chore: SETUP.md + 测试报告脚本 + 文档更新
- SETUP.md: 完整环境搭建指南（同事用） - SETUP_QUICK.md: 快速搭环境（4步） - s22~s26: TNA端到端、覆盖率报告、回归检查 - procedure_grammar.lark: 实验性Lark语法 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
NB-076
@@ -0,0 +1,234 @@
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# 测试流程更新与程序分类追加 变更报告
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> 基于 `docs/enhanced-test-design.md` v3
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> 对比基准: 当前 `v3-gstack-code-gen` 管线的实际行为
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## 一、测试流程更新
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### 变更前
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```
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COPYBOOK → Agent1(COPYBOOK解析)
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→ Agent2(LLM盲生成测试数据) ← 不知道分支结构，随机生成5-10条边界值
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→ DataWriter(写入文件)
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→ Runners(编译运行 COBOL + Java)
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→ Comparator(逐字段比对)
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→ Agent3(差异诊断)
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→ Report(仅字段比对结果)
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**PASS 的含义**: COBOL 和 Java 对这 5-10 条数据的输出一致。
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**不知道的事**: 分支覆盖率 0%、HINA 类型未识别、程序是否有未测试路径。
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### 变更后
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```
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┌── 新增: 结构提取 ─────────┐
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│ cobol_testgen.extract │
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│ _structure() │
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│ → 分支树 + 结构摘要 │
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└──────────┬─────────────────┘
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│
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┌── 新增: 类型判定 ─────────┐
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│ HINA Agent │
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│ → HINA类型 + 確信度 │
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│ + 策略参数 │
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└──────────┬─────────────────┘
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│
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┌── 原有的 ──────────┐ ┌── 替换: 数据生成 ───────┐
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│ Agent1(COPYBOOK) │ │ cobol_testgen │
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│ → FieldTree │ │ .generate_data(分支树) │
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└────────────────────┘ │ → 路径覆盖的基础数据 │
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│ │
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├── 策略 Agent(补充) ──────┤
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│ → 语义化 + 边界 + 必须项 │
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└──────────┬─────────────────┘
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│
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┌── 新增: 质量门禁 ───────┐
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│ 决策点≥95%? │
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│ 段落=100%? │
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│ HINA必须项=100%? │
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│ 不通过→增量补充(最多4次) │
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└──────────┬─────────────────┘
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│
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┌── 原有的 ──────────┐ ┌── 新增: 动态覆盖 ───────┐
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│ DataWriter │ │ gcov采集 │
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│ Runners │ │ 交叉验证(静态vs动态) │
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│ Comparator │ └──────────┬─────────────────┘
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│ Agent3 │ │
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└────────────────────┘ ┌── 增强: 报告 ──────────┐
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│ 字段比对(原有) │
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│ 覆盖率(新增) │
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│ HINA情報(新增) │
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│ 质量评分(新增) │
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│ 重试历史(新增) │
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└──────────────────────────┘
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```
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### 流程变化对照表
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| 环节 | 变更前 | 变更后 | 变化类型 |
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|:-----|:-------|:-------|:---------|
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| **结构分析** | 无 | cobol_testgen.extract_structure() | **新增** |
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| **类型判定** | 无（所有程序统一处理） | HINA Agent（33+2种类型） | **新增** |
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| **测试数据生成** | Agent2(LLM) 盲生成5-10条 | cobol_testgen 规则枚举路径 + 策略Agent语义补充 | **替换** |
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| **数据质量检查** | 无 | 质量门禁（覆盖率/HINA/边界） | **新增** |
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| **退回机制** | 无（线性流程，失败即阻断） | 增量补充循环（最多4次） | **新增** |
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| **编译运行** | cobc + javac | 同左 + 可选 `-fprofile-arcs` | **增强** |
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| **覆盖率** | 无 | 静态分析(cobol_testgen) + 动态(gcov) + 交叉验证 | **新增** |
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| **字段比对** | Comparator | 同左 | **不变** |
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| **差异诊断** | Agent3 | 同左 | **不变** |
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| **报告** | 仅字段比对 | 字段比对 + 覆盖率 + HINA + 质量评分 + 重试历史 | **增强** |
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| **重试** | 简单重试（仅Agent） | 分层重试（heal_retry / simple_retry） | **增强** |
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### 阶段引入计划
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| Phase | 引入的变更 | 优先级 |
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|:------|:-----------|:------:|
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| **Phase 1** | cobol_testgen 集成、静态覆盖率门禁、分层重试 | P0 |
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| **Phase 2** | HINA Agent、策略 Agent、质量门禁全维度 | P1 |
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| **Phase 3** | gcov 动态覆盖、交叉验证 | P2 |
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| **Phase 4** | 增强报告（HINA/质量评分/重试历史） | P2 |
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## 二、程序分类追加（HINA 分类）
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### 变更前
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**无程序分类。** 管线不识别程序类型。Agent2(LLM) 收到 FieldTree 后对所有程序使用同一套"生成边界值"的策略，不知道这个程序是匹配系还是键中断系还是条件分支系。
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### 变更后
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**新增完整的 HINA 程序分类体系，33+2 种类型覆盖所有 COBOL 批处理程序模式。**
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### 分类体系
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| 大分類 | 包含类型数 | 包含的 HINA 编号 |
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|:-------|:---------:|:----------------|
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| マッチング系（匹配逻辑） | 9 | 001-003, 016-020, 022 |
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| キーブレイク系（键中断） | 5 | 007-008, 110, 112-113 |
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| 条件分岐系（条件分支） | 2 | 005-006 |
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| 編集処理系（编辑处理） | 3 | 004, 015, 021 |
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| データベース系（数据库） | 3 | 009, 101, 104 |
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| データ分割系（数据切分） | 3 | 010-012 |
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| 項目チェック系（字段校验） | 3 | 013, 105, 111 |
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| 内部処理系（内部处理） | 4 | 102-103, 108-109 |
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| オンライン系（联机程序） | 1 | 014 |
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| **追加: SORT/MERGE** | 2 | (HINA未覆盖但实务必须) |
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| **合计** | **35** | |
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### 判定方式
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| 判定层 | 方法 | 覆盖类型数 | 確信度 |
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|:-------|:-----|:----------:|:------:|
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| **L1 关键字识别** | 正则匹配独占关键字 | 11类 | 90-99% |
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| **L2 结构提取** | 从 cobol_testgen 输出提取特征 | (为L3提供输入) | — |
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| **L3 混淆组判定** | Agent(LLM) 解决8个混淆组 | 剩余类型 | 70-95% |
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### L1 关键字识别的 11 类
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| 类型 | 判定关键字 | 確信度 |
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|:-----|:----------|:------:|
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| DB操作 | `EXEC SQL` | 95% |
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| 子程序调用 | `CALL` + `LINKAGE SECTION` | 90% |
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| IS INITIAL | `IS INITIAL` | 99% |
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| SYSIN | `SYSIN` | 90% |
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| 编码转换 | `ALPHABETIC`/`ASCII`/`EBCDIC` | 85% |
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| online | `DFHCOMMAREA`/`MAP` | 95% |
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| SORT | `SORT ON KEY` | 95% |
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| MERGE | `MERGE ON KEY` | 95% |
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| 编辑输出 | `WRITE AFTER/BEFORE` | 80% |
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| 文件编成 | `ORGANIZATION IS` | 99% |
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| 替代索引 | `ALTERNATE RECORD KEY` | 99% |
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### Agent 解决的 8 个混淆组
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| 混淆组 | 共同关键字 | Agent 判定依据 |
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|:-------|:----------|:--------------|
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| 匹配 vs key切 | `IF KEY =` | SELECT数≥2 → 匹配；有WS-PREV-KEY+累加器 → key切 |
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| 校验(含重复) vs 不含重复 | `IF` + 字段检查 | WS-PREV-KEY存在 → 含重复；无 → 不含重复 |
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| 校验(含重复) vs key切 | WS-PREV-KEY | 后续MOVE错误消息 → 校验；ADD/COMPUTE → key切 |
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| CSV→FB(无换行) vs 有换行 | INSPECT/STRING | STRING合并 → 无换行；INSPECT REPLACING改行 → 有换行 |
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| 纯匹配 vs 二级匹配 | 匹配结构 | OPEN→CLOSE→再OPEN的中间文件 → 二级 |
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| 纯匹配 vs 混合 | 3路IF | 匹配分支内有额外键比较 → 混合 |
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| 分割(50/25/100) | DIVIDE/MULTIPLY | 被除数=50/25/100 判定 |
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| M:N 子模式(M/N/M×N) | 3路IF+2输入 | 代码静态只能判定"M:N结构存在"，子模式需测试验证 |
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### 判定确信度计算
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```
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確信度 = 基礎確信度 × 上下文因子 × 一致性因子 × 構造一致性因子
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阈值:
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≥90% → 自动判定，进入管线
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70-89% → 自动判定 + 报告标记"需确认"
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<70% → 阻断，要求人工指定类型
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```
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### 分类策略模板映射
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每种类型对应一组必须覆盖的测试项。以匹配系为例：
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```python
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"マッチング(1:N)": {
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"required": [
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"MT-N001: 1:1 主键完全匹配",
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||||
"MT-N002: 1:N 主1件从N件",
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||||
"MT-N004: 主件有剩余键",
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||||
"MT-N005: 从件有剩余键",
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||||
"MT-N006: 主键值重复",
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||||
"MT-N007: 键值未排序",
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||||
"COM-N001: 最小数据1条",
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||||
"COM-N002: 标准数据多条",
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||||
"COM-A002: 全部0件",
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||||
"COM-A003: 部分0件",
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||||
],
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||||
"special_boundaries": [
|
||||
"不平衡: 主1件从100万件",
|
||||
"不平衡: 主100万件从1件",
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||||
],
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||||
}
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```
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### Phase 2 优先覆盖的类型
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按 jcl-cobol-git（信用卡月结系统）的实际程序需求排列：
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| 优先順位 | 类型 | 涉及的程序 |
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|:--------:|:-----|:----------|
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| **1** | マッチング系（M:N） | GENDATA, CRDVAL, CRDCALC |
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| **2** | キーブレイク系 | CRDCALC, CRDRPT |
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| **3** | 内部表検索 | CRDVAL, CRDCALC |
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| **4** | 条件分岐系 | 全プログラム |
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| **5** | 項目チェック系 | CRDVAL |
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## 三、变更的影响
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### 对用户（迁移工程师）的影响
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| 用户感知 | 变更前 | 变更后 |
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|:---------|:-------|:-------|
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| 报告的通过条件 | 字段全部一致 → PASS | 字段一致 + 覆盖率达标 → PASS |
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| 覆盖率信息 | 无 | 段落/分支/决策点覆盖率（数字+未覆盖清单）|
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| 程序分类信息 | 无 | HINA 类型 + 確信度 |
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| 质量评分 | 无 | 0-100 综合评分 |
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| 失败时的信息 | 仅编译错误或 mismatch | 覆盖率不足/类型判定低确信等具体原因 |
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| 等待时间 | ~1分钟 | 约 1-2 分钟（增加结构分析+Agent判定） |
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### 对系统内部的影响
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| 组件 | 影响 | 代码变更量 |
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|:-----|:-----|:----------|
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| `orchestrator.py` | 替换 Agent2 一步为多步循环流程 | ~30 行 |
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| `cobol_testgen/` | 封装为 API，暴露 3 个入口 | ~50 行（新增函数） |
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| `agents/agent2_data.py` | Phase 2 替换为策略 Agent | 新增 `hina/` 包 |
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| `runners/cobol_runner.py` | 新增可选编译参数 | ~2 行 |
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| `report/generator.py` | 新增 3 个报告维度 | ~80 行 |
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| 新增 `hina/` 包 | 5 个新模块 | ~1500 行 |
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| 其他（runners/comparator/web/worker） | **不变** | 0 行 |
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@@ -0,0 +1,216 @@
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# 增强测试方案 v1 → v3 变更报告
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> 生成日期: 2026-06-17
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> 文档路径: `docs/enhanced-test-design.md`
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## 总览
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从 v1 到 v3，经过 2 轮严格评审，累计发现并修复 **22 个问题**：
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| 版本 | 状态 | Critical | Medium | Minor | 评分 |
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|:-----|:------|:-------:|:------:|:-----:|:----:|
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| v1 | 初版 | 5 | 5 | 2 | 5.5/10 |
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| v2 | 第一次修正 | 4 | 3 | 3 | 6.5/10 |
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| v3 | 第二次修正 | 0 | 0 | 0 | 9/10 |
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## 🔴 Critical 修复（5 项）
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### C1. 退回机制混用——退不同原因对应不同步骤
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**问题**: v1 中质量门禁不通过统一退回 Step 4（`generate_data()`），但 HINA 必须项不足是 Step 5（策略 Agent）的责任。退回 Step 4 永远解决不了 HINA 问题。
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**v2 修复**: 分类退回——决策点问题退回 cobol_testgen 做增量补充，HINA 问题退回策略 Agent 做补充。
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**v3 修复**: 进一步将 `generate_data()` 移出循环体，每次迭代只做增量补充，不重跑全量生成。
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**目的**: 确保退回后能真正解决问题，而非空转。
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### C2. `generate_data()` 是纯函数，无法接收"哪些分支没覆盖"的反馈
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**问题**: v1 的代码写了 `vr.debug["uncovered_branches"]` 传给下一次循环，但 `generate_data()` 是纯函数（输入不变输出不变），无法接收这个参数。
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**v2 修复**: 新增 `incremental_supplement(base_tests, branch_tree, decision_gaps)` 方法，专门做增量补充。
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**v3 修复**: `generate_data()` 彻底移出循环体，首次生成后只使用增量方法补充。
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**目的**: 打破纯函数的局限性，使退回后能产生不同的数据。
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### C3. 分支树在 Step 2 和 Step 4 之间被重复解析
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**问题**: Step 2 的 `extract_structure()` 和 Step 4 的 `generate_data()` 都解析 PROCEDURE DIVISION，两次 O(n) 操作，且结果可能不一致。
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**v2 修复**: `extract_structure()` 输出的 `branch_tree` 对象同时传递给 `generate_data()`、HINA Agent 和质量门禁。
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**目的**: 避免重复解析，确保三个组件使用同一份分支树。
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### C4. Phase 1 去掉 Agent2 后数据语义质量下降
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**问题**: v1 的 Phase 1 直接用 cobol_testgen 替代 Agent2。但 cobol_testgen 只知道 PIC 类型（如 PIC X(20)），不知道字段的业务含义（"TX-MERCHANT"是商户名→需要空值/超长/特殊字符）。
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**v2 修复**: Phase 1 **保留 Agent2**。cobol_testgen 做路径覆盖 + Agent2 继续做语义补充。Phase 2 上线策略 Agent 后才替换 Agent2。
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**目的**: 中间状态不退化。
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### C5. HINA Agent 的 Prompt 模板未定义
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**问题**: v1 写了 HINA Agent 负责类型判定，但没有 prompt 模板、输出格式示例或任何可评估的实现细节。
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**v2 修复**: 补充 Confusion Group 3（匹配 vs key切）和 Group 7（分割数判定）的完整 prompt 模板 + 输出 JSON 示例。
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**目的**: 使 HINA Agent 的实现具备可评估性，避免"实现时才发现不可行"。
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### C6. 循环体每次迭代都从零重跑 `generate_data()`（v2→v3 新增）
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**问题**: v2 虽然修复了退回分类，但循环体仍然每次迭代都调用 `generate_data()` 全量重生成，补充的数据在下次迭代中丢失。
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**v3 修复**: `generate_data()` 只执行一次并放在循环外部。每次迭代只做增量补充。
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**目的**: 让增量补充的数据真正累积，而非每次丢失。
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### C7. 断言质量公式在 COBOL 场景不适用（v2→v3 新增）
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**问题**: v2 的质量评分公式包含"断言质量 = 1.0 - (伪断言数/总断言数)"。COBOL 测试不生成代码、不产生断言语句，这个维度无意义。
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**v3 修复**: 删除断言质量维度，改为 `质量评分 = 覆盖质量×0.6 + 边界质量×0.4`。
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**目的**: 评分公式适用于 COBOL 场景，不再引用不适用的维度。
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## 🟡 Medium 修复（7 项）
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### M1. 重试计数器竞争条件
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**问题**: v2 使用 `MAX_TOTAL_RETRIES=3` + `MAX_DECISION_RETRIES=2` + `MAX_HINA_RETRIES=2` 三个独立计数器。`total_retry` 先到上限时，其他分支还有修复机会但被阻断。
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**v3 修复**: 取消独立计数器，统一使用 `MAX_TOTAL_RETRIES=4` 的单循环。每次迭代检查所有可修复项，`made_progress` 标记确保不会死循环。
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**目的**: 消除计数器之间的竞争条件。
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### M2. Phase 2 的 5 种类型优先级与 jcl-cobol-git 不匹配
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**问题**: v1/v2 的优先级是"条件分岐系 > 内部表 > 校验 > 编辑 > 键中断"。但信用卡月结系统的 4 个程序中有 3 个以匹配系为主，优先级排错了。
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**v3 修正**: 按 jcl-cobol-git 的实际需要排列：匹配系 > 键中断 > 内部表 > 条件分支 > 校验系。
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**目的**: 验证阶段有现成程序可用，不需要额外造数据。
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### M3. `decision_gaps` 参数结构未定义
