日报 — 2026-03-29
今日概览
- 做了什么： 在tianhe集群和TzJsDesktop两台设备上同步推进五个项目的核心工作，涵盖机器人学习系统设计、AI工具链研发、桌面应用迭代三大方向。
- 怎么做的： 统一采用ccplan/brainstorming/subagent-driven-development结构化工作流，在Python/Rust/Svelte多技术栈间协调推进，全程单元测试与静态检查保障质量（超过400个测试全绿）。
- 有什么用： 全天产出约千行有效代码变更：Error Recovery Benchmark打通多物体训练数据均匀性基础，TokenMonitor实现多设备SSH费用追踪并完成全面安全加固，gadget新增自然语言论文搜索能力。
TzJsDesktop
- 做了什么： 完成TokenMonitor多轮迭代（SSH多设备功能、UI改进、性能安全优化共约20个子任务）、gadget研究工具ask命令全生命周期开发、LifeCopilot代码库文档化与openclaw集成方向确立。
- 怎么做的： 通过ccplan规划、多智能体并行分析、TDD验证形成工作流闭环；TokenMonitor综合Rust后端与Svelte前端双栈实现；gadget采用ccplan→方案选择→实现→bug修复完整周期。
- 有什么用： TokenMonitor从单机监控演进为多设备SSH费用分析平台（229 Rust+191前端测试全通过，零安全漏洞），gadget新增自然语言论文搜索并修复模块导入问题，LifeCopilot获得完整中文代码库文档。
tianhe
- 做了什么： 完成Error Recovery Benchmark Pipeline 2完整设计与9个Task实现、E4合并入E3架构重构、OpenPI评测脚本性能优化，以及macOS收集包精简打包。
- 怎么做的： 通过brainstorming→spec→subagent并行实现工作流驱动Pipeline实现；ccplan驱动E4重构；SSH代理URL重写绕过集群限制；GPU A800节点smoke test验证。
- 有什么用： 163/136个单元测试全通过，benchmark taxonomy精简为12 skills/24 subtypes，OpenPI评测env初始化开销降低20倍（880次→44次），macOS包从952MB压缩至1.1MB。
全天在tianhe集群和TzJsDesktop两台设备上并行推进五个项目：Error Recovery Benchmark完成Pipeline 2全链路实现（163测试通过）与E4架构重构，OpenPI评测性能提升20倍，gadget新增自然语言论文搜索ask命令，TokenMonitor从单机扩展为SSH多设备费用分析平台（含全面安全优化与多项关键Bug修复），LifeCopilot完成代码库文档化并确立与openclaw集成方向。
今日任务
架构与策略
- ✅ Error Recovery Benchmark - Pipeline 2完整设计与实现 — 通过brainstorming→spec→subagent-driven-development工作流，确定三大核心改进：target_object贯穿数据流、Phase×Object三维均匀采样（(subtype,object,phase_group)分桶+回流）、D0/D1分层MimicGen增强（D0 object-centric transform，D1 subtask-aware分段变换）。明确拒绝partial_success，用source:target比例（D0 1:20，D1 1:40）弥补成功率差距。并行执行9个Task实现全链路，修复pre-existing MuJoCo TypeError。163单元测试全通过，GPU A800节点smoke test确认5个新生成scene JSON含正确字段。
- ✅ Error Recovery Benchmark - E4合并入E3架构重构与人工收集策略分析 — 用ccplan ECL规划将E4 drop_with_interaction合并入E3 drop_at_wrong_place改为双模式技能，taxonomy从13 skills/26 subtypes精简为12 skills/24 subtypes。用户最终选择2 subtypes（D0/D1）而非AI建议的4 subtypes。136/136单测全通过，更新OVERVIEW.md与项目全景文档。同时AI系统分析现有pipeline（天然元数据+RecoverySegmenter）确认无需人工错误标注，用户认同。
