关于 aurora-agent
aurora-agent 是基于 FIBER 决策上下文编译器的 MCP 服务与命令行工具，面向临床前生物医学研究。它将类型化决策查询编译为有界证据区域，并附带说明遗漏内容的上下文证书；其研究引擎不做临床决策。
主要功能
- 01编译决策所需的证据上下文
- 02生成说明遗漏内容的上下文证书
- 03运行有界的胶质瘤研究工作流
- 04按证据与能力门控工作阶段
- 05分析多研究一致性与纵向迁移
- 06审计注册结果的报告情况
适用场景
- 01为研究问题筛选决策相关证据
- 02检查研究工作流是否满足证据门槛
- 03比较独立研究的效应与方向
- 04审查注册的主要结果是否按期报告
MCP 相关
作为 MCP 服务，它向客户端暴露 FIBER 证据编译及胶质瘤研究分析工具。自主引擎可通过 MCP 进行仅用于模拟的演练；生产环境的本地工作者由宿主提供。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
AURORA Agent（bioprism）
面向可执行生物学的查询编译推理。
有据可查的上下文工程。
基于 FIBER 决策上下文编译器构建的 MCP 服务和命令行工具：将类型化决策查询编译为足以支持决策的最小证据区域，并随附一份 Context Certificate，明确说明省略了哪些内容。
临床前胶质瘤引擎现在可以编译完整且有界的研究工作流，根据类型化结果调整下一阶段，并且只会在调度前接纳能力匹配的机构本地工作器。工作器路由是确定性的，并采用故障关闭策略；引擎绝不会把未实现的阶段转化为通用操作，也绝不会做出临床决策。 该路由还可以通过类型化的阶段／操作适配器，端到端驱动自主引擎；MCP 将此功能作为仅用于模拟的演练提供，而生产环境的宿主则提供自己的本地工作器。 证据是执行门槛，而非被动报告：在 P07 阶段路由器接纳工作器之前，P01 跨类别三角验证必须通过。受证据门控的阶段引擎会明确返回证据阻止或能力阻止状态，并附上后续操作；只有通过后，才会运行有界的证据、多模态、机制、实验、计算、复现、发布和联邦阶段。
AURORA BioPRISM / OncoWorld / FIBER 蓝图（v0.6，注册了 935 个规范模块）的实现。一个 Rust 工作区，其核心理念是：上下文组装是一道编译器处理阶段：不采用“检索 + 摘要 + 凭感觉压缩”的方式，而是将类型化决策查询编译为足以支持决策的最小证据区域，以 Decision Section 的形式交付，并附上一份 Context Certificate，明确说明省略了哪些内容，以及这些省略是否可能改变决策。
编译出足以支持决策的最小证据区域。默认情况下，绝不遍历整个知识结构。
测量结果实际说明了什么
参考世界包含 761 条事实，其中 750 条是探索性干扰项，它们都占用同一个受保护的 cohort_id 枢纽。FIBER 会将查询编译为 11 条事实（占整个世界的 1.45%），确定性预言机在存在全部四个泄漏见证的情况下，仍会给出正确判定。
并非只有它能做到这一点。 在调优相同的条件下，5 跳关联遍历和 BM25 检索器（k=11）选出的 恰好是同样的 11 条事实。该分发包自带的 compare_baselines.py 只在深度为 7 和无界两种设置下测量图基线——这两种设置都会返回全部内容——并报告了 69 倍优势；在调优条件相同后，这一优势便不复存在。这种对比树立了稻草人，而 43.38 和 43.41 正是要求纠正这一问题。
因此，参考世界无法区分这些方法。 crates/worldgen 将结构设为参数，并构建出能够区分这些方法的世界——干扰项附着在目标附近，而不是枢纽叶节点上；决定性事实藏在中继链之后；干扰项标签则伪装成会被分词为受保护词汇的形式：
| 策略 | 事实数 | 完备？ | 闭包 | 可采纳 |
|---|---|---|---|---|
| 全上下文 | 762 | 是 | 100% | 是 |
| graph-5-hop | 750 | 否 | 0% | 否 |
| graph-7-hop | 750 | 否 | 0% | 否 |
| graph-11-hop | 761 | 是 | 100% | 是 |
| 词法前 11 项（BM25） | 11 | 是 | 91% | 否 |
| fiber | 11 | 是 | 100% | 是 |
| 出现了三种截然不同的失败模式。图遍历没有可用的深度：5–10 能覆盖全局的 98%，却仍会漏掉每一条决定性证据；11 才是第一个可靠的设置，但到这时它已经取回所有内容。BM25 从91% 的受保护闭包中得出正确结论——只是碰巧答对，因为它丢掉了一条恰好无关紧要的受保护事实；将 k 提高到 50 也无法找回它。FIBER 是唯一符合准入条件的策略：得出正确结论并且覆盖完整闭包，只需 11 条事实。 |
最后这种失败正是测试框架按准入条件而非单看结论来排名的原因——若只按结论排名，就会把违反强制闭包却侥幸过关的策略捧为第一。
这并不表明 FIBER 通常胜出：这个区分性测试世界的构建目的就是揭示这些模式，正如参考世界的构建目的是揭示枢纽扩展。完整的结构系列扫描现已完成——共 36 个单元，涵盖 attachment × relay depth × tag style × distractor count——此前缺失的两个基线也已加入对比。扫描的核心结论对 FIBER 不利：在有向因子边上进行简单的反向遍历，并优先闭包，在全部 36 个单元中都符合准入条件，且事实数量恰好与 FIBER 相同。因此，在这一系列中，准入条件和成本都无法区分编译器与这种遍历；相比之下，固定基向量嵌入检索器在所有伪装单元中都无法满足紧缩预算。完整分析见：docs/FINDINGS.md。工作区实际覆盖了蓝图中的哪些内容，又有哪些章节没有任何对应实现： docs/COVERAGE.md。crate 布局和蓝图路径： docs/ARCHITECTURE.md。
Rust 胶质瘤研究引擎在
docs/glioma/PROGRAM_PLAN.md 中追踪可执行能力。P10 F32 通过 analyze_glioma_longitudinal_transport 和 MCP 工具
glioma_longitudinal_transport_analyze 增加纵向复制转运：研究必须绑定相同的估计目标和效应单位，并覆盖同一时间网格；不完整的研究会被排除，而非插补。不同模型系统会产生最大的转运差距，且仅当请求明确允许该最大差距时才会纳入；签名相似度用于为纳入的来源赋权。效应值在定点合并前会被限制在 ±1,000,000,000 毫单位范围内。由于此代码检出中没有为该槽位配置详细的来源蓝图，其门控和阈值策略明确由仓库定义。
P10 F03 通过 analyze_glioma_prospective_contradiction 和 MCP 工具 glioma_prospective_contradiction_plan，为相互冲突的临床前结论规划前瞻性判别方案。对立陈述、证据报告、设计报告和本地工件均保持摘要绑定。证据按独立组计数；对立主张间的共有支持不能构成排他性支持；低质量、空结果和未解决的发现仍会保留。判别方案的预测区间必须能够区分一对对立主张，并通过可行性、风险和预算门控。plan_ready 结果表示受限的方案组合覆盖了所有已声明的对立主张对；这并不意味着实验已经开展或某项主张已经得到解决。由于此代码检出中没有配置详细的 P10-F03 蓝图，其契约由仓库定义。
P10 F02 通过 analyze_glioma_multistudy_concordance 和 MCP 工具 glioma_multistudy_concordance_analyze，比较独立研究的效应。它绑定精确的估计目标和单位，按区间重叠情况与方向置信度报告每一对符合条件且使用相同模型的研究，并将跨模型的研究对视为不可比较。空结果、未解决和低质量研究均会保留，不做插补或合并。由于此代码检出中没有配置详细的 P10-F02 蓝图，其契约由仓库定义。
P10 F04 通过
audit_glioma_registered_outcome_reporting 和 MCP
glioma_registered_outcome_reporting_audit 审计已注册结局的报告情况。它会将本地注册方案与经审核的结果报告元数据进行比较，标记逾期未报告的主要结局，并区分不完整、含糊、未注册和未到期的结局。它不接受任何效应值，并将报告差异视为审核信号，而非发表偏倚或不当行为的证据。由于此代码检出版本没有详细的 P10-F04 蓝图，因此该契约由代码库定义。
P10 F05 新增 build_glioma_registered_outcome_record 和 MCP
glioma_registered_outcome_record_build，用于构建单个绑定摘要的研究结局。P10 F06 新增
build_glioma_registered_outcome_evidence_panel 和 MCP
glioma_registered_outcome_evidence_panel，用于汇总多项独立研究中兼容的记录，但不合并效应。配套的 glioma_registered_outcome_sensitivity_analyze 路由会将调用方声明的缺失结果范围作为独立情景进行评估。由于此代码检出版本没有详细的 P10-F05/F06 蓝图，因此这些契约由代码库定义。
自主 Agent 进程边界
Rust 运行时还提供一个选择启用、由 Docker 支持的命令边界，供需要明确 Linux 进程边界的调用方使用。它未连接 Agent 工具分发或试验提供程序；其限制和集成边界详见 docs/OCI_SANDBOX.md。
Python SDK 为自主大脑提供了一个可安全处理机密的运维入口：
cd python
python -m prism_sdk catalogue
python -m prism_sdk evidence-plan --domain science
python -m prism_sdk provider-status --provider openai
对于无密钥本地开发，同一边界支持显式的无凭据测试夹具：
python -m prism_sdk provider-status --provider local 和 run --provider local --model local-model
使用运行时有界的内存传输；不会联系任何密钥或网络服务。
若要在没有 OpenAI 密钥的情况下实际进行本地模型推理，请使用一等公民 Ollama 预设：
python -m prism_sdk provider-status --provider ollama（默认端点为
http://127.0.0.1:11434/v1），然后使用 --provider ollama --model <installed-model> 和
--approve-provider-call 运行。Ollama 路径是显式的、无凭据的、兼容 OpenAI 的，且默认仅限环回地址；本地服务不可用时会安全失败，不会回退到合成响应。
对于有依据的研究流程，LocalNeurosurgicalAgent.grounded_real_data_research() /
grounded_public_literature_research()（Python）或 groundedRealDataResearch() /
groundedPublicLiteratureResearch()（TypeScript）会组合有界真实数据或六个专科的
PubMed 上下文、经明确批准的无凭据本地模型调用，以及相应的权威草稿声明审计。它接受 Ollama 或调用方注册的其他本地服务，返回上下文／数据包摘要和结构化声明，并保持
grounded_for_human_review 状态；服务中断时会安全失败，绝不生成合成证据。
在进行权威草稿审计前，桥接层要求模型引用的每一项内容都存在于其收到的确切有界上下文中；有效但未见于上下文的快照记录会被拒绝，不会被视为有依据。
设置 tool_loop=True（Python）或 toolLoop: true（TypeScript），即可向本地模型开放有界、只读、无凭据的快照工具：行搜索、ClinicalTrials.gov 试验概况视图
（neurosurgery_real_data_trial_landscape_view），以及 cBioPortal/GDC 分子覆盖视图
（neurosurgery_real_data_molecular_coverage_view）。调用受明确的轮次和调用预算限制，记录为经过净化的 tool_trace，其返回的引用标识会加入闭包检查；最终审计只会扩展到相同的来源分面，绝不会扩展到网络或患者数据工具。试验和分子视图，以及比较视图
neurosurgery_real_data_cohort_landscape_view，会返回描述性汇总和用于引用的确切行，而不会推断资格、疗效、安全性、治疗或患者情况。第三种审查队列视图
（neurosurgery_real_data_review_queue_view）仅公开供合格人员审查的明确缺失链接、摘要、日期或样本计数待办事项；其有界任务行均处于引用闭包内，绝不会被视为临床发现。
