日报 — 2026-03-21

今日概览

• 做了什么： 两大项目并行推进：error_recovery_benchmark 完成了从单点参数修复到架构级轨迹分段重构的完整闭环（含 pipeline contract 对齐、大规模训练场景生成），gadget 修复了跨设备数据同步断层和日报生成的关键 bug。
• 怎么做的： 在 tianhe 通过系统性代码审查（3 并行 agent + 日志聚合统计）、分阶段修复（参数调整→架构重构）和 Slurm 并行作业大规模验证；在 TzJsDesktop 通过精准代码定位修复 npx 挂起 bug，并用 sed 批量升级 ECC 全部 agent 模型配置。
• 有什么用： benchmark 训练数据覆盖从 88/174 subtypes 提升至 130+/160 subtypes，threading 任务 subtypes 翻 8 倍；gadget 日报 pipeline 恢复可用，ECC 推理能力升至最高档（opus + effortLevel: max）。

DCC

• 做了什么： 对本地 main 分支与 GitHub origin/main 的历史分叉进行强制同步。
• 怎么做的： 通过 git fetch + git diff –stat 确认本地无独有代码后执行 git reset –hard origin/main。
• 有什么用： 代码库与 GitHub 保持一致，rclone sync.py 等新功能在 DCC 上可用。

TzJsDesktop

• 做了什么： 修复 gadget 项目 git 合并冲突、配置 rclone 数据同步、修复 npx 子进程挂起 bug，完善文档，完成 ECC 全局 agent 模型升级；同时查看新旧 opportunity scan 对比结果，发现 three_piece_assembly 意外回退。
• 怎么做的： git reset –hard 对齐远端、Path.as_posix() 修复 Windows 路径 bug、npx –yes 参数跳过交互提示、sed 批量替换 agent 配置；运行 opportunity scanner 获取新扫描数据并对比各任务变化。
• 有什么用： gadget 数据同步恢复、日报生成 pipeline 不再卡死、ECC 全员升至 opus + max thinking；精确定位 three_piece_assembly -19 回退问题，推动后续排查。

tianhe

• 做了什么： 完成 error_recovery_benchmark 全链路修复：代码审查发现根因（phase detection 失效、objects[0] 歧义）→ 参数修复（7 类 error skill）→ 架构重构（轨迹分段 + contract 对齐 Step 1-7）→ 大规模训练场景生成（1222 scenes）→ 机会图重扫（threading 3→25）→ 排查 three_piece_assembly 退化根因。
• 怎么做的： 并行多 agent 代码审查、bash 日志统计、python 数据验证、逐文件修改（7 个 error skill 文件 + 5 个 framework 文件）、sbatch Slurm 并行作业（96 workers）。
• 有什么用： 训练场景成功率从约 55% 升至 81%（130/160 subtypes 满 10/10），threading 修复效果最显著，three_piece_assembly 退化根因已定位，修复方案就绪。

在 tianhe HPC 集群完成 error_recovery_benchmark 从参数调优到架构级轨迹分段重构的全链路修复（1222 个训练场景，threading subtypes 从 3 升至 25），同时在 TzJsDesktop 修复 gadget 基础设施关键 bug 并将 ECC 工具链全员升级至 opus + max thinking。

