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# 项目进度档案
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版本：1.2
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建立日期：2026-09-20
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当前总状态：`in_progress`
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当前阶段：阶段 0 已完成并完成环境补强；下一行动进入阶段 1
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## 1. 管理规则
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本档案严格对照 [`Document/research-workflow.md`](Document/research-workflow.md) 维护。每次项目研究行动前必须完整读取工作流与本档案；行动完成后必须更新本档案。项目级强制规则同时记录于 [`AGENTS.md`](AGENTS.md)。
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状态只使用：`not_started / in_progress / passed / conditional / blocked / failed`。
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行动记录至少包含：
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- 时间与阶段
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- 动作及目的
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- 输入及其版本或哈希（适用时）
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- 输出文件
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- 检查和证据
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- 未解决问题
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- 下一步
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“已读取”“已设计”“已有报告称”与“已经重新验证”必须明确区分。未经本项目当前执行重新核验的结果不得升级为已验证证据。
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## 2. 阶段状态
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| 阶段 | 名称 | 状态 | 当前判定 |
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|---|---|---|---|
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| 0 | 冻结研究问题、范围与版本 | `passed` | 四项交付物齐备，Gate 0 已通过；研究工具链补强与锁定完成 |
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| 1 | 有来源证据的题库和回答层 | `not_started` | 环境阻断已解除；下一行动启动阶段 1 |
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| 2 | 可行性、可识别性和连接审计 | `not_started` | 等待 Gate 1 |
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| 3 | 冻结验证协议与已知真值模拟 | `not_started` | 等待 Gate 2 |
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| 4 | 直接协调和传统基线 | `not_started` | 等待 Gate 3 |
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| 5 | 低成本语义增益实验 | `not_started` | 等待 Gate 4 |
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| 6 | 语言条件化层级测量模型 | `not_started` | 等待 Gate 5 |
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| 7 | 最终验证、消融和主张判定 | `not_started` | 等待 Gate 6 |
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| 8 | 可复现交付与论文审查 | `not_started` | 等待阶段 7 的冻结结果 |
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## 3. 当前冻结方向
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- 项目暂定名称：language-conditioned psychometric harmonization model。
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- 首要任务是阶段 0–2 的可行性和可识别性审计，不直接训练完整复杂模型。
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- GSHS 为跨国开发候选；YRBS 为问卷与时间迁移候选；NSDUH 青少年模块为外部候选。最终角色由审计决定。
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- 测量层暂分为自杀意念、计划、尝试、自伤、悲伤/绝望；解释变量不与结局题目无依据地混成单一量表。
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- 核心验证必须覆盖未见题目家族、未见问卷版本、未见国家/地区和时间外验证；随机个体划分不能作为核心证据。
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- 工作流允许阴性结果；“完成流程”不等于模型优于基线或达到发表标准。
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## 4. 阶段 0 交付物状态
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| 交付物 | 状态 | 路径/说明 |
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|---|---|---|
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| `project_charter.md` | `passed` | 已完成 [`research/protocol/project_charter.md`](research/protocol/project_charter.md)，冻结阶段 0–2 的研究问题、总体政策、构念边界、迁移任务、范围外事项与待验证清单 |
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| `data_manifest.csv` | `passed` | 已完成 [`research/audit/data_manifest.csv`](research/audit/data_manifest.csv)，共 734 个文件；来源登记、项目角色、唯一候选入口、分析就绪与许可/分发状态已补充，并另有来源组与重复摘要 |
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| `literature_matrix.csv` | `passed` | 已完成 [`research/protocol/literature_matrix.csv`](research/protocol/literature_matrix.csv)；13 条核验来源（11 条同行评审、2 条预印本），另有可读工作簿与定位综合 |
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| `environment_audit.md` | `passed` | 已完成并更新 [`research/audit/environment_audit.md`](research/audit/environment_audit.md)；Python、R、复杂抽样、心理测量与 CUDA 工具链均已运行验收并锁定 |
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Gate 0 当前判定：`passed`。四项交付物齐备；目标总体政策、主要迁移任务、数据来源、范围边界和待验证列表均已明确。许可及数据版本问题已登记为后续显式验证项，不再是未记录的未知状态。
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## 5. 已确认的本地事实
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- 正确工作流路径为 `E:\Model\Document\research-workflow.md`；用户所称 `/Documents` 在本项目中对应单数目录 `Document`，文件名使用连字符。
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- `Dataset` 当前包含 734 个文件，总大小约 20.47 GB。
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- 已建立工作流建议的 `research/` 目录结构。
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- 已对 734 个数据文件计算 SHA-256，并生成逐文件清单；清单包含重复文件分组字段。
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- 数据清单已由单纯哈希表升级为来源登记：17 个数据组均有 authority、project role、canonical analysis entry、readiness 和 license/distribution 状态；117 个重复哈希组涉及 283 个文件、166 个额外副本，潜在冗余约 0.054 GiB。当前不删除任何副本。
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- GSHS 现有说明记录主表 673,499 行、637 列、165 项调查、191 个非重叠组件；这些数字目前属于既有质量报告陈述，尚未由本轮执行重算。
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- YRBS 原始库覆盖 1991–2023；现有整理包说明 1991–2019 已生成分析表，2021/2023 仍处于导入布局验证隔离状态。
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- 系统 Python 3.13.7、Pandoc 3.11、31.82 GiB RAM 和 NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 已核验；正式项目环境使用 CPython 3.12.14、PyMC 6.3.2、R 4.6.1、mirt/lavaan/survey 栈及 CUDA Toolkit 13.4.2，三套运行验收均通过。
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- 当前根目录不是 Git 仓库；版本化与审计需使用明确的文件哈希和状态档案，或后续经用户授权建立版本控制。
