docs: update CLAUDE.md — AAAI 2026 target, conda activate, tmux logging
This commit is contained in:
@@ -8,7 +8,7 @@
|
||||
## 1. 项目元数据 (Metadata)
|
||||
- **核心目标**: 在层次化视频树上构建可自我进化的搜索 Agent + 可训练的递归检索器(RecursiveRetriever),通过 Harness Engineering(工具、技能、记忆、中间件)的持续改进实现长视频理解;服务于科研产出。详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md`、`README.md`。
|
||||
- **项目类型**: 科研工程混合体 + 生产级(非 MVP)
|
||||
- **目标会议**: EMNLP 2026
|
||||
- **目标会议**: AAAI 2026(2026年6月25日)
|
||||
- **后端架构**: Python 3.11(Clean Architecture 四层分层,详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md §2`)
|
||||
- **版本管理**: Git
|
||||
- **Conda 环境**: `Video-Tree-TRM` (Python 3.11)
|
||||
@@ -40,18 +40,19 @@
|
||||
|
||||
> [!CRITICAL]
|
||||
> **所有 Python 相关命令(pytest / ruff / 脚本)必须在 `Video-Tree-TRM` 环境中执行**
|
||||
> - 使用 `conda run -n Video-Tree-TRM <command>` 确保命令在正确环境中运行
|
||||
> - 使用 `conda activate Video-Tree-TRM & <command>` 确保命令在正确环境中运行
|
||||
> - 或在命令前显式添加 `source activate Video-Tree-TRM &&`
|
||||
> - 如果需要使用 LLM 可以依据 `.env` 环境变量文件使用
|
||||
> - 对于需要长时间运行的程序请尽量使用tmux,并且不要进行任何形式的日志缓存,确保所有日志可以立刻马上输出,这有助于帮助我们检查错误。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 激活项目环境(交互式 shell)
|
||||
conda activate Video-Tree-TRM
|
||||
|
||||
# 推荐:使用 conda run 执行命令(自动使用正确环境)
|
||||
conda run -n Video-Tree-TRM pip install xxx
|
||||
conda run -n Video-Tree-TRM pytest xxx
|
||||
conda run -n Video-Tree-TRM python xxx
|
||||
conda activate Video-Tree-TRM & pip install xxx
|
||||
conda activate Video-Tree-TRM & pytest xxx
|
||||
conda activate Video-Tree-TRM & python xxx
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 Makefile 入口
|
||||
@@ -66,10 +67,10 @@ make lint # ruff check --fix + ruff format(app/ core/)
|
||||
### 2.3 代码质量检查
|
||||
```bash
|
||||
# 代码格式化
|
||||
conda run -n Video-Tree-TRM ruff format app/ core/ adapters/
|
||||
conda activate Video-Tree-TRM & ruff format app/ core/ adapters/
|
||||
|
||||
# 代码检查并自动修复
|
||||
conda run -n Video-Tree-TRM ruff check app/ core/ adapters/ --fix
|
||||
conda activate Video-Tree-TRM & ruff check app/ core/ adapters/ --fix
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 GPU 约定
|
||||
@@ -202,7 +203,7 @@ MODE=mock N_SAMPLES=10 bash scripts/<experiment>.sh # smoke test
|
||||
- **测试目标**: 验证系统在真实条件下的端到端正确性。生产级业务应**逐步提高覆盖率并以 integration 测试为重**。
|
||||
|
||||
- **目录**: `tests/{unit,integration,e2e}/test_*.py`,最低覆盖率 80%
|
||||
- **运行**: `conda run -n Video-Tree-TRM pytest tests/ --cov=app --cov=core --cov-report=term-missing`
|
||||
- **运行**: `conda activate Video-Tree-TRM & pytest tests/ --cov=app --cov=core --cov-report=term-missing`
|
||||
|
||||
#### Agent 测试输出规范(仅限 agent / LLM 类测试)
|
||||
|
||||
@@ -335,7 +336,7 @@ project_root/
|
||||
| 关键决策记忆 | `research-wiki/adrs/` | 架构决策记录(ADR) |
|
||||
| 领域知识压缩摘要 | `research-wiki/query_pack.md` | idea-creator 的核心上下文输入 |
|
||||
| 研究知识库索引 | `research-wiki/index.md` | 所有实体的分类索引 |
|
||||
| 代码结构检索 | `graphify-out/GRAPH_REPORT.md` + `conda run -n Video-Tree-TRM graphify query/path/explain/affected`(主对话可用 `/graphify`) | 读代码前先查图谱而非盲读;首次需手动 `/graphify .`,刷新用 `/graphify . --update` |
|
||||
| 代码结构检索 | `graphify-out/GRAPH_REPORT.md` + `conda activate Video-Tree-TRM & graphify query/path/explain/affected`(主对话可用 `/graphify`) | 读代码前先查图谱而非盲读;首次需手动 `/graphify .`,刷新用 `/graphify . --update` |
|
||||
|
||||
## 7. 输出规范
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user