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qing 1cf428f384 feat(actpred): log_range 归一化——spk 两列对数尺度修正精度错配 
fixed_range 线性 min-max 下常用值挤在低端（10Hz→0.002），闭环反馈
中小绝对误差=大相对误差（模型 C/D 发散根因）。新增 normalize_mode=
log_range：spk.F/spk.delay 用 log10(1+x) 对数尺度（10Hz→0.27），
舵机列保持线性。全链路接入（dataset/pretrain/predict/onnx/hailo/
calibration/export），与 v3 审计 none 模式/元数据自动识别合并。
 2026-08-14 21:38:14 +00:00
qing fc310c9081 Merge branch 'dev_shufeng2012' into main 
合入 dev_shufeng2012 分支：libmemdb 头文件 KV 库 + memdb 重构 + db2 SQLite schema

冲突解决：
- _inst.sh：保留 main 版本（已有 captcha2/smtp3/liblogc，dev 新增项重叠）

合入内容：
- libmemdb/：C++20 模板头文件 Memdb<T,U>（list+unordered_map+multiset，TTL KV 存储）
- memdb/：重构为 libmemdb 客户端 + RPC 服务骨架（含 src/memdb.cpp，Makefile/_run.sh/_set.sh 空文件占位）
- db2/create_sqlite3.sql：Users/Notes/Logs 三表 schema（含四个索引）

测试：pybot 89 passed，actpred 148 passed/18 skipped（全绿）
 2026-08-15 04:58:29 +08:00
qing 9179281420 fix(pybot×actpred): v3 审计 P2 清零——验收链 fixed_range + 导出断言 + overrun 节流 
- v3-P2-1: _npu_test/_onnx_validate 按 normalize_mode 分支（fixed_range 免 stats，
  HailoPredictor 透传模式，torch 参考同口径反归一化）
- v3-P2-2: export_deploy/export_onnx 一致性 diff 超 1e-4 即 sys.exit（P2-f 闭环）
- v3-P2-3: run_loop overrun 告警节流（第1次+每100次），降 hz 建议仅 >10% 输出
- P2-a1: default_column_weights 扩展列（action_dim>18）默认 1.0
- P2-c: 补 predictor 异常清理路径测试（异常传播 + finally 落盘）
- P2-d/P2-e: Resize 口径与 resume scheduler T_max 语义文档化
- R2-4: _set.sh 安装后断言 CPU 版 torch，误装 CUDA 即拦截
测试: pybot 89 passed (+1)、actpred 148 passed/18 skipped
 2026-08-14 23:01:56 +08:00
qing ad3a624b4c docs(actpred): P0-2 README 默认值对齐——normalize-actions 更正为默认 True 
- --normalize-actions 默认值 False→True 并注明行为变更（与 config.py:14 对齐）
- --column-weights 注明始终生效（含未归一化训练，P2-a3）
- v3 审计报告同步：P0/P1 清零，P2-a3 一并闭环
 2026-08-14 22:18:24 +08:00
qing 35ee614ca9 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）
 2026-08-14 22:13:06 +08:00
qing b73628b2e5 docs: actpred 模型 C 实验报告——固定范围归一化+逐列加权的闭环发散根因 
teacher forcing val 0.000394 三方最优，但闭环 overall_mse 19843、
error_growth 13.4 首次发散。根因：spk.F 尺度放大（1 归一化单位
=5000Hz）与 w=0.2 放松叠加 exposure bias，自预测反馈滚雪球。
排除保留位列失控与推理端实现 bug。加权方案部分有效（hand 类
episode 2.2-2.8× 优于模型 B），需叠加 R1-B rollout（模型 D 训练中）。
 2026-08-14 13:19:09 +00:00
shufeng2012 9bbbc3fdf4 啥都没用的提交 2026-08-14 19:39:06 +08:00
qing 85bf68f505 feat(actpred): 固定范围归一化 + 逐列加权损失，附 pybot*actpred 审计修复 
新增 action_norm.py 固定物理范围 min-max 归一化，无 stats 文件零状态部署；train.py 引入 _weighted_mse 逐列加权（舵机 1.0/spk 0.2/保留位 0.0）。审计修复: P0-1 pybot 读 normalize_mode, R2-1 NaN 阻断 best, P2-a 后端大小写不敏感, P1-3 utf-8-sig BOM, R1-1 data_dir 覆盖, R2-7 _run.sh 报错, R2-3 空 val 存 best.pt, P2-a2 误报警, R1-2 合并 parse_action_history, P2-b 合并 numpy import。评估修正 oob 物理界+error_growth 按 episode 中位数。推理部署全链支持 fixed_range。
 2026-08-14 18:26:03 +08:00
qing adfa61aa3c docs: pybot×actpred 训练闭环评估实验报告与归一化逐列权重开发方案 
实验报告：dry-run 批量录制 13 episodes/804 样本，未归一化 vs z-score
两模型对照训练，R4 闭环评估定位 spk.F 为主导误差列，记录 oob/error_growth
指标退化与 stats 路径 bug 修复。

