published 载入命中拦截、draft 不载入、DSL 写入拒绝与状态机守卫）。 单测 310 通过（+72），集成 19 通过（+3）。 偏差说明： 1. 冲突仲裁按通用优先级语义实现（高优先级 avoid 剔除"严格更低"优先级的 冲突 recommend），任务文档的"用户禁忌（≥95）永远压过专业推荐（≤90）" 是该规则的特例，黄金集已含该场景用例。 2. include 子句按字段类型取语义：标量字段=命中列表任一值；集合字段= 列表全部在场（子集，精确命中）；文档未区分，此实现两类字段均可用。 3. 单测引擎文件命名为 tests/unit/test_rules_evaluation.py（而非 test_rules_engine.py）：与契约指定的集成文件 tests/integration/ test_rules_engine.py 同名会导致 pytest 收集冲突（tests 目录非包）。 4. 集成测试每用例独立 engine 并 dispose：pytest-asyncio 每用例一个事件 循环，直接用全局 session 工厂会让连接跨 loop 污染其它集成用例。 5. 规则不提供物理删除（命中链需可追溯，下线走 archived）；kb_rule 契约 无 reviewing 状态，状态机为 draft→published→archived（draft 可撤稿）。
1.8 KiB
1.8 KiB
packages/rules — 规则引擎（TD-10 自研数据驱动决策表）
架构 §8.1 / ADR-05：结论由规则引擎产出，LLM 只负责表达（防幻觉红线）。
模块
dsl.py—— kb_rule DSL 的 pydantic 解析校验 + 画像匹配（纯逻辑）。封闭词汇表： 未识别的键一律拒绝而非忽略，规则不会静默失效。engine.py—— 纯域求值：priority 降序（同序按 confidence）、is_hard的 avoid 命中进hard_blocks（调用方必须据此做硬过滤）、高优先级 avoid 剔除严格低优先级 的冲突 recommend（用户禁忌 95 压过专业推荐 ≤90）。repo.py—— kb_rule 表的唯一读写点（经共享 ORM 访问）。service.py—— CRUD、draft→published→archived 状态机（同 T6 语义）、published 规则进程内缓存（量级 ~400，整表载入，管理动作后invalidate()）。
设计约束
- 规则是数据不是代码。求值器是代码，规则本身在
kb_rule表里， 顾问在后台维护，改规则不发版（NFR-MAINT-05）。 - 每次求值必须输出命中链（
rule_hits：rule_key/priority/category/is_hard/ confidence/explanation），这是报告与 Agent 可解释性的来源， 也是pf_diagnosis.rule_hits与ag_message.rule_hits的数据来源。 - p95 < 50ms（FR-KB-05）：求值是纯内存操作，400 条规则量级实测远低于预算
（见
tests/unit/test_rules_engine.py的基准用例）。 - 黄金集雏形：
tests/unit/test_rules_golden.py（固定画像 → 期望输出，含硬禁忌 与多规则叠加场景），改引擎行为必须先过黄金集。 - 已发布规则集缓存在进程内；Redis TTL + 发布广播失效（架构 §10）为后续接入项，
失效入口已收敛到
service.invalidate_published_cache()。