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qing 77262f8c3a fix(aibox): inject available model profile names into create_subagent (M2) 
The LLM had no way to know which profile names exist in the models
config section; a hallucinated name fell through to bare-name semantics
(default endpoint + bogus model) and failed at request time with API
400.

SubAgentTool now builds the model hint dynamically from config via
_model_names_hint(): description and the model parameter's JSON Schema
description both list the profile names, with the default profile
(api.default_model) marked. Empty or malformed models sections keep
the original wording untouched (zero breakage); exceptions degrade to
no hint.

README: tool table note, test count 293, new v3.4 changelog entry
summarizing the H1/H2/H3/M2 profile-hardening batch.

Tests: new TestM2SubAgentModelHint (5 cases); full suite 293 passed.
 2026-08-17 23:42:04 +08:00
qing 84a3f6dd5e fix(aibox): make --model effective in WebSocket server mode (H3) 
--model was accepted by parse_args but only consumed inside
handle_once_mode, so `python aibox.py --model kimi` (server mode)
silently ignored the override.

The model now flows as a process-wide override:
main() -> EnhancedAIManager(model=...) -> DeepSeekChat(model=...) in
all three AI creation paths: add_ai (main dialogue),
WebSocketHandler._create_session_ai (per-connection sessions), and
TaskScheduler._create_task_ai (scheduled tasks). Manager logs
"CLI 模型覆盖已启用" at startup for observability. --once mode
plumbing is unchanged; --model=None keeps config-driven behavior.

Tests: new TestH3ModelPlumbing (6 cases) mocking DeepSeekChat to
assert the constructor kwarg across manager/session/task paths plus
parse_args; full suite 288 passed.
 2026-08-17 23:37:59 +08:00
qing 0e9efe4895 fix(aibox): validate model profile schema at config source (H2) 
Profiles previously had no validation, so config errors surfaced far
from their origin and cryptically:
- explicit profile missing `model` fell back to the profile NAME as the
  model (a profile named "local" would send "model": "local")
- default profile missing `model` with no model param produced
  "model": null -> API 400
- missing `api_url` surfaced as requests InvalidURL

_resolve_model_profile now runs _validate_profile (dict type + api_url)
before reading fields and _require_model on the effective model,
raising ValueErrors that name the profile, the missing field, and the
config.json path to fix. Bare model names still legally substitute for
a default profile's missing model field.

Tests: new TestH2SchemaValidation (6 cases: missing model/api_url,
null-model via default profile, bare-name substitution, non-dict
profile, e2e create_llm_client); full suite 282 passed.
 2026-08-17 23:31:06 +08:00
qing 4480bce684 fix(aibox): never fall back to deepseek.key for model profile endpoints (H1) 
~/.cert/deepseek.key is a DeepSeek-only credential; when a models profile
specified its own api_key_env (e.g. MOONSHOT_API_KEY) but the env var was
unset, resolve_api_key silently read that file and sent the DeepSeek key
as Bearer to a third-party endpoint (cross-vendor credential leak).

resolve_api_key gains allow_key_file (default True for the legacy flat
api section); create_llm_client passes allow_key_file=profile is None so
any profile path raises a clear RuntimeError instead, pointing users to
set the env var or use "" for local keyless endpoints.

Tests: new TestH1KeyIsolation (4 cases) with a mocked readable
deepseek.key proving the profile path errors out while the flat api
section still reads the file; full suite 276 passed.
 2026-08-17 23:28:25 +08:00
qing 58725c8a12 docs: sync async inference loop into module docs 
pybot --loop HEF 后端异步闭环（执行上一步动作与 NPU 推理并行）与 actpred predict_async 流水线落地后未同步文档，本次补齐：

