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3.0 KiB
Python
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"""文风学习 + 回炉端点的请求/响应 schema（C3 扩 / ARCH §7.2 / UX §6.9 / §8.3）。
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snake_case（命名契约，见 memory/gotchas）。前端经 OpenAPI→TS 客户端消费——改字段
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须 `pnpm gen:api` 重生成。
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"""
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from __future__ import annotations
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import uuid
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from typing import Annotated, Literal
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from pydantic import BaseModel, Field, StringConstraints
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# 请求文本长度上界（CR-H9：防超长入参空跑 LLM/DoS）。选段/样本 20k 字符，样本列表 ≤20 条。
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_SEGMENT_MAX = 20_000
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_SAMPLE_MAX = 20_000
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_SAMPLES_LIST_MAX = 20
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# 预检澄清沿用相同选段上界（DRY）；指令短。
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_MAX_CLARIFY_SEGMENT_LEN = _SEGMENT_MAX
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_MAX_CLARIFY_INSTRUCTION_LEN = 2000
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class StyleLearnRequest(BaseModel):
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"""学文风：上传样本正文（前端可读文件转文本）+ 模式（首学 / 更新）。"""
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# 同时约束**列表条数**与**每条样本长度**（最大 DoS 面：多条超长正文）。
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samples: list[Annotated[str, StringConstraints(max_length=_SAMPLE_MAX)]] = Field(
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min_length=1, max_length=_SAMPLES_LIST_MAX
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)
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mode: Literal["create", "update"] = "create"
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class StyleLearnResponse(BaseModel):
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"""学文风受理：返回 job_id（长任务，走 `GET /jobs/{id}` 轮询）。"""
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job_id: uuid.UUID
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class DimensionEntry(BaseModel):
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"""单个文风维度：名称 + 判定值 + 原文证据摘录（强类型，替代裸 dict[str, Any]）。"""
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name: str
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value: str
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evidence: list[str] = Field(default_factory=list)
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class StyleFingerprintResponse(BaseModel):
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"""最新文风指纹（`GET /style`）：完整 16 维（名称/值/证据）+ 版本（对齐 UX §6.9）。
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DB 存两列并行 dict（`{name:value}` + `{name:[evidence]}`）；响应合并为
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`list[DimensionEntry]`，给 TS 客户端强类型（替代弱类型 `dict[str, Any]`）。
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"""
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dimensions: list[DimensionEntry] = Field(default_factory=list)
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version: int
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class RefineRequest(BaseModel):
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"""回炉：重写选中段（可选改写指令）。"""
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segment: str = Field(min_length=1, max_length=_SEGMENT_MAX)
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instruction: str | None = None
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class RefineResponse(BaseModel):
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"""回炉结果：原段 + 重写段（不写库，作者采纳经既有 draft 自动保存合入）。"""
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original: str
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refined: str
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class RefineClarifyRequest(BaseModel):
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"""润色预检澄清：选段 + 再沟通意见（WFW-9 M1 路线A 两阶段之「问题」阶段）。
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与 `RefineRequest` 独立——预检只判「意见清不清楚」，不改正文。`instruction` 为作者的
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再沟通意见（可空/极短，正是触发反问的场景）；带长度上界防超长入参。响应=`ClarifyDecision`
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（在 ww_agents，端点直接返回，供前端 gen:api 生成强类型客户端）。
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"""
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segment: str = Field(min_length=1, max_length=_MAX_CLARIFY_SEGMENT_LEN)
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instruction: str = Field(default="", max_length=_MAX_CLARIFY_INSTRUCTION_LEN)
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