今日任务

架构与策略

• ✅ 系统性 Contract 修复方案设计（轨迹分段架构） — 识别出 detector→injector→validator→generator 整链路 contract 不一致，确立按物体交互分段轨迹（InteractionSegmenter）为核心修复方向，每段明确当前目标物体，彻底绕过 phase detection 缺陷；plan 文件创建并更新，为 Step 1-7 实施提供完整上下文。
• ✅ 13 个 Error Skill 全面代码审查及训练数据生成根因调查 — 通过 3 个并行 agent 对所有 error skill 的 can_inject/inject/validate 进行完整代码审查，发现 5 类实现 bug；聚合 42 个并行日志统计失败原因（gripper not closed 1698 次、displacement 不足 1390 次等）；通过 bash 统计 opportunity map phase 分布，发现 threading 全部 372 个 opportunity 仅标记为 pre_reach，pick_place 完全缺少 reach/grasp 阶段，确认 phase detection 失效是核心根因。
• ✅ Error Skill 参数系统性修复（Fix A-G + Fix 5-6） — 针对 7 类 error skill 完成 24 处参数修改（offset 下限、步数、速度方向、验证阈值）；修复 get_target_object() 优先在 graspable 物体中搜索（Fix 5）、InteractionSegmenter 限定 graspable 候选集（Fix 6）；所有 139 个单元测试通过。
• ✅ 实施轨迹分段 + Contract 对齐（Step 1-7 + 6 遗漏修复） — 新增 InteractionSegment dataclass 和 InteractionSegmenter；修改 CleanTrajectory 支持分段序列化；修改 OpportunityScanner 从 segment 获取 target_object/phase/other_objects；修复 13 个 skill 的 objects[0] 语义（e01-e13）；修复 e02 夹爪方向、e11 freeze_steps 硬编码；补齐 target_pos 到 trajectory_context；修复 e12/e10 config key 漂移；修复 context_replay.py 使用 error_spec.target；修复 EnvWrapper._sim_body_name2id 子字符串 fallback；139 个单元测试全部通过。
• 🔄 three_piece_assembly 扫描退化根因排查（23→4 subtypes） — 通过分析 NPZ 文件（无 interaction_segments_json）、scan 日志（879/887 帧为 pre_reach）和 collect 脚本（从未调用 segment_interactions()），定位 4 个根因：collect 脚本未集成分段器、replay_and_label_phases() 未传 target_object 导致使用不可移动底座 base 做 phase 检测、scanner fallback 覆盖坏标签、缺少防御性逻辑。修复方案已制定，代码实施待开始。
• ✅ gadget: 修复 npx 子进程永久挂起 bug — fetch_codex_usage_full() 和 fetch_ccusage_full() 中 npx 调用未加 –yes，在 capture_output=True 模式下等待安装确认而卡死；在所有 3 处 npx 调用添加 –yes 参数后问题解决，日报生成 pipeline 恢复正常。
• ✅ gadget: ECC 全员 opus + max thinking 升级 — 深入阅读 ECC 各组件（5 个核心 agent、4 个 skill、hooks 系统），通过 sed 批量替换将 27 个 agent 从 sonnet/haiku 升级到 opus（doc-updater 保留 sonnet），settings.json effortLevel 改为 max（用户主动告知的新版功能）。
• ✅ 训练场景大规模并行生成（多轮 Slurm 作业） — 经历三轮场景生成：第一轮（Fix A-G 后）96 workers 生成 1209 scenes（158/160 subtype 成功）；第二轮（Fix 5-6 后）32 workers 生成 1159 scenes（107/160 满 10/10）；第三轮（Step 1-7 后）96 workers 在 an53 节点 32 分 49 秒生成 1222 scenes（130/160 subtypes 满）。
• ✅ 全 6 任务 collect + scan 验证与机会图重扫 — 多次重跑全 6 个任务的 collect+scan；最终扫描：threading 3→25（+22），pick_place 21→23（+2），three_piece_assembly 23→4（-19），总计 130→135（+5）；验证了 target_pos 修复对 threading 的显著效果，同时发现 three_piece_assembly 意外回退。
• ✅ gadget: monthly_summary.py 添加 Codex 用量聚合支持 — 新增 aggregate_token_usage、combine_usage_summaries 等函数，在月度汇总中独立统计 codex_token_usage，生成 combined_token_usage_summary，并同步更新 README 文档说明。

实现与修复

• ✅ gadget: git 同步与 rclone 数据配置 — 修复 DCC 和 TzJsDesktop 的 git 合并冲突（git reset –hard origin/main 对齐远端）；创建 ~/.config/gadget/sync.json，修复 sync.py 中 Windows 反斜杠 bug（Path.as_posix()），成功从 Google Drive 拉取全部个人数据。
• ✅ CLAUDE.md / AGENTS.md 审查与更新（ErrorRecoveryBenchmark） — 执行 /init 对现有 CLAUDE.md 进行审查，补充缺失的 Makefile 目标（v5-training、v5-mass-gen 等）、训练脚本、6 个未文档化的 pipeline 脚本；通过 Codex 生成 358 词的 AGENTS.md 贡献者指南，覆盖项目结构、构建测试命令、代码风格和 PR 规范。