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## 6. 文献初筛结论（尚待矩阵固化）
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- 已存在使用 Sentence-BERT/嵌入进行心理问卷条目匹配和相关结构预测的工作。
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- 已存在用 BERT 嵌入预测 IRT 题目参数、减少试测成本的工作。
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- 已存在把题目语义与心理问卷回答预测结合的 proof-of-concept。
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- 多组 IRT alignment、跨国 DIF、非相同题集/回答格式的测量协调及复杂抽样下的 Bayesian pseudo-posterior 均有直接相关文献。
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- 因而项目贡献不能仅表述为“首次使用 LLM 做心理测量”。候选贡献应聚焦在：官方多调查题库、跨国/跨工具连接、语义条件化的题目参数与 DIF、不确定性传播、严格外层迁移验证及复杂抽样一致性；该定位仍需系统核验。
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## 7. 未解决问题与风险
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| 优先级 | 问题 | 影响 | 下一处理 |
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|---|---|---|---|
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| P0 | 官方题目文本、回答标签、适用总体和跳题规则尚未逐项核验 | 阶段 1 和确认性分析不能启动 | 在阶段 1 建立来源可追踪题库并保留 provisional 状态 |
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| P0 | 题目共现、锚定图与可识别性尚未重算 | 不能确定 IRT/层级模型是否成立 | 完成阶段 1 后进入阶段 2 审计 |
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| P1 | 数据来源许可及可分发范围尚未逐来源完成最终复核 | 影响复现包与衍生数据交付 | 已在清单中显式标为 review required；阶段 1 按实际纳入来源逐项确认，不默认允许再分发 |
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| P1 | R、PyMC/ArviZ、心理测量包与 CUDA Toolkit 曾缺失 | 已解决：项目 Python/R 环境和 CUDA 端到端验收通过 | 后续仅按锁定文件维护；任何升级必须重跑三套烟雾测试 |
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| P1 | 文献初筛尚未形成可审计矩阵 | 研究定位和“贡献”表述仍不稳定 | 建立 literature matrix，记录 DOI、来源、证据层级和项目关系 |
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| P2 | 根目录没有 Git 版本控制 | 变更追踪依赖手工哈希和档案 | 暂不擅自初始化；先维持文件哈希和行动日志 |
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## 8. 行动日志
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### A-20260920-001：读取工作流并确定执行入口
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：定位并完整读取研究工作流，核对项目定位文件与模型说明。
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- 输入：`Document/research-workflow.md`、`Document/项目的正式定位.md`、`Document/language-conditioned-psychometric-harmonization-model.md`。
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- 输出：确定从阶段 0 开始，不直接进入模型训练。
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- 检查：工作流明确第一批需完成阶段 0–2；默认 academic-pipeline 的“已有数据→写作”路由不适用于本项目。
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- 未解决问题：阶段 0 四项交付物尚未完成。
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- 下一步：盘点数据与环境，建立阶段 0 文件。
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### A-20260920-002：本地数据与说明文件初步盘点
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：读取 GSHS、YRBS、NSDUH/YRBS 整理包、WHO 国家背景数据及整理说明；统计文件数量和总容量。
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- 输入：各数据目录 README、变量注意事项和既有质量报告。
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- 输出：确认 734 个文件、约 20.47 GB；识别不同数据源的分析就绪状态差异。
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- 检查：未把 README/质量报告中的数字冒充本轮重算结果。
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- 未解决问题：许可、官方文本、2021/2023 YRBS 布局及设计变量仍需验证。
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- 下一步：生成全量哈希清单。
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### A-20260920-003：生成数据文件哈希清单
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：对 `Dataset` 下全部 734 个文件计算 SHA-256、记录大小、修改时间、扩展名并标注重复哈希组。
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- 输入：`Dataset/**` 原始及衍生文件；未修改原文件。
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- 输出：`research/audit/data_manifest.csv`（734 行）。
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- 检查：清单已生成且可读取；重复哈希分组已写入。重复组的汇总统计仍需在正式审计报告中重新计算并说明口径。
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- 未解决问题：需补充 dataset group、来源、许可和分析就绪字段。
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- 下一步：扩充清单元数据并抽样复核哈希。
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### A-20260920-004：最接近方法文献第一轮初筛
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：检索 NLP 问卷协调、文本预测 IRT 参数、多组测量不变性/DIF 和复杂抽样 Bayesian 推断相关工作。
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- 输入：同行评审论文页面、PubMed/PMC、ACL Anthology 及预印本页面。
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- 输出：形成第 6 节的初步定位结论。
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- 检查：明确区分同行评审论文与预印本；未把搜索摘要直接当作完整证据综合。
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- 未解决问题：尚需逐条核验作者、年份、DOI、研究设计、限制和与本项目的差异。
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- 下一步：建立 `literature_matrix.csv`。
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### A-20260920-005：建立持续进度档案和项目记忆规则
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：按用户要求创建本档案，并在 `AGENTS.md` 固化每次行动前后读取/更新规则。
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- 输入：`Document/research-workflow.md`、当前项目状态及已生成产物。
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- 输出：`Progression.md`、`AGENTS.md`。
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- 检查：阶段状态、交付物、风险、已执行动作和下一步已与工作流对齐。
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- 未解决问题：无。
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- 下一步：重新读取工作流与本档案后，继续完成阶段 0 四项交付物。
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### A-20260920-006：完成运行环境审计
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：核验操作系统、CPU、RAM、磁盘、GPU/CUDA、核心工具和 Python 科学计算/心理测量/Bayesian 包。
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- 输入：本机只读系统接口、Python distribution metadata、`nvidia-smi`、PyTorch CUDA 最小检查；工作流 SHA-256 为 `394a191359298132fc2a56304dbc49b5934f47af22d2e0fff47d28a0d9edcaeb`。
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- 输出：`research/audit/environment_audit.md`；`.learnings/ERRORS.md` 新增两条已解决的审计方法错误。
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- 检查：确认 31.82 GiB RAM、E 盘可用 256.17 GiB、RTX 5060 Ti 16 GB，且 PyTorch CUDA 可用；直接从 distribution metadata 核验包版本。
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- 未解决问题：R/Rscript、PyMC/PyTensor/ArviZ、SEM/IRT/复杂抽样栈缺失；具体嵌入模型权重和许可未冻结。