- ✅ gadget - research ask命令完整实现与bug修复 — 通过ccplan（9维意图提取、6方案发散、Critic对抗审查识别12个潜在问题）确定方案A。实现scout/ask.py（parse_ask_intent/validate_ask_plan/route_search）、扩展prompts.py/project.py/cli.py，约350行代码变更。随后修复6个运行时bug：arXiv 429/503指数退避重试、会议搜索query简化（仅会议名）、_conference_matches token级双向子集匹配、搜索失败后清理孤立目录（含5个历史目录）、research模块导入路径修正（改为common.cache）、research_scout.py添加sys.path。
- ✅ TokenMonitor - SSH同步’Always up to date’根本修复 — 根因：Rust format!宏行连接符删除嵌入Python脚本的缩进，产生IndentationError被2>/dev/null静默吞掉，返回0条；set_last_sync在0条时也写时间戳形成不可恢复死循环。修复：用concat!宏替代format!行连接符；set_last_sync改为只在成功同步>=1条后才写时间戳；删除三台主机陈旧.last-sync文件触发全量重扫。229个测试全通过。
- ✅ TokenMonitor - SSH多设备费用追踪功能实现 — 通过ccplan规划并实施8个Feature：ssh_config解析器（11单元测试）、SSH远程文件发现与传输、本地缓存管理、Settings SSH管理UI、Parser数据模型扩展（device字段）、get_device_usage IPC命令、Devices Tab UI、后台同步调度。修复SSH警告误报（-o LogLevel=ERROR），将同步逻辑优化为远程预处理提取（jq→python3→grep三级降级），数据量从
500MB减至5MB，新增Sync Now按钮状态反馈UI。 - ✅ TokenMonitor - Duke服务器0条记录修复与LiteLLM动态定价 — 移除空记录时跳过整个设备的逻辑，新增诊断字段。新建litellm.rs获取器（24h缓存，6个单元测试），通过全局静态变量集成到pricing.rs，启动时异步刷新，覆盖2598个模型，解决服务器端独有模型成本为0的问题。235 Rust+191前端测试全通过。
- ✅ TokenMonitor - 图表Tooltip布局抖动根本修复与轮播面板 — Tooltip出现/消失时detail panel高度CSS过渡触发ResizeObserver→SetWindowPos导致底部内容跳变。经4轮方案迭代，最终将detail panel改为永久预留固定高度区域，hover只更新内容，leave保留最后数据，彻底消除高度动画和窗口resize。同时将面板改为固定高度轮播（3个模型/页，滚轮切换，fly过渡，1/N指示器）。
- • TokenMonitor - 多设备UI架构设计（P0-P3）与SSH持久化/预测试 — 通过ccplan完成P0-P3四层架构设计（10个攻击场景Red-Blue对抗审查），规划主界面折叠区→增强DevicesView→Chart模式切换→单设备深入页。完成后端扩展（device_breakdown等字段）、SSH持久化（Settings store sshHosts+init_ssh_hosts启动恢复）、Sync前自动Test集成（SshSyncResult+pre-test逻辑，失败立即返回明确错误信息）。
- ✅ TokenMonitor - 代码全面性能优化与安全加固 — 性能优化8项（消除热路径双重小写化new API for_key后缀、merge_payloads用mem::take去克隆、47条if链重构为3张静态查找表等）。5个并行专项代理安全审计（无恶意代码，发现2 HIGH+3 MEDIUM+2 LOW问题），全部修复（SSH alias验证^[a-zA-Z0-9.-]+$、路径遍历防护、$schema URL修正、固定GitHub Action SHA等）。ECL文档归档8个已完成文件，SSH ECL从33KB精简至15KB。229 Rust+191前端测试全通过，clippy零警告。
