Weekly Report — 2026-W23 (2026-06-01 ~ 2026-06-07)

本周的特点是高风险的紧急恢复工作以及严谨工程标准的建立。主要成就包括：成功从数据丢失中恢复了 MIHD 研究仓库、部署了稳定的 AI Dev Companion CI suite，以及完成了 Gadget 项目的全方位 onboarding。开发方法论发生了重大转变，在 RecoverBench 项目中从直接修改代码转向了“test-first”验证框架，通过自动化的 adversarial validation 和严格的验收标准确保了科学与技术的完整性。

Weekly Overview

Metric	Value
Date Range	2026-06-01 ~ 2026-06-07
Active Days	6 / 7
Total Conversations	17
Projects	13
Tasks Completed	27
Tasks In Progress	1
Total Tokens	833,682,848
Total Cost	$962.51
Claude Code Token	832,338,900
Claude Code Cost	$960.36
Codex Token	1,343,948
Codex Cost	$2.15
Daily Average Cost	$137.50

Project Progress

MIHD Research Recovery (4 days active) — ✅ completed

Accomplishments:

• 通过 NetApp snapshots 恢复了两个月未提交的研究数据
• 通过 seeded ARI/NMI metric 对比验证了 StaigFusionTrainer 的等效性
• 修复了关键的 STAIG fusion silent failures 和 GPU scheduling starvation 问题

RecoverBench / Error Recovery Benchmark (3 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

• 进行了多源审计，以协调论文、代码和数据集之间的差异
• 设计了三层“Test-First”执行计划和 5Q 验收标准
• 实现了针对文档完整性的自动化 adversarial verification

Gadget Project (2 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

• 完成了全规模的 codebase onboarding 和基于风险分级的 refactoring 规划
• 生成了包含 667 个项目的 refactoring inventory
• 在 parsers.py 中应用了经过验证的代码清理

TokenMonitor / TzJ2006 Fork (3 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

• 解决了 auto-update signing 和 macOS 兼容性问题
• 通过 loopback port locking 实现了跨平台的 single-instance guard
• 通过清除 build artifacts 将 repository size 优化了 99%

AI Dev Companion (2 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

• 通过修复 tsconfig errors 和 stale tests 稳定了 CI pipeline
• 设计了“Vendor-Tier-1”便携式架构以消除 absolute path dependencies
• 交付了 /ccoverview 双语技能

Key Tasks

• ✅ MIHD Repository Recovery and Data Integrity Fix — 从意外删除中恢复了 MIHD repo，并通过 md5 validation 和 SLURM reruns 解决了 STAIG fusion 中的 silent data corruption。
• ✅ Git History Rewrite Optimization — 通过对 TokenMonitor 进行针对性的 amending 并移除 build artifacts，回收了约 302MB 空间，以维持 upstream synchronization。
• ✅ Claude Code Cloud Provider Migration — 将 Claude Code 基础设施迁移至 AWS Platform，并使用 SigV4 auth 以实现更低的延迟和直接计费。
• ✅ AI Dev Companion CI Stabilization — 修复了根源性的 tsconfig build errors 并修复了 92 个 stale tests，以恢复 CI/CD 稳定性。
• ✅ TokenMonitor Fork Auto-Update Pipeline Fix — 通过生成新的 Tauri keypairs 并将 minisign 与 Apple certs 解耦，解决了 discovery failures 问题。
• ✅ Gadget Project Onboarding — 执行了全规模的 codebase onboarding，产出了一个包含 667 个项目的风险分级 refactoring 计划。
• ✅ Test-First Verification Methodology — 为 RecoverBench 项目建立了 3 层测试策略和 5Q 验收标准。
• ✅ RecoverBench Multi-Source Audit — 协调了论文指标、代码行为与远程开发环境之间的差异。

Problems & Solutions

1. MIHD STAIG fusion produced byte-identical results due to bypassing gene encoder layers. [MIHD]

Solution: 修改了 pipeline_config.yaml 以强制使用 encoder，并通过 md5sums 进行了验证。

2. TokenMonitor auto-update failed on macOS due to conflated Apple signing and minisign requirements. [TokenMonitor]

Solution: 解耦了 workflow.mjs 中的 signing logic，允许在没有 Apple Developer IDs 的情况下进行 minisign updates。

3. AI Companion builds failed due to monorepo module resolution conflicts. [AI Dev Companion]

Solution: 将 root tsconfig 的 ‘include’ 设置为 [] 以防止级联 build failures。

4. Accidental commit of 302MB build artifacts threatened upstream sync for TokenMonitor. [TokenMonitor]

Solution: 在 tip 上使用针对性的 ‘git commit –amend’，以保留 ancestor integrity 和 sync status。

5. Discrepancy between RecoverBench paper metrics (48.6%) and actual checkpoint scores (45.7%). [RecoverBench]

Solution: 进行了并行审计，确认该差异是由于 cherry-picked aggregate 导致的，并更新了文档以符合实际情况。

Learnings

Architecture (architecture)

• Monorepos 中的 root tsconfigs 应该是纯粹的引用，以避免 module resolution conflicts。多仓库 CLI 工具必须进行路径归一化，并检查目标状态（而不仅仅是文件是否存在），以实现 idempotency。

Debugging (debugging)

• 在科学 pipeline 中，经验性的二进制验证 (md5sums) 对于检测 silent failures 至关重要，因为下游模块可能会掩盖上游的 encoder errors。在 HPC 中，硬件类型的可用性（例如 GPU variants）对任务停滞的影响可能比 partition priority 更大。

Tools (tools)

• 在清理 forked repositories 时，针对 tip commit 进行选择性的 amending 比广泛的历史过滤对于保留 upstream 关系更安全。Single-instance app 逻辑必须是同步的，且独立于 event loop。

Domain Knowledge (domain)

• 由于固有的 RNG variance，科学模型的等效性应通过 metric divergence (ARI/NMI) 来验证，而不是通过 bit-identical reproducibility。

AI Usage Notes

Effective Patterns:

• ✓ 针对大型 Python repositories 的分阶段 onboarding (例如 /cconboard)
• ✓ 使用结构化的 5Q (What, Why, How, Expected, Verify) 框架来提升文档质量
• ✓ 对比 codebase 进行文档的自动化 adversarial verification

Limitations:

• ✗ 在大规模并行 agent workflows 期间遇到的 API rate limiting
• ✗ 由于 context bias 导致对环境错误（signing vs. port conflicts）的初步误诊
• ✗ 未能预测服务端的 529 overloading

Next Week Outlook

下周的优先级包括：根据风险分级计划执行 Gadget 项目的“Phase 5”实施；利用新建立的 L1/L2/L3 test hierarchy，将 RecoverBench 项目从验证阶段过渡到主动的代码对齐阶段；以及在 API 稳定性恢复后解决被阻塞的 Error Recovery Benchmark 分析。

Token Usage Statistics

Peak Day: 2026-06-02 — $506.66 / 439.1M tokens

Daily Average: $137.50