# M7 Autonomous State（自主推进状态文件）

> 生成：2026-08-24 01:40 (Asia/Shanghai)；最近更新 01:55
> **最高执行依据：docs/M7-TASKSET-DISPATCH.md（DeepSeek harness 总派发 Agent
> 任务集逐字副本，2026-08-24 01:51 粘贴）。本文件与其冲突时以任务集为准。**
> 接口速查：docs/M7-INTERFACE-DIGEST.md（M5/M6/SidecarClient/worker 全部
> 字段级契约摘要，恢复会话先读它可省大量重读）。
> 用途：长期自治的唯一人类可读状态。上下文压缩/进程恢复后,先读
> system-map、M7 contract/report、本文件、artifacts/m7-autonomous-pre/state.json
> 和 git status,然后从 nextExactAction 继续,不得从头重新规划。
> 纪律：不 commit/push/tag/publish;不碰 127.0.0.1:3080 宿主(只读 GET 也不改状态);
> M7-8 live 是唯一人工门,到点暂停。

## immutableObjective

在 D:\dsh-auto-memory preview 分支上,自主完成 M7-2(embedding benchmark)至
M7-7(judgement shadow)的代码、artifact、测试与文档;不回退 M7-0/M7-1 协议与
index_sync 语义;不接生产 activation(默认关闭零副作用);到 M7-8 停止并输出
需要用户执行的精确步骤。全部产物保持未提交。

## capabilityMatrix(2026-08-24 审计,全部只读探针)

| capability | 值 | 证据 |
| --- | --- | --- |
| repoRead | true | git status/docs/lib 读取正常 |
| repoWrite | true | Write/Edit 工具可用 |
| shell | true | Git Bash,后台任务可用 |
| pythonExecutable | true | 独立 venv D:\dsh-auto-memory\python\bench\.venv (3.10.11);系统 3.14.6 无 torch |
| networkAccess | partial | hf-mirror.com 可达(~0.4-4MB/s);huggingface.co/google 直连失败(用户已关代理);github 200;pip/pytorch.org 可达 |
| externalMemoryRead | true | 契约 §4 全部 8 路径存在(workbuddy/projects 104M、codex/sessions 46M、md 文件 4-12K) |
| loopbackReadOnly | partial | 127.0.0.1:3080 有 HTTP 响应,/debug/state 404(宿主在跑,路径未暴露;仅 GET,零写入) |
| dshLifecycleControl | true(能力)/false(授权) | dsh 命令存在;本轮用户明令禁止停止/重启 3080 → 视为 false |
| subagents | true | ZCode Agent 工具可用(仅只读研究/复核,主 Agent 唯一 writer) |

不假设存在 memory_recall_pre/memory_external_pre/goal/calendar 等 DeepSeek
Harness 工具;未暴露即不模拟。无 dshLifecycleControl 授权不构成离线 M7 阻断:
M7-2~M7-7 照常推进,M7-8 人工门停止。

## currentPhase / currentSubtask

- currentPhase: **M7-8 Phase F shadow calibration COMPLETE(2026-08-24)——verdict=`insufficient_gold_for_active`,维持 shadow;生产 tOn/tOff 默认未动**
- currentSubtask: 无(等待:①人工审查 73 条标签翻转 isGold;②特征层修正(回声抑制/意图信号/margin-evidence 门)后重新校准;③届时才谈 §19.8 active canary 人工门)
- 详见 docs/M7-ACTIVATION-CALIBRATION.md 与 artifacts/m7-live-pre/calibration-cal20260824-1855/
- 回归终态:**26 项全绿**;专项断言 m72=21/m73=55/m76=33/m77=15;
  卫生检查全净;状态已备份至 artifacts/m7-autonomous-pre/backups/。