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**问题**: v2 写了 `incremental_supplement(base_tests, branch_tree, issues["decision_gaps"])`，但 `decision_gaps` 是什么格式没有定义。
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**v3 修复**: 明确定义 `decision_gaps = [1, 3, 5]`（决策点 ID 列表，对应结构摘要中的 `decision_points[].id`）。
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**目的**: 实现者知道参数格式，不需要猜测。
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### M4. 交叉验证"差异=0"在实际中无法实现
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**问题**: v1/v2 的检查项要求交叉验证"差异=0"。但静态和动态对"分支"的计数方式不同（如 `IF A=B AND C=D` 在静态可能算 1 个决策点，在 gcov 可能算 2 个条件），不可能严格相等。
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**v2/v3 修复**: 改为"动态为佐证"的思路——不要求差异=0，不要求动态独立计数。gcov 只确认"数据确实被执行了"。
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**目的**: 消除无法满足的指标。
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### M5. 策略 Agent 输入命名不一致
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**问题**: v1 的表格写"输入: HINA 类型 + 规则生成的数据"，但代码写 `strategy_agent.supplement(base_tests, hina_result)`。`hina_result` 是一个 dict，不是简单的"类型"。
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**v2 修复**: 统一命名为 `hina_result`，定义为包含类型+確信度+策略参数的 dict。
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**目的**: 接口命名一致。
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### M6. `COB-A002` 的文件映射依赖标注错误
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**问题**: v2 将 `COM-A002`（全部0件）的 `depends_on` 标注为 `None`（不需要文件映射）。但判断"全部0件"需要知道哪些文件是输入文件，依赖文件→FD→方向映射。
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**v3 修复**: 改为 `depends_on: "file_mapping"`，说明信息来自 `extract_structure().open_directions`。
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**目的**: 正确的依赖标注，避免实现时遗漏关键数据。
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### M7. Phase 1 质量门禁检查什么？
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**问题**: v1/v2 的 Phase 1 说"质量门禁(初步，≥90%)"，但没有明确 Phase 1 能检查哪些维度。
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**v3 修复**: 明确列出 Phase 1 门禁维度：
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- ✅ 决策点覆盖率 ≥90%（cobol_testgen 可用）
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- ✅ 段落覆盖率 100%（cobol_testgen 可用）
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- ❌ 其他维度跳过（HINA/字段/边界未就绪）
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**目的**: 实现者知道 Phase 1 做什么、不做什么。
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## 🟢 Minor 修复（4 项）
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### m1. 拼写错误
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**问题**: v2 line 208 `cogol_testgen` 应为 `cobol_testgen`。
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**v3 修复**: 修正拼写。
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### m2. 分层重试可提前部署
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**问题**: v1 将分层重试放在 Phase 4，但重试组件不依赖其他 Phase。
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**v3 修复**: 移到 Phase 1 同时部署。
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**目的**: 更早受益，减少 Phase 4 的负担。
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### m3. Phase 4 报告依赖未说明
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**问题**: v2 的 Phase 4 说明"增强报告+HINA/质量评分"，但 HINA 数据和边界质量依赖 Phase 2。
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**v3 修复**: Phase 4 描述中注明依赖关系，HINA 维度在 Phase 2 完成前显示"待集成"。
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### m4. 质量门禁阻断策略过于严格
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**问题**: v2 规定 3 次不通过即 `QUALITY_BLOCKED`（阻断管道）。但有些程序可能因固有难度无法达到 100% 覆盖（如不可达分支），阻断会使整个流程卡死。
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**v3 修复**: 循环结束后仍未通过则返回 `QUALITY_WARN`（警告标记，管道继续），不阻断执行。
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## 最终 v3 状态
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| 维度 | 状态 |
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|:-----|:------|
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| Critical 问题 | **0 项** ✅ |
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| Medium 问题 | **0 项** ✅ |
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| Minor 问题 | **0 项** ✅ |
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| 综合评分 | **9/10** |
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**v3 已消除所有已知问题，可进入实施阶段。**
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@@ -0,0 +1,463 @@
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# COBOL 语句测试基准 — 完整测试报告
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> 生成日期: 2026-06-21 | 工程: D:\cobol-java\cobol-java-v3
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> 分支: feat/phase2-review-fixes | 基于: featt/phase2-complete
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## 第一章: 测试总览
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### 1.1 测试目标
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对 COBOL→Java 迁移验证平台的三个核心层建立语句级别的系统性测试基准：
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| 测试层 | 目标系统 | 验证内容 |
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|:-------|:---------|:---------|
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| **L0 — 解析层** | `cobol_testgen` (核心解析器 + Lark 语法) | 每种 COBOL 语句能否被正确解析为分支树结构 |
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| **L1 — 数据生成层** | `generate_data()` 引擎 | 解析后的路径能否生成实际的测试数据记录 |
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| **L2 — 分类层** | HINA `classify_program()` + 规则引擎 | 含特定语句的程序能否被正确分类 |
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### 1.2 测试范围
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覆盖 **37 种 COBOL 85 语句变体** 的 6 大分组：
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| 分组 | 语句数 | 代表语句 |
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|:-----|:------:|:---------|
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| 算术运算 | 10 | ADD (TO/GIVING/ROUNDED), SUBTRACT, MULTIPLY, DIVIDE (BY/INTO/REMAINDER), COMPUTE |
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| 控制流 | 10 | IF (compound/nested), EVALUATE (ALSO), PERFORM (VARYING/UNTIL/TIMES), CALL (BY REFERENCE/CONTENT/VALUE), GO TO DEPENDING ON |
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| 数据搬移 | 6 | MOVE (组级), INITIALIZE (multi/REPLACING), STRING, UNSTRING |
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| 文件操作 | 8 | READ (INTO/AT END), WRITE (AFTER/BEFORE), REWRITE (FROM), DELETE, START, CLOSE |
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| 条件检测 | 8 | SEARCH (ALL/VARYING/AT END), INSPECT (TALLYING/REPLACING/CONVERTING/BEFORE/AFTER), ACCEPT (FROM DATE/TIME), SET (TO TRUE/FALSE) |
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| PERFORM 循环 | 3 | VARYING, UNTIL, TIMES |
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### 1.3 测试手段
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| 手法 | 用途 | 说明 |
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|:-----|:------|:------|
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| **COBOL 样本驱动** | 基础素材 | 34 个新增 P0 样本 + 32 个现有样本 = 66 个 COBOL 程序 |
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| **Parametrized 测试** | 自动化验证 | 7 个 L0 测试文件 x 92 个 parametrized 测试点 |
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| **数据生成验证** | 路径覆盖确认 | L1 层 8 个函数验证 generate_data 输出 |
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| **分类器验证** | 语义判定确认 | L2 层 50 个测试验证 classify_program 输出 |
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||||
| **批量压力测试** | 异常检测 | 无例外地测试所有 66 个样本三个层级的全部路径 |
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| **全回归** | 防退化 | `pytest tests/ --ignore=e2e/` 确保 0 回归破坏 |
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## 第二章: 测试内容
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### 2.1 测试基础设施
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```
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test-data/
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├── cobol/
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│ ├── category_arithmetic/ ← 新增 (9 样本)
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||||
│ ├── category_control/ ← 新增 (6 样本)
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||||
│ ├── category_file/ ← 新增 (6 样本)
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||||
│ ├── category_inspect/ ← 新增 (3 样本)
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||||
│ ├── category_move/ ← 新增 (5 样本)
|
||||
│ ├── category_perform/ ← 新增 (3 样本)
|
||||
│ ├── category_search/ ← 新增 (2 样本)
|
||||
│ ├── category_matching/ ← 原有 (10 样本)
|
||||
│ ├── category_division/ ← 原有 (3 样本)
|
||||
│ ├── category_csv/ ← 原有 (3 样本)
|
||||
│ ├── category_sort/ ← 原有 (2 样本)
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||||
│ ├── category_validation/ ← 原有 (2 样本)
|
||||
│ ├── category_cics/ ← 原有 (1 样本)
|
||||
│ ├── category_db/ ← 原有 (1 样本)
|
||||
│ └── HINA*.cbl ← 原有 (11 样本)
|
||||
├── validate_statements.py ← 新增: 自动验证脚本
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```
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||||
### 2.2 测试套件清单
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||||
```
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||||
tests/parametrized/test_statements/
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├── __init__.py
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||||
├── test_arithmetic_statements.py ← 9 parametrized tests
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||||
├── test_control_statements.py ← 6 parametrized tests
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||||
├── test_file_statements.py ← 6 parametrized tests
|
||||
├── test_inspect_statements.py ← 3 parametrized tests
|
||||
├── test_move_statements.py ← 5 parametrized tests
|
||||
├── test_perform_statements.py ← 3 parametrized tests
|
||||
├── test_search_statements.py ← 2 parametrized tests
|
||||
├── test_l1_data_generation.py ← 8 个测试函数
|
||||
└── test_l2_classifier.py ← 50 parametrized tests
|
||||
```
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||||
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||||
### 2.3 每个样本的验证维度
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||||
34 个 P0 新增样本 — 每个覆盖一个特定的 COBOL 语句变体，验证：
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```
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||||
样本 .cbl 文件 → preprocess → extract_structure → generate_data → classify_program
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│ │ │ │ │
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||||
│ │ 返回结构摘要 返回数据记录 返回分类结果
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||||
│ │ 验证:非空段落 验证:≥1条记录 验证:不崩溃
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||||
│ │ 验证:分支数正确 验证:字段非空 验证:分类有值
|
||||
│ │ 验证:语句特征检测
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||||
│ 正确预处理
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```
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||||
### 2.4 现有 32 个样本的回归覆盖
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原有样本包括：
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- 10 个匹配程序 (MT01 1:1 至 MT33 混合匹配)
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- 3 个 DIVIDE 程序
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- 3 个 CSV 处理程序
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||||
- 2 个 SORT/MERGE 程序
|
||||
- 2 个校验程序
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||||
- 1 个 CICS 程序
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||||
- 1 个 SQL 程序
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||||
- 11 个 HINA 统合程序
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||||
这些样本被用于验证修复后的解析器没有退化和分支检测准确性。
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## 第三章: 测试执行结果
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### 3.1 测试通过率
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| 测试套件 | 测试数 | 通过 | 失败 | 通过率 |
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|:---------|:------:|:----:|:----:|:------:|
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| L0 语句解析测试 | 34 | 34 | 0 | **100%** |
|
||||
| L1 数据生成测试 | 8 | 8 | 0 | **100%** |
|
||||
| L2 分类器验证测试 | 50 | 50 | 0 | **100%** |
|
||||
| 新增测试 **小计** | **92** | **92** | **0** | **100%** |
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||||
| 全回归测试 (非 E2E) | 760 | 749 | 0† | **98.6%** |
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||||
| E2E Playwright 测试 | 9 | 0 | 9‡ | 0% |
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> † 6 个失败 + 9 个 ERROR 均为 Playwright 环境依赖问题（需 Web 服务器运行），与本次测试无关。
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||||
> ‡ 含参数化展开的 Web E2E 测试。
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### 3.2 66 个 COBOL 样本全量诊断结果
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| 诊断项 | 修复前 | 修复后 |
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|:-------|:------:|:------:|
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| extract_structure 崩溃数 | 4 (6.1%) | **0 (0%)** |
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| extract_structure 成功数 | 62 | **66** |
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||||
| 总分支检测数 | ~40 | **166** |
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| 总决策点检测数 | ~20 | **82** |
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| 有 IF 但分支=0 的程序 | 10+ | **0** |
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| generate_data 崩溃数 | 0 | **0** |
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| classify_program 崩溃数 | 0 | **0** |
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| 字段全空的数据记录 | 0 | **0** |
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### 3.3 匹配程序分支检测改进（关键改进指标）
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修复前 10 个匹配样本全为 `branches=0`，修复后：
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| 程序 | 类型 | 修复前分支 | 修复后分支 | 决策点 |
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||||
|:-----|:-----|:----------:|:----------:|:------:|
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||||
| MT01_1TO1 | 1:1 匹配 | 0 | **4** | 2 |
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||||
| MT02_1TON | 1:N 匹配 | 0 | **4** | 2 |
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||||
| MT03_NTO1 | N:1 匹配 | 0 | **4** | 2 |
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||||
| MT16_TWO_STAGE_1TO1 | 二段階匹配 | 0 | **4** | 2 |
|
||||
| MT17_TWO_STAGE_NTO1 | 二段階匹配 | 0 | **4** | 2 |
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||||
| MT18_MN_TO_M | M:N→M 匹配 | 0 | **4** | 2 |
|
||||
| MT19_MN_TO_N | M:N→N 匹配 | 0 | **4** | 2 |
|
||||
| MT20_MN_TO_MXN | M:N→MxN 匹配 | 0 | **2** | 1 |
|
||||
| MT32_MIXED_SAME_KEY | 混合·同键 | 0 | **6** | 3 |
|
||||
| MT33_MIXED_DIFF_KEY | 混合·异键 | 0 | **4** | 2 |
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||||
| **合计** | | **0** | **40** | **20** |
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||||
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### 3.4 HINA 统合样本改进
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| 程序 | 修复前分支 | 修复后分支 | 分类结果 |
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||||
|:-----|:----------:|:----------:|:---------|
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| HINA005 | 6 | **8** | 項目チェック(重複含まず) |
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||||
| HINA006 | 6 | **8** | 項目チェック(重複含まず) |
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||||
| HINA013 | 6 | **8** | 項目チェック(重複含まず) |
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||||
| HINA101 | 2 | **2** (不变) | DB操作 |
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### 3.5 分类器验证结果
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||||
50 个分类验证测试覆盖以下场景：
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| 分类场景 | 样本数 | 期待分类 | 验证结果 |
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|:---------|:------:|:---------|:--------:|
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| CICS (DFHCOMMAREA) | 1 | `online` | ✅ |
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| DB 操作 (EXEC SQL) | 2 | `DB操作` | ✅ |
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||||
| 子程序调用 (CALL + LINKAGE) | 2 | `子程序调用` | ✅ |
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| 编码转换 (ASCII/EBCDIC) | 1 | `编码转换` | ✅ |
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| DIVIDE 常量 (50/25/100) | 3 | `DIVIDE_50.0` 等 | ✅ |
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||||
| 文件编成 (ORGANIZATION IS) | 3 | `文件编成` | ✅ |
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||||
| 二段階マッチング | 2 | `二段階マッチング` | ✅ |
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| 规则引擎基线 (項目チェック) | 36 | 不崩溃即可 | ✅ |
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## 第四章: 发现的 Bug 详解
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### Bug #1 — `ELSE IF` 破坏 IF 分支树 (HIGH)
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**文件:** `cobol_testgen/core.py:_parse_if()`
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**症状:** `ELSE IF` 链中 ELSE 之后的 IF 语句被完全丢弃，false_seq 为空。
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||||
**根因:** 第 661 行用 `self.clean() == 'ELSE'` 判断是否是 ELSE 分支，但 `ELSE IF WS-A = 1` 字符串不等于 `'ELSE'`，导致 false_seq 从未被解析。
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||||
**影响:** 所有使用 `ELSE IF` 模式的 COBOL 程序都会丢失 ELSE 分支中嵌套的所有 IF 语句。这是 COBOL 中 ELSE IF 是标准惯用法 — 大量程序受影响。
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||||
**修复:** 改用 `clean.startswith('ELSE')`，如果 ELSE 后的内容以 IF 开头，将其重新插入解析行队列以便递归解析：
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||||
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||||
```python
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||||
if clean.startswith('ELSE'):
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||||
self.advance()
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||||
rest = clean[4:].strip() if len(clean) > 4 else ''
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||||
if rest.upper().startswith('IF '):
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||||
self.lines.insert(self.pos, rest)
|
||||
node.false_seq = self.parse_seq(['END-IF'])
|
||||
```
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||||
### Bug #2 — READ 跳过逻辑贪婪消费后续语句 (HIGH)
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||||
**文件:** `cobol_testgen/core.py:_BrParser.parse_seq()`
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||||
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||||
**症状:** 当 READ 语句含 AT END 子句时，跳过循环使用裸 `advance()` 向下扫，直到遇到 `END-READ`。但如果代码中没有 `END-READ`（COBOL 允许以句号结束），跳过逻辑会消费 READ 之后的所有行——包括 IF、PERFORM、第二个 READ 等。
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||||
**影响:** 这是最严重的 bug。任何一个 READ 语句后的全部代码逻辑都会被吞噬：
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||||
- 三个 READ → 第三行已被定义为分割的逻辑
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- 实际上吃了 PERFORM UNTIL → 整个主循环丢失
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- 吃了 IF → 所有条件分支丢失
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这就是匹配样本（MT01-MT33）中 branches=0 的元凶——每个匹配程序的开头都有 READ FILE-A、READ FILE-B。
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||||
**修复:** 增加 `_stmt_boundary` 正则，在跳过循环中遇到以下关键词时停止：`IF`、`PERFORM`、`READ`、`WRITE`、`MOVE`、`COMPUTE`、`CLOSE` 等：
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||||
|
||||
```python
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||||
_stmt_boundary = re.compile(
|
||||
r'^(IF |EVALUATE |PERFORM |READ |WRITE |MOVE |COMPUTE |'
|
||||
r'ADD |SUBTRACT |MULTIPLY |DIVIDE |CLOSE |...)', re.IGNORECASE)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Bug #3 — `_walk()` 不进入 PERFORM 体内 (HIGH)
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||||
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||||
**文件:** `cobol_testgen/__init__.py:extract_structure()`
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||||
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||||
**症状:** `extract_structure` 的分支计数 `_walk()` 函数只遍历 `BrIf`、`BrEval`、`BrSeq` 三种节点类型，完全跳过 `BrPerform` 节点。
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||||
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||||
**影响:** PERFORM 循环体（COBOL 中最常见的循环结构）中的所有 IF/EVALUATE 语句都不会被计入分支统计。即使 Bug #1 和 #2 修好了，PERFORM VARYING/UNTIL 体内的 IF 依然不被计数。
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||||
|
||||
**修复:** 在 `_walk()` 中添加：
|
||||
```python
|
||||
elif isinstance(node, BrPerform):
|
||||
_walk(node.body_seq, counter)
|
||||
elif isinstance(node, BrSearch):
|
||||
_walk(node.at_end_seq, counter)
|
||||
for _, seq in node.when_list:
|
||||
_walk(seq, counter)
|
||||
```
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||||
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||||
### Bug #4 — `ASCENDING KEY` Lark 语法缺失 (MEDIUM)
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||||
**文件:** `cobol_testgen/grammar.lark`
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||||
**症状:** HINA024.cbl（SEARCH ALL 测试）在 `extract_data_division()` 中崩溃，错误 `No terminal matches 'A'`。
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||||
**根因:** 语法中 `occurs_clause` 只定义为 `OCCURS INT TIMES? (DEPENDING ON NAME)?`，缺少 `ASCENDING KEY IS ...` 和 `INDEXED BY ...` 子句。
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||||
**影响:** 包含 `OCCURS ... ASCENDING KEY IS ... INDEXED BY` 的 SEARCH ALL 程序数据分区解析崩溃。
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||||
|
||||
**修复:**
|
||||
```lark
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||||
occurs_clause: "OCCURS" INT "TIMES"? ("DEPENDING" "ON" NAME)? key_clause? indexed_clause?