- ✅ OpenPI评测脚本性能优化 — 识别主要瓶颈为每trial重建env（44 tasks×20 trials=880次），将三个脚本改为每task创建一次（44次），添加五维计时（env_create/inference/env_step/preprocess/video_save），新增modified_env_description字段。分析WebSocket policy server多客户端并发机制（推理串行，多GPU建议多服务端）。修复tyro CLI命名空间前缀问题（–args.port而非–port）。
- 🔄 LifeCopilot与openclaw集成架构探索 — 确立将LifeCopilot生活管理能力作为插件构建在openclaw多渠道架构之上的方向（人类主动反转了集成方向）。讨论触及安全风险（多渠道暴露、prompt injection），会话在关键安全设计决策前中断。
实现与修复
- ✅ Error Recovery Benchmark - macOS收集包精简 — 将macOS收集包从952MB精简至1.1MB：robosuite改pip install，HDF5从HuggingFace下载，只打包自定义代码+error scenes+patch文件。stack任务作为baseline（240 error scenes覆盖24 subtypes）。同时修复集群GitHub SSH代理（git URL重写绕过DNS限制）并完成Superpowers插件安装。
- ✅ gadget - summarize merge –sync-all子进程导入修复 — daily.py重构为package子模块后使用相对导入，但–sync-all子进程仍直接执行daily.py导致ModuleNotFoundError。将base_cmd从python daily.py改为python -m summarize.cli修复。NeurIPS 2025论文搜索管道同日正常运行，找到50篇论文完成三阶段评估。
- ✅ LifeCopilot代码库文档化与架构验证 — 使用/summarize启动4个并行智能体生成约350行中文OVERVIEW.md；/ccplan verify通过4个并行验证智能体发现多处统计数据偏差（服务数少算30%、定时间隔误差数倍、AI提供商链漏掉超过一半）；/optimize识别BackgroundCoordinator重复注册模式等优化点未实施。
- ✅ TokenMonitor - 悬浮球透明修复与杂项 — 修复WebView2背景色未显式设置透明导致悬浮球出现方框（float-ball.ts添加setBackgroundColor({alpha:0})）；费用计算逻辑回退至直接使用本地parser；Rust编译警告全部清零。
问题与解决方案
关键问题
1. TokenMonitor SSH同步所有主机返回0条记录，显示’Already up to date’形成不可恢复死循环
解决方案: Rust format!宏行连接符删除Python脚本缩进导致IndentationError被2>/dev/null静默吞掉。用concat!宏替代；set_last_sync改为仅在>=1条记录时才写时间戳；删除陈旧.last-sync文件。
关键洞察: Rust format!行连接符会删除下一行前导空格，破坏缩进敏感脚本；2>/dev/null会静默吞掉错误，调试时应先移除；状态更新必须在确认操作真正成功后才执行。
2. MimicGen增强在多物体任务中warp了错误的物体（next(iter(…))随机选第一个），以及集群GitHub SSH/DNS均无法访问
解决方案: MimicGen：从ErrorSpec.target_object贯穿到RecoveryAugmenter精确定位warping锚点；D0用object-centric transform，D1加subtask-aware分段变换。SSH：git URL重写（git@github.com:→https://github.com/）利用已有HTTPS代理隧道。
关键洞察: 整条数据流需要统一字段契约，单物体任务碰巧正确不代表多物体任务无问题；当SSH和DNS都不通但HTTPS已通时，URL rewrite比修改SSH config更简单可靠。
3. Chart Tooltip出现/消失时detail panel高度变化触发ResizeObserver→SetWindowPos，底部内容跳变
解决方案: 废弃动态高度slot，改为永久预留固定高度detail panel；hover只替换内容，leave保留最后数据；消除所有height动画和窗口resize。
关键洞察: 解决布局抖动应消除引发抖动的根本原因（height变化），而非更精确地同步CSS transition与SetWindowPos两套异步系统。
4. SSH alias参数未验证直接传入ssh命令，alias拼入缓存路径存在路径遍历风险