## M7-7.5 Hardening(2026-08-24 14:10 完成——审阅意见全部闭环)

- P0 真实 BGE 建库:BgeM3Embedder 补 build_doc_ids(specials 包裹+512 截断)
  与 encode_texts(单一模板);worker build_vectors 按 provider 分派(tokenizer
  id 直通 vs 字符窗)。real-smoke 12 断言全过(建库/归一/identity/双语 top1)。
- P1 D6 进生产:weighted dense0.7+lexical0.3(BM25 对齐公式,全量授权文本),
  影子候选带三分量;search.mode/wDense 可配默认 hybrid。
- P1 三重过滤:dense_search 显式 workspaceRef+scope+miv;wsref_of 为 JS
  published function 的逐字节镜像(对拍一致);N9 同 miv 跨工作区泄漏用例通过。
- P1 激活特征:correction 负向(-0.20)+硬抑制(conflictDropped);toolFailures
  +0.05 权重(分数=特征重算断言);occurredAt 全链传递但 index_sync 契约恒
  null→recency 已接线休眠(固化于 m76 Q6)。
- P1 query 双 special:统一 add_special_tokens=False+encode_ids 单点包裹。
- P2 gitignore:模型缓存/原始语料 jsonl/venv 全部隔离(check-ignore 验证)。
- 顺手修复:f1 测试三处硬编码日期跨日界 flake→动态日期(20 断言全过)。
- 回归:**26 项全绿**(m73=59/m76=44 断言更新后);卫生全净。
- 二轮复核修正(2026-08-24 15:00):首次 gitignore 修复写错位置(嵌套文件+根相对路径→零命中,
  审阅者实测正确)。已移入根 .gitignore 并删除错误嵌套文件;.hf-cache(2.29G)/models(9.7G)/
  .venv/日志/m7-corpus-pre/*.jsonl 全部 check-ignore IGNORED;论文/汇总 results/model-manifest/
  privacy-report 保持可提交。原始 corpus jsonl 留在本地供 shadow 标定。
- 终态回归:**最新代码上 26/26 全绿复跑 + 真 BGE smoke 重跑通过(20.5s,0 fails)**——即审阅
  要求的"微修后再跑一次最终 26/26"已完成。
- M7-8 前余项(非 Agent 可完成):shadow 阈值标定需真实对话数据 → 用户执行 §19.8 十步
  (首轮 mode='shadow'),Agent 依据 activation-shadow.jsonl 标定 tOn/tOff 后才切 active canary。

## M7-8 Phase F Shadow Semantic Calibration(2026-08-24 完成——未 live,维持 shadow)

- runId=calibration-cal20260824-1855;73 条标注(live 16/episodes 57;activate 31/prefetch 16/suppress 16/harmful 10),**isGold=0**。
- 离线 harness 复刻生产路径(真 BGE-M3、para-512、hybrid 0.7/0.3、评分公式);保真交叉验证:episodes 面 274 chunks 与 M7-2 L2 一致,live 39 行分数重算 39/39 吻合。
- 核心发现:**回声陷阱**——suppress 类"生活记录回声"cal-0009 得分 0.6507 高于全部 activate 正例(max 0.5914);当前默认 (0.62/0.52) 在 65 条可评估样本上的唯一 emit 即该错误激活;契约网格内无任何格子同时满足 precision 优先与可用 recall(全格 harmfulActivations=0、correction/跨 ws 泄漏=0)。
- 结论:`insufficient_gold_for_active`;不推荐任何 tOn/tOff 进 active;`m7_semantic_threshold_pre_v2-DRAFT-NOT-APPLIED` 仅记录(argmin 格 0.55/0.50 仍不合格)。进 active 前置=特征层修正+人工 gold≥15/类+真实流量回归(见校准文档 §8)。

