Нормализовать переводы строк в LF

Решение по TD-STYLE-ANALYZERS: LF — инструменты проекта (Python/Node) пишут LF,
CRLF-.sh не работают на Linux CI (sh scripts/ci.sh), большинство файлов уже были
LF. Добавлен .gitattributes (* text=auto eol=lf, бинарные исключения),
.editorconfig переведён на lf, 1029 файлов конвертированы, git add --renormalize.
Из индекса убраны закравшиеся archive/**/__pycache__/*.pyc.
This commit is contained in:
Rustam Khalimov
2026-09-11 19:01:42 +03:00
parent 39c9bdc1b7
commit 713d554dc2
751 changed files with 94507 additions and 94486 deletions
@@ -1,64 +1,64 @@
using Deal.Ai.Llm;
namespace Deal.Ai.Tests.Ai;
/// <summary>
/// Unit-тесты оценки токенов
/// </summary>
public sealed class TokenEstimatorTests
{
/// <summary>
/// Usage провайдера проходит без изменений, включая total ≠ сумме
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_WithProviderUsage_PassesThrough()
{
var provider = new ProviderUsage(PromptTokens: 11, CompletionTokens: 5, TotalTokens: 16);
LlmUsage usage = TokenEstimator.Resolve(provider, "system", "text");
Assert.Equal(11, usage.PromptTokens);
Assert.Equal(5, usage.CompletionTokens);
Assert.Equal(16, usage.TotalTokens);
}
/// <summary>
/// Нет usage провайдера — оценка по символам
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_WithoutProviderUsage_EstimatesByChars()
{
// prompt-текст = 8 символов → 2 токена; completion-текст = 13 символов → ceil(13/4) = 4.
LlmUsage usage = TokenEstimator.Resolve(null, "12345678", """{"pass": true}""");
Assert.Equal(2, usage.PromptTokens);
Assert.Equal(4, usage.CompletionTokens);
Assert.Equal(6, usage.TotalTokens);
}
/// <summary>
/// Округление вверх
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_WithoutProviderUsage_RoundsUp()
{
LlmUsage fourChars = TokenEstimator.Resolve(null, "abcd", string.Empty);
LlmUsage fiveChars = TokenEstimator.Resolve(null, "abcde", string.Empty);
Assert.Equal(1, fourChars.PromptTokens);
Assert.Equal(2, fiveChars.PromptTokens);
}
/// <summary>
/// Пустые тексты дают нулевую оценку
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_EmptyTexts_ReturnsZeroTokens()
{
LlmUsage usage = TokenEstimator.Resolve(null, string.Empty, string.Empty);
Assert.Equal(0, usage.PromptTokens);
Assert.Equal(0, usage.CompletionTokens);
Assert.Equal(0, usage.TotalTokens);
}
}
using Deal.Ai.Llm;
namespace Deal.Ai.Tests.Ai;
/// <summary>
/// Unit-тесты оценки токенов
/// </summary>
public sealed class TokenEstimatorTests
{
/// <summary>
/// Usage провайдера проходит без изменений, включая total ≠ сумме
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_WithProviderUsage_PassesThrough()
{
var provider = new ProviderUsage(PromptTokens: 11, CompletionTokens: 5, TotalTokens: 16);
LlmUsage usage = TokenEstimator.Resolve(provider, "system", "text");
Assert.Equal(11, usage.PromptTokens);
Assert.Equal(5, usage.CompletionTokens);
Assert.Equal(16, usage.TotalTokens);
}
/// <summary>
/// Нет usage провайдера — оценка по символам
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_WithoutProviderUsage_EstimatesByChars()
{
// prompt-текст = 8 символов → 2 токена; completion-текст = 13 символов → ceil(13/4) = 4.
LlmUsage usage = TokenEstimator.Resolve(null, "12345678", """{"pass": true}""");
Assert.Equal(2, usage.PromptTokens);
Assert.Equal(4, usage.CompletionTokens);
Assert.Equal(6, usage.TotalTokens);
}
/// <summary>
/// Округление вверх
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_WithoutProviderUsage_RoundsUp()
{
LlmUsage fourChars = TokenEstimator.Resolve(null, "abcd", string.Empty);
LlmUsage fiveChars = TokenEstimator.Resolve(null, "abcde", string.Empty);
Assert.Equal(1, fourChars.PromptTokens);
Assert.Equal(2, fiveChars.PromptTokens);
}
/// <summary>
/// Пустые тексты дают нулевую оценку
/// </summary>
[Fact]
public void Resolve_EmptyTexts_ReturnsZeroTokens()
{
LlmUsage usage = TokenEstimator.Resolve(null, string.Empty, string.Empty);
Assert.Equal(0, usage.PromptTokens);
Assert.Equal(0, usage.CompletionTokens);
Assert.Equal(0, usage.TotalTokens);
}
}