test(qa): add exhaustive 38-scenario test suite covering happy, sad, borderline, LLM fallback, CLI contracts, and multilingual matrix

2026-08-21 11:11:35 -03:00
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@@ -0,0 +1,806 @@
+"""
+Suíte de Testes Exaustiva para o Classificador de Inerência (classify.py e src/).
+
+Cobre 100% dos caminhos felizes, infelizes, limiares, de ambiguidade,
+fallback de LLM (OpenAI e Gemini), resiliência de API, erros de contrato CLI
+e suporte aos 6 idiomas conforme a metodologia da skill-suite-tests.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from pathlib import Path
+from unittest.mock import MagicMock, patch
+
+import pytest
+
+from classify import main
+from src.adapters.llm import LLMFallbackAdapter
+from src.classifier import InherenceClassifier
+from src.models import (
+    ClassificationResult,
+    DecisionCategory,
+    ECPSnapshot,
+    RelatedEntity,
+)
+
+CLASSIFY_CLI = Path(__file__).parent.parent / "classify.py"
+
+
+# ==============================================================================
+# Fixtures Universais
+# ==============================================================================
+
+
+@pytest.fixture
+def ecp_tech_corp() -> ECPSnapshot:
+    return ECPSnapshot(
+        target_entity_id="ent_tech_corp",
+        target_name="TechCorp Global",
+        aliases=["TechCorp", "TechCorp Global", "TCG"],
+        domain="Tecnologia e Cloud",
+        anchors=[
+            "cloud",
+            "computação em nuvem",
+            "software",
+            "inteligência artificial",
+            "datacenter",
+        ],
+        negative_anchors=["TechCorp Calçados", "TechCorp Imóveis", "homônimo"],
+        related_entities=[
+            RelatedEntity(
+                entity_id="ent_cloud_subsidiary",
+                name="CloudPlatform Solutions",
+                relation_type="SUBSIDIARY_OF",
+                weight=0.90,
+                aliases=["CloudPlatform"],
+                scope="cloud_services",
+            ),
+            RelatedEntity(
+                entity_id="ent_ceo_tech",
+                name="Alan Turing Silva",
+                relation_type="CEO_OF",
+                weight=0.80,
+                aliases=["Alan Turing"],
+                scope="executive",
+            ),
+        ],
+    )
+
+
+# ==============================================================================
+# 1. Casos Felizes (Happy Paths) - NLP Determinístico (Tier 1)
+# ==============================================================================
+
+
+def test_happy_path_direct_inherent_with_canonical_and_anchors(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 1.1: Nome canônico + múltiplas âncoras temáticas -> DIRECT_INHERENT com alta confiança."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# TechCorp Global anuncia novo datacenter de computação em nuvem\n\n"
+        "A TechCorp Global investiu 500 milhões para expandir sua infraestrutura de software "
+        "e inteligência artificial na América Latina."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.confidence >= 0.90
+    assert "TechCorp Global" in res.matched_anchors or "TechCorp" in res.matched_anchors
+    assert len(res.evidence) >= 1
+
+
+def test_happy_path_direct_inherent_via_alias_and_acronym(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 1.2: Apenas o alias / sigla 'TCG' é mencionado, com âncoras do domínio."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# Inovação em Cloud\n\n"
+        "A TCG lançou hoje uma nova plataforma de software baseada em computação em nuvem."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.confidence >= 0.85
+
+
+def test_happy_path_direct_inherent_by_repetition_without_heavy_anchors(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 1.3: O nome 'TechCorp' aparece 3 vezes no texto, satisfazendo a regra de menção múltipla."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# Relatório Corporativo Trimestral\n\n"
+        "A TechCorp divulgou seus resultados. A TechCorp superou as estimativas de analistas. "
+        "O conselho da TechCorp aprovou dividendos extraordinários."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.confidence >= 0.85
+
+
+def test_happy_path_contextual_inherent_via_subsidiary_graph_entity(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 1.4: Menção da subsidiária 'CloudPlatform Solutions' com âncoras de cloud."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# Expansão de Infraestrutura de Nuvem\n\n"
+        "A CloudPlatform Solutions ativou novos servidores em seu datacenter de computação em nuvem."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.CONTEXTUAL_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.confidence >= 0.75