问题与解决方案

关键问题

1. threading/pick_place 等多物体任务中 phase detection 系统性失效：threading 全部帧标记为 pre_reach，pick_place 缺失 reach/grasp 阶段，导致 12/13 个 skill 无法找到 opportunity

解决方案: 根因：phase detection 依赖单个物体与 EEF 的距离，在特殊几何（针形 needle）或多物体场景下根本站不住脚。根本修复：新增 InteractionSegmenter，按物体交互（EEF 接近度 + 夹爪状态 + 共运动检测）分段轨迹，每段有明确 target_object 和 phase，彻底绕过 phase detection。

关键洞察: phase detection 的单物体假设是架构层面的设计缺陷，无法通过调参修复；轨迹分段是更根本的解决方案，不修补而是绕过缺陷抽象。

2. v5 pipeline 整链路 target_object 歧义：OpportunityScanner/skill.inject()/validate()/ContextReplayEngine 均默认 objects[0]，在多物体场景中系统性选错操作目标；trajectory_context 缺少 target_pos 导致 drop 类 skill 过滤条件形同虚设

解决方案: Step 1-7 全链路透传 target_object 和 target_pos；修复 13 个 skill 的 objects[0] 语义；在 trajectory_context 构建后写入 target_pos；context_replay.py 使用 error_spec.target。

关键洞察: 多物体任务中 objects[0] 是字典插入序第一个物体，语义完全错误但不报错，导致所有基于物体状态的判断（displacement/gripper/pose）系统性误判。

3. Error skill 注入参数与验证阈值系统性不匹配，导致 41+ 个 subtype 生成 0 个场景（位移不足、夹爪夹空、物体不脱手、碰撞力不足等 5 类根因）

解决方案: 归纳 5 大根因并针对性修改 7 个文件 24 处参数（降低验证阈值、增加步数、调整速度方向）；drop 类 skill 施加微弱初速度（Z=-0.15m/s）辅助脱手。

关键洞察: 注入参数下限必须与验证阈值配套：降低注入下限时必须同步降低验证阈值；drop 类不能只依赖重力，需主动初速度克服摩擦。

4. collect 脚本从未调用 segment_interactions()，NPZ 缺少分段数据；three_piece_assembly 中 InteractionSegmenter 和 get_target_object() 误将 base fixture 选为 target，导致 scan 从 23 退化至 4 subtypes

解决方案: Fix 5-6 将 target 搜索限定在 graspable 物体（有 grasp_geoms 配置）；collect 脚本需补调 segment_interactions()；replay_and_label_phases() 需传入 target_object；scanner 需修复标签覆盖时序。（fixture 部分已修，collect 集成待实施）

关键洞察: 实现了分段器但未接入数据收集管道，contract 对齐必须追踪存储层持久化——单元测试通过不代表 E2E 正常。

5. python summarize/daily_summary.py 永久卡在 @ccusage/codex 步骤，无输出无报错

解决方案: subprocess.run(capture_output=True) 将 stdin 重定向到 DEVNULL，npx 首次安装确认提示无限等待；在所有 3 处 npx 调用添加 –yes 参数跳过交互确认。

关键洞察: capture_output=True 模式下调用任何可能有交互提示的 CLI 工具，必须显式传入 –yes/-y 等参数，否则会无限挂起而非超时。

6. HPC 多重障碍：共享登录节点 32+ workers 同时 fork + import 重量级库导致 IO 竞争崩溃；ai 分区强制要求 gpu:a800:1 即使任务是纯 CPU；sbatch –wrap 使用 /bin/sh 不支持 source/conda 命令；MUJOCO_GL=osmesa 在部分节点无法初始化

解决方案: 提交 Slurm 独占节点作业（96 core）；接受 1 GPU 但以 MUJOCO_GL=disabled 运行（物理仿真无需 GL）；sbatch 命令包裹在 bash -c 中，conda init 改用 . 代替 source。

