fanlusky
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回调触发的重查会问到刚被后台取走、还没算完的那一批：结果表里没有，待办位也空着， 于是同一批又排了一份。用户连续打字时每个回调都可能白算一次；benchmark 里这份重复 任务会在 clear() 之后写回结果，让下一轮误报 neural_already_visible 或把等待计入 async_ms。 按模型记下正在算的键，同键请求直接返回并丢掉该模型更旧的待办。
engine/tests
本目录产出两个独立二进制，都通过 add_subdirectory 链接 engine/CMakeLists.txt 的正式引擎库 MetasequoiaIme::Engine（不另抄源文件清单，编译选项与出货构建一致），互不依赖：
| 目标 | main | 用途 |
|---|---|---|
imetest |
src/test_pinyin.cpp |
引擎测试：全拼/双拼会话、退格、词典增删与查询时序；注册源只有 test_pinyin.cpp，CI 不执行，仅作本地跑测试的入口 |
eval_quanpin_autocorrect |
src/eval_quanpin_autocorrect.cpp |
全拼纠错离线评测：采样真实 msime.db 注错，测召回（R@1/R@3）、读音还原与温态延迟 |
构建
cmake --preset default
cmake --build build --config Release --target <imetest | eval_quanpin_autocorrect>
两个目标共用同一份引擎库，只多编各自的 main。日常改代码跑 imetest 即可，按需单独构建评测目标。
eval_quanpin_autocorrect：离线评测工具
这是评测工具，不是测试，永远进不了 CI：
- 依赖真实的
msime.db（用--db指定）和server/assets/tables资源目录（在仓库根目录运行，或--resource指定）。 - 不挂测试框架、不进断言，产出的是 markdown/CSV 报告，供人工对照基线。
- 存在的理由：纠错阈值、门逻辑（gate）或错误类型改动后，需要用同一把尺子复测。固定种子保证逐档样本一致，数字与历史基线可比。基线口径是「改动后各档不得低于基线值」的零回归门禁。
注错的变体生成规则（交换/邻键/漏字/多字、QWERTY 邻键表、长度与合法音节过滤）与 server/scripts/generate_quanpin_autocorrect.py 必须逐键一致——两侧漂移会让注错模型脱离纠错表的假设空间，基线失去可比性。改任一侧时在同一个提交里同步另一侧。
历史基线与采集笔记在归档任务目录：.trellis/tasks/archive/2026-09/09-12-quanpin-autocorrect-patent/eval/（阶段 0 基线）与 09-13-quanpin-insertion-autocorrect/eval/（insertion 上线前后对照）。
运行
# 仓库根目录执行；--model 可选 mixed|deletion|ambiguous|insertion
./engine/tests/build/bin/Release/eval_quanpin_autocorrect.exe `
--db <msime.db 路径> `
--samples 300 --seed 42 --model mixed `
--csv eval-mixed.csv > eval-mixed.md
参数细节与报告分节说明见 src/eval_quanpin_autocorrect.cpp 文件头注释。