解决方案: 添加validate_ssh_alias()限制alias为^[a-zA-Z0-9._-]+$，在所有入口点调用；host_cache_dir()添加路径断言确保在base_dir范围内。
关键洞察: Command::new不经过shell但ssh客户端本身会解析alias格式；简单的starts_with断言即可阻断路径遍历，防御成本极低。
5. arXiv会议搜索返回0结果：API限流无重试、query过于复杂、会议名精确匹配失败（‘NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks’ vs ‘Accepted at NeurIPS 2025’）
解决方案: 新增_arxiv_results_with_retry()指数退避重试（5/10/20秒）；会议模式query仅使用会议名，keyword过滤移至comment字段后处理；实现_conference_matches() token级双向子集匹配（A⊆B或B⊆A均算匹配）。
关键洞察: 搜索层与评估层关注分离：宽泛query获取候选，keyword过滤在后处理阶段；LLM生成实体名需柔性匹配而非精确字符串比较。
6. SSH连接RemoteForward等复杂配置产生非致命warning污染stderr被程序误判为失败，以及全量传输JSONL原始文件数据量过大（~500MB）
解决方案: 所有ssh命令加入-o LogLevel=ERROR抑制warning输出；改变成功判断逻辑为检查stdout预期内容。远程侧先运行数据提取脚本（jq→python3→grep三级降级）输出精简记录，数据量从500MB减至5MB。
关键洞察: SSH stderr包含多级别内容，应用程序需用LogLevel明确控制；Push-down优化在数据产生侧过滤，对高延迟SSH链路尤为重要。
7. OpenPI评测耗时远超预期，以及AI生成OVERVIEW.md定量统计与实际代码不符
解决方案: eval：识别主要瓶颈为每trial重建env（880次），改为每task一次（44次）；添加五维计时。OVERVIEW：通过4个并行验证智能体逐项核查，记录所有实际值vs声称值偏差。
关键洞察: MuJoCo初始化极其昂贵，同task多trial只需env.reset()；AI生成的定量统计不可直接信任，必须通过独立验证步骤校正。
一般问题
8. Python package相对导入在子进程直接执行脚本时失败（ModuleNotFoundError），以及独立脚本目录内部子包import路径无法解析
解决方案: summarize：子进程调用从python daily.py改为python -m summarize.cli；research：import路径从research.cache改为common.cache，在shim脚本层显式注入sys.path。
关键洞察: 相对导入在模块以脚本方式直接运行时失效（无parent package上下文）；package内子进程必须通过-m入口点启动；独立脚本目录的sys.path需在shim层显式注入。
9. Tauri多窗口中悬浮球出现背景方框，AppState中ssh_hosts重启后配置全部丢失
解决方案: 悬浮球：float-ball.ts添加setBackgroundColor({alpha:0})（每个窗口需独立处理）。SSH持久化：复用已有Tauri plugin-store扩展sshHosts字段，启动时通过init_ssh_hosts command恢复后端状态。
关键洞察: Tauri多窗口透明需三层全部满足：原生transparent(true)+CSS transparent+WebView setBackgroundColor({alpha:0})，每个窗口独立配置；前端持久化比后端文件持久化与现有架构更一致。
人类思路 vs AI 思路
战略层面
AI主动分析得出反直觉结论
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 用户直觉认为恢复演示可能需要人工标注；认为SSH需要在同步阶段预存成本；UX约束上多次强调’底部完全不能动’并直接指向永久预留面板的正确方向。 |
| AI | AI通过深入代码分析得出’无需人工标注’；识别动态定价已覆盖存储成本需求；连续3次尝试’协调两套异步系统’方案才在强约束下转向正确方向。 |
差异分析: AI的系统性代码分析能给出反直觉但有据可依的结论节省工程投入；但在UX根因判断上AI需多次纠正才收敛，用户对产品约束的直觉判断更直接。
