hangshuo652/cobol-java-v3
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NB-076 e97e25165c fix: 覆盖率统计95.6% — __DP合成约束接入完整管道 
## 修复

1. **__DP 约束被过滤掉** (__init__.py)
   - _resolve_field 对 '__DP' 直接穿透
   - fn.startswith('__') 绕过 fields_dict 检查
   - 导致 PERFORM/EVALUATE/IF 合成约束在 generate_data 内部丢失

2. **collect_all_dps DP ID 计数器** (design_mcdc.py)
   - 全局 _counter 替代局部 len(result)
   - IF/EVALUATE/PERFORM 统一用 _counter[0]
   - 递归调用传递 _counter

3. **__DP 匹配不依赖 DP ID** (coverage.py)
   - _mark_if / _mark_eval / _mark_perform 移除 id 检查
   - 直接通过 __DP label 识别分支方向

4. **PERFORM VARYING 条件提取** (design_mcdc.py)
   - VARYING UNTIL 从句自动提取 UNTIL 条件

5. **cond.py 增强**
   - OF 限定词剥离: STD-KEY OF MASTER-REC → STD-KEY
   - 裸字段引用: WS-EOF → (WS-EOF, '=', 'Y')
   - NOT 前缀: NOT WS-X > 50 → WS-X <= 50
   - not_map 添加 break

## 结果
- 分支覆盖率: 10.6% → 95.6% (3208中3068覆盖)
- S15回归: 17/17 PASS
- 程序数: 43/43有分支检测

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
 2026-06-24 21:47:10 +08:00
NB-076 e2a8d53e60 fix: 覆盖率统计全面修复 + 5漏洞修正 
## 修复内容

### C1: _mark_eval 反向操作符 (coverage.py)
- EVALUATE 约束匹配支持  操作符
- WHEN OTHER 的自动检测（全部 WHEN 被否定时）

### C2: _mark_perform 反向操作符 (coverage.py)
- PERFORM 同 _mark_if 的反向操作符匹配
- PERFORM UNTIL 条件截断后桥接器通过 branch_names 识别类型

### H1: parse_single_condition 传递 fields (coverage.py)
- collect_decision_points 调用时传 fields 参数
- NOT 前缀条件解析 (NOT WS-X > 50 → WS-X <= 50)

### H4: generate_data 输入约束 (__init__.py)
- 文档注明接收原始源码，非预处理后文本

### M1: not_map break (cond.py)
- NOT 操作符映射循环添加 break

## 覆盖测试结果
- IF: 100% (T/F)
- NOT IF: 100% (NOT_TRUE/NOT_FALSE)
- PERFORM UNTIL: 100% (ENTER/SKIP)
- EVALUATE: 100% (4 WHENs)
- Nested IF: 100% (4 branches)
- S15 回归: 17/17 PASS

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
 2026-06-24 21:14:50 +08:00
hangshuo652 7fb9304212 merge local cobol_testgen improvements into v3 shared modules 
- cond.py: SQLCODE/SQLSTATE handling, alphanumeric >/< boundary fix
- output.py: termination tracking, db_input support, _is_field_assigned filter
- coverage.py: mark_from_gcov, THRU support, KeyError protection
- gcov.py: new file (dependency for coverage.py)
- grammar.lark: multi-segment PIC support
- read.py: SQL INCLUDE resolution, DECLARE TABLE parsing, * comment fix
- core.py: SQL parsing, blocked_names, keyword list
- design.py: multi-sentinel, THRU ranges, PERFORM VARYING last iteration
- __init__.py: local main() + v3 API functions, guarded imports

All 6 ZAN programs verified passing through v3 pipeline
 2026-06-23 22:38:17 +08:00
NB-076 e5ab3baa46 提升：37/37基准程序全量解析+O(N)路径枚举+运行时gcov验证 
## 核心变更

### 1. 新PROCEDURE DIVISION解析器（procedure_parser.py）
- 行级状态机替换旧的BrParser regex解析器
- 覆盖：IF/ELSE/END-IF（嵌套）、EVALUATE/WHEN/ALSO、
  PERFORM UNTIL/VARYING、READ/AT END/NOT AT END、
  SORT/MERGE、GO TO DEPENDING ON
- 之前：3/37程序有分支检测  →  现在：37/37全部有分支
- 速度：~20ms/程序，纯规则引擎

### 2. 桥接层（pipeline_bridge.py）
- 新解析器为主，旧解析器3秒超时兜底
- 自动选取分支数更多的结果

### 3. 线性路径枚举（design_mcdc.py）
- 替换旧的Cartesian积路径枚举（O(2^N)）为每决策点独立枚举（O(N)）
- 28-sysin: 162分支仅163条路径（之前需截断到60DP）
- 消除了500路径硬上限和60DP截断

### 4. 条件解析修复（cond.py）
- NOT运算符规范化：X NOT = 5 → X <> 5
- 88-level反向：NOT WS-EOF-Y → parent <> value
- 裸字段引用：NOT WS-EOF → WS-EOF <> 'Y'
- 验证：1182个IF条件中0个NOT污染

### 5. 约束字段过滤（__init__.py）
- OF限定词剥离：STD-KEY OF MASTER-REC → STD-KEY
- 下标字段解析：WS-ITEM(SUB) → WS-ITEM
- 跳过不在fields_dict中的字段（group item/伪影）

### 6. 预处理器增强（read.py）
- VALUE ALL剥离（VALUE ALL '*' → VALUE '*'）
- &续行合并（COBOL多行字符串拼接）
- PIC小数点点→V转换（Z(9)9.99. → Z(9)9V99.）
- 缺少点号补全

### 7. Grammar修复（grammar.lark）
- OCCURS 1 TIME支持（原只认TIMES）
- USAGE IS COMP支持（可选IS）
- $符号在PICTURE_STRING中
- 无NAME条款支持（clause+）

### 8. Flatfile写入（flatfile.py）
- 多记录FD支持（选字段最多的记录）
- Path类型强制转换
- 回退零值记录

### 9. Bug修复
- trace_to_root空列表保护（core.py）

### 10. 测试套件（S16-S21）
- S16: 全量基准程序端到端
- S17: gcov运行时对比
- S18/S19: 桥接器验证
- S20: DISPLAY插桩运行时验证+gcov分支覆盖率
- S21: 条件解析修复验证
- 全部17/17回归测试通过

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
 2026-06-22 23:41:22 +08:00
hangshuo652 bc1d56d1a4 feat: Phase 2 complete — 13 Phases of COBOL type classification and test benchmark 
P0.6: gcov infrastructure
P1: extract_structure output expansion (11 new feature fields)
P2: Confusion group rule engine (8 pairs + contradiction + backtrack)
P3: 4-factor confidence calculation + quality gate update
P4: 33+2 COBOL program type test samples (22 files, 7 categories)
P5: parametrized/ test data generation engine
P6: japanese_data.py lookup tables
P7-10: Type-specific test suites (~159 parametrized tests)
P11: Full classification pipeline (classify_program) + orchestrator integration
P12: Documentation (module-interfaces, test-plan v3.0, coverage-matrix)

Architecture decisions:
- classification_pipeline/ merged to hina/pipeline/
- parametrized/ as independent module
- japanese_data.py as root-level file
- hina/__all__ only exports classify_program()

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
 2026-06-19 23:51:55 +08:00