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- 后续状态：上述软件缺口已在 A-20260920-010 至 A-20260920-035 中解决；嵌入模型权重与许可仍留待阶段 5 前冻结。
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- 下一步：补齐数据清单的来源、许可和分析就绪字段，并生成重复文件摘要。
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### A-20260920-007：完成数据来源登记与重复摘要
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：为 734 个文件补充数据组、权威来源、项目角色、候选分析入口、分析就绪状态及许可/分发状态；按 SHA-256 汇总重复文件。
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- 输入：`research/audit/data_manifest.csv` 原始哈希清单；GSHS、YRBS、NSDUH/YRBS 整理包与 WHO 国家背景数据的本地来源说明。
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- 输出：更新后的 `research/audit/data_manifest.csv`；新增 `data_source_registry.csv`、`dataset_group_summary.csv`、`duplicate_summary.csv`。
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- 检查：734 行全部匹配来源登记，未匹配数为 0；117 个重复组包含 283 个文件与 166 个额外副本，潜在冗余约 0.054 GiB。更新后 manifest SHA-256 为 `0427a19c3287a2691edbd9a4486917989fe369fcb0f729a01477ce27cd8f98f2`。
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- 未解决问题：许可状态是审计路由，不是法律授权；GSHS、NSDUH、YRBS 及外部候选在实际纳入和分发前仍须核对现行来源条款。重复文件因 provenance 和脚本引用暂不删除。
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- 下一步：完成 `research/protocol/project_charter.md`，冻结 Gate 0 的总体、构念、迁移任务、范围外事项和待验证清单。
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### A-20260920-008：冻结阶段 0 项目章程
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：把项目定位转化为可证伪的主要研究问题，并冻结阶段 0–2 的目标总体政策、构念角色、数据角色、六类迁移任务、估计目标、识别原则、范围外事项、伦理与停止条件。
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- 输入：项目工作流、两份定位文件、数据来源登记和环境审计；输入 SHA-256 已写入章程。
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- 输出：`research/protocol/project_charter.md` v0.1.0。
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- 检查：未预设所有题目可做 IRT，未预设语义模型成功，未把学校样本外推到全部青少年；改善阈值和非劣界限留待阶段 2–3 依据审计与模拟冻结。
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- 未解决问题：共同年龄支持域、实际构念模型、主要指标数值、许可细节和正式软件环境仍按章程待验证。
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- 下一步：完成并逐条核验 `research/protocol/literature_matrix.csv`，明确最接近工作与项目贡献边界。
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### A-20260920-009：完成聚焦文献矩阵与 Gate 0 验收
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0
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- 动作：核验预统计协调、NLP 问卷匹配、文本预测 IRT 参数、多组 alignment/DIF 和复杂抽样 Bayesian 推断的最近方法；建立逐条证据矩阵并执行 Gate 0 检查。
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- 输入：期刊/出版物原页、PubMed/PMC、ACL Anthology 和 arXiv；Deep Research 来源核验规则；Spreadsheets 结构与可视化验证规则。
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- 输出：`research/protocol/literature_matrix.csv`、`literature_matrix.xlsx`、`literature_positioning.md`。
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- 检查：13 个唯一来源 ID、必填字段缺失 0、HTTPS 来源 13/13；11 条同行评审、2 条预印本；工作簿公式错误扫描为 0，预览无明显截断或结构错误。CSV SHA-256 为 `9a43d729dbb4bf3819f71f1f373513962e4a6dc064927fc428f8f11b4e4a2a7a`。
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- 最终核对：阶段 0 四项交付物与 `Progression.md` 均存在且非空；项目章程 SHA-256 为 `adb85eea055415050b2091d8f2e5b3d7fd63c019a233430a4a55a344cbef6d0d`。
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- 结论：NLP 问卷匹配和 text-to-IRT 已有直接先例；候选贡献必须建立在官方多调查题库、严格外层迁移、语义条件化 DIF/题目参数、不确定性传播及复杂抽样一致性的组合上。该结论是聚焦定位，不是完整首创证明。
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- 未解决问题：正式论文前需扩大检索和引文追踪；许可、题目来源、共同年龄域、锚定图和模型可识别性留待阶段 1–2。
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- 下一步：在用户确认后进入阶段 1，先建立调查/组件、题目实例、回答字典、设计和来源审核的空模式及数据入口审计。
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### A-20260920-010：核对研究环境兼容性并盘点安装入口
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：按用户授权启动研究环境补齐；重新读取工作流与进度档案，核对 NVIDIA、PyMC、R 与 PyTorch 官方安装信息，并盘点本机包管理器、Python 解释器和现有环境。
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- 输入：NVIDIA CUDA Toolkit 官方下载/归档页、PyMC 官方安装文档、R for Windows 官方页面、PyTorch 官方安装页；本机只读命令检查。
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- 输出：确定采用“系统工具 + 项目独立 Python 环境 + 项目 R 包库”的分层方案；CUDA Toolkit 目标为当前稳定版 13.4.2，PyMC 采用官方推荐的 `pymc[nutpie]`，NumPyro 作为可选后端。
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- 安装布局确认：本机 `uv` 支持通过 `--install-dir`、`--no-registry` 与项目内缓存把 Python 3.12 完整落在 `E:\Model`，并可用指定解释器创建隔离虚拟环境，无需改写系统默认 Python。
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- 检查：本机仅发现 Python 3.13；`winget.exe` 入口存在但当前执行返回“系统无法访问此文件”；R/Rscript、nvcc、conda/mamba 未发现；`uv` 可用；项目根目录不是 Git 仓库。
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- 未解决问题：需改用可访问的官方安装器或修复后的包管理入口安装 R 与 CUDA Toolkit；Python 独立环境尚未创建。
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- 下一步：通过官方安装源部署 Python 研究环境，并分别部署/验收 R、CUDA Toolkit；每批完成后立即回写本档案和环境审计。
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### A-20260920-011：安装项目内 Python 3.12 解释器
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案后，使用 `uv` 将 CPython 下载到项目内，不注册系统解释器、不替换系统 Python。
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- 输入：官方可分发 CPython 3.12 构建；目标目录 `E:\Model\.python`，缓存目录 `E:\Model\.uv-cache`。
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- 输出：已安装 `E:\Model\.python\cpython-3.12.14-windows-x86_64-none\python.exe`。
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- 检查：下载与解释器安装成功；虚拟环境尚未建立。
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- 异常：首次创建虚拟环境时预写了 `3.12.11` 路径，但实际解析并安装的是 `3.12.14`，因此该子步骤失败；已定位真实解释器路径并写入错误日志。
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- 下一步：以实际解释器路径创建 `.venv-research`，安装并验证研究包。
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### A-20260920-012：冻结 Python 研究栈安装清单
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，建立环境归档目录，并按工作流需要拆分数据/统计、Bayesian、心理测量、可视化和 NLP/GPU 依赖。
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- 输入：阶段 0 环境审计、PyMC 与 PyTorch 官方安装建议、SEM/心理测量技能依赖要求。
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- 输出：`research/environment/python-requirements.in`。
