周报 — 2026-W06 (2026-02-02 ~ 2026-02-08)

本周（2026-02-06~07）工作集中在两条主线：一是对MIHD项目的staig_fusion与原始STAIG之间ARI性能差距（0.21→目标0.56）进行系统性根因诊断，识别并量化了五个关键实现差异，完成了严格对齐覆盖改造的代码层工作；二是对benchmark工具完成工程化升级，修复报告柱状图渲染bug、实现端到端GitHub Pages自动发布流水线与CLI交互上传功能。此外记录了一次英语托福口语练习（个人学习）。

本周概览

指标	数值
日期范围	2026-02-02 ~ 2026-02-08
活跃天数	1 / 7
总对话数	2
涉及项目	2
完成任务	7
进行中任务	2
总 Token	88,552,896
总费用	$28.25
Claude Code Token	4,682,683
Claude Code 费用	$1.00
Codex Token	83,870,213
Codex 费用	$27.25
日均费用	$14.12

项目进展

MIHD / STAIG Fusion (1 天活跃) — 🔄 active

完成项:

系统比对原始STAIG notebook与MIHD实现，识别出五个可量化的关键差异并按优先级排序
定位最关键根因：全分辨率图像（13332×13332）坐标仍乘hires缩放系数（0.15），patch取点严重偏离组织区域
完成staig_fusion严格语义对齐的代码改造（4个核心文件），实现默认mclust、HVG原始特征、STAIG超参数profile、空间majority vote refine
修复mclust不可用时静默降级为kmeans的问题，添加embedding形状前置验证
识别基因预处理顺序相反的问题（MIHD先HVG再normalize/log/scale，原始STAIG相反）

阻塞项:

⚠️ 坐标尺度混用为最高优先级修复项，改造后运行时验证仍待执行
⚠️ mclust dimension is zero根本原因（上游哪一步产生空embedding）待下次运行后确认
⚠️ HPC环境未完整安装rpy2和R mclust包，静默降级风险尚未完全消除

Benchmark Tool（gadget） (1 天活跃) — 🔄 active

完成项:

修复bar chart高分短柱渲染bug（锁定Plotly JS CDN版本、强制list类型、rangemode=‘tozero’）
实现完整GitHub Pages公开提交流水线：relay校验/去重/脱敏→repository_dispatch→队列文件→日批处理→自动部署
新增scripts/ingest_submissions.py（校验/去重/清洗）和scripts/submit_result.py
实现三条GitHub Actions工作流（accept-submission、daily-publish、pages-deploy）
为benchmark CLI添加交互式上传提示，支持–upload/–no-upload及环境变量配置
移除Historical Trends区块并修复AttributeError

阻塞项:

⚠️ GPU利用率低问题（CPU/GPU双低，单线程I/O等待瓶颈）未完全解决，等待用户选择优化方案

英语学习（TOEFL） (1 天活跃) — 🔄 active

完成项:

完成托福综合口语第4题练习（Bystander Effect），获得4.5/5评分
本周累计练习4道题，分数从3.5提升至4.5，主要短板为主谓一致语法错误

关键任务

✅ 诊断STAIG fusion与原始STAIG的ARI/NMI性能差距 (2026-02-06) — 系统比对两套代码路径，识别并量化五个根因：①全分辨率图像坐标尺度混用（最关键）；②mclust静默降级为kmeans；③基因预处理顺序相反；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 (2026-02-06) — 新增relay架构、三条GitHub Actions工作流，实现端到端公开数据收集、去重、清洗与自动发布
🔄 实现STAIG fusion严格对齐覆盖改造 (2026-02-06) — 修改4个核心文件实现严格STAIG语义对齐，语法验证通过，运行时遇mclust dimension错误，完整验证待进行
✅ 修复benchmark报告柱状图渲染bug (2026-02-06) — 锁定Plotly JS CDN版本至3.3.1，将Series改为list，设置rangemode=‘tozero’，彻底修复高分短柱问题
🔄 修复mclust dimension is zero运行时错误 (2026-02-06) — 在Python层加embedding形状前置验证（2D、行列非零、样本数>=簇数），根本原因待下次运行后确认
✅ 为benchmark CLI添加交互式上传提示 (2026-02-06) — 运行结束后询问用户是否上传，支持–upload/–no-upload/–relay-url及BENCHMARK_RELAY_URL环境变量

问题与解决方案

1. MIHD staig_fusion的ARI（0.21/0.4849）远低于原始STAIG（0.562），根因不明 [MIHD / STAIG Fusion] (2026-02-06)

解决方案: 系统比对两套代码路径，识别五个根因并按优先级排序：①全分辨率图像（13332×13332）坐标仍乘hires缩放系数（0.15），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；④伪标签簇数300 vs 80；⑤超参数未完整对齐

2. Plotly bar chart渲染错误：高分对应短柱，视觉逻辑倒置 [Benchmark Tool] (2026-02-06)

解决方案: 根因为Plotly 6.x使用binary-encoded数组序列化，与旧版CDN不兼容。解决方案：锁定CDN版本与Python包版本一致（3.3.1），强制传入Python list，设置rangemode=‘tozero’

3. strict STAIG模式强制覆盖视觉编码器为UNI，用户以为在用UNI2，行为不透明 [MIHD / STAIG Fusion] (2026-02-06)

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运行的是UNI

4. create_trend_chart AttributeError：方法被注释但generate_html中仍有调用 [Benchmark Tool] (2026-02-06)

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

学习收获

架构 (architecture)

