language-conditioned-psychometric-harmonization-model/Progression.md

项目进度档案

版本：1.5
建立日期：2026-09-20
当前总状态：in_progress
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

1. 管理规则

本档案严格对照 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。

状态只使用：not_started / in_progress / passed / conditional / blocked / failed。

行动记录至少包含：

• 时间与阶段
• 动作及目的
• 输入及其版本或哈希（适用时）
• 输出文件
• 检查和证据
• 未解决问题
• 下一步

“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。

2. 阶段状态

阶段	名称	状态	当前判定
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
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
2	可行性、可识别性和连接审计	not_started	等待 Gate 1
3	冻结验证协议与已知真值模拟	not_started	等待 Gate 2
4	直接协调和传统基线	not_started	等待 Gate 3
5	低成本语义增益实验	not_started	等待 Gate 4
6	语言条件化层级测量模型	not_started	等待 Gate 5
7	最终验证、消融和主张判定	not_started	等待 Gate 6
8	可复现交付与论文审查	not_started	等待阶段 7 的冻结结果

3. 当前冻结方向

• 项目暂定名称：language-conditioned psychometric harmonization model。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

4. 阶段 0 交付物状态

交付物	状态	路径/说明
project_charter.md	passed	已完成 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
data_manifest.csv	passed	已完成 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
literature_matrix.csv	passed	已完成 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
environment_audit.md	passed	已完成并更新 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

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。

5. 已确认的本地事实

• 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。
• Dataset 当前包含 734 个文件，总大小约 20.47 GB。
• 已建立工作流建议的 research/ 目录结构。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

6. 文献初筛结论（尚待矩阵固化）

• 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。
• 已存在用 BERT 嵌入预测 IRT 题目参数、减少试测成本的工作。
• 已存在把题目语义与心理问卷回答预测结合的 proof-of-concept。
• 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。
• 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。

7. 未解决问题与风险

优先级	问题	影响	下一处理
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
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
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
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
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
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

8. 行动日志

A-20260920-001：读取工作流并确定执行入口

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 输入：Document/research-workflow.md、Document/项目的正式定位.md、Document/language-conditioned-psychometric-harmonization-model.md。
• 输出：确定从阶段 0 开始，不直接进入模型训练。
• 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。
• 未解决问题：阶段 0 四项交付物尚未完成。
• 下一步：盘点数据与环境，建立阶段 0 文件。

A-20260920-002：本地数据与说明文件初步盘点

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 输入：各数据目录 README、变量注意事项和既有质量报告。
• 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。
• 检查：未把 README/质量报告中的数字冒充本轮重算结果。
• 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。
• 下一步：生成全量哈希清单。

A-20260920-003：生成数据文件哈希清单

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 输入：Dataset/** 原始及衍生文件；未修改原文件。
• 输出：research/audit/data_manifest.csv（734 行）。
• 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。
• 未解决问题：需补充 dataset group、来源、许可和分析就绪字段。
• 下一步：扩充清单元数据并抽样复核哈希。

A-20260920-004：最接近方法文献第一轮初筛

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 输入：同行评审论文页面、PubMed/PMC、ACL Anthology 及预印本页面。
• 输出：形成第 6 节的初步定位结论。
• 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。
• 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。
• 下一步：建立 literature_matrix.csv。

A-20260920-005：建立持续进度档案和项目记忆规则

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 输入：Document/research-workflow.md、当前项目状态及已生成产物。
• 输出：Progression.md、AGENTS.md。
• 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。
• 未解决问题：无。
• 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。

A-20260920-006：完成运行环境审计

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 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。
• 输出：research/audit/environment_audit.md；.learnings/ERRORS.md 新增两条已解决的审计方法错误。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-007：完成数据来源登记与重复摘要

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 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。
• 输出：更新后的 research/audit/data_manifest.csv；新增 data_source_registry.csv、dataset_group_summary.csv、duplicate_summary.csv。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-008：冻结阶段 0 项目章程

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 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。
• 输出：research/protocol/project_charter.md v0.1.0。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-009：完成聚焦文献矩阵与 Gate 0 验收

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0
• 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。
• 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。
• 输出：research/protocol/literature_matrix.csv、literature_matrix.xlsx、literature_positioning.md。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-010：核对研究环境兼容性并盘点安装入口

