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解决三个缺口：① 放大没复用标定/瓦片数学（LLM 一次 zoom 只出一张，宽区域仍读不清）；
②「看清没」由 VLM 自评（易过度自信/幻觉）；③ 只能按 handle / 手算 bbox 指认，
图上看到但没 handle 的东西指认不了。
核心思路：把「放大」升级成一个语义化工具——LLM 只指认「要看哪里」，由 agent 复用
tiling.py 的标定数学算出该切几张、每张覆盖多大，用构造保证可读。
新增 dwg_review/inspect.py（agent 侧，不编 DLL）：
- TOOL_SCHEMA：inspect_region(target, purpose)；target 三形态 {handle} / {window} /
{label,cx,cy,span}，purpose = text(8px) / line(6px)。
- InspectState：单图框内「截图标签 → 世界可见范围」登记表，支持逐级下钻
（返回的 inspect-N 可继续作为 label 指认）。
- resolve_target / _point_box：label+cx+cy → WCS。cy 是图像坐标（上→下），
世界 y 必须翻转（y = y2 - cy*H）——单测专门钉住。
- plan_tiles：复用 world_per_px + tiles_for_box + subdivide；超 INSPECT_MAX_TILES(4)
则硬失败并给出「缩小 target / 分多次请求」的指引（不静默降级）；拿不到比例/像素
则退回单张并如实告知。
关键几何：CAD 的 _.ZOOM _W 是等比适配（不拉伸），故「截图上的归一化坐标」必须按
max(W/ew, H/eh) 反算真实可见范围（新增 tiling.visible_box）——直接用送进去的窗口会偏。
zoom_to_window 返回的 view 是「加过 margin 的窗口」，不是可见范围，不能混用。
证据层配套：evidence_model.make_image(..., window=) 记录每张图的可见世界范围；
capture_images 用 view_px（overall 图原始像素）+ visible_box 逐张登记。
子循环接入：_run_readonly_tool 在只读白名单校验之前拦截 inspect_region（它不在
READ_ONLY_TOOLS 里，内部只调白名单内的只读 MCP 工具）；_review_tools 启用时用
inspect_region 取代三个裸视口工具；inspect_region 计入 _VIEW_TOOLS → 结束复位视口。
配置：INSPECT_ENABLED(True) / INSPECT_MAX_TILES(4)。
端到端实测（真实图纸 1 图框）：取证与审查两阶段均在最大化态、结束精确还原（4 项 PASS）；
LLM 的 11 次取证调用里 2 次是 inspect_region，且都显式给 window + purpose:"text"
（x[20000,115000] y[-6500,3000]，即 A0 图框底部横条＝标题栏所在）。
验收口径达成：报告报出标题栏乱码 ???????????????，而 get_text_content 对全图返回 0 条文字
（本图文字全在块/自定义实体内）→ 块内文字是被视觉放大读出来的。
pytest 343 passed。
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2.8 KiB
Python
101 lines
2.8 KiB
Python
"""`dwg_review.evidence_model` 单元测试。"""
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from dwg_review import evidence_model as em
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def test_make_image_defaults():
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assert em.make_image("QUJD") == {"b64": "QUJD", "mime": "image/png", "label": None}
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def test_make_image_custom():
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assert em.make_image("QUJD", "image/jpeg", "tile-1") == {
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"b64": "QUJD",
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"mime": "image/jpeg",
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"label": "tile-1",
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}
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def test_make_image_empty_mime_falls_back():
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assert em.make_image("x", "")["mime"] == "image/png"
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def test_source_type_of_default_cad():
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assert em.source_type_of({}) == em.SOURCE_CAD
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assert em.source_type_of(None) == em.SOURCE_CAD
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assert em.source_type_of({"source_type": ""}) == em.SOURCE_CAD
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def test_source_type_of_explicit():
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assert em.source_type_of({"source_type": "pdf"}) == "pdf"
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assert em.source_type_of({"source_type": "image"}) == "image"
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def test_evidence_images_new_form():
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ev = {
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"images": [
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em.make_image("A", label="overall"),
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em.make_image("B", label="tile-1"),
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]
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}
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out = em.evidence_images(ev)
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assert [i["b64"] for i in out] == ["A", "B"]
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assert [i["label"] for i in out] == ["overall", "tile-1"]
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def test_evidence_images_filters_empty_b64():
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ev = {"images": [{"b64": "", "mime": "image/png"}, {"b64": "A"}]}
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out = em.evidence_images(ev)
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assert len(out) == 1
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assert out[0]["b64"] == "A"
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def test_evidence_images_legacy_fallback():
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ev = {"image_b64": "LEG", "image_mime": "image/jpeg"}
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assert em.evidence_images(ev) == [
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{"b64": "LEG", "mime": "image/jpeg", "label": None, "window": None}
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]
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def test_evidence_images_legacy_default_mime():
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assert em.evidence_images({"image_b64": "LEG"})[0]["mime"] == "image/png"
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def test_evidence_images_empty():
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assert em.evidence_images({}) == []
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assert em.evidence_images(None) == []
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assert em.evidence_images({"images": []}) == []
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def test_evidence_images_prefers_new_over_legacy():
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ev = {"images": [em.make_image("NEW")], "image_b64": "OLD"}
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assert [i["b64"] for i in em.evidence_images(ev)] == ["NEW"]
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def test_primary_image_prefers_overall():
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ev = {
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"images": [
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em.make_image("A", label="tile-1"),
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em.make_image("B", label="overall"),
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]
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}
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assert em.primary_image(ev)["b64"] == "B"
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def test_primary_image_first_when_no_overall():
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ev = {"images": [em.make_image("A", label="tile-1"), em.make_image("B")]}
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assert em.primary_image(ev)["b64"] == "A"
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def test_primary_image_none_when_empty():
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assert em.primary_image({}) is None
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def test_image_labels():
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ev = {
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"images": [
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em.make_image("A", label="overall"),
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|
em.make_image("B", label="tile-1"),
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|
]
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}
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assert em.image_labels(ev) == ["overall", "tile-1"]
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