Daily Summaries

对 TokenMonitor 进行了 protocol review，识别出在 spec enforcement 和 Python import resolution 方面，documentation claims 与实际 implementation states 之间存在的关键差异。

没有完成任何 AI-assisted 开发任务；日志仅记录了一次初始的 sticker command 执行。

在 Gadget 项目中实现了 –force 并为 onboard workflow 标准化了 non-interaction flags。

修复了阻碍 72 天报告生成的 critical summarize deployment bugs，并验证了 workflow installation

设计并部署了统一的 AI agent 工作流系统至三个 repositories (gadget, TokenMonitor, LifeCopilot)，并完成了 Miniconda 从 C: 到 D: drive 的迁移，释放了 70 GB 的空间

通过导出所有 environments 并下载 installer，准备好了从 C: 到 D: drive 的 conda environment 迁移

通过创建诊断和修复脚本解决了 LeRobot 视频数据集损坏的问题，在 PairedDataset 中实现了鲁棒的错误处理，并为 error_recovery_benchmark 项目清理了 GPU 资源。

对 ‘AdaptVision’ 代码库结构和训练逻辑进行全面分析，并维护 ‘MIHD’ 开发文档。

为 NeurIPS 2026 double-blind submission 准备了 ErrorRecoveryBench：生成了 Croissant metadata，下载了 30GB dataset，修复了 paper tables 中的主要数据错误 (BC-RNN Normal SR 21%→56%)，并创建了 publication-quality figures。

通过 code anonymization、Chinese-to-English translation、paper bibliography refactoring 和 data consolidation，为 NeurIPS 2026 submission 准备好了 RecoverBench robotic manipulation benchmark，同时发布了包含 FloatBall rate limit visibility fixes 的 TokenMonitor v0.13.1