开发方案：固定物理范围归一化（actpred 侧常量表，舵机 [0,180°]）+
逐列加权损失，附评估器修正与 rollout/scheduled sampling 配套计划。
 2026-08-14 08:59:53 +00:00
qing aa271e395a fix(pybot×actpred): 审计修复 7 项——Hailo 部署链语义对齐 + NaN 安全 
P1-1: export_deploy.py forward() 从硬编码 3 帧改为 *inputs 动态解析
P1-2: hailo_infer.py 补 predict_delta 支持（残差模式 + --ckpt 自动检测）
P1-3: pybot _load_predictor 自动查找 pred_token.npy/action_stats.npy/
      companion checkpoint，恢复 Hailo 推理训练语义
P1-4: pretrain_mt.py random_images 每 batch 重新生成噪声，防 BN 退化
P2-1: predict.py/hailo_infer.py/robot.py 三层 NaN/Inf 防线
P2-3: recorder.py imu_dim 默认 8→0，避免外部直接使用时形状错误
P2-5: _npu_test.py imu_dim 移到函数定义前，消除执行顺序依赖
 2026-08-14 16:23:05 +08:00
qing 7ec8c9d0e9 fix(actpred): 训练时 action stats 完整路径传给 val_ds，checkpoint 存裸文件名 
normalize_actions 默认改为 True 后暴露的潜伏 bug：stats 保存到
checkpoint_dir 后，cfg 只留裸文件名，val_ds 按 cwd 解析导致
FileNotFoundError。现改为验证集用完整路径构建，checkpoint 配置
存裸文件名（推理端按 checkpoint 目录解析）。
同步修正 test_warn_init_from_mismatch 对默认值的隐式依赖。
 2026-08-14 06:31:15 +00:00
qing af0ff56848 feat(pybot): 录制脚本 record_stand.mt——stand 多姿态序列（微动作分解） 
基于 std.mt 扩展：@Camera 640x480 + MPU6050 绑定 + 5 行 @Action(delay=200)
生成 81 步 actpred 格式 episode（首行不分解 + 4×20 微步插值）
 2026-08-14 06:26:25 +00:00
qing a2c3a579fd fix(actpred): 默认启用动作归一化，避免未归一化时 loss 虚高（几百→<1.0） 2026-08-14 12:01:26 +08:00
qing cd4d512ecd feat(pybot×actpred): R2 多 MPU6050 支持——8×N 姿态向量拼接与归一化平铺 
- robot：_find_imus/_read_imus 按脚本块行序收集拼接 ≤4 个 MPU6050，_pad_imu 对齐 predictor.imu_dim

- recorder/imu_norm/dataset/config：imu.npy 宽度 8×N，归一化除数按传感器数平铺

- 测试：双传感器闭环拼接/pad/truncate、宽布局录制、16 维归一化加载
 2026-08-14 09:34:39 +08:00
qing b289e7d17c fix(pybot): Windows 测试环境兼容（scripts 软链解析、os.pathsep 分隔） 
- conftest：pybot/scripts 为 git 符号链接，Windows 落盘为文本文件（内容=目标相对路径），测试时手动解析到 bot4cj/scripts