关键洞察: MuJoCo 物理仿真（enable_camera=False）是纯 CPU 任务；sbatch –wrap 默认使用 /bin/sh 而非用户登录 shell；workers 数应精确匹配申请的 –cpus-per-task。

一般问题

7. e02 drop_in_transit settle 阶段 action[-1]=-1.0 注释写 ‘Open gripper’ 但实际是关闭夹爪，导致已掉落物体被重新抓住，drop 失败；e11 validate() 阈值 min_progress * 30 硬编码而 inject() 从 config 读取 freeze_steps，判定标准不一致

解决方案: e02 改为 action[-1]=1.0（robosuite OSC 1.0=打开）；e11 添加 freeze_steps = self.config.get(‘freeze_steps’, 30) 统一来源。

关键洞察: robosuite 夹爪 action 符号与直觉和注释相反（-1=关，1=开），日志中表现为 drop 指标为 0，容易被误判为物理执行失败而非控制命令错误。

8. YAML config key 与 Python 代码读取 key 不匹配（lateral_offset vs lateral_offset_range、rotation_offset vs rotation_range、reverse_steps vs regression_range），相关 skill 始终使用硬编码默认值

解决方案: 添加双 key fallback（先找新名再找旧名），reverse_steps 处理从固定值改为范围采样。

关键洞察: config key 演化未同步更新代码，getdefault 机制掩盖了错误——配置被忽略但程序不报错，是高隐蔽性 bug。

9. git pull 触发大量合并冲突（13 个文件），AI 默认走「保留双方修改」流程导致大量弯路；sync.py 在 Windows 上生成反斜杠的 rclone 远端路径导致同步失败

解决方案: 用户指出应以远端为准；执行 git reset –hard origin/main 直接对齐；将 str(Path(remote_rel).parent) 改为 Path(remote_rel).parent.as_posix()。

关键洞察: 冲突解决策略取决于业务意图，AI 应在操作前先询问而非默认走复杂合并路径；Windows pathlib.Path 传给外部命令时必须显式调用 as_posix()。

人类思路 vs AI 思路

战略层面

问题性质判断：系统性 Contract 不一致 vs 孤立点 bug

角色	思路
人类	明确指出生成失败不是单一 skill 调阈值的问题，而是 detector→injector→validator→generator 整条链路 contract 不一致，分为三个层次：detector 被错过、validator 永远不过、generator 遇到连续失败提前停。
AI	发现了多个孤立代码 bug 和 phase detection 失效现象，倾向于逐个修复，缺乏对整条链路的系统性视角。

差异分析: 人类从架构视角定义了问题本质，直接改变了整个修复方案的方向；AI 更擅长在局部范围内快速定位具体 bug，但缺乏跨模块数据流的整体视角。

核心修复方向：轨迹分段（绕过 phase detection）vs 修补 phase detection

角色	思路
人类	提出按物体交互分段轨迹的根本性架构方案——每段明确当前目标物体，gripper 检测通过物体与夹爪的共同位置判断，彻底绕过 phase detection 缺陷。
AI	仅发现了 phase detection 失效的症状，提议修复 get_task_completion_stages() 的单物体假设，停留在修补层面。

差异分析: 人类直接提出了更优雅的架构解——不修补而是绕过；AI 思路停留在错误的抽象层次上打补丁，会导致大量对特殊 case 的临时处理。

识别局部修复的系统性遗漏（6 个未覆盖问题）

角色	思路
人类	在 AI 完成 7 步计划后，系统性审查指出：target_pos 未传递、fallback phase 逻辑未修、config 漂移只修了一半、e05/e06/e09 仍用 objects[0]、error_spec.target 未使用、three_piece_assembly body-name 告警。
AI	完成了 7 步计划，通过单元测试（139 通过）验证，但未系统验证所有 skill 和调用点，缺乏对已修改模块的整体数据流回顾。

