阶段 3d：ReAct 复跑收尾（B49–B53）

app/core/result.py

@@ -116,4 +116,6 @@ def refusal_from_answer(answer):
         return None
     first = answer.strip().splitlines()[0].strip() if answer.strip() else ""
     first = first.strip("*").strip()
+    if first.startswith("我无法回答"):        # B49：结论写成"我无法回答：…"
+        first = first[1:]
     return first if is_refusal(first) else None

app/eval/cases.py

@@ -88,7 +88,7 @@
     ),
     EvalCase(
         id="agg_013", category="aggregation",
-        question="各地区销售总额的中位数是多少？",
+        question="先算出各地区的总销售额，这几个总额的中位数是多少？",  # B52：原题可读成各地区单笔销售额的中位数
         ground_truth="result = (df['units'] * df['price']).groupby(df['region']).sum().median()",
         keywords=["groupby", "sum", "median"],
     ),
@@ -100,7 +100,7 @@
     ),
     EvalCase(
         id="agg_015", category="aggregation",
-        question="各地区总销售额的平均值是多少？",  # B47：原题"平均每个地区的销售额"可读成各地区的单笔平均
+        question="先算出各地区的总销售额，这几个总额的平均值是多少？",  # B47/B52：原题"平均每个地区的销售额"可读成各地区的单笔平均
         ground_truth="result = (df['units'] * df['price']).groupby(df['region']).sum().mean()",
         keywords=["groupby", "sum", "mean"],
     ),

app/eval/comparator.py

@@ -26,7 +26,7 @@
 阶段 1.5 第二轮（B29，来自 Qwen3.5 实测复核）：
  13. 期望 1 行表（"哪条记录"），实际是这一行的 Series（索引是列名）→ 转成 1 行表再比。
  14. 期望索引/列是月份序号（1–12，groupby(dt.month) 的结果），实际是 '2024-01' / Timestamp / Period → 比较月份部分。
- 15. ISO 周标签（'2024-W01'）也算时间索引，两边都是时间索引时按位置比值。
+ 15. ISO 周标签（'2024-W01'，阶段 3d 起也可带括号说明 '2024-W09 (02-26)'）也算时间索引，两边都是时间索引时按位置比值。
  16. 模型自己起键名的汇总 dict：期望数值时 ≤4 项也可（规则 10 的 Series 仍 ≤3）；
      期望标签元组（最高/最低月份）时，取 dict 里的标签值按顺序比较。
  17. 实际多了"总计/合计/All/Total"汇总行或列（crosstab margins=True）而期望没有 → 去掉再比。
@@ -43,7 +43,7 @@
 阶段 3c（B46，来自 eval-3b 的 ReAct 复核；只在上面的规则都不匹配时才用，且要求"唯一"以免奖励罗列多种口径）：
  20. a) 期望是标签、实际是按值排好序的数值 Series（榜首不并列）→ 榜首标签即答案；
      b) 实际是带附加信息的 dict（≤8 项、键是文字而不是月份）：
-        期望数值时，第一层数值项里恰好一个等于期望；期望标签时，第一层恰好一个标签值且等于期望；
+        期望数值时，第一层数值项里有一项等于期望（阶段 3d B50：原为"恰好一个"，几种口径算出同一个值时也算）；期望标签时，第一层恰好一个标签值且等于期望；
         期望 Series/表时，dict 里恰好一个子对象（Series/表/dict）等于期望；
         期望 Series 且索引是文字标签时，每个标签恰好对应一个"含该标签的键"且数值相等（'工作日平均销量' ↔ '工作日'）；
         嵌套 dict 里的标量不参与（{'口径A': {'复购率': …}, '口径B': {…}} 这种罗列口径的不算对）；
@@ -58,7 +58,7 @@
 
 _MONTH_RE = re.compile(r"^\d{4}-\d{2}$")
 _QUARTER_RE = re.compile(r"^(?:\d{4})?\s*Q([1-4])$", re.IGNORECASE)
-_WEEK_RE = re.compile(r"^\d{4}-?W\d{1,2}$", re.IGNORECASE)
+_WEEK_RE = re.compile(r"^\d{4}-?W\d{1,2}(?:\s*[(（][^()（）]*[)）])?$", re.IGNORECASE)   # B51：可带 '(02-26)' 这类说明
 _CN_QUARTER_RE = re.compile(r"^(?:\d{4}\s*年?\s*)?第?\s*([一二三四1-4])\s*季度?$")
 _CN_NUM = {"一": 1, "二": 2, "三": 3, "四": 4}
 _MARGIN_LABELS = {"总计", "合计", "总和", "汇总", "all", "total", "sum"}
@@ -140,7 +140,7 @@ def _extras_eq(a, e, tol, ordered) -> bool:
         leaves = [v for v in vals.values() if _is_num(v) or _pct(v) is not None]
         if len(leaves) == len(vals) and max(len(k.strip()) for k in vals) <= 4:
             return False                 # {'华东': 1, '华北': 2, …}：是分组汇总表，碰巧含期望值不算（同规则 10）
-        return sum(1 for v in leaves if _scalar_eq(v, e, tol)) == 1
+        return any(_scalar_eq(v, e, tol) for v in leaves)   # B50：几个口径算出同一个值（整行去重 / 按 order_id 去重）也算
     if _is_label_value(e):
         labels = [v for v in vals.values() if _is_label_value(v)]
         return len(labels) == 1 and _scalar_eq(labels[0], e, tol)

