feat(dse): tiered 3-state evaluator + Layer-3 wiring (compliance_tier)

Getierte Auswertung mit compliance_tier-Gating (nur LEGAL_MINIMUM bestimmt
ERFÜLLT/TEILWEISE/FEHLT; BEST_PRACTICE/OPTIONAL → Empfehlungen). Deterministisch-
first: EMBEDDING-Präsenz + gecachter Haiku nur für Sufficiency → reproduzierbar
(löst die gemessene Judge-Varianz). Layer-3 in v3_engine gated auf tiered_criteria,
fail-safe (UNBESTIMMT → Legacy). Offene Kalibrierung: Präsenz-Schwelle (Schritt 2).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

backend-compliance/tests/test_tiered_eval.py

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+"""Unit-Tests für die getierte 3-Status-Auswertung (_tiered_eval).
+
+Deckt ab: Status-Logik (inkl. kein-LM → ERFÜLLT, UNBESTIMMT bei nicht bewertbar),
+Empfehlungs-Sammlung, EMBEDDING/LLM-Routing (gemockt) und den Reproduzierbarkeits-
+Cache. Embedding/LLM werden gemockt — kein Netzwerk."""
+import asyncio
+
+from compliance.services.specialist_agents.dse import _tiered_eval as te
+
+
+# ---- reine Status-Logik -------------------------------------------------
+def test_status_no_lm_is_erfuellt():
+    assert te._status([]) == "ERFÜLLT"
+
+
+def test_status_all_met_erfuellt():
+    assert te._status([True, True]) == "ERFÜLLT"
+
+
+def test_status_none_met_fehlt():
+    assert te._status([False, False]) == "FEHLT"
+
+
+def test_status_partial_teilweise():
+    assert te._status([True, False]) == "TEILWEISE"
+
+
+def test_status_any_none_unbestimmt():
+    assert te._status([True, None]) == "UNBESTIMMT"
+
+
+# ---- evaluate_tiered (Embedding/LLM gemockt) ----------------------------
+def _crit(text, tier, dm="EMBEDDING"):
+    return {"criterion": text, "compliance_tier": tier,
+            "decision_method": dm, "legal_basis": "x"}
+
+
+class _Doc:
+    def __init__(self, text):
+        self.text = text
+
+
+def test_evaluate_partial_with_recommendation(monkeypatch):
+    crits = [_crit("Zwecke genannt", "LEGAL_MINIMUM"),
+             _crit("Speicherdauer genannt", "LEGAL_MINIMUM"),
+             _crit("tabellarisch ausgewiesen", "BEST_PRACTICE")]
+
+    async def fake_embed(texts, ctx, thr):
+        return {"Zwecke genannt": True, "Speicherdauer genannt": False,
+                "tabellarisch ausgewiesen": False}
+
+    monkeypatch.setattr(te, "_embed_present", fake_embed)
+    out = asyncio.run(te.evaluate_tiered("C1", crits, {"hash": "h"}, _Doc("x" * 200)))
+    assert out["status"] == "TEILWEISE"
+    assert out["lm_met"] == 1 and out["lm_total"] == 2
+    assert len(out["recommendations"]) == 1
+    assert out["recommendations"][0]["tier"] == "BEST_PRACTICE"
+
+
+def test_evaluate_no_lm_is_erfuellt_with_recs(monkeypatch):
+    crits = [_crit("Bildsymbole", "OPTIONAL"), _crit("Legende", "OPTIONAL")]
+
+    async def fake_embed(texts, ctx, thr):
+        return {t: False for t in texts}
+
+    monkeypatch.setattr(te, "_embed_present", fake_embed)
+    out = asyncio.run(te.evaluate_tiered("C2", crits, {"hash": "h"}, _Doc("x" * 200)))
+    assert out["status"] == "ERFÜLLT"
+    assert out["lm_total"] == 0
+    assert len(out["recommendations"]) == 2
+
+
+def test_evaluate_llm_criterion_routed(monkeypatch):
+    crits = [_crit("Speicherdauer hinreichend nachvollziehbar", "LEGAL_MINIMUM", dm="LLM")]
+
+    async def fake_llm(cid, idx, crit, doc, dh):
+        return True
+
+    monkeypatch.setattr(te, "_llm_met", fake_llm)
+    out = asyncio.run(te.evaluate_tiered("C3", crits, {"hash": "h"}, _Doc("x" * 200)))
+    assert out["status"] == "ERFÜLLT" and out["lm_total"] == 1
+
+
+def test_evaluate_unbestimmt_when_embed_unavailable(monkeypatch):
+    crits = [_crit("Zwecke genannt", "LEGAL_MINIMUM")]
+
+    async def fake_embed(texts, ctx, thr):
+        return {t: None for t in texts}   # Embedding-Service down
+
+    monkeypatch.setattr(te, "_embed_present", fake_embed)
+    out = asyncio.run(te.evaluate_tiered("C4", crits, {"hash": "h"}, _Doc("x" * 200)))
+    assert out["status"] == "UNBESTIMMT"
+
+
+# ---- Reproduzierbarkeits-Cache -----------------------------------------
+def test_cache_roundtrip(monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setattr(te, "_CACHE_DB", str(tmp_path / "cache.db"))
+    assert te._cache_get("k1") is None
+    te._cache_put("k1", True)
+    te._cache_put("k2", False)
+    assert te._cache_get("k1") is True
+    assert te._cache_get("k2") is False