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import numpy as np
import pytest
from types import SimpleNamespace
from cognitive_mapping_probe.orchestrator_seismograph import run_seismic_analysis
def test_seismic_analysis_orchestrator(mocker, mock_llm):
"""
Testet den `run_seismic_analysis` Orchestrator.
Wir mocken die darunterliegende `run_silent_cogitation_seismic`, um das Verhalten
des Orchestrators isoliert zu prüfen.
ASSERT: Berechnet korrekte Statistiken und gibt die erwartete Datenstruktur zurück.
"""
# Definiere das erwartete Verhalten der gemockten Funktion
mock_deltas = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
mocker.patch('cognitive_mapping_probe.orchestrator_seismograph.run_silent_cogitation_seismic', return_value=mock_deltas)
# Mocke den Gradio Progress-Callback
mock_progress = mocker.MagicMock()
# Führe die zu testende Funktion aus
results = run_seismic_analysis(
model_id="mock_model",
prompt_type="test_prompt",
seed=42,
num_steps=5,
progress_callback=mock_progress
)
# ASSERT: Die Ergebnisse haben die korrekte Struktur und den korrekten Inhalt
assert "verdict" in results
assert "stats" in results
assert "state_deltas" in results
stats = results["stats"]
assert stats["mean_delta"] == pytest.approx(np.mean(mock_deltas))
assert stats["std_delta"] == pytest.approx(np.std(mock_deltas))
assert stats["max_delta"] == pytest.approx(max(mock_deltas))
assert results["state_deltas"] == mock_deltas
# ASSERT: Der Progress-Callback wurde aufgerufen
assert mock_progress.call_count > 0
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