bot_ym/iAOP
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bot_dev1 78bfc5d73d feat(#84): 树脂驾驶舱布局提取为模板 
把已交付树脂驾驶舱布局资产（cockpit.resin.yaml）提取为可复用模板：
- dashboard/extractor.py：extract_template（变量化 R-801.TEMP→{device}.{point}、
  metric→{metric}）、instantiate（点位字典回填）、diff_layouts（差异比对）；
- PointDict.from_csv 加载 9 列点位字典；零依赖 _parse_yaml_subset 解析 YAML；
- tests/test_extractor.py 19 用例全部通过。
 2026-08-05 05:29:24 +08:00
bot_dev1 a10b83007e feat(#73): [Ti-1] 模型部署到内核并接入驾驶舱（预测服务+告警+可解释视图+漂移监测） 
新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/serve.py：
- PredictionService：特征抽取→模型预测→告警判定全链路，部署前 validate
- Thresholds/AlarmLevel：纯度min/杂质max 双向阈值，normal/warning/critical 三级
- CockpitView：渲染 kpi_card+alarm_panel+explanation_list（对齐 cockpit-layout-v1）
  含 top-3 特征贡献溯源，满足 PRD 可解释可溯源要求
- DriftMonitor：累计 R²/MAE，超阈值触发重训信号（PRD §5.3/§9）
- DeploymentBundle：模型+特征清单+阈值+置信带整体序列化往返
- config/thresholds.template.yaml：TiCl₄纯度下限 99.2 阈值模板
- 14 用例（累计 53 用例）全通过；纯标准库零运行时依赖。
 2026-08-05 05:17:36 +08:00
bot_dev1 aeee8ef468 feat(#69): [Ti-1] 质量预测模型训练与评估（岭回归+R²/MAE/RMSE+可解释） 
新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/model.py：
- RidgeRegression：纯标准库最小二乘+L2正则闭式解（高斯消元，不依赖numpy）
- QualityModel：聚合特征+目标+岭回归，fit/predict/evaluate(R²/MAE/RMSE)/explain
- explain()：尺度归一化重要性（|权重|×std），跨特征可比较，供#73可解释
- TrainingSet.from_records：自动跳过含 NaN 的行
- ModelRecipe 超参包：target/alpha/feature_names 外置 YAML/JSON
- 序列化 to_dict/from_dict 往返一致
- 17 用例（累计 39 用例）全通过；纯标准库零运行时依赖。
 2026-08-05 05:16:26 +08:00
bot_dev1 c6dc7d2344 feat(#68): [Ti-1] 氯化车间质量预测特征工程（基于点位字典） 
新增 templates/ti-cl4/quality-forecast/features.py：
- PointDict：解析 point_dict CSV（9 列，对齐 core/edge-gateway），检索/存在性校验
- FeatureSpec：声明式特征（source/transform/window/meaning），换行业只改清单
- FeatureExtractor：按清单从时序样本抽取特征矩阵，缺失值 NaN 占位
- 9 算子：raw/mean/std/min/max/range/diff/slope/ratio
- 零依赖 YAML 子集加载（与 recipe-optim/data-bus 同款）
- config/features.template.yaml：7 个默认特征（炉温/配比/CO波动/炉层/TiCl₄纯度）
- 22 用例全通过；纯标准库零运行时依赖。
 2026-08-05 05:14:39 +08:00
bot_dev1 11f2c14ee3 feat(#92): [M5] UAT 计划与执行支撑（用例集/准入准出/缺陷管理/排期/风险+一致性核对脚本） 2026-08-05 04:31:34 +08:00
bot_dev1 a0a77fb41f feat: 完成 issue #81 [Ti-2] 优化建议生成与可解释性（整合求解结果+跨工序权重+约束依据，输出可溯源建议报告） 2026-08-05 04:05:10 +08:00
bot_dev1 dcbd196fe9 feat: 完成 issue #80 [Ti-2] 跨工序寻优模型训练（纯标准库岭回归+多目标关联建模+R2评估+可解释权重+JSON序列化） 2026-08-05 04:03:23 +08:00
bot_dev1 c42846e18a feat: 完成 issue #79 [Ti-2] 配方优化求解器集成（网格枚举+坐标下降轻量求解器+solve统一入口，求解器无关契约） 2026-08-05 04:00:57 +08:00
bot_dev1 2aa70d078b feat: 完成 issue #78 [Ti-2] 配方优化问题建模（决策变量/目标/约束声明式规格+求解器无关+零依赖YAML加载） 2026-08-05 03:58:25 +08:00
bot_dev1 76f921f994 feat(#90): DoD 验收清单逐条核对（内核/首模板/NFR/流程节点+程序化核对脚本） 
- docs/DoD验收清单.md：把 PRD §9 NFR + §10 DoD + §7.7 交付物清单拆成勾选式清单
  · iAOP-Core 6 模块 28 项（C-01~C-28）+ 首模板 8 项（T-01~T-08）
  · NFR 量化底线核对表（P99≤1.8s/丢失率≤0.02%/可用性≥99.8%/路由≥96.5%/首屏≤2s 等）
  · 验收流程六节点（自测→内部评审→客户UAT→上线→质保观察→闭环）
  · 风险登记（标注数据不足/UAT 配合度/机房环境）与四态状态口径
- docs/_check_dod.py：程序化核对必备章节/量化指标/状态口径/流程节点/证据路径
- 验证：6 个 docs 校验脚本全部通过（含新增 _check_dod.py），无回归
 2026-08-05 02:34:00 +08:00
bot_dev1 d23dfae776 feat(#51): 图表组件配置化渲染引擎（CockpitLayout→RenderPlan，PRD 5.5 配置化驾驶舱渲染层适配器） 
在 #50 布局 JSON Schema 之上实现渲染层适配器，把 CockpitLayout 编译为与前端框架无关的 RenderPlan：