+    assert len(res.graph_matches) >= 1
+    assert res.graph_matches[0]["name"] == "CloudPlatform Solutions"
+
+
+def test_happy_path_contextual_inherent_via_executive_graph_entity(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 1.5: Menção ao CEO no grafo + âncoras de tecnologia."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# Discurso na Conferência de Tecnologia\n\n"
+        "O executivo Alan Turing Silva discursou sobre o futuro da inteligência artificial e software."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.CONTEXTUAL_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert any(g["name"] == "Alan Turing Silva" for g in res.graph_matches)
+
+
+# ==============================================================================
+# 2. Casos Infelizes e Rejeições (Sad Paths) - NLP Determinístico (Tier 1)
+# ==============================================================================
+
+
+def test_sad_path_not_related_completely_off_topic(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 2.1: Conteúdo totalmente desvinculado (culinária/jardinagem)."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# Receita de Pão Caseiro Fácil\n\n"
+        "Misture a farinha, o fermento biológico seco e a água morna. "
+        "Deixe a massa descansar por 40 minutos em local aquecido."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
+    assert res.is_inherent is False
+    assert res.confidence >= 0.90
+    assert len(res.matched_anchors) == 0
+
+
+def test_sad_path_not_related_generic_domain_without_target_or_graph(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 2.2: Artigo cita muitas âncoras ('cloud', 'software'), mas NÃO cita a TechCorp nem o grafo."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# O Mercado Global de Computação em Nuvem\n\n"
+        "O setor de computação em nuvem, datacenter e inteligência artificial cresceu 25% este ano."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
+    assert res.is_inherent is False
+    assert (
+        "General domain topics mentioned, but target entity or related entities are absent."
+        in res.rationale
+    )
+
+
+def test_sad_path_not_related_negative_anchor_dominance(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 2.3: Homônimo 'TechCorp Calçados' dispara âncora negativa dominante."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = (
+        "# Feira de Moda e Varejo\n\n"
+        "A TechCorp Calçados apresentou sua nova linha de sandálias de couro para o verão."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
+    assert res.is_inherent is False
+    assert "TechCorp Calçados" in res.negative_matches
+
+
+def test_sad_path_not_related_negative_anchor_ties_with_positive_anchor(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 2.4: 1 âncora negativa e 1 positiva -> prioridade de segurança rejeita para NOT_RELATED."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = "A TechCorp Calçados adotou um novo software interno de gestão."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
+    assert res.is_inherent is False
+
+
+# ==============================================================================
+# 3. Casos Limiares e Ambiguidades (Borderline / Tangential)
+# ==============================================================================
+
+
+def test_borderline_tangential_single_passing_mention(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 3.1: Menção única isolada sem âncoras temáticas -> TANGENTIAL com baixa confiança."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = "Estávamos caminhando pela avenida e vimos a placa da TechCorp ao longe na esquina."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+    assert res.is_inherent is False
+    assert res.confidence == 0.40
+    assert any("Low contextual density" in w for w in res.warnings)
+
+
+def test_borderline_tangential_graph_entity_in_isolation(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 3.2: Entidade do grafo mencionada sem contexto de domínio -> TANGENTIAL."""
+    classifier = InherenceClassifier()
+    content = "Alan Turing Silva participou de uma corrida beneficente no parque no domingo."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+    assert res.is_inherent is False
+    assert res.confidence == 0.45
+
+
+# ==============================================================================
+# 4. Suíte Abrangente de Fallback para LLM (Tier 3)
+# ==============================================================================
+
+
+def test_llm_happy_path_upgrade_tangential_to_direct_inherent(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.1: Caso ambíguo elevado para DIRECT_INHERENT pelo LLM."""