此循环还公开 neurosurgery_real_data_reconciliation_view，返回规范化 PMID/DOI 交叉映射台账（缺失或共用的标识符、计数及确切元数据行），供人工审查。它绝不会修复或合并标识符、获取来源，或将标识符关系视为生物学或临床证据；返回的行均处于引用闭包内。
它还公开 neurosurgery_real_data_research_brief_view，这是一个确定性胶质瘤主题通道提取器，涵盖整合分子身份、基因组学、影像学、病理学、试验、结局、肿瘤微环境和治疗效应元数据。主题归类基于词汇，仅供审查者参考，并不代表相关性、证据质量、生物学结论或临床建议；每条返回记录都处于所提供真实快照的引用闭包内。
公共文献工具循环还公开 neurosurgery_public_literature_review_queue_view，将真实 PubMed 快照中缺失 DOI／摘要／MeSH／出版类型及重复标识符的待办事项转换为处于引用闭包内的审查任务。它限定于特定专科，只读，绝不会将缺失元数据视为负面证据。
它还公开 neurosurgery_public_literature_integrity_view，返回调用方固定通道的有界 PubMed 来源完整性和标识符规范性计数、审查原因及确切元数据问题。这些问题仍是处于引用闭包内、供审查者处理的工作；绝不会成为证据排名、负面发现或临床结论。
胶质瘤循环还公开 neurosurgery_real_data_evidence_graph_view，用于遍历有界的显式研究／档案／PMID 交叉映射。图中的边是标识符／来源元数据，并非因果或生物学联系；每个返回节点都会加入引用闭包集合。
它还公开 neurosurgery_real_data_evidence_acquisition_view，将经过验证的快照和固定的胶质瘤请求转换为有界的下一步证据工作清单。该清单仅包含本地重放查询、来源关联的元数据引用、匹配计数和明确的审查者待办事项；它绝不会获取来源、打开患者资料或授权临床操作。
公共文献循环为固定专科通道公开了对应的
neurosurgery_public_literature_evidence_acquisition_view。它将经过检查的 PubMed 快照编译为同样有界、由审查者负责的本地工作清单，同时明确保留 PMID 引用和
human_review_required 边界；它绝不会将计划中的查询视为证据存在的证明。
胶质瘤循环还公开 neurosurgery_real_data_coverage_view，这是绑定摘要的来源、记录类型、时间、检测和明确关联覆盖清单，以及有界缺口。它保留调用方范围和遗漏，但绝不会将覆盖情况转换为质量评分或临床声明。
两个循环还公开 neurosurgery_specialty_evidence_map_view，用于呈现固定通道的身份、空间、功能和时间覆盖状态、缺失计数及审查者问题。它只返回规划元数据（绝不返回观测值或临床推断），不依赖服务且只读，并会拒绝偏离调用方专科通道的报告。
当调用方提供显式 UTC freshness 时钟时，循环还会公开新鲜度视图
（neurosurgery_real_data_freshness_view 或 neurosurgery_public_literature_freshness_view），返回有界的来源时效状态和摘要元数据。它不使用主机时钟、不获取数据、不进行质量推断，也不会使用合成回退。
该函数接受结构化真实数据分面（记录类型、试验状态／阶段／研究类型和日期边界、分子／基因组选择器、关联出版物／MeSH 选择器及来源 ID）或 PubMed 分面（出版类型、MeSH 词条和日期边界）。模型可以添加更窄的分面或更改词汇文本，但不能覆盖调用方分面或提高结果上限；专科通道绝不能由模型选择。
分面搜索时，词汇字段是可选的；省略时会使用当前有界问题（或调用方文本）作为选择器。
工具结果会保留有界来源元数据，例如试验状态／阶段／研究类型、分子和基因组数据类型标签、出版物／MeSH 标签、汇总入组／样本计数，以及存在时的摘要摘录；可识别的 related_records 边会保留来源交叉映射，而患者级数值绝不会被投影。
胶质瘤工具循环还提供绑定摘要的标识符协调视图，显示规范化 PMID／DOI 的缺失／共用行；这只是供人工审查的元数据工作，绝不会修复、合并、获取或在临床上解读标识符。
操作员命令通过 --tool-loop、--max-tool-turns 1..8 和
--max-tool-calls 1..32 提供相同模式；持久化轨迹仅保留搜索文本摘要和结构化分面。
对于这些有依据的辅助函数，HTTP 服务必须解析到环回地址（localhost、127.0.0.1 或
::1）；任何证据工具或网络调用发生前，都会拒绝远程无凭据网关。
有界的 groundedRealDataResearchLoop() / groundedPublicLiteratureResearchLoop() 辅助函数会将此扩展为有限的自主扇出：每轮都会重新呈现来源上下文、审计声明，并且只将模型报告的未知项转换为去重后的元数据查询。返回的轮次台账、待处理查询、终止原因和循环摘要均由调用方持有，并保留供人工审查。
真实数据循环还接受与 neurosurgery_real_data_query 相同的结构化注册表、分子、基因组和 PubMed 分面；规范化后的分面集会保留在台账中并绑定到循环摘要，因此重启后无法悄然切换证据切片。
当调用方提供显式词汇 text 分面时，首轮会使用该分面；后续轮次仅替换该词汇选择器，保留所有结构化分面，因此自主跟进工作只会更改搜索切片，不会扩大来源边界。
每个持久化轮次还会包含其声明负载的规范摘要；继续运行前，如果声明缺失或被更改，恢复操作就会拒绝继续。
公共文献循环还接受结构化 public_literature_query 分面（专科、出版类型、MeSH 词条、包含式日期边界和结果上限）；后续轮次只更改词汇文本选择器，完整分面集会保留并受恢复检查约束。
若要在进程重启后继续处理待查询项，请以 resume_from（Python）或 resumeFrom（TypeScript）传入先前的台账，并设置更大的总轮次预算；再次调用本地模型前会重新验证架构、服务／模型、来源数据包和循环摘要。
无服务的能力路由器现在会将完整的神经外科工具面映射到生物医学和神经科学两个配置中：经过净化的 FHIR/DICOM 导入、证据程序和自主审查轮次、试验概况、分子覆盖，以及公共文献刷新／链接／完整性队列、工作台和组合工具。自然语言路由仍基于词汇并会弃权；它只选择经过审查的能力，绝不授权服务、访问患者文件、临床操作或外部影响。
grounded_research_portfolio() / groundedResearchPortfolio() 会在一个按来源分离的摘要中协调两个方面：真实胶质瘤人群证据和专科 PubMed 证据保留各自独立的循环／审计标识，同时汇总其计数和待处理工作供审查。
提供两个快照时，组合还会自动运行现有的无服务
neurosurgery_literature_link_audit。其中有界且精确的 PMID／规范化 DOI 链接、未匹配标识符和元数据不匹配项仍是独立的审查材料，绝不暗示队列重叠、因果关系或临床适用性。
组合和 grounded-autopilot CLI 还接受可选的真实去标识化
case_asset_manifest 和有界查询。权威清单投影仅提供资源类型覆盖、摘要和审查者待办事项；资源字节、标识符和临床数值绝不会进入本地模型上下文。该附件绑定到专科，并作为独立于人群和 PMID 证据的病例来源平面保留。
Python 进程边界现在通过 aurora-agent grounded-portfolio 提供相同工作流：
它读取有界、已检入且非合成的快照，在环回地址上运行 Ollama（或显式的内存测试夹具），并以原子方式持久化绑定摘要的答案／声明台账。--resume 只会继续处理问题、服务／模型、来源选择和子循环摘要均验证通过的存储；此命令不提供 API 密钥参数或提示词，并且始终仅用于研究、须经人工审查。
需要当前公共证据时，可添加 --refresh-real-data 和／或
--refresh-public-literature，并同时使用 --approve-network。刷新器仅使用允许列表中的无凭据公共端点，验证每个候选快照，并在首次模型调用前以原子方式替换所选文件。刷新不能与 --resume 组合使用，因为更改来源摘要会使持久化循环失效；回执会在 source_refresh 中返回，运行仍须经人工审查。
同一回执会保存在绑定摘要的输出存储中，并在 --resume 时重放，不会重新获取来源。
使用 --real-data-query-file query.json（grounded-autopilot 也支持）可将有界 JSON 分面对象应用于胶质瘤平面；所选分面集会保留并受恢复检查约束。
使用 --public-literature-query-file query.json 并搭配任一命令，可将出版类型、MeSH、日期范围、专科和结果上限分面应用于 PubMed 平面；该切片也会保留并受恢复检查约束。
对于自由文本路由，aurora-agent grounded-autopilot 会先运行无服务的六专科分诊；如果没有相应快照，会以 needs_evidence 停止，之后才调用经批准的本地模型。胶质瘤需要真实胶质瘤快照；其他专科需要 PubMed 快照。封套会保留来源平面分离状态和明确的人工审查暂停状态；绝不会回退到合成证据或给出临床建议。其 --intake-output 是原子、绑定摘要的重启检查点：--resume 会重新检查问题、路由、来源路径、服务／模型和有界控制项（只允许增加轮次预算），然后将已验证的子台账交回工作器。检查点仅保留由调用方持有的研究声明，不包含密钥、患者数据或隐藏的模型状态。
若要在任何受支持平台刷新 PubMed 平面，请使用无凭据的 NCBI 边界：
aurora-agent refresh-public-literature --approve-network。它会获取六个有界专科通道，计算与 Rust 兼容的来源和数据包摘要，验证 synthetic_data=false，并且仅在所有通道均已链接且通过哈希检查后，以原子方式替换快照。不接受 API 密钥、服务、患者数据或合成回退。
有依据的命令可以通过
--refresh-public-literature --approve-network 在命令中执行该刷新（胶质瘤还需添加
--refresh-real-data）。命令内刷新需显式启用，拒绝与 --resume 同用，并在
source_refresh 中返回来源摘要和获取元数据，确保模型不会基于未报告的数据集运行。
若要获取完整的胶质瘤人群平面，aurora-agent refresh-real-glioma --approve-network
只会从 ClinicalTrials.gov、NCI GDC、cBioPortal、NCI PDQ 和 PubMed 获取汇总元数据。它会验证与 Rust 兼容的来源哈希以及必需的注册表／基因组／门户／指南平面，然后以原子方式安装最后已知良好的快照；不会获取或保留患者行、检测数值、影像、凭据或合成回退内容。
真实数据上下文还会序列化每一项有界审查者待办事项（任务 ID、来源标识和理由），确保自主工作器不会将未解决的元数据队列误认为完整无缺的数据集。
两个 SDK 中可恢复且有证据支持的提供方调用，现在都会在等待调用方回调之前，捕获权威请求、线路、凭据、提供方配置和传输身份。观察器和重新水合器会收到分离的投影；回调之后以及调用方拥有的调度事务完成后，都会再次检查凭据和提供方关系图。该事务必须先将私有幂等回执与 provider_in_flight 检查点持久提交，然后才能调用任何传输；终态结算前还会再次检查关系图。这是受保护的同进程边界，并非恰好一次的保证：部署方仍需负责经身份验证的持久化回执存储、提供方侧幂等处理，以及对结果不确定情况的协调。
Rust 工作区还在
bioprism-neurosurgery 中提供了专用的、与提供方无关的神经外科研究 Agent。它通过确定性的只读工具处理去标识化的胶质瘤、颅底、颅颌面、脑膨出、脊柱裂和 Chiari 请求，明确列出证据缺口并生成可复现的请求摘要，且始终将结果保留给人工审核。每个响应都包含针对相应专科的研究档案，涵盖身份、解剖、时间、证据问题、混杂因素和审核者角色。它不使用 OpenAI API 或凭据；请参阅
docs/NEUROSURGICAL_AGENT.md。合成测试数据仅用于离线契约测试；真实数据路径不会使用它。
neurosurgery_evidence_audit 工具会在路由执行前，按专科补充接收覆盖情况，涵盖已测量、未测量、无法解读、相互冲突和来源信息缺失的观察类别。
neurosurgery_specialty_evidence_map 工具会将此审计扩展为每个专业路径的四个明确维度——身份、空间／解剖、功能／干预和纵向背景——确保胶质瘤、颅底、颅缝早闭、脑膨出、脊柱裂和 Chiari 审核不会掩盖哪些领域的输入缺失、无法解读、相互冲突或来源信息不完整。它可通过 Rust CLI（--specialty-evidence-map）、MCP、Python specialty_evidence_map() 和 TypeScript specialtyEvidenceMap() 使用；它只盘点已提供的元数据，不会解读影像、病理、基因组或手术文本。