- pybot/README：--loop 补异步推理路径说明（滞后一拍，~16ms→~12ms）

- actpred/README：Hailo 节新增 predict_async 小节（缓冲语义/2.6× 实测）

- 根 README、MODULES.md、ARCHITECTURE.md：pybot 行与机器人数据链同步

- MODULES.md：docs md 计数 70→76；ARCHITECTURE §9 挂 panel 设计稿规划项
 2026-08-17 22:56:30 +08:00
qing 90f5544673 docs(aibox): changelog F2 (registry timeout cleanup + reader finalization) 
Batch F bullet now split into F1/F2 entries; F2 covers unified
timeout-path cleanup of tool streaming attributes and reader-thread
finalization with the CPython stream-lock correction; test count 272.
 2026-08-17 22:49:45 +08:00
qing 5bcf22f9a7 fix(aibox): registry timeout cleanup + reader thread finalization (F2/N6+N4) 
N6: both streaming-forward timeout paths (deadline hit, join(5)
expiry) previously returned early and skipped the
tool.streaming_output / tool.output_queue cleanup, leaving the daemon
thread writing through the instance attribute — zombie output could
leak into the next session's queue once the attribute got reassigned.
Now unified through a timed_out flag with cleanup at the single exit;
stream_tool_timeout becomes an instance attribute (3600s default,
test-tunable).

N4: reader-thread finalization after timeout/grace break. First
implementation followed the audit suggestion (close stdout + join),
but PoC regression proved close() blocks: CPython stream objects hold
an internal lock, so closing while readline is blocked parks until
readline returns (PoC-1 regressed 3s -> 15.2s, exactly the
Start-Sleep duration). Corrected strategy: when reader already got
EOF, close stdout to release the pipe fd; when reader is still
blocked, only join(timeout=2) then give up (daemon-bounded, thread
ends naturally when the grandchild exits and EOF arrives), keeping
the main flow prompt. Audit report updated with this correction.

Tests: new tests/test_f2_fixes.py (5 cases), PoC regression 5/5
(PoC-1/4 back to ~5s), full suite 272 passed.
 2026-08-17 22:47:37 +08:00
qing 6ef5d11d9d docs(aibox): sync README with Batch E/F security fixes 
- feature list & tool table: set_proxy password semantics (memory-only,
  password_env for persistence)
- config example: fix stale flat proxy section to actual proxy.socks5
  structure with password_env; add plaintext-not-persisted note
- changelog: new v3.3 section covering Batch E (command exec protection
  chain) and Batch F (credential protection), test count 267
 2026-08-17 22:41:24 +08:00
qing eb88a77238 fix(aibox): never persist SOCKS5 proxy password to disk (F1/N1, +N11) 
- config.set_proxy gains password_env (aligned with api_key_env
  convention): config file persists only the env var name; plaintext
  password lives in memory for the current session only
- _save_config deep-copies and nulls proxy.socks5.password before
  json.dump, so every save path is sanitized (defense in depth)
- get_proxy resolves password as in-memory plaintext first, then via
  password_env from os.environ; downstream consumers (llm_client,
  web tool curl args) unchanged
- legacy migration on load: plaintext found on disk is kept in memory
  for the session, file is immediately rewritten sanitized
- SetProxyTool exposes password_env and reports password source
- registry debug logs mask password/api_key/token/secret/authorization
  kwargs (N11)

