ely-eye/CHECKLIST.md

CHECKLIST.md — 执行进度真相

真相来源：Gaps.md 的 P0→P1→P2。从上到下一条一条做，禁止跳项。 每完成一条：跑「验收」列的命令，把结果贴进 证据: 行，再打勾。 主 agent 独自完成。禁止 subagent、worktree、新分支、并行。 每条完成后用 /herdr 在右侧 split panel 起 pi review（strata/qwen3.8-flash-next-abliterated-iq3_s Sol High），最多 5 轮。

状态记号：[ ] 待办 [~] 进行中 [x] 已过审 [D] DEFERRED（代码就绪、未真跑，不计入 pass）

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阶段 0 — 先立量尺

• b-1 下载真实语料并冻结
  • b-1.1 yubo2333/MMLongBench-Doc：真实长文档 PDF + 人写问题 + evidence_page_ids + unanswerable 标记
  • b-1.2 xiaowu0162/longmemeval-cleaned（清单原写 xiaowu0162/longmemeval，该 id 不存在→401）：会话记忆 QA，含 knowledge-update / temporal-reasoning / multi-session 类别与 answer_session_ids（字段实名，非 evidence_session_ids）
  • b-1.3 openbmb/VisRAG-Ret-Test-{SlideVQA,InfoVQA,ChartQA,MP-DocVQA,ArxivQA,PlotQA}：query→页面图像 qrels
  • b-1.4 OS-Copilot/ScreenSpot-v2：真实 UI 截图 + 指令 + bbox（实测 bbox 布局为 [x,y,w,h]：1271/1272 在界内 vs xyxy 61/1272）
  • b-1.5 lmms-eval/Video-MME：真实视频 + QA；清单原写「只取 short 档」，实取分片归档里全部 129 个视频（short 105 / medium 76 / long 34 题），因为 mp4 只覆盖 900 个视频中的 129 个，再砍 short 会饿死 n
  • [~] b-1.6 3 个真实 git 仓库（pyparsing / regex / tokio）已下载冻结，但 b-3 的 code 集改用 code-search-net/code_search_net（2.2 万条 docstring→函数，天然 ground truth，n 大两个数量级）；仓库级设置挪到 b-5
  • 验收：bench/corpus/manifest.jsonl 28 条，每条含 url、retrieved_at、sha256、annotation_source、license、files[]；python -m bench.manifest_check 退出 0（实测 0）；manifest sha256 = 8fc1ed861c891d778853d41107630869f9eb267a669c5d1038e389de80114347
• b-2 构建多模态查询标注集（answerable n=2928）
  • b-2.1 统一 schema：{query_id, query{modality,text}, gold[{source_id,region}], scope{holder,scenario,as_of}, answerable, answer, origin}；用 source_id 而非 gold_atom_ids，因为 atom 是新系统的产物、source 才是第三方语料的稳定身份；region 按模态受限（page/bbox/turn/path+symbol/{}）
  • b-2.2 gold 映射：全部来自第三方标注（qrels / evidence_page_ids / answer_session_ids+has_answer / bbox / func_path+func_name），零模型判断
  • b-2.3 配比（answerable）：文档 766≥90、图像 240≥60、截图 320≥40、视频 215≥30、代码 1237≥30、记忆 150≥90；unanswerable 2380/5308 = 44.8%≥15%
  • b-2.4 陷阱类别齐：知识更新 25 / 时间推理 25 / 多会话 25（LongMemEval 原生类别）+ 无答案 2380（4 种构造：cross-holder、held-out、native unanswerable、distractor）
  • 验收：python -m bench.validate_sets（清单原名 dataset_check/manifest_check，实作合并为一个）报 OK: 50789 sources, 2928 answerable queries, 2380 unanswerable 退出 0；它同时校验 gold 存在性、gold holder==query holder、observed_at <= as_of 时间可达性、以及每个 set 文件的 SHA256 是否仍等于冻结的 manifest（重跑两次 SHA 相同由此保证）
• b-3 检索 benchmark：五路消融 + 延迟规模
  • b-3.1 指标实现：recall@k、MRR、nDCG@10，纯 Python，无模型（bench/metrics.py + bench/tests/test_metrics.py 11 条：Wilson 90/100→0.8257、10/10→0.7225、0/10→0.0 手算对齐；nDCG@10 1.5/1.6309297535714574；chance 公式经测试修正为 min(1.0, k/N)）
  • b-3.2 消融五路已跑满 5,308 条（bench/systems.py：bm25_only / dense_only / graph_only / no_rerank / fusion_rerank，融合权重照抄产品 0.55/0.35/0.10，graph_only 如实返回常量序因为产品从不填 atom.relations）。recall@10：bm25 0.519、dense 0.424、graph 0.001、fusion 0.565、fusion+rerank 0.453 —— 加 reranker 反而掉 0.112，graph 等于 chance，融合比任何单信号高 0.046
  • b-3.3 延迟规模曲线（bench/run.py scale_curve，p50/p95）；档位按语料实际取 500 / 2_000 / 10_000 / 50_000 个 source（清单原写 1k/10k/100k atom，语料冻结为 50,789 source，100k 档不存在）。首轮只有 50,000 一档出数：探针按 gold 是否在子集里筛，小前缀几乎不含 gold 就整档跳过 —— 已改为延迟不需要 gold（scale_probes + 测试），四档齐全
  • b-3.4 BASELINE 报告：在改动前的代码上跑，冻结提交（bench/reports/BASELINE.md + baseline.json，冻结于 2916363，机器负载 1.0–1.7；P0 之后的同机同语料数字另存 bench/reports/CURRENT.md，同一套 bench/run.py 生成，标 commit + store schema 版本，--name CURRENT 不覆盖基线）
    • 偏差记录：BASELINE.md 里「产品路径 top-10 与快路径重合 0.0%」是 harness 的身份 bug，不是检索缺陷——gold 用 mmlongbench:PH_2016.06.08_Economy-Final.pdf，库里是 PH_2016_06_08_Economy_Final_10e57152f44d1a2b（storage.py 内容哈希），两边从不相等。修在 bench/systems.py:_corpus_ids（复用 bench/ingest_baseline.py:89 source_map()），CURRENT.md 里是修好的数。冻结文件保留原文，因为它是那一天的观测。
  • 验收：python -m bench.run --config bench/configs/ablation.json 出表（--config 已接，配置优先于默认、命令行仍可覆盖）；每格带 n 与 Wilson 95% 下界；bench/reports/baseline_*.json 入库
• b-4 外部基线
  • b-4.1 仓库内 Mem0/Zep 风格同构对照：扁平 store + holder 作用域 + 无失效（bench/counterpart.py：split_items 400 字切句、(holder, sha256(text)) 去重＝Mem0、supersede 按 (holder, subject) 时间序关闭旧条目＝Zep；visible(holder, as_of) 只对 temporal store 生效）+ bench/tests/test_counterpart.py 11 条
  • b-4.2 同语料同硬件跑，出对照数字：bench/reports/baseline_external.json + BASELINE_EXTERNAL.md（165,973 atom → 403,859 条 memory item，Zep 式 supersede 关闭 27,072 条；5,308 query 全量）
    • mem0_flat [holder scope] recall@10 0.866（Wilson 下界 0.855，MRR 0.629，p50 0.084 s）
    • mem0_flat [whole corpus] recall@10 0.412（p50 0.090 s）
    • zep_temporal [holder scope] 0.866；zep_temporal [whole corpus] 0.429
    • 读法：同一个 ranker、同一批 item，只把候选集从全库换成「这个 holder 的记忆」，recall@10 从 0.412 涨到 0.866（+0.454）——收益来自 holder 边界，不是更好的排序；Zep 式失效只在跨 holder 时有小幅正效应（conversation +0.091），在 holder 作用域内反而让 conversation 从 0.993 掉到 0.978、并把 5.8% 的不可答题变成拒答
    • 交叉校验：counterpart 的 whole-corpus 纯稠密 0.412 ≈ 产品 dense_only 0.424，两套 harness 互相印证
  • b-4.3 附录：真 Mem0 跑法与参考值，标明其 add() 依赖 LLM 的不可比因素（bench/reports/EXTERNAL_APPENDIX.md：Mem0 论文 LOCOMO 判分表 full-context 72.90 / Mem0^g 68.44 / Mem0 66.88 / Zep 65.99 / best RAG 60.97，附 token 预算与 p50/p95 延迟；四条不可比理由，其中关键一条是论文只报 search/answer 延迟、不报 add() 成本，Zep 的图是异步构建的）
  • 验收：bench/reports/baseline_external_*.json；对照基线与 ely-eye 同标注集同指标
