fix(pybot×actpred): v3 审计 P1 修复 3 项——零依赖承诺 + ONNX 元数据/残差全链路
- robot.py numpy 恢复函数级 lazy import，纯 .mt 脚本执行不再需要 numpy（v3-P1-1） - export_onnx 写入训练配置元数据；onnx_infer 自动识别 normalize_mode/predict_delta 并支持残差加回（v3-P1-2） - pybot --loop 补 .onnx 后端分支，zscore 缺 action_stats.npy 时告警（P2-a 闭环） - 回归测试：actpred TestOnnxMetadata +7、pybot 零依赖导入 +1（88/148 全绿） - 附 v3 审计报告：13 项 v2 修复回归核对 + 7 项新发现（P0-2 遗留 + P2/P3 六项）
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# pybot & actpred 审计报告（第三版 —— v2 修复批次落地后）
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> 审查日期：2026-08-14 (Asia/Shanghai)
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> 审查人：AI Assistant（SOLO Coder）
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> 审查范围：`pybot/`（机器人运行时）与 `actpred/`（动作预测）两模块
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> 代码基线：v2 审计修复批次后（commit 85bf68f，工作区干净）
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> 测试状态：pybot 88 passed；actpred 148 passed / 18 skipped（Windows 开发机，全绿；
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> ONNX 类 18 项因本机无 onnxruntime/onnxscript 跳过，在 Pi 上运行）
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> 本报告对照 v2 报告逐项核对修复状态，并给出本轮新发现。
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> **2026-08-14 更新：两个新 P1（v3-P1-1/v3-P1-2）与 P2-a 残余（ONNX 分支）已修复，
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> 附回归测试（pybot +1 / actpred +7）。**
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## 一、审计结论摘要
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| 级别 | 新发现 | 历史遗留（v2 未修复） | 说明 |
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| **P0（崩溃/数据损坏）** | 0 | **1（P0-2 未修复即被提交）** | 见 §三 |
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| ~~P1（功能风险）~~ | ~~2~~ **0（均已修复）** | ~~1~~ **0（P2-a 已闭环）** | 见 §四 |
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| P2（代码质量） | 3 | 6 | 见 §五 |
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| P3（边缘/环境） | 2 | 0 | 见 §五 |
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**重点：P0-2 在 v2 标记为"必须提交前修复"但仍随 85bf68f 提交；两个新 P1 与 P2-a 残余已于本轮回合修复。**
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## 二、v2 修复项回归核对（13 项）
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| # | v2 级别 | 状态 | 验证 |
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| P0-1 HailoPredictor 缺 normalize_mode | P0 | ✅ 已修复 | [main.py:163-193](../../pybot/pybot/main.py#L163-L193) 从 companion checkpoint 读取并传入 |
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| R2-1 NaN val_loss 阻断 best | P1 | ✅ 已修复 | [train.py:270-274](../../actpred/train.py#L270-L274)、[pretrain_mt.py:361-364](../../actpred/pretrain_mt.py#L361-L364) isfinite 守卫，NaN 走 patience 早停 |
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| P2-a 后端检测大小写敏感 | P1 | ✅ 已修复 | [main.py:144-146](../../pybot/pybot/main.py#L144-L146) 已 `.lower()`；v3 补齐 `.onnx → OnnxPredictor` 分支（归一化模式经元数据自动识别，zscore 缺 stats 时告警） |
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| P1-3 mt_parser BOM | P1 | ✅ 已修复 | [mt_parser.py:33](../../actpred/mt_parser.py#L33) `utf-8-sig` |
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| R1-1 pretrain data_dir 覆盖 | P1 | ✅ 已修复 | pretrain_mt.py 不再赋值 `cfg.data.data_dir` |
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| R2-7 _run.sh 静默回退 | P1 | ✅ 已修复 | [_run.sh:17-20](../../actpred/_run.sh#L17-L20) 未知子命令报错退出 |
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| P2-a2 init-from 误报警告 | P2 | ✅ 已修复 | [config.py:232](../../actpred/config.py#L232) 仅在双方归一化开启时比较 normalize_mode |
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| R2-9 predict.py --action-dim 陷阱 | P2 | ✅ 已修复 | predict.py 已移除该参数，统一用 `predictor.action_dim` |
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| R1-2 parse_action_history 三处重复 | P2 | ✅ 已修复 | 三推理文件均从 [utils.py](../../actpred/utils.py) 导入 |
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| R2-3 空验证集无 best.pt | P2 | ✅ 已修复 | [train.py:309-324](../../actpred/train.py#L309-L324) 保底保存最终权重 |
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| P2-c 闭环测试覆盖 | P2 | ⚠️ 大部分修复 | test_loop.py 已含 recorder 集成（imu_recorded/multi_recorded）；**predictor 异常清理路径仍无用例** |
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| P2-b numpy 三处 lazy import | P2 | ⚠️ 修复引入回归 | 改为顶层导入，**破坏零依赖承诺** → 见新发现 v3-P1-1 |
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| P0-2 normalize_actions 默认值 | P0 | ❌ **未修复** | [config.py:14](../../actpred/config.py#L14) 仍为 `True`，[README.md:170](../../actpred/README.md#L170) 仍标注 `False` |
