📋 每日信息汇总 - 2026-07-15

[HeDaas-Code]

📅 覆盖日期范围

2026-07-14 ~ 2026-07-15

📊 变更摘要

过去 24 小时内无重大变更记录。

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本摘要由每日变更摘要任务自动生成

[HeDaas-Code]

测试缺口分析报告（2026-07-15）

仓库状态

• 源文件数: 33 个 Python 文件（含 eval/ 子包）
• 测试文件数: 10 个测试文件（新增 2 个）

新增测试覆盖

本次为 eval/ 子包的两个未覆盖模块补充了完整测试：

1. eval/fidelity.py 测试（8 个测试用例）

新增文件: tests/test_eval_fidelity.py

覆盖场景：

• ✅ 正常评估流程（score=0.85，3 条理由）
• ✅ 分数上限截断（score=1.5 → 1.0）
• ✅ 分数下限截断（score=-0.5 → 0.0）
• ✅ 空 distillates 列表处理
• ✅ LLM 调用失败时返回 score=-1.0 兜底
• ✅ 理由为字符串而非列表的兼容处理
• ✅ markdown 代码块包裹的 JSON 解析
• ✅ content 为 list 格式的 LangChain 响应解析

2. eval/identifiability.py 测试（11 个测试用例）

新增文件: tests/test_eval_identifiability.py

覆盖场景：

• ✅ probe 生成 + 盲猜完整流程
• ✅ 模糊匹配 persona_id
• ✅ 模糊匹配 display_name 子串
• ✅ 不匹配场景（correct=False）
• ✅ 置信度范围截断（1.5 → 1.0）
• ✅ LLM 调用失败时返回 confidence=-1.0 兜底
• ✅ 空 probe 响应处理
• ✅ 自定义 n_probes 参数
• ✅ 仅 persona_id（无 display_name）匹配
• ✅ 仅 display_name（无 persona_id）匹配
• ✅ 双 ID 均为空时匹配失败

风险降低说明

eval/fidelity 和 eval/identifiability 是蒸馏质量评估的核心模块，负责 LLM-as-judge 的忠实度和可识别度打分。之前完全没有单元测试覆盖，存在以下风险：

• JSON 解析异常未被捕获导致评估流程中断
• 分数归一化逻辑错误导致评估结果失真
• 模糊匹配边界条件未验证导致人物识别误判

新增测试全部通过（19/19），确保了评估结果的正确性和稳定性。

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📊 每日漏洞评估报告 - 2026-07-14

检查时间: 2026-07-14 18:05:32 UTC

检查范围: 过去 24 小时内的所有提交

检查结果: ✅ 过去 24 小时的提交中未发现关键缺陷。

详情:

• 本周期内仓库无新提交
• 无需关注的数据完整性问题
• 无需关注的并发缺陷
• 无需关注的崩溃风险路径
• 无需关注的安全缺口
• 无需关注的资源管理问题

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由自动化漏洞评估工具生成