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- 检查：清单包含此前审计缺失的 `polars`、`duckdb`、`statsmodels`、`pymc`、`pytensor`（由 PyMC 解析）、`arviz`（由 PyMC 解析）、`semopy`、`factor-analyzer`、`pingouin`、`girth`、JAX/NumPyro 后端，以及项目后续 NLP/GPU 基线工具。
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- 未解决问题：尚待依赖解析、安装和导入/数值烟雾测试；精确版本将在安装后导出锁定。
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- 下一步：创建 `.venv-research` 并安装清单，先验收统计/Bayesian/心理测量，再验收 GPU/NLP。
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### A-20260920-013：创建 Python 3.12 研究环境并安装依赖
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，以项目内 CPython 3.12.14 创建 `.venv-research`，解析并安装冻结输入清单。
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- 输入：`research/environment/python-requirements.in`；PyPI 与包发布者提供的 Windows wheels/sdists。
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- 输出：`.venv-research`；共安装 195 个包，包括 PyMC 6.3.2、PyTensor 3.3.2、ArviZ 1.3.0、NumPyro 0.22.0、semopy 2.3.11、factor-analyzer 0.5.1、pingouin 0.6.1、girth 0.8.0、PyTorch 2.14.0、polars 1.44.2、duckdb 1.5.5、statsmodels 0.15.0。
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- 检查：依赖解析与安装命令返回成功；`semopy` 与 `factor-analyzer` 本地 wheel 构建成功。
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- 未解决问题：安装成功不等于运行有效；需检查依赖一致性、PyMC 最小采样、SEM 拟合、IRT 导入、JAX 后端与 PyTorch GPU。特别需要核验 Torch/TorchVision/TorchAudio 的运行时兼容性。
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- 下一步：运行分层烟雾测试，修复任何兼容错误后再导出精确锁定文件。
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### A-20260920-014：建立可重复的 Python 环境烟雾测试
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，建立单一测试入口，覆盖核心模块导入、PyMC 最小采样、semopy CFA、factor-analyzer 与 PyTorch CUDA 矩阵运算。
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- 输入：`.venv-research` 当前安装状态。
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- 输出：`research/environment/smoke_test.py`。
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- 检查：测试固定随机种子并以结构化 JSON 报告版本、通过/失败状态和异常回溯；任一必需项失败时返回非零状态。
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- 未解决问题：测试尚未执行。
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- 下一步：先运行依赖一致性检查，再执行烟雾测试并按实际失败修复。
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### A-20260920-015：执行首轮 Python 环境烟雾测试
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案；运行 `pip check` 和结构化烟雾测试，并归档原始输出。
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- 输入：`.venv-research`、`research/environment/smoke_test.py`。
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- 输出：`research/environment/smoke-test-result.json`（首轮失败记录；包含前置警告，修复后将重写为纯 JSON）。
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- 检查：`pip check` 返回无断裂依赖；数据栈、PyMC/PyTensor/ArviZ/JAX/NumPyro、semopy、factor-analyzer、pingouin、girth、Torch/NLP 包均可导入（TabPFN 除外）；semopy CFA 数值拟合通过。
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- 失败事实：PyMC/nutpie 因默认 PyTensor 缓存写入受限用户目录而失败；TabPFN 因 `skrub_data` 默认目录权限失败；factor-analyzer 0.5.1 调用已从 scikit-learn 1.9 移除的 `force_all_finite` 参数；PyTorch 为 `2.14.0+cpu`，CUDA 不可用；Matplotlib 用户缓存不可写。
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- 结论：当前环境尚未通过验收，不能标记为可用于正式分析。
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- 下一步：把所有运行缓存重定向到项目内；为 factor-analyzer 固定兼容的 scikit-learn；从 PyTorch 官方 CUDA 索引重装版本一致的 Torch 三件套，然后重跑完整测试。
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### A-20260920-016：修订 Python 运行策略与依赖约束
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，定位 Skrub 的正式缓存环境变量并修订依赖输入与烟雾测试。
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- 输入：首轮烟雾测试回溯、已安装包源码中的缓存配置、PyTorch 官方 CUDA wheel 说明。
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- 输出：更新 `python-requirements.in`（固定 scikit-learn 1.6.1 和匹配的 Torch 三件套）；更新 `smoke_test.py`；新增 `activate-research.ps1`。
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- 检查：PyTensor、Numba、Matplotlib、Skrub、Hugging Face 与 Torch 缓存均统一重定向至 `E:\Model\.cache`；测试脚本改为直接写纯 JSON，避免标准错误警告污染结果文件。
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- 未解决问题：尚需实际降级 scikit-learn、从官方 CUDA 索引重装 Torch 三件套并复测。
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- 下一步：执行版本修复与 GPU wheel 重装。
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### A-20260920-017：修复 factor-analyzer 兼容性并核对 CUDA wheel 版本
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，将 scikit-learn 从 1.9.1 固定为 1.6.1；尝试从 PyTorch CUDA 13.0 官方索引重装 Torch 三件套，并在解析失败后直接核对官方 wheel 索引。
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- 输入：`python-requirements.in`、PyTorch 官方 cu130 的 torch/torchvision/torchaudio 索引。
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- 输出：scikit-learn 1.6.1 已安装；确认 Python 3.12/Windows 的 `torch 2.14.0+cu130` 与 `torchvision 0.29.0+cu130` 存在。
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- 异常与决定：官方 cu130 索引没有同代 `torchaudio 2.14.0`，最高列出的相关版本滞后；本项目不处理音频，故移除非必要 torchaudio，避免制造运行时不一致。
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- 检查：失败发生在依赖解析阶段，原 Torch 安装未被改写；requirements 与烟雾测试已同步移除 torchaudio。
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- 下一步：只从官方 cu130 索引重装匹配的 torch 与 torchvision，卸载旧 torchaudio，并重跑验收。
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### A-20260920-018：安装匹配的 PyTorch CUDA 运行栈
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，卸载不匹配且非必要的 torchaudio，从 PyTorch 官方 CUDA 13.0 索引重装 Torch 2.14.0 与 TorchVision 0.29.0。
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- 输入：PyTorch 官方 `cu130` wheel 索引；Python 3.12/Windows x86_64。
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- 输出：`torch 2.14.0+cu130`、`torchvision 0.29.0+cu130`；torchaudio 已移除。
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- 检查：官方 CUDA wheel 下载约 1.9 GB；替换过程成功完成，没有改动其余研究包的版本约束。
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- 未解决问题：尚需以 `torch.cuda.is_available()`、GPU 名称和实际矩阵运算验收；完整烟雾测试还需确认缓存修复和 factor-analyzer 修复。
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- 下一步：运行第二轮完整 Python 烟雾测试与依赖检查。
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### A-20260920-019：Python 研究环境通过第二轮运行验收
