# state.py
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# 类型：数据模型定义（乙负责，PPT 展示用）
# 功能：定义整个系统的核心数据结构
# 用途：PPT 中展示架构设计能力；代码中不需要 import，仅作为参考
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from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional


# ---- 第一层：研究方向 ----

@dataclass
class MethodFamily:
    """方法族"""
    family_name: str           # 如 "Embedding-based Anomaly Detection"
    description: str           # 一句话核心特点
    representative_work: str   # 代表论文，如 "PaDiM (2021)"
    search_queries: list[str]  # GitHub 搜索词


@dataclass
class DirectionAnalysis:
    """研究方向解析结果（Agent 1 的输出）"""
    subfield: str              # 子领域名
    subfield_trend: str        # 当前趋势
    method_families: list[MethodFamily]
    broad_queries: list[str]   # 宽泛搜索词


# ---- 第二层：候选仓库 ----

@dataclass
class CandidateRepo:
    """候选仓库（甲的 Workflow 输出）"""
    full_name: str             # "openvinotoolkit/anomalib"
    html_url: str
    description: str
    stars: int
    language: str
    updated_at: str
    topics: list[str]
    match_keyword: str         # 命中哪个搜索词
    method_family: str         # 归类到哪个方法族（可为空）
    readme: Optional[str] = None
    dependencies: dict[str, str] = field(default_factory=dict)


# ---- 第三层：评估结果 ----

@dataclass
class EvalResult:
    """单个仓库的评估结果（Agent 2 的输出）"""
    reproducibility_score: int   # 可复现性总分 (0-80)
    benchmark_fitness_score: int # 对比实验适配度总分 (0-20)
    overall_score: int           # 综合总分 (0-100)
    verdict: str                 # reproducible / partially / not_reproducible
    env_score: int               # 0-15
    doc_score: int               # 0-20
    code_score: int              # 0-20
    community_score: int         # 0-10
    dep_score: int               # 0-15
    benchmark_score: int         # 0-20
    reasoning: str               # 分析文本
    risks: list[str]             # 风险列表
    benchmark_readiness: str     # ready / partial / not_ready
    suggested_use: str           # 建议用途


# ---- 顶层：完整研报 ----

@dataclass
class ResearchReport:
    """完整研究方向全景研报（run.py 的最终输出）"""
    paper_info: dict
    direction: DirectionAnalysis
    repos: list[tuple[CandidateRepo, EvalResult]]