- plugin：PYBOT_MODULES_PATH 改按 os.pathsep 分隔，避免 Windows 盘符冒号被切碎导致 find_module 返回丢盘符的路径
 2026-08-14 09:34:26 +08:00
qing a2ba797410 feat(pybot×actpred): R2 姿态反馈方案一——MPU6050 独立 IMU token 全链路 
- pybot：recorder 逐帧落盘 imu.npy（T×8，roll,pitch,ax,ay,az,gx,gy,gz，与帧/动作同调用对齐）；run_loop 对声明 imu_dim 的 predictor 以 predict(..., imu=) 调用（鸭子类型，旧两参调用向后兼容）

- actpred：新增 --imu-dim；model 序列 [img×F, act×H, (IMU), PRED]（imu_dim>0 时 F+H+2，IMU token 位于 PRED 前）；dataset/train 读 imu.npy（缺失按零向量兜底）；predict/ONNX/Hailo 三后端与 export/gen_calibration/dfc_compile/_npu_test 部署链适配 imu 输入

- 姿态按物理量程固定缩放归一化（imu_norm.py，训练/推理共用，零状态）

- 测试：actpred 128 passed / pybot loop+recorder 28 passed
 2026-08-14 09:07:24 +08:00
qing 3e773debc9 docs: pybot×actpred 审计报告与 actpred 研究方向报告 
- docs/reviews/pybot_actpred_AUDIT_20260814.md：双模块审计（15 项既有
  修复确认 + 新发现 P1×4/P2×6，含 P1-2 闭环帧源语义、P1-1 节拍失效研究）
- docs/reports/actpred_research_directions_20260814.md：RNN 思想四切入点
  （C 残差/B 多步/A GRU 记忆 token/D 全 recurrent）+ R1~R13 分层演进路线
- 迁移文档 §9 更新为已实现：进程内闭环
 2026-08-14 07:52:35 +08:00
qing cc2f7bca79 feat(actpred): R1 残差预测+多步展开训练 与 R4 离线评估基准 
R1（可选开关，默认关，向后兼容）：
- --predict-delta：残差预测，target=Δ=a[t]-a[t-1]（归一化空间），
  推理端 predict 自动加回 a_{t-1}（惯性先验平滑动作）
- --rollout-len K + --ss-prob：多步展开 + scheduled sampling，
  首步真历史、后续步按概率用真历史或自预测回传（detach 截断），
  治 exposure bias；dataset 多步样本返回 {steps:[...]}，自定义 collate
- 旧 checkpoint getattr 默认 False 兼容；pybot 闭环/部署链零改动

R4（新增 evaluate.py）：
- 留出 episode 开环滚动预测，复刻闭环口径（图像真值滚动、动作自预测回写）
- 5 个闭环代理指标：overall_mse/error_growth(发散)/error_curve/
  smoothness_ratio(平滑)/oob_rate(越界，数据经验界 min/max+margin)
- 支持 --compare A/B 对比与 --output JSON 报告
- 端到端验证：正确捕捉开环发散(单步 MSE 盲区)与残差平滑收益