Tests: new tests/test_config.py (3 cases: no plaintext on save,
password_env resolution, legacy migration); full suite 267 passed.
Audit report updated with Batch F progress.
 2026-08-17 22:37:30 +08:00
qing a833cd0d5f fix(memdb): expire semantics + Boost 1.83 portability + backlog & test harness 
- expire 改为 update+refresh_ttl：键不存在返回 false，与 del/update 约定一致
- _require_string 适配 Boost 1.83（boost::json::string 已非 std::string）
- 新增 --backlog（默认 128，libmsg 默认 10 短连接突刺易丢连接）
- Makefile 补 HOST/PORT 默认值，test-memdb 用 PID 文件替代失效的 kill %1
- 补测试：复制构造/源销毁后副本有效/refresh 延长 TTL/expire 不存在键
 2026-08-17 14:29:41 +00:00
qing 207137c0dd fix(libmemdb): deep-copy semantics so indices point into the copy's own list 
默认复制只拷贝容器，keys/time_touch 中的迭代器仍指向源对象的 list 节点，
源销毁或改动后副本悬垂（UB）。改为保留时间戳的深拷贝构造 + copy-and-swap 赋值。
 2026-08-17 14:29:39 +00:00
qing b2ecb8e12b fix(libmsg): close fd-reuse race silently killing short-lived connections 
worker 收 EOF 失败后过早清除 busy 标记，事件循环对同一 fd 重复投递任务，
迟到的失败标记经 fd 复用落在新连接上被 _reap_failed 误杀（客户端收到空 EOF）。
失败路径改由 _reap_failed 统一清除 busy 并关闭；_handle_client 增加防重复投递守卫。
memdb 短连接压力测试错误率从 5-9% 降至 0。
 2026-08-17 14:29:37 +00:00
qing 910ab8aa38 feat(pybot): 闭环异步推理——执行上一步动作与 NPU 推理并行 
run_loop 自动检测 predictor.predict_async 走异步路径：提交推理后并行
执行上一步动作（滞后一拍，10Hz 下 100ms），隐藏真实 I2C 执行耗时；
同步路径不变。pybot 97 测试全过（新增异步路径 + 滞后一拍执行验证）。
 2026-08-17 21:59:25 +08:00
qing 8de7f6696c feat(actpred): HailoPredictor 异步推理接口——run_async 流水线 2.6× 吞吐 
新增 predict_async()（4 缓冲池 + 完成回调 + _AsyncJob.result），与同步
predict 语义/输出完全一致（重构公共 _prepare_inputs/_fill_bindings/
_postprocess）。真实 HEF 实测：连续吞吐 6.0ms vs 同步 15.5ms；扩展测试
10 seed 随机/60 任务乱序对应/混合调用/缓冲压力/300 次稳定性/4 线程并发
全部 0 差异，190 单测 OK。
 2026-08-17 21:46:26 +08:00
qing 1348660cd8 docs(aibox): second-round audit re-review at HEAD 177a9ac 
- Batch E fixes re-verified: H1/H3/M1 solid, H2 solid but with two
  residuals (reader thread leak, subagent timeout blind spot), M2
  incomplete (timeout paths skip tool attribute cleanup)
- Legacy M3/M4/L1/L3 confirmed unfixed; L1 found second instance at
  db.py:459 (get_immediate_memos)
- New findings: 1 high (SOCKS5 proxy password persisted in plaintext),
  9 medium (drain thread leak, event-loop blocking RLock, FTS5 keyword
  injection, streaming bypass of result length cap, persistent prompt
  injection storage, TOCTOU on mark_as_triggered, etc.), 7 low
- Updated compliance matrix and proposed Batch F fix plan (F1-F6)
 2026-08-17 17:51:43 +08:00
qing 177a9ac9a6 fix(aibox): close audit findings H1-H3/M1-M2 (command exec protection chain) 
- H1: CommandLineTool.execute_streaming now purely delegates to injected
  executor; removes 150-line duplicate Popen loop that bypassed 1MB cap,
  cancel() and timeout protections
- H2: thread the blocking readline into a daemon reader thread; main loop
  polls queue with 0.1s ticks so timeout/1MB checks fire even for silent
  commands (verified: 3s timeout on 15s sleep, was 15s+ before)
- H3: stdin=DEVNULL on both Popen sites; stdin-waiting commands now hit
  EOF instead of deadlocking the tool thread forever
- M1: heredoc delimiter uniquification in write_file guidance (content
  line equal to AIBOX_EOF no longer truncates into shell injection)
- M2: 3600s total deadline on registry streaming forward loop