专业领域知识与项目现状认知
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 用户直接指定stack为baseline（最简单，2个物体）；知道E4已合并应只有24个subtypes；知道SSH配置在~/.ssh/config而非日志字段；知道数据收集不需人工标注。 |
| AI | AI沿用旧的13/26数字未主动查询TOTAL_SUBTYPES常量；花费10+轮工具调用扫描JSONL日志字段后才放弃寻找SSH标识符；默认pick_place为baseline。 |
差异分析: 人类对项目现状和业务逻辑有直觉认知，AI依赖读取代码状态，在项目知识更新频繁时会出现滞后。对系统架构熟悉的用户往往比AI更直接高效，缩小了AI的搜索空间。
简化决策与架构方向反转
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 明确拒绝partial_success（接受低成功率+数量补偿替代）；E4合并后选择2 subtypes而非AI建议的4；主动反转集成方向（在openclaw上增加LifeCopilot功能而非反向）。 |
| AI | AI面对边缘情况倾向引入新概念（partial_success）；保留更多粒度（4 subtypes）以支持下游训练；初始未预判反向集成方向。 |
差异分析: 人类更注重概念清晰性和设计哲学一致性，接受工程权衡；AI倾向局部最优。关键架构决策应由对项目全局最熟悉的人主导。
结构化需求澄清与工具适用性元认知
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 初始需求往往模糊（‘AI自己搜索’/‘sync时自动返回test结果’），通过AI的结构化问答逐步明确实际需求；在’/optimize输出后直接请求全部实现’时隐含了绕过规划的判断。 |
| AI | ccplan构建9维意图提取框架主动识别未言明的维度；AskUserQuestion提供多方案让用户选择；识别出ccplan适用条件（‘Do NOT use for known-reproduction issues’），对已明确的优化任务自主跳过规划直接实施。 |
差异分析: AI的结构化框架帮助人类发现并明确隐性假设；AI对工具适用范围的元认知（知道何时不用ccplan）展示了工具使用的判断力而非机械执行。
AI 局限性
重要局限
- 全局一致性验证缺失：未主动查询TOTAL_SUBTYPES等常量在设计文档中沿用旧错误数字；生成代码库OVERVIEW时定量统计存在系统性偏差（服务数少算30%、定时间隔误差数倍、AI提供商链漏掉超过一半）。AI对局部代码读取后未进行全局一致性验证，定量统计不能直接信任。
- 布局问题修复方向偏差：面对chart tooltip引发窗口resize抖动，连续3次尝试’更精确地协调两套异步系统’方案，需用户明确强调’底部完全不动’才转向正确方向（消除height变化根本原因）。
- 运行环境差异盲点：静态代码分析未能发现sys.path运行环境差异（research模块导入bug）、SSH RemoteForward产生非致命warning的边缘情况、Windows无python3命令等问题；_conference_matches第一版逻辑错误只有单元测试才能发现。这类问题只有通过实际运行和用户反馈才能暴露。
- 边缘情况处理倾向引入复杂机制：提出partial_success而非数量补偿；跨文件Rust修改时引入camelCase访问snake_case字段命名错误；移除生产代码（console.error）时未同步检查测试断言导致测试失败；移除宽泛lint抑制时未预判级联效应。
一般局限
- 排查路径效率与全局影响面分析：SSH bug排查先后验证NUL字节/SSH版本/进程API参数等无效方向，应更早直接检查Python脚本实际内容；初始UsagePayload扩展遗漏更新ccusage.rs等初始化位置导致6个编译错误；对抗审查agent后台运行时output file为空未被检测到。
今日收获
核心收获
- Rust format!宏行连接符破坏嵌入脚本缩进：format!中行尾的\行连接符会删除换行及下一行前导空格，在嵌入Python/Shell脚本时破坏缩进产生语法错误。正确做法是用concat!宏拼接独立字符串字面量或使用r#""#原始字符串。同时：状态更新（如时间戳）应在确认操作真正成功（>=1条记录）后才执行，避免空结果形成过滤死循环。2>/dev/null会静默吞掉错误，调试嵌入式远程脚本时应先移除错误抑制。