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案；运行第二轮 `pip check` 与完整烟雾测试。
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- 输入：修复后的 `.venv-research`、项目内缓存策略和 `smoke_test.py`。
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- 输出：纯 JSON 结果 `research/environment/smoke-test-result.json`。
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- 检查：依赖检查无断裂；所有 25 个目标模块导入通过；PyMC 6.3.2 使用 nutpie 完成 1 链 50 tune + 50 draws 的最小采样；semopy CFA 与 factor-analyzer 拟合通过；TabPFN 9.0.0 导入通过；Torch 2.14.0+cu130 在 NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 上完成有限值矩阵乘法，`torch.cuda.is_available()` 为真。
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- 限制：烟雾测试的 50 draws 只用于验证运行能力，不构成统计诊断；`g++ not available` 是可选编译器探测提示，nutpie 实际采样已成功；factor-analyzer 使用 scikit-learn 1.6 的弃用兼容层，故必须保持版本锁定。
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- 结论：Python 统计/Bayesian/心理测量/GPU 环境通过当前阶段运行验收。
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- 下一步：导出精确 Python 锁定清单；安装并验收 R/CRAN 栈与 CUDA Toolkit/nvcc。
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### A-20260920-020：安装并验证项目内 R 4.6.1
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，从 CRAN 官方站点下载 R 4.6.1 Windows x64 安装器，并静默安装到项目工具目录。
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- 输入：`https://cran.r-project.org/bin/windows/base/R-4.6.1-win.exe`。
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- 输出：`E:\Model\.tools\R-4.6.1`；安装器 SHA-256 为 `C5424C40CD70EF85765A55D2FF96BB602B5F30ED536938FF004F14DB5DB3C2DF`。
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- 检查：`Rscript (R) version 4.6.1 (2026-06-24)`、UCRT、x64；基础启动成功。
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- 异常：静默安装器首次返回时立即调用 Rscript 命中短暂落盘竞态，随后只读检查确认安装完整并复测通过；另发现当前 shell 的 `C.UTF-8` locale 设置在 Windows R 中产生警告，需在项目启动脚本中清理/修正。
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- 未解决问题：CRAN 研究包尚未安装；项目 R 库与运行测试尚未建立。
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- 下一步：创建项目专属 R library，安装 survey/srvyr、mirt、lavaan/semTools/psych、数据处理与复现包并执行烟雾测试。
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### A-20260920-021：冻结 R 包清单与运行验收协议
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，识别 Windows R locale 覆盖来源，建立项目 R 包安装脚本和数值烟雾测试。
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- 输入：工作流对复杂抽样、IRT/SEM、数据处理和复现性的要求；当前 shell 的 `LANG/LC_ALL/LC_CTYPE=C.UTF-8`。
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- 输出：`install-r-packages.R`、`r-smoke-test.R`；更新 `activate-research.ps1`，加入 R_HOME、R_LIBS_USER、PATH 与 Windows locale 清理。
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- 检查：包契约包括 survey/srvyr、mirt、lavaan/semTools/psych、Arrow/Haven/tidyverse 核心、renv/targets；测试覆盖加权均值、lavaan CFA、mirt 2PL 与 Parquet 往返。
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- 可复现性修订：两个 R 脚本均从 `Rscript` 的 `--file=` 参数解析自身路径，不依赖当前工作目录或交互式调用栈。
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- 未解决问题：CRAN 包尚未实际安装和运行。
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- 下一步：安装项目 R library，导出版本并运行完整烟雾测试。
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### A-20260920-022：安装并核对项目 R 研究包
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，从 CRAN 官方镜像安装项目 R 包及必需依赖到 `.r-library/4.6`。
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- 输入：`install-r-packages.R`；CRAN Windows 4.6 二进制仓库。
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- 输出：项目 R library；`research/environment/r-package-versions.json`。
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- 检查：19 个顶层包全部安装并经 `packageVersion()` 核对，包括 survey 4.5、srvyr 1.3.1、mirt 1.47、lavaan 0.7-2、semTools 0.5-9、psych 2.6.5、arrow 25.0.1、renv 1.2.4、targets 1.12.0；安装命令返回成功。
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- 未解决问题：包存在性已验证，但加权估计、CFA、2PL 和 Parquet 读写尚待运行测试。
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- 下一步：执行 `r-smoke-test.R` 并根据实际运行结果修复。
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### A-20260920-023：执行首轮 R 运行验收并发现判定漏洞
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，运行 R 包导入、复杂抽样加权均值、lavaan CFA、mirt 2PL 和 Arrow/Parquet 往返测试。
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- 输入：项目 R 4.6.1 与 `.r-library/4.6`。
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- 输出：`research/environment/r-smoke-test-result.json`（首轮结果，保留审计痕迹，下一轮将覆盖为最终结果）。
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- 检查：19/19 顶层包导入通过；survey 加权均值、lavaan CFA 和 Arrow 往返通过；无 locale 警告。
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- 失败事实：mirt 在独立随机 Bernoulli 数据上 500 次 EM 后未收敛；更重要的是，测试脚本仅记录 `converged=false` 却仍把该项标为 passed，属于验收逻辑错误。
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- 修复：改用已知一维 2PL 生成机制模拟 500×8 响应矩阵；把未收敛显式提升为测试失败；最大 EM 周期设为 1000。
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- 结论：R 环境尚不能在修复后复测前标记为最终通过。
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- 下一步：重跑 R 烟雾测试，必须同时满足过程成功和 `mirt@OptimInfo$converged=true`。
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### A-20260920-024：R 研究环境通过第二轮运行验收
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，执行修复后的完整 R 烟雾测试。
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- 输入：R 4.6.1、项目 library、已知一维 2PL 模拟数据生成器。
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- 输出：最终 `research/environment/r-smoke-test-result.json`。
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- 检查：19/19 顶层包导入通过；survey 加权均值为有限值；lavaan CFA 明确收敛；mirt 2PL 在 500 名模拟受访者、8 个题目上明确收敛；Arrow Parquet 写入后读回 3×2 数据；命令返回成功且无 locale 警告。
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- 结论：R 复杂抽样、IRT/SEM 和列式数据交换环境通过当前阶段运行验收。
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- 下一步：安装 CUDA Toolkit/nvcc；随后导出 Python/R 锁定清单并更新环境审计。
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### A-20260920-025：解析并冻结 CUDA Toolkit 官方安装源
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，从 NVIDIA 官方动态下载页解析 Windows x86_64 的 CUDA 13.4.2 安装器 URL、大小和校验和，并核对 Windows 安装指南。