Verification: PoC regression 5/5 PASS (timeout/1MB/cancel/delegation),
full unit suite 264 passed. Audit report updated with Batch E results.
 2026-08-17 17:28:41 +08:00
qing ce142fe32f docs(aibox): sync once-mode docs (MODULES/ARCHITECTURE/dev-doc) 
- MODULES.md/ARCHITECTURE.md：aibox 条目补 --once CLI 与 models 多模型档案（三处同步惯例）
- 开发文档新增第 7 节实施状态：四批提交映射、与计划的 4 处偏差（--once-timeout 改名/models 默认空/worker-only 精简 prompt/退出码 1 边界）、验证结果
- 原 7/8 节顺延为 8/9
 2026-08-17 17:12:15 +08:00
qing d03dbc7f91 feat(aibox): batch D multi-model profiles + docs 
- models 配置节：多 OpenAI Chat Completions 兼容端点按档案名切换，默认空 dict 零破坏回退旧 api 节
- --model 双语义：档案名（命中 models 节完整采用）/ 裸模型名（同端点换模型）
- resolve_api_key 档案级 env 三级语义：未配置回退 api.api_key_env / 显式名称 / 空串免密（Ollama/vLLM）
- 档案级 reasoning_enabled 附加 client 属性，DeepSeekChat._reasoning_enabled 优先读取
- llm_client 增加 openai_compatible/openai provider 别名
- README 更新：aibox/README 六处（特性/配置/多模型档案专节/CLI 参数/更新日志 v3.2/测试计数 264）+ 根 README aibox 小节
- 单测 17 项新增（test_models_profile.py），全套 264 项全过
 2026-08-17 16:58:33 +08:00
qing a5af4bb404 feat(aibox): batch C once mode hardening 
- SQLite WAL：subsystems/db.py 建库时 PRAGMA journal_mode=WAL，缓解多 CLI 进程并发写锁
- --worker-only CLI 参数：纯执行面模式（tool_profile=worker），注入精简 system prompt 避免人格/身份提示词污染
- --model / --temperature 覆盖参数：DeepSeekChat 构造透传，create_llm_client 与 stream_chat 两处生效
- 子代理工具失败透传：run_full_subagent(outcome) → SubAgentTool 打 _SUBAGENT_TOOL_FAILED_MARKER → _handle_tool_calls 检测置 orchestrator stats.tool_failed 并剥离标记
- Batch C 单测 5 项：worker profile 工具集、model/temperature 构造、子代理失败标记透传与剥离
 2026-08-17 16:32:22 +08:00
qing 9e0d39c912 feat(aibox): batch B once mode refinements 
- parse_args 新增 --no-save-memory / --show-reasoning
- DeepSeekChat.__init__ 增加 enable_memory 参数，干净禁用 MemoryTool（注册层不加入 schema）
- 修复 _think_and_respond_impl 压缩提示 print 污染 stdout：改走 output_callback(line)
- handle_once_mode 接入新参数：reasoning 默认静默 + show_reasoning 显式开启 + quiet 最高优先级
- 退出码 1 覆盖 orchestrator 工具异常（stats.tool_failed）；worker 子代理非零码透传留 Batch C
- 新增 tests/test_once_mode.py（10 项：enable_memory 开关/回调分流/退出码状态/压缩提示不污染 stdout）
 2026-08-17 16:00:45 +08:00
qing ce3fb7fc74 feat(aibox): add CLI once mode (--once/--quiet/--once-timeout) 
- parse_args 新增 --once/--quiet/--once-timeout 参数
- 新增 handle_once_mode：stdout chunk 流式、stderr 过程行、SIGINT 三层取消、超时 Timer
- 退出码：0 成功 / 2 API 失败 / 3 中断 / 4 超时；与 WebSocket 零回归
- 配套开发文档：docs/reports/aibox_cli_once_mode_dev_doc.md
- 附带修复：memdb/test_memdb.py 并发测试硬编码端口
 2026-08-17 15:45:06 +08:00
qing 2b133f1531 docs: cv2.LUT 优化验收测试报告 + 方案文档实测数据更新 
200 次均值端到端 16.1ms（3.3×），分段 3.0/12.5/0.6ms——瓶颈已转移至
NPU 本身；一致性 7 类输入 + 8 seed 随机全 0 差异；10Hz 预算占用 16%。
 2026-08-17 15:28:15 +08:00
qing 40523f6f8a feat(actpred): HailoPredictor cv2.LUT 快路径——归一化+量化合并，端到端 3.3× 
帧预处理从 26.5ms 降至 1.7ms（15.8×），端到端 52.4 → 16.0ms。惰性导入 cv2、
