主动节点与关闭节点逻辑详解 | AI生成和翻译

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这是完整的图解：

ACTIVE与DROP的工作原理

两个关键枚举类型（models.py:12-54）

class NodeStatus(str, Enum):
    ACTIVE = "ACTIVE"           # 存活的，可继续扩展
    PRUNED_BY_RULE = "PRUNED_BY_RULE"  # 因硬性物理规则被剔除
    PRUNED_BY_SLM = "PRUNED_BY_SLM"   # 因软评分被剔除（预留）

class NodeResultState(str, Enum):
    PASS = "PASS"    # 本轮存活
    DROP = "DROP"    # 死亡 —— 不再扩展

仅当同时满足以下两个条件时节点才会被标记为DROP：

self.node.status = NodeStatus.PRUNED_BY_RULE
self.node.result_state = NodeResultState.DROP
self.node.fsm_state = FSMState.FINALIZED   # 不再进行状态转移

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DROP的触发时机

1. 在calculate阶段（builder.py:295-310）—— skills.py中的tot_hard_rule_check返回physical_violations：

if not hard_rule_result["passed"]:
    if physical_violations:
        → status = PRUNED_BY_RULE, result_state = DROP

2. 在evaluate阶段（builder.py:396-416）—— 评估结果本身包含hard_rule_violations：

if breakdown.hard_rule_violations:
    → status = PRUNED_BY_RULE, result_state = DROP

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不会导致DROP的情况

• 低评分 —— builder.py:76处的文档字符串已明确说明：“低评分从不剪除节点；仅降低下游扩展优先级。” 节点保持ACTIVE状态，仅排名降低。
• 可恢复的违规 —— 会被送往REFLECT状态重试而非直接丢弃（builder.py:317）。
• 根节点违规 —— 通过_bounce_root_rule_violations()特殊处理：获得反思机会而非立即DROP。

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一句话总结： 只有硬性物理规则违规（由skills.py检测）才会将节点转为DROP状态。软评分仅影响扩展优先级，节点仍保持ACTIVE状态。

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