日报 — 2026-02-06
今日概览
- 做了什么： 在MIHD项目中全面诊断staig_fusion的ARI性能差距（0.21→目标0.56），识别并量化五个关键实现差异，完成严格对齐覆盖改造；同时在benchmark工具中修复报告渲染bug、实现完整的GitHub Pages自动发布流水线与CLI交互上传功能
- 怎么做的： 通过逐行代码比对（ripgrep/sed/codex工具链）、跨仓库参数溯源（原始STAIG notebook、train_img_config.yaml、adata_processing.py）和patch补丁方式推进，MIHD改动覆盖4个核心文件，benchmark改动经本地端到端验证
- 有什么用： staig_fusion现已严格对齐原始STAIG语义（默认mclust+HVG特征+STAIG超参），坐标尺度混用等关键差异已量化待修复；benchmark工具完成从本地脚本到可公开运行+自动发布的关键升级，用户可一键提交结果到公共排行榜
DCC
- 做了什么： 在HPC集群上完成MIHD全部诊断与实现工作：识别5个STAIG性能差距根因、实现严格对齐覆盖改造、修复mclust错误和tqdm缺失，并深度诊断151508 slide的坐标尺度混用等四大差异
- 怎么做的： 读取原始STAIG notebook和配置文件与MIHD实现逐一比对，测量图像尺寸（13332x13332）与坐标范围，直接在/hpc/group/yizhanglab/zt81/MIHD目录编辑代码
- 有什么用： 完成staig_fusion严格语义对齐的核心工程工作，明确了坐标尺度混用为最高优先级修复项，为后续ARI提升奠定代码基础
TzJsDesktop
- 做了什么： 修复benchmark HTML报告柱状图渲染bug，并实现端到端GitHub Pages自动发布与CLI交互上传功能
- 怎么做的： 锁定Plotly JS CDN版本、强制numeric列表解决渲染问题；通过三条GitHub Actions工作流及relay架构实现公开提交流水线；在CLI中增加交互式上传提示
- 有什么用： benchmark工具完成从本地脚本到可公开运行+自动发布网站的关键升级
跨DCC集群与TzJsDesktop，系统诊断并量化MIHD staig_fusion与原始STAIG的五大性能差距根因，同时完成benchmark工具的柱状图修复、GitHub Pages自动发布流水线及CLI交互上传功能的工程化交付
今日任务
架构与策略
- ✅ 诊断STAIG fusion与原始STAIG的ARI/NMI性能差距 — 系统对比原始STAIG notebook（ARI=0.562）与MIHD benchmark（ARI=0.21/0.4849）的完整代码路径，最终识别出五个关键差异：①全分辨率图像坐标尺度混用（最关键，坐标从x:2579-11821被错误压缩为x:386-1773）；②mclust在HPC不可用致静默降级为kmeans；③基因预处理顺序相反（MIHD先HVG再normalize/log/scale，原始STAIG相反）；④伪标签簇数300 vs 80；⑤超参数与图像transform差异
- ✅ 实现GitHub Pages自动发布流水线 — 新增scripts/ingest_submissions.py（校验/去重/清洗）、scripts/submit_result.py（relay/dispatch提交），三条GitHub Actions工作流（accept-submission, daily-publish, pages-deploy），以及data/队列文件，实现端到端公开数据收集与自动发布
- 🔄 实现STAIG fusion严格对齐覆盖 — 修改models/STAIGTrainer.py、scripts/run_benchmark.py等4个文件，实现严格STAIG语义：默认mclust、HVG原始特征、STAIG超参数profile、空间majority vote refine、伪标签簇数300/80。语法验证通过，但运行时遇mclust dimension错误，完整验证仍待进行
- ✅ 修复benchmark报告柱状图渲染bug — 修复bar chart高分短柱问题：锁定Plotly JS CDN为3.3.1，将DataFrame Series改为Python list，设置y轴rangemode=‘tozero’
- 🔄 修复mclust dimension is zero运行时错误 — mclust报错’svd(data, nu=0): a dimension is zero’，在Python层加了embedding形状防护检查（2D、行列不为0、样本数>=簇数），根本原因（上游哪一步产生了空embedding）待下次运行后确认
- ✅ 为benchmark CLI添加交互式上传提示 — 在benchmark/cli.py中添加运行结束后询问用户是否上传的交互逻辑，支持–upload、–no-upload、–relay-url、BENCHMARK_RELAY_URL环境变量，非交互模式默认不上传
实现与修复
- ❌ 诊断GPU利用率低问题 — CPU和GPU占用都很低，分析为单线程I/O等待瓶颈（单线程patch提取、batch_size=32、每batch调用empty_cache()），提出增大batch_size、DataLoader多进程、patch缓存预提取三个方案，等待用户选择
- ✅ 移除报告Historical Trends区块并修复AttributeError — 从benchmark/report.py中移除趋势图生成调用，添加兼容性存根方法防止AttributeError，彻底清除调用路径
- ✅ 生成AGENTS.md贡献者指南 — 分别为MIHD仓库（310词）和benchmark仓库（329词）生成标准格式的AGENTS.md，包含项目结构、构建命令、代码规范、测试指南、提交规范等章节
