gjm/cad-agent
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cba05b0c65e24b6e04d97d96d8bf67a431217ac7
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gjm cba05b0c65 feat(tiling): 自适应瓦片规划器 + VLM 分辨率离线标定 
背景：逐图框审查固定「整体 + 2x2 象限」截图，大图幅（A0/A1）读不清细节。
改为按**实体分布**自适应决定截几张、截哪里。

- 新增 dwg_review/tiling.py（纯函数）：
  SHEET_SIZES_MM / frame_world_size / frame_scale（sheet_scale>0 用之，否则由
  bbox/纸张反算，否则 default）/ effective_px（与 downsample 同规则）/
  world_per_px / is_text_type（标准名 + 自定义类名含 TEXT/LABEL/DIM/NOTE/TAG/
  ANNO/TITLE）/ cluster_text_flags / tiles_for_box / subdivide / plan_regions
  （文字簇优先、空白区不出图、max_tiles 截断、窗口夹到图框范围）
- 新增 verify_vlm_resolution_offline.py：PIL 合成类图纸图（精确像素字高 +
  可控线间距/线宽/虚线）→ 问 VLM 强约束 JSON → 定 R_text / R_line。
  实测：R_text=12px（黑底；白底 10px）；R_line=6px。
  另：实测该模型**无法可靠计数**（6 条线在 2~10px 间距下答 4/10/4/5/4/4），
  故线条判据改用「1 条 vs 2 条」二选一。
- config 新增 TILING_ENABLED / TEXT_HEIGHT_MM / TEXT_READABLE_PX=12 /
  LINE_READABLE_PX=6 / TILE_MAX_COUNT / TILE_OVERLAP / HEATMAP_CELL_DIV /
  HEATMAP_CLUSTER_DILATE / HEATMAP_MAX_AREA_FRAC；EVIDENCE_DETAIL_TILES 与
  EVIDENCE_MAX_IMAGES 保留作回退路径参数
- llm_client 新增 image_size_b64（测量绘图区实际像素，决定单张覆盖范围）
- phases/evidence.capture_images 支持瓦片规划：先截整体图并测像素 →
  plan_regions 成功用规划窗口，否则退回 sub_windows（行为零变化）；
  末尾始终复位整体视口。collect_frame 传实体/文字 bbox；任一信封
  total>returned（截断）→ 退回固定策略，避免误删有内容的瓦片
- 测试：tests/test_tiling.py（28 项）、tests/test_evidence.py 新增规划路径与
  降级用例、test_config / test_llm_client 补新常量与 image_size_b64；
  全量 283 项全绿
 2026-10-15 23:03:27 +08:00
gjm 9b8a2329df feat(heatmap): 实体分布热力图（占用网格 + 聚类 + 可视化） 
- 新增 dwg_review/heatmap.py：entity_boxes / build_grid（counts+coverage）/ occupied_cells /
  cluster_cells（4-连通，可选膨胀合并）/ grid_to_windows / grid_stats / render_overlay
- drop_oversized：过滤 bbox 占满图框的实体（实测每框恰 1 个，即图框块），否则热力图全满
- 新增 verify_heatmap.py：取实体 bbox（分页）-> 建网格 -> 聚类 -> 渲染 PNG，并缓存 bbox JSON 供离线调参
- 新增 tests/test_heatmap.py（22 项）
 2026-10-15 22:51:05 +08:00
gjm 1c9fc72839 feat(review): 取证层多源化 + 视觉多图（整体+2x2 象限） 
- 新增 evidence_model.py：统一证据模型（source_type + images 列表），访问器兼容旧 image_b64/image_mime 单图字段
- phases/evidence.py：新增 collect() 多源分发 seam（仅 CAD）、capture_images() 整体+等分象限多图（结束复位视口）、sub_windows()
- phases/review.py：多图逐张下采样喂 LLM，payload 增加 source_type
- config.py：EVIDENCE_DETAIL_TILES=4 / EVIDENCE_MAX_IMAGES=5（默认开启多图）
- 新增 tests/test_evidence_model.py，更新 evidence/review 断言与 fakes 归一
 2026-10-15 19:48:18 +08:00
gjm 81d8c3d2ca fix(review): 批注去重 + 删除残留调试截图 
- annotator.annotate：同一 handle 只批注一次（修复 created 无去重的既有 gap，
  同 handle 出现两次不再产生重复引线）
- 删除 test_screenshot.png（已删除脚本 test_autoagent.py 的残留产物）
 2026-10-14 19:53:41 +08:00
gjm f7fa8f14d9 feat(review): 审查结论改为结构化 JSON，移除二次 LLM 抽取 
- checklist.py：系统提示加入结构化输出契约（只输出 {summary, issues[]}，
  引用 handle 必须真实存在、不得编造）
- review.py：review_frame 返回 {summary, issues, raw}；仅在「不再请求工具」的回合
  解析结论，中间工具回合的 content 永不解析；强制收口那次 chat 不传 tools
- report.py：删除 extract_issues 与 _EXTRACT_SYSTEM（不再需要第二次 LLM 调用）；
  新增 format_finding（用 .get，顺带修复缺 frame 键 KeyError）；save_report 的
  issues 省略时从 findings 拍平
- __main__.py：主流程改为 确定性检查 → review_frame → build_finding（合并+校验），
  issues 由 flatten_issues 派生