+    mock_resp = json.dumps(
+        {
+            "analysis_summary": "Artigo detalha o projeto estratégico secreto da TechCorp.",
+            "decision": "DIRECT_INHERENT",
+            "confidence": 0.95,
+            "rationale": "Embora a redação use linguagem coloquial, o artigo foca inteiramente na estratégia da TechCorp.",
+        }
+    )
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=lambda p: mock_resp)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "A diretoria da TechCorp finalizou as negociações confidenciais da rodada."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.confidence == 0.95
+    assert "[Tier 3 LLM]" in res.rationale
+    assert "[Tier 3 LLM Override applied]" in res.warnings
+
+
+def test_llm_happy_path_upgrade_tangential_to_contextual_inherent(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.2: Caso ambíguo elevado para CONTEXTUAL_INHERENT pelo LLM."""
+    mock_resp = json.dumps(
+        {
+            "analysis_summary": "Matéria sobre fusão de fornecedores onde a TechCorp é impactada diretamente.",
+            "decision": "CONTEXTUAL_INHERENT",
+            "confidence": 0.88,
+            "rationale": "A TechCorp é parte material do ecossistema afetado pela fusão anunciada.",
+        }
+    )
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=lambda p: mock_resp)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "O consórcio fornecedor foi reestruturado e envolverá contratos com a TechCorp."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.CONTEXTUAL_INHERENT
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.confidence == 0.88
+
+
+def test_llm_happy_path_confirmation_of_tangential(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.3: LLM confirma categoricamente que a menção é periférica / irrelevante."""
+    mock_resp = json.dumps(
+        {
+            "analysis_summary": "Crônica sobre trânsito urbano com citação lateral a um outdoor da TechCorp.",
+            "decision": "TANGENTIAL",
+            "confidence": 0.97,
+            "rationale": "A empresa é apenas uma referência visual casual sem relação com a narrativa de trânsito.",
+        }
+    )
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=lambda p: mock_resp)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "O tráfego estava parado bem em frente ao painel da TechCorp na autoestrada."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+    assert res.is_inherent is False
+    assert res.confidence == 0.97
+
+
+def test_llm_happy_path_rejection_to_not_related(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.4: LLM identifica homônimo não mapeado nas regras determinísticas e rebaixa para NOT_RELATED."""
+    mock_resp = json.dumps(
+        {
+            "analysis_summary": "Artigo sobre uma banda de rock indie com nome idêntico.",
+            "decision": "NOT_RELATED",
+            "confidence": 0.99,
+            "rationale": "O texto refere-se a um grupo musical e não à empresa de tecnologia.",
+        }
+    )
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=lambda p: mock_resp)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "A banda TechCorp tocou seus novos acordes no festival de música independente."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
+    assert res.is_inherent is False
+    assert res.confidence == 0.99
+
+
+def test_llm_sad_path_llm_disabled_by_default_never_invokes_adapter(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.5: Quando enable_llm=False (padrão), o LLM NUNCA é chamado mesmo em caso limiar."""
+    called = {"status": False}
+
+    def tracking_fn(p: str) -> str:
+        called["status"] = True
+        return "{}"
+
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=tracking_fn)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=False, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "Menção isolada da TechCorp sem contexto algum."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+    assert called["status"] is False
+
+
+def test_llm_sad_path_flag_enabled_without_api_key_or_provider(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.6: enable_llm=True mas sem chaves no ambiente -> degrada sem quebrar, retém Tier 1."""
+    with patch.dict("os.environ", {}, clear=True):
+        adapter = LLMFallbackAdapter(api_key="", provider_fn=None)
+        classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+        content = "Menção isolada da TechCorp em relatório breve."
+        res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+        assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+        assert res.is_inherent is False
+
+
+def test_llm_sad_path_network_timeout_graceful_degradation(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.7: API do LLM sofre TimeoutError -> retém Tier 1 e registra aviso em warnings."""
+
+    def timeout_fn(p: str) -> str:
+        raise TimeoutError("Conexão com gateway do LLM excedeu tempo limite de 30s.")