|
||||
key_clause: ("ASCENDING" | "DESCENDING") "KEY" "IS"? NAME (","? NAME)*
|
||||
indexed_clause: "INDEXED" "BY" NAME (","? NAME)*
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Bug #5 — `SD` Sort Description 语法缺失 (MEDIUM)
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||||
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||||
**文件:** `cobol_testgen/grammar.lark`
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||||
**症状:** HINA034.cbl（SORT）、ST01_SORT.cbl、ST02_MERGE.cbl 在数据分区解析时崩溃。
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||||
**根因:** 语法中 `file_section` 只定义 `FD` 条目，没有 `SD`（Sort Description）条目：
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||||
```lark
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||||
file_section: "FILE" "SECTION" DOT fd+
|
||||
fd: "FD" NAME FD_SUFFIX data_item+
|
||||
```
|
||||
|
||||
**修复:**
|
||||
```lark
|
||||
file_section: "FILE" "SECTION" DOT (fd | sd)+
|
||||
sd: "SD" NAME FD_SUFFIX data_item*
|
||||
```
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||||
|
||||
### Bug #6 — `parse_file_section()` 不处理 SD (LOW)
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||||
**文件:** `cobol_testgen/read.py:parse_file_section()`
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||||
**症状:** SORT 和 MERGE 程序的文件数总是 0，SD 文件名不被解析。
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||||
**根因:** 正则 `re.split(r'\n\s*(?=FD\s+)')` 只匹配 FD 前缀，不匹配 SD。
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||||
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||||
**修复:** 改为 `(?=(?:FD|SD)\s+)`，同时识别 FD 和 SD 文件描述条目。
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---
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||||
## 第五章: Bug 影响评估
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### 5.1 按严重度分布
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```
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HIGH ████████████████████████████████████████ 3 (50%)
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||||
MEDIUM ████████████████████ 2 (33%)
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||||
LOW ████████ 1 (17%)
|
||||
```
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||||
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||||
### 5.2 Bug 对用户的影响
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||||
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| Bug # | 严重度 | 用户症状 | 错误类型 |
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|:------|:------:|:---------|:---------|
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||||
| 1 | HIGH | ELSE IF 导致分类结果置信度偏低的假阴性 | 逻辑错误 |
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| 2 | HIGH | 任何含 READ 语句的程序分支覆盖率为 0 | 逻辑错误 |
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||||
| 3 | HIGH | PERFORM 循环体内的分支不被计数 | 逻辑错误 |
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| 4 | MED | SEARCH ALL 程序完全无法解析 | 功能阻断 |
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| 5 | MED | SORT/MERGE 程序完全无法解析 | 功能阻断 |
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| 6 | LOW | SORT/MERGE 的文件统计缺失 | 功能缺失 |
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### 5.3 Bug 发现路径
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```
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Bug #1 ← ST-IF-COMP 测试 (ELSE IF 链)
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Bug #2 ← MT01_1TO1 解析调试 (READ 后全吞)
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Bug #3 ← MT01 分支计数调试 (树正确但统计=0)
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Bug #4 ← HINA024 回归崩溃
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Bug #5 ← ST01_SORT 回归崩溃
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Bug #6 ← 同 Bug #5，深入调试发现的次级问题
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```
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||||
所有 bug 都是 **通过本次测试基准实施被系统性发现** 的。测试基准不仅验证了功能正确性，还暴露了解析器无法解析真实 COBOL 程序的重大缺陷。
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||||
## 第六章: 覆盖分析
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### 6.1 COBOL 85 标准语句覆盖
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| 覆盖率 | 数据 |
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|:-------|:-----|
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| COBOL 85 过程语句总数 | ~42 种 |
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| 本次测试覆盖 | 37 种 (88%) |
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||||
| 未覆盖（低优先级） | ENTER, GENERATE, CANCEL, COMMIT, ROLLBACK, DISPLAY |
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||||
| 未覆盖（已废弃） | EXHIBIT |
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|
||||
### 6.2 修复前 vs 修复后的解析器稳定性
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||||
|
||||
```
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||||
样本解析成功率 修复前 修复后
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||||
────────────────────────────────────────
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||||
成功解析 62/66 66/66 ████████████████████████████████████████ 100%
|
||||
崩溃 4/66 0/66 ████████████████████████████████████████ 0%
|
||||
分支检测总量 ~40 166 ████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 416%
|
||||
决策点检测总量 ~20 82 ████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 410%
|
||||
有 IF 但 0 分支的样本 10+ 0 ████████████████████████████████████████ 100%
|
||||
```
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||||
|
||||
### 6.3 语句分组解析能力矩阵
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||||
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||||
| 语句分组 | 修复前解析 | 修复后解析 | 修复前分支检测 | 修复后分支检测 |
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||||
|:---------|:----------:|:----------:|:--------------:|:--------------:|
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||||
| 算术运算 | ✅ 不崩溃 | ✅ | 部分 | ✅ 完整 |
|
||||
| 控制流 (IF/EVALUTE) | ⚠️ ELSE IF 丢失 | ✅ 完整 | ⚠️ 部分 | ✅ 完整 |
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||||
| 控制流 (PERFORM) | ✅ 不崩溃 | ✅ | ⚠️ 不进入体 | ✅ 完整 |
|
||||
| 数据搬移 | ✅ | ✅ | ✅ pass-through | ✅ |
|
||||
| 文件操作 (READ) | ⚠️ 贪婪跳过 | ✅ 有边界检测 | ❌ 0 分支 | ✅ 完整 |
|
||||
| 文件操作 (写) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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||||
| SEARCH | ❌ 崩溃 | ✅ 修复 | N/A | ✅ |
|
||||
| SORT/MERGE | ❌ 崩溃 | ✅ 修复 | N/A | ✅ |
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||||
| CICS | ⚠️ 注释模拟 | ⚠️ 注释模拟 | N/A | N/A |
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||||
| SQL | ⚠️ 注释模拟 | ⚠️ 注释模拟 | N/A | N/A |
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||||
|
||||
---
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## 第七章: 剩余已知问题
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### 7.1 解析器限制 (非修复范围)
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| 问题 | 涉及文件 | 说明 |
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|:-----|:---------|:------|
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| CICS/SQL 注释模拟 | category_cics, category_db 样本 | 使用 `*>` 注释模拟关键词，不实际编译解析 |
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||||
| `DIVIDE_50.0` 分类格式 | `confusion_groups.py` | divide_constants 用 float 解析，分类名带 `.0` 后缀 |
|
||||
| `PIC 9(3)V99 VALUE 100.50` 崩溃 | `core.py:raw_to_float()` | generate_data 对带小数的 VALUE 字面值解析失败 |
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||||
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||||
### 7.2 测试缺口
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||||
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||||
| 缺口 | 优先级 | 说明 |
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||||
|:-----|:------:|:------|
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| CICS LINK/XCTL/RETURN 样本 | P1 | 最常见的 CICS 语句，缺独立样本 |
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||||
| SQL COMMIT/ROLLBACK 样本 | P2 | 事务控制常用语句 |
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||||
| 分类器关键字样本（4 个） | P1 | IS INITIAL / SYSIN / ORGANIZATION IS / ALTERNATE RECORD KEY 无独立验证 |
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||||
| CANCEL/DISPLAY/CONTINUE | P2 | 标准语句缺样本 |
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||||
| PERFORM THRU 样本 | P1 | 解析器支持但缺独立验证 |
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||||
| `PERFORM THRU` + 段落范围内嵌 | P1 | `_inline_perform` 已有实现但无测试 |
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||||
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||||
### 7.3 环境依赖失败
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||||
Playwright E2E 测试 (9 个) 因缺少运行中的 Web 服务器而失败。这些测试需要先启动 `uvicorn web.api:app`，与解析器/HINA 功能无关。
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||||
---
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||||
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||||
## 第八章: 测试资产清单
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||||
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||||
### 8.1 新增文件
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```
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||||
docs/cobol-statement-benchmark-plan.md ← 730 行完整测试计划 + 差异分析
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||||
test-data/validate_statements.py ← COBOL 样本自动验证脚本
|
||||
test-data/cobol/statement_arithmetic/ ← 9 个算术样本
|
||||
test-data/cobol/statement_control/ ← 6 个控制流样本
|
||||
test-data/cobol/statement_file/ ← 6 个文件操作样本
|
||||
test-data/cobol/statement_inspect/ ← 3 个条件检测样本
|
||||
test-data/cobol/statement_move/ ← 5 个数据搬移样本
|
||||
test-data/cobol/statement_perform/ ← 3 个 PERFORM 样本
|
||||
test-data/cobol/statement_search/ ← 2 个 SEARCH 样本
|
||||
tests/parametrized/test_statements/ ← 9 个测试文件 (34+8+50 tests)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 8.2 修改文件
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||||
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||||
```
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||||
cobol_testgen/grammar.lark ← ASCENDING KEY + SD 支持
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||||
cobol_testgen/read.py ← parse_file_section SD 支持
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||||
cobol_testgen/core.py ← ELSE IF + READ skip 修复
|
||||
cobol_testgen/__init__.py ← BrPerform + BrSearch 分支遍历
|
||||
hina/pipeline/__init__.py ← classify_program 导出
|
||||
```
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||||
|
||||
### 8.3 总代码变更
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||||
```
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||||
新增: 34 COBOL 样本 + 9 测试文件 + 1 验证脚本 + 1 计划文档 = ~2000 行
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||||
修改: 4 个核心文件 = ~50 行
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||||
修复: 6 个 bug
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||||
测试: 92 新增测试点 + 749 全回归通过
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 附录: 测试执行命令备忘录
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||||
```bash
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||||
# 运行全部新增语句测试
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||||
python -m pytest tests/parametrized/test_statements/ -v
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||||
|
||||
# 运行全部非 E2E 测试（含完整回归）
|
||||
python -m pytest tests/ --ignore=tests/e2e --ignore=test_web_e2e.py --ignore=test_biz_e2e.py -v
|
||||
|
||||
# 全样本自动验证
|
||||
python test-data/validate_statements.py
|
||||
|
||||
# 批量提取诊断
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||||
python -c "
|
||||
from cobol_testgen import extract_structure
|
||||
from hina.pipeline import classify_program
|
||||
import glob
|
||||
for f in sorted(glob.glob('test-data/cobol/**/*.cbl', recursive=True)):
|
||||
src = open(f).read()
|
||||
s = extract_structure(src)
|
||||
c = classify_program(src)
|
||||
print(f'{f.split(\"/\")[-1]:30} branches={s[\"total_branches\"]} cat={c[\"category\"]}')
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
@@ -0,0 +1,659 @@
|
||||
# COBOL 迁移验证平台 — 增强测试方案 v3
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||||
|
||||
> 版本: v4.0 | 基于多角色评审（架构师/设计师/COBOL专家）发现的 3 个问题修正
|
||||
> 融合: HINA 程序分类 × 测试基准 × 覆盖率(静态+动态) × 质量门禁 × 分层重试
|
||||
> 基于现有管线改造，不改 runners/comparator/web/worker 等稳定模块
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 一、总览
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||||
### 1.1 现状与目标
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||||
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```
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||||
现状:
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||||
COPYBOOK → Agent1(解析) → Agent2(LLM盲生成) → DataWriter → Runners → Comparator → Report
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||||
↑ PASS 只说明 COBOL 和 Java 输出一致，不说明测试数据覆盖了全部逻辑
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||||
|
||||
目标:
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||||
同一管线 → 新增 HINA 类型判定 → 规则引擎路径覆盖 + 语义化补充
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||||
→ 质量门禁拦截覆盖率不足的数据
|
||||
→ 静态+动态双重验证覆盖率
|
||||
→ 报告包含覆盖率/HINA信息/质量评分
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||||
```
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||||
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||||
### 1.2 不变的部分
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| 模块 | 说明 |
|
||||
|:-----|:------|
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||||
| `runners/*` | 编译执行逻辑不变（cobol_runner.py 仅新增编译参数，不改变原有流程） |
|
||||
| `comparator/*` | 字段比对逻辑不依赖数据来源 |
|
||||
| `agents/agent1_parser.py` | COPYBOOK → FieldTree 逻辑不变 |
|
||||
| `agents/agent3_diagnostic.py` | 差异诊断逻辑不变 |
|
||||
| `web/*` | Web UI 不改变 |
|
||||
| `worker.py` | 任务队列逻辑不变 |
|
||||
| `jcl/*` | JCL 解析执行不变 |
|
||||
| `tests/*` | 现有 42 个测试不受影响 |
|
||||
|
||||
### 1.3 成本说明
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||||
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||||
每次验证涉及 4 个 Agent 调用：Agent1(~$0.001) + HINA Agent(~$0.002) + 策略 Agent(~$0.002) + Agent3(~$0.001 仅 mismatch 时)，合计约 $0.005-0.006。准确性优先，不因成本压缩 Agent 调用。
|
||||
|
||||
### 1.4 术语说明
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||||
|
||||
| 术语 | 说明 |
|
||||
|:-----|:------|
|
||||
| HINA | COBOL 程序类型分类体系（33+2 种类型） |
|
||||
| cobol_testgen | 已有纯规则引擎（5000 行），可解析 COBOL 源码、枚举路径、生成覆盖率 |
|
||||
| 质量门禁 | 执行前检查测试数据是否满足覆盖率和边界要求 |
|
||||
| 交叉验证 | 静态(代码分析)与动态(gcov 插桩)覆盖率比对 |
|
||||
|
||||
### 1.5 版本变更记录
|
||||
|
||||
| 版本 | 变更 |
|
||||
|:-----|:------|
|
||||
| v1 | 初版 |
|
||||
| v2 | 修复退回混用、分支树复用、Phase 1 保留 Agent2、补充 prompt 模板、定义评分公式 |
|
||||
| v3 | 修复循环体每次重跑、重试计数器竞争条件、断言公式不适用 COBOL、Phase 1 门禁维度、类型优先级顺序、decision_gaps 未定义、交叉验证差异=0、拼写错误、重试可提前实施、文件映射依赖 |
|
||||
| v4 | 修复 cobol_testgen 输出格式未定义(补充数据格式schema+映射函数)、固定格式 COBOL 源文件解析风险(补充格式检测逻辑)、阻断状态后用户操作路径缺失(补充操作指南+覆盖率分阶段展示规则) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、管线流程
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||||
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||||
### 2.1 增强后的管线
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||||
|
||||
```
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||||
输入:
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||||
--copybook <文件> → Agent1
|
||||
--cobol-src <文件> → cobol_testgen + HINA Agent
|
||||
|
||||
流程:
|
||||
|
||||
Step 1: Agent1(COPYBOOK) → FieldTree
|
||||
|
||||
Step 2: cobol_testgen.extract_structure(--cobol-src)
|
||||
→ 分支树 + 结构摘要
|
||||
|
||||
Step 3: HINA Agent(--cobol-src + 结构摘要)
|
||||
→ HINA 类型 + 確信度 + 策略参数
|
||||
|
||||
Step 4: cobol_testgen.generate_data(--cobol-src, 分支树)
|
||||
→ base_test_cases (100% 路径覆盖)
|
||||
|
||||
Step 5: 策略 Agent(base + HINA 类型)
|
||||
→ complete_test_cases (基础数据 + 语义化补充 + 边界值)
|
||||
|
||||
Step 6: 质量门禁(执行前检查)
|
||||
├── 通过 → 继续
|
||||
└── 不通过 → 分类退回(见 2.4)
|
||||
|
||||
Step 7: DataWriter(测试数据写入，不变)
|
||||
|
||||
Step 8: CobolRunner + JavaRunner(编译运行)
|
||||
└── COBOL 编译加 -fprofile-arcs -ftest-coverage(可选)
|
||||
|
||||
Step 9: gcov 覆盖率采集(可选)
|
||||
└── 不可用时降级为仅静态
|
||||
|
||||
Step 10: 交叉验证(静态 vs 动态)
|
||||
|
||||
Step 11: Comparator(字段比对，不变)
|
||||
|
||||
Step 12: Agent3 差异诊断(不变)
|
||||
|
||||
Step 13: 增强报告
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 数据流
|
||||
|
||||
```
|
||||
Agent1 ── FieldTree ───────────────────────────────────────────┐
|
||||
│
|
||||
cobol_testgen.extract_structure() ── 分支树 ──┬──→ HINA Agent │
|
||||
├──→ generate_data│
|
||||
└──→ 质量门禁 │
|
||||
│
|
||||
HINA Agent ── 类型+策略参数 ──→ 策略 Agent ──→ complete_tests ──┤
|
||||
▼
|
||||
DataWriter
|
||||
```
|
||||
|
||||
关键设计: **extract_structure() 输出的分支树同时传递给 HINA Agent、generate_data() 和质量门禁**，避免重复解析。
|
||||
|
||||
```
|
||||
extract_structure() 输出的结构摘要 schema:
|
||||
{
|
||||
"paragraphs": ["100-MAIN", "200-PROCESS", ...],
|
||||
"decision_points": [
|
||||
{"id":1, "kind":"IF", "label":"TX-TYPE = 'P'", "branches":2},
|
||||
{"id":2, "kind":"EVALUATE", "label":"MEM-STATUS", "branches":4},
|
||||
],
|
||||
"branch_tree": <BrSeq object>, // 完整的可遍历分支树对象
|
||||
"file_count": 2,
|
||||
"open_directions": {"TRANSIN":"INPUT", "VALIDOUT":"OUTPUT"},
|
||||
"has_search_all": true,
|
||||
"has_evaluate": true,
|
||||
"total_branches": 25,
|
||||
"total_paragraphs": 12,
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 数据格式与映射层
|
||||
|
||||
generate_data() 的输出格式必须与 DataWriter 的输入格式兼容。两者之间的映射关系：
|
||||
|
||||
```
|
||||
cobol_testgen generate_data() 输出格式:
|
||||
list[dict] — 每条记录:
|
||||
{
|
||||
"TX-CARD-NO": "6222021234567800", // 字段名 = COBOL 变量名
|
||||
"TX-AMOUNT": "00000128050", // 值 = 字符串（COBOL DISPLAY 格式）
|
||||
"TX-TYPE": "P",
|
||||
...
|
||||
}
|
||||
|
||||
现有 TestCase (data/test_case.py) 格式:
|
||||
TestCase(id="TC-001", fields={"BR-AMT": 1500000})
|
||||
// 字段名 = 映射后的业务名, 值 = Python 原生类型
|
||||
|
||||
DataWriter 需要的格式（runners/data_writer.py）:
|
||||
write_cobol_binary(): 接收 TestCase[] → 按 FieldTree 偏移写二进制
|
||||
write_native_json(): 接收 TestCase[] → 写 JSON Lines
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Phase 1 适配方式**: 在 orchestrator.py 中增加一个轻量转换函数 `_cobol_testgen_to_testcases()`，将 cobol_testgen 的输出转换为 `TestCase[]`：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def _cobol_testgen_to_testcases(records: list[dict]) -> list:
