# -*- coding: utf-8 -*- """条件扰动反事实实验（P-T-42/43 · 理论仓 §15 命题的可执行化）。 理论命题（docs/theory/智能的公理化基石.md §15 + 附录二可证伪标准）： 「如果保持候选能力不变，只改变条件词，路由归属按条件发生变化， 那么路由控制因素就是条件，而不是单纯的语义相似度。」 可证伪口径：在保持候选能力不变、仅改变条件词的实验中， 路由结果不按条件变化 → 命题被推翻。 本测试把该命题落为确定性反事实对照（tempdir，可复现）： ① 结果变：同一节点，条件词互换 → judge 四态翻转（ACCEPT↔REJECT/DEFER），3/3 组 ② 路由变：两节点正文逐字相同（除条件行）、仅条件空间域词不同 → bucket 不同， 且镜像对称（互换构造后桶恰好互换） ③ 计划变：检索路线（T0/T1 桶路 ↔ T2/T3 全局路）与 top1 归属随条件词切换； 无路由对照下两候选得分完全相等——「分数相同、归属不同」即路由控制因素 =条件的直接证据（相似度无法区分它们） ④ 混合条件 BLINDSPOT：条件声明不完整（CCG 要素残缺）→ BLINDSPOT（停止猜测）； 如实边界：要素齐全但条件行混域词面 → 非 BLINDSPOT（当前判定序无矛盾检测） 运行：python -m md_cg.test_ccg_perturb """ from __future__ import annotations import os import shutil import tempfile from .mdcg import (STATE_ACCEPT, STATE_BLINDSPOT, STATE_DEFER, STATE_REJECT, MdCG, TIER_BUCKET_LIKE, TIER_BUCKET_SCAN, TIER_GLOBAL_LIKE, TIER_GLOBAL_SCAN) from .nodefile import condition_space_text PASS = FAIL = 0 FAILS = [] # 3 组条件域对（3/3 切换口径）：域词 ≥2 字（_cond_terms 滤 len<2） PAIRS = [("电路", "光学"), ("离线", "在线"), ("急救", "保健")] def ok(cond, label): global PASS, FAIL if cond: PASS += 1 else: FAIL += 1 FAILS.append(label) print(f" FAIL {label}") def node_body(domain: str, other: str, *, mix: bool = False, drop_exec: bool = False) -> str: """CCG 六要素正文。除条件两行外逐字相同（能力不变口径）： 生效条件由 condition_space_text 四槽合成（唯一入口，不手写冒充）， 域词同时落在观测位置与约束槽，供 judge 正条件词面确认。""" cs = {"observation_position": f"{domain}实验台", "time_window": [0.0, 9999999999.0], "observation_tool": "规程走查", "existence_constraint": f"{domain}域，台面设备"} eff = condition_space_text(cs) assert eff, "四槽不全不构成生效条件（fail-closed）" cond_line = f"# 生效条件：{eff}" if mix: # 混合域词面（要素齐全，用于④边界断言） cond_line += f"与{other}混合域" lines = [f"# 功能名：域路由实验规程\n\n", f"本规程在声明条件域内执行标准检查流程，输出结论与依据。\n\n", cond_line + "\n\n", f"# 子功能：条件识别；规程执行；结论输出\n\n", f"# 执行：确认条件域 → 执行规程 → 输出结论\n\n", f"# 验证方式：规程执行结果落在声明条件域内即通过（measurement）\n\n", f"# 不适用条件：{other}\n"] if drop_exec: lines = [l for l in lines if not l.startswith("# 执行：")] return "".join(lines) def strip_cond_lines(content: str) -> str: """剥条件两行——「能力不变」的对照口径。""" return "\n".join(l for l in content.splitlines() if not (l.startswith("# 生效条件：") or l.startswith("# 不适用条件："))) def _node(domain: str, other: str, **kw) -> dict: """judge 单元测输入：fm 显式负条件（不依赖盘上解析形态）。""" return {"frontmatter": {"verification_basis": "measurement", "non_applicable_conditions": [other]}, "content": node_body(domain, other, **kw)} def run(verbose: bool = False): global PASS, FAIL # ---------- ① 结果变：条件词互换 → judge 四态翻转（3/3） ---------- for x, y in PAIRS: jx = MdCG.judge_qualification(_node(x, y), f"问{x}域的规程", None) jy = MdCG.judge_qualification(_node(x, y), f"问{y}域的规程", None) ok(jx["state"] == STATE_ACCEPT and "生效条件已确认" in jx["reason"], f"①[{x}/{y}] 本域情境 → ACCEPT（reason 记录命中）") ok(jy["state"] == STATE_REJECT, f"①[{x}/{y}] 反域情境 → REJECT（负条件命中，翻转①结果变）") # 镜像节点对称：条件词互换后判定恰好互换 mjx = MdCG.judge_qualification(_node(y, x), f"问{x}域的规程", None) mjy = MdCG.judge_qualification(_node(y, x), f"问{y}域的规程", None) ok(mjx["state"] == STATE_REJECT and mjy["state"] == STATE_ACCEPT, f"①[{x}/{y}] 镜像节点判定对称（双向反事实）") # 无验证基底 → 反域下 DEFER 而非 REJECT 的次序确认（负条件优先于基底检查） naker = {"frontmatter": {"non_applicable_conditions": ["光学"]}, "content": node_body("电路", "光学")} j = MdCG.judge_qualification(naker, "问光学域的规程", None) ok(j["state"] == STATE_REJECT, "①负条件 REJECT 先于验证基底 DEFER（判定序）") # ---------- ②③ 写入库 + 路由变 + 计划变（链路） ---------- root = tempfile.mkdtemp(prefix="mdcg_ccg_perturb_") try: cg = MdCG(root) buckets = {} for i, (x, y) in enumerate(PAIRS): for side, (dom, oth) in ((f"{i}a", (x, y)), (f"{i}b", (y, x))): nid = f"perturb_{side}_{dom}" cg.add(nid, node_body(dom, oth), layer="knowledge", tags=[f"domain:{dom}"], condition_space=None, verification_basis="measurement") e = cg.index["nodes"].get(nid) or {} buckets[nid] = e.get("bucket") # ② 路由变：同能力（剥条件行后逐字相同）、不同条件域 → 不同桶 for i, (x, y) in enumerate(PAIRS): a, b = f"perturb_{i}a_{x}", f"perturb_{i}b_{y}" ca = strip_cond_lines(cg.get(a)["content"]) cb = strip_cond_lines(cg.get(b)["content"]) ok(ca == cb, f"②[{x}/{y}] 两节点剥条件行后正文逐字相同（能力不变）") ok(buckets[a] and buckets[b] and buckets[a] != buckets[b], f"②[{x}/{y}] 条件域词不同 → 路由桶不同（路由归属按条件变化）") # ③ 计划变：检索路线与 top1 归属随条件词切换 # （context 带 tags 定路由桶 + scene 域词面供正条件确认——两者同属情境） for i, (x, y) in enumerate(PAIRS): a, b = f"perturb_{i}a_{x}", f"perturb_{i}b_{y}" res, meta = cg.search("问实验规程", k=5, record=False, context={"tags": [f"domain:{x}"], "scene": f"{x}域情境检查"}) ok(meta["tier"] in (TIER_BUCKET_LIKE, TIER_BUCKET_SCAN), f"③[{x}/{y}] 条件路由开启 → T0/T1 桶路（检索路线随条件变）") ok(bool(res) and res[0][0]["id"] == a, f"③[{x}/{y}] {x} 情境 → top1={a}") ok(res and res[0][2]["state"] == STATE_ACCEPT, f"③[{x}/{y}] top1 资格 ACCEPT（条件已确认）") res2, meta2 = cg.search("问实验规程", k=5, record=False, context={"tags": [f"domain:{y}"], "scene": f"{y}域情境检查"}) ok(bool(res2) and res2[0][0]["id"] == b, f"③[{x}/{y}] {y} 情境 → top1={b}（归属随条件切换）") # 无路由对照：context=None → 全局路；同文两候选得分完全相等 res3, meta3 = cg.search("问实验规程", k=8, record=False, context=None) ok(meta3["tier"] in (TIER_GLOBAL_LIKE, TIER_GLOBAL_SCAN), f"③[{x}/{y}] 无情境 → T2/T3 全局路（路由关闭对照）") sc = {r[0]["id"]: r[1] for r in res3} ok(a in sc and b in sc and abs(sc[a] - sc[b]) < 1e-9, f"③[{x}/{y}] 无路由时两候选得分相等——" f"相似度无法区分，归属由条件决定（命题直接证据）") # ④ 混合条件 BLINDSPOT j = MdCG.judge_qualification( _node("电路", "光学", drop_exec=True), "问电路域的规程", None) ok(j["state"] == STATE_BLINDSPOT and "CCG 要素不全" in j["reason"], "④条件声明不完整（缺执行要素）→ BLINDSPOT 停止猜测") j = MdCG.judge_qualification( _node("电路", "光学", mix=True), "问电路域的规程", None) ok(j["state"] == STATE_ACCEPT, "④边界（如实）：要素齐全+混域词面 → 非 BLINDSPOT（判定序无矛盾检测）") cg.close() finally: shutil.rmtree(root, ignore_errors=True) if verbose or FAIL: print(f"ccg_perturb: {PASS} passed, {FAIL} failed") for f in FAILS: print(f" - {f}") return FAIL == 0 def main(): okall = run(verbose=True) raise SystemExit(0 if okall else 1) if __name__ == "__main__": main()