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-011：安装项目内 Python 3.12 解释器

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 输出：已安装 E:\Model\.python\cpython-3.12.14-windows-x86_64-none\python.exe。
• 检查：下载与解释器安装成功；虚拟环境尚未建立。
• 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。
• 下一步：以实际解释器路径创建 .venv-research，安装并验证研究包。

A-20260920-012：冻结 Python 研究栈安装清单

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 输出：research/environment/python-requirements.in。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-013：创建 Python 3.12 研究环境并安装依赖

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：research/environment/python-requirements.in；PyPI 与包发布者提供的 Windows wheels/sdists。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-014：建立可重复的 Python 环境烟雾测试

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：.venv-research 当前安装状态。
• 输出：research/environment/smoke_test.py。
• 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。
• 未解决问题：测试尚未执行。
• 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。

A-20260920-015：执行首轮 Python 环境烟雾测试

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：.venv-research、research/environment/smoke_test.py。
• 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）。
• 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。
• 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。
• 结论：当前环境尚未通过验收，不能标记为可用于正式分析。
• 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。

A-20260920-016：修订 Python 运行策略与依赖约束

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：执行版本修复与 GPU wheel 重装。

A-20260920-017：修复 factor-analyzer 兼容性并核对 CUDA wheel 版本

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：python-requirements.in、PyTorch 官方 cu130 的 torch/torchvision/torchaudio 索引。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-018：安装匹配的 PyTorch CUDA 运行栈

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：PyTorch 官方 cu130 wheel 索引；Python 3.12/Windows x86_64。
• 输出：torch 2.14.0+cu130、torchvision 0.29.0+cu130；torchaudio 已移除。
• 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。
• 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。
• 下一步：运行第二轮完整 Python 烟雾测试与依赖检查。

A-20260920-019：Python 研究环境通过第二轮运行验收

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：修复后的 .venv-research、项目内缓存策略和 smoke_test.py。
• 输出：纯 JSON 结果 research/environment/smoke-test-result.json。
• 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。
• 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。
• 结论：Python 统计/Bayesian/心理测量/GPU 环境通过当前阶段运行验收。
• 下一步：导出精确 Python 锁定清单；安装并验收 R/CRAN 栈与 CUDA Toolkit/nvcc。

A-20260920-020：安装并验证项目内 R 4.6.1

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/R-4.6.1-win.exe。
• 输出：E:\Model\.tools\R-4.6.1；安装器 SHA-256 为 C5424C40CD70EF85765A55D2FF96BB602B5F30ED536938FF004F14DB5DB3C2DF。
• 检查：Rscript (R) version 4.6.1 (2026-06-24)、UCRT、x64；基础启动成功。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-021：冻结 R 包清单与运行验收协议

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 未解决问题：CRAN 包尚未实际安装和运行。
• 下一步：安装项目 R library，导出版本并运行完整烟雾测试。

A-20260920-022：安装并核对项目 R 研究包

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：install-r-packages.R；CRAN Windows 4.6 二进制仓库。
• 输出：项目 R library；research/environment/r-package-versions.json。
• 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。
• 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。
• 下一步：执行 r-smoke-test.R 并根据实际运行结果修复。

A-20260920-023：执行首轮 R 运行验收并发现判定漏洞

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：项目 R 4.6.1 与 .r-library/4.6。
• 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）。
• 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。
• 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。
• 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。
• 结论：R 环境尚不能在修复后复测前标记为最终通过。
• 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。

A-20260920-024：R 研究环境通过第二轮运行验收

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：R 4.6.1、项目 library、已知一维 2PL 模拟数据生成器。
• 输出：最终 research/environment/r-smoke-test-result.json。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-025：解析并冻结 CUDA Toolkit 官方安装源

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：NVIDIA CUDA Toolkit 13.4.2 下载页与 Microsoft Windows 安装指南。
• 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。
• 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。
• 未解决问题：安装器尚未下载/校验/执行；nvcc 尚未验收。
• 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。

A-20260920-026：安装 CUDA Toolkit 13.4.2

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：A-20260920-025 冻结的 NVIDIA 官方安装器。
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：执行 Toolkit 与 GPU 回归验收，并判断是否需要补充 MSVC Build Tools。

A-20260920-027：完成 CUDA Toolkit 基础与 GPU 回归验收

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：系统级 CUDA 13.4.2、现有 NVIDIA 驱动、项目 Python GPU 环境。
• 输出：CUDA 根目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.4。
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：编译/运行 CUDA smoke test；随后锁定环境与更新审计。