+
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=timeout_fn)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "A TechCorp esteve presente no evento de premiação."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+    assert any("LLM fallback failed" in w for w in res.warnings)
+
+
+def test_llm_sad_path_http_500_server_error_graceful_degradation(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.8: API do LLM retorna erro 500 / ConnectionError -> retém Tier 1 com aviso."""
+
+    def error_500_fn(p: str) -> str:
+        raise ConnectionError("HTTP 500: Internal Server Error do provedor de IA.")
+
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=error_500_fn)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "Menção da TechCorp em comunicado à imprensa."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+    assert any("LLM fallback failed" in w for w in res.warnings)
+
+
+def test_llm_sad_path_malformed_json_and_non_json_strings(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.9: LLM retorna texto livre ou JSON quebrado -> parser ignora com segurança."""
+
+    def make_bad_provider(resp_text: str):
+        def _prov(prompt: str) -> str:
+            return resp_text
+
+        return _prov
+
+    for bad_resp in [
+        "Não tenho certeza sobre este documento.",
+        "{json_quebrado_sem_aspas: true",
+        "```json\n{invalido: 123}\n```",
+    ]:
+        adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=make_bad_provider(bad_resp))
+        classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+        content = "Menção isolada da TechCorp."
+        res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+        assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+
+
+def test_llm_sad_path_missing_decision_key_in_json(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.10: LLM retorna JSON válido mas sem o campo obrigatório 'decision'."""
+    adapter = LLMFallbackAdapter(
+        provider_fn=lambda p: json.dumps({"confidence": 0.90, "rationale": "Faltou a decisao"})
+    )
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "Menção isolada da TechCorp."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+
+
+def test_llm_sad_path_unknown_hallucinated_decision_enum(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.11: LLM alucina uma categoria inexistente (ex: 'SUPER_INHERENT')."""
+    adapter = LLMFallbackAdapter(
+        provider_fn=lambda p: json.dumps({"decision": "SUPER_INHERENT", "confidence": 0.99})
+    )
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = "Menção isolada da TechCorp."
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+    assert res.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
+
+
+def test_llm_resilience_confidence_clipping(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.12: LLM retorna confidence fora do intervalo [0.0, 1.0] -> clippa com segurança."""
+
+    def make_clipping_provider(c_val: float):
+        def _prov(prompt: str) -> str:
+            return json.dumps(
+                {
+                    "decision": "DIRECT_INHERENT",
+                    "confidence": c_val,
+                    "rationale": "Teste de clipping.",
+                }
+            )
+
+        return _prov
+
+    for raw_conf, expected_conf in [(1.5, 1.0), (-0.5, 0.0), (0.85432, 0.8543)]:
+        adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=make_clipping_provider(raw_conf))
+        classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+        res = classifier.classify(ecp_tech_corp, "Menção da TechCorp.")
+        assert res.confidence == expected_conf
+
+
+def test_llm_optimization_clear_case_bypasses_llm(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 4.13: Caso claro de alta densidade NÃO chama LLM mesmo com enable_llm=True."""
+    called = {"status": False}
+
+    def tracking_fn(p: str) -> str:
+        called["status"] = True
+        return json.dumps({"decision": "DIRECT_INHERENT"})
+
+    adapter = LLMFallbackAdapter(provider_fn=tracking_fn)
+    classifier = InherenceClassifier(enable_llm=True, llm_adapter=adapter)
+
+    content = (
+        "# TechCorp Global anuncia nova inteligência artificial para computação em nuvem\n\n"
+        "A TechCorp Global ativou hoje novos clusters de datacenter com software avançado."
+    )
+    res = classifier.classify(ecp_tech_corp, content)
+
+    assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+    assert called["status"] is False  # LLM NÃO foi acionado
+
+
+# ==============================================================================
+# 5. Provedores Reais de LLM (OpenAI Mock e Gemini REST Mock)
+# ==============================================================================
+
+
+def test_llm_provider_openai_client_execution(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 5.1: Simula execução bem-sucedida via cliente OpenAI SDK."""