|
||||
"""
|
||||
将 cobol_testgen 的输出（字段名→字面值）转换为 TestCase 列表。
|
||||
字段值保留为字符串（COBOL 原始格式），DataWriter 根据 PIC 类型自动解析。
|
||||
"""
|
||||
from data.test_case import TestCase
|
||||
result = []
|
||||
for i, rec in enumerate(records):
|
||||
tc = TestCase(id=f"CTG-{i+1:04d}", fields=dict(rec))
|
||||
result.append(tc)
|
||||
return result
|
||||
```
|
||||
|
||||
**分支树复用时的 COBOL 格式检测问题**:
|
||||
|
||||
cobol_testgen 的 `preprocess()` 在解析源码前需要检测文件格式（fixed/free）。**大型机迁移的 COBOL 程序 99% 是固定格式**（列 7-72 为代码区）。如果格式检测错误，PROCEDURE DIVISION 解析会失败或返回空分支树。
|
||||
|
||||
`extract_structure()` 的实现必须注意:
|
||||
1. 强制指定格式假设: 默认按 fixed 格式解析（大型机迁移场景）
|
||||
2. 如果解析后分支树为空，尝试另一种格式
|
||||
3. 记录格式检测结果到结构摘要中 `"source_format": "fixed" | "free" | "auto"`
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# extract_structure() 中的格式处理逻辑
|
||||
# 默认以 fixed 格式解析（大型机 COBOL 的行业惯例）
|
||||
# 如果解析后无决策点，尝试 free 格式
|
||||
source_format = "fixed"
|
||||
proc = extract_procedure_division(preprocess(source))
|
||||
tree, _ = build_branch_tree(proc)
|
||||
if not has_any_decision(tree):
|
||||
source_format = "free"
|
||||
proc = extract_procedure_division(preprocess_free(source))
|
||||
tree, _ = build_branch_tree(proc)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 质量门禁的循环机制
|
||||
|
||||
**generate_data() 只执行一次，放在循环外部。** 每次迭代只做增量补充，不重跑全量生成。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 首次生成（循环外）
|
||||
base_tests = cobol_testgen.generate_data(cobol_src_text, branch_tree)
|
||||
complete_tests = strategy_agent.supplement(base_tests, hina_result)
|
||||
|
||||
# 质量门禁循环（只做增量补充，不重跑 generate_data）
|
||||
MAX_TOTAL_RETRIES = 4
|
||||
total_retry = 0
|
||||
|
||||
while total_retry < MAX_TOTAL_RETRIES:
|
||||
gate_result = quality_gate.check(complete_tests, hina_result, coverage_data)
|
||||
|
||||
if gate_result["passed"]:
|
||||
break
|
||||
|
||||
total_retry += 1
|
||||
issues = gate_result["issues"]
|
||||
# 格式: {"decision_gaps": [1, 3], "hina_gaps": ["MT-N002", "COM-A002"]}
|
||||
made_progress = False
|
||||
|
||||
if issues.get("decision_gaps"):
|
||||
# 对未覆盖的决策点增量补充
|
||||
delta = cobol_testgen.incremental_supplement(
|
||||
branch_tree, issues["decision_gaps"]
|
||||
)
|
||||
complete_tests = complete_tests + delta
|
||||
made_progress = True
|
||||
|
||||
if issues.get("hina_gaps"):
|
||||
# 对未满足的 HINA 必须项增量补充
|
||||
delta = strategy_agent.supplement_only(complete_tests, issues["hina_gaps"])
|
||||
complete_tests = complete_tests + delta
|
||||
made_progress = True
|
||||
|
||||
if not made_progress:
|
||||
# 没有可修复的问题 → 跳出（避免死循环）
|
||||
break
|
||||
|
||||
# 循环结束后检查 final 结果
|
||||
if not gate_result["passed"]:
|
||||
# 经过 MAX_TOTAL_RETRIES 或无可修复项后仍未通过
|
||||
# 不阻断管道（数据可以执行），但报告标记为 QUALITY_WARN
|
||||
vr.status = "QUALITY_WARN"
|
||||
vr.debug["quality_issues"] = gate_result["issues"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**decision_gaps 的格式**:
|
||||
```python
|
||||
decision_gaps = [1, 3, 5] # 未覆盖的决策点 ID（对应结构摘要中的 decision_points[].id）
|
||||
# cobol_testgen.incremental_supplement() 根据 ID 找到对应的分支条件，
|
||||
# 生成恰好覆盖该分支的测试数据
|
||||
```
|
||||
|
||||
**hina_gaps 的格式**:
|
||||
```python
|
||||
hina_gaps = ["MT-N002", "COM-A002"] # 未满足的 HINA 必须项 ID
|
||||
# strategy_agent.supplement_only() 根据 ID 找到对应的测试场景，
|
||||
# 补充必要的测试数据
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 不通过时的原因分类与处置
|
||||
|
||||
```
|
||||
质量门禁检查结果 → 原因分类
|
||||
|
||||
决策点覆盖率 < 95%:
|
||||
→ incremental_supplement(decision_point_ids)，补充决策点覆盖
|
||||
→ 不超过 4 次总循环
|
||||
|
||||
HINA 必须项不足（Phase 2 之后）:
|
||||
→ supplement_only(missing_item_ids)
|
||||
→ 不超过 4 次总循环
|
||||
|
||||
字段覆盖不足:
|
||||
→ 补字段值（数值 0 算非空，空格/空串算空，unused 字段跳过）
|
||||
|
||||
边界条件不足:
|
||||
→ 策略 Agent 根据类型模板补充
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.5 交叉验证
|
||||
|
||||
```
|
||||
交叉验证以 cobol_testgen 静态分析为计数基准，gcov 仅提供"实际执行了"的佐证。
|
||||
|
||||
验证方式:
|
||||
1. cobol_testgen 统计静态分支总数和已覆盖数 → 分支覆盖率(静态)
|
||||
2. gcov 统计实际运行时执行过的行/分支
|
||||
3. 对比: 静态覆盖率 ≥ 95% 且 gcov 确认了执行
|
||||
|
||||
注意:
|
||||
- 不要求"差异=0"，因为静态和动态对分支的计数方式可能不同
|
||||
- gcov 的作用是确认测试数据确实被执行了，而不是验证数量
|
||||
- 如果 gcov 不可用，降级为仅静态分析，报告标记"仅静态"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、阶段实施
|
||||
|
||||
### Phase 1: cobol_testgen 集成 + Agent2 保留（P0）
|
||||
|
||||
```
|
||||
改动:
|
||||
cobol_testgen/__init__.py → 暴露 extract_structure()、generate_data()
|
||||
orchestrator.py → 插入 extract_structure() + generate_data()
|
||||
└── Agent2(LLM) 仍然保留，在 cobol_testgen 之后补充语义化数据
|
||||
|
||||
流程:
|
||||
cobol_testgen(路径覆盖) → Agent2(语义补充) → 质量门禁(初步)
|
||||
|
||||
Phase 1 质量门禁检查维度:
|
||||
├── 决策点覆盖率 ≥90%? ✅ cobol_testgen 静态分析可用
|
||||
├── 段落覆盖率 100%? ✅ cobol_testgen 静态分析可用
|
||||
└── 其他维度（HINA/字段/边界）→ 尚未集成，跳过
|
||||
|
||||
中间状态:
|
||||
- 报告包含"覆盖率(初步)"标记，注明仅含决策点和段落维度
|
||||
- 覆盖率标准 ≥90%（低于正式标准的 95%）
|
||||
```
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||||
|
||||
**为什么要保留 Agent2**: cobol_testgen 按 PIC 类型生成边界值，但不知道字段的业务含义（"TX-MERCHANT"应该用空/超长/特殊字符）。Agent2(LLM) 至少能看到字段名，能猜出业务含义。Phase 2 上线后 Agent2 被策略 Agent 取代。
|
||||
|
||||
**分层重试可在 Phase 1 同时部署:** retry.py 部署在调用者层，不依赖其他 Phase 的组件。
|
||||
|
||||
### Phase 2: HINA Agent + 策略 Agent（P1）
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||||
|
||||
```
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||||
新增:
|
||||
hina/classifier.py # HINA Agent 调用 (类型判定)
|
||||
hina/strategy.py # 策略模板 + 策略 Agent 调用 (测试补充)
|
||||
hina/gate.py # 质量门禁 (覆盖率和必须项检查)
|
||||
|
||||
修改:
|
||||
orchestrator.py → Agent2 替换为策略 Agent
|
||||
|
||||
范围:
|
||||
优先覆盖 jcl-cobol-git 中实际需要的类型（按匹配现有程序优先级排列）:
|
||||
1. マッチング系（M:N）— GENDATA/CRDVAL/CRDCALC 都需要
|
||||
2. キーブレイク系（键中断）— CRDCALC/CRDRPT 需要
|
||||
3. 内部表検索 (SEARCH/SEARCH ALL) — CRDVAL/CRDCALC 需要
|
||||
4. 条件分岐系 (IF/EVALUATE) — 所有程序都有
|
||||
5. 項目チェック系（字段校验）— CRDVAL 需要
|
||||
|
||||
匹配系的高级检查（多文件数据映射）包含在本阶段优先级中。
|
||||
```
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||||
|
||||
### Phase 3: 动态覆盖（P2）
|
||||
|
||||
```
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||||
修改:
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||||
runners/cobol_runner.py → 编译加 -fprofile-arcs
|
||||
如果 GnuCOBOL 不支持插桩，降级为仅静态
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||||
|
||||
新增:
|
||||
hina/gcov_collector.py # gcov 解析 + 降级逻辑
|
||||
|
||||
修改:
|
||||
orchestrator.py → 运行后采集 gcov + 交叉验证
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Phase 4: 增强报告（P2）
|
||||
|
||||
```
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||||
修改:
|
||||
report/generator.py → 增加覆盖率/HINA/质量评分/重试历史
|
||||
|
||||
依赖:
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||||
- 覆盖率数据 → Phase 1/3 可用
|
||||
- HINA 信息 → Phase 2 完成后可用
|
||||
- 质量评分公式 → 依赖 Phase 2 的 HINA 必须项数据
|
||||
|
||||
质量评分公式（COBOL 版）:
|
||||
质量评分 = 覆盖质量 × 0.6 + 边界质量 × 0.4
|
||||
|
||||
覆盖质量 = 段落覆盖率 × 0.5 + 分支覆盖率 × 0.5
|
||||
例: (1.0 × 0.5 + 0.92 × 0.5) = 0.96
|
||||
|
||||
边界质量 = HINA 必须项覆盖率（Phase 2 之后可用，之前以"待集成"显示）
|
||||
例: 10/10 = 1.0
|
||||
|
||||
总评分 = 0.96 × 0.6 + 1.0 × 0.4 = 0.976 → 98/100
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、Agent 体系
|
||||
|
||||
### 4.1 4 个 Agent 分布
|
||||
|
||||
| Agent | 职责 | 输入 | 输出 | 位置 |
|
||||
|:------|:-----|:-----|:-----|:-----|
|
||||
| **Agent1** | COPYBOOK → FieldTree | COPYBOOK 文本 | 字段结构树 | Phase 0 原有 |
|
||||
| **HINA Agent** | 程序类型判定 | COBOL 源码 + 结构摘要 | HINA 类型 + 確信度 | Phase 2 新增 |
|
||||
| **策略 Agent** | 测试数据补充 | HINA 类型 + 规则数据 | 语义化测试值 | Phase 2 新增 |
|
||||
| **Agent3** | 差异诊断 | 不匹配字段 | 诊断建议 | Phase 0 原有 |
|
||||
|
||||
**Phase 1 特殊状态**: Agent2 保留，在 cobol_testgen 之后做语义补充。Phase 2 上线后 Agent2 被策略 Agent 取代。
|
||||
|
||||
### 4.2 HINA Agent 的职责和 Prompt 模板
|
||||
|
||||
HINA Agent 遵循 cobol-test-benchmark.md 第3部的 Agent 边界设计。
|
||||
|
||||
**输入**: COBOL 源码 + 结构摘要
|
||||
**输出**: JSON 格式的类型判定结果
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"category": "マッチング",
|
||||
"subtype": "1:N",
|
||||
"confidence": 0.95,
|
||||
"method": "hybrid",
|
||||
"features": ["MATCHING paragraph", "2 INPUT files", "KEY-BREAK processing"],
|
||||
"required_tests": ["MT-N001", "MT-N002", "MT-N004", "MT-N005", "COM-N001"],
|
||||
"strategy_params": {
|
||||
"min_data_pairs": [3, 3],
|
||||
"special_boundaries": ["不平衡: 主1件从N件", "空文件"],
|
||||
"coverage_requirements": {"branch": 0.95, "paragraph": 1.0}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 策略 Agent 的职责
|
||||
|
||||
```
|
||||
输入:
|
||||
- cobol_testgen 生成的基础数据（保证路径覆盖）
|
||||
- HINA 类型 + 策略参数
|
||||
- FieldTree（字段定义）
|
||||
|
||||
职责:
|
||||
1. 字段语义补充
|
||||
"PIC X(20) 字段名为 TX-MERCHANT"→ 商户名 → 需要空值/超长/特殊字符
|
||||
"PIC X(16) 字段名为 TX-CARD-NO"→ 卡号 → 需要 Luhn校验/全零/格式化
|
||||
|
||||
2. 类型特有边界
|
||||
匹配系 → 不平衡比（1件 vs N件）
|
||||
键中断 → 键值变化序列
|
||||
校验系 → 异常值矩阵
|
||||
|
||||
3. 日文数据
|
||||
检测到 PIC N → 根据字段用途选择全角/半角/外字
|
||||
|
||||
输出:
|
||||
complete_test_cases（向已有数据追加补充）
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、质量门禁
|
||||
|
||||
### 5.1 检查项
|
||||
|
||||
| 检查 | 阶段 | 方法 | 标准 | 不通过处置 | 可用阶段 |
|
||||
|:-----|:-----|:-----|:-----|:----------|:---------|
|
||||
| 决策点覆盖 | 执行前 | cobol_testgen 静态 | ≥95% | 增量补充(≤4次) | Phase 1 |
|
||||
| 段落覆盖 | 执行前 | cobol_testgen 静态 | 100% | 增量补充 | Phase 1 |
|
||||
| HINA 必须项 | 执行前 | 规则判定 | 100% | 增量补充 | Phase 2 |
|
||||
| 字段覆盖 | 执行前 | 枚举检查 | 100% | 补充值 | Phase 2 |
|
||||
| 语句覆盖 | 执行后 | gcov 动态 | 佐证 | 记录到报告 | Phase 3 |
|
||||
| 分支覆盖(动态) | 执行后 | gcov 动态 | 佐证 | 记录到报告 | Phase 3 |
|
||||
|
||||
### 5.2 HINA 必须项判定规则
|
||||
|
||||
HINA_CHECK_RULES 中的每条规则需要定义明确的判定函数和依赖：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
HINA_CHECK_RULES = {
|
||||
"COM-A002": {
|
||||
"description": "全部0件",
|
||||
"depends_on": "file_mapping", # 需要知道哪些文件是输入文件
|
||||
"check": "any(empty for each INPUT file)",
|
||||
"note": "所有类型通用"
|
||||
},
|
||||
"MT-N001": {
|
||||
"description": "1:1 主键完全匹配",
|
||||
"depends_on": "file_mapping", # 需要文件→FD→方向映射
|
||||
"check": "len(file_a) >= 1 and len(file_b) >= 1 and all_match(...)",
|
||||
"note": "匹配系特有"
|
||||
},
|
||||
# ... 其他必须项
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**文件映射逻辑**: 门禁需要知道哪些 FD 是 INPUT、哪些是 OUTPUT，才能判断"全部0件"。这个信息来自 `extract_structure().open_directions`。
|
||||
|
||||
### 5.3 质量评分公式（COBOL 版）
|
||||
|
||||
```
|
||||
质量评分 = 覆盖质量 × 0.6 + 边界质量 × 0.4
|
||||
|
||||
覆盖质量 = 段落覆盖率 × 0.5 + 分支覆盖率 × 0.5
|
||||
例: (1.0 × 0.5 + 0.92 × 0.5) = 0.96
|
||||
|
||||
边界质量 = HINA 必须项覆盖率
|
||||
例: 10/10 = 1.0
|
||||
|
||||
总评分 = 0.96 × 0.6 + 1.0 × 0.4 = 0.976 → 98/100
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、增强报告
|
||||
|
||||
```
|
||||
字段比对（原有）:
|
||||
BR-AMT: PASS (COBOL=1500.00, Java=1500.00)
|
||||
|
||||
覆盖率:
|
||||
├── 覆盖率方式: ✅ 静态+动态 / 🟡 仅静态
|
||||
├── 段落覆盖率: 100% (12/12) ✅
|
||||
├── 分支覆盖率(静态): 96% (24/25) → 1个未覆盖
|
||||
├── 分支覆盖率(动态): 已执行 ✅（佐证）
|
||||
├── 语句覆盖率(动态): 已执行 ✅（佐证/或 不可用）
|
||||
├── 决策点覆盖率: 96% (24/25) → 1个未覆盖
|
||||
└── 交叉验证: gcov 确认执行 ✅
|
||||
|
||||
HINA 信息（Phase 2+）:
|
||||
├── 判定类型: マッチング(1:N) — 確信度 95%
|
||||
├── 判定方法: Agent (关键字+混淆组)
|
||||
└── ◎必须项: 10/10 覆盖 ✅
|
||||
|
||||
质量评分（Phase 2+）:
|
||||
├── 覆盖质量: 96/100
|
||||
├── 边界质量: 100/100
|
||||
└── 总评分: 97/100 ✅ PASS
|
||||
|
||||
重试历史:
|
||||
├── heal_retry: 1 (编译修复)
|
||||
├── simple_retry: 0
|
||||
├── quality_retries: 0
|
||||
└── 最终状态: PASS
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 七、分层重试
|
||||
|
||||
### 7.1 部署位置
|
||||
|
||||
分层重试部署在 **orchestrator.py 调用者层**（在 main.py 和 worker.py 中），而不是在 orchestrator 内部。
|
||||
|
||||
```
|
||||
worker.py: orchestrator.py:
|
||||
result = retry_handler.run( run_pipeline(...)
|
||||
lambda: run_pipeline(...) ↑ 失败时返回状态码
|
||||
)
|
||||
↑ 根据状态码决定重试策略 不负责重试
|
||||
|
||||
retry_handler 的责任:
|
||||
1. 匹配已知失败模式 → 修复后 heal_retry
|
||||
2. 未知原因 → simple_retry
|
||||
3. 超出上限 → FATAL
|
||||
```
|
||||
|
||||
**分层重试不依赖 Phase 2/3 的组件，可在 Phase 1 部署。**
|
||||
|
||||
### 7.2 重试层级
|
||||
|
||||
```
|
||||
失败 → 匹配已知模式?
|
||||
├── 编译失败 (COBCPY路径/方言不匹配) → 修复后 heal_retry +1
|
||||
├── S0C7 (数值字段含非数值) → 数据补零后 heal_retry +1
|
||||
├── 文件 OPEN 失败 → 检查 JCL/DD 后 heal_retry +1
|
||||
├── HINA 判定低確信度 → Agent 重判定后 heal_retry +1
|
||||
├── gcov 数据异常 → 重新编译插桩后 heal_retry +1
|
||||
└── 其他 → simple_retry +1
|
||||
|
||||
累计判断:
|
||||
heal_retry > 2 → HEAL_FAILED（降级，报告标注）
|
||||
simple_retry > 3 → RETRY_EXHAUSTED（FATAL）
|
||||
total_retry > 6 → FATAL
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 八、阻断状态与用户操作指南
|
||||
|
||||
### 8.1 阻断状态一览
|
||||
|
||||
| 条件 | 状态 | 对用户的影响 | 用户操作路径 |
|
||||
|:-----|:-----|:------------|:------------|
|
||||
| gcov 不可用 | ⚠️ 降级（继续） | 报告标记"仅静态" | 不需要操作。覆盖率以静态分析为准 |
|
||||
| 质量门禁 4 次后仍未通过 | ⚠️ QUALITY_WARN（继续） | 报告包含未覆盖分支清单 | 查看报告中的未覆盖清单 → 补充测试数据覆盖缺失的分支 → 重新运行 |
|
||||
| HINA Agent 確信度 < 70% | 🔴 阻断 | 命令行提示 "HINA 判定不确定，请指定类型"。候选类型列表随提示输出 | CLI: `--hina-type "マッチング"` 手动指定。Web: 待实现 |
|
||||
| LLM API 超时 | ⚠️ 降级（继续） | Agent1/Agent3 降级。覆盖率/HINA 信息为 unknown | 检查 API 连接后重试 |
|
||||
| cobol_testgen 路径枚举超 | ⚠️ 降级（继续） | 覆盖率标记"可能不完整" | 评估是否适合此程序的大路径数。可忽略 |
|
||||
|
||||
### 8.2 覆盖率展示规则（Phase 1-4 分阶段）
|
||||
|
||||
覆盖率在报告中按可用数据分阶段展示，避免展示不准确的数据造成误导：
|
||||
|
||||
| Phase | 报告展示 | 示例 | 说明 |
|
||||
|:------|:---------|:-----|:------|
|
||||
| Phase 1 | 总分支数 + 已生成记录数 + 不可计算 | `总分支: 25 / 记录: 15 / 覆盖率: ⏳ 需要 gcov` | 不展示百分比 |
|
||||
| Phase 2 | 同上 + HINA 必须项数 | `HINA 必须项: 10/10 ✅` | 覆盖质量独立展示 |
|
||||
| Phase 3 | 同上 + gcov 行覆盖率 | `行覆盖率(gcov): 92%` | 只展示 gcov 实际数据 |
|
||||
| Phase 4 | 完整评分 | `总评分: 97/100` | 汇总所有维度 |
|
||||
|
||||
### 8.3 阻断后的恢复流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
HINA Agent 確信度 < 70% → 阻断
|
||||
│
|
||||
├── CLI 用户:
|
||||
│ 查看提示的候选类型列表
|
||||
│ 重新运行: python main.py --cobol-src ... --hina-type "マッチング"
|
||||
│ 指定后跳过 Agent 判定，直接使用指定类型
|
||||
│
|
||||
├── Web 用户（待实现）:
|
||||
│ 页面显示 "类型判定失败，请选择正确的程序类型"
|
||||
│ 下拉框显示候选类型 → 选择后自动继续
|
||||
│
|
||||
└── 不确定类型:
|
||||
参考 cobol-test-benchmark.md 第1部的关键字识别表
|
||||
按 PROGRAM-ID 命名规则、FILE-CONTROL 中的文件数、PROCEDURE DIVISION 中的段落名判断
|
||||
|
||||
QUALITY_WARN（不阻断，但覆盖率不足）:
|
||||
├── 查看报告中的未覆盖决策点清单
|
||||
├── 针对每个未覆盖 ID，在源码中找到对应的 IF/EVALUATE 条件
|
||||
├── 补充覆盖该条件的测试数据
|
||||
└── 重新运行验证
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 九、实施步骤
|
||||
|
||||
```
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||||
Phase 1 (P0): cobol_testgen 集成 + Agent2 保留 + 分层重试
|
||||
├── 暴露 extract_structure() + generate_data()+incremental_supplement()
|
||||
├── 修改 orchestrator.py 插入路径覆盖
|
||||
├── Agent2 保留做语义补充
|
||||
├── 质量门禁(初步，仅决策点+段落维度，≥90%)
|
||||
└── hina/retry.py 分层重试部署
|
||||
|
||||
Phase 2 (P1): HINA Agent + 策略 Agent
|
||||
├── hina/classifier.py (HINA Agent)
|
||||
├── hina/strategy.py (策略模板 + 策略 Agent)
|
||||
├── hina/gate.py (质量门禁 + HINA 必须项)
|
||||
├── Agent2 替换为策略 Agent
|
||||
└── 优先覆盖: 匹配系 > 键中断 > 内部表 > 条件分支 > 校验系
|
||||
|
||||
Phase 3 (P2): 动态覆盖
|
||||
├── CobolRunner 新增编译参数
|
||||
├── hina/gcov_collector.py
|
||||
└── 交叉验证
|
||||
|
||||
Phase 4 (P2): 增强报告
|
||||
├── report/generator.py 增强（覆盖率/HINA/质量评分）
|
||||
├── 质量评分公式（依赖 Phase 2 的 HINA 数据，之前显示"待集成"）
|
||||
└── 重试历史展示
|
||||
```
|
||||
@@ -0,0 +1,1626 @@
|
||||
# COBOL 迁移验证平台 — 增强测试 实施计划
|
||||
|
||||
> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
|
||||
|
||||
**Goal:** 在现有 `v3-gstack-code-gen` 管线中集成 cobol_testgen 规则引擎路径覆盖、HINA 程序分类、质量门禁、覆盖率交叉验证和分层重试。
|
||||
|
||||
**Architecture:** 不改 runners/comparator/web/worker 等稳定模块，通过修改 orchestrator.py（约30行）和新增 `hina/` 包（约1500行）、封装 `cobol_testgen` API（约50行）实现。分4个 Phase 渐进交付。
|
||||
|
||||
**Phase 依赖关系:**
|
||||
- Phase 1 独立可交付（cobol_testgen 集成 + 分层重试）
|
||||
- Phase 2 依赖 Phase 1（cobol_testgen 的 extract_structure 输出）
|
||||
- Phase 3 依赖 Phase 1（编译运行接口）
|
||||
- Phase 4 依赖 Phase 1 的覆盖率数据 + Phase 2 的 HINA 数据 + Phase 3 的 gcov 数据
|
||||
- Phase 4 可在 Phase 2/3 完成前部分实施（HINA/质量评分显示"待集成"）
|
||||
|
||||
**Tech Stack:** Python 3.11+、FastAPI、pytest、GnuCOBOL、Lark（已有 cobol_testgen 依赖）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 文件结构
|
||||
|
||||
### 新增文件
|
||||
|
||||
| 文件 | 职责 | 行数估计 | Phase |
|
||||
|:-----|:------|:--------:|:-----|
|
||||
| `hina/__init__.py` | 包初始化 | 5 | 2 |
|
||||
| `hina/classifier.py` | HINA Agent 调用 + L1关键字识别 + 确信度计算 | 300 | 2 |
|
||||
| `hina/strategy.py` | 策略模板 + 策略 Agent 调用 | 200 | 2 |
|
||||
| `hina/gate.py` | 质量门禁（决策点/段落/HINA必须项/字段覆盖） | 300 | 2 |
|
||||
| `hina/gcov_collector.py` | gcov 解析 + 降级逻辑 | 150 | 3 |
|
||||
| `hina/retry.py` | 分层重试（heal_retry/simple_retry） | 100 | 1 |
|
||||
|
||||
### 修改文件
|
||||
|
||||
| 文件 | 修改内容 | 变更量 | Phase |
|
||||
|:-----|:---------|:------:|:-----|
|
||||
| `cobol_testgen/__init__.py` | 新增 `extract_structure()`, `generate_data()`, `incremental_supplement()` 三个 API | +50行 | 1 |
|
||||
| `cobol_testgen/coverage.py` | 封装 `check_coverage()` 为可调用 API | +20行 | 1 |
|
||||
| `orchestrator.py` | Agent2 一步→替换为 while 循环流程 | ~30行 | 1 |
|
||||
| `config/__init__.py` | 新增 `max_retries`, `quality_gate_mode`, `gcov_enabled` 等配置项 | +10行 | 1 |
|
||||
| `data/diff_result.py` | `VerificationRun` 增加 coverage/quality/hina 字段 | +10行 | 1 |
|
||||
| `data/test_case.py` | `TestCase` 增加 `hina_type`, `coverage_meta` 字段 | +5行 | 2 |
|
||||
| `runners/cobol_runner.py` | 可选 gcov 编译参数 | +5行 | 3 |
|
||||
| `report/generator.py` | 覆盖率/HINA/质量评分/重试历史卡片 | +80行 | 4 |
|
||||
| `agents/agent2_data.py` | Phase 2 替换为调用 hina/strategy.py | ~25行 | 2 |
|
||||
| `main.py` | 新增 `--quality-gate-mode`, `--gcov` 参数 | +10行 | 1 |
|
||||
| `aurak.toml` | 新增 quality_gate 节 | +5行 | 1 |
|
||||
|
||||
### 不变的文件
|
||||
|
||||
`runners/*`（cobol_runner.py 仅加编译参数）、`comparator/*`、`web/*`、`worker.py`、`agents/agent1_parser.py`、`agents/agent3_diagnostic.py`、`jcl/*`、`tests/*`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 1: cobol_testgen 集成 + 分层重试（P0）
|
||||
|
||||
### Task 1.1: cobol_testgen 新增 API 入口
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `cobol_testgen/__init__.py`
|
||||
- Modify: `cobol_testgen/coverage.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 在 `cobol_testgen/__init__.py` 底部新增 `extract_structure()` 函数**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 添加到 cobol_testgen/__init__.py 底部，在 main() 之前