无 cv2 自动回退 float 路径；非 uint8/非 3 通道/尺寸不匹配输入走 PIL 转换
与 float 路径语义一致（7 类输入实测 max_diff=0）。OpenCV 5.0 仅支持单通道
LUT，逐通道应用后 merge。依赖加入 requirements.txt。
 2026-08-17 15:10:40 +08:00
qing 8a5162c912 docs: 修订 Hailo 预处理优化方案——查表法实测证伪，改合并乘加为主 
原型实测：numpy 高级索引查表无加速（26.6 vs 28.5ms），预期 18-20ms 不成立。
主方案改为合并系数乘加（-5ms，0 LSB 等价），cv2.LUT 列为可选激进路径；
预期收益修正为 ~47ms（纯 numpy）/ ~25-30ms（cv2）。
 2026-08-17 14:48:26 +08:00
qing 116d6b63bd docs: actpred Hailo 预处理优化方案——查表法合并归一化+量化 
新 640×480 数据集实测端到端 52.4ms，预处理 35.9ms 占 68%（float 归一化
27.2ms + 量化绑定 9.1ms，存在中间 float 冗余）。方案：256 项查表合并
归一化与量化（数值等价），预计预处理降至 3-6ms、端到端 ~18-20ms。
 2026-08-17 14:41:15 +08:00
qing 0fa32cb5e7 feat(actpred): HailoPredictor 适配 v4 onehot HEF——1864 logits 解码 + 固定列覆盖 
v4 onehot 模型 HEF 输出 (1,1,1864)，原回归假设（输出=action_dim）导致
输入分类与维度校验失败。_classify_inputs 改为 pred_token 先判（s[1]==1）、
其余 3 维归 history；_derive_dims 识别 TOTAL_BINS 输出；predict 经 bins.decode
期望值解码并固定权重 0 列（与 predict.py 同语义），新增 column_weights 参数。
_npu_test.py 指向 v4 并增加 onehot 参考分支，NPU 实测 4 角 PASS、
HEF vs torch max_diff 0.5°。
 2026-08-17 14:29:21 +08:00
qing 63c29680ce docs: panel 微服务开发文档——背景视图聚合控件片段 
设计稿：panel:9201 提供背景视图，各服务以 /panel-widget/<id>
暴露前端片段，面板拉取聚合后以 iframe 沙箱插入；含 postMessage
协议、BFF 转发、CSP 分层隔离与 M1-M4 实现阶段划分
 2026-08-17 00:43:02 +00:00
qing 76afa37c6b fix(pybot): 录制 spk.F 恒 0 改为动态列查找——不依赖固定列号 
原 recorder 按固定索引 SPK_F_COL=10 写 0，脚本列布局变化时会写错列；
改为 RobotStruct 录制前按设备名+参数名动态定位 frequency 列（无 Speaker
块返回 None 跳过），与模型固定输出契约一致，语义与 286e632 相同。
 2026-08-16 16:17:55 +00:00
qing 293d71e86b fix(actpred): gen_calibration --deploy 的 is_range_mode 未导入即使用 
import 在 if 分支内滞后于首次调用，fixed_range 归一化模型生成校准集
时直接 NameError；导入提前到 build_deploy_set 开头。
 2026-08-16 16:17:10 +00:00
qing d8b601ab9a feat(bot4cj/scripts): 12 个 mtc DSL 源声明 Camera——录制免注入 
动作脚本统一加入 Camera("cam0",640,480,30,8)（record_stand.py 已有），
编译产物自带 @Camera 块，pybot --record 直接可录，取代 v2 的
"注入式录制"变体方案。手写 .mt 保持不动（bot4cj 共享、美化格式）。
 2026-08-15 19:48:16 +08:00
qing 286e632288 fix(pybot): 录制 spk.F 列恒 0——与模型 FIXED_OUTPUT 对齐 
F2 方案下推理端 spk.F 固定输出 0（bins.FIXED_OUTPUT），而脚本真值
可达 1000Hz，保留真值产生"模型 0 vs 数据 1000"的评估伪影（14.5K）。
录制时写常量 0 消除伪影；spk.delay 微步录制下恒 10.0 已与模型一致。
data_v3（296MB 可复现录制产物）加入 .gitignore。
 2026-08-15 19:48:09 +08:00
qing 37feb09185 fix(actpred): 固定 0 列未被覆盖——掩码按权重而非常量值 
fixed_zero_columns 对 spk.F 返回常量 0，调用处掩码 fixed!=0 将其
排除，spk.F 垃圾预测（69-423Hz）继续进闭环。改为按权重<=0 掩码
覆盖（含固定 0 的列）。修正后舵机闭环 MSE 14477 假象 → 293 真实
（hand 类 55K 是固定 0 vs 真值 1000 的指标伪影）。+1 回归测试。
 2026-08-15 10:02:49 +00:00
qing 8a9a061662 fix(aibox): 子代理返回截断修复——收尾报告自生成替换外部摘要器 2026-08-15 14:27:27 +08:00
qing 0be9e5d0d2 feat(bot4cj/scripts): 13 个 .mt 脚本的 mtc DSL 源码（新格式） 
std/stdd/tilt-r/l/f/b/lie-down/jump/rght-hand/left-hand/left-turn/t0/record_stand 全部转为 Python DSL（mtc 编译器输入），与原 .mt 执行级等价：经 RobotStruct dry-run + EpisodeRecorder 验证，actions.npy 形状一致且逐元素相等，record_stand 的 imu.npy (100,8) 形状一致，编译零告警。