新增 17 用例（R1×10 + R4×7），全量 100 passed 无回归
 2026-08-14 07:52:22 +08:00
qing fe12dd7b33 feat(pybot): 进程内实时预测闭环（--loop）与帧源/节拍修复 
- 新增 run_loop 闭环：F 帧+H 步历史双滑窗，冷启动重复同帧+零动作，
  每步 采样→推理→执行→回写，hz 节拍控制，可选同步录制
- --loop CKPT/--hz/--loop-steps 参数，按 .hef 后缀选 Hailo/PyTorch 后端，
  actpred 软依赖（仅 --loop 时 import），保持 pybot 零依赖
- P1-2 帧源修复：闭环改从 camera 守护线程队列取最近 F 帧（低延迟），
  替代 capture() 同步曝光阻塞，framerate/capacity 配置真正生效
- P1-1 overrun 告警：超时步记录实际耗时，汇总 overrun 比例并给降频建议
- 剔除 Speaker.delay 发声阻塞，speaker 补 delay=0 非阻塞
- 新增 tests/test_loop.py 11 用例（冷启动/历史滑动/索引映射/帧源等）
 2026-08-14 07:52:07 +08:00
qing 5af863a2c5 feat(actpred): 训练时安全图像增强（ColorJitter），支持任意 frame_len 
训练集启用 --augment 后对每帧施加亮度/对比度/饱和度/色调变换，
同一样本内所有帧共享参数（模拟连续帧光照不变），验证集不增强。
仅颜色空间变换，无空间变换，动作标签不受影响。
删除 t1.mt（@TEST 块无对应插件，录制时报错）。
 2026-08-13 09:35:37 +00:00
qing 85133868f3 refactor(aibox): 抽离ConversationHistory至subsystems(Wave2阶段1) 
- 新增 subsystems/conversation_history.py: 迁移对话历史管理器(318行)，MemoryDatabase用TYPE_CHECKING注解避免循环导入
- subsystems/__init__.py: 导出ConversationHistory，更新docstring含Wave2
- aibox.py: 移除ConversationHistory类定义(3706->3388行)，仅保留import与类型注解
- 新增 tests/test_conversation_history.py: 41项单测，覆盖构造/当前对话/归档/历史加载/memory_db集成
- 测试基线: 171->212项全过(12.13s)，无回归
 2026-08-13 16:54:32 +08:00
qing 8cb822b511 docs: pybot 微动作分解与自监督数据集录制特性报告 2026-08-13 16:43:12 +08:00
qing bfa6d8deb6 fix(pybot): 录制时改用同步 capture() 按需抓帧，避免帧重复 
_grab_frame 从 camera.latest()（读后台队列）改为 camera.capture()
（直接调 grabber 同步抓帧），确保每个微动作拿到独立帧而非队列中
可能重复的旧帧。Camera 新增 capture() 方法。
 2026-08-13 16:38:15 +08:00
qing 3fc213e7b9 feat(pybot): 微动作分解——带时延的 @Action 行按 10ms 粒度插值执行 
每行带 delay 的动作分解为 N=delay//10 个微步，舵机角度从上一行
目标值线性插值到当前行目标值。首行不分解（设初始位置），每步调
speaker.play(freq, 10) 提供声音+时序，dry_run 下补 sleep(0.01)。
delay 必须是 10 的倍数。录制时每个微步产出一帧+插值动作向量。
 2026-08-13 16:28:00 +08:00
qing d47ef6efb4 docs(aibox): 同步v3.0模块化文档，修复测试路径漂移 
- README.md: 更新行数(8450->3706)、重写目录结构(含tools/subsystems/tests包)、补充包依赖方向与测试运行说明、新增v3.0更新日志
- test_basic_tools.py: 4个ReadFileTool测试改用tmp_path fixture，消除cwd依赖
- 新增 docs/reports/aibox_refactor_progress_20260814.md: 重构进度报告
 2026-08-13 16:26:41 +08:00
qing 791fac0efd refactor(aibox): 抽离B批12个工具类至tools包，附58个单测 
B批（tools/）：迁移依赖子系统的12个工具类（CommandLineTool/SearchSkills/ReloadSkills/InstallSkill/CreateSkill/MemoryTool/MemoTool/UpdateIdentity/UpdateSoul/SaveMemoryAndEndConversation/SetProxy/GetProxy/AskUser），aibox.py减少~1739行

修复MemoryDatabase.get_recent_memories(limit=None)的SQL错误（既有bug，None传给LIMIT ?导致datatype mismatch）

171个单测全绿，循环依赖障碍消除：B批工具直接依赖subsystems而非反向依赖aibox.py
 2026-08-13 16:09:31 +08:00
qing b9f8abdfeb feat(pybot): 运行 .mt 脚本时录制 actpred 格式自监督数据集 
新增 EpisodeRecorder，在 run() 每行 @Action 执行前抓取摄像头帧
+ 构建动作向量，产出 actpred ActionDataset 可直接加载的
episode_XXXX/images/*.jpg + actions.npy 格式。dry_run 下生成
随机噪声帧替代真实图像。