GitHub Pages公开提交的正确分层架构：公共用户→relay（校验/限流/脱敏）→repository_dispatch→队列文件→日批处理（去重/清洗/append CSV）→commit/push→Pages自动部署。relay中间层是保护仓库写权限的关键隔离层
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的语义，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

调试 (debugging)

Plotly 6.x默认使用binary-encoded数组序列化，与旧版CDN不兼容时导致bar长度解析错误。解决方案：严格锁定CDN版本与Python包版本一致，强制传入Python list而非pandas Series
CPU和GPU利用率同时低说明程序在单线程I/O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（patch提取）而非模型forward pass
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；R包不可用时若静默退化必须加明显警告，不能无提示地改变算法行为

领域知识 (domain)

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）；②mclust静默降级；③基因预处理顺序相反；④伪标签簇数差异；⑤超参数与图像transform差异。ARI差距（0.21→0.56）主要由①②③决定

AI 使用备注

有效模式:

✓ 系统性跨仓库代码比对：通过逐行对比两套代码库，量化识别多个实现差异，并按优先级排序
✓ 多轮工具调用配合人类观察：AI发现坐标尺度问题（技术细节），用户发现UNI/UNI2编码器覆盖问题（运行时观察），形成互补
✓ 架构设计补充：人类提出核心安全直觉（上传前确认、安全隔离），AI翻译为完整可执行的技术架构

局限性:

✗ 修复操作不够彻底：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
✗ 容易忽视已有的全局覆盖逻辑：添加UNI2 tqdm时未意识到strict模式会强制覆盖视觉编码器
✗ 未预先检查HPC环境可用模块（如scanpy），导致验证遇ModuleNotFoundError，增加调试轮次
✗ 对GPU利用率低问题给出多个方案选项，但未主动建议用profile工具（py-spy、nvprof）精确定位实际瓶颈

下周展望

下周最高优先级为验证STAIG严格对齐改造的运行时效果：①修复坐标尺度混用问题（全分辨率图像不应再乘hires缩放系数），这是ARI提升的最关键一步；②确认mclust dimension is zero的上游根因并修复；③安装rpy2和R mclust包以消除HPC环境静默降级风险。benchmark工具方面可选择性推进GPU利用率优化（DataLoader多进程或patch缓存预提取方案）。英语学习方面继续针对主谓一致等语法弱点进行针对性练习。

Token 用量统计

每日费用趋势

日期	Token (百万)	费用 ($)
2026-02-06	51.6	16.44
unknown	36.9	11.81

峰值日: 2026-02-06 — $16.44 / 51.6M tokens

Claude Code

指标	数值
总 Token	4,682,683
输入 Token	309
输出 Token	542
Cache 创建	459,558
Cache 读取	4,222,274
总费用	$1.00

模型使用分布

模型	费用 ($)	输入 Token	输出 Token
claude-haiku-4-5-20251001	1.00	309	542

Codex

指标	数值
总 Token	83,870,213
输入 Token	83,524,009
输出 Token	346,204
推理 Token	156,104
Cache 读取	78,577,792
总费用	$27.25

模型使用分布

模型	费用 ($)	输入 Token	输出 Token	推理 Token
gpt-5.3-codex	7.15	59,503,049	248,276	122,926
gpt-5.2-codex	4.96	24,020,960	97,928	33,178

周报 — 2026-W06 (2026-02-02 ~ 2026-02-08)#

本周概览#

项目进展#

MIHD / STAIG Fusion (1 天活跃) — 🔄 active#

Benchmark Tool（gadget） (1 天活跃) — 🔄 active#

英语学习（TOEFL） (1 天活跃) — 🔄 active#

关键任务#

问题与解决方案#

1. MIHD staig_fusion的ARI（0.21/0.4849）远低于原始STAIG（0.562），根因不明 [MIHD / STAIG Fusion] (2026-02-06)#

2. Plotly bar chart渲染错误：高分对应短柱，视觉逻辑倒置 [Benchmark Tool] (2026-02-06)#

3. strict STAIG模式强制覆盖视觉编码器为UNI，用户以为在用UNI2，行为不透明 [MIHD / STAIG Fusion] (2026-02-06)#

4. create_trend_chart AttributeError：方法被注释但generate_html中仍有调用 [Benchmark Tool] (2026-02-06)#

学习收获#

架构 (architecture)#

调试 (debugging)#

领域知识 (domain)#

AI 使用备注#

下周展望#

Token 用量统计#

每日费用趋势#

Claude Code#

模型使用分布#

Codex#

模型使用分布#

周报 — 2026-W06 (2026-02-02 ~ 2026-02-08)

本周概览

项目进展

MIHD / STAIG Fusion (1 天活跃) — 🔄 active

Benchmark Tool（gadget） (1 天活跃) — 🔄 active

英语学习（TOEFL） (1 天活跃) — 🔄 active

关键任务

问题与解决方案

1. MIHD staig_fusion的ARI（0.21/0.4849）远低于原始STAIG（0.562），根因不明 [MIHD / STAIG Fusion] (2026-02-06)

2. Plotly bar chart渲染错误：高分对应短柱，视觉逻辑倒置 [Benchmark Tool] (2026-02-06)

3. strict STAIG模式强制覆盖视觉编码器为UNI，用户以为在用UNI2，行为不透明 [MIHD / STAIG Fusion] (2026-02-06)

4. create_trend_chart AttributeError：方法被注释但generate_html中仍有调用 [Benchmark Tool] (2026-02-06)

学习收获

架构 (architecture)

调试 (debugging)

领域知识 (domain)

AI 使用备注

下周展望

Token 用量统计

每日费用趋势

Claude Code

模型使用分布

Codex

模型使用分布