关键语义依据：pybot 微步对舵机列线性插值、对 spk.F 列不插值（行级阶跃），分别对应 SetTo 斜坡段与 Beep 恒值段；首行 delay=200 恒等分解对应 stand() 的 10ms 瞬时到位段。原 .mt 保留未动，可用各文件头注释中的编译命令重新生成。
 2026-08-15 14:25:59 +08:00
qing a80aaabffe feat(actpred): 动作历史角度抖动增强——对抗微步样本相关性 
微动作插值使相邻样本高度相关，有效多样性远低于样本数（过拟合根因
之一）。--action-jitter >0 时对输入历史加高斯噪声（σ=比例×列物理
范围，如 0.01=舵机±1.8°），制造虚拟邻近状态；且与闭环自预测历史
噪声同源，增强反馈鲁棒性。目标保持干净不抖动。默认 0=关，+2 测试。
 2026-08-15 06:15:16 +00:00
qing 01126a5786 feat(mtc): .mt 脚本编译器落地 + pybot 扬声器静音语义 
mtc 新模块：命令式动作脚本（Python DSL）→ .mt 矩阵编译器，非阻塞时间轴 IR（重叠截断/rest 静止值）+ 10ms 栅格化，产物可由 pybot/bot4cj 直接执行；34 测试全绿（含 pybot parser e2e）。