CLI 新增 --record DIR 和 --action-dim 选项。
 2026-08-13 16:08:47 +08:00
qing eadba81c26 refactor(aibox): 抽离工具类与子系统，附单测基线 
A 批（tools/basic_tools.py）：迁移 7 个无外部依赖工具类（FileToolBase/ReadFileTool/WriteFileTool/ListFilesTool/SimpleWebCrawlerTool/GetCurrentTimeTool/CalculatorTool）

Wave1（subsystems/）：迁移 5 个叶子子系统（CommandExecutor/SubprocessCommandExecutor/PromptManager/MemoryDatabase/MemoDatabase/SkillManager），aibox.py 减少 ~1440 行

新增 tests/ 单测 113 个用例全绿，依赖方向维持 common -> subsystems -> tools -> aibox 单向
 2026-08-13 15:48:55 +08:00
qing 8af8dec1b0 refactor(actpred): 默认图像分辨率改回 640×480 
实机测速显示 1080p 采集的预处理缩放（约 45ms）主导端到端延迟
（测速报告 §6.1），640×480 下端到端 18.6ms，与 NPU/ORT 推理开销
更匹配。640×480 亦能被 16 整除，部署导出池化无损失。
已有 checkpoint 自带配置不受影响，仅改新训练默认值。
 2026-08-13 15:25:09 +08:00
qing 823e91a30e fix(actpred): 修复 HEF 帧归一化误判与部署图数值不等价，补齐 P3 审计项 
- hailo_infer: 帧归一化判定改为量化网格 dequant(0)（旧启发式把归一化
  帧当原始像素喂入，图像路径饱和破坏；实机 max_diff 2.55→0.37，
  img 敏感性 1.44→22.26）
- export_deploy: pool kernel 由卷积真实输出尺寸探测（H//16 在 1080
  高度下静默丢弃末行）；mobilenet backbone 给出明确报错
- mt_parser: @Action 为文件末位块时解析成功，不再静默丢数据
- config: checkpoint train 段未知键/非 dict 校验；init-from 兼容性
  警告助手（normalize/action_dim），train 与 pretrain 共用
- dataset: stats 文件形状校验；predict: 移除误导性 --action-dim
- dfc_compile: --frame-count 参数化（原硬编码 3 帧）
- gen_calibration: 旧模式校准图像改分块 memmap 生成（1080p 原一次性
  分配 ~600MB）
- _npu_test: torch 参考反归一化对齐后再与 HEF 比较
- 单测 81→90 全过；README 与测速报告更新为验证轮次数据
 2026-08-13 15:22:34 +08:00
qing 316758d80e fix(actpred): 修复动作归一化统计量未覆盖 history 导致的 z-score 爆炸 
两个问题（本轮归一化编译链路上实测暴露）：

1. 统计量只按 targets 计算：targets 中恒定的列 std 落到 1e-8
   地板值，而 history 窗口可能含该列的其他取值（.mt 脚本前几行），
   z-score 爆炸（实测 (90-45)/1e-8=4.5e9）→ act_tokens ±1e9 →
   DFC optimize 报 NegativeSlopeExponentNonFixable（desired shift
   23 > 15 data bits）。pretrain_mt.py 与 dataset.py 的统计量改为
   history∪target 联合计算，修复后校准数据 max|z| = 4.77。

2. action_stats_path 存成含目录的相对路径（"./checkpoints/
   action_stats.npy"），推理端（predict/export_deploy/gen_calibration）
   按 checkpoint 目录解析时二次拼接成 checkpoints/./checkpoints，
   导出直接 FileNotFoundError。train.py/pretrain_mt.py 改存裸文件名
   "action_stats.npy"（stats 与 checkpoint 同目录，语义一致）。

新增回归测试 test_stats_cover_history_values（history 独有取值不
得被 1e-8 地板值打爆），全量 77 通过。

归一化重编译全链路通过：token 量级 |img|=0.53 |act|=2.93 健康，
optimize 通过，连通性检查 5/5，HEF 2.02MB 已部署 Pi 待 _npu_test
复验。
 2026-08-13 06:43:51 +00:00
qing 52c0ade3c4 fix(actpred): 定位 HEF 输入不敏感根因，补齐归一化预训练链路 
根因：预训练全零图像占位使 BN running_var 停在初始小值，推理时
特征放大至 ±1e6，DFC 在 token merge 点按最大幅度分配共享量化
scale，pred_token/act_tokens 全部被压成 0，HEF 输出对任何输入
恒定（详见 docs/reports/actpred_hef_insensitivity_rootcause_20260813.md）