该映射会自行验证其摘要和规范来源行；任务审计会在交接前，根据确切请求和所提供的快照重新构建类型化的胶质瘤映射。
neurosurgery_evidence_synthesis 工具负责跨平面交接：它将经过脱敏的病例审计与调用方证据、经过验证的真实胶质瘤群体快照和／或经过验证的六专科 PubMed 快照组合起来。每个平面保持独立，可检查确切的来源标识符和 URI，可选的新鲜度报告会附加到所提供的捆绑包摘要，并且跨捆绑包的 PMID 对应关系仅作为链接报告（绝不作为队列或患者声明）。参考／查询范围、截断、快照缺失和病例覆盖不完整都会成为明确的审核事项。Rust CLI（--evidence-synthesis）、Python evidence_synthesis()、TypeScript evidenceSynthesis() 和 MCP 提供相同的无密钥、无网络、只读契约；绝不会回显原始病例标签和值。
任务助手现在也会自动包含同一份报告：单捆绑包任务会公开对应的证据平面，双胶质瘤任务则会在单次绑定摘要的交接中公开两个平面及确切链接。
持久化的合成报告会自行验证其平面分离、路径计数、新鲜度绑定、资源／处置投影和提供方边界；任务审计还会根据确切请求和所提供的快照重新执行报告，因此结构有效的报告无法被悄然重新绑定。
neurosurgery_research_plan 工具会将这些明确缺口转化为范围受限、关联来源的调用方交接内容。它只能查询所提供的本地真实胶质瘤或六专科 PubMed 快照，附上稳定的来源 ID／URI 供审核者检查，并将群体／引文背景与患者观察分开。它不会获取数据、调用模型、写入状态，也不会输出诊断、预后、治疗、分诊或操作指示；每份计划都保留给人工审核。Rust、MCP、Python、TypeScript 和离线 CLI 提供相同的绑定摘要契约，并设有任务／参考范围限制。
现在每份持久化计划都带有 plan_digest，并会验证其任务／来源投影；任务审计会在交接前，根据确切请求和快照重新执行记录的范围及本地查询。
neurosurgery_research_brief 工具会针对相同的已验证快照进行确定性、关联来源的初步侦察：它将确切的词法匹配归入专科主题路径，返回稳定的记录 ID／URI，保留摘要可用性和截断信息，报告跨主题重叠和明确的未知项，并生成审核者提示词。它不会对证据进行排序、总结缺乏依据的声明、调用模型，或将群体文献转化为患者证据；human_review_required 始终为 true。Rust CLI（--research-brief）、Python research_brief() 和 TypeScript researchBrief() 门面都能提供相同报告。
持久化简报提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)；任务审计会根据确切请求和来源快照重新执行简报，包括主题计数、截断和来源链接投影。
独立的 neurosurgery_evidence_graph 投影同样经过摘要和拓扑检查；其 validate_for_inputs(...) 重新执行时会确认每个输出节点／边都来自确切的本地胶质瘤快照和持久化范围。
共享的 neurosurgery_evidence_audit 现在带有 audit_digest 和确切请求重放保护；下游证据程序和研究计划因此可以继承一种可防篡改的接收覆盖原语，涵盖已测量、未测量、无法解读和相互冲突的状态。
neurosurgery_evidence_acquisition 工具是下一阶段的自主工作者：它会将相同的明确缺失／无法解读／冲突／来源信息缺口转化为有界的双平面工作清单，并且只查询调用方提供的、经过验证的真实胶质瘤和／或 PubMed 快照。每个步骤都包含来源标签、触发条件、确定性摘要、本地匹配／截断状态、回退到专科扫描的标记以及可重放的引用；缺失来源仍会作为明确义务保留。Rust、MCP、Python evidence_acquisition()、TypeScript evidenceAcquisition() 和离线 CLI 提供此无提供方接口。生命周期变体（evidence_acquisition_start、有界的 evidence_acquisition_advance 和 evidence_acquisition_finish，以及对应的 Python 和 TypeScript 方法）允许调用方持久化并恢复绑定摘要的检查点；如果请求、查询或快照字节发生变化，系统会在重放前拒绝操作。它不会获取数据、不需要 API 密钥、不打开资源字节，也不会将群体／引文匹配提升为病例发现，并且 human_review_required 始终为 true。scripts/run_neurosurgical_acquisition_worker.ps1 会在本地驱动由调用方管理的检查点循环，且不会写入凭据或临床状态。
它接受 -CaseAssetManifestPath，以及可选的 -CaseAssetManifestQueryPath 和 -CaseAssetReviewDispositionPath，因此同一工作者可以在每一轮中携带真实的去标识化多模态审核投影及其持久化审核者状态。
提供真实的去标识化 case_asset_manifest 时，采集报告还会包含清单报告摘要和有界的资源审核事项（来源、摘要、时间戳缺失，无法解读、相互冲突或所请求类别的义务）。每次重放的开始／推进／结束操作都会重新绑定该摘要，因此本地工作者在重放群体或引文查询时无法悄然丢弃多模态来源信息。离线 CLI 可通过 --case-asset-manifest <path> 和 --case-asset-manifest-query <path> 提供相同投影，并与 --research-plan --autonomous-acquisition 搭配使用；Python 和 TypeScript 的每个生命周期方法都提供对应的可选参数。
进行真实胶质瘤研究时，请使用来源信息绑定的公共快照
data/neurosurgery/glioma_public_snapshot.json，并通过
scripts/refresh_glioma_public_data.ps1 刷新（无需提供方密钥）。
已检入的 data/neurosurgery/glioma_extended_snapshot.json
在 TCGA-GBM（617 例）之外，还添加了真实的 NCI GDC TCGA-LGG 项目（516 例汇总病例）；它由同一脚本使用 -GdcProjectIds @("TCGA-GBM","TCGA-LGG") 生成。基线保持不变，以兼容重放；调用方可以选择更广泛的胶质瘤群体捆绑包及其不同的来源摘要。已检入的扩展捆绑包还使用了范围更广的真实 PubMed 查询 (glioma OR glioblastoma OR diffuse midline glioma OR oligodendroglioma OR astrocytoma) AND (molecular OR genomic OR IDH OR MGMT OR methylation)，并使用稳定的
pubmed_glioma_molecular 来源 ID，因此不会悄然遗漏低级别和组织分子学术语。每个扩展版 GDC 项目还包含文件／数据类型汇总维度（例如体细胞突变、比对读取、切片图像、转录本融合和甲基化可用性），但不会公开文件、样本或检测值。
对于端到端候选工作流，scripts/run_glioma_refresh_review.ps1
会验证基线、从公共端点刷新独立的候选快照、运行核心刷新审计，并写入报告，但不会替换基线；是否晋升仍由审核者明确决定。它接受与低级别刷新脚本相同的 -GdcProjectIds、-PubMedTerm 和 -PubMedSourceId 范围控制参数，因此候选审计可以覆盖范围更广的真实胶质瘤群体，而不会悄然改变基线。
刷新脚本默认使用有界的 20 条 PubMed 记录窗口，并接受 -PubMedLimit 1..50 来明确指定语料大小。-PubMedTerm 和 -PubMedSourceId 可拓宽真实引文路径，同时保留查询／来源信息；替换现有快照时会原子执行，并在晋升后清理临时备份。
来源 ID 在不同检索日期之间保持稳定；时间戳和内容哈希用于表示新鲜度及变更信息，不会让每次刷新都变成一次删除后重新添加的事件。
neurosurgery_real_data_refresh_audit 工具是此工作流的可安全重启协调层：向它提供两个经过独立验证的快照，它会将结构差异、覆盖范围、新鲜度（如有要求）、审核队列义务和研究简报组合成一份绑定摘要的报告。它会保留稳定的来源／记录身份，给出明确的刷新审核原因，且绝不接受、合并、获取、排序或写入候选快照。Rust CLI（--real-data-refresh-audit）、Python real_data_refresh_audit() 和 TypeScript realDataRefreshAudit() 门面提供相同的无提供方契约；仍需人工审核。
对于长期运行的工作，neurosurgery_session MCP 工具提供绑定摘要的开始／推进／结束检查点，使调用方可以逐次恢复单个只读专科工具，而无需隐藏的服务端状态。检查点还会绑定规范专科路由、会话身份、事件状态和终止保留状态，因此在恢复的工具运行前，任何身份或路由变更都会触发封闭失败。
每个终止的 AgentResponse 现在都带有一个 response_digest，它覆盖完整路由、工具调用轨迹、证据缺口投影和嵌套来源摘要。Rust 调用方可对持久化封套调用 validate_integrity() 检查结构，对确切请求调用 validate_for_request(...) 进行精确重放；会话结束操作会拒绝未通过任一结构封套检查的响应。
任务封套现在也带有同一份有界 evidence_acquisition 计划，因此单个无提供方任务可以同时展示专科路由、关联来源的研究计划、真实数据／文献资料包和可恢复的采集工作清单，而不合并证据平面。
它们还包含一个 evidence_program：每条路径包含六条由协议定义的审核轨道（例如胶质瘤组织分子学身份、影像表型、手术／功能、反应终点、微环境和试验设计），并将其映射到所附真实快照中的确切 ID。neurosurgery_evidence_program 工具以及 Python evidence_program()／TypeScript evidenceProgram() 门面可直接提供相同议程。轨道匹配是透明的词法检索观察，包含有界引用、必需观察类别和专科审核者角色。每条轨道还附带从类型化接收审计复制的纯元数据观察覆盖情况（measured、unmeasured、uninterpretable 或 conflicting）、缺失类别和来源信息缺口；这是工作清单信号，而非充分性评分。空轨道和截断轨道仍属于未知。该程序为只读、无提供方、无网络、无合成数据，并受人工审核保护；它不会对证据排序、进行胶质瘤分类，也不会提供治疗或手术指导。
清单随附持久化的 case_asset_review_disposition 台账时，其摘要以及待处理／已解决计数会同时纳入证据程序和采集计划；过时或遭篡改的审核者状态将被拒绝。
提供真实的去标识化 case_asset_manifest 时，每条轨道还会将其必需观察类别与仅含摘要的影像、病理、分子、手术、功能、发育、纵向或解剖覆盖情况关联起来。observed、present_not_observed 和 missing 状态会明确列出下一步导出／审核义务，而不会读取资源字节；可选的 asset_coverage_complete 标记是资源清单元数据，并不表示临床上充分。
轨道还会针对观察／来源信息缺口和未解决的资源类别生成确定性的 review_worklist，为本地工作者提供明确的下一步元数据检查事项，而不会编造发现。
证据程序报告会自行验证其规范轨道、覆盖／计数不变量、来源引用、新鲜度绑定和摘要；任务审计会在交接前根据确切请求和所提供的快照重新执行这些检查。
持久化的病例资源投影提供 validate_integrity() 和 validate_for_request(...) 防护；合成、证据程序和采集的关联操作会在报告进入绑定摘要的交接前，拒绝遭篡改或与请求不匹配的报告。这能保护重启／审核工作流，但不会假定上游资源摘要可以证明资源的临床真实性。
离线 CLI 通过 --evidence-program、--real-glioma <snapshot> 和／或 --public-literature <snapshot> 提供相同流程；添加 --evidence-program-query <query.json> 可限制路径、轨道、引用、摘要或新鲜度控制项。
data/neurosurgery/evidence_program_query.json
是针对已检入 PubMed 快照的全六路径查询模板。