|
||||
|
||||
def extract_structure(cobol_source: str) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
分析 COBOL 源码的结构，返回结构摘要。
|
||||
不生成测试数据，只做静态分析。
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict with: paragraphs, decision_points, branch_tree, file_count,
|
||||
open_directions, has_search_all, has_evaluate,
|
||||
has_call, has_break, total_branches, total_paragraphs
|
||||
"""
|
||||
preprocessed = preprocess(cobol_source)
|
||||
data_div = extract_data_division(preprocessed)
|
||||
data_fields = parse_data_division(data_div) if data_div else []
|
||||
|
||||
fields_dict = []
|
||||
for idx, f in enumerate(data_fields):
|
||||
entry = {
|
||||
'name': f.name if f.name != 'FILLER' else f'FILLER_{idx + 1}',
|
||||
'level': f.level, 'pic': f.pic,
|
||||
'pic_info': {'type': f.pic_info.type if f.pic_info else 'unknown',
|
||||
'digits': f.pic_info.digits if f.pic_info else 0,
|
||||
'decimal': f.pic_info.decimal if f.pic_info else 0,
|
||||
'length': f.pic_info.length if f.pic_info else 0,
|
||||
'signed': f.pic_info.signed if f.pic_info else False},
|
||||
'section': f.section, 'occurs': f.occurs_count,
|
||||
'occurs_depending': f.occurs_depending,
|
||||
'redefines': f.redefines, 'usage': f.usage,
|
||||
}
|
||||
if f.is_88:
|
||||
entry['is_88'] = True
|
||||
entry['parent'] = f.parent
|
||||
entry['value'] = f.value
|
||||
entry['values'] = f.values
|
||||
fields_dict.append(entry)
|
||||
|
||||
fields_dict = expand_occurs(fields_dict)
|
||||
|
||||
proc_div = extract_procedure_division(preprocessed)
|
||||
branch_tree = None
|
||||
assignments = {}
|
||||
if proc_div:
|
||||
branch_tree, assignments = build_branch_tree(proc_div, fields_dict)
|
||||
|
||||
file_sec = parse_file_section(preprocessed)
|
||||
open_dir = scan_open_statements(proc_div) if proc_div else {}
|
||||
|
||||
# 统计决策点
|
||||
decision_points = []
|
||||
total_branches = 0
|
||||
|
||||
def _walk(node, counter):
|
||||
nonlocal total_branches
|
||||
from .models import BrIf, BrEval, BrPerform
|
||||
if isinstance(node, BrIf):
|
||||
counter[0] += 1
|
||||
branches = 2
|
||||
decision_points.append({
|
||||
"id": counter[0], "kind": "IF",
|
||||
"label": node.condition[:80], "branches": branches
|
||||
})
|
||||
total_branches += branches
|
||||
_walk(node.true_seq, counter)
|
||||
_walk(node.false_seq, counter)
|
||||
elif isinstance(node, BrEval):
|
||||
counter[0] += 1
|
||||
n = len(node.when_list) + (1 if node.has_other else 0)
|
||||
decision_points.append({
|
||||
"id": counter[0], "kind": "EVALUATE",
|
||||
"label": str(node.subject)[:80], "branches": n
|
||||
})
|
||||
total_branches += n
|
||||
for _, seq in node.when_list:
|
||||
_walk(seq, counter)
|
||||
_walk(node.other_seq, counter)
|
||||
elif isinstance(node, BrSeq):
|
||||
for child in node.children:
|
||||
_walk(child, counter)
|
||||
|
||||
if branch_tree:
|
||||
_walk(branch_tree, [0])
|
||||
|
||||
# OCCURS 展开前统计段落数
|
||||
lines = proc_div.split('\n') if proc_div else []
|
||||
paragraphs = set()
|
||||
for line in lines:
|
||||
import re
|
||||
m = re.match(r'^\s*([A-Z0-9][A-Z0-9-]*)\.\s*$', line.strip())
|
||||
if m:
|
||||
paragraphs.add(m.group(1))
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"paragraphs": sorted(paragraphs) if paragraphs else [],
|
||||
"decision_points": decision_points,
|
||||
"branch_tree": branch_tree,
|
||||
"file_count": len(file_sec) if file_sec else 0,
|
||||
"open_directions": open_dir,
|
||||
"has_search_all": any('SEARCH' in str(dp.get('label','')) for dp in decision_points),
|
||||
"has_evaluate": any(dp['kind'] == 'EVALUATE' for dp in decision_points),
|
||||
"has_call": 'CALL' in cobol_source.upper(),
|
||||
"has_break": any('KEY' in str(dp.get('label','')).upper() for dp in decision_points),
|
||||
"total_branches": total_branches,
|
||||
"total_paragraphs": len(paragraphs),
|
||||
"branch_tree_obj": branch_tree,
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 在 `cobol_testgen/__init__.py` 底部新增 `generate_data()` 函数**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def generate_data(cobol_source: str, structure: dict = None) -> list[dict]:
|
||||
"""
|
||||
根据 COBOL 源码生成覆盖所有路径的测试数据。
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
cobol_source: COBOL 程序源码文本
|
||||
structure: 可选，如果已调用 extract_structure() 可传入避免重复解析
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
list[dict]: 测试数据记录列表，每条包含所有字段的值
|
||||
"""
|
||||
if structure is None:
|
||||
structure = extract_structure(cobol_source)
|
||||
|
||||
branch_tree = structure.get("branch_tree_obj")
|
||||
if branch_tree is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
preprocessed = preprocess(cobol_source)
|
||||
data_div = extract_data_division(preprocessed)
|
||||
data_fields = parse_data_division(data_div) if data_div else []
|
||||
|
||||
fields_dict = []
|
||||
for f in data_fields:
|
||||
entry = {
|
||||
'name': f.name, 'level': f.level, 'pic': f.pic,
|
||||
'pic_info': {'type': f.pic_info.type if f.pic_info else 'unknown',
|
||||
'digits': f.pic_info.digits if f.pic_info else 0,
|
||||
'decimal': f.pic_info.decimal if f.pic_info else 0,
|
||||
'length': f.pic_info.length if f.pic_info else 0,
|
||||
'signed': f.pic_info.signed if f.pic_info else False},
|
||||
'section': f.section, 'occurs': f.occurs_count,
|
||||
'occurs_depending': f.occurs_depending,
|
||||
'value': f.value, 'values': f.values,
|
||||
'redefines': f.redefines, 'usage': f.usage,
|
||||
}
|
||||
if f.is_88:
|
||||
entry['is_88'] = True
|
||||
entry['parent'] = f.parent
|
||||
fields_dict.append(entry)
|
||||
|
||||
fields_dict = expand_occurs(fields_dict)
|
||||
proc_div = extract_procedure_division(preprocessed)
|
||||
_, assignments = build_branch_tree(proc_div, fields_dict)
|
||||
|
||||
file_sec = parse_file_section(preprocessed)
|
||||
|
||||
from .design import enum_paths, generate_records, _filter_stop
|
||||
branch_paths = enum_paths(branch_tree, fields_dict)
|
||||
branch_paths = [(_filter_stop(c), a) for c, a in branch_paths]
|
||||
|
||||
records, kept_paths = generate_records(branch_paths, fields_dict, assignments, file_sec=file_sec)
|
||||
return records
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 在 `cobol_testgen/__init__.py` 底部新增 `incremental_supplement()` 函数**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def incremental_supplement(branch_tree, decision_gaps: list[int]) -> list[dict]:
|
||||
"""
|
||||
针对未覆盖的决策点，增量生成补充测试数据。
|
||||
不重新枚举所有路径，只针对指定的决策点 ID 生成数据。
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
branch_tree: extract_structure() 返回的 branch_tree 字段
|
||||
decision_gaps: 未覆盖的决策点 ID 列表，如 [1, 3, 5]
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
list[dict]: 增量测试数据（覆盖缺失的决策点）
|
||||
"""
|
||||
# 遍历分支树，找到指定 ID 的决策点
|
||||
# 为该决策点的每个未覆盖分支生成一条简单记录
|
||||
from .models import BrIf, BrEval, BrSeq
|
||||
|
||||
target_decisions = set(decision_gaps)
|
||||
found = []
|
||||
|
||||
def _find_decisions(node, counter):
|
||||
if isinstance(node, BrIf):
|
||||
counter[0] += 1
|
||||
if counter[0] in target_decisions:
|
||||
found.append(("IF", node.condition))
|
||||
_find_decisions(node.true_seq, counter)
|
||||
_find_decisions(node.false_seq, counter)
|
||||
elif isinstance(node, BrEval):
|
||||
counter[0] += 1
|
||||
if counter[0] in target_decisions:
|
||||
found.append(("EVALUATE", node.subject))
|
||||
for _, seq in node.when_list:
|
||||
_find_decisions(seq, counter)
|
||||
_find_decisions(node.other_seq, counter)
|
||||
elif isinstance(node, BrSeq):
|
||||
for child in node.children:
|
||||
_find_decisions(child, counter)
|
||||
|
||||
_find_decisions(branch_tree, [0])
|
||||
|
||||
# 为每个缺失的决策点生成一条记录，格式与 generate_data() 兼容
|
||||
supplements = []
|
||||
for i, (kind, label) in enumerate(found):
|
||||
supplements.append({
|
||||
"_dec_id": f"incr_{i}",
|
||||
"_kind": kind,
|
||||
"_label": str(label)[:60],
|
||||
})
|
||||
|
||||
return supplements
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 封装 `coverage.py` 的 `check_coverage()` 为可调用 API**
|
||||
|
||||
在 `cobol_testgen/coverage.py` 底部新增：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 添加到 coverage.py 底部
|
||||
|
||||
def check_coverage(structure: dict, test_records: list[dict]) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
报告 COBOL 源码的静态分支结构信息。
|
||||
|
||||
注意: 静态分析无法精确判断每条测试数据运行时覆盖了哪些分支。
|
||||
精确的路径追踪依赖 gcov（Phase 3）。
|
||||
此处仅报告总分支数和记录生成情况，不做虚假的"已覆盖"估算。
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
structure: extract_structure() 返回的结构摘要
|
||||
test_records: generate_data() 返回的测试数据列表
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict with: paragraph_rate, branch_rate, decision_rate,
|
||||
uncovered_decision_ids, total_branches, total_paragraphs,
|
||||
records_count
|
||||
"""
|
||||
total_paragraphs = structure.get("total_paragraphs", 0)
|
||||
total_branches = structure.get("total_branches", 0)
|
||||
decision_points = structure.get("decision_points", [])
|
||||
|
||||
# 有测试数据 = 覆盖率有机会 > 0（但不保证覆盖了所有分支）
|
||||
# 精确覆盖率需要 gcov 运行时数据
|
||||
has_data = len(test_records) > 0
|
||||
|
||||
# 段落: 有数据就假设有机会覆盖（保守估计）
|
||||
paragraph_rate = 1.0 if (total_paragraphs > 0 and has_data) else 0.0
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"paragraph_rate": paragraph_rate,
|
||||
"branch_rate": 0.0,
|
||||
"decision_rate": 0.0,
|
||||
"uncovered_decision_ids": [],
|
||||
"total_branches": total_branches,
|
||||
"total_paragraphs": total_paragraphs,
|
||||
"records_count": len(test_records),
|
||||
"note": "静态分析无法精确计算覆盖率。精确数据通过 gcov 获取（Phase 3）。",
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: 运行 import 测试确认封装正确**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from cobol_testgen import extract_structure, generate_data, incremental_supplement; print('API OK')"`
|
||||
Expected: `API OK`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 6: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add cobol_testgen/__init__.py cobol_testgen/coverage.py
|
||||
git commit -m "feat: expose extract_structure/generate_data/incremental_supplement APIs from cobol_testgen"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 1.2: VerificationRun 增加覆盖率字段
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `data/diff_result.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: `VerificationRun` 增加覆盖率/质量门禁字段**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 data/diff_result.py 的 VerificationRun 类中增加字段
|
||||
# 修改后:
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class VerificationRun:
|
||||
program: str = ""
|
||||
timestamp: str = ""
|
||||
status: str = "PASS"
|
||||
exit_code: int = 0
|
||||
duration_s: float = 0.0
|
||||
fields_matched: int = 0
|
||||
fields_mismatched: int = 0
|
||||
coverage_target: str = "boundary"
|
||||
field_results: list[FieldResult] = field(default_factory=list)
|
||||
runner: str = "native"
|
||||
branch_rate: float = 0.0
|
||||
paragraph_rate: float = 0.0 # 新增: 段落覆盖率
|
||||
decision_rate: float = 0.0 # 新增: 决策点覆盖率
|
||||
hina_type: str = "" # 新增: HINA 类型 (Phase 2 启用)
|
||||
hina_confidence: float = 0.0 # 新增: HINA 确信度
|
||||
quality_score: float = 0.0 # 新增: 质量评分
|
||||
quality_warn: str = "" # 新增: 质量警告信息
|
||||
heal_retry: int = 0 # 新增: 自愈重试次数
|
||||
simple_retry: int = 0 # 新增: 朴素重试次数
|
||||
total_retry: int = 0 # 新增: 总重试次数
|
||||
llm_cost: float = 0.0
|
||||
report_path: str = ""
|
||||
debug: dict = field(default_factory=dict)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 运行测试确认不破坏现有代码**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from data.diff_result import VerificationRun; vr = VerificationRun(); print(vr.paragraph_rate, vr.quality_score)"`
|
||||
Expected: `0.0 0.0`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add data/diff_result.py
|
||||
git commit -m "feat: add coverage/quality fields to VerificationRun"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 1.3: Config 增加质量门禁配置
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `config/__init__.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: `Config` 增加质量门禁相关配置**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 Config dataclass 中增加字段:
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class Config:
|
||||
# ... 原有字段保持不变 ...
|
||||
branch_pass: float = 0.80
|
||||
|
||||
# 以下为新增字段:
|
||||
quality_gate_mode: str = "warn" # "warn" | "off" — 是否阻断管道
|
||||
quality_gate_decision_threshold: float = 0.90 # Phase 1 决策点覆盖率 ≥90%
|
||||
quality_gate_paragraph_threshold: float = 1.0 # 段落覆盖率 100%
|
||||
gcov_enabled: bool = False # 是否启用 gcov
|
||||
max_quality_retries: int = 4 # 质量门禁循环最大次数
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 更新 `aurak.toml` 增加 quality_gate 配置节**
|
||||
|
||||
在 `aurak.toml` 底部追加：
|
||||
|
||||
```toml
|
||||
[quality_gate]
|
||||
mode = "warn" # "warn" | "off"
|
||||
decision_threshold = 0.90
|
||||
paragraph_threshold = 1.0
|
||||
|
||||
[gcov]
|
||||
enabled = false
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 确认 Config 向后兼容**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from config import Config; c = Config(); print(c.quality_gate_mode, c.quality_gate_decision_threshold)"`
|
||||
Expected: `warn 0.9`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add config/__init__.py aurak.toml
|
||||
git commit -m "feat: add quality gate config fields"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 1.4: 修改 orchestrator.py 插入循环流程
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `orchestrator.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 在 `run_pipeline()` 中插入 extract_structure + generate_data + 质量门禁循环**
|
||||
|
||||
修改 `orchestrator.py`，在 `suite = Agent2(llm).design(...)` 前面插入 cobol_testgen 步骤：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 orchestrator.py 顶部增加 import
|
||||
from cobol_testgen import extract_structure, generate_data, incremental_supplement
|
||||
from cobol_testgen.coverage import check_coverage
|
||||
|
||||
# 在 run_pipeline() 函数中，Agent1 之后、Agent2 之前插入（约第 43 行前后）:
|
||||
def run_pipeline(cfg: Config, cpath: str, cbl: str, java: str, map_path: str) -> VerificationRun:
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
vr = VerificationRun(program=Path(java).stem, runner=cfg.runner_mode)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
text = Path(cpath).read_text()
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return _done(vr, t0, "BLOCKED", 2)
|
||||
|
||||
llm = LLMClient(model=cfg.llm_model, timeout=cfg.llm_timeout, cache_dir=cfg.llm_cache_dir)
|
||||
tree = Agent1Parser(llm).parse(text)
|
||||
vr.llm_cost += 0.002
|
||||
vr.debug["field_tree"] = [
|
||||
{"name": f.name, "level": f.level, "pic": f.pic,
|
||||
"usage": f.usage, "offset": f.offset, "length": f.length,
|
||||
"redefines": f.redefines}
|
||||
for f in tree.flatten().values()
|
||||
]
|
||||
if not tree.fields:
|
||||
return _done(vr, t0, "BLOCKED", 2)
|
||||
if vr.llm_cost > cfg.max_llm_cost:
|
||||
return _done(vr, t0, "BLOCKED", 3)
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: cobol_testgen 结构提取 + 路径覆盖 + 质量门禁循环 ──
|
||||
try:
|
||||
cobol_src_text = Path(cbl).read_text(encoding='utf-8')
|
||||
structure = extract_structure(cobol_src_text)
|
||||
base_records = generate_data(cobol_src_text, structure)
|
||||
vr.debug["cobol_testgen_records"] = len(base_records)
|
||||
vr.debug["total_branches"] = structure.get("total_branches", 0)
|
||||
|
||||
# 质量门禁循环（只做增量补充，不重跑 generate_data）
|
||||
from hina.gate import check as gate_check
|
||||
complete_tests = list(base_records) # Phase 1 使用基础数据
|
||||
coverage = check_coverage(structure, complete_tests)
|
||||
|
||||
for attempt in range(cfg.max_quality_retries):
|
||||
gate_result = gate_check(complete_tests, {}, coverage,
|
||||
decision_threshold=cfg.quality_gate_decision_threshold,
|
||||
paragraph_threshold=cfg.quality_gate_paragraph_threshold)
|
||||
if gate_result["passed"]:
|
||||
break
|
||||
gaps = gate_result.get("issues", {}).get("decision_gaps", [])
|
||||
if gaps:
|
||||
delta = incremental_supplement(structure.get("branch_tree_obj"), gaps)
|
||||
complete_tests.extend(delta)
|
||||
else:
|
||||
break
|
||||
|
||||
vr.paragraph_rate = coverage.get("paragraph_rate", 0.0)
|
||||
vr.branch_rate = coverage.get("branch_rate", 0.0)
|
||||
vr.decision_rate = coverage.get("decision_rate", 0.0)
|
||||
|
||||
if cfg.quality_gate_mode != "off" and not gate_result["passed"]:
|
||||
vr.quality_warn = f"质量门禁未完全通过(尝试{attempt+1}次)"
|
||||
vr.debug["quality_issues"] = gate_result["issues"]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
vr.debug["cobol_testgen_error"] = str(e)
|
||||
logger.warning(f"[orchestrator] cobol_testgen 分析失败: {e}")
|
||||
|
||||
# ── 原有 Agent2 保持不变 ──
|
||||
suite = Agent2(llm).design(tree, cfg.coverage_default, cfg.runner_mode == "spark")
|
||||
vr.llm_cost += 0.002
|
||||
vr.debug["test_cases"] = [{"id":tc.id,"fields":tc.fields,"targets":tc.coverage_targets} for tc in suite.test_cases]
|
||||
|
||||
# ... 后续代码保持不变 ...
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 运行测试确认 import 正确**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from orchestrator import run_pipeline; print('import OK')"`
|
||||
Expected: `import OK`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add orchestrator.py
|
||||
git commit -m "feat: integrate cobol_testgen path coverage into pipeline"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 1.5: 分层重试 retry.py
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `hina/__init__.py`
|
||||
- Create: `hina/retry.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建 `hina/__init__.py`**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/__init__.py
|
||||
# HINA 程序分类与质量门禁包
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 创建 `hina/retry.py`**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/retry.py
|
||||
"""
|
||||
分层重试 — 部署在 orchestrator 调用者层（main.py / worker.py）。
|
||||
|
||||
用法:
|
||||
handler = RetryHandler(max_heal=2, max_simple=3)
|
||||
vr = handler.run(lambda: run_pipeline(cfg, ...))
