fizz-eval-score

kotodama-eval スコア集計の算術コア。Almide 1 コアを native + wasm へ。 openaituber kotodama-cli/src/eval.rs(ScenarioScore::composite / aggregate)から、 スコアの集計算術だけを切り出した単一責任部品(§12 評価系)。

judge LLM の実行は外部 API、スコアをどう集計するかは純粋なのでここに集約。 軸の定義(重みの正本)は fizz-eval-rubric。

API

関数	説明
clamp_score(s)	1..7 にクランプ(judge の逸脱を吸収)
composite(bel,..,con) -> Float	7 軸の重み付き合計(eval.rs と一致): 0.20·BEL + 0.20·ENG + 0.15·TEX + 0.10·INI + 0.20·EMO + 0.10·TEM + 0.05·CON
composite_clamped(...)	クランプしてから合成
to_percent(likert)	Likert 1..7 → 0..100 %
is_pass(comp, threshold)	合否
mean(scores) / mean_f(xs)	エピソード横断の平均(eval.rs aggregate: Σ/n)
min_score(scores) / max_score(scores)	最弱/最強(regression 検出)

composite は全 1→1.0、全 7→7.0、全 4(中立)→4.0。重みは eval.rs:108-116 と同値。

wasm 境界

composite はスカラー 7 引数。mean/min/max は score 列を in_alloc バッファに 1 スコア = 1 バイト(1-7 なので収まる)で書き、bytes.to_list で読む(String を 跨がないので almide#690 と無縁)。返り値は全て Float。 例: browser/score-driver.js。

ビルド / テスト

almide test spec/eval_score_test.almd
almide build src/main.almd -o build/fizz-eval-score
almide build src/bridge.almd --target wasm -o build/sc.wasm
node test/wasm-smoke.mjs

Almide v0.27.7 で native / wasm とも green。