• b-5 反自证审计（bench/audit.py + bench/tests/test_audit.py 9 条）
  • b-5.1 单次尝试：禁 best-of-N 重摇 —— AST 规则：while 循环的测试或 break 守卫里出现分数词（pass_rate/target/recall/accuracy/score/hit_rate）即违规；函数名含 best_of/reroll/until_pass 即违规。已抓到产品现行违规 backend/src/ely_eye/evals.py:2351（Visual HashHop 达标即停）
  • b-5.2 禁达标即停：跑满 n 才算分 —— 报告的 meta.queries/answerable 必须等于冻结集 5308/2928，否则必须记录 limit_per_modality
  • b-5.3 每个分数旁必有 chance 基线行 —— 报告缺 chance.recall_at_10 或缺任一格的 hit_at_10_wilson_lower 即报错
  • b-5.4 producer ≠ verifier —— bench/metrics.py 不得 import ely_eye/transformers/sentence_transformers/torch/bench.systems/bench.counterpart；每条 gold 的 origin.dataset 必须在 bench/corpus/manifest.jsonl 里且 revision 等于冻结 revision（实测 6 个 set 全通过）
  • 验收：python -m bench.audit --self-test 退出 0（注入的 best-of-N 与缺 chance 两例都被拒）；python -m bench.audit --product 现存 3 条违规退出 1（1 条产品重摇 + 2 份报告未落盘）
  • 遗留：b-1.6 挪过来的「仓库级代码检索设置」（pyparsing/regex/tokio 三仓库）尚未做成查询集，记在 P2

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阶段 1 — P0：让它成为记忆

• p0-1 记忆模型加四维度
  • p0-1.1 holder_id + origin（self / observed / artifact / third_party）——字段与 DB CHECK 已上；「写入方不可伪造」是服务端盖章，归 p0-2.3
  • p0-1.2 双时间轴：event_time / event_time_end / event_time_precision / event_time_source + valid_from / valid_to + supersedes（旧 time 列重命名为 ingested_at，只有一个名字）
  • p0-1.3 scenario + visibility（scope=holder / visible_to / everyone + holders + purpose）+ retention_until（提升为真列，因为 current 视图要过滤它）
  • p0-1.4 PRAGMA user_version 迁移框架 + 旧库可重放（migrations.py：v1 库原地 ALTER + RENAME COLUMN 升到 v2，行不丢；版本高于本构建则 SystemExit）
  • p0-1.5 视图 v_atoms_current + 时间旅行查询——偏差记录：SQLite 视图不能带参数，所以 as-of 是 db.atoms_as_of(moment, holder=None)，谓词与视图一致但去掉 retention（retention 是保存策略，不是当时是否为真）
  • 验收：pytest backend/tests/test_memory_schema.py 绿（8 条，含 v1→v2 升级不丢行、时间旅行返回历史版本）；实际路径是 backend/tests/，不是 tests/
• p0-2 写入路径
  • p0-2.1 remember / forget / supersede 三写，Python 单一写者（memory.py:MemoryService；同一 holder 同一句子是更新，两个 holder 各留一条）
  • p0-2.2 MCP 工具面 + HTTP POST /api/memory{,/supersede,/forget} + CLI 三面同源——偏差记录：Go 侧不碰 SQLite 写，三个工具经 HTTP 转给 Python 写者（ELY_EYE_API，默认 http://127.0.0.1:8765），写规则只有一份；顺带把 Go 读路径跟上 v2（atoms.time→ingested_at，读改走 v_atoms_current，fetch/search 现在带 holder/origin/scenario/event_time）
  • p0-2.3 服务端盖 provenance：ingested_at、holder_id、origin 由服务端写，客户端不可传（RememberRequest 里根本没有这三个字段；HTTP 测试里 POST holder_id=attacker&origin=third_party 仍落成 wife/self）
  • p0-2.4 forget 级联：删 atom 与 FTS 行、删证据边、清 cache_events（留一条 invalidated 轨迹）、删 dense 向量索引——偏差记录：卡带成员是报告而非重写，已引用 DNA 的导出卡带不该被偷偷改掉
  • 验收：pytest backend/tests/test_memory_write.py backend/tests/test_memory_api.py backend/tests/test_memory_cli.py 绿（21 条）；端到端跨进程 bash scripts/mcp_write_smoke.sh → PASS: remember, supersede, search and forget work through MCP（Go MCP + Python API 两个进程读写同一 SQLite，supersede 后旧记忆不再可检，forget 后 fetch 报 not found）；偏差：checklist 写的 tests/test_write_path.py / tests/test_forget_cascade.py 路径不存在，实际在 backend/tests/
  • 顺带修的根因：import fitz 把 deprecation 警告打到 stdout，污染所有 CLI 命令的 JSON 输出（改 import pymupdf as fitz）；cli status 原本 echo 一个 Python dict repr，改 json_dump
• p0-3 检索改 SQL-only
  • p0-3.1 retrieval.py 不再 list_atoms()：一条 SQL 里 LIMIT ? OFFSET ?，候选窗口 CANDIDATE_WINDOW = 10（db.search_atoms() 返回 FtsPage{rows, has_more}）
  • p0-3.2 分词修复：text_index.py 一处归一化，索引侧与查询侧共用（NFKC + camelCase 切分 + CJK 逐字 + 前缀 "token"* + CJK 串按短语匹配）——偏差记录：schema 升到 v3，_rebuild_fts() 重建旧 atom_fts；旧行存的是原文，「钥匙」在旧索引里永远匹配不上
  • p0-3.3 空命中是 SearchResult{status:"no_match"}，HTTP 与 CLI 同形，不再是裸空数组
  • p0-3.4 七个过滤器（holder/scenario/source/modality/since/until/min_trust）+ base64 游标；since > until 报 "search since must not be after until"，游标坏了报 "search cursor is unreadable"
  • p0-3.5 RRF（RRF_K = 60）取代 0.55/0.35/0.10；顺手删掉无人调用的 tokenize() / lexical_score() / _graph_score()（graph 项恒为 0，因为证据边从不参与排序）
  • p0-3.6 Go 的 search_atoms / compile_context 改走 POST /api/search，删掉 Go 侧第二套分词器（store.SearchAtoms / ftsQuery / tokenPattern）——两面不可能再漂开，因为只剩一个排序实现
  • p0-3.7 100k atom 下 p50 <100ms：python -m bench.scale_check → bench/reports/SCALE.md。实测 165,973 atom（bar 的 1.66 倍）、300 探针、p50 57ms / p95 138ms，机器 load 1.76 / 32 核 / 每查询 4 线程；基线 p50 20.16s ⇒ 快 354 倍。带 holder 作用域再测一遍（n=173）：recall@10 0.870、MRR 0.740、p50 62ms / p95 117ms。
    • 根因不是 SQL 慢，是 OR 表达式里那些「每个文档都有」的虚词："parsing"* OR "error"* OR "in"* OR "the"* … 命中 127,145 行、305ms，而中文二元组短语查询 32 命中只要 1.0ms。bm25 必须给每条命中打分，延迟就跟着命中数走。
    • 修法：用索引自己当 IDF 源，按文档频率丢掉虚词（text_index.rare_terms，COMMON_TERM_FRACTION = 0.05，无手写停用词表，换语料自动换答案）。0.05 是扫出来的：n=173 上 0.20→0.893/112.9ms、0.05→0.899/58.6ms、0.02→0.870/27.2ms、0.01→0.844/13.4ms、0.005→0.783/6.5ms —— 召回峰值就在 0.05。
    • 计数缓存 term_df（schema v6）：一个词只数一次，任何 atom 写入都清空它，所以缓存不会比它所描述的库更老。冷缓存 p50 73ms / 热 63ms，1,324 个词被缓存。
  • 验收：pytest backend/tests/test_text_index.py backend/tests/test_search_api.py 绿（18 条，真 FTS5 表 + TestClient）：「钥匙」命中「我们的钥匙放在玄关抽屉里」、search atoms 命中 func SearchAtoms(ctx context.Context)、forg 命中 forgotten、全角 Ｓｅａｒｃｈ　Ａｔｏｍｓ 命中、游标翻页无重复、supersede 后旧记忆不再应答；MCP 一致性由 ely-eye-mcp/internal/mcpserver/search_tools_test.go（3 条）+ bash scripts/mcp_write_smoke.sh PASS 证明；偏差：checklist 写的 tests/test_retrieval_parity.py 不存在，实际在 backend/tests/ 与 Go 测试里
• p0-4 卡带变成可挂载作用域
  • p0-4.1 mount / unmount / switch / append 四动词（cartridge.py:CartridgeService；schema v2→v3 新增 cartridge_atoms 成员表与 cartridge_mounts 挂载表，重开时自动重建——挂载是机器状态，不是数据事实）
