rag_agent/RAG-TEST-TOOLS/__pycache__/feature_retriever.cpython-313.pyc

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)u'返回用于LLM推理的提示词模板u
    你是一个资深的软件架构师和代码评审专家。你需要根据用户提出的功能需求，结合给定的代码知识库分析结果，判断该需求在项目中是否已被实现。

    # 任务
    请严格遵循以下步骤和约束条件进行分析，并给出最终裁决。

    # 输入信息
    1. **用户需求**： “{user_query}”
    2. **候选函数分析档案**：
    {analysis_dossiers}

    # 你必须遵循的推理约束（知识图谱约束）
    请基于以下四个约束条件，对每个候选函数进行分析，并综合判断需求实现状态：

    **约束1：功能完整性约束**
    - 检查候选函数的调用链（callers & callees）是否能完整实现用户需求所隐含的所有子步骤或业务流程。
    - 关键问题：是否存在逻辑断点？调用链是否覆盖了需求中“输入-处理-输出”的全过程？

    **约束2：架构/设计模式契合度约束**
    - 识别候选函数所体现的设计模式（如工厂、策略、观察者、责任链、模板方法等）。
    - 判断该模式是否与用户需求所描述的系统行为模式、扩展性要求或解耦意图相匹配。

    **约束3：模块协调性约束**
    - 分析候选函数与其相关函数（调用者/被调用者）是否共同构成了一个高内聚、低耦合的功能模块。
    - 关键问题：相关函数是否在语义上属于同一业务领域？它们之间的数据流是否清晰合理？

    **约束4：语义覆盖深度约束**
    - 超越简单的文本相似度，深入分析函数在代码上下文中的**实际语义**。
    - 关键问题：函数的名称、摘要、调用关系所体现的核心功能，是否精准地**覆盖**了用户需求的**核心意图**？是否存在语义偏差或功能泛化/缩窄？

    你的输出**必须且只能**是一个完全符合 RFC 8259 标准的 JSON 对象。该 JSON 必须能被 Python 的 `json.loads()` 函数**直接解析**，无需任何预处理。
    为了确保这一点，你必须严格遵守以下规则：
    1.  **禁用反引号**：在整个 JSON 对象的任何字符串值中，**绝对不允许**使用反引号 (\`)。所有需要引用标识符（如函数名、文件名）的地方，应直接将其作为字符串的一部分，**无需用任何特殊字符包围**。例如，应写成 `StarCheckGyro`，而非 \`StarCheckGyro\`。
    2.  **正确转义双引号**：如果在字符串内部**必须**使用双引号（"），则必须使用反斜杠进行转义，写作 `\"`。例如，描述“主函数”的字符串应写作 `"主函数"`，若需在内部提及带引号的文本，应写作 `"他说：\\"你好\\""`。
    3.  **正确的布尔值和空值**：布尔值必须使用小写的 `true` 或 `false`。空值必须使用小写的 `null`。禁止使用 Python 的 `True`, `False`, `None` 或大写的 `Null`。
    4.  **无注释**：JSON 对象中不允许包含任何形式的注释（`//`, `/* */`）。
    5.  **无尾随逗号**：在对象或数组的最后一个元素后，不允许有逗号。

    违反以上任何一条规则，都将导致你的输出无法被解析，任务失败。

    # 输出格式
    你必须以以下JSON格式输出，且仅输出此JSON对象：
    {{
    "verdict": "完整实现 | 部分实现 | 未实现",
    "confidence": 0.0到1.0之间的一个浮点数,
    "primary_reasoning": "一段文字，综合阐述依据约束1-4得出的主要判断理由。",
    "constraint_analysis": {{
    "functional_completeness": {{
    "status": "满足 | 部分满足 | 不满足",
    "reason": "基于约束1的分析说明。"
    }},
    "architectural_fit": {{
    "status": "匹配 | 部分匹配 | 不匹配",
    "reason": "基于约束2的分析说明。"
    }},
    "module_coordination": {{
    "status": "协调 | 部分协调 | 不协调",
    "reason": "基于约束3的分析说明。"
    }},
    "semantic_coverage": {{
    "status": "覆盖 | 部分覆盖 | 未覆盖",
    "reason": "基于约束4的分析说明。"
    }}
    }},
"call_chain_analysis": {{
"description": "对实现需求的核心调用链的详细文字描述。包括起点函数、关键处理函数、终点函数，以及数据流或控制流的简要说明。",
"chain": ["函数名1", "函数名2", "...", "函数名N"]  # 按调用顺序列出关键函数名
}},
"design_pattern_analysis": {{
"identified_patterns": ["模式1", "模式2", ...],  # 识别出的设计模式列表
"explanation": "对识别出的设计模式进行解释，说明其在代码中如何体现，以及为何适用于当前需求。"
}},
"most_relevant_functions": [
{{
"name": "函数名",
"role": "此函数在满足需求中扮演的角色（如：主入口、关键计算、数据提供者、校验器、协调者等）",
"supporting_evidence": "来自分析档案的简要证据"
}}
],
"gap_analysis": "如果 verdict 不是 '完整实现'，请详细说明缺失的功能组件、断裂的调用链或语义偏差。否则为空字符串。"
}}
    现在，请开始你的分析。
    rZ<00>
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基于多推理约束分析需求实现状态 (新版)
流程：1. 语义检索 -> 2. 为每个结果生成分析档案 -> 3. LLM基于约束推理
<EFBFBD>知识库未加载r;u知识库未完全加载)
<01>top_kFu?在代码库中未找到语义相似度足够高的相关函数皙<E695B0><E79A99><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>?<3F>semantic_search_onlyu语义检索未命中。)<05>implemented<65>reason<6F>
confidence<EFBFBD>analysis_method<6F>detailsz
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尝试从原始文本中稳健地解析JSON。
步骤：1. 提取JSON块。 2. 清理常见问题。 3. 尝试解析。 4. 如失败，尝试修复常见问题后重试。
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