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- 输入：NVIDIA CUDA Toolkit 13.4.2 下载页与 Microsoft Windows 安装指南。
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- 输出：网络安装器 `cuda_13.4.2_windows_x86_64_network.exe`；官方 URL 固定为 `https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.4.2/network_installers/cuda_13.4.2_windows_x86_64_network.exe`；大小 10,460,392 bytes；MD5 `a0810494c821437671d6e68e66f59daf`。
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- 检查：官方文档确认 CUDA 13.1 起 Windows Toolkit 不再捆绑 GPU 驱动，故安装 Toolkit 不应替换现有驱动。
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- 未解决问题：安装器尚未下载/校验/执行；nvcc 尚未验收。
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- 下一步：下载并核对 MD5，静默安装 Toolkit，验证 nvcc 版本、目录和 PyTorch GPU 回归。
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### A-20260920-026：安装 CUDA Toolkit 13.4.2
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，下载 NVIDIA CUDA 13.4.2 Windows x86_64 网络安装器，校验后执行完整静默安装；安装期间通过进程 CPU 和组件展开目录做只读健康检查。
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- 输入：A-20260920-025 冻结的 NVIDIA 官方安装器。
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- 输出：系统级 CUDA Toolkit 13.4.2；安装器保存在 `.downloads/cuda_13.4.2_windows_x86_64_network.exe`。
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- 检查：下载文件 MD5 与官方值 `a0810494c821437671d6e68e66f59daf` 完全一致；安装器最终退出码为 0；期间观察到 cudart、cuSPARSE、cuSOLVER、NPP 等 13.4 组件展开，未启动第二安装实例。
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- 未解决问题：需独立验证最终 nvcc、环境变量和 PyTorch GPU 回归；Windows C++ host compiler 状态尚未检查。
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- 下一步：执行 Toolkit 与 GPU 回归验收，并判断是否需要补充 MSVC Build Tools。
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### A-20260920-027：完成 CUDA Toolkit 基础与 GPU 回归验收
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，独立核验 Toolkit 目录、nvcc、NVIDIA 驱动、PyTorch GPU 运算和 Windows C++ host compiler。
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- 输入：系统级 CUDA 13.4.2、现有 NVIDIA 驱动、项目 Python GPU 环境。
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- 输出：CUDA 根目录 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.4`。
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- 检查：`nvcc` 报告 release 13.4 / V13.4.92；GPU 为 NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti、驱动 596.36、显存 16,311 MiB；PyTorch 2.14.0+cu130 使用 CUDA runtime 13.0 完成 GPU 矩阵运算且结果有限；Visual Studio 2022 Community C++ 工具链已发现，无需另装 Build Tools。
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- 未解决问题：尚需用 nvcc 和 MSVC 编译并运行最小 CUDA 程序，完成端到端 Toolkit 验收。
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- 验收准备：新增 `research/environment/cuda-smoke.cu`，以单线程 kernel 将 41 增为 42；项目启动脚本已加入 CUDA_PATH 与 Toolkit `bin`。
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- 下一步：编译/运行 CUDA smoke test；随后锁定环境与更新审计。
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### A-20260920-028：确认 GPU 架构并修正 CUDA 编译调用
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，查询 GPU compute capability，并首次尝试以 Visual Studio 开发环境调用 nvcc。
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- 输入：`cuda-smoke.cu`、Visual Studio 2022 Community、CUDA 13.4 nvcc。
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- 输出：确认 RTX 5060 Ti compute capability 为 `(12, 0)`，编译目标应为 `sm_120`。
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- 异常：嵌套 `cmd.exe` 命令对带空格的 `VsDevCmd.bat` 路径引号处理失败，编译器未实际启动，未生成或执行二进制。
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- 修复方案：先从 `VsDevCmd.bat && set` 捕获开发环境变量并导入当前 PowerShell 进程，再直接调用 nvcc，避免多层命令字符串。
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- 下一步：按修复方案重新编译并运行 smoke test。
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### A-20260920-029：精确核验 MSVC 并统一 CUDA 构建 shell
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案；第二次编译已到达 nvcc，但导入 PowerShell 的 VS 环境未让 nvcc 找到 `cl.exe`；随后用 vswhere 精确核验 C++ 组件与编译器文件。
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- 输入：Visual Studio Installer `vswhere.exe`、CUDA smoke 源码。
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- 输出：确认 MSVC `cl.exe` 位于 `VC/Tools/MSVC/14.44.35207/bin/Hostx64/x64/cl.exe`；新增 `cuda-smoke-build.cmd`。
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- 异常：跨进程导入 VsDevCmd 环境未满足 nvcc 的 host compiler 查找，报 `Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH`。
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- 修复：让 `vcvars64.bat`、nvcc 和测试程序在同一个 cmd 进程内顺序运行，避免跨 shell 环境复制。
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- 下一步：运行统一构建脚本并验收结果 42。
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### A-20260920-030：CUDA Toolkit 端到端验收通过
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，在同一 cmd 环境中加载 MSVC、以 nvcc `-arch=sm_120` 编译最小 CUDA kernel，并在 GPU 上运行。
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- 输入：`cuda-smoke.cu`、`cuda-smoke-build.cmd`、MSVC 14.44、CUDA 13.4.92、RTX 5060 Ti。
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- 输出：`research/environment/cuda-smoke.exe`（可重建测试产物）。
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- 检查：编译和链接成功，运行输出 `cuda_smoke_result=42`，进程退出码 0；证明 nvcc、MSVC host compiler、CUDA runtime 与 GPU 的完整链路可用。
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- 警告处理：MSVC 在中文代码页下对 NVIDIA 头文件产生 C4819 编码警告，不影响构建或运行；构建脚本已加 `/wd4819` 仅屏蔽该第三方头文件警告。
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- 结论：CUDA Toolkit 13.4.2 通过当前阶段验收。
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- 下一步：导出 Python/R 精确依赖清单、环境哈希和使用说明，更新 `environment_audit.md` 与本档案的风险状态。
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### A-20260920-031：首次环境锁定失败并修正缓存路径
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，尝试导出 Python freeze、renv.lock、R 全包表与 session info。
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- 输入：已通过验收的 Python/R 环境。
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- 失败事实：`uv` 默认缓存 `C:\Users\Jino\AppData\Local\uv\cache` 和 renv 默认缓存 `C:\Users\Jino\AppData\Local/R/cache/R/renv` 均不可写；锁文件未生成。
