AGENT.md 3.1 KB

AGENT Memory / 开发续跑记忆

更新:2026-06-02 目的:让新 session 在 1~3 分钟内接上当前开发节奏。

1. 用户长期偏好

  • 默认使用中文输出。
  • 尽量自主推进,不要频繁停下来询问。
  • 每完成一个阶段性 checklist:
    1. 更新 docs/CHANGELOG.md
    2. git commit
    3. git push origin main
  • Python 固定使用:/usr/local/miniconda3/bin/python
  • 文档优先级:图 > 表 > 文字 > 细节附录。
  • 文档要浓缩分类,避免同层级文档过多。
  • 外部/内部文档链接优先使用相对路径跳转,不要只用反引号包裹地址。
  • 严禁误提交大体积数据、训练产物、/tmp 结果、__pycache__

2. 当前项目主线

这是一个正在工业化的音乐 ACR / 检索项目,主线是:

  • 开放数据集接入
  • 音频切片策略优化
  • 训练 / 建索引 / 评测闭环
  • 准确率与混淆鲁棒性提升
  • 文档与交接体系完善

3. 当前已完成重点

  • 已实现多种切片策略:
    • random
    • silence_aware
    • high_energy
    • onset_aware
    • beat_aware
    • repeated_section_aware
    • hybrid
  • 已实现公平评测控制:
    • evaluate.py --max-queries --seed
    • smoke-local --max-test-queries
    • scripts/ab_smoke_segmentation.py --max-test-queries
  • 已补强数据规范、pgvector 指南、FMA/开放数据工作流文档。

4. 当前经验结论

  • 小样本真实 FMA smoke 下,多策略都可能接近满分,不能据此定默认策略。
  • cap48 规模下结果对 seed 敏感。
  • cap64 当前单 seed 下 hybrid 更强。
  • bucket toy smoke 已完成完整汇总,并出现不同 bucket 的不同 winner。
  • 默认策略决策应基于 multi-seed + bucket/style-aware aggregate,而不是单次跑分。

5. 当前续跑优先级

  1. 将 toy prefix bucket 升级为语义 bucket。
    • 通用模板:acr-engine/configs/buckets/fma_semantic_bucket_template.json
    • 业务模板:acr-engine/configs/buckets/business_type_bucket_template.json
    • 业务说明:docs/business-music-bucket-and-type-guide.md
    • Manifest 规范:docs/business-manifest-and-type-role-spec.md
    • 导出 cookbook:docs/business-export-cookbook.md
    • 规范化脚本:acr-engine/scripts/normalize_business_export.py
    • 角色拆分脚本:acr-engine/scripts/split_business_manifest_ready.py
  2. 补 cap64 multi-seed aggregate。
  3. 更新:
    • docs/open-dataset-workflow.md
    • docs/session-handoff.md
    • docs/CHANGELOG.md
  4. 提交并推送。
  5. 下一轮再推进:
    • 工业级 hard negative / confusion bucket
    • hybrid 波动收敛
    • 更接近商用的数据集组合评测

6. 高风险注意事项

  • git status 中通常会有大量:
    • acr-engine/data/raw/...
    • acr-engine/data/external_smoke/...
    • 模型 checkpoint
    • __pycache__
  • 提交时必须显式 git add 目标文档文件,不能使用宽泛全量暂存。

7. 关键文档入口

  • docs/README.md
  • docs/open-dataset-workflow.md
  • docs/dataset-spec.md
  • docs/training-data-and-pgvector-guide.md
  • docs/session-handoff.md
  • docs/CHANGELOG.md