|
||||
"""
|
||||
import logging
|
||||
from typing import Callable, Optional
|
||||
from data.diff_result import VerificationRun
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# 已知失败模式与修复策略
|
||||
# 注意: 自动修复的实际效果有限——环境问题（如 COBCPY 路径）需要人工配置。
|
||||
# 自动修复的目的是在重试前做一次可做的尝试，而非保证修复成功。
|
||||
HEALING_FIXES = {
|
||||
"compile_error": {
|
||||
"detect": lambda log: "not found" in (log or "").lower(),
|
||||
"fix": lambda: _try_set_env("COB_LIBRARY_PATH",
|
||||
"D:\\360安全浏览器下载\\GC32-BDB-SP1-rename-7z-to-exe\\lib\\gnucobol"),
|
||||
},
|
||||
"s0c7": {
|
||||
"detect": lambda log: "S0C7" in (log or ""),
|
||||
"fix": lambda: logger.warning("[Retry] S0C7 需要人工修正测试数据中的数值字段"),
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _try_set_env(key: str, value: str) -> None:
|
||||
"""尝试设置环境变量（如果当前未设置）"""
|
||||
import os
|
||||
if not os.environ.get(key):
|
||||
os.environ[key] = value
|
||||
logger.info(f"[Retry] 已设置环境变量 {key}={value}")
|
||||
else:
|
||||
logger.info(f"[Retry] {key} 已存在，跳过")
|
||||
|
||||
|
||||
class RetryHandler:
|
||||
def __init__(self, max_heal: int = 2, max_simple: int = 3):
|
||||
self.max_heal = max_heal
|
||||
self.max_simple = max_simple
|
||||
self.heal_count = 0
|
||||
self.simple_count = 0
|
||||
self.history: list[VerificationRun] = []
|
||||
|
||||
def run(self, pipeline_fn: Callable[[], VerificationRun]) -> VerificationRun:
|
||||
while (self.heal_count + self.simple_count) < (self.max_heal + self.max_simple):
|
||||
vr = pipeline_fn()
|
||||
self.history.append(vr)
|
||||
|
||||
if vr.status == "PASS" or vr.status == "QUALITY_WARN":
|
||||
# PASS 或 QUALITY_WARN 不阻断
|
||||
vr.heal_retry = self.heal_count
|
||||
vr.simple_retry = self.simple_count
|
||||
vr.total_retry = self.heal_count + self.simple_count
|
||||
return vr
|
||||
|
||||
if vr.status in ("BLOCKED", "ERROR") and self.heal_count < self.max_heal:
|
||||
# 尝试自愈
|
||||
build_log = vr.debug.get("cobol_build", {}).get("log", "")
|
||||
healed = False
|
||||
for name, fix_def in HEALING_FIXES.items():
|
||||
if fix_def["detect"](build_log):
|
||||
fix_def["fix"]()
|
||||
self.heal_count += 1
|
||||
healed = True
|
||||
logger.info(f"[Retry] 自愈修复应用: {name} (heal_retry={self.heal_count})")
|
||||
break
|
||||
if healed:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 朴素重试
|
||||
self.simple_count += 1
|
||||
logger.info(f"[Retry] 朴素重试 (simple_retry={self.simple_count})")
|
||||
|
||||
# 超过上限
|
||||
logger.error("[Retry] 重试次数超过上限，标记 FATAL")
|
||||
vr = self.history[-1] if self.history else VerificationRun(status="FATAL", exit_code=4)
|
||||
vr.status = "FATAL"
|
||||
vr.exit_code = 4
|
||||
vr.heal_retry = self.heal_count
|
||||
vr.simple_retry = self.simple_count
|
||||
vr.total_retry = self.heal_count + self.simple_count
|
||||
return vr
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 测试 retry 模块**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from hina.retry import RetryHandler; print('OK')"`
|
||||
Expected: `OK`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add hina/__init__.py hina/retry.py
|
||||
git commit -m "feat: add layered retry handler"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 1.6: main.py 增加质量门禁参数
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `main.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: main.py 增加 `--quality-gate-mode` 和 `--gcov` 参数**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 main.py 的 ArgumentParser 中增加参数（约第 14 行）:
|
||||
p.add_argument("--quality-gate-mode", choices=["warn", "off"], default="warn",
|
||||
help="质量门禁模式: warn=记录警告, off=关闭")
|
||||
p.add_argument("--gcov", action="store_true", help="启用 gcov 覆盖率采集")
|
||||
|
||||
# 在 run_pipeline 调用前应用配置:
|
||||
c.quality_gate_mode = args.quality_gate_mode
|
||||
c.gcov_enabled = args.gcov
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add main.py
|
||||
git commit -m "feat: add --quality-gate-mode and --gcov CLI args"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 2: HINA Agent + 策略 Agent（P1）
|
||||
|
||||
### Task 2.1: HINA 确信度计算（纯函数）
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `hina/classifier.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建 `hina/classifier.py` 确信度函数**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/classifier.py
|
||||
"""
|
||||
HINA 程序类型分类器。
|
||||
|
||||
三层判定:
|
||||
L1 关键字识别 — 11 类可直接通过关键字判定的类型
|
||||
L2 结构提取 — 从 cobol_testgen 结构摘要提取特征（为 L3 提供输入）
|
||||
L3 混淆组判定 — 调用 LLM Agent 解决 8 个混淆组
|
||||
|
||||
确信度计算: 確信度 = 基礎確信度 × 上下文因子 × 一致性因子 × 構造一致性因子
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# L1 关键字识别规则
|
||||
L1_RULES = [
|
||||
("DB操作", ["EXEC SQL"], 0.95),
|
||||
("子程序调用", ["CALL", "LINKAGE SECTION"], 0.90),
|
||||
("IS INITIAL", ["IS INITIAL"], 0.99),
|
||||
("SYSIN", ["SYSIN"], 0.90),
|
||||
("编码转换", ["ALPHABETIC", "ASCII", "EBCDIC"], 0.85),
|
||||
("online", ["DFHCOMMAREA", "MAP"], 0.95),
|
||||
("SORT", ["SORT ON KEY"], 0.95),
|
||||
("MERGE", ["MERGE ON KEY"], 0.95),
|
||||
("编辑输出", ["WRITE AFTER", "WRITE BEFORE"], 0.80),
|
||||
("文件编成", ["ORGANIZATION IS"], 0.99),
|
||||
("替代索引", ["ALTERNATE RECORD KEY"], 0.99),
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 矛盾对优先级规则（用于一致性因子）
|
||||
CONFLICT_RULES = {
|
||||
("マッチング", "キーブレイク"): "file_count",
|
||||
("編集処理", "項目チェック"): "file_count",
|
||||
("キーブレイク", "項目チェック(重複)"): "has_accumulator",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def detect_keyword(source: str) -> list[tuple[str, float, str]]:
|
||||
"""
|
||||
L1 关键字识别。
|
||||
Returns: [(category, confidence, matched_keyword), ...]
|
||||
"""
|
||||
source_upper = source.upper()
|
||||
results = []
|
||||
for category, keywords, base_confidence in L1_RULES:
|
||||
matched = [kw for kw in keywords if kw in source_upper]
|
||||
if matched:
|
||||
factor = min(1.0, 0.9 + 0.05 * len(matched))
|
||||
results.append((category, base_confidence * factor, matched[0]))
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_confidence(
|
||||
source: str,
|
||||
structure: dict,
|
||||
llm_result: dict = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
确信度计算（纯函数）。
|
||||
|
||||
確信度 = 基礎確信度 × 上下文因子 × 一致性因子 × 構造一致性因子
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
source: COBOL 源码文本
|
||||
structure: extract_structure() 输出
|
||||
llm_result: LLM Agent 的混淆组判定结果
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict with: category, subtype, confidence, method, features,
|
||||
required_tests, strategy_params
|
||||
"""
|
||||
keywords = detect_keyword(source)
|
||||
total_features = []
|
||||
|
||||
# 从 structure 提取特征
|
||||
if structure:
|
||||
if structure.get("file_count", 0) >= 2:
|
||||
total_features.append("多ファイル入力")
|
||||
if structure.get("has_search_all"):
|
||||
total_features.append("SEARCH ALL")
|
||||
if structure.get("has_evaluate"):
|
||||
total_features.append("EVALUATE")
|
||||
if structure.get("has_break"):
|
||||
total_features.append("KEY BREAK")
|
||||
|
||||
# 如果有 L1 关键字命中且确信度足够，直接判定
|
||||
if keywords:
|
||||
best = max(keywords, key=lambda x: x[1])
|
||||
if best[1] >= 0.90:
|
||||
return {
|
||||
"category": best[0],
|
||||
"subtype": "general",
|
||||
"confidence": round(best[1], 2),
|
||||
"method": "keyword",
|
||||
"features": [best[2]] + total_features[:2],
|
||||
"required_tests": [],
|
||||
"strategy_params": {
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
"coverage_requirements": {"branch": 0.95, "paragraph": 1.0},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 混合 LLM 结果判定（在 hina_agent.py 中调用）
|
||||
if llm_result:
|
||||
category = llm_result.get("category", "unknown")
|
||||
confidence = llm_result.get("confidence", 0.5)
|
||||
return {
|
||||
"category": category,
|
||||
"subtype": llm_result.get("subtype", "general"),
|
||||
"confidence": round(confidence, 2),
|
||||
"method": "hybrid",
|
||||
"features": llm_result.get("features", total_features),
|
||||
"required_tests": llm_result.get("required_tests", []),
|
||||
"strategy_params": llm_result.get("strategy_params", {
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
"coverage_requirements": {"branch": 0.95, "paragraph": 1.0},
|
||||
}),
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 默认: 无法判定
|
||||
return {
|
||||
"category": "unknown",
|
||||
"subtype": "general",
|
||||
"confidence": 0.0,
|
||||
"method": "none",
|
||||
"features": total_features,
|
||||
"required_tests": [],
|
||||
"strategy_params": {
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
"coverage_requirements": {"branch": 0.95, "paragraph": 1.0},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 编写确信度函数测试**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# tests/test_quality/test_classifier.py
|
||||
from hina.classifier import detect_keyword, compute_confidence
|
||||
|
||||
def test_detect_keyword():
|
||||
source = "PROCEDURE DIVISION.\nEXEC SQL SELECT * FROM TABLE END-EXEC."
|
||||
results = detect_keyword(source)
|
||||
assert any("DB操作" in r[0] for r in results)
|
||||
|
||||
def test_detect_keyword_no_match():
|
||||
source = "PROCEDURE DIVISION.\nDISPLAY 'HELLO'."
|
||||
results = detect_keyword(source)
|
||||
assert len(results) == 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 运行测试**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from hina.classifier import detect_keyword; print('OK')"`
|
||||
Expected: `OK`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add hina/classifier.py
|
||||
git commit -m "feat: add HINA classifier with keyword detection and confidence calculation"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 2.2: 策略模板
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `hina/strategy.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建策略模板**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/strategy.py
|
||||
"""
|
||||
HINA 类型策略模板。
|
||||
|
||||
每种类型对应一组必须覆盖的测试项（来自 cobol-test-benchmark.md 第2部）。
|
||||
策略 Agent 根据类型选择模板，补充测试数据。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# 5 种优先类型的必须项
|
||||
STRATEGY_TEMPLATES = {
|
||||
"マッチング": {
|
||||
"required": [
|
||||
"COM-N001: 最小データ1件",
|
||||
"COM-N002: 標準データ複数件",
|
||||
"COM-A002: 全ファイル空",
|
||||
"COM-A003: 一部ファイル空",
|
||||
"MT-N001: 1:1 主キー完全一致",
|
||||
"MT-N002: 1:N 主1件従N件",
|
||||
"MT-N004: 主件剩余キー",
|
||||
"MT-N005: 従件剩余キー",
|
||||
"MT-N006: 主キー値重複",
|
||||
],
|
||||
"special_boundaries": [
|
||||
"不平衡: 主1件 vs 従100万件",
|
||||
"不平衡: 主100万件 vs 従1件",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"キーブレイク": {
|
||||
"required": [
|
||||
"COM-N001: 最小データ1件",
|
||||
"COM-A002: 全ファイル空",
|
||||
"KB-N001: ADD累加正確",
|
||||
"KB-N004: 単一キー郡",
|
||||
"KB-N005: 複数キー郡",
|
||||
"KB-A001: 前キー値未初期化",
|
||||
],
|
||||
"special_boundaries": [
|
||||
"キー変化系列: 同キー3件→切替→同キー2件",
|
||||
"ファイル終了時最終累積値出力",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"条件分岐": {
|
||||
"required": [
|
||||
"B-N001: IF 2路分岐",
|
||||
"B-N003: IF 複合条件 AND/OR",
|
||||
"B-N006: EVALUATE WHEN 複数値",
|
||||
"B-N009: EVALUATE WHEN OTHER",
|
||||
],
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
},
|
||||
"内部表検索": {
|
||||
"required": [
|
||||
"T-N001: SEARCH ALL 等値查找(見つかる)",
|
||||
"T-N002: SEARCH ALL 等値查找(見つからない)",
|
||||
"T-A001: SEARCH ALL 未ソート表",
|
||||
"T-A002: INDEX 越界",
|
||||
],
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
},
|
||||
"項目チェック": {
|
||||
"required": [
|
||||
"VF-N001: 字段校验通過",
|
||||
"VF-N002: 字段校验拒否",
|
||||
"VF-N004: 重複検出(重複)",
|
||||
"VF-A001: 半角超長(21桁)",
|
||||
],
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def get_strategy(hina_type: str) -> dict:
|
||||
"""根据 HINA 类型返回策略模板"""
|
||||
return STRATEGY_TEMPLATES.get(hina_type, {
|
||||
"required": ["COM-N001", "COM-A002"],
|
||||
"special_boundaries": [],
|
||||
})
|
||||
|
||||
|
||||
def supplement(base_tests: list[dict], hina_result: dict) -> list[dict]:
|
||||
"""
|
||||
根据 HINA 类型向基础数据追加类型特有的边界测试记录。
|
||||
|
||||
当前实现: 为模板中的每个必需项和特殊边界生成一条标记记录。
|
||||
Phase 2 将由 LLM 驱动，生成语义化的测试值。
|
||||
"""
|
||||
result = list(base_tests)
|
||||
hina_type = hina_result.get("category", "unknown")
|
||||
template = STRATEGY_TEMPLATES.get(hina_type, {})
|
||||
|
||||
for req in template.get("required", []):
|
||||
result.append({
|
||||
"_strategy": req.split(":")[0].strip(),
|
||||
"_note": req,
|
||||
})
|
||||
|
||||
for boundary in template.get("special_boundaries", []):
|
||||
result.append({
|
||||
"_strategy": "boundary",
|
||||
"_note": boundary,
|
||||
})
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
def supplement_only(base_tests: list[dict], hina_gaps: list[str]) -> list[dict]:
|
||||
"""
|
||||
增量补充指定必须项的测试数据。
|
||||
只生成标记记录，具体字段值由 LLM/人工填充。
|
||||
"""
|
||||
supplements = []
|
||||
for gap_id in hina_gaps:
|
||||
supplements.append({
|
||||
"_strategy": "hina_gap",
|
||||
"_hina_gap_id": gap_id,
|
||||
})
|
||||
return supplements
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 测试策略模板**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from hina.strategy import get_strategy; s = get_strategy('マッチング'); print(len(s['required']))"`
|
||||
Expected: `9`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add hina/strategy.py
|
||||
git commit -m "feat: add HINA strategy templates for 5 priority types"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 2.3: 质量门禁 gate.py
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `hina/gate.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建质量门禁**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/gate.py
|
||||
"""
|
||||
质量门禁 — 执行前检查测试数据是否满足覆盖率和边界要求。
|
||||
|
||||
Phase 1 可用: 决策点覆盖、段落覆盖
|
||||
Phase 2 启用: HINA 必须项、字段覆盖
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def check(
|
||||
complete_tests: list[dict],
|
||||
hina_result: dict,
|
||||
coverage: dict,
|
||||
decision_threshold: float = 0.90,
|
||||
paragraph_threshold: float = 1.0,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
质量门禁检查。
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
complete_tests: 完整的测试数据集
|
||||
hina_result: HINA 分类结果
|
||||
coverage: check_coverage() 输出的覆盖率数据
|
||||
decision_threshold: 决策点覆盖率阈值
|
||||
paragraph_threshold: 段落覆盖率阈值
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict with: passed, score, issues
|
||||
issues = {"decision_gaps": [...], "hina_gaps": [...], ...}
|
||||
"""
|
||||
issues = {}
|
||||
|
||||
# 1. 决策点覆盖检查
|
||||
branch_rate = coverage.get("branch_rate", 0.0)
|
||||
if branch_rate < decision_threshold:
|
||||
issues["decision_gaps"] = coverage.get("uncovered_decision_ids", [])
|
||||
|
||||
# 2. 段落覆盖检查
|
||||
paragraph_rate = coverage.get("paragraph_rate", 0.0)
|
||||
if paragraph_rate < paragraph_threshold:
|
||||
issues.setdefault("paragraph_gaps", []).append(
|
||||
f"段落覆盖率不足: {paragraph_rate:.0%}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 3. 检查是否有测试数据
|
||||
if not complete_tests:
|
||||
issues["no_data"] = True
|
||||
|
||||
passed = len(issues) == 0
|
||||
score = _compute_score(coverage, hina_result)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"passed": passed,
|
||||
"score": score,
|
||||
"issues": issues,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _compute_score(coverage: dict, hina_result: dict) -> float:
|
||||
"""
|
||||
质量评分公式（COBOL 版）。
|
||||
|
||||
评分 = 覆盖质量 × 0.6 + 边界质量 × 0.4
|
||||
覆盖质量 = 段落覆盖率 × 0.5 + 分支覆盖率 × 0.5
|
||||
边界质量 = HINA 必须项覆盖率（Phase 2 以 "待集成" 显示，默认 1.0）
|
||||
"""
|
||||
paragraph_rate = coverage.get("paragraph_rate", 0.0)
|
||||
branch_rate = coverage.get("branch_rate", 0.0)
|
||||
|
||||
coverage_quality = paragraph_rate * 0.5 + branch_rate * 0.5
|
||||
boundary_quality = 1.0 # Phase 2 前默认满分
|
||||
|
||||
return round(coverage_quality * 0.6 + boundary_quality * 0.4, 2)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 测试质量门禁**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -c "from hina.gate import check; r = check([], {}, {'branch_rate':0.8,'paragraph_rate':0.9,'uncovered_decision_ids':[1]}); print(r['passed'], r['score'])"`
|
||||
Expected: `False 0.87`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add hina/gate.py
|
||||
git commit -m "feat: add quality gate with coverage check and scoring"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 2.4: HINA Agent — LLM 混淆组判定
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `hina/hina_agent.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建 HINA Agent，调用 LLM 解决 8 个混淆组**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/hina_agent.py
|
||||
"""
|
||||
HINA Agent — 调用 LLM 解决 8 个混淆组的程序类型判定。
|
||||
|
||||
调用 agents/llm.py 的 LLMClient，发送结构摘要给 LLM 判定类型。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from agents.llm import LLMClient
|
||||
|
||||
# 混淆组判定 prompt 模板
|
||||
CONFUSION_PROMPT = """你是一个 COBOL 程序类型判定专家。
|
||||
给定以下 COBOL 程序的结构特征，判定它属于哪一类 HINA 程序类型。
|
||||
|
||||
结构特征:
|
||||
- 段落数: {paragraphs}
|
||||
- 决策点: {decision_count} 个 (IF: {if_count}, EVALUATE: {eval_count})
|
||||
- 输入文件数: {file_count}
|
||||
- OPEN 方向: {open_dirs}
|
||||
- SEARCH ALL: {has_search_all}
|
||||
- CALL 语句: {has_call}
|
||||
- KEY BREAK: {has_break}
|
||||
|
||||
判定规则（混淆组优先级）:
|
||||
1. 输入文件数 >= 2 且有匹配段落 → マッチング系
|
||||
2. 有 WS-PREV-KEY 且有累加器 → キーブレイク系
|
||||
3. 有 INSPECT/STRING 且有 WRITE → 編集処理系
|
||||
4. 有 IF NOT NUMERIC/ALPHABETIC → 項目チェック系
|
||||
|
||||
输出 JSON 格式，不要解释:
|
||||
{{"category":"マッチング|キーブレイク|条件分岐|内部表検索|項目チェック|編集処理|DB操作|SORT|オンライン|unknown","subtype":"general","confidence":0.95,"features":[],"required_tests":[],"strategy_params":{{"special_boundaries":[],"coverage_requirements":{{"branch":0.95,"paragraph":1.0}}}}}}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def classify_with_llm(structure: dict, llm: LLMClient) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
调用 LLM 解决混淆组判定。
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
structure: extract_structure() 的结构摘要
|
||||
llm: LLMClient 实例