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- 修复：启动脚本新增 `UV_CACHE_DIR=E:\Model\.uv-cache` 与 `RENV_PATHS_ROOT=E:\Model\.cache\renv`；下一次锁定命令也将显式设置两者。
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- 下一步：重跑全部锁定导出，并只在四个目标文件均存在后计算哈希。
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### A-20260920-032：第二次锁定生成核心文件但全包表导出失败
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，使用项目缓存重跑 Python freeze 和 renv snapshot。
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- 输出：已生成 `python-requirements.lock.txt` 与 `renv.lock`；renv 记录 R 4.6.1 和项目 CRAN 包。
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- 异常：R 全包表固定索引 `Repository` 列，但本机 `installed.packages()` 结果没有该列，触发 `subscript out of bounds`；同时 renv 只收到项目库路径，因而把 R 自带推荐包（MASS、Matrix、survey 依赖等）误报为缺失。
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- 修复方案：向 renv 同时传入项目 library 与 `.Library`，全包 CSV 仅选择实际存在的列；重新生成所有 R 锁定辅助文件并统一核验。
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- 结论：已有锁文件视为中间产物，尚未完成最终验收。
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- 下一步：按修复方案重跑 R snapshot/导出并计算全部哈希。
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### A-20260920-033：完成 Python/R 环境锁定与哈希核验
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，以项目缓存和完整 R library 搜索路径重跑锁定导出；逐文件检查存在性并计算 SHA-256。
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- 输出：`python-requirements.lock.txt`（195 包）、`renv.lock`（119 包）、`r-installed-packages.csv`（134 行）、`r-session-info.txt`，以及现有 Python/R 测试 JSON。
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- 检查：七个要求产物均存在且非空；哈希已取得，将写入正式环境审计。
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- 异常：一次 PowerShell 表格序列化只显示占位列，随后改用纯文本逐行输出，成功取得完整哈希；文件本身未受影响。
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- 下一步：更新环境审计、使用说明与进度风险状态。
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### A-20260920-034：正式环境审计替换补丁被工具拒绝
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：尝试在单一补丁中删除并重新新增 `environment_audit.md`，同时创建 README 和更新进度状态。
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- 结果：补丁工具拒绝同一文件的多重操作；未修改任何目标文件。
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- 修复方案：将审计文件替换拆成独立删除与新增步骤，再单独添加 README 和进度变更。
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- 下一步：按拆分方案完成文档收尾并复核。
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### A-20260920-035：完成环境补强文档收口与最终一致性复核
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，更新正式环境审计与使用说明，复核锁文件、测试 JSON、依赖一致性和 CUDA 可重建性，并清理当前状态中的旧阻断措辞。
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- 输出：更新 `research/audit/environment_audit.md`；新增 `research/environment/README.md`；更新本档案至 v1.2。
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- 检查：8 个要求产物均存在且非空；Python 测试失败数 0，R 测试失败数 0，mirt `converged=true`；`pip check` 无断裂依赖；CUDA 重新编译运行输出 42；环境审计记录七项 SHA-256。
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- 工具异常：README/进度联合补丁因补丁区块顺序与文件行序不一致而被整体拒绝一次；拆分并按行序重排后成功，未丢失内容。
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- 结论：用户要求的 R、CUDA Toolkit 与缺失 Python/R 研究包已安装、验证、锁定并归档。阶段 0 环境风险解除。
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- 未解决问题：具体嵌入模型权重和许可尚未冻结；这是阶段 5 前的研究治理任务，不是环境安装缺陷。
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- 下一步：进入阶段 1，建立有来源证据的题库与回答层。
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### A-20260920-036：最终交付完整性确认
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：0（环境补强）
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- 动作：按强制规则重新读取工作流与进度档案，逐项检查环境审计、使用说明、输入/锁定文件、Python/R 测试结果和 CUDA 构建脚本。
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- 检查：8 个核心交付文件全部存在且非空；进度版本为 1.2，当前阶段与下一行动表述一致；正式环境审计明确标记 `passed` 并记录 CPython 3.12.14、R 4.6.1、CUDA Toolkit 13.4.2 和 CUDA 结果 42。
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- 结论：本次工具补强请求完成，无待安装的工作流关键环境依赖。
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- 下一步：阶段 1 题库与回答层。
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### A-20260920-037：审计 Git 初始化条件
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：按强制规则读取工作流、进度档案与 `AGENTS.md`，核对项目根目录、Git 用户身份和远程配置。
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- 输入：`E:\Model` 根目录、全局 Git 配置。
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- 检查：当前尚无 Git 仓库；全局提交身份已配置为 `Jinotech <benlovedog@gmail.com>`；未发现可用远程地址。
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- 决定：以 `main` 初始化本地仓库；排除 Dataset、解释器、虚拟环境、R library、安装器和缓存，纳入研究代码、协议、审计、锁文件与进度档案。
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- 推送状态：`push_pending`；原因是尚无远程 URL，不影响本地初始化和首个提交。
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- 下一步：建立 `.gitignore`，把逐行动提交/推送协议写入 `AGENTS.md`，初始化并审计暂存范围。
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### A-20260920-038：核对首个 Git 提交的目录规模
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，递归统计顶层目录文件数与容量。
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- 检查：`Dataset` 约 19.06 GiB；`.uv-cache` 约 4.76 GiB；`.venv-research` 约 4.39 GiB；`.r-library` 约 0.23 GiB；`.tools` 约 0.19 GiB；`.downloads` 约 0.10 GiB，均不应进入 Git。`LLM-based Agent构建` 约 0.33 GiB，需检查其大文件后再决定细粒度忽略。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：检查 `LLM-based Agent构建` 最大文件，随后冻结 `.gitignore`。
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### A-20260920-039：审计本地 LLM 文献归档的大文件
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，检查 `LLM-based Agent构建` 的最大文件。
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- 检查：该目录约 0.33 GiB，主要为 72 个本地 PDF 文献副本；单文件最大约 26.70 MiB。当前心理测量项目已有可审计的文献矩阵与来源链接，不需要把这批相邻主题 PDF 二进制纳入首个仓库。
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- 决定：将整个 `LLM-based Agent构建/` 作为本地参考归档排除，避免无必要地膨胀远程历史；不删除原文件。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：创建 `.gitignore` 并更新 `AGENTS.md` 的 Git 提交/推送协议。
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### A-20260920-040：冻结版本化边界与逐行动 Git 协议
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，创建根目录 `.gitignore`，并在 Codex 实际识别的 `AGENTS.md` 中加入强制 Git 协议。