- 训练数据均匀性与分层增强策略：3D bucketing（subtype×target_object×phase_group）+overflow回流保障多物体任务各维度覆盖；D0/D1分层——D0位移小用线性object-centric transform，D1位移大需subtask-aware分段变换（只在approach/grasp/place阶段warp），用source:target比例差异（D0 1:20，D1 1:40）弥补成功率差距。MimicGen transform_source_data_segment是纯numpy函数，可直接从代码库提取复用无需引入整个框架。
- 动态UI布局设计原则：解决布局抖动应优先问’能否消除这个变化’而非’如何更好地处理这个变化’——永久预留固定高度面板比动态展开收起更稳定；CSS transition和原生窗口API（SetWindowPos）是两套独立异步系统，设计上应避免让两者同时驱动同一维度；固定高度viewport+内部滚轮切换是信息量可变但展示空间需固定场景的通用UI模式。
- ccplan结构化工作流的多维价值：对抗审查（Critic/Red-Blue subagent）提前识别时间戳碰撞、孤立目录、UI互斥展开、陈旧数据标记等设计缺陷；9维意图提取将模糊需求细化约3倍；14文件重构在明确DAG依赖下无回归；AI需对工具适用范围有元认知——已明确定义的实现任务应跳过规划直接实施。
- arXiv会议搜索两步法与LLM实体名柔性匹配：宽泛query（仅会议名）获取候选→comment/journal_ref字段做token级双向子集匹配过滤（A⊆B或B⊆A均算匹配）；搜索层与评估层关注分离是关键设计原则；LLM生成的实体名需柔性匹配，token子集比全字符串比较更鲁棒。
- 远程数据Push-down优化与SSH最佳实践：在SSH高延迟链路上应在远程侧先过滤/压缩数据（jq/python3/grep三级降级策略确保跨平台兼容）再传输，500MB→5MB减少50-100倍；SSH命令应使用-o LogLevel=ERROR控制stderr输出级别防止warning误判；ssh_config Host alias天然可作为用户友好的设备标识符。
- Python运行环境与gym评测框架：package内含相对导入的模块在subprocess直接执行时失败，必须通过python -m入口点；独立脚本目录的sys.path需在shim脚本层显式注入；gym风格评测框架同task多trial应复用env（env.reset()而非重建），MuJoCo初始化可带来20倍性能差距，此优化模式可推广至所有gym风格评测。
- AI生成内容的验证原则：AI生成的代码库文档在定量统计上存在系统性偏差，必须通过独立验证步骤（可用多智能体并行）校正；修改生产代码需同步检查测试文件中对该行为的断言；移除宽泛lint抑制前需评估级联效应，宜逐步收窄标注范围。
- 并行专项AI代理安全审计：并行启动多个专项代理覆盖不同攻击面（硬编码密钥/恶意代码/依赖/未跟踪文件），可在单次会话内完成完整安全审计，从yes/no二元安全判断升级为可操作的分级改进路线图。Rust热路径规范化职责归属到一处（normalize_model），下游通过_for_key后缀API接收已规范化的key，消除隐式多次处理。
- Tauri应用架构最佳实践：多窗口透明需三层全部满足：原生窗口transparent(true)+CSS background:transparent+WebView setBackgroundColor({alpha:0})，每个独立窗口各自处理；前端持久化（复用plugin-store Settings interface+normalize函数模式）比后端文件持久化具有更好的类型安全性和架构一致性；Rust struct新增Option字段编译器强制检查所有初始化处，比非Option字段更安全；LiteLLM动态定价JSON（2598模型，24h缓存）是覆盖多模型成本缺口的标准方案，优于同步阶段预存成本。
会话摘要
Error Recovery Benchmark
✅ Pipeline 2完整设计与实现、E4重构、macOS收集包精简 01:22:28.000 | claude_code 通过6轮brainstorming确定三大改进方向（target_object贯穿全链路、Phase×Object三维均匀采样、D0/D1分层MimicGen增强，明确拒绝partial_success），通过subagent-driven-development并行执行9个Task实现全链路，163单元测试全通过，GPU A800 smoke test验证5个场景。随后用ccplan ECL规划完成E4合并入E3（用户选2而非AI建议4 subtypes，136单测全通过，OVERVIEW更新）。分析确认无需人工标注。macOS收集包从952MB精简至1.1MB，stack任务确立为baseline。