A-20260920-028：确认 GPU 架构并修正 CUDA 编译调用

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：cuda-smoke.cu、Visual Studio 2022 Community、CUDA 13.4 nvcc。
• 输出：确认 RTX 5060 Ti compute capability 为 (12, 0)，编译目标应为 sm_120。
• 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。
• 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。
• 下一步：按修复方案重新编译并运行 smoke test。

A-20260920-029：精确核验 MSVC 并统一 CUDA 构建 shell

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：Visual Studio Installer vswhere.exe、CUDA smoke 源码。
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：运行统一构建脚本并验收结果 42。

A-20260920-030：CUDA Toolkit 端到端验收通过

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：cuda-smoke.cu、cuda-smoke-build.cmd、MSVC 14.44、CUDA 13.4.92、RTX 5060 Ti。
• 输出：research/environment/cuda-smoke.exe（可重建测试产物）。
• 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。
• 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。
• 结论：CUDA Toolkit 13.4.2 通过当前阶段验收。
• 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。

A-20260920-031：首次环境锁定失败并修正缓存路径

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输入：已通过验收的 Python/R 环境。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-032：第二次锁定生成核心文件但全包表导出失败

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输出：已生成 python-requirements.lock.txt 与 renv.lock；renv 记录 R 4.6.1 和项目 CRAN 包。
• 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。
• 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。
• 结论：已有锁文件视为中间产物，尚未完成最终验收。
• 下一步：按修复方案重跑 R snapshot/导出并计算全部哈希。

A-20260920-033：完成 Python/R 环境锁定与哈希核验

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：更新环境审计、使用说明与进度风险状态。

A-20260920-034：正式环境审计替换补丁被工具拒绝

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：按拆分方案完成文档收尾并复核。

A-20260920-035：完成环境补强文档收口与最终一致性复核

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 输出：更新 research/audit/environment_audit.md；新增 research/environment/README.md；更新本档案至 v1.2。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：进入阶段 1，建立有来源证据的题库与回答层。

A-20260920-036：最终交付完整性确认

• 时间：2026-09-20
• 阶段：0（环境补强）
• 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。
• 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。
• 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。
• 下一步：阶段 1 题库与回答层。

A-20260920-037：审计 Git 初始化条件

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 输入：E:\Model 根目录、全局 Git 配置。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-038：核对首个 Git 提交的目录规模

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：检查 LLM-based Agent构建 最大文件，随后冻结 .gitignore。

A-20260920-039：审计本地 LLM 文献归档的大文件

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：创建 .gitignore 并更新 AGENTS.md 的 Git 提交/推送协议。

A-20260920-040：冻结版本化边界与逐行动 Git 协议

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 输出：.gitignore；更新 AGENTS.md。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 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。

A-20260920-041：初始化 Git 仓库并遇到安全所有权检查

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 输出：E:\Model\.git，空仓库初始化成功。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：应用精确安全例外并重新审计忽略范围。

A-20260920-042：应用精确 Git 安全例外并验证忽略边界

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 安全边界：未使用 safe.directory=*，只放行当前仓库绝对路径。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 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。

A-20260920-043：发现并排除嵌套 node_modules

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：重新审计候选规模，确认后暂存。

A-20260920-044：确认首个提交候选集安全且轻量

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：暂存 36 个候选文件，检查 staged diff/stat 后创建首个提交。

A-20260920-045：首次暂存因 .git 写权限受限而失败

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：提升仅 Git 索引写入所需权限，重新暂存和核对。

A-20260920-046：无效 excludesFile 覆盖导致第二次暂存前退出

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 下一步：无覆盖地暂存并核对 staged 范围。

A-20260920-047：暂存并核对首个仓库快照

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 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。
• 推送状态：push_pending，远程仍未配置。
• 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。

