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1.9 KiB
Python
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"""Auto-Repair-Loop einer Ebene: QA → Befunde beheben, bis 100 % (10.0/10),
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Stillstand (Repair verbessert die Note nicht mehr) oder max_iter erreicht ist.
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Reine Primitive — keine Kanban-/DB-Kopplung. Der Aufrufer übergibt zwei Coroutinen:
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`messen()` liefert die aktuelle QA-Note (0–10), `reparieren()` behebt die Befunde.
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So bleibt der Loop pro Ebene (Inventar/Artefakte/Guide) identisch testbar.
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"""
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import logging
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log = logging.getLogger("creator.auto_loop")
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VOLL = 10.0 # 100 % = 10.0/10
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MAX_ITER = 10 # Sicherheitslimit: mehr Runden ⇒ etwas im System stimmt nicht
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async def auto_repair_loop(ebene: str, erst_note: float, reparieren, max_iter: int = MAX_ITER) -> dict:
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"""Loop QA→Repair für eine Ebene.
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erst_note : float — bereits gemessene QA-Note vor dem ersten Repair (0–10).
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reparieren() -> float: behebt die Befunde UND gibt die neu gemessene Note zurück
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(die Repair-Bausteine messen ohnehin am Ende — keine Doppelmessung).
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Stopp bei: Note == VOLL (fertig), Note verbessert sich nicht mehr (stillstand),
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oder max_iter Runden (limit). Returns {ebene, note, runden, grund} mit
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grund ∈ {"fertig","stillstand","limit"} — der Aufrufer nutzt grund für die
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Fortschritts-/Systemfehler-Meldung.
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"""
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if erst_note >= VOLL:
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return {"ebene": ebene, "note": erst_note, "runden": 0, "grund": "fertig"}
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note = erst_note
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for runde in range(1, max_iter + 1):
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neu = await reparieren()
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log.info("[%s] Auto-Loop Runde %d: %.1f → %.1f", ebene, runde, note, neu)
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if neu >= VOLL:
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return {"ebene": ebene, "note": neu, "runden": runde, "grund": "fertig"}
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if neu <= note: # keine Verbesserung ⇒ weitere Runden zwecklos (kein Repair-Pfad)
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return {"ebene": ebene, "note": neu, "runden": runde, "grund": "stillstand"}
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note = neu
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return {"ebene": ebene, "note": note, "runden": max_iter, "grund": "limit"}
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