pybot speaker.py：frequency<=0 改为静音节拍（仅 sleep 保时序，不再钳到 min_f 低鸣），对齐仓颉版 sleep 占位语义；mtc Beep 通道 rest=0，段前/段间/段后回落静音，两侧语义闭环。

修复 test_actpred_compatibility 过时断言（99c1bc1 首行分解为重复微步 19→20 帧时漏改，14→15）。

文档三处同步：根 README 回填 memdb/pybot/actpred 并新增 mtc（模块表+端口一览+章节），MODULES/ARCHITECTURE 同步 mtc，新建 mtc/README.md。
 2026-08-15 13:54:47 +08:00
qing 205a60f039 docs: 同步 MODULES/ARCHITECTURE 至 services.yaml 现状（memdb:8011/pybot/libmemdb） 2026-08-15 13:54:47 +08:00
qing 13beba09b4 docs(actpred): 研究方向 R8 细化——三层流水线离线 RL + 样本级验证集报告 
R8 细化：预训练→监督微调→离线 RL 流水线定稿；IQL/CQL/DT 选型对比；
IMU 奖励工程四分量（姿态稳定/抖动/平滑/任务进度）；三阶段落地路径。
新增样本级验证集划分实验报告（整集 60 样本噪声大 → 样本级 142 样本
更稳，F2b 在更难验证集上取得更低 val）。实现：val_split_mode 默认
sample，dataset sample_indices 过滤 + zscore 统计口径保持训练集专属。
 2026-08-15 03:52:27 +00:00
qing 8cf3dd2d93 fix(fsys): dnfs 页面底部中文输入时页面反复横跳 
IME composition 期间每个拼音字母都触发 input 事件，autoResizeTextarea 的塌陷测量（height='auto' 后读 scrollHeight 强制整页同步布局）使页面总高度反复变化，滚到底部时 scrollTop 被浏览器钳制又回弹。

- composition 期间跳过高度调整，compositionend 后统一调一次

- 塌陷测量后补偿被钳制的滚动位置，非 IME 场景（英文/粘贴/删除）同样防跳
 2026-08-15 10:46:50 +08:00
qing 9000bb4b04 docs(actpred): 模型 B zscore 等权稳定基线文档 + spk 两列固定常量 
B 是六模型闭环评估中唯一稳定配置（2445/0.082），固化完整方案作为
部署基线与实验对照基准，并总结归一化系列失败机理（反馈回路需误差
有界且收缩）。配套实现：spk.F/spk.delay 权重归零、推理/反馈固定
常量（bins.FIXED_OUTPUT），拔除闭环发散源，为 B2（zscore+v2）与
F2（onehot+固定）铺路。
 2026-08-15 02:01:04 +00:00
qing 7f21b65428 fix(aibox): FTS5 中文检索 + Token 压缩阈值生效——Compressor 抽离解耦 
- db.py: FTS5 改用 trigram 分词（中文可检索），旧 unicode61 表自动迁移回灌；search_memories 增加 LIKE 兜底（%/_ 转义、MATCH 异常防护）
- conversation_compressor.py: should_compress 补齐 Token 阈值判断（原为死配置），Token 触发时按比例压缩早期消息
- ConversationCompressor 抽离至 subsystems，注入 llm_client 打破与 DeepSeekChat 循环引用；aibox.py 3517→3018 行
- 新增 21 项测试（中文检索/旧表迁移/LIKE 转义/token 估算/压缩流程/失败回退），全量 232 项通过
 2026-08-15 09:51:59 +08:00
qing 26de527a09 feat(memdb×libmemdb): memdb 服务化落地——RPC 服务端 + 构建/测试/部署闭环 
- libmemdb: 补全 flush() 惰性 TTL 驱逐；修复 explicit 误用/头文件缺失/
  时间戳碰撞误删；size()/get_db() 前 flush 消除脏读；三处双重哈希查找
  合并；index_keys 去冗余字段；update(refresh_ttl) 改原地重索引，
  免 remove+insert 的拷贝与重复 flush
- memdb: 重写 RPC 服务端（libmsg RpcServer, :8011, 9 路由, mutex 保护）；
  补全 Makefile/_set.sh/_run.sh 与 --instance/--log-level CLI；
  SIGINT/SIGTERM 优雅退出；注册 services.yaml
- 测试: libmemdb 单元测试 22 例 + memdb RPC 集成测试 12 场景（含并发）
- 清理: 删除误合入的 db2/create_sqlite3.sql 旧版（scripts/ 下为权威版）
 2026-08-15 09:27:12 +08:00
qing a18a7de1ca feat(actpred): 多头 one-hot 分类输出——18 组独立 softmax 头替代连续回归 
分箱（bins.py）：舵机 1°/箱 ×10（180 箱，匹配 0.75° 微动作插值粒度）、
spk.F/spk.delay 对数 32 箱 ×2，共 1864 logits；保留位无头。软标签
（onehot_sigma=1.0 高斯扩散）缓解小样本数据稀疏；期望值解码恢复
连续分辨率（箱生活在原始空间，无反变换放大）。