任务封套还包含最终的 mission_audit 回执。它会验证专科／状态身份、请求摘要、真实／公共快照摘要、必需报告平面是否存在、病例资源到合成及病例资源到证据程序的绑定，以及无提供方的人工审核边界。integrity_ok 仅表示组装／来源信息不变量，并非临床准备度或证据质量评分。
持久化任务封套现在只有一个重放关卡：Rust NeurosurgicalMissionResult::validate_integrity() 无需输入即可检查终止响应／会话链及所有嵌套回执，而 validate_for_inputs(...) 会根据确切请求和调用方管理的快照重新构建任务审计。请求或快照字节发生变化时，会在工作者重用资料包前触发封闭失败。MCP neurosurgery_mission 工具接受 operation: "validate"；Python validate_mission()、TypeScript validateMission() 和离线 CLI --validate-mission <mission.json> 提供相同的无密钥、只读重放检查。
如果任务带有 DICOM 或 FHIR 回执，精确重放还需要原始的已净化元数据导出（CLI 使用 --mission-case-dicom 或 --mission-case-fhir，MCP 验证调用则使用对应的病例导入对象）；否则验证会触发封闭失败，而不会将回执结构完整性视为来源重放。
neurosurgery_catalogue MCP 工具会在执行前公开所有专科档案和只读工具规格；neurosurgery_real_data_query 则可通过稳定记录文本、cBioPortal 分子谱模态、试验状态、精确登记阶段或研究类型维度、包含边界的登记更新时间范围、精确 GDC genomic_data_type 文件维度、不区分大小写的 PubMed publication_type／mesh_term 索引维度、包含边界的 PubMed publication_date_from／publication_date_to 范围、记录类别／来源维度或明确的关系维度来搜索经过验证的公共捆绑包，其中包括 PubMed 路径中的 PMID／标题／DOI／摘要／MeSH 匹配。这些索引维度用于缩小文献元数据范围，不代表研究质量评分。
基因组项目命中项在可用时还会公开汇总的 GDC 文件／数据类型维度，以来源关联的方式提供模态可用性，但不会返回文件、样本或分子值。
PubMed 命中项带有有界来源文本摘录和索引标签，供审核者检查。临床试验命中项还保留可选的 ClinicalTrials.gov 研究类型、汇总入组目标、干预名称、阶段和最后更新时间；门户研究命中项保留可选的公共样本计数；PubMed 命中项保留发表日期。部分 PubMed 时间信息（来源日期仅精确到年份或月份）仍视为缺失，不会补造日期。上游缺失字段会保持缺失，不会猜测。命中项还带有明确的研究↔谱系／文献关系，使调用方可以遍历证据图，而无需从散文中推断链接。分子谱行仅描述可用的检测模态；绝不会公开突变、表达或患者级数值。响应还包含谱系模态和明确关系的确定性计数，让审核者在检查关联来源的元数据前了解检测覆盖和跨来源连通性。
PubMed 命中项仅含元数据，实质性使用前需由审核者验证；Rust 摘要还会提供 PMID 对照表，以标记未匹配的门户引文，但不会推断队列身份。Python SDK 通过 LocalNeurosurgicalAgent 提供相同的无提供方生命周期，包括有界会话迭代、目录发现和公共记录查询，供 UI 或工作者集成使用。
持久化的真实数据和 PubMed 查询结果现在提供 validate_integrity() 以及精确的 validate_for_inputs(...) 重放；任务审计会调用这些检查，防止变更后的查询、命中列表或计数投影被偷偷带入持久化任务。
neurosurgery_real_data_trial_landscape 会针对同一经过验证的快照，对 ClinicalTrials.gov 元数据进行绑定摘要、无提供方的侦察，并生成有界的状态、多标签阶段、研究设计、干预、更新时间、来源、缺失情况和截断投影。它不会对试验排序，也不会推断资格、疗效、安全性、结果或患者级含义；多阶段行会单独计数，不会被合并成误导性的试验总数。
neurosurgery_real_data_molecular_coverage 则补充 cBioPortal 可用性台账：精确的变异类型／数据类型维度、每项研究的谱系计数、分析可见性和患者级元数据标记、描述覆盖、明确的变异类型／数据类型缺失计数、汇总的 GDC 项目文件／数据类型维度，以及明确的行／研究／维度截断或维度缺失原因。它只盘点快照中已有的公共检测元数据——不含突变／表达值或样本标识符——并且绑定摘要、可重放、无提供方、无网络且受人工审核保护。规范证据资料包会自动将此台账与试验和比较队列概况一同纳入。
neurosurgery_real_data_cohort_landscape 提供自主循环使用的比较基因组项目视图，并会自动包含在新生成的证据资料包和任务中。它比较经过验证的捆绑包中已有、且来源关联的 TCGA／GDC 项目，报告汇总的已发布病例清单和各项目文件／数据类型可用性，并明确说明截断和元数据缺失的原因。此视图为只读、无提供方且仅含元数据：各行仅供引文参考，计数仅用于描述性规划背景；它绝不会打开文件、公开样本或分子值、合并队列或提出临床声明。
对于自然语言入口，neurosurgery_intake_plan（以及 Python intake_plan()／TypeScript intakePlan() 门面）会通过确定性词法路由，将输入分配到六条封闭专科路由。它返回有界候选项，对较弱或含糊的措辞弃权，并列出调用方提供的证据快照类别、审核者角色和下一步研究操作。返回计划只用 SHA-256 摘要表示问题；分数是路由单位，不代表概率或临床风险；显式专科仅用于覆盖研究路由。这样一来，无需增加模型提供方、凭据、网络、患者文件、诊断或操作能力，也能使用自由文本进行接收。
封闭词汇表不仅包含疾病名称，还包括专科子主题：胶质瘤组织分子标记和治疗效应术语；岩斜区／海绵窦和颅神经主题；颅缝早闭的缝合线和综合征术语；脑膨出变体和脑脊液鼻漏；脊柱裂、脊髓栓系和神经源性膀胱术语；以及 Chiari 测量、电影 MRI 和脑脊液流动术语。这些仅用于路由标签，绝不会变成推断出的发现。
neurosurgery_intake_mission（以及 intake_mission()／intakeMission()）会将此规划器与受保护的研究专用任务组合起来：含糊的问题会返回仅含摘要的弃权结果；选中的胶质瘤路由要求提供经过验证的真实胶质瘤快照（PubMed 为可选补充）；其他专科则要求提供经过验证的 PubMed 快照。执行结果不包含原始问题或请求载荷，并且始终无提供方、无网络、只读且保留给人工审核。
调用方可以选择加入去标识化的 case_request，其中包含观察、来源信息和证据。系统会在查询任何捆绑包前对其验证，并将其传递到受保护的路由，因此无需使用旧的空病例回退，也能审核真实病例；接收封套绝不会回显病例载荷。如果省略该参数，任务仍会运行路由，但会公开由此产生的观察缺口，供人工跟进。
可选的 case_asset_manifest 和 case_asset_manifest_query 可将真实的去标识化多模态资源元数据传递到嵌套任务。清单绑定摘要、要求明确的资源状态，并且绝不会打开字节；在 Rust CLI 中使用 --intake-mission 时也可提供这一组合。
接收任务还可直接接受 case_dicom_import 和 case_fhir_import（Python intake_mission(..., case_dicom_import=..., case_fhir_import=...)、TypeScript intakeMission(..., caseDicomImport, caseFhirImport)、MCP 字段或 CLI --intake-case-dicom／--intake-case-fhir）。这些导入会经过相同的独立验证、仅含摘要的路由；两者可以组合，但不能与第二份资源清单同时使用。
同一次接收任务调用也可以提供已有的持久化 case_asset_review_disposition 台账（Python case_asset_review_disposition=...、TypeScript caseAssetReviewDisposition 或 MCP 字段）。证据交接前会验证其报告摘要和审核者计数，并将它重新绑定到合成、证据程序、采集和最终审计中；它不会更改清单或得出临床结论。
如果真实病例通过 FHIR 导出，neurosurgery_case_fhir_import（Rust NeurosurgicalAgent::case_fhir_import、Python case_fhir_import()、TypeScript caseFhirImport() 或 CLI --case-fhir-import <import.json>）会将调用方净化后的 FHIR Bundle 投影到相同的仅含摘要资源边界。导入要求 deidentified: true、synthetic_data: false、有界的 resourceType／id 元数据，以及明确的资源类别／状态／来源信息提示；它会拒绝标识符、患者引用、叙述文本、代码、测量值和原始文本。Bundle 绝不会被回显或解读，未分类资源会成为审核者任务；报告可根据确切请求、Bundle 和提示重放，且无需 API 密钥或网络。
如果影像归档导出标准 DICOM JSON，neurosurgery_case_dicom_import（Rust NeurosurgicalAgent::case_dicom_import、Python case_dicom_import()、TypeScript caseDicomImport() 或 CLI --case-dicom-import <import.json>）只会投影有界的序列级元数据，例如模态、身体区域、研究／序列／SOP UID 摘要、日期、描述和序列号。它接受一个数据集或一个数组（最多 512 个数据集、元数据最多 4 MiB），拒绝患者身份识别标签和 PixelData，忽略未知／私有标签，绝不打开 DICOM 字节，也绝不解读图像。缺少 SeriesInstanceUID、采集日期、模态、身体区域和对象字节 SHA-256 摘要时，都会成为明确的审核义务；绑定摘要的报告可重放、非合成、无提供方、无网络且受人工审核保护。
如需单次端到端交接，neurosurgery_case_dicom_evidence_workflow（Rust NeurosurgicalAgent::case_dicom_evidence_workflow、Python case_dicom_evidence_workflow()、TypeScript caseDicomEvidenceWorkflow() 或 CLI --case-dicom-evidence-workflow）会将上述真实元数据投影与经过验证的真实胶质瘤／PubMed 记录、证据合成、六轨道审核程序和可恢复的本地采集检查点组合起来。每份嵌套报告都绑定到同一请求和 DICOM 清单摘要；输出始终无提供方、无网络、只读、非合成且保留给人工审核。
可重复运行的 PowerShell 包装脚本
scripts/run_neurosurgical_dicom_evidence_workflow.ps1
会验证输入、运行离线 CLI，并写入调用方指定的报告，不会晋升数据或保留凭据。
如需胶质瘤任务级案卷，请将同一 DICOM 导入作为 case_dicom_import 传递给 neurosurgery_mission（Python run_research_mission(..., case_dicom_import=...)、TypeScript runResearchMission(..., caseDicomImport)，或 CLI --mission-case-dicom <import.json> 并同时提供 --mission --real-glioma）。任务会携带 DICOM 回执，并验证其清单摘要是否重新绑定到合成、证据程序和采集中；此便捷路径仅适用于真实胶质瘤，可与净化后的 FHIR 导入组合，形成多模态的仅含摘要清单，但不能与第二份资源清单或处置台账同时使用。
如需在本地重复运行此任务级路径，请使用
scripts/run_neurosurgical_mission_with_dicom.ps1；
它会验证 DICOM／清单／合成的绑定关系，并在任务审计结果非零时拒绝写入报告。
同一个任务封套也接受作为 case_fhir_import 的净化 FHIR 元数据导入（Python run_research_mission(..., case_fhir_import=...)、TypeScript runResearchMission(..., caseFhirImport)，或 CLI --mission-case-fhir <import.json>）。它可与真实胶质瘤捆绑包、跨专科 PubMed 捆绑包或两者同时使用；FHIR 回执的仅含摘要清单会重新绑定到相同的合成、证据程序、采集和任务审计平面。FHIR 资源和临床值绝不会被返回或解读。FHIR 和 DICOM 导入可以同时提供；两者各自经过验证的仅含摘要投影会并入同一份多模态清单，同时保留两份子回执。由导入提供的任务不能再混用单独的资源清单或处置台账。