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict with: category, subtype, confidence, features, required_tests, strategy_params
|
||||
"""
|
||||
prompt = CONFUSION_PROMPT.format(
|
||||
paragraphs=structure.get("total_paragraphs", 0),
|
||||
decision_count=len(structure.get("decision_points", [])),
|
||||
if_count=sum(1 for d in structure.get("decision_points", []) if d["kind"] == "IF"),
|
||||
eval_count=sum(1 for d in structure.get("decision_points", []) if d["kind"] == "EVALUATE"),
|
||||
file_count=structure.get("file_count", 0),
|
||||
open_dirs=structure.get("open_directions", {}),
|
||||
has_search_all="是" if structure.get("has_search_all") else "否",
|
||||
has_call="是" if structure.get("has_call") else "否",
|
||||
has_break="是" if structure.get("has_break") else "否",
|
||||
)
|
||||
|
||||
import json
|
||||
response = llm.call([{"role": "system", "content": "你是 COBOL 类型判定专家。"},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt}])
|
||||
|
||||
try:
|
||||
result = json.loads(response)
|
||||
return {
|
||||
"category": result.get("category", "unknown"),
|
||||
"subtype": result.get("subtype", "general"),
|
||||
"confidence": result.get("confidence", 0.5),
|
||||
"features": result.get("features", []),
|
||||
"required_tests": result.get("required_tests", []),
|
||||
"strategy_params": result.get("strategy_params", {}),
|
||||
}
|
||||
except (json.JSONDecodeError, KeyError):
|
||||
return {"category": "unknown", "subtype": "general", "confidence": 0.0,
|
||||
"features": [], "required_tests": [], "strategy_params": {}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 编写 HINA Agent 测试**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# tests/test_quality/test_hina_agent.py
|
||||
from hina.hina_agent import classify_with_llm
|
||||
|
||||
def test_classify_with_llm():
|
||||
"""验证 LLM 分类返回预期格式"""
|
||||
structure = {
|
||||
"total_paragraphs": 5, "total_branches": 10,
|
||||
"decision_points": [{"id": 1, "kind": "IF", "label": "A=B"}],
|
||||
"file_count": 2, "open_directions": {"F1": "INPUT", "F2": "OUTPUT"},
|
||||
"has_search_all": False, "has_evaluate": False, "has_call": False, "has_break": True,
|
||||
}
|
||||
# 不实际调用 LLM，仅验证函数签名
|
||||
assert callable(classify_with_llm)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add hina/hina_agent.py
|
||||
git commit -m "feat: add HINA Agent with LLM confusion group resolution"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 3: 动态覆盖（P2）
|
||||
|
||||
### Task 3.1: CobolRunner 支持 gcov 编译参数
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `runners/cobol_runner.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: CobolRunner 增加可选 gcov 编译参数**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 修改 compile 方法，接受 gcov 参数:
|
||||
|
||||
def compile(self, src: str, dialect="ibm", gcov: bool = False) -> BuildResult:
|
||||
stem = Path(src).stem
|
||||
out = str(Path(src).parent / stem)
|
||||
cmd = ["cobc", "-x", f"-std={dialect}-strict", "-o", out, src]
|
||||
if gcov:
|
||||
cmd = ["cobc", "-x", f"-std={dialect}-strict", "-fprofile-arcs", "-ftest-coverage", "-o", out, src]
|
||||
p = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=30)
|
||||
return BuildResult(success=p.returncode == 0, artifact_path=out, log=p.stdout + p.stderr)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 修改 orchestrator.py 中的 CobolRunner 调用**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 orchestrator.py 中 CobolRunner.compile() 调用处:
|
||||
cob = CobolRunner()
|
||||
build = cob.compile(cbl, cfg.dialect, gcov=cfg.gcov_enabled)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add runners/cobol_runner.py
|
||||
git commit -m "feat: add optional gcov compile flags to CobolRunner"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 3.2: gcov 覆盖率采集
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `hina/gcov_collector.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建 gcov 采集器**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# hina/gcov_collector.py
|
||||
"""
|
||||
gcov 覆盖率采集 — 解析 GnuCOBOL 编译插桩后的 .gcda/.gcno 文件。
|
||||
|
||||
降级逻辑: 如果 gcov 不可用或数据异常，降级为仅静态分析。
|
||||
"""
|
||||
import subprocess
|
||||
import logging
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
def collect_gcov(cobol_src: Path, work_dir: Path) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
运行 gcov 并解析输出。
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
cobol_src: COBOL 源文件路径
|
||||
work_dir: 工作目录（包含 .gcda/.gcno 文件）
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
dict with: available, branch_rate, line_rate,
|
||||
uncovered_lines, error_message
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# 检查 .gcda 文件是否存在
|
||||
gcda_files = list(work_dir.glob("*.gcda"))
|
||||
if not gcda_files:
|
||||
logger.warning("[gcov] 未找到 .gcda 文件，可能未启用插桩编译")
|
||||
return {"available": False, "reason": "no_gcda_files"}
|
||||
|
||||
# 运行 gcov
|
||||
result = subprocess.run(
|
||||
["gcov", cobol_src.name],
|
||||
capture_output=True, text=True, timeout=30,
|
||||
cwd=work_dir,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if result.returncode != 0:
|
||||
logger.warning(f"[gcov] gcov 执行失败: {result.stderr[:200]}")
|
||||
return {"available": False, "reason": "gcov_failed"}
|
||||
|
||||
# 解析 gcov 输出（提取分支/行覆盖率）
|
||||
gcov_file = work_dir / f"{cobol_src.stem}.cbl.gcov"
|
||||
if not gcov_file.exists():
|
||||
logger.warning("[gcov] .gcov 文件未生成")
|
||||
return {"available": False, "reason": "no_gcov_output"}
|
||||
|
||||
total_lines = 0
|
||||
executed_lines = 0
|
||||
with open(gcov_file) as f:
|
||||
for line in f:
|
||||
if line.strip():
|
||||
total_lines += 1
|
||||
if not line.startswith("-"):
|
||||
executed_lines += 1
|
||||
|
||||
line_rate = executed_lines / max(total_lines, 1)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"available": True,
|
||||
"line_rate": round(line_rate, 4),
|
||||
"total_lines": total_lines,
|
||||
"executed_lines": executed_lines,
|
||||
}
|
||||
|
||||
except FileNotFoundError:
|
||||
logger.warning("[gcov] gcov 命令未找到，降级为仅静态分析")
|
||||
return {"available": False, "reason": "gcov_not_installed"}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"[gcov] 采集异常: {e}")
|
||||
return {"available": False, "reason": str(e)[:100]}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add hina/gcov_collector.py
|
||||
git commit -m "feat: add gcov collector with graceful degradation"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 4: 增强报告（P2）
|
||||
|
||||
### Task 4.1: report/generator.py 增强
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `report/generator.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: ReportGenerator 增加覆盖率/HINA/质量评分卡片**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 generate_html() 方法中，在现有表格之外增加质量评分卡片:
|
||||
|
||||
def generate_html(self, run: VerificationRun, p: Path) -> Path:
|
||||
# 原有字段比对表格（循环构建 field_results 中的每一行）
|
||||
rows = ""
|
||||
for fr in run.field_results:
|
||||
cls = "pass" if fr.status == "PASS" else "fail"
|
||||
rows += f'<tr class="{cls}"><td>{fr.field_name}</td><td>{fr.status}</td>' \
|
||||
f'<td>{fr.cobol_value}</td><td>{fr.java_value}</td>' \
|
||||
f'<td>{fr.suggestion}</td></tr>'
|
||||
|
||||
# 新增: 覆盖率卡片
|
||||
coverage_html = ""
|
||||
if run.branch_rate > 0 or run.paragraph_rate > 0:
|
||||
coverage_html = f"""
|
||||
<h2>覆盖率</h2>
|
||||
<table border=1 cellpadding=4>
|
||||
<tr><td>覆盖率方式</td><td>{'✅ 静态' if run.branch_rate > 0 else '🟡 仅静态'}</td></tr>
|
||||
<tr><td>段落覆盖率</td><td>{run.paragraph_rate:.0%} ({'✅' if run.paragraph_rate >= 1.0 else '⚠️'})</td></tr>
|
||||
<tr><td>分支覆盖率(静态)</td><td>{run.branch_rate:.0%} ({'✅' if run.branch_rate >= 0.9 else '⚠️'})</td></tr>
|
||||
<tr><td>决策点覆盖率</td><td>{run.decision_rate:.0%}</td></tr>
|
||||
</table>"""
|
||||
|
||||
# 新增: HINA 信息卡片（Phase 2 之后有数据才显示）
|
||||
hina_html = ""
|
||||
if run.hina_type:
|
||||
hina_html = f"""
|
||||
<h2>HINA 信息</h2>
|
||||
<table border=1 cellpadding=4>
|
||||
<tr><td>判定类型</td><td>{run.hina_type}</td></tr>
|
||||
<tr><td>確信度</td><td>{run.hina_confidence:.0%}</td></tr>
|
||||
</table>"""
|
||||
|
||||
# 新增: 质量评分卡片
|
||||
quality_html = ""
|
||||
if run.quality_score > 0:
|
||||
color = "green" if run.quality_score >= 0.8 else "orange"
|
||||
quality_html = f"""
|
||||
<h2>质量评分</h2>
|
||||
<div style="font-size:2rem;color:{color};font-weight:bold">{run.quality_score:.0%}</div>"""
|
||||
|
||||
# 新增: 重试历史
|
||||
retry_html = ""
|
||||
if run.total_retry > 0:
|
||||
retry_html = f"""
|
||||
<h2>重试历史</h2>
|
||||
<table border=1 cellpadding=4>
|
||||
<tr><td>heal_retry</td><td>{run.heal_retry}</td></tr>
|
||||
<tr><td>simple_retry</td><td>{run.simple_retry}</td></tr>
|
||||
<tr><td>total_retry</td><td>{run.total_retry}</td></tr>
|
||||
</table>"""
|
||||
|
||||
# 质量警告
|
||||
warn_html = ""
|
||||
if run.quality_warn:
|
||||
warn_html = f'<div style="background:#fff3cd;padding:1rem;margin:1rem 0">{run.quality_warn}</div>'
|
||||
|
||||
# 合并 HTML
|
||||
html = f"""<!DOCTYPE html>
|
||||
<html><head><meta charset=utf-8><title>{run.program}</title>
|
||||
<style>
|
||||
body{{font-family:monospace;max-width:900px;margin:2rem auto}}
|
||||
.pass{{background:#e6ffe6}}.fail{{background:#ffe6e6}}
|
||||
.warn{{background:#fff3cd}}
|
||||
pre{{background:#f0f0f0;padding:1rem}}
|
||||
table{{border-collapse:collapse}} td,th{{padding:6px 12px}}
|
||||
</style></head><body>
|
||||
<h1>{run.program}</h1>
|
||||
<pre>Status: {run.status} | Runner: {run.runner} | {run.fields_matched} matched | {run.duration_s:.0f}s</pre>
|
||||
{warn_html}
|
||||
<h2>字段比对</h2>
|
||||
<table border=1 cellpadding=4>
|
||||
<tr><th>Field</th><th>Status</th><th>COBOL</th><th>Java</th><th>Suggestion</th></tr>
|
||||
{rows}</table>
|
||||
{coverage_html}
|
||||
{hina_html}
|
||||
{quality_html}
|
||||
{retry_html}
|
||||
</body></html>"""
|
||||
|
||||
p.write_text(html)
|
||||
return p
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 运行测试确认 HTML 生成正确**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -m pytest tests/report/test_generator.py -v`
|
||||
Expected: `3 passed`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add report/generator.py
|
||||
git commit -m "feat: add coverage/HINA/quality/retry sections to HTML report"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 4.2: 集成测试验证
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `tests/test_quality/__init__.py`
|
||||
- Create: `tests/test_quality/test_integration.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 创建集成测试**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# tests/test_quality/__init__.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# tests/test_quality/test_integration.py
|
||||
"""增强测试方案的集成测试"""
|
||||
import pytest
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
|
||||
def test_extract_structure():
|
||||
"""验证 cobol_testgen.extract_structure() 能正确解析 COBOL 源码"""
|
||||
from cobol_testgen import extract_structure
|
||||
|
||||
sample = """
|
||||
IDENTIFICATION DIVISION.
|
||||
PROGRAM-ID. TESTPROG.
|
||||
DATA DIVISION.
|
||||
WORKING-STORAGE SECTION.
|
||||
01 WS-VARS.
|
||||
05 WS-AMT PIC S9(7)V99.
|
||||
05 WS-STATUS PIC X.
|
||||
PROCEDURE DIVISION.
|
||||
IF WS-AMT > 0
|
||||
MOVE 'A' TO WS-STATUS
|
||||
ELSE
|
||||
MOVE 'B' TO WS-STATUS
|
||||
END-IF.
|
||||
GOBACK.
|
||||
"""
|
||||
result = extract_structure(sample)
|
||||
assert "paragraphs" in result
|
||||
assert "decision_points" in result
|
||||
assert result["total_branches"] > 0
|
||||
assert isinstance(result["total_paragraphs"], int)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_generate_data():
|
||||
"""验证 generate_data() 能生成测试数据"""
|
||||
from cobol_testgen import generate_data
|
||||
|
||||
sample = """
|
||||
IDENTIFICATION DIVISION.
|
||||
PROGRAM-ID. TESTPROG.
|
||||
DATA DIVISION.
|
||||
WORKING-STORAGE SECTION.
|
||||
01 WS-VARS.
|
||||
05 WS-AMT PIC S9(7)V99.
|
||||
PROCEDURE DIVISION.
|
||||
IF WS-AMT > 1000
|
||||
DISPLAY 'HIGH'
|
||||
ELSE
|
||||
DISPLAY 'LOW'
|
||||
END-IF.
|
||||
GOBACK.
|
||||
"""
|
||||
records = generate_data(sample)
|
||||
assert isinstance(records, list)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_quality_gate():
|
||||
"""验证质量门禁能正确检查覆盖率"""
|
||||
from hina.gate import check
|
||||
|
||||
# 覆盖率不足
|
||||
result = check([], {}, {"branch_rate": 0.5, "paragraph_rate": 0.6, "uncovered_decision_ids": [1]})
|
||||
assert not result["passed"]
|
||||
|
||||
# 覆盖率达标
|
||||
result2 = check([{"dummy": "data"}], {}, {"branch_rate": 0.95, "paragraph_rate": 1.0, "uncovered_decision_ids": []})
|
||||
assert result2["passed"]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_hina_classifier_keyword():
|
||||
"""验证 HINA 分类器的 L1 关键字识别"""
|
||||
from hina.classifier import detect_keyword
|
||||
|
||||
sources = [
|
||||
("EXEC SQL SELECT * FROM TABLE", "DB操作"),
|
||||
("CALL 'SUBPGM' USING WS-DATA", "子程序调用"),
|
||||
]
|
||||
for src, expected_category in sources:
|
||||
results = detect_keyword(src)
|
||||
assert any(expected_category in r[0] for r in results)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_retry_handler():
|
||||
"""验证分层重试的计数逻辑"""
|
||||
from hina.retry import RetryHandler
|
||||
from data.diff_result import VerificationRun
|
||||
|
||||
handler = RetryHandler(max_heal=2, max_simple=1)
|
||||
|
||||
# 模拟连续失败
|
||||
call_count = [0]
|
||||
def failing_pipeline():
|
||||
call_count[0] += 1
|
||||
if call_count[0] <= 2:
|
||||
return VerificationRun(status="BLOCKED", exit_code=2,
|
||||
debug={"cobol_build": {"log": "not found"}})
|
||||
return VerificationRun(status="PASS")
|
||||
|
||||
vr = handler.run(failing_pipeline)
|
||||
assert vr.status == "PASS"
|
||||
assert call_count[0] == 3 # 失败2次后第3次通过
|
||||
|
||||
|
||||
def test_check_coverage():
|
||||
"""验证 check_coverage API"""
|
||||
from cobol_testgen.coverage import check_coverage
|
||||
|
||||
structure = {
|
||||
"total_branches": 10,
|
||||
"total_paragraphs": 5,
|
||||
"decision_points": [{"id": 1}, {"id": 2}],
|
||||
}
|
||||
records = [{"a": 1}, {"a": 2}]
|
||||
|
||||
result = check_coverage(structure, records)
|
||||
assert "branch_rate" in result
|
||||
assert "paragraph_rate" in result
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 运行集成测试**
|
||||
|
||||
Run: `cd D:/cobol-java/v3-gstack-code-gen && python -m pytest tests/test_quality/test_integration.py -v`
|
||||
Expected: `6 passed`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 最终 Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add tests/test_quality/ tests/test_quality/__init__.py tests/test_quality/test_integration.py
|
||||
git commit -m "feat: add integration tests for enhanced test design"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 自检
|
||||
|
||||
**1. Spec coverage:**
|
||||
- ✅ Phase 1: cobol_testgen API 封装 (Task 1.1)
|
||||
- ✅ Phase 1: VerificationRun 覆盖字段 (Task 1.2)
|
||||
- ✅ Phase 1: Config 配置项 (Task 1.3)
|
||||
- ✅ Phase 1: orchestrator 循环流程 (Task 1.4)
|
||||
- ✅ Phase 1: 分层重试 (Task 1.5)
|
||||
- ✅ Phase 1: CLI 参数 (Task 1.6)
|
||||
- ✅ Phase 2: HINA 分类器 (Task 2.1)
|
||||
- ✅ Phase 2: 策略模板 (Task 2.2)
|
||||
- ✅ Phase 2: 质量门禁 (Task 2.3)
|
||||
- ✅ Phase 3: CobolRunner gcov (Task 3.1)
|
||||
- ✅ Phase 3: gcov 采集器 (Task 3.2)
|
||||
- ✅ Phase 4: 增强报告 (Task 4.1)
|
||||
- ✅ 集成测试 (Task 4.2)
|
||||
|
||||
**2. Placeholder scan:** 所有代码块包含完整实现，没有 "TBD"/"TODO"/"implement later"。
|
||||
所有 `...` 仅为示意省略已有代码的上下文，实现部分完整给出。
|
||||
|
||||
**3. Type consistency:**
|
||||
- `VerificationRun.paragraph_rate` 在 Task 1.2 定义 → Task 1.4 写入 → Task 4.1 展示
|
||||
- `Config.quality_gate_mode` 在 Task 1.3 定义 → Task 1.6 CLI 传值 → Task 1.4 使用
|
||||
- `hina/retry.py` 的 `RetryHandler` → Task 1.5 定义
|
||||
|
||||
**4. 已知限制（不阻碍实施，但需注意）:**
|
||||
- `check_coverage()` 在 Phase 1 无法精确计算覆盖率（需要 gcov 运行时数据），仅报告总分支数
|
||||
- `incremental_supplement()` 生成占位记录，实际字段值在 Phase 2 由策略 Agent 填充
|
||||
- HINA Agent 的 LLM 调用依赖 LLM API 可用性，API 超时时降级为 unknown 类型
|
||||
@@ -0,0 +1,65 @@
|
||||
# テストカバレッジ 真のギャップ分析レポート
|
||||
|
||||
## ギャップ1: `pure_vs_mixed` の判定ロジックが一度も検証されていない
|
||||
|
||||
`resolve_pure_vs_mixed()` は `has_switch AND has_counter AND if_count >= 3` の場合のみ `混合マッチング` を返す。この条件を満たすテストプログラムが存在しないため、**この分岐は一度も通過したことがない**。未テストのreturn文が存在する。
|
||||
|
||||
```
|
||||
resolve_pure_vs_mixed():
|
||||
if has_switch and has_counter and if_count >= 3:
|
||||
return "混合マッチング" ← 未テスト
|
||||
else:
|
||||
return "unknown" ← これしか通らない
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ギャップ2: `mn_output_mode` が `select_files` dict に脆く依存
|
||||
|
||||
extract_structure() は FILE-CONTROL パースに成功したときのみ `select_files` に値を入れる。SELECT...ASSIGN TO パターンにマッチしないファイル定義（例：古いCOBOLのASSIGN TO なし）では空dictになる → `len({}) == 0` → `file_count` も0 → 判定バイパス。
|
||||
|
||||
これは他の混淆組にも波及する: `matching_vs_keybreak` の `file_count` が0になるため、マッチング判定がファイル数条件を満たさない。
|
||||
|
||||
## ギャップ3: L1キーワードの文字列マッチが脆弱
|
||||
|
||||
`EXEC SQL`, `CALL`, `SYSIN`, `ORGANIZATION IS` などのキーワードは **部分文字列マッチ** であり、以下のFPを引き起こす可能性がある：
|
||||
|
||||
| キーワード | FPシナリオ | 現状 |
|
||||
|:-----------|:-----------|:------|
|
||||
| `EXEC SQL` | `DISPLAY 'EXEC SQL...'` の文字列リテラル | FP確認済み |
|
||||
| `CALL` | `COMPUTE WS-CALL = WS-X` の変数名 | FP確認済み |
|
||||
| `MAP` | `WS-MAP` という変数名 | FP確認済み（CICSと判定） |
|
||||
| `SYSIN` | `SYSIN` という変数名 | FP確認済み |
|
||||
| `ORGANIZATION IS` | コメント内の `ORGANIZATION IS` | 未確認だがリスクあり |
|
||||
|
||||
## ギャップ4: 8つのCOBOL文が実パイプラインで未テスト
|
||||
|
||||
以下のCOBOL文はL0(解析)テストではカバーされているが、実際の `classify_program()` パイプラインを通すテストが存在しない：
|
||||
|
||||
| 文 | L0テスト | パイプラインテスト | リスク |
|
||||
|:---|:---------|:-------------------|:-------|
|
||||
| SEARCH ALL | ✅ | ❌ | Lark OCCURS＋ASCENDING KEY に依存、崩れる可能性 |
|
||||
| SEARCH(逐次) | ❌ | ❌ | INDEXED BY の添字解決に依存 |
|
||||
| SORT INPUT/OUTPUT PROCEDURE | ❌ | ❌ | PROCEDURE段落の展開が必要 |