+    mock_chat_completion = MagicMock()
+    mock_choice = MagicMock()
+    mock_choice.message.content = json.dumps(
+        {
+            "decision": "DIRECT_INHERENT",
+            "confidence": 0.96,
+            "rationale": "OpenAI validou o contexto corporativo com precisão.",
+        }
+    )
+    mock_chat_completion.choices = [mock_choice]
+
+    mock_openai_instance = MagicMock()
+    mock_openai_instance.chat.completions.create.return_value = mock_chat_completion
+
+    with patch("openai.OpenAI", return_value=mock_openai_instance):
+        adapter = LLMFallbackAdapter(api_key="sk-mock-openai-key")
+        initial_res = ClassificationResult(
+            decision=DecisionCategory.TANGENTIAL,
+            is_inherent=False,
+            confidence=0.40,
+            detected_language="pt",
+            matched_anchors=[],
+            negative_matches=[],
+            graph_matches=[],
+            evidence=[],
+            rationale="Passing.",
+            warnings=[],
+        )
+        res = adapter.disambiguate(ecp_tech_corp, "Artigo sobre TechCorp.", initial_res)
+        assert res is not None
+        assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+        assert res.confidence == 0.96
+
+
+def test_llm_provider_gemini_rest_execution(ecp_tech_corp: ECPSnapshot):
+    """Cenário 5.2: Simula execução bem-sucedida via API REST do Google Gemini."""
+    gemini_payload = {
+        "candidates": [
+            {
+                "content": {
+                    "parts": [
+                        {
+                            "text": json.dumps(
+                                {
+                                    "decision": "DIRECT_INHERENT",
+                                    "confidence": 0.98,
+                                    "rationale": "Gemini 2.5 Flash confirmou aderência direta ao tópico.",
+                                }
+                            )
+                        }
+                    ]
+                }
+            }
+        ]
+    }
+
+    mock_response = MagicMock()
+    mock_response.read.return_value = json.dumps(gemini_payload).encode("utf-8")
+    mock_response.__enter__.return_value = mock_response
+
+    with patch("urllib.request.urlopen", return_value=mock_response):
+        with patch.dict("os.environ", {"GEMINI_API_KEY": "mock-gemini-key"}):
+            adapter = LLMFallbackAdapter(api_key="")
+            initial_res = ClassificationResult(
+                decision=DecisionCategory.TANGENTIAL,
+                is_inherent=False,
+                confidence=0.40,
+                detected_language="pt",
+                matched_anchors=[],
+                negative_matches=[],
+                graph_matches=[],
+                evidence=[],
+                rationale="Passing.",
+                warnings=[],
+            )
+            res = adapter.disambiguate(ecp_tech_corp, "Artigo sobre TechCorp.", initial_res)
+            assert res is not None
+            assert res.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
+            assert res.confidence == 0.98
+
+
+# ==============================================================================
+# 6. Suíte de Contrato e Erros da CLI classify.py
+# ==============================================================================
+
+
+def test_cli_error_ecp_file_does_not_exist(tmp_path: Path, capsys):
+    """Cenário 6.1: Caminho de ECP inexistente -> Exit Code 1, error_code: invalid_ecp_json."""
+    content_file = tmp_path / "valid.md"
+    content_file.write_text("# Conteúdo válido", encoding="utf-8")
+
+    exit_code = main(["--ecp", str(tmp_path / "nao_existe.json"), "--content", str(content_file)])
+    assert exit_code == 1
+
+    captured = capsys.readouterr()
+    err_json = json.loads(captured.err)
+    assert err_json["error_code"] == "invalid_ecp_json"
+
+
+def test_cli_error_ecp_corrupted_json_syntax(tmp_path: Path, capsys):
+    """Cenário 6.2: Arquivo ECP com sintaxe JSON corrompida."""