顺带修复既有 gap：summarize 硬下标 KeyError、extract_issues 单行围栏解析失败。
 2026-10-14 19:53:41 +08:00
gjm f6d61f8d07 feat(review): 新增确定性检查前置与结论结构化内核 
- checks.py：确定性检查（find_zero_length / find_duplicate_entities 传 window
  + 纯 Python 派生空文字、未闭合多段线）。问题带 source=deterministic，handle 来自
  工具/数据本身，不依赖 LLM 回忆
- findings.py：解析 LLM 的 JSON 结论 + handle 交叉校验（引用未知 handle 时保留问题、
  剥掉 handle、verified=False）+ findings 装配
- config.py：新增 DETERMINISTIC_CHECKS / VALIDATE_HANDLES / CHECK_UNCLOSED_POLYLINES
  开关与 ZERO_LENGTH_TOLERANCE / DUP_TOLERANCE / DUP_GROUP_LIMIT

实机验证：find_zero_length / find_duplicate_entities 的 window 参数在基座上生效
（schema 未声明，C++ 侧 parseCommonQuery 实际支持）。
 2026-10-14 19:53:31 +08:00
gjm daccc734bf test(review): 把 5 处既有瑕疵锁成 *_known_gap 用例 
让既有瑕疵可见，而不是被当成正确行为；改 1~3（确定性检查前置/结论结构化/
证据交叉校验）时可据此判断行为是否被改变。

- bbox_to_window 含非数值 → ValueError（上游只判长度）
- summarize / extract_issues 硬下标 f['frame'] → KeyError
- annotate 的 created 无去重（同 handle 产生重复批注）
- extract_issues 单行 ```json[...]``` 围栏剥离失败 → []
- result_json 文本 'null' → None（与「无 text 返回 default」语义易混）
 2026-10-14 19:09:56 +08:00
gjm 0656397a68 test(review): 新增 pytest 离线回归网，锁定 dwg_review 既有行为 
在改动审查流水线（确定性检查前置 / 结论结构化 / 证据交叉校验）之前，
先立一张离线、确定性、秒级的回归网。

- tests/fakes.py：假 LLM + 假 MCP 基座 + 响应构造器（ok_text/ok_image/err）
  + make_ctx/make_evidence，绝不触网、不读密钥
- 10 个模块共 134 用例：
  mcp_client / llm_client / cad_tools / checklist / config /
  planning / evidence / review / report / annotator
- pytest.ini（testpaths=tests）+ requirements-dev.txt + 根 conftest.py
  （sys.path + RENDER_WAIT=0 / REPORT_DIR=tmp fixture）
 2026-10-14 19:07:27 +08:00