|
||||
| MERGE OUTPUT PROCEDURE | ❌ | ❌ | 同上 |
|
||||
| RELEASE/RETURN | ❌ | ❌ | SORT/MERGEサブ文、パーサー素通り |
|
||||
| ALTER | ❌ | ❌ | 旧式だが大型機には残っている |
|
||||
| USE Declaratives | ❌ | ❌ | パーサーが完全未対応 |
|
||||
| MOVE CORRESPONDING | ❌ | ❌ | CORR 句が非対応 |
|
||||
|
||||
## ギャップ5: パーサー例外時の分類パイプラインの挙動が未検証
|
||||
|
||||
`extract_structure()` が失敗（日本語変数名、固定形式の不正など）した場合、`classify_program()` は空の `structure` dict でパイプラインを続行する。このとき：
|
||||
|
||||
1. `keyword_matches` は空（detect_keyword は extract_structure 非依存だが source_upper を再生成しない）
|
||||
2. `max_keyword_confidence = 0.0` → Path C(fallback)
|
||||
3. `structure = {}` → `features = {}` → 全混淆組が unknown
|
||||
4. 最終的に `項目チェック(重複含まず) conf=0.12` のデフォルト値になる
|
||||
|
||||
構造抽出に失敗しても「静かに誤った分類を返す」という設計が、問題の隠蔽を引き起こしている。
|
||||
|
||||
## 総評
|
||||
|
||||
現在のテストスイートは「正常系」と「既知のFP」をカバーしているが、**以下の3つが完全に欠落している**：
|
||||
|
||||
1. **ルールエンジンの全分岐カバレッジ** — pure_vs_mixed、mn_output_mode の特定条件分岐が未到達
|
||||
2. **実COBOL構文のパイプライン結合テスト** — 8つの重要文がパイプライン通過未検証
|
||||
3. **パーサー障害時の異常系テスト** — 抽出失敗→デフォルト値の挙動が未確認
|
||||
@@ -0,0 +1,544 @@
|
||||
# 融合修正方案：Agent 系统 × cobol-java-v3
|
||||
|
||||
> **目标**: 在不破坏现有 42/42 测试体系的前提下，用 Agent 系统的三层防御（断言门禁 + 异步轮询 + 分层重试）增强 cobol-java-v3。
|
||||
> **原则**: 只增不改。不修改现有 `orchestrator.py`、`runners/`、`comparator/` 的内部逻辑，只在其外部添加新层。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 0. 现状全景
|
||||
|
||||
### 已有能力
|
||||
|
||||
```
|
||||
cobol_testgen（无 LLM，纯规则）
|
||||
COBOL源码 → parse → 字段/分支树 → 路径枚举 → 测试数据JSON → 覆盖率HTML
|
||||
|
||||
orchestrator.py（LLM 驱动）
|
||||
COPYBOOK → Agent1Parser → FieldTree → Agent2Data → TestSuite → DataWriter
|
||||
→ CobolRunner → Compile + Run
|
||||
→ JavaRunner → Compile + Run
|
||||
→ Comparator → 字段级比对 → Agent3Diagnostic → ReportGenerator
|
||||
|
||||
agents/
|
||||
Agent1Parser: LLM 解析 COPYBOOK → FieldTree
|
||||
Agent2Data: LLM 生成测试用例（boundary/branch两种策略）
|
||||
Agent3Diagnostic: LLM 分析不匹配字段的原因
|
||||
|
||||
runners/
|
||||
CobolRunner: 编译 + 运行 COBOL（GnuCOBOL）
|
||||
NativeJavaRunner: 编译 + 运行 Java
|
||||
SparkJavaRunner: 编译 + 运行 Spark Java
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 缺失能力
|
||||
|
||||
| 差距 | 影响 | 优先级 |
|
||||
|:----|:----|:------:|
|
||||
| **HINA 类型无感知** — 所有程序都用同样的"boundary/branch"策略生成测试数据，不对匹配系/键中断系/校验系做区别 | 测试数据没有覆盖该类型特有的边界 | 🔴 |
|
||||
| **cobol_testgen 的覆盖率未集成到 pipeline** — `coverage.py` 生成 HTML 报告但不被 `orchestrator.py`调用 | pipeline跑完没有"分支覆盖率"数值 | 🔴 |
|
||||
| **无断言质量门禁** — Agent2Data 生成测试用例后直接执行，不检查用例是否覆盖了所有决策点 | 可能漏分支 | 🟡 |
|
||||
| **无分层重试** — 编译失败/执行异常直接 BLOCKED/ERROR，不尝试修复 | 编译环境问题造成无效失败 | 🟡 |
|
||||
| **Agent2Data 不参考 cobol_testgen 的分析** — cobol_testgen 已经解析了分支树和路径，Agent2Data 从零调用 LLM 设计数据 | LLM 成本浪费、准确性差 | 🟡 |
|
||||
| **报告无断言质量分** — 只有 mismatch 计数，没有"测试数据质量"的量化指标 | 报告不完整 | 🟢 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. 融合架构
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌──────────────────────────────┐
|
||||
│ Agent 增强层（新增） │
|
||||
│ │
|
||||
┌─────────▼─────────┐ │
|
||||
┌─────┐ │ HINA 分类器 │ │
|
||||
│COBOL│─────────►│ 程序类型自动检测 │ │
|
||||
│源码 │ │ → 匹配/键中断/校验 │ │
|
||||
└─────┘ └─────────┬─────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
┌────────▼─────────┐ │
|
||||
│ 测试策略选择 │ │
|
||||
│ 根据类型选择模板 │ │
|
||||
│ 加权: 边界值策略 │ │
|
||||
│ 分支全覆盖 │ │
|
||||
└────────┬─────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
┌────────▼─────────┐ │
|
||||
│ 断言质量门禁 │ ← 新增核心组件 │
|
||||
│ 检查: │ │
|
||||
│ - 所有决策点覆盖? │ │
|
||||
│ - MC/DC 达标? │ │
|
||||
│ - 类型特有边界? │ │
|
||||
│ 不通过→退回重生成 │ │
|
||||
└────────┬─────────┘ │
|
||||
│ pass │
|
||||
▼ │
|
||||
┌──────────────────────────────┐ │
|
||||
│ 现有 orchestrator.py │ │
|
||||
│ （不改动内部代码） │ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ Agent1Parser → Agent2Data │ │
|
||||
│ → DataWriter → Runners → │ │
|
||||
│ Comparator → ReportGenerator│ │
|
||||
└──────────┬───────────────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
┌────▼─────┐ │
|
||||
│ 覆盖收集器│ ← 新增（连接 coverage.py）│
|
||||
│ 读取 GCOV │ │
|
||||
│ 或 cobol │ │
|
||||
│ 统计结果 │ │
|
||||
└────┬─────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
┌────▼─────┐ │
|
||||
│ 报告增强器│ ← 新增 │
|
||||
│ 融合: │ │
|
||||
│ 字段比对 +│ │
|
||||
│ 覆盖率 + │ │
|
||||
│ 断言质量分│ │
|
||||
└──────────┘ │
|
||||
┌──────────────────────────────┐
|
||||
┌──►│ 分层重试（编排在 Pipeline 外） │
|
||||
│ │ heal_retry: 修复已知模式后重试 │
|
||||
│ │ simple_retry: 环境因素重试 │
|
||||
│ └──────────────────────────────┘
|
||||
│ 退回
|
||||
│ 第1次→第2次→第3次→FATAL
|
||||
│
|
||||
└── 由 run_pipeline 调用者控制
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 新增模块清单（只增不改）
|
||||
|
||||
### 2.1 `quality/hina_classifier.py` — HINA 类型分类器（新增）
|
||||
|
||||
**作用**: 在调用 orchestrator 之前，对 COBOL 源码做静态分析，判断程序类型。
|
||||
|
||||
**实现**: 从 cobol_testgen 的 parse 结果中提取特征，匹配 HINA 分类规则。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 输入: COBOL 源码路径
|
||||
# 输出: HINA 类型（9 类之一）+ 置信度 + 关键特征
|
||||
|
||||
def classify(proc_division_text: str) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
判断标准:
|
||||
- MATCHING 段落 + 2+ INPUT FD → マッチング系
|
||||
- KEY-BREAK / BREAK 段落 → キーブレイク系
|
||||
- EVALUATE / 多层 IF → 条件分岐系
|
||||
- GETPUT / WRITE FROM → 編集処理系
|
||||
- EXEC SQL → DB系
|
||||
- 定数 25/50/100 で分割 → データ分割系
|
||||
- NOT NUMERIC / NOT ALPHABETIC → 項目チェック系
|
||||
- SEARCH / SEARCH ALL → 内部処理系
|
||||
- EXEC CICS → オンライン系
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"category": "マッチング",
|
||||
"subtype": "1:N", # or "general"
|
||||
"confidence": 0.95,
|
||||
"features": ["MATCHING paragraph", "2 INPUT files"],
|
||||
"description": "1:N マッチング + キーブレイク処理",
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 `quality/strategy_selector.py` — 测试策略选择器（新增）
|
||||
|
||||
**作用**: 根据 HINA 类型，选择或组合测试策略参数。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
STRATEGY_TEMPLATES = {
|
||||
"マッチング": {
|
||||
"coverage": "boundary", # 默认 coverage 策略
|
||||
"requires_match_matrix": True, # 需要交叉匹配矩阵数据
|
||||
"min_data_pairs": (3, 3), # A file 3件, B file 3件
|
||||
"special_boundaries": [
|
||||
"一方/両方のファイルが空",
|
||||
"キー完全一致 / 不一致 / 空キー",
|
||||
"M×N の桁あふれ(>99999件)",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"キーブレイク": {
|
||||
"coverage": "branch",
|
||||
"requires_break_sequence": True, # 需要键值变化序列
|
||||
"min_sequences": 3, # 至少3组不同的键值
|
||||
"special_boundaries": [
|
||||
"単一キーのみ(中断なし)",
|
||||
"キー切れ直後の集計値リセット",
|
||||
"ファイル終了時の最終出力",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"条件分岐": {
|
||||
"coverage": "branch",
|
||||
"require_mcdc": True, # MC/DC 覆盖必须
|
||||
"require_100pct_branch": True, # 分支覆盖率必须100%
|
||||
},
|
||||
"データ分割": {
|
||||
"coverage": "boundary",
|
||||
"divisor": None, # 运行时从源码提取25/50/100
|
||||
"boundary_pattern": [
|
||||
"0件", "1件",
|
||||
"N-1件", "N件", "N+1件", # N=分割数
|
||||
"2N-1件", "2N件", "2N+1件",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
"項目チェック": {
|
||||
"coverage": "boundary",
|
||||
"require_data_matrix": True, # 需要测试数据矩阵
|
||||
},
|
||||
# ... 其余类型
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 `quality/assertion_gate.py` — 断言质量门禁（新增核心组件）
|
||||
|
||||
**作用**: 检查 Agent2Data（或 cobol_testgen生成的）测试数据集是否满足质量要求。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def check_test_suite(suite: TestSuite,
|
||||
decision_points: list,
|
||||
hina_type: dict,
|
||||
fields: list) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
检查项目:
|
||||
1. 决策点覆盖 → 每个 BrIf/BrEval 至少被一条测试用例覆盖
|
||||
2. MC/DC 覆盖（条件分岐系）→ 每个 leaf 有独立影响证据
|
||||
3. 类型特有边界 → 检查特殊边界是否被覆盖
|
||||
4. 字段角色覆盖 → 每个 input 字段至少有一个非空值
|
||||
5. 88-level 覆盖 → 每个 88-level value 至少被使用一次
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{
|
||||
"passed": True/False,
|
||||
"score": 0.92,
|
||||
"checks": {
|
||||
"decision_coverage": {"passed": True, "rate": 0.95, "missing": [...]},
|
||||
"mcdc_adequacy": {"passed": True, "pairs_found": 8, "pairs_expected": 10},
|
||||
"hina_boundary": {"passed": True, "covered": [...], "missing": [...]},
|
||||
"field_roles": {"passed": True, "uncovered_inputs": []},
|
||||
"level_88": {"passed": True, "uncovered_88s": []},
|
||||
},
|
||||
"suggestions": [
|
||||
"缺少 Aファイルのみ空のテストケース",
|
||||
"未覆盖 88-level VALUE 'D'",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
class QualityGate:
|
||||
"""质量门禁 — 作为装饰器或 Pipeline 的一步"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, required_score: float = 0.8):
|
||||
self.required_score = required_score
|
||||
|
||||
def evaluate(self, suite, coverage_result, hina_type) -> dict:
|
||||
result = check_test_suite(...)
|
||||
result["gate_passed"] = result["score"] >= self.required_score
|
||||
return result
|
||||
|
||||
def check(self, suite) -> bool:
|
||||
"""快速检查: 是否有明显的假断言/空测试用例"""
|
||||
if not suite.test_cases:
|
||||
return False
|
||||
for tc in suite.test_cases:
|
||||
if not tc.fields:
|
||||
return False
|
||||
return True
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 `quality/coverage_collector.py` — 覆盖率收集器（新增）
|
||||
|
||||
**作用**: 连接 cobol_testgen 的 coverage.py 到 pipeline，收集分支/段落覆盖率。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from cobol_testgen.coverage import collect_decision_points
|
||||
from cobol_testgen.read import extract_procedure_division
|
||||
|
||||
def collect_coverage_from_cobol(cobol_source: str) -> dict:
|
||||
"""从 COBOL 源码收集决策点信息（编译前）"""
|
||||
proc = extract_procedure_division(cobol_source)
|
||||
tree, _ = build_branch_tree(proc)
|
||||
points = collect_decision_points(tree)
|
||||
return {
|
||||
"total_decision_points": len(points),
|
||||
"by_kind": {"IF": ..., "EVALUATE": ..., "PERFORM": ...},
|
||||
"total_branches": sum(len(p.branch_names) for p in points),
|
||||
"details": points,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def compute_coverage_gcov(gcov_report_path: str, decision_points: list) -> dict:
|
||||
"""从 GCOV 输出解析实际覆盖率"""
|
||||
# 读取 .gcov 文件 → 标记每个决策点的实际执行情况
|
||||
...
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"statement_coverage": 0.92,
|
||||
"branch_coverage": 0.85,
|
||||
"paragraph_coverage": 1.0,
|
||||
"covered_decision_ids": [1, 2, 3, 5],
|
||||
"uncovered_decision_ids": [4],
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.5 `quality/scorer.py` — 报告质量评分器（新增）
|
||||
|
||||
**作用**: 生成融合评分，作为报告的一部分。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def compute_quality_score(
|
||||
compare_result, # from comparator
|
||||
coverage_result, # from coverage_collector
|
||||
gate_result, # from assertion_gate
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
评分维度:
|
||||
- 字段一致性分: 80% (passed_match / total_fields)
|
||||
- 分支覆盖率: 60% (covered_branches / total_branches)
|
||||
- 断言质量分: 90% (gate_score)
|
||||
加权总分: 0.4 × field + 0.3 × coverage + 0.3 × assertion
|
||||
|
||||
COBOL 版 7 维度:
|
||||
1. 段落カバレッジ × 20%
|
||||
2. 分岐カバレッジ × 20%
|
||||
3. 条件カバレッジ(MC/DC) × 15%
|
||||
4. データ境界 × 15%
|
||||
5. フィールド一致性(COBOL vs Java) × 15%
|
||||
6. ファイル状態カバレッジ × 10%
|
||||
7. 88-level カバレッジ × 5%
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 修改点（最小侵入）
|
||||
|
||||
### 3.1 `orchestrator.py` 的修改
|
||||
|
||||
**只改一处**: 在 `run_pipeline()` 的 `suite = Agent2Data(...)` 之后插入质量门禁。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 修改位置: orchestrator.py 第 43 行附近
|
||||
# 原代码:
|
||||
suite = Agent2Data(llm).design(tree, cfg.coverage_default, cfg.runner_mode == "spark")
|
||||
|
||||
# 修改后:
|
||||
suite = Agent2Data(llm).design(tree, cfg.coverage_default, cfg.runner_mode == "spark")
|
||||
|
||||
# ── 质量门禁 ──（新增）
|
||||
gate = QualityGate(required_score=0.8)
|
||||
gate_result = gate.evaluate(suite, coverage_data, hina_type)
|
||||
if not gate_result["gate_passed"]:
|
||||
# 不阻断 pipeline 但记录到报告
|
||||
vr.debug["quality_gate"] = gate_result
|
||||
vr.quality_gate_passed = False
|
||||
# ── 结束 ──
|
||||
```
|
||||
|
||||
**原则**: 质量门禁不阻断 pipeline（测试仍可执行），但报告会标注警告。阻断是用户可配置选项。
|
||||
|
||||
### 3.2 `config.py` 的修改
|
||||
|
||||
**增加配置项**:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# quality gate
|
||||
quality_gate_enabled: bool = True
|
||||
quality_gate_min_score: float = 0.8
|
||||
quality_gate_blocking: bool = False # True = 不通过则不执行
|
||||
|
||||
# coverage
|
||||
coverage_collect: bool = True
|
||||
coverage_gcov_path: str = "" # 如果留空，仅用 cobol_testgen 的静态分析
|
||||
|
||||
# hina
|
||||
hina_classify: bool = True
|
||||
hina_override: str = "" # 手动指定 HINA 类型
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 `report/generator.py` 的修改
|
||||
|
||||
**增加质量评分章节**:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 在 generate_html 方法中增加质量评分卡片
|
||||
def _quality_section(self, vr: VerificationRun) -> str:
|
||||
qg = vr.debug.get("quality_gate", {})
|
||||
if not qg:
|
||||
return ""
|
||||
score = qg.get("score", 0)
|
||||
color = "green" if score >= 0.8 else ("yellow" if score >= 0.6 else "red")
|
||||
checks = qg.get("checks", {})
|
||||
|
||||
return f"""
|
||||
<div class="section">
|
||||
<h2>测试数据质量评分</h2>
|
||||
<div class="grid">
|
||||
<div class="card" style="border-color: {color}">
|
||||
<h3>总质量分</h3>
|
||||
<div class="value">{score:.0%}</div>
|
||||
</div>
|
||||
{''.join(
|
||||
f'<div class="card"><h3>{k}</h3><div class="value {"pass" if v["passed"] else "warn"}">{v.get("rate", 0):.0%}</div></div>'
|
||||
for k, v in checks.items()
|
||||
)}
|
||||
</div>
|
||||
{'<ul>' + ''.join(f'<li>{s}</li>' for s in qg.get('suggestions', [])) + '</ul>' if qg.get('suggestions') else ''}
|
||||
{'<p class="warn">⚠️ 质量门禁未通过</p>' if not qg.get('gate_passed') else '<p class="pass">✅ 质量门禁通过</p>'}
|
||||
</div>
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 分层重试（Pipeline 编排层）
|
||||
|
||||
不在 orchestrator 内部改，而由**调用者**控制。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 当前调用方式（main.py）:
|
||||
vr = run_pipeline(c, args.copybook, args.cobol_src, args.java_src, args.mapping)
|
||||
|
||||
# 启用重试后:
|
||||
from quality.retry import RetryHandler
|
||||
|
||||
handler = RetryHandler(
|
||||
max_heal_retries=2,
|
||||
max_simple_retries=3,
|
||||
known_fixes={
|
||||
"BLOCKED": [
|
||||
(lambda v: "not found" in str(v.report_path),
|
||||
lambda: install_dependency()), # 修复并重试
|
||||
(lambda v: "compile" in str(v.debug.get("cobol_build", {})).lower(),
|
||||
lambda: clean_and_rebuild()), # 清理重编
|
||||
],
|
||||
"MISMATCH": [
|
||||
(lambda v: v.fields_mismatched <= 2,
|
||||
lambda: regenerate_data()), # 微调数据后重试
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
vr = handler.run(
|
||||
lambda: run_pipeline(c, args.copybook, args.cobol_src, args.java_src, args.mapping)
|
||||
)
|
||||
print(handler.summary())
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# quality/retry.py
|
||||
class RetryHandler:
|
||||
def __init__(self, max_heal_retries=2, max_simple_retries=3):
|
||||
self.heal_count = 0
|
||||
self.simple_count = 0
|
||||
self.history = []
|
||||
|
||||
def run(self, pipeline_fn, context: dict = None) -> VerificationRun:
|
||||
while self.simple_count + self.heal_count < self._max_total():
|
||||
vr = pipeline_fn()
|
||||
self.history.append(vr)
|
||||
|
||||
if vr.status == "PASS":
|
||||
return vr
|
||||
|
||||
# 尝试已知修复
|
||||
if vr.status in self.known_fixes:
|
||||
for condition, fix in self.known_fixes[vr.status]:
|
||||
if condition(vr):
|
||||
fix()
|
||||
self.heal_count += 1
|
||||
break
|
||||
else:
|
||||
self.simple_count += 1
|
||||
continue
|
||||
else:
|
||||
self.simple_count += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 超过重试上限 → 标记 FATAL
|
||||
vr.status = "FATAL"
|
||||
vr.exit_code = 4
|
||||
return vr
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 与现 Pipeline 的对照
|
||||
|
||||
| 现 Pipeline 步骤 | 增强方式 | 新增模块 |
|
||||
|:---------------|:--------|:--------|
|
||||
| Agent1Parser (LLM→FieldTree) | 不修改 | — |
|
||||
| Agent2Data (LLM→TestSuite) | 插入质量门禁 | `assertion_gate.py` |
|
||||
| *之前无此步骤* | HINA 类型检测 → 策略选择 | `hina_classifier.py`, `strategy_selector.py` |
|
||||
| DataWriter | 不修改 | — |
|
||||
| CobolRunner | 不修改 | — |
|
||||
| JavaRunner | 不修改 | — |
|
||||
| Comparator → align_records → compare_field | 不修改 | — |
|
||||
| *之前无此步骤* | 覆盖率收集（调用 coverage.py） | `coverage_collector.py` |
|
||||
| Agent3Diagnostic | 不修改 | — |
|
||||
| ReportGenerator | 增加质量评分卡片 | 修改 `generator.py` |
|
||||
| *调用层* | 分层重试包装 | `retry.py` |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 实施步骤
|
||||
|
||||
### Step 1: quality/ 目录创建（基础）
|
||||
|
||||
```
|
||||
cobol-java-v3/
|
||||
quality/
|
||||
__init__.py
|
||||
hina_classifier.py # HINA 类型分类
|
||||
strategy_selector.py # 策略选择模板
|
||||
coverage_collector.py # 覆盖率收集
|
||||
tests/
|
||||
test_quality/
|
||||
test_hina_classifier.py
|
||||
test_strategy_selector.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
**验收**: `python -m pytest tests/test_quality/` 通过
|
||||
|
||||
### Step 2: 断言质量门禁（核心）
|
||||
|
||||
```
|
||||
quality/
|
||||
assertion_gate.py # 门禁逻辑
|
||||
scorer.py # 评分器
|
||||
```
|
||||
|
||||
**验收**: 能对一个 TestSuite 返回详细的 check_results
|
||||
|
||||
### Step 3: 集成到 orchestrator（最小修改）
|
||||
|
||||
修改 `orchestrator.py` 第 43 行附近 + `config.py` + `report/generator.py`
|
||||
|
||||
**验收**: 运行 `main.py` 能在 HTML 报告中看到质量评分卡片
|
||||
|
||||
### Step 4: 分层重试
|
||||
|
||||
```
|
||||
quality/
|
||||
retry.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
修改 `main.py` 调用方式
|
||||
|
||||
**验收**: 编译失败会自动重试，重试 3 次仍失败则标记 FATAL
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 不修改的部分（明确边界）
|
||||
|
||||
| 组件 | 不修改的原因 |
|
||||
|:----|:-----------|
|
||||
| `cobol_testgen/*`（5000 行） | 功能完整且独立，仅通过 API 调用 |
|
||||
| `runners/*`（编译+运行） | 已稳定，改动风险高 |
|
||||
| `comparator/*`（字段比对） | 比对逻辑正确，仅消费其结果 |
|
||||
| `agents/agent1_parser.py` | COPYBOOK 解析已稳定 |
|
||||
| `data/*`（FieldTree/TestCase 等） | 数据结构定义被多处依赖 |
|
||||
| `storage/*` | 文件存储逻辑 |
|
||||
| `web/*` | 前端 UI |
|
||||
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