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1c9fc72839
- 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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5.7 KiB
Python
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Python
"""集中配置：全部来自环境变量，禁止硬编码密钥。
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用法：所有模块统一 `from . import config` 后读取 config.XXX。
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"""
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import os
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from pathlib import Path
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# 仓库根目录（本文件位于 <root>/dwg_review/config.py）
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
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def _resolve_path(value: str) -> Path:
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"""相对路径按仓库根目录解析（避免依赖当前工作目录）。"""
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p = Path(value)
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return p if p.is_absolute() else (PROJECT_ROOT / p)
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def _read_env(name: str) -> str:
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"""读取环境变量。
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Windows 下新设置的系统/用户环境变量不会传播到**已启动**的进程，
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因此当前进程读不到时，回退到注册表中的 Machine / User 级环境变量。
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"""
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value = os.environ.get(name)
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if value:
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return value
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if os.name != "nt":
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return ""
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try:
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import winreg
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except ImportError: # pragma: no cover
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return ""
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locations = (
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(winreg.HKEY_LOCAL_MACHINE,
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r"SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment"),
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(winreg.HKEY_CURRENT_USER, r"Environment"),
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)
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for hive, subkey in locations:
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try:
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with winreg.OpenKey(hive, subkey) as key:
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value, _ = winreg.QueryValueEx(key, name)
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if value:
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return str(value)
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except OSError:
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continue
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return ""
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def _read_bool(name: str, default: bool = True) -> bool:
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"""读取布尔型环境变量；未设置或空串时返回 default。"""
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value = os.environ.get(name)
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if value is None or value.strip() == "":
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return default
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return value.strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on")
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# CAD MCP 基座（TCP JSON-RPC）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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HOST = os.environ.get("CAD_MCP_HOST", "127.0.0.1")
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PORT = int(os.environ.get("CAD_MCP_PORT", "8080"))
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# 单次 TCP 调用超时（秒）
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CALL_TIMEOUT = float(os.environ.get("CAD_MCP_TIMEOUT", "30"))
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# 连接/超时类错误的重试次数（写类工具不重试）
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CALL_RETRIES = int(os.environ.get("CAD_MCP_RETRIES", "2"))
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# 帧大小上限（与基座 8MB 上限对齐，留余量）
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MAX_FRAME_BYTES = int(os.environ.get("MAX_FRAME_BYTES", str(4 * 1024 * 1024)))
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# LLM（默认 DeepSeek，视觉模型 deepseek-flash）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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API_KEY = _read_env("DEEPSEEK_API_KEY")
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BASE_URL = os.environ.get("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com")
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MODEL_NAME = os.environ.get("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-flash")
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LLM_TIMEOUT = float(os.environ.get("LLM_TIMEOUT", "120"))
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LLM_RETRIES = int(os.environ.get("LLM_RETRIES", "2"))
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 审查流程
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 审查清单路径
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CHECKLIST_PATH = _resolve_path(os.environ.get("REVIEW_CHECKLIST", "review_checklist.json"))
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# 最多审查多少个图框（0 = 全部）
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MAX_FRAMES = int(os.environ.get("MAX_FRAMES", "0"))
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# 每个图框取数据的条数上限
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FRAME_ENTITY_LIMIT = int(os.environ.get("FRAME_ENTITY_LIMIT", "200"))
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# 缩放后等待 CAD 渲染的秒数
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RENDER_WAIT = float(os.environ.get("RENDER_WAIT", "0.6"))
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# 审查阶段受控工具子循环的最大回合数
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REVIEW_MAX_ITERS = int(os.environ.get("REVIEW_MAX_ITERS", "4"))
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# 报告输出目录
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REPORT_DIR = _resolve_path(os.environ.get("REPORT_DIR", "reports"))
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# 批注回写使用的图层
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ANNOTATE_LAYER = os.environ.get("ANNOTATE_LAYER", "AI_REVIEW")
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 可信度三件套：确定性检查前置 / 结论结构化 / 证据交叉校验
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 是否在 LLM 审查前跑确定性检查（零长度、重复实体、空文字、未闭合多段线）
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DETERMINISTIC_CHECKS = _read_bool("DETERMINISTIC_CHECKS", True)
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# 是否校验 LLM 引用的 handle 确实出现在已采集证据中（不在则剥掉 handle）
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VALIDATE_HANDLES = _read_bool("VALIDATE_HANDLES", True)
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# 是否检查未闭合多段线（中心线/开放轮廓多时误报，可关闭）
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CHECK_UNCLOSED_POLYLINES = _read_bool("CHECK_UNCLOSED_POLYLINES", True)
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# find_zero_length 的长度阈值
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ZERO_LENGTH_TOLERANCE = float(os.environ.get("ZERO_LENGTH_TOLERANCE", "0.001"))
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# find_duplicate_entities 的几何量化容差
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DUP_TOLERANCE = float(os.environ.get("DUP_TOLERANCE", "0.001"))
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# find_duplicate_entities 的 limit（语义是「最大重复组数」，非条目数）
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DUP_GROUP_LIMIT = int(os.environ.get("DUP_GROUP_LIMIT", "50"))
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 截图（视觉 token 成本控制）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 长边上限（超过才缩放），0 表示不缩放
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IMAGE_MAX_EDGE = int(os.environ.get("IMAGE_MAX_EDGE", "1280"))
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# 缩放后的输出格式：png（默认，无损，适合 CAD 线稿）或 jpeg（体积更小）
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IMAGE_FORMAT = os.environ.get("IMAGE_FORMAT", "png").strip().lower()
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# JPEG 质量（仅 IMAGE_FORMAT=jpeg 时生效）
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IMAGE_JPEG_QUALITY = int(os.environ.get("IMAGE_JPEG_QUALITY", "80"))
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# 取证阶段每图框的局部截图数（0=仅整体；4=整体+2x2 象限）
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EVIDENCE_DETAIL_TILES = int(os.environ.get("EVIDENCE_DETAIL_TILES", "4"))
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# 每图框图片硬上限（整体 + 局部总张数）
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EVIDENCE_MAX_IMAGES = int(os.environ.get("EVIDENCE_MAX_IMAGES", "5"))
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def has_api_key() -> bool:
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return bool(API_KEY.strip())
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