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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
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2026-10-15 19:48:18 +08:00 |
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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）。
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2026-10-14 19:53:31 +08:00 |
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perf(review): 安装 Pillow 并优化截图下采样策略
- 视觉 token 成本由像素尺寸决定，故仅在长边超过 IMAGE_MAX_EDGE(默认1280) 时才缩放
- 不需要缩放且格式未变时原样返回，不重新编码，避免 CAD 线稿的无谓压缩损失
- 缩放后默认输出无损 PNG（IMAGE_FORMAT=png），可设 jpeg 换取更小体积
- 缺少 Pillow 时自动降级为原图直传
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2026-10-13 23:48:46 +08:00 |
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feat(mcp): 基座换行分帧与 isError 映射；新增 dwg_review 审查 Agent
基座（cad_mcp_frame）:
- 新增 RecvOneFrame: 以 '\n' 为消息边界分帧，去掉单次 recv(2048) 限制（上限 8MB）；
用 select 短探测兼容不发 '\n' 的旧客户端；clientSocket 设 SO_RCVTIMEO 防卸载卡死
- JSON-RPC id 支持 string/number；无 id 的通知不回包
- isError 映射: 协议级错误保留顶层 error，工具执行错误转 result.isError=true
- 响应补 '\n' 作为消息边界
Agent（新增 dwg_review 包）:
- mcp_client: 唯一 TCP/JSON-RPC 封装（单飞锁/分帧/重试/兼容 error 与 isError）
- cad_tools: 从 tools/list 动态建表，含 15 个只读白名单
- phases: planning -> evidence -> review（受控只读取证子循环）-> report
- annotator: 批注回写 AI_REVIEW 层，支持 dry-run 与撤销
- config: 配置全部走环境变量；Windows 下回退读注册表以读到新设的系统变量
其它: 新增 verify_mcp_frame.py 验证脚本；.gitignore 补 Python/AutoCAD 锁文件规则；
ai.memory 记录架构决策与实测结论
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2026-10-13 23:44:11 +08:00 |
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