## M7-8 Phase E Host Orchestration Fix(2026-08-24,JS Host 编排修复,未 live)

- 根因修正:live 仅 child-session Segment,不能证明 observer 接线缺失;生产 Host 从未调
  buildIndexSyncPlansPre/sendIndexSyncPlanPre 是确定缺口 → Python 收不到全库语料。
- 新增 lib/m7-index-sync-host-pre.js 编排器 + context-host 时序修正(index-ready 门,
  python sink 才等)+ index.js 接线;live-parity 诊断字段。
- smoke-test-m78-host-pre.mjs 33 断言全过(P1 live-parity/P2 child 抑制/P3 幂等·epoch·
  miv/P4 失败可重试/P5 同 miv A-B 隔离/P6 dispose/P7 回流+建库)。
- 全量 27 项回归(m0-m6 20+m70/71/72/73/76/77+m78)串行全绿;卫生全净。
- 详见 PYTHON-SIDECAR-CONTRACT §19.10。

## M7-4..M7-7 完成摘要(2026-08-24)

- Clustering Shadow(D8):agglomerative thr=0.3(NMI 0.916/稳定性 0.995)
  参考;HDBSCAN 不适用;shadow-only 零 M6 接线。
- M7-4(D9):双 reranker 质量(L1 R@5→1.0/supersede 0.625)但 CPU
  p50 26-33s/50 对超预算 50-90 倍→deferred-optional 不接生产。
- M7-5(D10):6/8 多跳双端点 hybrid 已覆盖→skipped-by-benchmark。
- M7-6(D11):双阈值+滞回+cooldown+特征分组;shadow 校准默认;active
  帧逐字段过 M6 validateActivationRequestPre(m76 33 断言)。
- M7-7:judgement shadow 8 类+建议,零权威写入(m77 15 断言)。
- model-sparse 补测:dense+ms 融合 L2 R@5=0.975 全研究最高;MRR 略低
  →D6 修正案(默认不变,校准期重评)。
- 用户提醒:本会话网络代理关闭,全部模型经 hf-mirror 下载核验;
  如需直连 huggingface.co/github-raw 请重新打开代理。

## M7-3 已完成(全量回归 24 项全绿)

- python/m7_embedding_pre_v1.py + python/worker_semantic_pre_v1.py
  (继承 worker_pre_v1 零协议回退;影子候选本地日志;stale/重建)。
- smoke-test-m73-pre.mjs N1-N8 **55 断言**全绿。
- hybrid 对照→**D6 冻结 hybrid_fusion_pre_v1=weighted dense0.7+lexical0.3**
  (L2 R@5 0.950/MRR 0.866 胜 dense-only;bm25s 交叉验证一致→零新依赖;
  RRF k 不敏感;supersede γ 无效→移交 M7-6)。
- artifacts/m7-hybrid-pre/results.{json,csv}。

## M7-2 最终结果(全部完成,23 项回归全绿)

- **冻结(docs/M7-ALGORITHM-DECISION.md)**:bge-m3 @5617a9f61b02(MIT)+
  m7_chunk_pre_v1=para-512-noov + NumPy float32 exact cosine;
  qwen3-0.6B 备选;e5-large 淘汰。
- L1:R@5 0.966/MRR 0.889/nDCG 0.920/跨语 1.0/hardneg 0.111/p95 189ms。
- L2:R@5 0.925/MRR 0.793/nDCG 0.837/hardneg 0.074/p95 241ms(领先 12.5pt)。
- supersede 裸 cosine 4/8 失败→M7-3 融合必须带 supersede/时效特征。
- 测试:smoke-test-m72-pre.mjs K1-K7=21 断言;**全量回归 23 项串行全绿**
  (M0-M6 20+m70+m71+m72);node --check/py_compile/git diff --check/
  BOM/_dev 扫描全净。
- 顺手修复(披露):smoke-test-m70-pre.mjs G7 harness 的 ctx.effect 空桩
  丢失 heartbeatTimer 清理→进程无法自然退出(90 断言本全过;仅测试
  harness,零生产代码改动)。修复后 m70 自然 exit 0。
- 回写完成:contract §19.6/report §8/system-map(currentScope→M7-3,
  M7 行 evidence+reviewRound+nextBrief)/PREVIEW-NEXT-STEPS/本文件/state.json。