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## 三、P0 遗留
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### P0-2（v2 遗留，未修复即提交）DataConfig normalize_actions 默认值与 README 不一致
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**位置**：[actpred/config.py:14](../../actpred/config.py#L14) vs [actpred/README.md:170](../../actpred/README.md#L170)
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```python
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normalize_actions: bool = True # README 配置表仍标注默认 False
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```
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**问题**：v2 报告给出的两个方案（A. 恢复默认 False；B. 改 README 为 True 并标注 breaking change）均未执行，不一致状态被 85bf68f 直接提交。CLI 不传 `--normalize-actions` 时行为与 README 描述相反。
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**修复建议**：执行 v2 方案 B（改 README 为 `True` 并注明行为变更）——当前代码、测试（148 用例以此默认值运行）、训练实践均已按 `True` 落地，回退代码反而引入新风险。
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## 四、P1 新发现
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### v3-P1-1 pybot 零第三方依赖承诺被打破（85bf68f 修 P2-b 的副作用）—— ✅ 已修复（2026-08-14）
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**修复**：robot.py 顶层 `import numpy` 移除，7 个 numpy 使用函数（run_loop /
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_loop_cold_start / _execute_action_vec / _read_imus / _pad_imu /
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_build_action_vec / _grab_frame）恢复函数内 lazy import，并在导入块处
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注明约定禁止恢复顶层导入。新增回归测试
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`test_loop.py::test_robot_importable_without_numpy`（子进程屏蔽 numpy
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验证模块可导入）。纯脚本路径零依赖承诺恢复，README 无需变更。
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**原问题**：~~main.py 无条件 `from .robot import RobotStruct`，numpy 成为硬依赖。~~
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### v3-P1-2 OnnxPredictor 不支持 predict_delta，ONNX 无训练配置元数据 —— ✅ 已修复（2026-08-14）
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**修复**：
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- [export_onnx.py:46-63](../../actpred/export_onnx.py#L46-L63) 导出后写入
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`metadata_props`（normalize_mode / predict_delta / imu_dim / action_dim；
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未归一化训练记 `normalize_mode="none"`）；
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- [onnx_infer.py:75-87](../../actpred/onnx_infer.py#L75-L87) 构造时从元数据
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自动识别两参数（显式传参优先），[predict():174-176](../../actpred/onnx_infer.py#L174-L176)
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在归一化空间加回 history 末步（与 predict.py/hailo_infer 同语义）；
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- CLI `--normalize-mode` 缺省自动识别、新增 `--predict-delta`；
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- README 部署注意已更正（含旧版无元数据 ONNX 的回退说明）；
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- 新增 TestOnnxMetadata 7 用例（元数据写入/回读/覆盖/残差加回数值），
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本机无 onnxruntime 跳过，随 Pi 环境运行。
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**原问题**：~~残差训练模型经 export_onnx.py 导出后，ONNX 推理输出被当作绝对动作——静默错误。~~
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## 五、P2/P3 新发现
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### v3-P2-1 验收脚本链未适配 fixed_range
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**位置**：[actpred/_npu_test.py:64-71](../../actpred/_npu_test.py#L64-L71)、[_onnx_validate.py:28-39](../../actpred/_onnx_validate.py#L28-L39)
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两脚本在 `normalize_actions=True` 时无条件 `np.load(action_stats.npy)`：fixed_range 训练不产出该文件 → `FileNotFoundError`；`_npu_test.py` 构造 HailoPredictor 时也未传 `normalize_mode`（默认 zscore），torch 参考只对 z-score 反归一化。**fixed_range 模型无法通过部署验收**（恰好是最推荐部署的模式）。建议按 checkpoint config 的 normalize_mode 分支处理（同 hailo_infer main 的自动判定逻辑）。
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### v3-P2-2 导出一致性校验只打印不拦截
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**位置**：[export_deploy.py:283](../../actpred/export_deploy.py#L283)、[export_deploy.py:295](../../actpred/export_deploy.py#L295)、[export_onnx.py:59](../../actpred/export_onnx.py#L59)