差异分析: 人类从数据契约角度而非单文件角度进行整体性系统审查；AI 倾向于按计划执行后认为完成，缺乏全局回顾的主动性。

任务物体数量等基本假设的验证

角色	思路
人类	快速纠正了 AI 对 pick_place（1 个 → 4 个物体）和 threading（无抓取 → 必须抓取 needle）的基本假设错误。
AI	未优先读取任务配置 YAML 就基于代码推断任务结构，导致部分分析建立在错误前提上。

差异分析: 人类凭借先验知识直接识别基本假设错误；AI 应先读配置文件验证，「配置文件是地图，代码是地形，要先看地图」。

GPU 资源需求与 workers 数量配置

角色	思路
人类	指出场景生成是纯 CPU 无需 GPU；持续纠正 AI 多申请 GPU（8→1）；明确 workers 数应精确匹配申请的 CPU 核心数（而非 AI 的保守估计 8-16）。
AI	默认认为 MuJoCo 仿真需要 GPU 渲染，未主动检查 enable_camera 参数；倾向于最大化资源配置，未对齐实际节点核数。

差异分析: 人类从任务本质判断资源需求，AI 依赖表面印象且未先读代码验证假设；这类错误导致了多次无效 Slurm 作业提交。

ECC 模型选择策略与新版功能感知

角色	思路
人类	要求「所有部分使用最新的 opus 4.6 with max thinking」，并主动告知存在新版 effortLevel: max 选项。
AI	初始推荐「核心 Opus + 其他 Sonnet」平衡成本方案；错误地告知用户 high 是 effortLevel 最高级别。

差异分析: 用户优先考虑能力最大化而非成本；用户掌握了 AI 未知的新版功能，是信息不对称的典型案例，AI 应主动声明知识可能存在版本滞后。

npx 挂起根因诊断（AI 系统性排查 vs 人类症状描述）

角色	思路
人类	提供准确症状（卡在 @ccusage/codex 步骤无输出），但不清楚具体根因。
AI	系统性排除假设：检查数据量 → 实测命令 → 定位 capture_output + 缺少 –yes 的根因；整个诊断链条清晰高效。

差异分析: AI 的系统性诊断流程比直觉判断更高效；人类提供精准症状，AI 负责执行推断链条——这是少数 AI 表现明显优于直觉的场景。

subtype 数量异常警觉与精确统计

角色	思路
人类	自行统计出 48 个失败 subtype（按 5 类根因逐一列出文件路径、行号和日志示例）；注意到 130 subtypes 不够（理论 174），主动追问并推动重新扫描。
AI	分类框架基本正确但粒度较粗，未精确统计 48 这个数字；汇报 130 subtypes 时未预警与预期 174 的差距。

差异分析: 人类对预期结果有先验判断，发现与实际值不符并追问；AI 只汇报观测结果，缺乏主动的合理性校验意识。

AI 局限性

重要局限

• 面对复杂系统问题时，倾向于定位孤立代码 bug，缺乏从数据流全链路视角（detector→injector→validator→generator）分析 contract 不一致的能力，需要人类从架构层面指引才能提升分析维度。
• 完成局部修复计划后缺乏主动的全局数据流验证：e05/e06/e09 三个 skill、target_pos 传递缺失、collect 脚本未集成 segment_interactions() 等多个遗漏均需人类系统性审查才能发现；单元测试通过给了错误的「完成感」。
• 未优先读取任务配置文件（task YAML）就对任务结构做出推断，导致分析建立在错误前提（pick_place 物体数量、threading 是否有抓取）上；应先读配置文件验证基本假设再开始分析。
• 未主动检查 enable_camera 参数就假设需要 GPU；多次被纠正后仍在 Slurm 脚本中申请过多 GPU，对运行环境资源需求评估不准确且容易遗忘用户在多轮对话中设定的局部偏好。
• 在 git 合并冲突场景中，默认执行「保留双方修改、逐文件解决冲突」的复杂流程，未先询问用户意图（丢弃本地 vs 保留本地），导致大量无效操作后被纠正。
• three_piece_assembly 退化（23→4 subtypes）在 AI 汇报时被呈现为「正常结果」，未主动预警并分析；分析失败时也未能主动穷举所有同类型文件（e05/e06/e09 被遗漏），需要人类显式列出才能补全。
• 不了解 Claude Code 最新功能（effortLevel: max），错误地告知用户 high 是最高级别；对快速迭代的工具生态存在知识滞后，应主动声明可能存在新版本功能未知。