接收任务和任务组合还可以直接内联或通过 CLI --intake-freshness <query.json> 标记，接受由调用方提供时钟的可选 freshness 策略。生成的真实数据／PubMed 新鲜度报告会绑定摘要；省略该参数表示不声明新鲜度，服务端绝不会查询自己的时钟。
执行时，只有规划器匹配到的封闭词汇术语会成为有界的本地真实数据／PubMed 过滤条件；报告绝不会回显原始自由文本。如果显式提示仅指定专科且没有匹配到词法术语，则会使用该路径的规范语料术语（例如胶质瘤路径使用 glioblastoma）。
也可以在 MCP 之外使用相同的接收编排：将扁平 JSON 接收查询传入 bioprism-neurosurgery --intake-mission 或 --intake-portfolio，并提供已检入的 --real-glioma 和／或 --public-literature 快照。这些 CLI 模式会执行相同的验证、来源信息检查和人工审核保留，无需提供方、API 密钥或网络。
如需使用可重复运行的工作者，将两个公共捆绑包刷新为未晋升的候选快照、审计其漂移，再针对经过验证的候选快照运行任务组合，请使用
scripts/run_neurosurgical_intake_portfolio.ps1。
它会生成一个机器可读的工作者封套，绝不会晋升候选快照。提供 -FreshnessQueryPath 可绑定由调用方管理的来源时效时钟；也可提供 -CaseAssetManifestPath 和可选的 -CaseAssetManifestQueryPath，将真实的去标识化多模态来源信息传递到选定路径的任务组合。该清单可同时附带持久化的 case_asset_review_disposition 台账，并将其重放到嵌套任务的合成／采集审计中；全六路径任务组合会拒绝清单及其台账。PowerShell 工作者通过 -CaseAssetReviewDispositionPath 接受相同台账。
对于跨专科侦察，neurosurgery_intake_portfolio（以及 intake_portfolio()／intakePortfolio()）会将这些过滤条件分发到一条选定路径，或显式覆盖全部六条路径的任务组合。每条路径都保持独立并关联来源；由于胶质瘤属于请求范围，全路径任务组合要求同时提供 PubMed 快照和真实胶质瘤快照。选定路径的任务组合可以携带仅含元数据的病例资源清单组合；全路径任务组合会拒绝附加单专科资源，包括其审核者台账。选定路径调用可以通过嵌套任务携带 case_asset_review_disposition=。工作者会在输出封套前，验证所选路径嵌套证据合成的资源摘要和覆盖计数。
审核者需要明确、有界的研究／谱系／PMID 对照表时，请使用 neurosurgery_evidence_graph（或 evidence_graph()／evidenceGraph()）：它会返回来源 URI、根节点遍历、组件／孤立节点计数、遗漏项和摘要，但不会推断生物学、因果关系或临床行动。
配套的 neurosurgery_real_data_coverage 报告会按来源、记录类别、试验更新时间／发表日期轴、检测模态、摘要可用性以及明确的研究／谱系／PMID 关联缺口审计同一份真实快照。它会保留缺失日期、公开检索元数据并绑定覆盖摘要；它不会评估新鲜度或证据质量、合并队列或提出临床声明。
覆盖报告提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)；本地工作者使用覆盖平面前，任务审计会执行精确重放检查。
neurosurgery_real_data_reconciliation 是配套的跨来源标识符台账。它会重放一份经过验证的快照，并且只报告确切的 PMID／规范化 DOI 发现：本地文献窗口中缺失的门户 PMID、被多个门户研究共享的 PMID，以及被多条文献记录共享的 DOI。即使发现被截断，计数仍可见；标识符绝不会被合并或修复，任何发现都会将 requires_review 设为 true。这属于元数据审核工作，而非生物学、临床或证据质量结论。它可通过 RealGliomaBundle::reconcile、LocalNeurosurgicalAgent.real_data_reconciliation() 和 realDataReconciliation() 使用，无需提供方、网络或 API 密钥。
真实数据任务还会自动附加针对 ClinicalTrials.gov 行的有界 real_data_trial_landscape 清单，以及针对 cBioPortal 检测／谱系元数据的 real_data_molecular_coverage 清单。两者都绑定到同一份经过验证的快照，会将截断和元数据缺失保留为审核义务，并且绝不会对试验排序、推断资格、公开患者级检测结果，或提出疗效、安全性、诊断、预后或治疗声明。
neurosurgery_real_data_freshness 是用于说明时效状态的配套报告：提供由调用方管理的 UTC as_of 时间戳和 max_age_days 策略，即可将每个来源分类为 current、stale 或 future_dated。未来日期的来源会强制要求审核；年龄绝不会被视为证据质量、适用性或临床相关性。该报告绑定摘要、只读、无提供方；跨专科 PubMed 快照则可使用 neurosurgery_public_literature_freshness。
新鲜度报告提供 validate_integrity() 以及针对真实胶质瘤和跨专科快照的精确重放方法；如果新鲜度状态偏离调用方提供的时钟或来源捆绑包，任务审计会拒绝该报告。
真实数据任务会自动包含有序、关联来源的 research_plan、覆盖审计、有界的 real_data_trial_landscape 和 real_data_molecular_coverage 清单、元数据审核队列、有界证据资料包、明确证据图、绑定摘要的 real_data_autonomous_workflow 和 real_data_reasoning_context，并可附加可选的有界记录查询和可恢复的人工审核工作流。计划和队列会将明确的接收缺口转化为由调用方管理的后续审核任务；资料包／上下文是供调用方管理的本地模型或审核者使用、可追溯来源的数据输入。两者都不是模型调用或临床结论。公共文献任务会附带相应的有界 PMID 证据资料包，并在资料包／简报／上下文交接前自动运行限于所选路径的 public_literature_integrity_audit。缺少 DOI、摘要、发表类型和 MeSH 元数据以及重复标识符时，都会作为明确的审核义务保留；绝不会被当作负面证据。
相同的任务封套还带有有界的 public_literature_review_queue，其中包含稳定、关联来源的审核者任务，因此真实元数据缺口无需提供方密钥或临床解读，也能转化为可执行的审核工作。
该队列提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)，确保持久化任务行始终绑定到确切的完整性审计和公共快照。
配套的 neurosurgery_public_literature_workbench 会将每条选定路径的封闭专科档案（身份、空间、时间、证据问题、混杂因素和审核者角色维度）与确切的快照覆盖、摘要可用性、元数据缺口和完整性审核计数关联起来。它属于导航元数据，而非准备度或质量评分：路径绝不会排序，缺失字段绝不会被插补，也不会输出诊断、预后、治疗、分诊或操作行动。可使用 --public-literature-workbench <public> 并通过标准输入提供 JSON 查询，也可调用 Python public_literature_workbench() 或 TypeScript publicLiteratureWorkbench()；公共文献任务会自动附加与请求专科对应的工作台。
完整性审计、工作台、矩阵和任务组合报告均提供摘要／精确重放检查；使用持久化的多路径审核状态前，必须根据同一份公共快照重放该状态。
neurosurgery_public_literature_portfolio pass 将该工作台组合为一个有界的多通道交接：每个选定的专科都会收到精确的词法查询结果、其档案和覆盖通道，以及稳定的审阅队列（默认包含全部六个通道）。它仅使用经过验证的真实 PubMed 快照，并保留明确的命中数、审阅项数、省略数和截断数。该组合不依赖提供方（provider: none、network: false、synthetic_data: false），不会对证据进行排序或推断临床结论，也绝不会获取 URL、打开凭据或写入持久状态。可通过 --public-literature-portfolio <public> 配合标准输入中的 JSON、Python public_literature_portfolio() 或 TypeScript publicLiteraturePortfolio() 使用。
观察记录还可以携带调用方提供的 UTC observed_at 值和去标识化的 timepoint 标签。neurosurgery_evidence_audit 响应（以及 --temporal-audit CLI 模式）现在会包含一个绑定摘要的 temporal_alignment 报告，其中列出按时间排序的时间戳、同一时刻的观察记录、未注明日期的记录、缺少日期的必需专科类别，以及调用方顺序倒置的情况。这是一项明确的纵向元数据审计，而非进展、响应、预后、诊断或治疗模型；绝不会从自由文本推断日期。
对于刷新监控，neurosurgery_real_data_diff 会比较两个经过验证的快照，并按稳定标识符公开新增、删除或变更的公开记录及来源元数据变更；它绝不会复制摘要、评估新鲜度、合并队列或作出临床主张。
差异报告提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)，以便根据完全一致的前后快照重放刷新决策。
组合式刷新审计会在差异、覆盖度、新鲜度、审查队列和研究简报各层应用相同的嵌套完整性检查和精确重放检查。
随后，neurosurgery_real_data_review_queue 会根据快照中明确存在的缺口（缺少交叉映射、未链接的引用、摘要缺失或截断、注册日期未知，或样本数量未知），生成范围受限且以摘要寻址的人工审查队列；不会填补推算值或分配临床紧急程度。
neurosurgery_real_data_review_disposition 会将调用方负责的 reviewed、unresolved 或 not_applicable 状态应用于生成的队列任务，验证队列摘要，并将省略或尚未决定的义务保留为待处理事项；它绝不会修改来源事实或生成临床结论。
neurosurgery_real_data_evidence_packet 将经过验证的摘要、覆盖度、明确的交叉映射、范围受限且带来源链接的查询命中结果、规范化的 ClinicalTrials.gov 试验概况，以及审查队列组合成一个数据包摘要，供本地模型或人工审查者使用；嵌套的省略项和未知项仍会明确显示。该数据包还包含规范化的 cBioPortal 分子可用性台账（按研究列出的分析配置／模态、明确的描述缺口及范围限制），使本地工作进程在推理前能够了解实际存在哪些分析元数据。真实胶质瘤和跨专科文献数据包都接受可选的 freshness 查询，其中包含明确的 UTC as_of；如有请求，则返回绑定摘要的当前／过期／日期晚于基准时间的来源状态；省略该参数绝不会臆造时间或声称快照是最新的。
真实胶质瘤数据包还包含规范化的 PMID／标准化 DOI 调和台账；缺失或共享的标识符会明确列为来源溯源审查义务，本地模型在依赖交叉映射前必须处理这些义务。
neurosurgery_real_data_reasoning_context 会将该数据包渲染为确定性、范围受限的本地模型上下文，其中包含绑定摘要的标头、可按来源定位的记录块、可选的不可信摘要摘录，以及明确列出的字符数／查询省略项。它绝不会调用模型，也不会将来源文本转化为临床结论。
该上下文封装还提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)；工作进程必须先根据完全一致的快照验证持久化上下文，才能将其交给本地模型或审查者。任务构建会将其上下文查询绑定到与证据数据包相同的记录和新鲜度范围。
数据包本身也提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)；嵌套的覆盖度、图谱、查询、试验概况、分子覆盖度、调和、队列和新鲜度投影必须保留同一个数据包摘要及精确的持久化边界，本地工作进程才能使用该交接内容。数据包架构为 bioprism-neurosurgery-real-data-evidence-packet/0.4；较早的 /0.1、/0.2 和 /0.3 工件必须重新生成，因为规范化试验、分子和标识符调和台账现在已纳入摘要绑定的交接内容。