- export_deploy.py：新增 check_token_ranges 导出前 token 量级检查
  （|img|>100 中止导出并提示微调；act/img 比例过大警告；归一化
  模型在 z 空间采样，避免零方差列爆炸）
- pretrain_mt.py：新增 --random-images（ImageNet 归一化噪声占位，
  恢复 BN 统计）、--init-from（微调起点，含动作空间一致性警告）、
  --normalize-actions 完整支持（训练集 stats 计算与保存、验证集复用）
- gen_calibration.py：归一化模型的校准集自动 z-score 动作历史
- _onnx_validate.py / _npu_test.py：归一化模型适配（torch 参考
  z-score、HailoPredictor 传 stats_path）
- README：预训练章节补充新参数与 NPU 部署警告
- 单测 76/76 通过；冒烟验证：1 epoch 噪声微调后 |img| 2.46e5→8，
  归一化后 |act| 694→2.9
 2026-08-13 13:57:38 +08:00
qing 8c58770280 fix(actpred): 修复 DFC 连通性检查在 5.3 HAR 下被静默跳过的缺陷 
DFC 5.3 的 HAR 不含 .edges 文件，原检查从未真正执行（仅打印
WARNING 跳过），输入断连的 HEF 仍可编译通过。改为解析主 hn 图
（layer output 边）做 BFS 可达性验证，任一输入层不可达输出层即
报错阻断；har_input_layer_names 同步改为数字后缀排序并优先取
主图 hn。新增 3 个单测（排序/通过/断连拦截），全量 76 通过。