- ✅ 为UNI/UNI2图像编码加tqdm进度条 — 在scripts/run_benchmark.py的batch推理循环中加入tqdm，同时发现strict STAIG模式会强制将视觉编码器覆盖为UNI而非用户指定的UNI2，该覆盖行为对用户不透明
问题与解决方案
关键问题
1. MIHD staig_fusion的ARI（0.21/0.4849）远低于原始STAIG notebook（0.562），根因不明
解决方案: 系统比对两套代码路径，识别出五个根因：①全分辨率图像（13332x13332）坐标仍乘hires缩放系数（0.15），导致patch取点严重偏离组织区域（最关键）；②mclust在HPC不可用致静默降级为kmeans；③基因预处理顺序相反（MIHD先HVG再normalize/log/scale，原始STAIG相反）；④伪标签簇数300 vs 80；⑤超参数未完整对齐及图像transform差异
关键洞察: staig_fusion名字本身承诺了’等同于STAIG’语义，允许默认行为与原始方法有重大差异会造成大量隐性错误；坐标尺度混用是最高优先级修复项
2. Plotly bar chart渲染错误：高分对应短柱，视觉逻辑倒置
解决方案: 锁定Plotly JS CDN版本与Python安装版本一致（3.3.1），将Series改为list，设置rangemode=‘tozero’
关键洞察: Plotly 6.x使用binary-encoded数组序列化，与plotly-latest CDN版本不兼容时会导致数据解析错误，需严格锁定版本一致性
3. mclust聚类时报错’svd(data, nu=0): a dimension is zero’，且HPC环境mclust不可用时会静默降级为kmeans
解决方案: 在Python层加了embedding形状验证（2D、行列不为0、样本数>=簇数），根本原因待下次运行后确认；需安装rpy2和R mclust包消除静默降级问题
关键洞察: R端的错误信息不直观，应在Python端加充分前置验证；静默降级必须加明显警告而不是无提示地改变聚类方法
一般问题
4. strict STAIG模式强制覆盖视觉编码器为UNI，用户不知情（以为在用UNI2，tqdm未出现）
解决方案: 在日志中加明确的编码器覆盖提示；UNI2进度条不显示是因为实际跑的是UNI
关键洞察: 全局覆盖行为对用户不透明，必须在日志中明确提示，否则用户会花时间调试实际不存在的问题
5. GPU利用率低（CPU和GPU占用都很低）
解决方案: 未完全解决。分析为单线程I/O等待瓶颈：patch提取是主要bottleneck，提出批量大小调整、DataLoader多进程、patch缓存预提取方案
关键洞察: CPU和GPU同时低说明程序在单线程IO等待，而非CPU是瓶颈；视觉特征提取的性能瓶颈通常在数据预处理而非模型forward pass
6. create_trend_chart AttributeError：方法被注释但generate_html中仍有调用
解决方案: 添加返回空图的存根方法，并彻底移除调用方代码
关键洞察: 注释掉函数定义不等于删除，需同时移除所有调用方
人类思路 vs AI 思路
战略层面
STAIG性能差距的诊断方向与决策
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 人类直接指出问题（STAIG fusion分数远低于原始STAIG），明确提供example.ipynb作为ground truth，并拍板’staig_fusion本来的语义就是对齐STAIG，应直接覆盖不保留旧行为’；持续追问’为什么效果差’推动深层分析；‘CPU也低’这个附加观察直接排除了CPU是瓶颈的假设 |
| AI | AI通过系统性代码溯源（测量图像尺寸13332x13332、计算坐标压缩比、逐行比对两套代码库），多轮工具调用后识别出5个量化差异点；但需要用户明确决策方向才能推进实施 |
差异分析: 人类决策更具战略性（名字即语义、直接覆盖），AI擅长系统性技术细节比对和量化；AI的代码溯源发现了人类未直接指出的坐标尺度问题，但效率依赖多轮工具调用
GitHub Pages公开提交架构设计
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 人类主动提出用交互式提示询问用户是否上传结果，并明确要求relay中间层保护仓库写权限 |
| AI | AI补充了完整的队列化架构（relay→dispatch→队列文件→日批处理→commit/push→Pages），以及严格schema校验、哈希去重和IP脱敏等防滥用机制 |
差异分析: 人类的核心直觉是’上传前确认同意’和’安全隔离’；AI负责将直觉翻译为具体可执行的技术架构
全局覆盖逻辑与基因预处理顺序的识别
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 人类很快注意到日志里显示的是’UNI’而不是’UNI2’，直接指出问题；仅通过追问’为什么效果差’推动分析 |
| AI | AI通过逐行比对MIHD prepare_gene_features与原始STAIG adata_processing.py，发现normalize/log/scale与HVG选取的顺序对调；但实现tqdm时忽视了已有的全局覆盖逻辑 |
差异分析: 人类对自己的运行环境和预期行为更清楚，一眼识别日志异常；AI能系统化比对代码细节，但容易忽视已有全局逻辑，需要用户观察来弥补
AI 局限性
重要局限
- 多次操作不够彻底：修复mclust dimension错误时只加防护检查未追溯上游根因；删除趋势图时初次只移除调用未同时处理函数定义，需二次修复；跨代码库系统化比对效率不足，差距分析分散在多轮工具调用中逐步识别，未能一次性输出完整结构化清单