跨专科 PubMed 数据包和推理上下文也提供相同的完整性与精确重放方法，因此在交接给本地模型或审查者之前，非胶质瘤方向同样受到防过期／篡改保护。
六条线的文献矩阵、工作台和组合报告同样经过摘要校验，并可根据提供的快照重放；多线交接不会悄然偏离各线的查询、审查队列或专科配置。
neurosurgery_real_data_autonomous_workflow 会将相同的数据包组合成一个确定性、可安全重启的来源溯源 → 完整性 → 上下文审查流程。它只生成可按来源定位的元数据任务（包括明确的新鲜度策略检查、过期来源刷新操作，以及调用方提供时间时钟或较小结果限制时对扩展受限投影的暂缓处理），接受持久化的人工处置报告以恢复工作，保留可见的截断项和未解决事项，并在人工综合审查关卡结束。如果 max_actions 限制了工作流队列本身，则同一暂缓状态会继续生效，避免遗漏的上下文任务或人工签核关卡被误认为已完成交接；自主指的是编排，而非临床优先级排序或批准。
持久化流程阶段提供 validate_integrity() 和 validate_for_inputs(...)，用于在另一工作进程恢复之前验证数据包绑定、操作依赖闭包、截断边界、未结义务数量，以及对精确快照的重放。
neurosurgery_specialty_evidence_map 为胶质瘤、颅底、颅缝早闭、脑膨出、脊柱裂和 Chiari 畸形增加了按方向划分的身份／空间／功能／时间覆盖度图。它将通用路径转化为明确的专科清单，同时保留来源 ID、时间戳覆盖度、冲突和未收集维度；绝不会解读观察值。
neurosurgery_real_data_draft_audit 是相应的本地模型边界：它要求每条调用方负责的草稿主张都引用该数据包生成的记录，阻止针对患者病例及临床操作的表述，并将接受的条目标记为 grounded_for_human_review，但不会假装核实事实或临床解读主张文本。
另有一份涵盖六个专科的 PubMed 快照，位于
data/neurosurgery/neurosurgical_public_literature_snapshot.json，
涵盖胶质瘤、颅底、颅缝早闭、脑膨出、脊柱裂和 Chiari 畸形。使用 scripts/refresh_neurosurgical_public_literature.ps1 刷新快照，在本地验证后，将其传递给 planWithPublicLiterature／plan_with_public_literature 或 neurosurgery_public_literature_query MCP 工具。该路径仅附加所请求专科方向的未验证引用元数据，最终仍须人工审查；绝不会将摘要转化为患者检查结果或临床操作。
签入的快照包含 145 条带来源哈希的记录，以及六个方向的 138 篇摘要。
每条 PubMed 专科数据线在刷新期间都使用稳定来源 ID，因此可以审计检索时间和内容变更，而不会在每次运行时伪造新的来源身份。
Python 和 TypeScript 提供 ReviewedPubMedRetrievalAdapter，用于经明确批准实时获取 1--6 条固定数据线。其纯预检会绑定数据线／查询集合、解析器接口和传输配置；执行时，每条数据线只允许一次 PubMed ESearch → ESummary → EFetch 序列，并强制执行由此产生的请求上限以及单响应、总字节数、树结构、记录和数据包边界。EFetch 在解析和投影前只接受并剥离允许列表中的外部 NLM DTD 声明；实体声明、其他 DOCTYPE 和格式错误的 XML 都会安全拒绝。持久化回执保留来源 ID、摘要和数量，但不包含查询字符串或文章内容。部署环境可以提供其单独注册的 NCBI tool 和开发者 email，但两者必须成对提供；每个请求都会携带这两项，而持久化工件只保留已配置标志和完整性摘要。单线 create_reviewed_pubmed_autonomous_evidence_registration()／createReviewedPubmedAutonomousEvidenceRegistration() 辅助函数会将经过审查的单线计划连接到通用证据运行时的获取／投影回调，验证临时数据包和回执，并且仅投影摘要元数据，不扩大已批准的来源计划。这是首个经过审查的实时检索适配器，并非通用网络研究或证据验证；更广泛的来源、共享协调、不确定调用的调和、证据质量强制措施，以及独立的主张完整性审查仍需由部署方完成。
Python 和 TypeScript 还提供 ReviewedCBioPortalRetrievalAdapter，用于两个固定的公共目录数据线（gbm_tcga、lgg_tcga）。完成无网络的 prepare() 并明确批准具体调用后，它会针对所选的每项研究发出恰好两次有界 GET 请求：研究摘要，以及一个最多 128 行、已排序的 SUMMARY 分子分析配置页面。它只保留允许列表中的研究描述信息、样本汇总数量和分析配置元数据；样本、患者、临床和分子值路由不在计划范围内。计划会绑定端点、字段、分页、传输身份和固定研究集。回执会绑定规范化目录和数量；自主证据仅接收数据包／来源摘要。完整分析配置页面会因可能被截断而拒绝，缺失数量会保持未知，来源元数据则仅在临时状态中保留。该公共 API 被标记为 Beta，且可能变更；如果身份、响应或分析配置架构发生偏移，适配器会安全拒绝。请参阅官方
API 概览和
OpenAPI 参考。
它提供的是目录覆盖度，而非证据质量或穷尽式胶质瘤发现。
如需安全地比较刷新前后结果，请使用
scripts/run_neurosurgical_public_literature_refresh_review.ps1：
它会验证基线、创建独立候选项、运行跨专科刷新审计，并将是否晋升候选项交由明确的人工审查者决定。
neurosurgery_literature_link_audit 仅使用精确 PMID 和标准化 DOI 标识符，将真实胶质瘤文献索引与所选公共文献数据线对接。它会明确展示已知的 12 个胶质瘤重叠项、范围受限的未匹配窗口、元数据字段偏移和标识符冲突；不会推断队列身份、证据质量、生物学或临床含义。使用 --literature-link-audit <real> <public>、Python literature_link_audit() 或 TypeScript literatureLinkAudit()，即可进行此项无数据提供方、只读的人工审查交接。
neurosurgery_public_literature_integrity_audit 是综合分析前的语料库关卡：它会审计所选数据线中缺失 DOI／摘要／出版物类型／MeSH 元数据及重复的标准化 DOI，并返回可按来源定位的问题条目和明确的截断信息。使用 --public-literature-integrity-audit <public>、Python public_literature_integrity_audit() 或 TypeScript publicLiteratureIntegrityAudit()；它只报告完整性义务，绝不会悄然修复、合并、评分或临床解读记录。
neurosurgery_public_literature_workbench 基于同一经过验证的快照，提供覆盖所有数据线的审查者导航视图，并保留各线的配置、来源 ID、记录／摘要数量和范围受限的完整性义务。它具有确定性且无需数据提供方（provider: none、network: false、synthetic_data: false），不会将覆盖度转化为临床评分。
每条数据线还会报告基于元数据、允许相互重叠的设计分层（人体索引研究、动物／临床前研究、体外／细胞系研究、综述／综合研究、影像／诊断研究、外科／操作研究、发育／遗传研究、结局／随访研究和干预研究），并列出精确 PMID。重叠和未分类条目属于审查义务，不是证据质量评级或临床结论。
如需支持可安全重启的跨专科刷新审查，neurosurgery_public_literature_refresh_audit 会比较两个分别经过验证的快照，并组合范围受限的来源／PMID 差异、六线覆盖度矩阵，以及可选的调用方负责的新鲜度状态。它会报告变更的字段名称以及稳定／新增／删除的身份信息，但不复制摘要文本，也绝不会获取、合并、接受或晋升候选项。可使用 Rust CLI 标志
--public-literature-refresh-audit <before> <after>、Python
public_literature_refresh_audit() 或 TypeScript publicLiteratureRefreshAudit()；该报告无需数据提供方（provider: none、network: false），仍属于人工审查交接内容。
neurosurgery_public_literature_evidence_packet 和
neurosurgery_public_literature_draft_audit MCP 工具（也可通过
public_literature_evidence_packet()／publicLiteratureEvidencePacket() 和
public_literature_draft_audit()／publicLiteratureDraftAudit() 使用）会将该语料库转化为范围受限的本地模型交接内容：数据包记录会附带 PMID／来源链接，每条被接受的草稿主张都必须引用其中生成的 PMID。结果仅表示结构化的 grounded_for_human_review 状态；它不是摘要事实核查、研究质量评估或临床结论，也无需 OpenAI 密钥。
neurosurgery_public_literature_reasoning_context（也可通过
public_literature_reasoning_context()／publicLiteratureReasoningContext() 使用）会将该数据包渲染为范围受限且可按来源定位的上下文，供调用方负责的本地模型使用。摘要摘录会明确标为不可信，并报告引用／字符数省略情况；整个过程不涉及数据提供方、网络、API 密钥或临床解读。公共文献任务会自动包含相同的 public_literature_reasoning_context 封装。
neurosurgery_public_literature_matrix 增加了一轮覆盖所有数据线的侦察：一次范围受限的查询可分发至所选专科（或全部六个专科），同时每条数据线都保留自己的数据包、PMID 身份信息、空结果／截断状态和摘要。它只报告语料库概况；不会合并队列或推断跨专科生物学。
两个 SDK 都提供类型化的胶质瘤检测面板词汇，因此可以提交检测溯源信息和明确的缺失状态，而无需臆造诊断标签。无依赖的 TypeScript SDK 从 typescript/ 导出相同的 LocalNeurosurgicalAgent 门面。
如需进行标志物级依据定位，neurosurgery_glioma_molecular_map（Rust
glioma_molecular_map、Python glioma_molecular_map()、TypeScript gliomaMolecularMap()）会将所请求的 IDH1/IDH2、MGMT、EGFR、TERT、H3、1p/19q、甲基化及相关标志物术语映射到经过验证的真实胶质瘤和 PubMed 快照中的精确记录。它会保留调用方报告的检测缺失状态，报告截断情况和零命中审查义务，并且绝不会将文献或群体层面的匹配视为患者结果。该映射为只读、无需数据提供方、无需网络，并要求人工审查。
如需真实病例交接，neurosurgery_case_asset_manifest（Rust
NeurosurgicalAgent::case_asset_manifest、Python case_asset_manifest()、TypeScript
caseAssetManifest()）接受由调用方维护的去标识化清单，涵盖影像序列、病理、分子检测、手术记录、功能／发育评估、纵向结局和解剖模型。每个条目都绑定 SHA-256 内容摘要、来源类型、明确的观察状态、可选模态／身体区域以及观察时间点；该投影绝不会打开资产字节、提取标识符、调用数据提供方或解读影像／报告。它会拒绝合成清单、直接标识符、格式错误的摘要、重复资产 ID 和专科不匹配的条目，然后生成按类型划分的确定性覆盖度、缺失状态、来源溯源缺口及范围受限的审查队列。这是实际数据摄取／来源溯源接口，而非像素／内容临床解析器，并且始终会返回需人工审查的暂缓状态。如果归档系统能够导出标准 DICOM JSON，请使用 neurosurgery_case_dicom_import（Rust NeurosurgicalAgent::case_dicom_import、Python case_dicom_import()、TypeScript caseDicomImport() 或 CLI --case-dicom-import）投影范围受限的序列元数据。它会拒绝可识别患者身份的标签和 PixelData，忽略未知／私有标签，绝不会打开 DICOM 字节，并将缺失 UID、日期、模态、身体区域或对象字节摘要的情况转化为明确的审查者义务。