本轮 224×224 重编译实测：优化后 HAR 5 输入均可达输出层（此前
64 版 HEF 输入不敏感的连通性隐患已消除）；但 NPU 复验输出仍不
敏感，pred_token 边缘 scale=1965.92 表明抖动校准未生效，根因
待查（见后续提交）。
 2026-08-13 05:13:18 +00:00
qing a6e1781185 docs(actpred): 更新 Hailo 部署文档与报告，清理过时引用 
- README: 部署工作流更新（224×224、pred-token-out、抖动校准、
  连通性检查），首版 HEF 输入不敏感警告改为修复清单，ONNX 测速
  数字更新为 224 实测
- hailo 调研报告：驱动 5.3.0、vstream 乱序踩坑、编译断连排查与
  修复表、重编译待办
- 测速报告：新增 §6 Pi 5 224×224 复测
- 清理已删除报告的 4 处失效引用（审计报告/迁移文档/项目画像）
 2026-08-13 12:22:41 +08:00
qing 14964b9574 fix(actpred): 修复 Hailo HEF 编译链路的输入断连与封装问题 
- hailo_infer: 帧输入按 input_layerN 排序绑定（vstream 报告顺序实测
  为 1,5,4,3,2，按报告顺序会 frame1/frame2 错位），新增 --pred-token
- gen_calibration: pred_token 校准改为学习值 ±30% 抖动，修复常量
  校准量化退化（scale=18571.7，任何输入都被量化成 0）
- export_deploy: 新增 --pred-token-out 保存学习值供推理端喂入
- dfc_compile: parser/optimize 后自动检查输入层连通性，断开即报错
- 新增 _npu_test.py（NPU 4 角敏感性复验）与 _onnx_validate.py
  （编译前 ONNX 数值门槛），test_actpred 补乱序帧序用例
 2026-08-13 12:22:26 +08:00
qing 2068319c3a fix(actpred): 落实 0812 代码审计 N-2/N-3 修复项 
- 默认 batch_size 32→4（1920×1080 下 CPU/Pi 内存不可行）
- 速度基准报告补 1080p 复测注记（CPU 不可实时，需 NPU 或降分辨率）
- 附重写后首轮全量审计报告（含 N-1 checkpoint 兼容性回归记录）
 2026-08-13 01:34:00 +00:00
qing 0d16832612 feat(actpred): 新增 Hailo DFC 编译链路，ONNX → HEF 全流程打通 
训练态 ONNX（5D 输入/AdaptiveAvgPool/注意力 head reshape）无法被 DFC 解析，
新增 export_deploy.py 做权重不变的等价图改造：帧分支展开 CNN、img_proj
折叠为 1x1 卷积、注意力按头展开、全程 (1,1,S,d) 无 transpose 布局。
dfc_compile.py 一键走 parser→optimize→compiler（DFC 5.3），
gen_calibration.py --deploy 生成部署布局校准集。
已验证 110 层完整网络编译为 hailo10h HEF（1.8MB，4 contexts）。
 2026-08-13 01:33:58 +00:00
qing 0cfb3a7581 refactor(aibox): extract hardcoded prompts to template files 
- Move all default prompt content from PromptManager._ensure_* methods into aibox/prompts/ template files
- Add 8 new template files: 00_IDENTITY, 100_STATUS, 1_memory_search, 2_memory_save, 5_memo_management, 8_identity_management, 9_language_instruction, 11_emotion_management
- Refactor _ensure_* methods to copy from template directory via _ensure_from_template()
- _ensure_skill_files now auto-discovers N_*.md files instead of hardcoded list
- Update README.md with complete file manifest
- Single source of truth: aibox/prompts/ is the only prompt template source
 2026-08-13 08:19:53 +08:00
qing e77ef8cf76 Merge branch 'main' of https://git.cancerai.top/qing/blackbird 2026-08-13 08:08:11 +08:00
qing 175fa5d244 refactor(fsys): 移除遗留死接口与快捷登录入口 
删除无调用方的 /api/check_user（Users 无 email 列，生产恒 500）与
/api/hash（前端早改直传密码给 ca，无鉴权 SHA-256 端点徒增哈希预言机
风险），连带清理 _rpc/_call_db/FsysExp/sha256_hex/限速设施等失去唯一
使用方的死代码；login.html 移除 yhdet 快捷登录按钮及"或"分隔线
（fsys 无 /yhdet_callback，入口本就失效）。同步两处 README。
 2026-08-13 08:08:01 +08:00
qing 62fab2bc2c feat(aibox): strengthen proactive ask_user and express_emotion guidance 
- Rewrite ORCHESTRATOR_TURN_GUIDANCE: remove conservative '宁缺毋滥' principle,
  add 5 trigger scenarios each for ask_user and express_emotion
- Rewrite conversation start guidance: split into 3 steps with concrete examples
- Improve AskUserTool description: from passive 'encountered a problem' to
  proactive 'actively care about user, clarify needs, confirm intent'
- Improve ExpressEmotionTool description: add 'like caring for a friend' tone
  and 4 usage scenarios
- Update 99_SOUL.md: add behavior rules 9 (proactive questioning) and 10
  (emotional expression), expand workflow from 7 to 9 steps adding emotion
  interaction and follow-up questioning
 2026-08-13 07:59:53 +08:00
qing 9b6aa39b94 fix(dnfs2): update_note 成环检测（修复已知限制 L-1） 
新增 _is_descendant 祖先走查：改 pid 时从新父节点沿 pid 链逐级向上，
命中自身即拒绝（自引用/移入自身子树均成环，子树不可达）；深度上限 64
+ visited 集防存量脏数据死循环，db 错误 fail-closed 抛 500。
README 已知限制 L-1 移入安全修复表。
 2026-08-13 04:10:35 +08:00
qing e9463a28fb feat(aibox): 每轮临时注入互动风格引导（情绪化表达/适时询问用户） 
编排者每轮请求在 enhanced_messages 末尾临时拼接互动风格提醒
（ORCHESTRATOR_TURN_GUIDANCE），引导用 express_emotion/ask_user
保持有温度的对话，并带适度约束；不写入对话历史，工具调用递归续跑
时跳过，worker 子代理不受影响。
 2026-08-13 04:04:08 +08:00
qing 56b6285ffd fix(fsys): 树状笔记"删除当前节点"按钮按节点权限显隐 
当前用户非当前节点主人（且非管理员）时隐藏删除按钮：新增与导航栈
平行的 can_operate 权限栈，进入/返回/删除节点时与 stack 同步，
load_notes 渲染后统一刷新按钮显隐；按钮默认隐藏避免根节点状态闪现。
 2026-08-13 03:57:37 +08:00
qing f623294af6 fix(aibox): 拦截编排者误调执行面工具并清理旧版 run_command 引导 
主代理未注册 run_command 等执行面工具，但内置默认提示词与
search_skills/create_skill/install_skill 文案仍引导其直接调用。
新增 WORKER_ONLY_TOOLS 拦截：编排者误调时返回纠正信息引导改用
create_subagent；同步 3/4/6/7 号默认提示词与默认 SOUL 为编排者口径。
 2026-08-13 03:56:19 +08:00
qing 15b4fb5698 chore(aibox): 添加 wo-shi-zhu 幽默互动技能定义 
用户创建的轻量技能：当用户说"我是猪"/"猪猪"/"哼哼"等时，用可爱猪猪风格幽默回应，
让对话更轻松。纯文本技能描述，无代码逻辑。
 2026-08-13 03:39:45 +08:00
qing 45bc019bfc feat(aibox): 子代理输出转发开关 subagent_stream_output（默认开启） 
将上一轮的「子代理实时输出可见化」固化为可配置开关，避免在生产环境刷屏或泄露中间过程。