今日收获

核心收获

• Pipeline contract 对齐必须追踪完整数据流：不仅要修改代码处理逻辑，还必须确保数据在存储层被持久化（如 segment_interactions() 结果写入 NPZ）；否则重新加载时数据丢失，修复对后续流程无效。单元测试通过 ≠ E2E 正确。
• 多物体机器人操作任务中，target_object 必须作为一等公民在 detector/injector/validator 三个阶段全程透传；objects[0] 是字典插入序第一个物体，在多物体场景中语义完全错误且不会报错，导致所有基于物体状态的判断系统性误判。
• 分析复杂系统问题前，必须先读取所有相关配置文件验证基本假设（如任务有多少物体、任务类型）——「配置文件是地图，代码是地形，要先看地图」。
• 系统性修复后必须对所有任务做 before/after 对比验证，不能仅凭单元测试通过就认为没有副作用；threading +22 和 three_piece_assembly -19 同时出现正说明了这一点。
• Error skill 注入参数下限必须与验证阈值配套调整：降低注入下限时必须同步降低验证阈值（min_displacement、min_rotation_deviation 等），否则注入仍然无法通过验证。Drop 类 error 不能只依赖重力，需施加微弱初始下推速度（Z=-0.15m/s）辅助脱手克服摩擦。
• subprocess.run(capture_output=True) 会将 stdin 重定向到 DEVNULL，调用 npx 等可能有交互提示的 CLI 工具时必须传入 –yes/-y 等参数显式跳过，否则会无限挂起而非超时。
• 日志聚合统计（Counter）比逐条阅读更有效定位系统性 bug：1698 次 gripper not closed 直接指向 target_object 歧义，而非真正的夹爪执行问题；数据量驱动的根因分析优于主观猜测。
• MuJoCo 物理仿真（enable_camera=False）是纯 CPU 任务，MUJOCO_GL=disabled 可完全绕过 OpenGL；HPC 共享节点不适合大规模并行 subprocess，应通过 Slurm 独占节点，workers 数精确匹配 –cpus-per-task；Slurm sbatch –wrap 默认使用 /bin/sh，需显式包裹 bash -c。
• graspable 物体与 fixture 在多物体 MuJoCo 任务中必须区分；task_config 的 grasp_geoms 字段可作为过滤依据，避免 EEF 轨迹经过 fixture 上方时误判 target；other_objects 仍需保留 fixture 供碰撞判断，只在 target 搜索时过滤。
• robosuite OSC 控制器夹爪 action 符号与直觉和注释相反（-1.0=关闭，1.0=打开），日志中表现为 drop 相关指标为 0，容易被误判为物理执行失败而非控制命令错误。robosuite MuJoCo body 命名与 task config 存在映射不一致，需要模糊匹配 fallback。
• ECC v1.9.0 新增 effortLevel: max，配合全员 opus 模型将 AI 推理能力配置到最高档，是基础设施层面的一次性投资。Windows pathlib.Path 传给外部命令（rclone、git 等）时必须使用 .as_posix() 转为正斜杠。

会话摘要

ErrorRecoveryBenchmark

✅ 代码审查与根因调查：CLAUDE.md 更新、13 个 skill 全面审查、phase detection 失效发现、系统性 contract 问题确立 02:19:30.892 | claude_code + codex 通过 /init 审查并更新 CLAUDE.md（补充 Makefile 目标、训练脚本、未文档化 pipeline 脚本）；通过 3 个并行 agent 对 13 个 error skill 完整代码审查，发现 5 类 bug（e02 夹爪方向反转、e7 空字典、e11 硬编码阈值、YAML key 不匹配等）；通过 bash 统计 opportunity map phase 分布，发现 threading 全部 195 帧标记为 pre_reach，确认 phase detection 失效是核心根因；人类指出系统性问题本质（整条链路 contract 不一致），确立「轨迹分段」为根本修复方向；Codex 同步生成 AGENTS.md 贡献者指南（358 词）。