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- 输出：`.gitignore`；更新 `AGENTS.md`。
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- 检查：规则要求每项推进在验证和更新进度后形成独立提交；已配置远程时立即 push；无远程或推送失败时必须记录 `push_pending/push_failed`，不得虚报。原始数据、环境、安装器、缓存、模型权重和可重建二进制明确排除。
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- 说明：用户口述的 `AGENT.md` 对应本项目已存在且被 Codex 识别的 `AGENTS.md`，故更新现有文件而不建立冲突的第二份规则文件。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：初始化 `main` 仓库，检查忽略结果与待提交文件大小，然后创建首个提交。
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### A-20260920-041：初始化 Git 仓库并遇到安全所有权检查
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，在 `E:\Model` 初始化 `main` 分支仓库并尝试读取状态/忽略规则。
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- 输出：`E:\Model\.git`，空仓库初始化成功。
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- 异常：Git 检测到目录所有者为 Windows Administrators、当前受控账户为 CodexSandboxOffline，因 `dubious ownership` 拒绝状态读取。
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- 修复方案：仅将精确项目路径 `E:/Model` 加入全局 `safe.directory`，不使用通配符或关闭全局安全检查。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：应用精确安全例外并重新审计忽略范围。
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### A-20260920-042：应用精确 Git 安全例外并验证忽略边界
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流与进度档案，将 `E:/Model` 精确加入全局 `safe.directory`，重新读取仓库状态并逐项检查忽略命中。
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- 检查：Git 状态可正常读取；候选顶层仅有 `.gitignore`、`.learnings/`、`AGENTS.md`、`Document/`、`Progression.md` 和 `research/`。Dataset、Python/R 环境、工具安装目录、下载、缓存、本地 PDF 归档及 CUDA 可执行文件均由预期规则排除。
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- 安全边界：未使用 `safe.directory=*`，只放行当前仓库绝对路径。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：审计候选文件数量、总容量和最大文件，确认后暂存首个提交。
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### A-20260920-043：发现并排除嵌套 node_modules
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流、进度档案和 Git 状态，统计未跟踪候选文件及最大文件。
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- 检查：初始候选为 7,832 个文件、约 320.92 MiB；最大文件均位于 `research/experiments/node_modules`，属于可重建工具依赖。
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- 修复：`.gitignore` 新增 `**/node_modules/`，保留实验目录中的源文件和配置但排除依赖树。
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- 附带警告：Git 无法读取用户级 `C:\Users\Jino\.config\git\ignore`，不影响项目级 ignore；不为此扩大文件系统权限。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：重新审计候选规模，确认后暂存。
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### A-20260920-044：确认首个提交候选集安全且轻量
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流、进度档案与 Git 状态，应用新 ignore 后重新统计全部候选路径。
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- 检查：候选集降至 36 个文件、约 1.25 MiB；最大单文件约 0.32 MiB。候选仅包含规则/进度、项目说明、研究协议与审计、环境脚本/锁文件/测试结果、文献矩阵及其生成脚本；没有原始数据、环境目录、node_modules、安装器、模型权重或可执行文件。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：暂存 36 个候选文件，检查 staged diff/stat 后创建首个提交。
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### A-20260920-045：首次暂存因 `.git` 写权限受限而失败
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流、进度档案与 Git 状态，尝试暂存全部已审计候选并查看 staged diff。
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- 结果：`git add` 无法创建 `.git/index.lock`，没有文件进入暂存区；工作树内容未变。
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- 修复方案：以用户已授权的仓库写操作权限重试；Git 命令显式设置 `core.excludesFile=NUL`，避免不可读用户级 ignore 警告，同时继续使用项目 `.gitignore`。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：提升仅 Git 索引写入所需权限，重新暂存和核对。
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### A-20260920-046：无效 excludesFile 覆盖导致第二次暂存前退出
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：在获准的 Git 索引写权限下重试暂存，并尝试用 `core.excludesFile=NUL` 消除不可读用户级 ignore 警告。
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- 结果：Git for Windows 报 `cannot use NUL as an exclude file`，在写索引前退出；暂存区仍为空。
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- 修复：移除非必要的 excludesFile 覆盖，接受不影响项目 `.gitignore` 的用户级警告，直接执行已授权的 `git add -A`。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：无覆盖地暂存并核对 staged 范围。
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### A-20260920-047：暂存并核对首个仓库快照
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：重新读取工作流、进度档案与 Git 状态，在获准的仓库元数据写权限下暂存全部已审计候选，并检查 staged stat 与逐文件状态。
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- 检查：36 个文件全部为新增；约 9,150 行；仅含两个小型二进制研究产物（10 KiB 工作簿、约 328 KiB 预览图）；暂存清单与 A-20260920-044 的边界一致。
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- 警告：Git 提示部分 LF 文件未来可能按 Windows 配置转为 CRLF；当前内容与暂存均成功，不作为阻断。
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- 推送状态：`push_pending`，远程仍未配置。
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- 下一步：把本条记录重新暂存，创建首个提交并验证 HEAD/工作树/远程状态。
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### A-20260920-048：准备创建首个可复现仓库提交
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- 时间：2026-09-20
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- 阶段：项目治理
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- 动作：将以非交互式提交 `chore(repo): initialize reproducible research workspace` 固化工作流、项目记忆、阶段 0 产物、环境锁与 Git 治理规则。
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- 完成条件：提交命令成功、HEAD 可解析、提交后工作树无意外未提交文件。
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- 推送状态：`push_pending`；没有远程 URL，无法执行真实 `git push`，不得声称已推送。
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- 下一步：创建并验证提交；待用户提供远程 URL 后设置 `origin` 并推送 `main`。
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## 9. 下一行动
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下一次行动开始前重新读取 `Document/research-workflow.md` 与本文件。随后：
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环境补强已经完成。下一行动进入阶段 1：
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1. 冻结阶段 1 数据实体 schema 与审核状态枚举；
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2. 只读核验 GSHS、YRBS、NSDUH 候选入口的实际结构、行列数和设计字段；
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3. 建立主要结局的来源登记骨架，所有未完成实际双重核查的条目标为 `provisional`。
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