  • p0-4.2 检索按已挂载卡带过滤（retrieval.py:search 默认作作域 = 当前挂载集，显式 cartridge_ids 覆盖挂载；什么都没挂时仍是全库，空库行为与以前一致）——偏差：forget 同时从所有卡带成员表里掉出，否则“忘了”还能从卡带里搜到
  • p0-4.3 kv_fingerprint（kv_fingerprint.py）：model / tokenizer / chat template hash、adapter hash、RoPE 块（factor / original_max_position_embeddings / mrope_interleaved / mrope_section / partial_rotary_factor）、context 长度、引擎版本、指纹格式版本；读不到的项写进 unverifiable_fields，不留空
  • p0-4.4 fingerprint 不匹配则拒绝挂载，错误信息逐字段点名差异（home_x was built for a different runtime; refusing to mount: rope: factor: cartridge 4.0 vs local 2.0; …）
  • 验收：pytest backend/tests/test_cartridge_scope.py backend/tests/test_kv_fingerprint.py 绿（26 条：16 作用域 + 10 指纹）；端到端 bash scripts/mcp_write_smoke.sh → PASS: remember, supersede, search, forget and cartridge mounting work through MCP（挂载后 work 的记忆搜不到、上传后新写的记忆要 append 才能检索、unmount 后全库恢复、改 RoPE factor 后 mount_cartridge 报错含 rope）；偏差：checklist 写的 tests/ 不存在，实际在 backend/tests/
  • 偏差记录：四动词同时有 HTTP（/api/mounts、/api/cartridges/{id}/{mount,switch,unmount,append}）、CLI（ely-eye mount/mounts/unmount/append）和 5 个 MCP 工具；append 重写 atoms.parquet + sparse_index.bm25.zst 并重算 DNA，文件先写、后写库，失败不会留半个卡带；量化没进指纹——量化是引擎启动参数（profiles.py 的 --cache-type-k q4_0 等），不在模型快照里，指纹只比快照真说得出的东西，否则就是拿不存在的字段做门禁
  • 跑出来的两个真缺陷：atoms.parquet 根本导不出记忆（pyarrow 拒绝无子字段的 struct，metadata={} 炸掉整表 → 六个 JSON 列改存 JSON 文本，读取端 load_cartridge_atoms 解码）；materialize() 先写成员表后写 cartridges 行，外键拒绝所有卡带
  • api.py 超 500 行，卡带/挂载路由拆到 api_cartridges.py；那个模块不能用 from __future__ import annotations——FastAPI 会拿模块 globals 去解 Depends(settings_dep)，而它只是 register() 的参数，结果每条路由都要 settings 查询参数
• p0-5 holder registry + who_knows
  • p0-5.1 holders 表 + registry CRUD
    • 验收：pytest backend/tests/test_transactive.py -k "registry or kind or blank or holding" -q 通过；schema v5 在旧库上补表。
    • 事实：migrations.py SCHEMA_VERSION 4→5，holders 进 _BASE_TABLES（holder_id 主键、kind CHECK、knows_about_json、contact_json、created/updated）。CRUD 在 holder_store.py（db.py 已 498 行，逼近 500 上限，故另立模块）。删除保护：holder 'x' still holds N memories; forget them before deleting the holder → HTTP 409。
    • 偏差：方法名 list 在类内遮蔽内置 list，mypy 判 list[Holder] 注解非法（Function ... is not valid as a type）→ 改名 list_holders()，不是加 cast 糊过去。
  • p0-5.2 who_knows 工具：返回 holder 与置信度，非空结果
    • 验收：pytest backend/tests/test_transactive.py -k "directory or declared" -q；bash scripts/mcp_write_smoke.sh 里 who_knows("护照") 首位是 wife 且带 contact.channel=signal。
    • 事实：目录不按可见性过滤（"她知道"就是答案），回答才按可见性过滤。置信度是序数的：0.60*相对得分 + 0.25*min(1, matched/3) + 0.15*声明过这个话题，相对 = top_score / 候选集最高 top_score（避免 BM25 魔法常数：同一 query 在 3 文档库上量级 1e-7）。每条命中附 matched / top_score / latest_time 与 basis 说明。
    • 根因修复：FTS5 的 bm25() 不能聚合（MAX(-bm25()) + GROUP BY 报 unable to use function bm25 in the requested context），子查询/窗口形式也被拒 → 用 FTS5 自带的 rank 列（-MAX(rank)，实测与 MAX(-bm25()) 相等，9.1786e-07）。
    • 根因修复：fts_query("钥匙在哪里") 生成与问句等长的短语 → 0 命中（实测 钥匙 ✓ / 钥匙在哪里 ✗）。text_index.py 新增 _cjk_phrase：整段短语 OR 每个相邻二元组短语，相邻性保留（p0-3 的反精确测试仍成立），等长不再是条件。拉丁路径未动 ⇒ 冻结的 BASELINE 数字不受影响。
  • p0-5.3 转介：visited-set + 深度上限 + 终止态 NO_HOLDER_KNOWS
    • 验收：pytest backend/tests/test_transactive.py -k "walks or hop or nobody" -q。
    • 事实：ask() 先查 asker 可见范围（hop 0），再按 who_knows 命中依次跳转，asked 列表即 visited-set，不重复问同一 holder；max_hops 限 1..10，越界 ValueError("ask needs max_hops between 1 and 10, got N")；终止态 answered / referred / no_holder_knows（无人知道是结果，不是错误：basis=["no holder has a memory that answers this"]）。
    • 根因修复：if len(asked) >= max_hops: break 把 asker 自己算作一跳 ⇒ max_hops=1 谁也没问就返回 no_holder_knows → 改 len(asked) - 1 >= max_hops，docstring 写明「max_hops 数的是 asker 之外被问的人」。
  • p0-5.4 默认 answer-only 转介，不外泄原文
    • 验收：bash scripts/mcp_write_smoke.sh → PASS: remember, supersede, search, forget, cartridge mounting and the transactive referral work through MCP（两个进程、一个 SQLite：husband 通过 MCP ask 得到 status=referred、answered_by=wife、answer 为空且整份 JSON 里搜不到妻子的原文）。
    • 事实：include_text 只对可读所有者（asker 本人或无主的 library 条目）显示原文；referred 只带 contact 渠道。
    • 根因修复：_answered() 里 readable = owner in (as_holder, LIBRARY) 是 SQL 可见性子句之外的第二份、更严的规则，与 visible_to=[husband] 冲突（共享记忆被错误隐藏）→ 删掉这份重复判断，SQL 的 as_holder 可见性子句是唯一权威。
    • 偏差：Go 侧 limit/max_hops 零值曾当真实数字发出，被 API 以 greater_than 拒 → 未设置的可选字段一律省略，由服务端定默认值。
  • 验收：pytest tests/test_transactive.py 绿；钥匙测试场景通过
• p0-6 证明套件去自证
  • p0-6.1 删 arena 答案入墨（evals.py:1408-1409 连接线、evals.py:1417-1426 白圈）
    • 偏差：入墨是唯一的可读信号——render_visual_hash 只画噪声、不画字，答案槽被青色线+白圈标出后，模型不需要检索也能答。所以删墨的同时把 id 印上瓦片（proofs/arena.py:render_visual_hash 白底黑字、每行 8 字符、字号 tile_size//8），否则删墨 = 删题。
  • p0-6.2 删 best-of-N 重摇与达标即停
    • collect_model_visual_proofs(evaluator, hops, token_equivalent, attempts) 固定跑 HASHHOP_ATTEMPTS = 8 题；旧代码 while len(proofs) < max_samples 里一达标就 break（evals.py:2365），等于弱模型反复重摇到及格。
  • p0-6.3 删自造矛盾场景（出题者≠判分者）
    • 偏差：自造场景没有删掉（删了就没得测），而是从代码搬进数据：proofs/contradiction_scenarios.json（12 场景，sha256 5f93aba09cbfc32f…），corpus_path(settings.data_dir) 优先读运维者放的第三方集，ely-eye contradiction-corpus 写默认集。检查项永久 DEFERRED，直到磁盘上不是自带的那份；reason 里写明「生产者用自家例题判分不算证据」。
  • p0-6.4 删缓存/证据图自触发式检查
    • 缓存：旧检查只要 any(layer.entries > 0) 就算过（evals.py:1252-1265）。现在拿 store 里真实的一条 atom 拼一个带 nonce 的问题，编译两次，读 cache_events 的 miss→hit 计数；空 store 直接 failed（空上下文会让两次编译「一致」得毫无意义）。顺带修掉真实双计数：read_semantic_cache 与 compiler.compile 各记一次事件，现在读是纯读、编译恰好记一次（缓存命中带 hits 才记 hit，空缓存记 miss 并附 reason）。