一般局限
- 容易忽视已有的全局覆盖逻辑：添加UNI2 tqdm时未意识到strict STAIG模式会强制覆盖视觉编码器；实施STAIG对齐改造前未主动检查已有大量未提交脏文件，需用户明确告知才能推进
- 未预先检查HPC环境可用模块（如scanpy），导致Python脚本验证时遇ModuleNotFoundError，只能改用间接方式验证，增加调试轮次；对本地工具调用可靠性估计偏乐观（Windows环境conda run偶发失败）
- 给出GPU利用率低的多个方案选项，但未主动建议用profile工具（如py-spy、nvprof）精确定位实际瓶颈，而是基于代码阅读做猜测
今日收获
核心收获
- MIHD与原始STAIG存在五个可量化的关键实现差异（优先级排序）：①全分辨率图像坐标尺度混用（最关键，坐标从x:2579-11821被错误压缩为x:386-1773，patch取点严重偏离组织）；②mclust在HPC不可用致静默降级为kmeans；③基因预处理顺序相反（先HVG vs 先normalize/log/scale）；④伪标签簇数300 vs 80；⑤超参数与图像transform差异。ARI差距（0.21→0.56）主要由①②③决定
- GitHub Pages静态发布与公开数据收集的正确分层架构：公共用户→relay（校验/限流/脱敏）→repository_dispatch→queue file→日批处理工作流（去重/清洗/append CSV）→commit/push→Pages自动部署
- 接口名称的语义必须与实际行为严格一致：‘staig_fusion’名字天然承诺了等同于STAIG语义，允许默认行为有重大差异会造成大量隐性错误；全局覆盖行为（如强制编码器为UNI）必须在日志中明确提示
- Plotly 6.x默认使用binary-encoded数组序列化；与旧版CDN（plotly-latest）不兼容时导致bar长度错误。解决方案：锁定CDN版本与Python包版本一致，强制传入Python list
实践收获
- R接口（如mclust）在Python中出错时信息不直观，应在Python端加充分前置验证并提供含shape信息的明确报错；mclust等R包不可用时若静默退化必须加明显警告，不能无提示地改变聚类方法
会话摘要
MIHD
🔄 MIHD STAIG fusion性能差距完整诊断与严格对齐实现 23:02:06.469 | codex 跨多个会话完成MIHD STAIG fusion的全流程诊断与改造：生成AGENTS.md贡献者指南；系统对比原始STAIG notebook与MIHD实现，识别5个关键差异（聚类、基因输入、超参数、FFT预处理、伪标签簇数），用户决策’直接覆盖’；修改4个核心文件实施严格对齐（默认mclust+HVG特征+STAIG超参），语法验证通过；深度诊断151508 slide发现坐标尺度混用（最关键差异）、基因预处理顺序相反、mclust在HPC不可用等问题；同时处理运行时mclust dimension错误、UNI2 tqdm缺失、GPU利用率低等实践问题
benchmark
✅ benchmark报告bug修复与GitHub Pages自动发布流水线完整实现 04:04:15.843 | codex 从生成AGENTS.md贡献者指南开始，修复了柱状图渲染倒置bug（Plotly 6.x CDN版本锁定），移除Historical Trends区块，完整实现GitHub Pages自动更新流水线（relay架构+三条GitHub Actions+严格校验/去重/清洗脚本），为CLI添加交互式上传提示（–upload/–no-upload旗标），修复create_trend_chart AttributeError。所有改动通过本地验证，代码就绪可推送。
Token 用量
Claude Code
总览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总 Token | 200,112 |
| 输入 Token | 18 |
| 输出 Token | 12 |
| Cache 创建 | 44,167 |
| Cache 读取 | 155,915 |
| Cache 命中率 | 77.9% |
| 总费用 (USD) | $0.0709 |
模型明细
| 模型 | 输入 | 输出 | Cache 创建 | Cache 读取 | 费用 | 占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| claude-haiku-4-5-20251001 | 18 | 12 | 44,167 | 155,915 | $0.0709 | 100.0% |
Codex
总览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总 Token | 51,436,067 |
| 输入 Token | 51,253,314 |
| 输出 Token | 182,753 |
| 推理 Token | 95,065 |
| Cache 读取 | 48,179,456 |
| 总费用 (USD) | $16.3692 |
模型明细
| 模型 | 输入 | 输出 | 推理 | Cache 读取 | 费用 | 占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.2-codex | 9,350,444 | 20,842 | 7,770 | 8,641,408 | $0.0000 | 0.0% |
| gpt-5.3-codex | 41,902,870 | 161,911 | 87,295 | 39,538,048 | $1.2266 | 7.5% |