## M7-3 输入(docs/M7-ALGORITHM-DECISION.md D4)

1. python/worker_semantic_pre_v1.py:复用 worker_pre_v1 协议(canonical/
   digest/拒绝矩阵),commit 后 tokenizer chunking(para-512)+bge-m3
   embedding;derived=semantic-pre/{derived-corpus.json,vectors.f32,
   vectors-meta.json(identity block)};context_push 时 dense top-8 产
   candidate_result(不激活);health 回 embed 能力。
2. 对照 arms(L1+L2 全跑):lexical 复刻(NFKC+CJK 2-gram+哈工大 507 停用词
   +BM25 k1=1.2 b=0.75)/bm25s(自定义 splitter 同款分词)/weighted/RRF
   k∈{10,20,40,60,100}消融;supersede/时效特征进融合。
3. vector 绑 provider/model/revision/dim/normalization/configHash/
   sourceEpoch/sourceVersion/recordDigest/chunkId;失配=stale 全量重建。
4. CI fixture-only;不接生产 activation;默认关闭零进程零 IO 断言不变。

## L2 外部真实语料(已完成,artifacts/m7-corpus-pre/)

- episodes.jsonl:251 条(94 profile 块 + 128 DSH 锚定记录 + 29 去重后真实会话
  episode);按 sessionRef hash 切分 train190/dev32/test29;脱敏 secret97/
  phone2/abspath85/email0;只读原文件,未回写任何 MEMORY.md。
- multilingual-queries.jsonl:40 条手写查询(zh/en/mixed/code,含跨语言与
  hard-negative 标注);hard-negatives.jsonl:10 对;activation-scenarios.jsonl:
  8 条(M7-6 校准输入);privacy-report.json + split-manifest.json +
  raw-manifest.json 齐全;查询源码 l2-queries-authored.py 可审。
- 卫生:重复会话跨文件去重;"Please continue with the conversation" 续接产物
  剔除;正反斜杠用户主目录均已脱敏。

## M7-2 已修 bug(全部回归验证中)

1. transformers 5.15.1 无 build_inputs_with_special_tokens → 探针法定位
   special 前后缀(bge-m3=[bos,eos];qwen3=[eos];跨样本稳定性断言)。
2. multilingual-e5-large max_position_embeddings=512 → doc_max_tokens=512
   (内容截断至 510);fixed-512 崩溃根因即 512 内容+2 special=514 越界。
3. e5 doc 侧 "passage: " 前缀此前未进 chunk 文本流 → 现并入 record 文本
   再 tokenizer 切分(首轮 e5 xlang@5=0.55 的主因,属实现 bug 非模型弱点)。
4. PeakRss 跨模型串扰 → 每模型 reset_baseline()。
5. 新增 nDCG@10 与 per-query top10 明细(离线指标可重算)。

## completedArtifacts

- python/bench/ 独立实验环境:.venv(3.10.11, torch 2.13.0+cpu, transformers
  5.15.1, numpy 2.0.2, huggingface_hub 1.28.0, psutil, sentencepiece, requests)
- python/bench/m7b_config.py:三模型 pinned revision/license/dimension/
  normalization/pooling/instruction + 5 chunk policies + 预算常量
- python/bench/download_models.py + m7b_fetch.py:下载与校验(hf 直连 +
  hf-mirror 分段并行两条路径,后者带 LFS sha256 核验)
- python/bench/m7b_corpus.py:152 records / 88 queries 合成语料(zh→en、en→zh、
  混写、代码/路径/错误码、hard-negative 双子、supersede 新旧、跨 workspace
  镜像、多 chunk 长文、60 distractors)
- python/bench/m7b_chunker.py:tokenizer-id 空间 chunking(fixed 256/512/1024、
  para-512、para-512-ov64;无 jieba/外部预切)
- python/bench/m7b_embed.py:三模型 canonical pooling(CLS/mean/last-token)+L2
  归一 + RSS 追踪
- python/bench/m7b_run.py:编排器(指标、tie-break、scope 门、延迟、内存、
  索引体积、configHash)
- python/bench/m7b_export_fixture.py + smoke-test-m72-pre.mjs(K1-K7 离线 CI,
  fixture vectors 不联网)
- bge-m3 快照已下载并本地 sha256 全文件校验(2.29GB)