+    bad_ecp = tmp_path / "corrupt.json"
+    bad_ecp.write_text("{ target_name: 'sem_aspas' ", encoding="utf-8")
+    content_file = tmp_path / "valid.md"
+    content_file.write_text("# Conteúdo válido", encoding="utf-8")
+
+    exit_code = main(["--ecp", str(bad_ecp), "--content", str(content_file)])
+    assert exit_code == 1
+
+    captured = capsys.readouterr()
+    err_json = json.loads(captured.err)
+    assert err_json["error_code"] == "invalid_ecp_json"
+
+
+def test_cli_error_ecp_missing_each_required_field(tmp_path: Path, capsys):
+    """Cenário 6.3: Valida erro para falta de cada um dos campos obrigatórios do ECP."""
+    required_fields = ["target_entity_id", "target_name", "aliases", "domain", "anchors"]
+
+    base_ecp = {
+        "target_entity_id": "ent_1",
+        "target_name": "Nome",
+        "aliases": ["Alias"],
+        "domain": "Domínio",
+        "anchors": ["Âncora"],
+    }
+    content_file = tmp_path / "valid.md"
+    content_file.write_text("# Conteúdo válido", encoding="utf-8")
+
+    for field in required_fields:
+        bad_data = base_ecp.copy()
+        del bad_data[field]
+        bad_file = tmp_path / f"missing_{field}.json"
+        bad_file.write_text(json.dumps(bad_data), encoding="utf-8")
+
+        exit_code = main(["--ecp", str(bad_file), "--content", str(content_file)])
+        assert exit_code == 1
+
+        captured = capsys.readouterr()
+        err_json = json.loads(captured.err)
+        assert err_json["error_code"] == "missing_required_field"
+        assert field in err_json["message"]
+
+
+def test_cli_error_content_file_does_not_exist(tmp_path: Path, capsys):
+    """Cenário 6.4: Caminho de arquivo Markdown inexistente."""
+    ecp_file = tmp_path / "ecp.json"
+    ecp_file.write_text(
+        json.dumps(
+            {
+                "target_entity_id": "ent_1",
+                "target_name": "TechCorp",
+                "aliases": ["TechCorp"],
+                "domain": "Tech",
+                "anchors": ["cloud"],
+            }
+        ),
+        encoding="utf-8",
+    )
+
+    exit_code = main(["--ecp", str(ecp_file), "--content", str(tmp_path / "doc_fantasma.md")])
+    assert exit_code == 1
+
+    captured = capsys.readouterr()
+    err_json = json.loads(captured.err)
+    assert err_json["error_code"] == "invalid_markdown"
+
+
+def test_cli_error_empty_and_whitespace_content(tmp_path: Path, capsys):
+    """Cenário 6.5: Arquivo Markdown vazio ou contendo apenas espaços em branco."""
+    ecp_file = tmp_path / "ecp.json"
+    ecp_file.write_text(
+        json.dumps(
+            {
+                "target_entity_id": "ent_1",
+                "target_name": "TechCorp",
+                "aliases": ["TechCorp"],
+                "domain": "Tech",
+                "anchors": ["cloud"],
+            }
+        ),
+        encoding="utf-8",
+    )
+
+    for empty_text in ["", "   \n\n\t  \n  "]:
+        empty_file = tmp_path / "empty.md"
+        empty_file.write_text(empty_text, encoding="utf-8")
+
+        exit_code = main(["--ecp", str(ecp_file), "--content", str(empty_file)])
+        assert exit_code == 1
+
+        captured = capsys.readouterr()
+        err_json = json.loads(captured.err)
+        assert err_json["error_code"] == "empty_content"
+
+
+def test_cli_output_file_creates_nested_directories(tmp_path: Path):
+    """Cenário 6.6: A flag -o / --output cria diretórios aninhados automaticamente."""