- common/config.py: 默认配置新增 subagent_stream_output: true
- aibox.py run_full_subagent: 读取该开关；关闭时 _effective_output_callback 置 None，
  子代理在后台静默执行（主对话侧栏不显示其思考/工具调用/回答），开启时按原逻辑
  转发 line/chunk/reasoning。
- 仅影响主对话侧栏可见性，不影响子代理执行与最终返回摘要；老用户配置缺该键默认 True（兼容）。
 2026-08-13 03:38:20 +08:00
qing c9eaf988b3 feat(aibox): 子代理实时输出可见化（转发 line/chunk 到主对话侧栏） 
此前子代理（create_subagent / run_full_subagent）的输出回调只转发 reasoning_* 三类思考消息，
导致子代理真正的回答文本（chunk）与工具执行过程（line，含命令输出/工具调用）被丢弃，用户看不到。

改动：
1. run_full_subagent 的 sub_think_callback 白名单放开，新增转发 line / chunk；
2. SubAgentTool._subagent_output 处理 line（🔹 [子代理] 前缀）与 chunk；
3. chunk 文本先累积于 _subagent_chunk_buf，遇非 chunk 消息或 execute 结束时由
   _flush_subagent_answer 统一冲刷（🤖 [子代理回答]），避免侧栏逐字断行。
仅主对话侧可见，worker 执行子代理本身不受影响。
 2026-08-13 03:36:32 +08:00
qing 23a10c37c7 feat(aibox): 对话开始阶段注入引导提示词（查阅记忆/询问用户/情绪化） 
在 DeepSeekChat._init_system_prompts 末尾（连接初始化、/new、/reload_prompts 均会重跑）注入一段仅对主对话（编排者）生效的系统提示词，引导智能体在对话开始时主动：
1. 用 memory 工具查阅历史记忆、保持上下文连贯；
2. 主动关心/澄清意图，必要时用 ask_user 工具向用户提问；
3. 以情绪化方式开场，适时用 express_emotion 工具表达情绪。
worker 子代理不注入，避免执行面被人格/情绪干扰。
 2026-08-13 03:29:37 +08:00
qing 518c8b2b90 feat(aibox): v2.9 编排者-执行者工具分层（tool_profile） 
主对话仅保留记忆/情绪/调度/子代理派生等管理面工具，不再直接持有命令行；
子代理（worker）仅注册 7 个执行面工具，无记忆/人格/派生/提问能力，
修复子代理可改写主人格（update_soul）与递归派生的隐患。
附 v2.9 配套运行期提示词模板（aibox/prompts/）与实施方案文档。
 2026-08-13 03:05:47 +08:00