    • 仓库覆盖：旧检查 indexed_file_count > 0 + 有调用图 + 有 git 历史就算过，不碰 store。现在必须 sources > 0 && atoms > 0，否则 failed 并说明「仓库上下文建了但没进 store」。
    • 研究模块：旧检查断言八个模块各返回非空列表，而那些向量是 SHA256 派生的假向量——不可能失败。改为 status="removed"，artifact 记下为什么撤下、重新加回的条件。
  • p0-6.5 模型相关检查标 DEFERRED，不进 pass
    • ProofCheck.status 加 deferred/removed + reason + rerun；_deferred_without_model() 在 model_dir 缺失时产出 deferred 并点名缺什么。聚合改成 failed > deferred > passed：只要还有没跑成的主张，整个套件就不说「通过」。每条 failed/deferred 都带 why 与可执行的 rerun 命令（proofs/table.py 渲染）。
  • p0-6.6 顺手还清的文件尺寸债
    • evals.py 2427 行 → proofs/ 包 15 个模块，最大 445 行（checks_cartridge.py），全部 ≤500 行；suite.py 218 行只剩「跑哪些检查、怎么定论」。proofs/__main__.py 删掉（它的 latest_report() 与 PRDProofSuite.latest() 是两份 glob 不同的重复实现），渲染移到 proofs/table.py，latest-proof-suite 成为唯一入口并在 failed 时 exit 1。
  • 顺带修掉两个被证明测试逼出来的真 bug：
    1. text_index.fts_query 把拉丁词用空格连起来 = FTS5 隐式 AND，长问题永远查不到短答案（实测「Which Ely-Eye PRD requirements prove long context memory, HashHop, and adapters?」→ 0 命中）。改成 OR + bm25 rank 排序。
    2. profiles.windows_path_to_wsl() 对本来就是 POSIX 的路径也拼 /mnt/ + 空 drive，产出 /mnt//home/...，六个 runtime profile 的探针全部 probe_exit_code: 1。
  • 验收：python -m pytest backend/tests/test_proofs.py -q → 12 passed；ELY_EYE_HOME=/tmp/p06home ely-eye proof-suite --cartridge-id p06_20cf30f7804d && ely-eye latest-proof-suite → 15 行判决（5 failed / 3 passed / 6 deferred / 1 removed），每条带 why 与 rerun。
  • 验收：python -m ely_eye.proofs --report 逐条 PASS/DEFERRED/REMOVED + 理由

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阶段 2 — P1：让它成为产品

• p1-1 图像进 dense
  • p1-1.1 选 embedding ≤500MB，双语 + 图像；记录模型 SHA 与体积
    • Xenova/chinese-clip-vit-base-patch16 fp16 ONNX，361MB，onnx/model_fp16.onnx sha256 0fad978faa89b85fda53a83a4c202116a9eb87c8f9723fb4d85e4483efbce4b2；CPU 可跑（仓库已有 onnxruntime）；文本塔 76ms、图像塔 29ms/张（batch 8）
    • 契约是量出来的不是猜的：输入 input_ids/attention_mask/pixel_values (N,3,224,224)，输出 image_embeds/text_embeds (N,512)；这是融合对比图，未用的塔必须喂占位行；分词器用 BertTokenizer（按 CLIP 分词器加载会得到超出 vocab 的 id，Gather 直接炸）
  • p1-1.2 图像 atom 入索引；query 侧支持图像
    • backend/src/ely_eye/visual_index.py（独立文件，retrieval.py 停在 499 行没有膨胀）；ely-eye index-visual；search --image；API SearchRequest.image
    • 开关规则：clip_model_dir 指向含 onnx/model_fp16.onnx 的目录才算可用，不再多一个 bool
    • 14 个测试：句子找到图、图找到图、新图一到索引即失效、缺快照点名、map/vector 不一致点名、词够多时不付 encoder、forget 之后图片不再从内存回答
  • p1-1.3 视觉 token 计数改 32×32 口径（1280×720 ≈ 900）
    • visual_token_equivalent = ⌈w/32⌉·⌈h/32⌉；migration v7 重算存量：21,325 个图像 atom 从 5,331 → 34,618 tokens；整库 29.9M → 84.2M，于是「100M 胶囊」在这份 50,278 文件语料上刚好装得下、再大就装不下——这才是那句 claim 的真实含义
  • p1-1.4 VLM 描述：代码路径就绪，标 DEFERRED
    • describe.py；ingestion 只在 OCR 没找到字时才调用（图上已有字是免费的）；无快照 → atom metadata deferred: no vision-language model snapshot；模型报错 → failed: … 且 ingest 不死（策略在调用方，不在 describer）；status 显示两个视觉开关；5 个测试
• p1-1 证据（我额外加的六臂基准，不是验收项）：bench/visual_recall.py，ScreenSpot-v2 的 554 个图标 crop + 408 张整屏，报告 bench/reports/VISUAL.md
  • 图标池：picture 0.208 vs words 0.175 vs chance 0.018 —— 图片空间比瞎猜高 11.5 倍，并且在 427 个 OCR 没字的 crop 上超过了词
  • 整屏池：words 0.384 > picture 0.215 —— 整屏的身份主要是文字，OCR 词在这里赢
  • 整屏 → 图标：0.108 —— CLIP 不会在截图里定位小图标，它是整图相似模型，不是 grounding 模型
  • 单屏内：MRR 0.908（recall@10 是 1.000 但 chance 也是 1.000，所以那一行只有 MRR 有意义）
  • 本轮没测双语：ScreenSpot-v2 的指令全是英文，报告里写明了
  • 验收：无文字图像被图像查询召回有 recall 数字；pytest tests/test_visual_tokens.py 绿
• p1-2 音频摄入
  • p1-2.1 Modality 加 audio；未知扩展名不再静默跳过
  • p1-2.2 ASR 接入，转写 atom 带词级时间戳
  • 验收：pytest backend/tests/test_asr.py 绿（13 个测试）；ASR 实跑，不是 DEFERRED
  • 实测证据（bench/reports/ASR.md，.venv/bin/python -m bench.asr_check 生成）：3 段 Video-MME 真视频 258.18 秒音频（容器时长 88.93 / 109.18 / 60.07），对着第三方字幕 WER 0.242——分母是 533 个参考词（听到 563 个词），三行各自的参考词数是 201 / 296 / 36。CPU int8 4 线程跑完这 258 秒 音频：两份已提交报告分别 3.26 秒与 3.12 秒（逐行 63.9–112.2× 与 68.4–111.2× 实时——转写秒数随 机器负载浮动，WER 与词数不随负载动）。走产品路径摄入后从库里读回：80 个 audio atom、 563 个词级时间戳、0 个时序倒错、0 个早于自己所属片段（总共 133 个 atom）。模型 Systran/faster-whisper-tiny（78.2MB，model.bin sha256 dcb76c6586fc06cb…），远低于 500MB 上限。
  • 可复现性是量出来的：解码参数钉死 beam_size=1, temperature=(0.0,), condition_on_previous_text=False, vad_filter=False, cpu_threads=4（temperature 给单元素 tuple 才是真的没有回退阶梯—— faster-whisper 1.2.1 没有 temperature_increment_on_fallback 这个参数，第一版我传了它， 直接 TypeError）。同一台机器连跑两遍：WER 0.242 → 0.242，转写文本逐字节相同。
  • 字幕不是逐字稿，所以这个 WER 不是任何方向的界：字幕漏词也会掩盖模型漏词。 报告把分母写在表里，不写「上界」这种断言。
  • review 第二轮 FAIL 的 4 条全是数字与措辞，也都改了：docstring 里的 1.7 秒是钉参数前那次运行的残留 （现在不写数字，只指向报告；并且不再把容器时长叫「语音时长」，因为 vad_filter=False）； CHECKLIST 里的 3.55 秒 / 61.6× 与「31 段语音」同样是旧运行残留（钉死后是 38/39/3 段，加起来 正好是库里的 80 个 atom）；报告那句「库里有 80 个 atom、0 个时序倒错」原本把只在模型输出上 算过的不变量说成库侧的，现在 harness 对库里存的 words 重算（out_of_order_in_store / before_their_segment_in_store）。速度只报区间，因为转写秒数跟机器负载走。
  • 偏差与根因：
    • 验收路径 tests/test_audio_ingest.py 不存在，实际是 backend/tests/test_asr.py。
    • Modality 只加 audio，没加 transcript：一份转写就是带时间戳的 audio atom， 两个成员是同一件事的两个名字。
    • faster-whisper 自带的音频加载器在 PyAV 19 上是坏的（av.open(..., metadata_errors=) → TypeError），而它声明 av 时没写版本界。所以 asr.decode_audio() 自己用 PyAV 解码成 float32/16kHz 单声道再喂给 model.transcribe()，不降级 pin 一个没有 cp314 wheel 的旧 av。
    • PyAV 19 的异常面是量出来的不是猜的：av.Error 不存在（第一版会死在 except 里）， 真实基类是 av.error.FFmpegError；只 catch 它，我自己的 ValueError 消息才不会被吞。