🔄 架构修复实施：Step 1-7 轨迹分段 + Contract 对齐 + 6 遗漏修复 + 大规模场景生成 + 扫描验证与退化排查 03:46:21.126 | claude_code 系统性实施 7 步计划：新增 InteractionSegment/InteractionSegmenter、修改 CleanTrajectory 分段序列化、修改 OpportunityScanner 和 ContextReplayEngine 透传 target_object、修复 7 个 skill 的 objects[0] 语义和 2 个显式 bug；人类审查后补充 6 个遗漏修复（target_pos、fallback phase、config 漂移、e05/e06/e09 语义、error_spec.target、body-name fallback）；sbatch job 50015 在 an53 节点 32 分 49 秒生成 1222 scenes；重扫结果：threading 3→25（+22），three_piece_assembly 23→4（-19）；通过 NPZ 分析和 collect 脚本审查定位退化根因（collect 未调用 segment_interactions()），修复方案制定完毕待实施。

✅ 参数修复与初步场景生成：Fix A-G（7 类 error skill）+ Fix 5-6（graspable 过滤）+ 并行场景生成 + 48 subtype 根因分析 17:31:04.519 | claude_code 实施 Fix A-G：修改 7 个文件 24 处参数，96 workers Slurm 作业生成 1209 scenes（158/160 subtype 成功）；实施 Fix 5-6：限定 graspable 物体候选集修复 three_piece_assembly target 误识别，重跑全 6 任务 collect+scan 验证；32 workers 生成 1159 scenes（107/160 满 10/10）；用户提供精确 48 个失败 subtype 分类（含文件路径、行号），AI 读取 7 个 skill 源码确认 5 类系统性根因，写入修复 plan 文件。

gadget

✅ 基础设施修复与工具链升级：git 同步、rclone 配置、npx bug 修复、ECC 全员 opus 升级、Codex 月度聚合支持 02:35:05.863 | claude_code + codex 修复 DCC 和 TzJsDesktop 的 git 合并冲突（git reset –hard origin/main 对齐远端，避免了 AI 默认走的复杂合并路径）；创建 rclone 同步配置，修复 Windows 反斜杠 bug（Path.as_posix()）后成功拉取全部个人数据；精确定位 daily_summary.py 卡在 @ccusage/codex 步骤的根因（npx 无 –yes 在 capture_output 模式下无限等待），在 3 处添加 –yes 参数修复；深入阅读 ECC 组件后通过 sed 批量将 27 个 agent 升级至 opus（doc-updater 保留 sonnet）、effortLevel 设为 max（用户主动告知新功能）；通过 Codex 新增 monthly_summary.py Codex 用量聚合函数，同步更新 README 文档；research/CLAUDE.md 补充未记录的 CLI 参数。

Token 用量

Claude Code

总览

指标	数值
总 Token	39,706,094
输入 Token	47,162
输出 Token	108,045
Cache 创建	2,303,350
Cache 读取	37,247,537
Cache 命中率	94.2%
总费用 (USD)	$26.1748

模型明细

模型	输入	输出	Cache 创建	Cache 读取	费用	占比
claude-opus-4-6	21,301	43,156	1,138,906	29,102,427	$22.9125	87.5%
claude-haiku-4-5-20251001	23,791	58,982	963,158	7,767,682	$2.2994	8.8%
claude-sonnet-4-6	2,070	5,907	201,286	377,428	$0.9629	3.7%

各设备用量

设备	总 Token	输入	输出	费用
tianhe	32,492,898	43,924	77,886	$22.1018
TzJsDesktop	7,213,196	3,238	30,159	$4.0730

Codex

总览

指标	数值
总 Token	9,917,937
输入 Token	9,827,688
输出 Token	90,249
推理 Token	43,171
Cache 读取	8,714,880
总费用 (USD)	$6.3145

模型明细

模型	输入	输出	推理	Cache 读取	费用	占比
gpt-5.4	9,827,688	90,249	43,171	8,714,880	$6.3145	100.0%