A-20260920-048：准备创建首个可复现仓库提交

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

A-20260920-049：建立剩余工作量估算基线

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 动作：重新读取完整研究工作流与进度档案，依据 Gate 依赖、当前交付状态、人工来源核验需求和模型计算复杂度，估算阶段 1–8 的剩余工作量。
• 当前基线：阶段 0 已通过；阶段 1–8 尚未开始。按一名全职研究者/工程代理、数据可读且不发生重大许可阻断计，剩余约 21–41 人周；受 Gate 串行依赖限制，较现实的日历时间约 6–10 个月。
• 近期里程碑：完成 Gate 2 并得出“潜变量路线是否可识别”的可靠结论，约需 5–10 周；完成 Gate 5 的低成本语义增益判定，累计约需 12–23 周。
• 计算量：预计另有约 2–8 GPU 周和若干 CPU/R/PyMC 批处理，可与资料审核和写作部分重叠；这不是额外相加的人周。
• 不确定性：官方问卷/布局获取、两名实际审核者、抽样设计复核、题目连接不足、稀有事件以及 Bayesian 采样稳定性，均可能使工期超出上限；若 Gate 2 或 Gate 5 否定复杂路线，转为边界性结果可缩短后半程。
• 推送状态：push_pending；本地仓库已有提交，但仍未配置远程 URL。
• 下一步：启动阶段 1 schema 与三套调查入口的只读结构核验。

A-20260920-050：配置 origin 并验证首次推送

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 动作：按用户明确授权，将 https://git.jinome.org/Jinovo 配置为 origin，随后尝试把本地 main 的两个待推提交推送并设置上游。
• 输入：用户提供的远端地址；本地提交 1e7cc2a 与 26ec4ca。
• 输出：.git/config 中已存在 origin，fetch/push URL 均为用户提供的 HTTPS 地址。
• 检查结果：服务器可连接，但返回 Not found；Git 报目标仓库不存在或当前凭据不可见。没有提交上传，本地历史未改变。
• 推送状态：push_failed。
• 未解决问题：当前地址可能只是用户/组织路径而不是具体仓库 clone URL，也可能需要认证；必须取得完整仓库 URL 或有效访问凭据，不能擅自猜测仓库名。
• 错误记录：.learnings/ERRORS.md 的 ERR-20260920-024。
• 下一步：用户提供服务器显示的完整 clone URL（通常含具体仓库名，可能以 .git 结尾）后，更新 origin 并重新推送全部本地提交。

A-20260920-051：启动远端仓库创建并等待用户登录

• 时间：2026-09-20
• 阶段：项目治理
• 动作：按用户授权打开 git.jinome.org，确认服务为 Gitea 1.27.3，并检查 Jinovo 账户当前仓库状态及创建入口。
• 输入：用户主页 https://git.jinome.org/Jinovo；拟创建仓库名 language-conditioned-psychometric-harmonization-model。
• 检查结果：公开主页显示该账户目前没有可见仓库；当前浏览器会话未登录，访问创建功能前被引导至登录页。
• 当前状态：blocked；认证密码必须由用户本人在已显示的 Gitea 登录页输入，自动化不会读取或代填密码。
• 推送状态：push_failed；远端仓库尚未创建，现有 origin 仍指向不完整的账户路径。
• 下一步：用户完成网页登录并回复“已登录”后，创建具体仓库、取得 clone URL、更新 origin、推送 main 并验证远端提交。

9. 剩余工作量估算（2026-09-20 基线）

阶段	主要工作	预计人周	主要波动来源
1	题库、回答字典、来源与双重审核	3–6	官方材料完整性、人工复核速度、跳题/编码冲突
2	可行性、连接图与可识别性审计	2–4	数据规模、设计变量质量、跨调查桥接强度
3	冻结验证协议与模拟恢复	2–4	模拟场景数量、参数恢复和 SBC 问题
4	直接协调与传统基线	3–5	复杂抽样方差、稀有事件、模型诊断
5	语义增益与负对照实验	2–4	嵌入选择、题目家族有效样本量、消融数量
6	语言条件化层级模型	4–8	模型可识别性、采样稳定性、GPU/CPU 计算
7	外部验证、消融与主张判定	3–6	外部数据兼容性、重跑规模、敏感性分析
8	可复现交付、论文与两轮审查	2–4	审稿返工、图表与复现包完整性
合计	阶段 1–8	21–41	约 105–205 个全职工作日

估算按范围而非承诺日期管理。Gate 2 是首个关键止损点：若连接或可识别性不足，应切换为直接协调/分调查分析，而不是继续堆叠复杂模型。Gate 5 是第二个关键止损点：若语义没有稳定增益，后续阶段改为边界性结果与复现交付，可把总量压缩到约 14–26 人周。

10. 下一行动

下一次行动开始前重新读取 Document/research-workflow.md 与本文件。随后：

环境补强已经完成。下一行动进入阶段 1：

1. 冻结阶段 1 数据实体 schema 与审核状态枚举；
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；
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。