    • 未知扩展名：显式给路径 → 抛 UnsupportedFile（“no reader for .xyz”）；目录扫描 → 记进 IngestResponse.skipped 带原因，继续摄入能读的。以前是返回空 batch，无声无息。
    • 同一个静默毛病还有一处被 review 抓出来：_ingest_text 对超过 max_text_file_bytes（10 MiB） 的文件也是直接返回空 batch。本仓库自己的语料里就有 277MB 的 longmemeval_s_cleaned.json。 现在抛 FileTooLarge（带字节数和上限），扫描照样记进 skipped。
    • 视频现在除了帧 atom 还会产出 speech atom（同一个 mp4：18 帧 + 38 段语音，即 38 个 audio atom）。
    • 顺手把 p2-4 提前做了：ingestion.py 748 行超了 500 规则，拆成 ingestion_common.py(102) / ingestion_media.py(ABC mixin, 278) / ingestion_repository.py(321) / ingestion.py(177)；cli.py 544 行也超了，按已有的 cli_transactive.register 模式拆出 cli_senses.py(79) 和 cli_common.py(json_dump)，cli.py 现在 479 行。
    • review 第一轮 FAIL 的 11 条全部落地：钉死解码参数并跑两遍证明确定性；用容器真实时长 而不是「最后一段的结束时间」；表里露出参考词分母、删掉「上界」断言；speech atom 数改成 从库里读回（80，不是 bench 自己数的 66）；报告在代码提交之后重新生成，stamp 指向含代码的 commit；cli_senses 里重复的 json_dump 删掉改用 cli_common；Go 的 search_atoms 描述补上 audio（MCP 调用方原本发现不了这个过滤值）；test_a_file_with_no_audio_track_says_so 原本 测的是 markdown，现在用 PyAV 写真·无音轨 mp4 命中 asr.py 那条分支，另加空 wav 命中 「音轨是空的」；删掉 _seconds 这个空壳 wrapper。
    • 顺手改了个默认值（review 也点了）：config.py 的 embedding_model_id 从 Qwen/Qwen3-VL-Embedding-8B（16GB，违反本轮 ≤500MB 的界）换成 sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2——冻结的 bench 数字用的就是它。
    • 门禁里挖出的真根因：bench/tests/* 用 from bench.x import 而仓库根没有 conftest， 所以裸 pytest 会 ModuleNotFoundError: No module named 'bench'（只有 python -m pytest 能跑）。 pyproject.toml 加 [tool.pytest.ini_options] pythonpath=["."] testpaths=[…]，两种起法都绿。
    • 拆完顺手修掉搬过来的旧类型债：MediaIngest._source_record 改成 @abstractmethod （半接好的 host 现在在构造时就失败，不会静默返回 None）、PDF 页循环与 bbox 减法、 page.get_text 的 union 收窄；pyproject.toml 里失效的 fitz.* mypy override 换成 faster_whisper.*。
    • 全仓 mypy：干净树上冷缓存实测 parent 03ca357 26 个错 → 本任务 24（净修 2 个， 没新增；之前写的 29 是在半成品工作树上量的，不算）；改动文件 pyright 0 错、 ruff 干净、212 个测试绿（裸 pytest 与 python -m pytest 都是 212）。
  • 独立 review（herdr 里的 pi，模型 strata/qwen3.8-flash-next-abliterated-iq3_s:high）： 第一轮 FAIL 11 条 → 第二轮 FAIL 4 条 → 第三轮 PASS。reviewer 不是读我的话，而是自己 重跑 bench.asr_check（新进程）、重跑门禁、逐项核对 stamp 链与 18 条 CHECKLIST 断言， 并确认旧数字（1.7 秒 / 3.55 / 61.6 / 31 段 / 210.5 / 51×）零残留。三轮都是同一个 reviewer， 没有换人放水。
• p1-3 adapter 加载
  • p1-3.1 按卡带/场景解析 6 个 adapter，不再只有 runtime.py:317
  • p1-3.2 加载结果可观测：日志 + GET /api/runtime/adapters
  • 验收：状态端点列每个 adapter 的 loaded/deferred + 原因；桩权重测试证明加载分支执行
  • backend/src/ely_eye/adapters.py 是唯一的 adapter 解析处。runtime.py 原先在 7 处调 resolve_runtime_adapter，现在统一走 _generation_adapter_fields()；生成路径上的 peft 只在 adapters.load_into_model 里懒加载（训练路径 training.py:443、training.py:767、proofs/training_trace.py:33 仍直接 import peft，那是训练不是生成），RuntimeAdapter 与 resolve_runtime_adapter 已删除。
  • 「场景」= 挂载的卡带：AdapterManifest 和 CartridgeManifest 都没有 scenario 字段（读出来的事实），所以解析按 cartridge_store.mounted_ids 选，报告写明来自哪个卡带，没有新造字段。
  • 修掉的真 bug：CartridgeService.attach_adapter（cartridge.py:230）把 adapter 拷进 <卡带>/adapters/{kind}/，但解析从来不看卡带目录，挂上去的东西运行时根本不加载。现在挂载卡带里的副本优先于库里的同名 adapter。
  • 测试写出来才发现的第二个 bug：ready.sort(key=_preference) 丢了原来的 reverse=True，库里的 adapter 反而赢了挂载副本。
  • 状态只由事实支撑：loaded（模型还活着——record_load 存 weakref，且记录挂在具体 QwenRuntime._attached 上，不是进程全局）/ available（manifest 与 adapter_model.safetensors 都在；模型没了就说「attached earlier in this process … that model is gone」）/ deferred（base_model 不匹配或缺权重文件，原因里写两个模型名）/ missing（磁盘上没有该 kind）。落选者单独一行 shadowed=True，且只在真有赢家时才有这行，原因点名赢家。
  • 排序键是三个：挂载卡带 > manifest 带 cartridge_id > 权重 mtime。第一个版本漏了中间那个，reviewer 在 /tmp 里对比 parent 9f0f799 与本提交选中的文件，量出两者不同（可复现做法：先写一个带 cartridge_id 的 adapter，再写一个不带但 mtime 更新的，看 resolve 选哪个）——training.py:106 写库内 adapter 时会带卡带标记，所以这不是风格问题。
  • 验收命令：pytest backend/tests/test_adapters.py -q → 16 passed。test_stub_weights_prove_the_load_branch_runs 用桩权重断言 attached == [(ANY, 路径)]、model.evalled is True、LoadRecord 存在、端点该行 state == "loaded"；test_generation_reports_the_adapter_it_attached 走完 transformers 生成路径，断言答案里的 adapter 路径 / kind / id / sha256 与 output_tokens；test_unload_stops_claiming_a_model_that_is_gone 断言 unload 后回到 available 并说明模型已消失，同时断言另一个实例不会继承这个声明；test_a_loaded_row_names_the_adapter_that_is_actually_attached 与 test_one_unload_does_not_declare_another_live_model_gone 钉住第二轮那两条（行里的身份列必须跟加载记录一致；一个模型 unload 不能说成另一个活模型消失了）。两条都做了变异检验：把行身份改回按解析结果取 → 前者 FAILED；让 live_attachments() 忽略存活 → 后两个 FAILED。test_three_live_models_are_named_as_models_not_one_model 钉住第三轮那条单复数 bug。
  • 证明与生成解析一致：proofs/checks_runtime.py 的 _generation_adapter() 用 discover + resolve（含挂载卡带），不再用只看库的解析，否则同一份证明里 resolved_adapter 与 adapter 两块会指向不同副本还静默。
  • 新文件 backend/src/ely_eye/runtime_schemas.py（30 行）：schemas.py 已 498 行，离 500 行红线 2 行，报告类型不放进去。
  • 门禁：pytest -q 228 passed；ruff 干净；mypy 冷缓存查 3 个改动源文件 → 2 errors，与 git stash 后同一命令在 HEAD 树上的实测完全同两条（qwen_vl_utils 无 stubs、model_class 重赋值），净新增 0；pyright 同文件 → 2 errors，HEAD 也是 2 条，都是 process_vision_info 的双返回（vision_process.py:532-534 由 return_video_kwargs 决定返回 2 或 3 元组，产品用默认值取 2 个，运行时正确）。
  • 独立 review（同一个 p1review 里的 pi，模型 strata/qwen3.8-flash-next-abliterated-iq3_s:high）第一轮 FAIL 6 条，全部核实并改掉：
    1. plan() 用 chosen_paths 判落选，把「被拒绝的候选」也当成落选者，于是没有任何 adapter 胜出时却说「another adapter of this kind wins」，还把真正的 deferred 原因盖掉了（reviewer 挂载 cart-home 复现，hme_router、hme_vision_lora 两行都在撒谎）。
