Jia Suiandfanlusky
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* fix(engine): 纯简拼读法否决权，纠错不再劫持 nbn 等简拼候选 纯简拼形输入（切分全是单字母声母）若词库 jp 列有该输入读法，纠错不得接管： nbn 是「能不能」、nqn 是「女青年」、bqng 是「并且能够」，纠错却把它们改写成 字母更近的错串候选（难/帮），顶掉真实命中的简拼词。 输入形状分不干净——sahng 也全是合法声母却必须保留乱序纠错；唯一分得开的是 词库有没有这个简拼读法，故判定落在同时持有 DB 与纠错掩码的查询层。 - 新增 quanpin::has_pure_jianpin_reading（jp 列 LIMIT 1 查询） - QuanpinDictionary::effective_autocorrect_types 统一 query_exact 与 insert_word_to_series_cache 的有效掩码，避免 series 缓存键分歧 - 非纯简拼（shng=[sh,n,g]、shbng、sahng/shangg/sjhang）纠错不变 * fix(engine): 纯简拼整词改为排在纠错前面，不再整个关掉纠错 原方案在词库有纯简拼读法时把纠错掩码置 0，漏了元音的真手误（bng 想打 bang） 也随之纠不了，而且只有词库层知道纠错被关，预编辑与选词消耗仍按原掩码判断。 改为不动掩码：纠错照常进行，纠错分支里字面结果中的纯简拼整词 （literal_jianpin_pinyin_match：两个及以上单字母声母盖住整串，逐个是正读首字母， a/e/o 不算）和混合简拼一样放进领衔组。纠错读法排在后面，仍可选、仍带纠错标记。 判定直接看已查回的字面结果，不新增 SQL；掩码不变，缓存键也不变， 因此删掉 has_pure_jianpin_reading 与 effective_autocorrect_types。 测试补上预编辑（n'b'n）、选前缀单字只消耗自己的声母、bng 仍保留「帮」。 --------- Co-authored-by: fanlusky <1730976608@qq.com>
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。
--seeds-file <路径> 是独立数据入口：每行 typo<TAB>期望key[<TAB>期望词]（# 注释、空行跳过，期望词缺省时取该 key 的最高权重词），产出独立的 Seed suite 报告节与 seeds 聚合 CSV 行。它豁免于上述逐键一致契约——种子表度量的正是契约外与用户反馈直接相关的场景（误报/漏报样例固化）。
资源目录要求：引擎加载 sc.lm（词格）与 sentence-model-*.safetensors（神经重排），而 server/assets/tables 只有 dict_pinyin.dat、helpcode.txt、user_dict.dat——模型文件不入库。本机没有把模型放进 tables 时，用安装数据目录拼一个隔离资源目录（只读模型拷贝 + msime.db 副本），--db 与 --resource 都指过去；直接指安装目录也可以，但评测进程会以读写方式打开 --db，拷贝副本更干净。
沙箱环境下子进程可能被拒绝在 %TEMP% 下新建目录（表现为 create_directories: Access is denied. 后直接退出），把 TEMP/TMP 环境变量指到仓库内的已存在目录再跑即可。
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|outside
# outside = 表外形状注错（非相邻替换/远键插入），度量生成式纠错空间的覆盖增益，
# 与静态表形状构造性不相交——该档 R@1 在无生成空间的代码上恒为 0。
./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
产品默认开着词格整句联想，纠错的上下文消解（同档消解、结构性贵档读法按整句分领衔）只在词格开启时生效。要量产品实际的排序，加 --word-lattice，并让 --resource 指向带 sc.lm 的目录；不加时测到的是纯静态排序，与历史基线口径一致。
参数细节与报告分节说明见 src/eval_quanpin_autocorrect.cpp 文件头注释。