Blizzard
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评测闭环延伸出自愈：当自动评测判定输出为 poor(综合<0.5)，dispatcher 在热路径外 自动用「原问题+初版回答+评审短板(flags/评语)」(有来源则连来源一并喂回、要求严格基于来源) 让模型重写，重评后仅当新分严格更高才采纳(绝不退步)；采纳的修订版落会话历史， 保证多轮上下文用的是好答案而非被判低分的初版。评测终值带 corrected 标记经 NATS→网关落库。 - maxRefineRounds=1：poor 稀少，1 轮重写+重评够用，防成本失控 - canRefine 门控：模型就绪且熔断未开才纠偏，避免后端抖时雪上加霜 - 单 goroutine 串 评测→纠偏→落历史，杜绝原两 goroutine 对答案版本的竞态 - 契约 EvalEvent / Eval 表 / upsert / GET /tasks/:id/eval 均加 corrected 字段 - refine_test.go：采纳更优 / 不退步 / 非低分不触发 三测；live 验证好答案不误触发 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.8 KiB
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package store
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// 数据库映射模型。表名经 GORM NamingStrategy 统一加 sundynix_ 前缀 + 单数：
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// User → sundynix_user，Task → sundynix_task。
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// 约定：均嵌入 BaseModel（雪花字符串 id + created_at/updated_at + 软删 deleted_at）；
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// 建表/改表一律走 AutoMigrate，不手写 DDL。
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// User 是平台用户（Users）。
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type User struct {
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BaseModel
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Email string `gorm:"uniqueIndex;size:255"`
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Name string `gorm:"size:64"`
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PasswordHash string `gorm:"size:255" json:"-"` // bcrypt；绝不出 JSON
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}
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// Task 是一次提交的 Agent 编排任务（DSL）。
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// 业务 id（task_xxx，用于 NATS subject/stream）单列 TaskID，主键统一雪花。
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type Task struct {
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BaseModel
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TaskID string `gorm:"uniqueIndex;size:64"` // task_xxx
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Graph string `gorm:"type:jsonb"` // React Flow 导出的 DSL 原文
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Status string `gorm:"size:32"` // submitted / running / done / failed / timeout
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Detail string `gorm:"type:text"` // 失败/超时原因等（状态机回写）
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}
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// Eval 是一次任务的自动化评测结果（dispatcher 评完经 NATS 回写，每任务一条，按 task_id upsert）。
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type Eval struct {
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BaseModel
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TaskID string `gorm:"uniqueIndex;size:64"`
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Overall float64 // 综合分 [0,1]
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Rule float64 // 规则分
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LLM float64 // LLM 质量分
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Faithful float64 // RAG 忠实度分（0=无来源未评）
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Level string `gorm:"size:16"` // ok / warn / poor
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Flags string `gorm:"type:text"` // 命中问题（JSON 数组字符串）
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Reason string `gorm:"type:text"` // 评语
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Sources int // 检索来源数
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Corrected bool // 是否经低分自动纠偏重生成后采纳（恒温器闭环）
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}
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func (Eval) TableName() string { return "sundynix_eval" }
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