app/eval/report.py

@@ -38,13 +38,16 @@ def _git_exe() -> str:
 
 def _git(*args):
     global _git_problem
+    exe = _git_exe()
     try:
-        r = subprocess.run([_git_exe(), "-C", _REPO, *args], capture_output=True, text=True, timeout=5)
-    except FileNotFoundError:
-        _git_problem = "找不到 git（不在 PATH 上；可设环境变量 DATACHAT_GIT 指向 git.exe）"
+        r = subprocess.run([exe, "-C", _REPO, *args], capture_output=True, text=True, timeout=5)
+    except FileNotFoundError as e:
+        # B53：记下实际用的路径和系统报错，方便区分"真找不到"和"找到了但启动失败"
+        where = "不在 PATH 上" if exe == "git" else ("路径存在但启动失败" if os.path.exists(exe) else "路径不存在")
+        _git_problem = f"找不到 git（{where}；可设环境变量 DATACHAT_GIT 指向 git.exe）：exe={exe!r}，{e}"
         raise
     except Exception as e:
-        _git_problem = f"调用 git 失败：{type(e).__name__}: {e}"
+        _git_problem = f"调用 git 失败：exe={exe!r}，{type(e).__name__}: {e}"
         raise
     if r.returncode != 0:
         _git_problem = f"git {args[0]} 退出码 {r.returncode}：{(r.stderr or '').strip()[:200]}"

docs/DEVLOG.md

@@ -428,7 +428,7 @@ xfail 用 strict 模式：问题一旦修好，对应测试会"意外通过"并
 - S 删除 eval-3 上的 eval_compare_oracle_20261010_092954.json 后合并（或由本次 PR 一并处理）。
 - 合并后建议 S 再跑一次 `--agent react`，验证 B39/B40/B44 的实际效果；workflow 不必重跑。
 
-## [8] 2026-10-10 · 阶段 3c ReAct 复跑复核与修复 · commit <待提交>
+## [8] 2026-10-10 · 阶段 3c ReAct 复跑复核与修复 · commit 16d51c3（PR #8）
 
 ### 复跑（S 运行，分支 eval-3b 4a435e0，docs/eval/phase3b/）
 - 代码 69a63e0，模型 Qwen3.5-397B-A17B（同一网关），temperature 0，Python 3.11.17，pandas 3.0.6，130 题，n=1；只跑 react。
@@ -458,3 +458,38 @@ xfail 用 strict 模式：问题一旦修好，对应测试会"意外通过"并
 - S 再跑一次 `--agent react`（有字典 / 无字典），验证 B46 提示词收紧后 dict 形态是否减少、B47 改题后的效果；顺便看报告里有没有 git_sha_note。
 - 阶段 3 收尾后进入阶段 4（见 roadmap/plan.md）。
 