    2. _LOADED 是进程全局，而原因写「attached to the live model」——api.py 每个请求新建一个 QwenRuntime，_model is None 也报 loaded。改成 weakref + 实例字段。
    3. CHECKLIST 那句「peft 只在 adapters.load_into_model 里」在全仓范围不真（training.py 两处、training_trace.py 一处），已限定为生成路径。
    4. LoadRecord.loaded_at 写了没人读 → 删。
    5. _preference 丢了 manifest.cartridge_id is not None 这个次级键，换掉了原来会加载哪个 adapter（见上）。
    6. 证明检查与生成解析不一致（见上）。 reviewer 还指出 4 条生成路径与 status() 零覆盖，所以「没丢函数」当时只是读出来的——现在有了走完生成路径的测试。
  • 第二轮 FAIL 1 条（同一 reviewer，它自己建 worktree + PYTHONPATH 跑 harness，并记下 editable install 指向主树、不加 PYTHONPATH 的 worktree 测试会假绿）：plan() 里 loaded 行的 reason 按加载记录写，而 path/adapter_id/base_model/origin/cartridge_id 按当前解析结果写——实测：活模型挂 X，磁盘上又写了个更新的 Y，端点就返回 adapter_id=adapter-Y 却解释「attached from …/x-attached」。同一个根因的第二个症状：登记按 kind 存、后写覆盖，两个 runtime 时 unload 其中一个会把另一个还活着的模型说成「that model is gone」。修法：LoadRecord 直接携带 AdapterSource，行身份从记录取（_choice() 只有一个身份来源）；登记改成按 attachment 列表 + 各自 weakref，loaded 只看是否还有活模型持有，多于一个时原因里写明另一个。
  • 第三轮 FAIL 2 条（都是措辞与重复字段，reviewer 用三个活 runtime 实测）：adapters.py 的 plan() 在三个以上模型同时持有时写「another live model still holds adapter-a and adapter-b」，单数主语把多个 adapter 塞给了一个模型；LoadRecord.sha256 仍是 source.manifest.sha256 的存储副本，正是这次刚清掉的「第二个真相来源」。修法：主语按数量分单复数，sha256 改成 property。两条都有变异检验：去掉复数分支 → 两个测试 FAILED；换回存储副本 → 生成路径测试 FAILED。reviewer 另记三条它判定不算缺陷的，这里补记：base_model 在「磁盘上没有该 kind」的行上从「运行时的模型 id」改成 null（更诚实：那一行根本没有 adapter）；同一 adapter id 可能同时出现在 loaded 行与 shadowed 行（它自已被挂着，但挂载里另有副本胜出，两行都真）；被加载的 adapter 从磁盘删掉且无解析结果时不再说「that model is gone」（missing 行身份为 null，没有假断言）。
  • 第四轮 PASS（同一个 reviewer，39 条命令、15分44秒，不读我的话只跑东西）：它自己写探针复现了三个场景（挂 X 后写更新的 Y → 行说 adapter-x；两个 runtime 一个 unload → 仍 loaded/adapter-y 且不说 gone；两个都 unload → available + gone），自己跑变异测试（行身份改回解析结果 → 3 个测试 FAILED；live_attachments() 忽略存活 → 2 个 FAILED；去掉复数主语 → 2 个 FAILED），并逐项核了仓库规则（无文件 >500 行、新增 # 注释 0 行、4 个单行 docstring、无新造 scenario 字段、无新依赖、无 v1/v2、无死代码）。它另记一条有界陈旧：live_attachments() 只在下次 record_load 时清理，所以刚被回收的模型在下一次加载前仍可能显示 loaded（docstring 写了）。它还提了一条「挂载是按连接的」——这条我实测推翻：mounts 是表，同一个 home 上换一个 Database 对象读 mounted_ids 仍返回 ['cart-a']；那个测试断言 mounted == [] 只是因为那个测试本身没挂任何东西。
  • CLI 面：ely-eye adapters 打印同一份报告。
• p1-4 工程地基
  • p1-4.1 pytest 从零到有（后端）
    • 验收写的路径是 tests/，实际在 backend/tests/（19 个文件：18 个 test_*.py + conftest.py）；pytest -q 全仓 253 passed（922d012 上是 239，maintenance 那 14 个测试把它推到 253）
  • p1-4.2 go test 从零到有（MCP）
    • 5 个 *_test.go（internal/apiclient/client_test.go 4 个、internal/mcpserver/write_tools_test.go 6 个等），go build ./... && go vet ./... && go test ./... && gofmt -l . 全干净
  • p1-4.3 CI 在 Linux runner 上跑真测试
    • .github/workflows/ci.yml 四个 job：backend（python 3.12 = requires-python 的下限，pip install -e "./backend[dev]" → python -m pytest -q → ruff check backend/src bench）、mcp（go 1.25 build/vet/test + gofmt）、interface（node 22 npm ci && npm run build）、image（docker build + 起容器 curl /api/status 与 /）
    • 首跑 run 37736363930：image / interface / mcp 绿，backend 红在 No module named pytest —— pytest 不是任何地方的依赖，所以「跑测试」这件事在一个新克隆上根本不可执行。修法是把测试工具写进依赖声明：backend/pyproject.toml 新增 [project.optional-dependencies] dev = ["pytest>=9.1.0", "ruff==0.16.10"]，CI 与新人装的是同一套，ruff 也不再靠 CI 里一个裸版本号漂移
    • 为了让 CI 真能当门禁，先清了仓库既有的 lint 债：ruff check backend/src bench 在 HEAD 上是 17 errors，现在 All checks passed（14 条机械 --fix，加 profiles.py 三个探针收窄异常面：linux_package_versions 是 (OSError, subprocess.SubprocessError, ValueError)——json.loads 需要 ValueError；runtime_launcher_probe 与 gpu_available 是 (OSError, subprocess.SubprocessError)；并显式挡住 json.loads 返回 dict 的假设）
    • 第二跑 run 37738221392 仍红：bench/tests/test_joint.py 四条挂在 SystemExit: bench/models/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2: model not downloaded。那四条断言的是「联合跑与单臂跑排序一致」「三个需要 BM25 的臂只算一次稀疏信号」——这是harness 的等价性，不是 embedding 的好坏，所以不该要求先下 470MB。修法是在两条路径共用的接缝注入确定性的 384 维替身模型与替身 reranker（_TinyDense / _TinyReranker / _stub_models），报告里的测量仍由真模型承担
    • 本地按 CI 的条件验过：把 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 和 bge-reranker-base 两个目录移出仓库，全套 253 passed；移回来后门禁数字不变
    • 绿：run 37741248855 @ 4b367cb 与 run 37744547992 @ 20c0416 都是 conclusion=success，四个 job（backend / mcp / interface / image）全绿；之后每个 push 都跑同一套
  • p1-4.4 Dockerfile 不再 COPY 缺失的 PRD.md
    • 干净克隆实测：git clone 之后 ls PRD.md → No such file or directory（PRD 一直没进 git），旧镜像在 COPY README.md PRD.md ./ 那一步就建不出来
    • 改两阶段：node:22-bookworm-slim AS ui 跑 npm ci && npm run build（Ubuntu 24.04 自带的 node 18 建不了 Vite 8，frontend/package.json 是 vite ^8.0.0），运行阶段 pip install ./backend（不再 -e）+ COPY --from=ui /ui/dist /srv/ely-eye/ui，node/npm 从运行阶段去掉
    • 建了却没人服务也是假的：config.py 加 ui_dir（env ELY_EYE_UI_DIR），api.py 用 StaticFiles(html=True) 同源挂 /；目录被设了但不存在 → SystemExit 点名 npm run build，不静默降级。前端本来就打相对 /api/...，所以同源不需要改客户端
    • 实测：干净克隆 docker build -t ely-eye:ci . → Successfully built 09803cd49add（22.4GB，torch CUDA wheel）；docker run -p 18765:8765 → GET /api/status 200（available:false + SGLang endpoint is not reachable，无模型服务器时应有）、GET / 200 text/html 带 /assets/index-C4NuxpJV.js（200，208733 字节）与 css 200
    • 另加 .dockerignore（commit 36f40c4）：没有它从这台开发机建镜像要送 81G 构建上下文（du -sh .：bench/runs 60.2GB、bench/corpus 20.7GB、.venv 2.5GB），而 Dockerfile 一个字都不读
  • p1-4.5 去掉 RTX 4090 / Ubuntu 硬编码，改可配置