报告现在包含按顺序排列的类型化研究工作清单，将调用方证据缺失与无法解读或相互冲突的证据区分开来，并指出下一步审查所需的观察记录和审查者角色；它绝不会安排检查或建议护理方案。
其 runResearchMission／run_research_mission 辅助函数会组合目录发现、可选的真实数据包查询、可选的病例资产来源溯源和范围受限的会话生命周期；胶质瘤任务需要经过验证的公共数据包，并且始终返回需人工审查的暂缓状态。通过 caseAssetManifest／case_asset_manifest（或 CLI --case-asset-manifest 标志）传递去标识化清单，即可在任务中携带仅含元数据的多模态来源溯源信息；evidence_synthesis.case_asset_report_digest 字段会将该投影绑定到同一台账；evidence_synthesis.case_asset_summary 还会公开资产／观察记录／来源溯源数量、仍缺失的所需类型、审查条目数量和截断情况，同时不暴露资产字节或标识符。
存在时，evidence_synthesis.case_asset_review_items 会携带这些范围受限、仅绑定摘要的审查义务。
将持久化的 case_asset_review_disposition 与任务一同传递，即可保留审查者的进度；任务审计会验证其清单／综合分析绑定关系，并将未解决或尚未决定的条目保留为可见的工作流状态。
neurosurgery_case_asset_review_disposition（Rust
NeurosurgicalAgent::case_asset_review_disposition、Python case_asset_review_disposition()、
TypeScript caseAssetReviewDisposition()）会将调用方负责的 reviewed、unresolved 或
not_applicable 状态应用于返回的审查条目序号。生成的台账绑定到清单的 report_digest，会规范化决策顺序、拒绝重复／未知序号，并将省略或尚未决定的义务保留为待处理事项。它不存储本地 ID、资产字节、机密信息、临床含义或外部工作流状态。
直接证据综合 MCP 工具和 SDK 门面可将该持久化台账与相同的清单投影一同接收；摘要／数量不匹配时会安全拒绝，而生成的综合结果只公开处置摘要及待处理／已解决／未解决数量，以支持可恢复的人工审查。
离线 CLI 也支持使用 --evidence-synthesis 和 --case-asset-manifest，以及可选的 --case-asset-manifest-query，进行相同的直接交接。
如需使用持久化清单投影，请将 JSON 决策数组通过管道传递给
--case-asset-review-disposition <report.json>；此操作会在生成无状态审查者台账前重新验证报告摘要。
如需重放任务，请通过
--mission-case-asset-review-disposition <report.json> 传递持久化台账；任务审计会在交接前验证相同的清单／综合分析绑定关系。
也可直接通过离线 Rust 二进制使用相同的组合封装：
cargo run -p bioprism-neurosurgery --offline -- --mission --real-glioma <snapshot>；添加
--mission-query <query.json> 可执行范围受限的公开记录查询。
对于任意专科，可改为传递 --public-literature <snapshot>，针对带来源哈希的 PubMed 语料库运行相同任务或可恢复会话；其检查点会记录数据包摘要，并拒绝证据偏移。两种任务变体都包含范围受限的研究计划；MCP 会话／任务工具和 SDK 门面也提供这些由公共文献支持的会话方法。
为公共文献任务添加 --mission-portfolio-query <portfolio.json>，即可将相同的范围受限多线组合（每条数据线各自的精确查询、覆盖度工作台和审查队列）附加到最终任务封装。
如需执行胶质瘤证据融合任务，同时传递 --real-glioma <snapshot> 和
--public-literature <snapshot>；真实注册／基因组数据包仍是该路径的人群证据，PubMed 数据包仍是独立的引用上下文，任务会返回精确 PMID／DOI 的 literature_link_audit，而不会合并队列或臆造临床主张。
如果 PubMed 侧需要不同的范围受限文本、数据线、日期、出版物类型或 MeSH 筛选条件，请在 --mission-query 旁边使用 --mission-public-literature-query <query.json>。
如需无密钥、可重复运行并在开始前刷新两个快照，请使用
scripts/run_neurosurgical_autonomous_mission.ps1 -RequestPath <request.json>；该运行程序默认使用签入的扩展版 TCGA-GBM + TCGA-LGG 人群数据，以及覆盖范围广的胶质瘤分子 PubMed 数据线。添加 -SkipRefresh 可离线重放最近一次通过验证的快照。运行程序会将任务持久化到 work/neurosurgical-mission.json（可用 -MissionOutputPath 覆盖），根据完全一致的请求和快照重放验证该文件，并且只有在两个刷新脚本都验证候选项后，才输出机器可读的任务封装。如需保留精简的 GBM 单独基线，请传递 -RealDataPath data/neurosurgery/glioma_public_snapshot.json -GdcProjectIds @("TCGA-GBM") -PubMedTerm "glioblastoma AND (molecular OR genomic)" -PubMedSourceId pubmed_glioblastoma。
准备调用服务提供商时，使用 run 和调用方拥有的 MCP 服务。密钥只能通过隐藏提示词或明确命名的环境变量提供；绝不会作为命令行参数、MCP 参数或计划传入，也不会作为持久化状态保存。有关模型发现、持久化清单刷新、模型选择、审批和凭据生命周期的详细信息，请参阅自主智能指南。
对于运行后的操作，两个 SDK 都通过 analyze_autonomous_run_trace() / analyzeAutonomousRunTrace() 及相应的 Agent 门面方法，提供与摘要绑定、仅包含元数据的轨迹分析。报告会将测量值与未测量的领域分开，汇总服务提供商/模型的失败和延迟观测，并生成审慎的阈值警报；它不会推断成本、任务正确性、服务提供商健康状况或领域事实。对于长期运行的部署，可以通过有界的 AutonomousRunAnalyticsLedger 留存经过验证的报告，并使用摘要校验恢复和可选的 CAS 持久化。TypeScript 和 Python 的应用门面还提供先恢复再读取的分析控制器，可分析已验证的轨迹、持久化已接受的报告、对重复项/冲突进行分类，并提供安全的全领域汇总。请参阅分析部分。
TypeScript 门面和 Python Agent 还提供运行可观测性控制器，可恢复并刷新这两个投影，并基于同一份源快照协调发布与分析，避免注册表和分析摘要在追加竞态期间发生偏差。部分持久化情况会明确报告，且绝不会重新触发执行。
配置后，其由调用方管理的警报接收器只会收到确定性的、以摘要为键的阈值元数据；传递失败与分析及执行结果隔离。
两个 SDK 还提供按租户划分作用域的 AutonomousAuthorizationLedger 和默认拒绝的 AutonomousAuthorizationGate。调用方签发的授权可覆盖十二个领域中的一个或全部，并可按租户、操作者、会话、能力、风险类别、过期时间和有界使用次数，明确限定计划、服务提供商调用、证据、连接器、工具、效果、评估、学习、记忆、轨迹或分析的范围。该账本可安全应对重启并支持 CAS 持久化，同时提供哈希链接元数据事件和请求摘要重放保护。它绝不接受任务文本、提示词、凭据、标头、服务提供商载荷、工具参数或结果；身份验证、授权签发、加密存储、分布式租约和外部效果协调仍由部署方负责。请参阅租户范围授权约定。
对于实时模型调用，请将根据调用方授权创建的 AutonomousAuthorizationContext 绑定到 LLMRuntime.invoke()、invokeStream()、collectStream() 或 invokeToolLoop()（以及高级自主运行选项）。运行时会在每次服务提供商尝试和每轮工具循环之前，立即签发全新的、仅包含元数据的请求，然后在凭据解析、配额预留、观察器、效果日志记录或传输之前进行检查。因此，被拒绝的领域或已耗尽的授权无法联系服务提供商，而故障转移和流式处理仍保持相同的租户/会话边界。该上下文绝不包含密钥、提示词、消息、响应或工具结果；凭据仍由调用方以不透明句柄的形式提供。
目标账本支持带原子 CAS 的规范 JSON 持久化。对于共享存储，TypeScript
AuthenticatedTransactionalJsonAutonomousGoalPersistence 和 Python
AuthenticatedTransactionalJsonAutonomousGoalSnapshotPersistence 还会使用由部署方管理、可轮换的 HMAC 密钥环对快照进行身份验证。HMAC 可检测篡改和不可信来源，但不会加密快照，也无法检测回滚到较旧的有效快照。存储授权、加密以及任何可信的单调防回滚锚点仍由部署方负责。
目标工作器的可选 persist_dispatch_intent 钩子会在记录 dispatch_started 后、执行器运行前调用。将其绑定到部署方的日志／目标持久化事务；若提交被拒绝，则停止分派，并将日志置于暂存状态，以便进行保守恢复。
同一上下文也可传递给 AutonomousEvidenceRuntime.execute() 或经审核的证据执行控制器。它会在每个来源适配器运行前立即授权 evidence_acquisition，并在每个评估器回调运行前立即授权 evaluation，将授权绑定到请求摘要或回执摘要，而不是原始值。日志重放不会重新获取或消耗采集授权；reevaluatePending 会单独授权新的评估器修订版本。若授权被拒绝，则会在回调执行前引发类型化授权错误，且不会创建具有误导性的失败证据回执。Python 高层 acquire_evidence() 外观会转发相同选项，确保直接、经审核、可恢复及外观入口均遵循最小权限原则。
同一最小权限流程现已覆盖其余持久化边界：提供方规划会在调用规划器前授权 plan；情景记忆检索和记录会授权 memory_retrieval 和 memory_write；评估器到多臂老虎机的结算会授权 learning；仅含元数据的轨迹追加／完成以及纵向分析摄取会授权 trace_write 和 analytics_write。这些检查仅使用领域和摘要元数据，会通过跨领域辅助函数传递，并会重新抛出类型化授权拒绝错误，而不会将其转换为提供方、记忆或持久化失败。因此，应用可以为完整运行签发一个涵盖十二个领域的授权，也可以为每个工作器边界签发范围更窄的授权。
同一边界也适用于高层学习接口，而不仅仅是基础 brain 方法：工作流和任务学习、延迟轨迹结算、跨领域扇出与综合、自动决策周期、重新规划，以及汇总经验的检索，都会在最终记忆操作到达调用方所有的存储前立即进行授权。嵌套运行也会将授权上下文转发到每个具体领域，因此，便捷外观不会悄然把获准的提供方调用变成未经限定的记忆读取或评估写入。
状态
88 个 crate，1,358,874 行代码，CI 中强制执行 clippy -D warnings。 测试强制验证与 CPython 参考运行时的字节级一致性，并且该一致性在 三种 实现中均成立：CPython、Rust eager 路径和 Rust 索引存储。
下表为自动生成。crate、工具和 Rust 行数均从 Cargo 元数据和嵌入式 MCP 目录同步；CI 会检查公开文档是否保持最新。更改任一来源后，运行 python tools/sync_repository_facts.py --write。可通过以下命令重新生成表格和测试数量：
tools/status.sh --tests
Blueprint 列并非手动声明，而是根据 crate 在自身源代码中实际引用的模块 ID 所属章节生成，并使用 tools/coverage.sh 执行的令牌规则。如果某个 crate 不再引用某个章节，该章节就会从此处移除，无需任何人记得修改对应行。
蓝图的覆盖情况如何，剩余部分有哪些：
docs/COVERAGE.md 和 docs/BACKLOG.md。每个未覆盖模块都带有 crates/residue 中的类型化判定，说明为何没有实现它。
| Crate | 蓝图 | 功能 |
|---|---|---|
bioprism-adapter | 04,28,40,43 | 数据适配器契约，必须报告语义损失 |