+## [9] 2026-10-10 · 阶段 3d ReAct 复跑收尾 · commit <待提交>
+
+### 复跑（S 运行，分支 eval-3c fc5d567，docs/eval/phase3c/）
+- 代码 16d51c3，模型 Qwen3.5-397B-A17B（同一网关），temperature 0，130 题，n=1；只跑 react。
+- 报告 git_sha 为 "16d51c3?"，git_sha_note 写的是"找不到 git（不在 PATH 上）"。但 S 的环境里 `where git` 和 `shutil.which('git')` 都返回 D:\Git\cmd\git.exe，说明是"找到了但启动失败"，原因待查（B53）。
+
+| 配置 | 3b 实跑 | [8] 重评预计 | **3c 实跑** | 本阶段重评 | 应拒答 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| react 有字典 | 92.3% | 96.9% | **97.7%**（127/130） | **98.5%**（128/130） | 8/9 → 9/9 |
+| react 无字典 | 91.5% | 96.9% | **95.4%**（124/130） | **97.7%**（127/130） | 8/9 |
+| workflow 有字典 / 无字典（阶段 3 报告重评） | — | 98.5% / 97.7% | — | 98.5% / 97.7%（不变） | — |
+
+- 两次都没有网关错误（基础设施失败 0）；B47 改过的 agg_015、corr_007、ord_030 都答对了。
+- result 是 dict 的题：有字典从 17 题降到 13 题，无字典从 19 题降到 14 题。B46 收紧提示词有效果，但没有消除。
+- 本阶段重评后剩下的错题：
+  - 有字典：agg_013（题意歧义，B52 已改题，重评仍按旧题计）、inv_018（问"是多少"却返回 8 行表，结论 43.14 是对的，属于违反 result 契约）。
+  - 无字典：ts_010（result 是两个 Series 的 to_string 文本，结论正确，违反契约）、ord_024（应拒答却编了"美妆"，真错）、ord_027（没按 order_id 去重，真错）。
+
+### 本阶段修复
+| ID | 级别 | 位置 | 问题与修复 |
+|---|---|---|---|
+| B49 | P2 | app/core/result.py | 结论写成"我无法回答：…"（inv_021）时没有识别为拒答。refusal_from_answer 允许开头多一个"我"，其余仍要求"无法回答：<原因>" |
+| B50 | P2 | app/eval/comparator.py | 规则 20 b 要求第一层"恰好一个"数值等于期望，几种口径算出同一个值时被拒（ord_011：整行去重、按 order_id 去重都是 40；ord_017 同理）。"恰好一个"其实拦不住罗列不同口径（一对一错照样唯一），所以改成"至少一项等于期望"；≤8 项、分组表排除、嵌套标量不参与这几条限制不变 |
+| B51 | P3 | app/eval/comparator.py | 周标签写成 '2024-W09 (02-26)'（inv_016）没有识别为时间索引。规则 15 的周标签允许带括号说明 |
+| B52 | P2 | app/eval/cases.py | agg_013 "各地区销售总额的中位数"和 agg_015 是同一种歧义，模型理解成了各地区单笔销售额的中位数 → 改为"先算出各地区的总销售额，这几个总额的中位数是多少？"，agg_015 统一成同样的写法。注意：题面变了，与之前的基线不完全可比 |
+| B53 | P3 | app/eval/report.py | git_sha_note 只写"找不到 git"，分不清是真的找不到还是启动失败。现在写出实际使用的 exe 路径、它是否存在，以及系统原始报错 |
+
+### 指标快照
+- 单测：Linux Python 3.12 **386 passed**（新增断言，用例数不变）。
+
+### 下一步
+- 下次正式跑评测时看 git_sha_note 的原始报错，定位 B53。
+- 剩下两类问题是 agent 能力问题：不去重（每次约 1 题）、result 形态违反契约（每次约 1 题）。留到阶段 4 之后用 n≥3 的重复运行来观察。
+- 进入阶段 4（见 roadmap/plan.md）。
+

tests/test_comparator.py

@@ -112,6 +112,8 @@ def test_rule15_iso_week_labels():
     e = pd.Series([120, 380], index=pd.to_datetime(["2024-01-07", "2024-01-14"]))
     assert results_equal(pd.Series([120, 380], index=["2024-W01", "2024-W02"]), e)
     assert not results_equal(pd.Series([380, 120], index=["2024-W01", "2024-W02"]), e)
+    assert results_equal(pd.Series([120, 380], index=["2024-W01 (01-01)", "2024-W02（01-08）"]), e)   # B51
+    assert not results_equal(pd.Series([120, 380], index=["2024-W01 x", "2024-W02 y"]), e)
 
 
 def test_rule16_named_summary_dict():
@@ -203,6 +205,8 @@ def test_refusal_from_answer():
     assert refusal_from_answer("**无法回答：没有供应商字段**") == "无法回答：没有供应商字段"
     assert refusal_from_answer("无法直接回答，因为没有成本字段") is None
     assert refusal_from_answer("无法回答") is None
+    assert refusal_from_answer("我无法回答：数据中没有价格字段。") == "无法回答：数据中没有价格字段。"   # B49
+    assert refusal_from_answer("我认为无法回答：没有价格") is None
     assert refusal_from_answer(None) is None
 
 
@@ -228,8 +232,10 @@ def test_rule20_scalar_inside_dict():
     a = {"2023年内离职人数": 14, "2023-01-01在职人数": 183, "流失率(%)": 7.65}
     assert results_equal(a, 7.65)
     assert not results_equal(a, 7.5)
-    # 不唯一（≤4 项的 dict 归规则 10 管，这里用 5 项）
-    assert not results_equal({"甲项指标值": 7.65, "乙项指标值": 7.65, "丙项指标值": 1, "丁项指标值": 2, "戊项指标值": 3}, 7.65)
+    # B50：两种口径算出同一个值（≤4 项的 dict 归规则 10 管，这里用 5 项）
+    assert results_equal({"甲项指标值": 7.65, "乙项指标值": 7.65, "丙项指标值": 1, "丁项指标值": 2, "戊项指标值": 3}, 7.65)
+    assert results_equal({'原始行数': 1218, 'order_id唯一数': 1200, '整行去重后行数': 1200, 'order_id去重后行数': 1200,
+                          '整行去重_符合条件': 40, 'order_id去重_符合条件': 40}, 40)
     assert results_equal({"甲项指标值": 7.65, "乙项指标值": 7.7, "丙项指标值": 1, "丁项指标值": 2, "戊项指标值": 3}, 7.65)
     assert not results_equal({"2024-01": 1.0, "2024-02": 7.65, "2024-03": 3.0}, 7.65)  # 时间序列
     assert not results_equal({f"k{i}": i for i in range(9)} | {"x": 7.65}, 7.65)  # 太多项