# v0.9.1 更新记录（2026-08-16）

**数据标注 + 序列质量 + 七维文件夹（23 → 25 工具）**

- `quant_series_quality`：缺值 / z 异常（>3σ）/ 跳变 / 冻结连续值（>=3）检测 + healthy 标志
- `quant_data_annotate`：点级数据标注——每个问题带 index + label + severity（1 提示/2 明显/3 需人工复核）+ detail。致敬 Scale AI / Alexander Wang 的标注哲学：质量不是结论，是可定位可复核可治理的点级标签（灵感 log 见同目录 data_labeling_inspiration.md）
- 七维文件夹：skill / tool-use / memory / rag / benchmark / eval / plan（参照内部 PAT（PENGYI AGENT TEAM，private）维度体系建立；数据质量维度参照 PDAT（PENGYI DATA AGENT TEAM，private）方法级提炼）
- **欢迎 PR**：检测与标注维度开放征集（GitHub Issue #数据检测与标注）
- 常见检测维度清单（已实现，公开）：
  1. 缺值（missing / 非有限值）
  2. 异常（z-score > 3σ；过高过低跳跃 jump 阈值 20%）
  3. OHLCV 合法性（high<low、非正价格）
  4. 时间戳递增（必须满足）+ 时间缺口
  5. 冻结（连续相同值）
  6. 极端变动（>50%）