Grounding 自我一致性(提案共識)

一個目標可同時以多種方式 grounding——set-of-marks、OCR、樣板比對、a11y 樹,或模型的 N 次 抽樣——而它們未必一致。ab_locator / element_scoring 依歷史可靠度排序定位器*策略*, 卻從不把*同時*的提案融合成單一共識點並附離散度指標;``action_grounding.snap_to_element`` 把*單一*座標貼到最近元素,沒有「不一致」的概念。grounding_consensus 將候選點聚類(或對 候選元素投票),回傳一致同意的目標加上 agreement 比例與 spread,並標記低一致度目標, 讓呼叫端可改為放大 / 詢問人工,而非盲目點擊。

純標準函式庫幾何;確定性、可在無裝置下單元測試。不匯入 PySide6。

無頭 API

from je_auto_control import consensus_point, consensus_element, is_confident

proposals = [[480, 260], [484, 258], [477, 263], [900, 100]]  # 一個離群
result = consensus_point(proposals, cluster_radius=24)
if is_confident(result, min_agreement=0.6):
    click(*result.point)
else:
    print("提案不一致:", result.agreement, result.spread)

# 或把提案投票到已知元素清單
element, agreement = consensus_element(proposals, elements)

consensus_point 將 [x, y] 或 [x, y, weight] 候選聚類,回傳 ConsensusResult (point / agreement——勝出群權重佔總權重 / spread / n_clusters),空輸入回傳 None。consensus_element 把每個提案投到最近元素,回傳 (element, agreement)。 is_confident 對 agreement 設門檻。

執行器指令

AC_consensus_point``(``candidates / cluster_radius → {found, result})與 AC_consensus_element``(``candidates / elements → {found, element, agreement})。 兩者以 MCP 工具 ac_consensus_point / ``ac_consensus_element``(唯讀)及 Script Builder 指令 Grounding Consensus Point / Grounding Consensus Element**(位於 **Native UI 分類下) 形式提供。