gwoe-antragspruefer/tests/test_domain_behavior.py

"""Tests für Domain-Verhalten auf Pydantic-Models (ADR 0008 Tag 4).

Die neuen Methoden auf ``Assessment`` und ``MatrixEntry`` machen
Invarianten aus dem LLM-System-Prompt server-seitig testbar. Sie
werfen (noch) nicht — der Hintergrund steht in ADR 0008 Kapitel
„Konsequenzen".
"""
from __future__ import annotations

import pytest

from app.models import Assessment, Empfehlung, MatrixEntry, Verbesserungspotenzial


# ─── MatrixEntry.ist_fundamental_kritisch ──────────────────────────────────

class TestMatrixEntryFundamentalKritisch:
    @pytest.mark.parametrize("rating,expected", [
        (-5, True), (-4, True),
        (-3, False), (-1, False), (0, False),
        (1, False), (5, False),
    ])
    def test_boundary(self, rating, expected):
        m = MatrixEntry(field="D4", label="x", aspect="y", rating=rating)
        assert m.ist_fundamental_kritisch() is expected


# ─── MatrixEntry.to_symbol ─────────────────────────────────────────────────

class TestMatrixEntrySymbol:
    @pytest.mark.parametrize("rating,expected", [
        (5, "++"), (4, "++"),
        (3, "+"), (1, "+"),
        (0, "○"),
        (-1, "−"), (-3, "−"),
        (-4, "−−"), (-5, "−−"),
    ])
    def test_symbol_from_rating(self, rating, expected):
        m = MatrixEntry(field="A1", label="x", aspect="y", rating=rating)
        assert m.to_symbol() == expected


# ─── Assessment-Behavior ───────────────────────────────────────────────────

def _make_assessment(*, score: float = 5.0, empfehlung=Empfehlung.UEBERARBEITEN,
                     matrix_ratings: list[int] | None = None) -> Assessment:
    matrix = [
        MatrixEntry(field="D4", label="x", aspect="y", rating=r)
        for r in (matrix_ratings or [])
    ]
    return Assessment(
        drucksache="18/1",
        title="Test",
        fraktionen=["SPD"],
        datum="2024-01-01",
        gwoe_score=score,
        gwoe_begruendung="Test",
        gwoe_matrix=matrix,
        gwoe_schwerpunkt=[],
        wahlprogramm_scores=[],
        empfehlung=empfehlung,
        verbesserungspotenzial=Verbesserungspotenzial.MITTEL,
    )


class TestAssessmentEmpfehlungHelpers:
    def test_ist_ablehnung_true_for_ablehnen(self):
        a = _make_assessment(empfehlung=Empfehlung.ABLEHNEN, score=1.0)
        assert a.ist_ablehnung() is True

    def test_ist_ablehnung_false_otherwise(self):
        a = _make_assessment(empfehlung=Empfehlung.UNTERSTUETZEN_MIT)
        assert a.ist_ablehnung() is False

    def test_ist_uneingeschraenkt(self):
        a = _make_assessment(empfehlung=Empfehlung.UNEINGESCHRAENKT, score=9.0)
        assert a.ist_uneingeschraenkt_unterstuetzend() is True

    def test_ist_uneingeschraenkt_false_for_other(self):
        a = _make_assessment(empfehlung=Empfehlung.UEBERARBEITEN)
        assert a.ist_uneingeschraenkt_unterstuetzend() is False


class TestAssessmentHatFundamentalKritischesFeld:
    def test_empty_matrix(self):
        a = _make_assessment(matrix_ratings=[])
        assert a.hat_fundamental_kritisches_feld() is False

    def test_no_critical_field(self):
        a = _make_assessment(matrix_ratings=[2, 3, -1, -3])
        assert a.hat_fundamental_kritisches_feld() is False

    def test_single_critical_field(self):
        a = _make_assessment(matrix_ratings=[2, -4, 1])
        assert a.hat_fundamental_kritisches_feld() is True

    def test_multiple_critical_fields(self):
        a = _make_assessment(matrix_ratings=[-4, -5, -4])
        assert a.hat_fundamental_kritisches_feld() is True


class TestAssessmentVerletztScoreCap:
    """Die zentrale Invariante: Bei rating ≤ -4 muss gwoe_score ≤ 3."""

    def test_no_critical_field_never_violates(self):
        a = _make_assessment(score=10.0, matrix_ratings=[1, 2, -3])
        assert a.verletzt_score_cap() is False

    def test_critical_field_with_high_score_violates(self):
        a = _make_assessment(score=7.0, matrix_ratings=[-4])
        assert a.verletzt_score_cap() is True

    def test_critical_field_with_capped_score_ok(self):
        a = _make_assessment(score=3.0, matrix_ratings=[-4])
        assert a.verletzt_score_cap() is False

    def test_critical_field_with_score_exactly_cap_ok(self):
        """Boundary: 3.0 ist noch OK, 3.01 wäre Verletzung."""
        a = _make_assessment(score=3.0, matrix_ratings=[-5])
        assert a.verletzt_score_cap() is False

    def test_critical_field_with_score_just_above_cap_violates(self):
        a = _make_assessment(score=3.1, matrix_ratings=[-5])
        assert a.verletzt_score_cap() is True


class TestAssessmentMethodsCoexistWithSerialization:
    """Sanity-Check: Die neuen Methoden brechen nicht die Pydantic-
    Serialisierung, die von der DB/API-Grenze gebraucht wird."""

    def test_model_dump_still_works(self):
        a = _make_assessment(score=5.0, matrix_ratings=[2, -1])
        dumped = a.model_dump(by_alias=True)
        assert dumped["gwoeScore"] == 5.0
        assert "ist_ablehnung" not in dumped  # Methoden leaken nicht in JSON

    def test_model_validate_via_alias(self):
        data = {
            "drucksache": "18/2",
            "title": "t",
            "fraktionen": [],
            "datum": "2024-01-01",
            "gwoeScore": 8.0,
            "gwoeBegründung": "x",
            "gwoeMatrix": [
                {"field": "A1", "label": "x", "aspect": "y", "rating": 3}
            ],
            "gwoeSchwerpunkt": [],
            "wahlprogrammScores": [],
            "empfehlung": "Uneingeschränkt unterstützen",
            "verbesserungspotenzial": "gering",
        }
        a = Assessment.model_validate(data)
        assert a.ist_uneingeschraenkt_unterstuetzend() is True