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wrapper vs 原模型、ORT vs wrapper 的 max diff 均仅 print，进程照常退出 0。ManualAttnBlock 依赖 PyTorch 内部布局约定（v2 P2-f 遗留），一旦上游变更布局，转换错误在自动化流水线中完全无感。建议加阈值断言（如 diff > 1e-4 → `SystemExit`）。
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### v3-P2-3 run_loop overrun 逐步告警日志噪音 + 建议阈值偏离约束
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**位置**：[robot.py:308-311](../../pybot/pybot/robot.py#L308-L311)
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每个 overrun 步都 `log.warning`——10Hz 持续 50% overrun 时每秒 5 条告警刷屏；且工程约束要求"overrun 比例 >10% 才建议降 hz"，当前 [L318-321](../../pybot/pybot/robot.py#L318-L321) 只要 overrun>0 就给建议。建议：逐步告警改节流（如每 100 步汇总一次），最终建议仅在比例 >10% 时输出。
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### v3-P3-1 dfc_compile.py --output 无 .hef 后缀时产物互相覆盖
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**位置**：[dfc_compile.py:172-173](../../actpred/dfc_compile.py#L172-L173)
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`args.output.replace(".hef", "_optimized.har")` 在无后缀时返回原路径，`shutil.copy(har_opt, ...)` 把 HAR 写到刚复制的 HEF 同路径，静默损坏产物。建议校验 `--output` 必须以 `.hef` 结尾。
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### v3-P3-2 pybot Windows 测试依赖命令行 fcntl mock
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**位置**：[pybot/hd/i2c.py:14](../../pybot/pybot/hd/i2c.py#L14)
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顶层 `import fcntl`（Unix-only），Windows 下 conftest 自身 import i2c 即失败，需命令行注入 `sys.modules['fcntl']` mock 才能跑测试（87 passed 即以此方式验证）。建议在 conftest.py 内置同等 mock（一行，先于 i2c import），消除外部依赖。
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## 六、v2 遗留 P2（仍未修复，维持原判级）
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| # | 位置 | 问题 | 备注 |
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| P2-a1 | [action_norm.py:55-62](../../actpred/action_norm.py#L55-L62) | `default_column_weights` 对 action_dim>18 的超出列权重恒 0 | 未来扩展性 |
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| P2-a3 | [README.md:172](../../actpred/README.md#L172) | column_weights 始终生效（含不归一化训练）未在文档注明 | 文档补一句即可 |
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| P2-d | [dataset.py:46](../../actpred/dataset.py#L46) | Resize 不保持宽高比 | 训练/推理口径一致，仅变形质量 nit |
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| P2-e | [train.py:236,248](../../actpred/train.py#L236) | resume 时 scheduler T_max 恢复旧值，改 --epochs 不影响 LR 曲线 | 语义需在文档明确 |
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| P2-f | [export_deploy.py:42-59](../../actpred/export_deploy.py#L42-L59) | ManualAttnBlock 依赖 PyTorch in_proj 内部布局 | 数值验证已缓解，配合 v3-P2-2 加断言更稳 |
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| R2-4 | actpred/_set.sh | CUDA 版 torch 误装风险 | 安装脚本注意事项 |
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## 七、修复优先级
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| 优先级 | 项 | 理由 |
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| **P0** | P0-2 README 与默认值对齐（方案 B） | 一行文档修复，消除行为与文档相悖 |
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| ~~P1~~ | ~~v3-P1-1 robot.py numpy lazy import~~ ✅ 已修复 | 零依赖承诺已恢复，附子进程回归测试 |
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| ~~P1~~ | ~~v3-P1-2 ONNX predict_delta + 元数据~~ ✅ 已修复 | 元数据写入/识别/残差加回全链路 + 7 用例 |
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| P2 | v3-P2-1 验收脚本 fixed_range 适配 | fixed_range 是最推荐部署模式，验收链不能缺席 |
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| P2 | v3-P2-2 导出 diff 阈值断言 | 一行拦截，防布局约定变更静默穿透 |
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| P2 | v3-P2-3 overrun 告警节流 + 10% 阈值 | 对齐工程约束，消除日志刷屏 |
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| P3 | v3-P3-1/-P3-2 | 边缘情况与开发环境便利 |
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## 八、本轮复核确认无问题的关键路径
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- **训练链**：weighted MSE 量级归一、scheduled sampling detach 截断、空验证集兜底、stats 训练集-only 计算（含 history∪target 并集防零方差爆炸）、文件级划分防泄漏——均正确。
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- **推理链三后端**：normalize/denormalize 对称、predict_delta 加回在归一化空间、imu_dim=None 鸭子类型兼容旧 checkpoint、NaN/Inf 输出兜底——均正确。
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- **部署链**：HAR 输入连通性双阶段检查、pred_token 抖动校准、按 input_layerN 排序绑定、量化网格 dequant(0) 判定帧归一化、token 量级导出前拦截——均正确。
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- **pybot 闭环**：守护线程队列帧源、冷启动零历史、finally 落盘 recorder、执行前 isfinite 守卫、Speaker.delay 剔除防阻塞——均正确。
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*本报告为 v2 修复批次后的回归+新发现审计。建议优先闭环 P0-2（文档一行）与两个新 P1。*
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