+    ecp_file = tmp_path / "ecp.json"
+    ecp_file.write_text(
+        json.dumps(
+            {
+                "target_entity_id": "ent_1",
+                "target_name": "TechCorp",
+                "aliases": ["TechCorp"],
+                "domain": "Tech",
+                "anchors": ["cloud"],
+            }
+        ),
+        encoding="utf-8",
+    )
+    content_file = tmp_path / "content.md"
+    content_file.write_text("# TechCorp\n\nTechCorp cloud computing.", encoding="utf-8")
+
+    nested_out = tmp_path / "deep" / "nested" / "folder" / "resultado.json"
+
+    exit_code = main(
+        ["--ecp", str(ecp_file), "--content", str(content_file), "-o", str(nested_out)]
+    )
+    assert exit_code == 0
+    assert nested_out.exists()
+
+    payload = json.loads(nested_out.read_text(encoding="utf-8"))
+    assert payload["decision"] == "DIRECT_INHERENT"
+
+
+# ==============================================================================
+# 7. Matriz Multilíngue Completa (6 Idiomas)
+# ==============================================================================
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    "lang,target,aliases,domain,anchors,content,expected_decision,expected_lang",
+    [
+        # Português
+        (
+            "pt",
+            "Petrobras",
+            ["Petrobras"],
+            "Energia",
+            ["pré-sal", "petróleo", "refinaria"],
+            "# Petrobras bate recorde de produção no pré-sal com novas plataformas.",
+            DecisionCategory.DIRECT_INHERENT,
+            "pt",
+        ),
+        # Inglês
+        (
+            "en",
+            "Apple Inc.",
+            ["Apple", "Apple Inc."],
+            "Technology",
+            ["iPhone", "MacBook", "iOS", "silicon"],
+            "# Apple unveils new MacBook Pro with M4 silicon and advanced iOS features.",
+            DecisionCategory.DIRECT_INHERENT,
+            "en",
+        ),
+        # Espanhol
+        (
+            "es",
+            "River Plate",
+            ["River Plate", "River"],
+            "Fútbol",
+            ["Monumental", "Libertadores", "Sudamericana"],
+            "# River Plate se prepara para disputar el torneo continental en el Estadio Monumental.",
+            DecisionCategory.DIRECT_INHERENT,
+            "es",
+        ),
+        # Alemão (Compostos e Diacríticos)
+        (
+            "de",
+            "Volkswagen AG",
+            ["Volkswagen", "VW"],
+            "Automobilindustrie",
+            ["Elektroauto", "Batteriefabrik", "Produktion"],
+            "# Volkswagen investiert Milliarden in eine neue Batteriefabrik für Elektroautos in Deutschland.",
+            DecisionCategory.DIRECT_INHERENT,
+            "de",
+        ),
+        # Italiano
+        (
+            "it",
+            "Scuderia Ferrari",
+            ["Ferrari", "Scuderia Ferrari"],
+            "Automobilismo",
+            ["Monza", "Gran Premio", "motore", "pole position"],
+            "# La Ferrari conquista una straordinaria pole position nel Gran Premio di Monza.",
+            DecisionCategory.DIRECT_INHERENT,
+            "it",
+        ),
+        # Francês (Elisão e Apóstrofos)
+        (
+            "fr",
+            "TotalEnergies",
+            ["TotalEnergies", "Total"],
+            "Énergie",
+            ["énergie solaire", "pétrole", "renouvelable", "électricité"],
+            "# L'entreprise TotalEnergies accélère ses investissements dans l'énergie solaire et l'électricité en France.",
+            DecisionCategory.DIRECT_INHERENT,
+            "fr",
+        ),
+    ],
+)
+def test_multilingual_matrix_6_languages(
+    lang: str,
+    target: str,
+    aliases: list[str],
+    domain: str,
+    anchors: list[str],
+    content: str,
+    expected_decision: DecisionCategory,
+    expected_lang: str,
+):
+    """Garante a precisão e robustez do classificador nos 6 idiomas suportados pela POC."""
+    ecp = ECPSnapshot(
+        target_entity_id=f"ent_{lang}",
+        target_name=target,
+        aliases=aliases,
+        domain=domain,
+        anchors=anchors,
+    )
+    classifier = InherenceClassifier()
+    res = classifier.classify(ecp, content)
+
+    assert res.decision == expected_decision
+    assert res.is_inherent is True
+    assert res.detected_language == expected_lang
+    assert res.confidence >= 0.85