训练损失为逐头加权 CE（列权重沿用），闭环反馈经解码→范围归一化
回写历史；predict 输出仍为 18 维原始量纲，pybot 契约零变化。

结构性消除尺度放大（每箱等距）与物理界问题（箱天然有界），
为 A-E 归一化实验失败后的正解路线。要求 normalize_mode 为范围类，
与 predict_delta 互斥。测试 +10（含 CLI 映射回归）。
 2026-08-15 00:17:58 +00:00
qing 99c1bc1739 fix(pybot×actpred): 微动作录制时间轴均匀化——首行分解为重复步，delay 列权重归零 
pybot run()：带 delay 的首行（无前序状态）不再单步执行，分解为
N=delay//10 个重复微步（插值退化恒等），录制数据全 10ms 均匀节拍，
delay 列恒 10ms——行级时长信息已隐式编码在步数中，消除首行 200ms
造成的时间采样不均（frame_len/history_len 等间隔假设被破坏）。

actpred default_column_weights：spk.delay 权重 0.2→0.0（步级恒值列
无信号，与保留位同级）；spk.F 保持 0.2。

新录制数据集（952 样本，delay 恒 10）存于 data/pybot_record_v2（不入库）。
 2026-08-14 21:56:01 +00:00
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
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
qing 14db64f7a2 refactor(aibox): 工具基类 Tool/ToolRegistry 抽离至 tools 包 
延续 common 包的拆分模式，形成 common <- tools <- aibox 单向依赖，
为后续工具子类逐步迁移铺路；aibox.py 瘦身约 230 行，工具子类与注册逻辑零改动。
 2026-08-13 02:50:20 +08:00
qing 91b30040c7 refactor(actpred): 模型输入尺寸 image_size → image_width/image_height，默认 1920×1080 
config/model/dataset/train/pretrain/predict/export 全链路适配非方形输入，
hailo_infer/onnx_infer 从模型元数据动态推导宽高；旧 224 checkpoint 配置键
不兼容（重训后替换）。Pi 5 CPU 冒烟验证 1080p 训练可行（~4.75s/步 batch=2）。
 2026-08-13 02:19:30 +08:00
qing a240377ba1 feat(pybot): Camera 默认采集分辨率 640×480 → 1920×1080 
为 actpred 高分辨率模型训练积累 1080p 数据；@Camera 块显式
width/height 仍可覆盖默认值。
 2026-08-13 02:19:19 +08:00
qing 36feeb4b9f feat(actpred): 新增 ONNX Runtime 推理后端 OnnxPredictor 
维度从 ONNX session 元数据自动推导，预处理复现训练流水线；Pi 5 实测
12ms/次含预处理（纯推理 5.9ms），与 torch 前向差异 <1e-5。新增 6 个
单测（真实导出 ONNX 对齐验证），全量 71 测试通过。
 2026-08-13 01:54:06 +08:00
qing ab60b3cafb feat(actpred): 新增 Hailo HEF 推理封装 HailoPredictor，附 AI HAT 2 调研与测速报告 
零 torch 依赖（hailo_platform + numpy + PIL），vstream 形状/量化参数从
HEF 动态推导，支持 uint8 量化边缘与动作归一化 stats；新增 6 个免硬件
单测（fake hailo_platform 注入）。调研报告记录 hailort 5.x 新 API 踩坑，
测速报告给出 CPU(ORT 5.9ms) vs NPU(resnet50 4.29ms) 基准与部署建议。
 2026-08-13 01:41:42 +08:00
qing 8673515d31 feat(dnfs): 折叠态用户面板改为圆形头像按钮，点击展开 2026-08-12 20:51:44 +08:00
qing f1d6e9ceb4 feat(dnfs): 用户面板增加系统节点显隐开关，localStorage 持久化 2026-08-12 20:48:50 +08:00