hangshuo652
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1. 场景价值与技术合理性修复： - 补充docs/SCENE_VALUE.md（业务背景、痛点分析、用户场景、竞品对比、价值量化） - 添加用户操作流程图（Mermaid） - 添加3个真实业务案例量化数据 2. 演示与文档修复： - 创建docs/API.md（完整API文档） - 创建docs/QUICKSTART.md（5分钟快速入门指南） 3. AI使用日志修复： - 更新AGENTS.md，添加强制自动执行的AI使用日志记录指令 - 在_AI_USAGE_LOG.md末尾添加范式执行统计 4. 安全性修复： - 在agents/llm.py中添加输入过滤（防Prompt注入） - 添加输出验证、速率限制、详细日志 5. 架构设计修复： - 创建tools/registry.py工具注册表 - 修改orchestrator.py和orchestrator_db.py使用注册表动态获取运行器 6. 开发范式修复： - 在_AI_USAGE_LOG.md末尾添加范式执行统计
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2.0 KiB
Python
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Python
"""覆盖率比较 — 静态覆盖率 vs 动态覆盖率差异分析。"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Any
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def compare_coverage(
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program_name: str,
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static: dict[str, Any],
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dynamic: dict[str, Any],
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) -> dict[str, Any]:
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"""比较静态覆盖率和动态覆盖率之间的差异。
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静态覆盖率: 基于源码结构分析的理论覆盖范围。
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动态覆盖率: 基于 gcov 实际执行数据的覆盖范围。
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Args:
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program_name: 程序名称
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static: 静态覆盖率数据
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{"branch_rate": float, "paragraph_rate": float,
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"total_branches": int, "covered_branches": int, ...}
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dynamic: 动态覆盖率数据
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{"gcov_cov": float, "covered_branches": int,
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"total_branches": int, "misleading_branches": list, ...}
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Returns:
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dict: {
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"program": str, # 程序名称
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"static": {"branch_rate": float, "paragraph_rate": float},
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"dynamic": {"gcov_cov": float},
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"gap": float, # static - dynamic 的差异
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"misleading_branches": list, # 可能导致误导的分支列表
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}
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"""
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static_branch_rate = static.get("branch_rate", 0.0)
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static_para_rate = static.get("paragraph_rate", 0.0)
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dynamic_cov = dynamic.get("gcov_cov", 0.0)
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# 静态综合覆盖率
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static_combined = static_branch_rate * 0.5 + static_para_rate * 0.5
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# 差距: 静态覆盖率 - 动态覆盖率
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gap = round(static_combined - dynamic_cov, 4)
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# 误导性分支: 静态认为已覆盖但动态未覆盖的分支
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misleading_branches = dynamic.get("misleading_branches", [])
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return {
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"program": program_name,
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"static": {
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"branch_rate": static_branch_rate,
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"paragraph_rate": static_para_rate,
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},
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"dynamic": {
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"gcov_cov": dynamic_cov,
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},
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"gap": gap,
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"misleading_branches": misleading_branches,
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}
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