- 新增 core/cockpit/renderer.py：RenderPlan/WidgetRendererSpec/GridPlacement 渲染描述符，栅格整数坐标→CSS Grid 定位+百分比换算，widget type→前端组件映射（ProcessView/TrendChart/KpiCard/AlarmPanel/NlQuery）+ props 组装（四状态/趋势窗口/KPI标签兜底/告警订阅/NL占位），dark/light 两套主题 CSS 变量注入，组件数≥30 触发全局+逐组件性能策略（虚拟滚动/采样降频/WebWorker，PRD 5.5），render_layout 复用 #50 校验器防篡改。

- plan_to_dict/plan_to_json 序列化：切换行业模板=换 RenderPlan，前端组件注册表固定即可「切换模板零改码」。

- 28 个单元测试全通过 + verify_renderer.py sanity check 通过（氯化车间示例 + 树脂模板兼容 + 主题切换 + 序列化往返）。全 cockpit 模块 58 测试无回归。
 2026-08-05 01:26:05 +08:00
bot_dev1 ace09a6d16 feat(#50): 驾驶舱布局 JSON Schema 定义（PRD 5.5 配置化驾驶舱） 
新增 core/cockpit 模块，定义 iAOP-cockpit-layout-v1 布局资产 schema 的
权威实现，对齐 PRD 5.5「⑤ 配置化驾驶舱」验收口径（切换模板零改码）。

交付内容：
- core/cockpit/layout.py：布局字段规范、合法性集合（主题/组件类型）、
  validate_layout 校验器（结构+语义）、load_layout 解析器、
  CockpitLayout/Widget/Grid 内存模型（dataclass）、LayoutValidationError。
- core/cockpit/__init__.py：对外导出。
- core/cockpit/tests/test_layout.py：30 个单测（PRD 示例/树脂模板兼容/
  各类非法/性能提示/解析/round-trip/不变入参）。
- core/cockpit/scripts/verify_layout_schema.py：端到端验证脚本（exit=0）。