    • 根因是量出来的：这台机器 printenv 里 WSL_DISTRO_NAME=Ubuntu 已设，也就是在 WSL 内部地 shell 本来就是 Linux，wsl.exe 那一跳只有从 Windows 宿主才需要。旧代码无条件 wsl.exe -d Ubuntu，于是原生 Linux 上六个 profile 全被报成 missing，哪怕卡就在机器上
    • profiles.py 重写宿主判定：uses_wsl()（WSL_DISTRO_NAME 有值即假）、host_shell()、host_path()、gpu_available()（替掉 wsl_gpu_available()）、host_python_command()、launch_script()（按宿主选 .ps1 / .sh）；Settings.wsl_distro 可配；schemas.py:442 字段名 wsl_gpu → gpu_available（Linux 上叫 wsl 是撒谎）
    • 设备名致命这条也拆了：proofs/training_trace.py 新增 cuda_bf16_training(environment)，判据是 cuda_available and bf16_supported（training.training_environment() 本来就记了这两个事实），不再 "RTX 4090" in device_name；training.py:1271 报错里那句 PRD 卡名删掉
    • 验收就是桩：PATH 上放一个打印 NVIDIA GeForce RTX 5090 的假 nvidia-smi → gpu_available 为真（顺带证明 bash -lc 会带 PATH）；exit 127 的桩 → 假；cuda_bf16_training 对 5090、4080 都为真，对 bf16_supported=False 的机器为假（测试自己伪造那个 flag；这台机器的卡真是 RTX 4090，而 4090 是 Ada 8.9、本身支持 BF16，所以拿卡名当判据正是这次要拆的东西）；require_cuda_bf16 的报错里不含 4090。backend/tests/test_host_profiles.py 8 个测试，含「每个 profile 在本机都有对应脚本」
  • p1-4.6 补 .sh 脚本，与 .ps1 对等
    • 14 个 .sh：六个 launch（sglang live/extreme、vllm live/extreme、ktransformers、llamacpp，flag 与 .ps1 逐条对齐）+ install / install-cuda-torch / setup-linux-runtimes / serve-backend / serve-frontend / verify / download-models / run-prd-finetune；全部 chmod +x 且 bash -n 干净
    • 六个跨 WSL 的 .ps1 改成 $distro = if ($env:ELY_EYE_WSL_DISTRO) { $env:ELY_EYE_WSL_DISTRO } else { "Ubuntu" } 再 wsl.exe -d $distro
    • 诚实记录两处没证到的：这台机器没有 PowerShell 解析器，那六个 .ps1 的改动是机械替换、未经语法校验；scripts/run-all-prd-finetunes.ps1（100 行）还没有 .sh 对应
  • p1-4.7 LICENSE
    • 选 AGPL-3.0-only，依据是查来的不是猜的：pymupdf 安装元数据写 Dual Licensed - GNU AFFERO GPL 3.0 or Artifex Commercial License，而 gh repo view --json visibility → PUBLIC，分发真的发生，所以 AGPL 的 network 条款真的会咬人。PyMuPDF 是 PDF 页/区块 atom 的承重墙，只要它还在，写 MIT 就是不诚实
    • LICENSE 与 gnu.org 原文逐字节相同（sha256 0d96a4ff68ad6d4b6f1f30f713b18d5184912ba8dd389f86aa7710db079abcb0）；backend/pyproject.toml 加 license = "AGPL-3.0-only"，pip wheel 实测元数据出 License-Expression: AGPL-3.0-only；frontend/package.json 同值；README 新增 License 段写明版权人与「买 Artifex 商业授权才谈得上宽松许可」
    • 这是业务决定不是工程决定：owner 若要 MIT，得先处置 PyMuPDF（买授权或换 reader），我在 README 与这里都标出来
  • p1-4.8 backup / restore / doctor
    • backend/src/ely_eye/maintenance.py + cli_maintenance.py（走仓库已有的 register(app, settings) 模式，因为 cli.py 已 490 行，再塞三个命令就破 500 规则）。backup 用 SQLite 自己的在线备份 API（服务在跑也能备，不是 shutil.copy 拷一个正在写的 WAL 库），清单记 schema 版本 / 行数 / sha256 / 体积 / 版本，行数是从副本读回来的
    • restore 的顺序是校验在先：sha256 对不上清单 → 拒绝；PRAGMA integrity_check 不是 ok → 拒绝；缺必需表 → 拒绝；schema 比本构建新 → 拒绝；被替换的库连同 -wal/-shm 留成 .before-restore；然后 Database(settings).init()，所以旧备份是「进来时被迁移」而不是要求人再跑一次
    • doctor 分两级：problems 让库停摆（integrity、打不开、挂载的卡带文件没了、ui_dir 设了但没建），warnings 只说明降级（快照缺失、视觉索引落后、dense 索引落后）
    • 真数据实测（bench/runs/baseline，948,822,016 字节 = 904.8 MiB / 165,973 atoms / 50,278 sources / schema 7，库文件 mtime 2026-10-08 02:33:36）：backup 清单里的 sha256 c815c6049c5bb562… 用 sha256sum 独立核对一致；restore 到新 home 后读回 165,973 atoms / 50,278 sources / schema 7 全等；doctor ok=true、0 problems，并给出真降级警告：「the store holds 21362 picture atoms but no CLIP snapshot is set (ELY_EYE_CLIP_MODEL_DIR), so they are findable only by the text already on them」
    • 那个 sha256 是那份快照的指纹，不是目录的：同一状态下连备两次哈希逐字节相同（所以它是确定的），但库在提交之后又被写过，现在再备会得到 498b0cd92c1be78d…。秒数不写死：我这次 backup 4.0 秒 / restore 2.8 秒，reviewer 复跑 2.24 秒 / 5.65 秒，同一台机器负载不同就差这么多，只有行数和哈希是可复现的
    • doctor 第一版是假健康：它只对「路径设了但目录不在」报警，对「库里有 21,362 个图片 atom 却压根没配 CLIP」报 ok=true。现在按库里的 modality 计数判，test_doctor_names_the_senses_a_store_holds_but_cannot_use 钉住这条
    • 测试写出来才发现的两条：Database.__init__ 每次构造都跑迁移，所以 doctor 永远看不到旧 schema，我原先那句 remediation「run ely-eye status to migrate」是编的 → 改成 catch SystemExit 报「the store cannot be opened by this build: …」；另一条是 fixture 假设错（_store() 往已有库里加，被替换的库确实有 3 个 atom），改测试不改产品
  • 验收：CI 绿；干净 clone 上 docker build 成功（已实测 09803cd49add + 容器 curl 通）；桩 nvidia-smi 打印 RTX 5090 证明设备名不再致命（已实测）
  • 独立 review（同一个 p1review 里的 pi，模型 strata/qwen3.8-flash-next-abliterated-iq3_s:high，三轮，不读我的话只跑东西）：第一轮 FAIL 9 条（全是 CHECKLIST 里的数字与断言不重现：测试文件数、套件规模、构建上下文体积、profiles.py 异常元组、training.py 行号、cli.py 行数、把 4090 说成不支持 BF16、备份摘要不可复现、秒数写死）→ 第二轮 FAIL 1 条（_TinyDense 那两行 docstring 是 p1-4 唯一新增的多行注释，跟 p1-6.4 的「≤1 行」相冲）→ 第三轮 PASS。reviewer 自己跑 gh run view、pytest、ruff、mypy（冷缓存逐文件比对 908157f 与 HEAD → 两边都是 24 错/6 文件，逐条同消息）、pyright、go 全套、bash -n 15 个 .sh、pip wheel、sha256sum LICENSE 与 gnu.org 逐字节比对、拉起 22.4GB 容器 curl 三个 URL，并在真 worktree 里做变异测试（去掉 reranker 桩 → 2 failed；去掉 dense 桩 → 正好复现 CI 那 4 条；只翻 bench/systems.py:414 的排序键 → 正好 fusion_rerank 那条挂）。它还量了全仓多行 docstring 数 114 → 114，确认 p1-4 现在新增 0 条。三轮同一个人，没换人放水。
  • 门禁：pytest -q 253 passed；ruff check backend/src bench All checks passed（HEAD 是 17 errors）；mypy 冷缓存查改动文件与 HEAD 同错、净新增 0；pyright 查 maintenance 三个文件 → 0 errors, 0 warnings；go build/vet/test + gofmt 干净；bash -n 15 个 .sh 干净；pip wheel ./backend 能建且元数据带 license 表达式
• p1-5 产品面
  • p1-5.1 搜索端点接上前端
    • 验收写的是 GET /api/search，实际是 p0-3 就有的 POST /api/search：查询体带 holder / scenario / modality / image，GET 塞不下这些。前端 search() 调它
  • p1-5.2 前端：搜索、浏览、forget、挂载卡带、时间显示、图像渲染
    • App.tsx 517 行拆成 130 行的壳 + components/{MemoryPanel,CartridgePanel,SensesPanel,AdapterPanel,ProofPanel,IngestPanel,CompilerPanel,ui}.tsx + lib/format.ts，每个面板自己取数，没有一个文件超 500 行