## exactDecisions

- 三模型 pinned revision(bge-m3 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 /
  MIT;qwen3 97b0c614be4d77ee51c0cef4e5f07c00f9eb65b3 / Apache-2.0;
  e5-large 3d7cfbdacd47fdda877c5cd8a79fbcc4f2a574f3 / MIT)——下载前经 HF API
  核验,license 标签来自模型卡。
- Dense 输入一律各模型自带 tokenizer(id 空间切分),qwen3 查询走模型卡
  Instruct/Query 模板,e5 加 query:/passage: 前缀,bge-m3 无前缀。
- 检索 = NumPy float32 + L2 归一 + 精确点积;无 ANN/FAISS/HNSW/图。
- tie-break:score 降序 → memoryId 字典序 → chunkOrdinal。
- 偏差披露:M7-BENCHMARK-PLAN.md 在模型已 pinned/下载之后补写(进入自主模式
  前的既有顺序);计划内容与已执行步骤一致,不构成方法学改变。

## modelRevisions 与 licenses

见 python/bench/results/model-manifest.json(逐文件 sha256/bytes/本地路径)。
bge-m3 2.29GB;qwen3 ~1.2GB;e5-large ~2.24GB;缓存 D:\dsh-auto-memory\
python\bench\(.hf-cache 与 models\),均在未跟踪目录,不进 git。

## activeProcesses

| PID | 命令 | 用途 | 日志 |
| --- | --- | --- | --- |
| (bg) | m7b_fetch.py qwen3,e5 | hf-mirror 分段下载+校验 | sess .../call_44237d7d320d477ca7091eeb-stdout.log |

无其他无主进程;所有后台任务由 ZCode exec 登记。

## testCommands / exitCodes

- node --check(新 JS 测试)待跑;python -m py_compile 全部 bench 模块通过
  (m7b_corpus/m7b_chunker/m7b_embed/m7b_run/m7b_config/m7b_fetch/
  download_models/m7b_export_fixture)。
- 完整回归(M0-M6 22 项 + m70/m71 + m72)在 M7-2 收尾时统一串行执行。

## benchmarkResults

(进行中——benchmark 跑完后回填 results.json/csv 摘要与 runIds。)

## knownRisks

- hf 直连失效:靠 hf-mirror;若镜像也被断,下载类任务 blocked:network,
  已完整下载的 bge-m3 仍可完成单模型 benchmark(降级方案记录于 decision doc)。
- 系统 RAM 31GB 但空闲仅 ~10GB(其他应用占用);embedding 峰值内存按模型
  顺序逐个加载,一个时刻只载一个模型。
- transformers 5.15.1 是较新主版本:Qwen3/e5 加载路径需实测(已预留
  pytorch_model.bin/safetensors 双通道)。
- 3080 宿主正在运行:绝不触碰;所有实验只写 python/bench、artifacts/、
  docs/、tests/。

## blockedItems

- 无(下载进行中不算 blocked)。

## nextExactAction

1. M7-3:写 python/worker_semantic_pre_v1.py(纯协议复用+embedding provider
   接口,模型按 manifest 加载)+ smoke-test-m73-pre.mjs(protocol 兼容+
   stale/rebuild+scope 门+候选 provenance 复制)。
2. M7-3 对照 benchmark(独立脚本,不进生产路径):lexical 复刻/bm25s/
   dense/weighted/RRF 消融→artifacts/m7-hybrid-pre/;冻结融合 policy。
3. 之后按任务集顺序:Clustering Shadow(§七)→M7-4 rerank→M7-5 graph 门
   →M7-6 双阈值激活→M7-7 judgement shadow→M7-8 人工门暂停。
4. 每阶段:专项测试+全量回归+五文档回写+state.json 原子更新。