OpenPI
✅ 评测脚本性能优化与多客户端并发分析 02:30:29.282 | claude_code 识别主要性能瓶颈为每trial重建env（880次→44次），三个评测脚本改为每task复用env，添加五维计时，新增modified_env_description字段。分析WebSocket policy server多客户端机制（推理串行化，多GPU建议多服务端），修复tyro CLI命名空间前缀问题。
gadget
✅ research ask命令全生命周期开发与summarize模块修复 20:29:28.000 | claude_code 通过ccplan（6方案发散+Critic审查）确定方案A，实现scout/ask.py等约350行代码变更。运行时发现并修复6个bug（arXiv限流重试、会议query简化、token级双向匹配、孤立目录清理、research模块导入、sys.path注入）。同日修复summarize merge –sync-all子进程相对导入失败（python -m入口点）。NeurIPS 2025论文搜索管道完成，找到50篇论文完成三阶段评估。
LifeCopilot
🔄 代码库文档化、准确性验证与openclaw集成方向探索 01:02:46.000 | claude_code 使用/summarize生成约350行中文OVERVIEW.md，/ccplan verify通过4个并行智能体发现多处统计偏差（服务数、定时间隔、AI提供商链），/optimize识别优化点未实施。确立将LifeCopilot作为插件构建在openclaw之上的集成方向（人类主动反转），讨论安全风险后会话在关键设计决策前中断。
TokenMonitor
🔄 SSH多设备功能完整实施、全面优化与安全加固 01:25:05.397 | claude_code 通过ccplan实施SSH多设备8个Feature（ssh_config解析器+Devices Tab，229+191测试全通过），修复SSH警告误报（-o LogLevel=ERROR），将同步优化为远程预处理提取（500MB→5MB）。修复Duke服务器0条记录bug，实现LiteLLM动态定价（2598模型，24h缓存）。图表Tooltip布局抖动经4轮迭代用永久预留面板根治，detail面板改为轮播（3行/页）。进行8项性能优化和安全审计（7个问题全修复），ECL文档归档精简。修复Rust format!行连接符破坏Python缩进导致SSH同步死循环的根本bug。完成多设备UI P0-P3架构设计、SSH持久化、Sync预测试、悬浮球背景透明修复。
Token 用量
总览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总 Token | 107,885,053 |
| 输入 Token | 87,506 |
| 输出 Token | 208,040 |
| Cache 创建 | 4,379,020 |
| Cache 读取 | 103,210,487 |
| Cache 命中率 | 95.9% |
| 总费用 (USD) | $66.7998 |
模型明细
| 模型 | 输入 | 输出 | Cache 创建 | Cache 读取 | 费用 | 占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | 31,397 | 124,036 | 2,435,576 | 83,335,916 | $60.1482 | 90.0% |
| claude-sonnet-4-6 | 3,313 | 11,451 | 246,487 | 5,106,845 | $2.6381 | 3.9% |
| claude-haiku-4-5-20251001 | 52,796 | 72,553 | 1,696,957 | 14,767,726 | $4.0135 | 6.0% |
各设备用量
| 设备 | 总 Token | 输入 | 输出 | 费用 |
|---|---|---|---|---|
| tianhe | 24,822,363 | 26,552 | 83,018 | $16.2628 |
| TzJsDesktop | 83,062,690 | 60,954 | 125,022 | $50.5370 |