    • 为此新增的后端能力在 backend/src/ely_eye/browse.py：GET /api/atoms（游标翻页 + modality / holder / source 过滤，读 v_atoms_current）与 GET /api/atoms/{atom_id}/image（FileResponse；没图 → 404 点名那颗 atom）
    • 时间显示：formatAgo（just now / 5m / 2h / 3d / 1y）与 formatStamp（写死 UTC，2026-10-08 09:03Z）；每行是 holder · origin · scenario · 时间 · trust
    • 图像渲染：<img class="thumb" src=/api/atoms/{id}/image>，E2E 断言 naturalWidth > 0——真解码出像素，不是有个标签就算
  • p1-5.3 types.ts 补回记忆维度
    • 验收写的 time 在 p0-1 已改名 ingested_at，另有 event_time / valid_from / valid_to。补的是 source_id, ingested_at, holder_id, origin, scenario, event_time, event_time_precision, valid_from, valid_to, trust。relations 没补：至今没人写 atom 的 relations（p0 记过这条），前端拿它没东西可渲染
    • 另加 AtomPage, SearchFilters, SenseStatus, CartridgeManifest, MountState, AdapterChoice, AdapterLoadReport, Runtime*Profile*, ForgetReport；MemoryMap 类型随端点一起删
  • p1-5.4 未用端点：接上或删除
    • 删 8 个：/api/benchmarks/{registry,sources,samples,predictions}、/api/research/modules、/api/index/dense、/api/visual-contradiction-proof、/api/memory-map（前端是 memory-map 唯一的消费者，状态卡本来就带 layer 与卡带数）。底层函数一个没删——cli.py 与 proofs/checks_visual.py 在用；删的是没人调的 HTTP 壳
    • 加 2 个：/api/atoms、/api/atoms/{atom_id}/image；/api/status 现在带 senses。HTTP 面从 36 条到 30 条
    • 反漂移门禁：backend/tests/test_product_api.py::test_the_http_surface_is_exactly_what_someone_uses 把 30 条路由钉成集合，多一条少一条都红
  • p1-5.5 E2E 五项
    • scripts/ui_smoke.sh：mktemp -d 起一个干净 home（ELY_EYE_DEFAULT_HOLDER=wife、ELY_EYE_UI_DIR=frontend/dist），API 自己用 StaticFiles(html=True) 同源挂 UI，浏览器只对一个 origin 说话，收尾删 home
    • 五项都在真浏览器里做：① 搜 spare glasses + scenario home → 那行必须同时写 wife 和 home（「谁在什么场景下知道」就是这个意思）② 按 modality 过滤 → 无字图片渲染出真像素，翻页换掉整页 ③ Forget → 提示 forgotten: N atoms，再搜同一句返回「Nothing in the store answers」④ Mount → 状态真的变了 ⑤ Adapter Matrix 每个 kind 一行，状态落在 loaded|available|deferred|missing 内且必须带原因
    • 实测：mount: refused: cannot verify ui_smoke_26f91b8f3a22 on this machine: model_hash, tokenizer_hash, chat_template_hash, rope are unknown（p0-4 那条「没有 model_dir 就拒绝挂载」的偏差在 UI 里看得见）；adapters: 6 kinds: missing ×6，每条原因是「no adapter of kind X is on disk」；KPI 显示 Runtime ready、Qwen/Qwen3.5-9B、NVIDIA GeForce RTX 4090 20914/23028 MiB、Cartridges 1
    • 失败留证据：截图 ui-failure.png + Memory 面板文本 + 那一刻 /api/atoms?modality=… 返回的 JSON
    • 网络噪声分开判：404 /api/proof-suite/latest（没跑过证明的库就该 404，面板写 pending）和被拒的挂载 400 算预期，其余 ≥400 一律红；JS 未捕获异常一律红
  • 三条是 E2E 逼出来的真缺陷，都不是样式问题：
    • AdapterPanel 的指标条渲染 load.gpu_available 与 load.probe_status，而 AdapterLoadReport（runtime_schemas.py:27）只有 model_id / mounted / adapters——没 GPU 的机器上它会永远显示「no gpu visible」，而这台机器有 4090。删掉那两个 span 和 types.ts 里编出来的五个字段，只渲染服务端真给的
    • 我第一版 E2E 硬写 modality=image，结果 0 行：ingestion_media.py:277 按文件名判 kind（ui_markers = ("screenshot","screen","figma","ui","wireframe","mockup")），我那个文件叫 ui-smoke-wordless.png → 存成 ui_screenshot。改成从 /api/atoms 读回那颗 atom 的 modality 再选，库说是啥就是啥。顺带记一条本轮没动的产品缺陷："ui" 是子串匹配，guide.png、quickstart.png 都会被叫成 UI 截图；不改是因为冻结的 bench 数字是在现规则下量的
    • playwright 1.60 在 Ubuntu 26.04 上没有 chromium 构建（Playwright does not support chromium on ubuntu26.04-x64），npm i -D playwright@1.64.0 才有；而且它的 npm 包不自动下浏览器，要 npx playwright install chromium
  • 顺手挖掉的产品根因：/api/status 与 doctor 各算一遍「这台机器能感知什么」，两份真相。抽成 backend/src/ely_eye/senses.py::sense_facts()，两边只渲染它。图片计数从 modality 改成「有没有 image_ref」：按 modality 数会漏掉 pdf_region 的截图裁块，也看不见字节已被删走的 atom。现在 picture_bytes_missing 会让 doctor 说「N picture atoms with no bytes behind them; re-ingest the source they came from」，而 CLIP 那条警告只数还能编码的
  • 验收：bash scripts/ui_smoke.sh → PASS: the console searches, pages, forgets, mounts and reports adapter states；pytest -q 263 passed；ruff check 8 个改动文件 All checks passed；mypy 冷缓存查这 8 个文件 Success: no issues found，全仓仍是 24 错 / 6 文件（与 p1-4 记的基线相同，净新增 0）；pyright 这 8 个文件 0 errors, 0 warnings；go build/vet/test + gofmt 干净；npm run build + eslint . 干净；scripts/mcp_write_smoke.sh 仍 PASS
• p1-6 代码卫生
  • p1-6.1 evals.py 2413 行拆到 ≤500 行/文件
  • p1-6.2 删 dead code 与未调用函数
  • p1-6.3 删 v1/v2/v3 废弃端口
  • p1-6.4 注释压到 ≤1 行
  • 验收：python -m bench.filesize_check 报无文件 >500 行；vulture/grep 证据

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阶段 3 — P2：规模化、安全、分层与共享

• p2-1 规模
  • p2-1.1 sqlite-vec vec0 增量索引
  • p2-1.2 MRL 截断 + int8/binary 粗排 + reranker 精排（reranker ≤2GB）
  • p2-1.3 100k 实测；1M 外推表 + 假设
  • 验收：100k dense 腿 p50 <100ms 实测；新 atom 立即可查有测试
• p2-2 安全与隐私
  • p2-2.1 FastAPI 鉴权 + Origin 校验
  • p2-2.2 写入信任分级与隔离：未佐证不得被引用
  • p2-2.3 注入消毒：外来文本里的指令进隔离区
  • p2-2.4 擦除级联（GDPR 风格 forget）
  • 验收：无 token 写请求被拒；投毒用例在隔离区；级联测试绿
• p2-3 短期/长期分层
  • p2-3.1 工作记忆层
  • p2-3.2 巩固台账 + watermark，可重放不重复计数
  • p2-3.3 importance / recall_count / last_recalled_at / decay / archived_at
  • p2-3.4 冲突记录持久化
  • 验收：LongMemEval 风格的知识更新与时间推理两类有分数；被 supersede 的旧事实不当作现行
• p2-4 共享记忆
  • p2-4.1 多用户/多 agent 作用域 + ACL
  • p2-4.2 默认可见性：answer-only 转介
  • p2-4.3 能力卡：让外部 agent 能路由进 ely-eye
  • 验收：两 holder 互不可见；越权被拒；一次真实跨 holder 会话证明能力卡可用
• p2-5 文档单一真相
  • p2-5.1 AGENTS.md 重写并停止 gitignore
  • p2-5.2 README.md 每条宣称指向可重跑命令
  • p2-5.3 TRAINING_ARTIFACTS.md 未跑分数删除
  • p2-5.4 Gaps.md 更新为已闭合状态
  • 验收：grep 无未跑模型分数残留；每条数字可重跑

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终验

• final-accept Gaps.md §6「钥匙测试」7 条场景逐条跑通
  • 验收：核对表列场景、命令、实测数字、通过与否；未通过不标绿；benchmark 报告与基线、外部基线、chance 行并排