lct-07 и lct-19: звонящий на LLM, офлайн-таблица, предгенерация

Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают
только раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не
спрашивали. Промпты лежат файлами — их правит тот, кто ведёт занятия.

Отказ провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается на заготовки.
Молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.

Офлайн — таблица, а не локальная модель. Ветвление уже делает слот-автомат,
поэтому таблица индексируется парой «событие × настроение» и выходит
небольшой: для пожарного сценария 62 реплики, около 36 секунд генерации.
Формулировки в ней от облачной модели, а задержка на занятии нулевая —
локальная 3–4B дала бы формулировки хуже и за 2.5 секунды.

Найдено на бесплатной модели OpenRouter: рассуждающие модели тратят
сотни токенов на размышление и при малом бюджете возвращают пустой
content с finish_reason=length. Пустой ответ теперь честный отказ,
бюджет токенов поднят, рассуждение из ответа исключается.

Живые запросы к LLM вынесены из общего прогона: они требуют сети,
а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.

backend/tests/test_tree.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+"""Офлайн-звонящий по предгенерированной таблице. Сети не требует."""
+
+from pathlib import Path
+
+import pytest
+import yaml
+
+from app.dialog.persona import PersonaState
+from app.dialog.slots import SlotMachine
+from app.domain.events import Mood
+from tests.test_slots import SCENARIO, StemEmbedder
+
+TABLE = {
+    "scenario": SCENARIO.id,
+    "first_line": "Алло! Горим!",
+    "reveal": {
+        "f_address": {"panic": "Ленина четырнадцать, сорок седьмая квартира! Быстрее!",
+                      "aggressive": "ЛЕНИНА ЧЕТЫРНАДЦАТЬ! Записали?!"},
+        "f_people": {"panic": "Жена с ребёнком там, не выходят!"},
+    },
+    "repeat": {
+        "f_address": {"panic": "Я же сказал — Ленина четырнадцать!",
+                      "aggressive": "СКОЛЬКО МОЖНО! ЛЕНИНА ЧЕТЫРНАДЦАТЬ!"},
+    },
+    "fillers": {"panic": ["Что?! Не слышу!", "Алло! Вы там?!"]},
+}
+
+
+@pytest.fixture
+def caller(tmp_path, monkeypatch):
+    from app.dialog import tree
+
+    monkeypatch.setattr(tree, "LIBRARY", tmp_path)
+    (tmp_path / f"{SCENARIO.id}.yaml").write_text(
+        yaml.safe_dump(TABLE, allow_unicode=True), encoding="utf-8"
+    )
+    return tree.TreeCaller(SCENARIO.id)
+
+
+@pytest.fixture
+def slots():
+    return SlotMachine(SCENARIO, StemEmbedder(), floor=0.5)
+
+
+async def test_reply_comes_from_the_table(caller, slots):
+    persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
+    line = await caller.reply(slots.hear("Какой адрес?"), persona, slots)
+    assert line.text == TABLE["reveal"]["f_address"]["panic"]
+    assert caller.misses == 0
+
+
+async def test_repeat_uses_the_irritated_line(caller, slots):
+    persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
+    await caller.reply(slots.hear("Какой адрес?"), persona, slots)
+    line = await caller.reply(slots.hear("Повторите адрес"), persona, slots)
+    assert line.text == TABLE["repeat"]["f_address"]["panic"]
+
+
+async def test_mood_picks_another_line(caller, slots):
+    """Дуга и директивы переключают вариант, а не текст."""
+    persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
+    persona.directive = "turns_aggressive"
+    line = await caller.reply(slots.hear("Какой адрес?"), persona, slots)
+    assert line.mood is Mood.AGGRESSIVE
+    assert line.text == TABLE["reveal"]["f_address"]["aggressive"]
+
+
+async def test_unknown_question_gets_a_filler(caller, slots):
+    persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
+    line = await caller.reply(slots.hear("Вы в безопасности?"), persona, slots)
+    assert line.text in TABLE["fillers"]["panic"]
+
+
+async def test_hole_in_the_table_falls_back_and_is_counted(caller, slots):
+    """Пропуск не оставляет звонящего без голоса, но виден по счётчику:
+    предгенерацию пора повторить."""
+    persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
+    line = await caller.reply(slots.hear("Что именно горит?"), persona, slots)
+    assert line.text, "звонящий промолчал"
+    assert caller.misses == 1
+
+
+async def test_caller_never_speaks_an_unrevealed_fact(caller, slots):
+    persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
+    for question in ("Служба 112, слушаю", "Успокойтесь", "Вы одна дома?"):
+        text = (await caller.reply(slots.hear(question), persona, slots)).text
+        revealed = {fact.id for fact in slots.revealed_facts()}
+        for fact in SCENARIO.facts:
+            if fact.id not in revealed:
+                assert fact.value not in text, f"выдал «{fact.value}» на «{question}»"