兼容性：现有 templates/resin/dashboard/cockpit.resin.yaml 引用的
$schema: iAOP-cockpit-layout-v1 与本实现一致，树脂模板资产校验通过。
 2026-08-05 00:29:42 +08:00
bot_dev1 5fa1103e3f feat(#39): 超参包 JSON Schema 校验器（PRD 5.3 模型框架配置化） 
新增 core/model-framework/hyperparam.py：超参包（Hyperparam Pack）结构化
校验器，零外部依赖（不依赖 jsonschema），对齐 PRD 5.3「超参包驱动」与 EPIC #5。

校验维度（10 类）：
- 顶层结构：必填字段 model_id/template/algorithm/features/target；
- algorithm：已知算法集合校验（xgboost/lightgbm/dnn/lstm/gnn/
  isolation_forest/zscore/linear/ridge），未知项报错并列出已知项
  （对齐 PRD「新增结构走 Recipe 插件注册」）；
- features：非空列表、name 唯一且合法、spec 非空（FeatureSpec 文本
  存在性校验，语法由 #35 引擎解释）；
- objective/hyperparams/train_window/alarm_threshold/drift_check 可选
  字段的类型、取值与格式校验（train_window 形如 180d/4w；drift limit
  在 (0,1]；alarm type 含对应阈值键）。

设计：
- validate_pack 返回 ValidationReport（逐条问题，不抛异常），便于配置台
  聚合展示；load_pack 校验失败抛 ValueError 供训练/推理流水线 fail-fast。
- validate_pack_file 复用结构校验，文件/JSON 解析错误也记入报告。

测试：tests/test_hyperparam.py 25 用例全绿（合法包/必填缺失/未知算法/
特征重复与缺 spec/目标函数/train_window 格式/alarm/drift/文件加载与
JSON 解析错误）；python -m unittest discover -s tests -v → 25 passed。

close #39
 2026-08-04 21:35:44 +08:00
bot_dev1 c4a3c2d04e feat(#87,#88): 采集/总线/LLM 路由 DLP NFR 压测套件 
新增 tests/perf/ NFR 压测套件，对应 PRD 第 9 章 SLA 全量压测：

#88 LLM 路由/DLP 压测：
- DLP 敏感拦截率 100%（2000 样本，含 PII/凭证/工艺词，零漏拦）
- DLP 清洁零误报（1000 样本），单条 0.033ms / 30097 qps
- 路由敏感不泄漏云端 100%（1500 样本，≥96.5% 基线达标）
- 安全指令（停机）100% 转 block/人工

#87 采集/总线 NFR 压测：
- 采集 P99=312ms（≤1.8s，600 点位 30 轮），可用性 100%（≥99.8%），丢失率 0%（≤0.02%）
- 总线 6000 样本不丢不重（幂等去重）

合成数据集固定随机种子可重复，零外部依赖，CI 可直接执行。
运行：python -m unittest discover -s tests/perf -v
 2026-08-04 18:43:39 +08:00
bot_dev1 33e64fe18b feat(#86): 端到端联调用例编写（数据流 + 问答流 + 跨链路闭环） 
新增 tests/e2e/ 端到端联调测试套件，覆盖四个 iAOP-Core 内核模块的全链路协作：

数据流（PRD 5.1→5.2）：
- edge-gateway 只读采集（模拟驱动）→ spool 断点续传 → data-bus 批量写入
- 验证不丢不重（幂等去重）、样本字段完整、健康度满足 SLA

问答流（PRD 5.4）：
- rag-kb 模板化知识库检索（命中片段+来源）→ llm-gateway 混合网关
- 验证敏感度路由、DLP 拦截、幻觉溯源校验、审计可追溯

跨链路：采集→落库→知识沉淀→安全问答业务闭环

共 14 个用例，全部基于可注入接口运行，零外部依赖（CI 可直接执行）。
运行：python -m unittest discover -s tests/e2e -v
 2026-08-04 18:26:00 +08:00