bioprism-adaptive | 08,43 | 自适应评估：能力后验、基于信息增益的套件选择、感知父级的不确定性 |
bioprism-api | 11 | 面向 Prism MCP 内核的有界 HTTP API、事件流和签名 Webhook 发件箱 |
bioprism-atlas | 03,33,43 | BioCapability 图谱与指标：能力本体、覆盖率、故障图谱 |
bioprism-atlashub | 09,27,34 | BioAtlas 功能：世界卡片、连接器注册表、实验价值、联邦评估、研究 CI |
bioprism-atlasx | 34 | 能力图谱和公共中心的其余部分：将覆盖债务作为派生声明，以及故障图谱浏览界面 |
bioprism-autopilot | 40 | 由授权门控的自主任务驱动器：规划、调度、分类、修复——每次尝试都附带任务报告和协调回执 |
bioprism-backends | 32,43 | 物理后端组合：变量消元、最坏情况最优连接、结构估算和诚实的回退方案 |
bioprism-baseline | 43 | 工程投入相同的上下文基线：完整上下文、k 跳关联、连通分量、词法 top-k、嵌入 top-k、有向依赖遍历、查询图，以及结构化系列扫描 |
bioprism-benchcompiler | 06,35 | 基准编译器：将轨迹转为决策单元、定位首个因果分歧、最小化、合成预言机 |
bioprism-bioethics | 13,30,36 | 第 36 节的其余部分：超出策略与安全范畴的生物安全、隐私、伦理和治理 |
bioprism-bioeval | 26,31,43 | 生物评估引擎：评分平面、部分得分、生物错误类别 |
bioprism-bioevalx | 07,26 | 生物评估引擎的其余部分：评分平面、读者模型、裁决和评估契约 |
bioprism-bioir | 25,39 | 生物 IR：BioWorld、样本谱系、AssayLens、队列与拆分、不确定性和参考标准 |
bioprism-biolang | 25,28,39,43 | 生物 IR 系列与 BioQL：类型化世界、状态、干预、世界线、预言机、变异和捆绑包表示 |
bioprism-bioworlds | 30,38,43 | 参考生物世界和垂直切片：构建世界以便验证受阻的平台声明 |
bioprism-brain | 09,11 | 与提供商无关的自主大脑内核：模型路由、提示词组装、有界计划和在线老虎机状态 |
bioprism-bundle | 10,12,13,34,43 | 签名结果捆绑包与复现：证明、重放，以及对称认证无法保证的事项 |
bioprism-choreography | 23 | 多方编排：带投影的会话类型、有界协议模型检查、裁决、经过独立性检查的法定人数，以及诚实补偿的 Saga |
bioprism-cli | 40,43 | bioprism 命令行界面 |
bioprism-conformance | 14,40,43 | 一致性套件、测试金字塔和发布质量门禁 |
bioprism-cookbook | 03,11,13,14,19,21,38,39,40,41,43 | 参考示例：详细演示配方，说明每个示例展示的声明及读者可检查的属性 |
bioprism-dataops | 12 | 第 12 节的其余部分：存储拓扑、关系型目录、SLO、计算放置和联邦部署；每个答案都附带其所依据的已知信息 |
bioprism-devplat | 11,19 | 开发者平台的其余部分与参考示例：其中哪些是此仓库能够保存的制品，以及针对这些制品的谓词 |
bioprism-devx | 11,23,38,39,40,41,43 | 开发者平台：可供机器操作的诊断、编译检查、本地循环失效契约和 23.32 调试器界面模型 |
bioprism-docgraph | 39,41,43 | 文档图：模块注册表、边词汇表、上下文卡片、任务路由、捆绑包编译器、变更影响 |
bioprism-domain | 43 | 领域包：声明式规则预言机和范围词汇，将 FIBER 流水线用于非生物决策问题 |
bioprism-epistemic | 43 | FIBER 微积分的其余部分：感知覆盖率的选择、分隔器协议、率失真和信息价值 |
bioprism-evalengine | 06,07,43 | 评估引擎：优先确定性的评分阶梯和因果组件归因 |
bioprism-examples | 13,19,34,38,39,40,43 | 参考 BioWorld 和可运行的垂直切片 |
bioprism-fabric | 23,43 | 微内核之上的 Interweave fabric：组合代数、效应与信息流、上下文声誉、共同基础、语义生命周期 |
bioprism-factory | 40 | 作业、工作器、租约和恢复生命周期，支持感知幂等性的重试 |
bioprism-fiber | 39,40,43 | FIBER 查询编译器：受保护闭包、依赖切片、时间切分和证书生成 |
bioprism-foundation | 24,40 | BioPRISM 基础对象：将可执行生物学论点转化为类型 |
bioprism-governance | 14,25,40,43 | 架构版本控制、迁移、弃用和兼容性门禁 |
bioprism-graph | 40,41,42,43 | 在编译后的决策区域上生成图、超图、时间线和表格投影 |
bioprism-hub | 34,36,43 | BioAtlas 公共中心：提交、审核、溯源和生态系统契约 |
bioprism-hubapi | 10 | 注册表和中心界面：发现、解析、镜像、离线运行和信任传播 |
bioprism-ids | 11,40,43 | AURORA BioPRISM 的规范化序列化、内容哈希和类型化标识符 |
bioprism-influence | 43 | 有保证的数值影响界限：形式化影响界限补足了参考切片器限制说明中指出的缺失内容 |
bioprism-infra | 12,40 | 数据基础设施：可证明的缓存命中、报告自身完整性的失效处理、质量门禁、分层、生命周期和存储配额 |
bioprism-interweave | 23 | 第 23 节的其余部分：interweave 模块、fabric、choreography 和 weavelang 未涵盖的内容 |
bioprism-lab | 05,09,39 | 推理实验室：假设分离、架构搜索、帕累托前沿、演化卡片、留出集和回滚策略 |
bioprism-ledger | 12,40 | 仅追加事件账本，包含有效时间／记录时间／发布时刻、投影和检查点 |
bioprism-lens | 03,33,42,43 | 图透镜语法：评估中心背后的类型化透镜目录，以及非可视化契约 |
bioprism-mcp | 11,43 | Model Context Protocol 服务，向 Agent 提供 FIBER 上下文编译器 |
bioprism-megafactory | 35 | 第 35 节的其余部分：百万规模工厂模块的扩展能力，以及 factory 未涵盖的内容 |
bioprism-metrics | 03,33,43 | BioCapability 指标：聚合规则、分数的可比性，以及能力数值不能声称的内容 |
bioprism-modalities | 28,30,43 | 模态数据标准：每类检测测量什么、无法测量什么，以及何时两种模态具有可比性 |
bioprism-mutation | 03,40 | 带可执行后置条件、谱系、去重和有效多样性核算的蜕变变异 |
bioprism-obligation | 39 | 决策义务图、BioContext 封装和令牌预算控制器 |
bioprism-onco | 30,43 | OncoWorld：神经肿瘤学领域模型、纵向肿瘤世界线、响应标准、分子分类 |
bioprism-oncoworlds | 30 | OncoWorld 领域深度：身份主干、克隆演化、甲基化类别、跨模态与跨系统迁移、时代与地点偏移 |
bioprism-ops | 40 | 蓝图 §40 的运维契约：配置与功能标志、可观测性与审计、容量模型、加固，以及以谓词表达的 Alpha 验收标准 |
bioprism-oracle | 11,31,40 | 预言机网格：提供商 SDK、从确定性到评审的证据阶梯、集合值组合和分歧裁决 |
bioprism-oraclex | 31,32 | 将参考标准视为关于测量过程的声明，以及用于判定变换后案例能否发布的变异验证计划 |
bioprism-packs | 03,15,29 | 基准包分类和组合定义 |
bioprism-policy | 13,36,39,43 | 策略、隐私和信息流纤维：同意、用途、驻留、角色可见性、删减 |
bioprism-prism | 03,40,43 | 决策单元、匹配的反事实分支、状态最小化和带证明的结果捆绑包 |
bioprism-project | 40 | 项目建模：通过密封的适配器契约，将软件项目树编译为 FIBER 世界，并声明所有扫描损失 |
bioprism-registry | 10,27,40,43 | 基准包、晋级、信任层级和 CI 发布门禁 |
bioprism-repair | — | 在扫描后的项目世界中规划问题修复，并进行三值验收验证：只规划和检查，不编辑也不执行 |
bioprism-residue | — | 对剩余项作出说明：列出每个未覆盖的蓝图模块及没有 crate 实现它的原因 |
bioprism-routing | 09,43 | 基于评估条件的推理路由：根据先前证据选择上下文架构 |
bioprism-runtime | 05 | 执行运行时：运行编排器、执行器提供商、WorldTape、分支／重放、虚拟化、效应代理、预算控制器 |
bioprism-safety | 05,13,40 | 平台安全与防护：威胁模型、信任边界、提示词注入、投毒、供应链、披露 |
bioprism-scale | 35,40 | 百万规模工厂：有效规模、隐藏系列拆分、前瞻性托管、成本核算、内容寻址存储 |
bioprism-scope | 43 | 类型化范围基座：身份、区域、样本、时间、坐标、本体和策略有效性上下文 |
bioprism-sdk | 11,23,40,43 | 插件与扩展 SDK：注册、能力声明、版本协商 |
bioprism-section | 39,43 | 决策 Section IR 和上下文证书：面向模型的上下文 ABI 及其省略回执 |
bioprism-services | 10,40 | 可直接用于构建的服务契约：请求／响应结构、错误分类、版本控制、进程图 |
bioprism-standards | 25,28,39,43 | 生物数据标准：本体绑定、单位、坐标系、参考组装版本 |
bioprism-stewardship | 14,43 | 治理与质量：第 14 节中可检查的部分，以及对哪些模块属于流程而非代码的如实说明 |
bioprism-store | 43 | 内容寻址的索引世界存储：点查询不随语料库大小增长 |
bioprism-stress | 30,32,38 | 生物压力测试计划：患病率偏移、批次与地点效应、检测不确定性 |
bioprism-sweep | 03,04,05,08,10,13,39,43 | 其余的小项：核心规范、摄取、执行运行时、自适应、注册表和安全方面的收尾工作 |
bioprism-tokens | 39 | 高令牌效率的生物推理：黄金上下文测试固件、过时检测与重新计算、消融设计、多 Agent 投影、摘要契约 |
bioprism-trace | 03,04,39 | 轨迹摄取、决策分段、首个分歧定位和决策单元编译 |
bioprism-weave | 23 | Weave 微内核：类型化行为、承诺与认知账本、权限衰减、仿射预算、上下文封装和续体 |
bioprism-weavelang | 23 | WeaveLang 和 WeaveIR：表层语法、规范化 IR 架构、编译器流水线、操作语义 |
bioprism-world | 40,43 | FIBER 世界模型：本地证据区段、类型化因子和因果事件结构 |
bioprism-worldfactory | 03,10,27,34,35 | 父级生物世界编写和 biomutator：观测、半合成与机理世界，检测故障与矛盾计划 |
bioprism-worldgen | 38,43 | 合成结构基准系列：拓扑、深度和标签信息量可独立变化的世界 |
跨语言一致性
证书哈希基于规范字节计算，因此 Rust 和 Python 必须完全一致，否则一方生成的证书无法由另一方重放。决策部分和证书都与 reference/fiber_runtime/fiber_compile.py 逐字节一致：
certificate_sha256 c0da17ffc80465258345c8a538171bfd868100cd883e9a20780a0dc5477e7ea4
decision_section_sha256 7439b2262c52c1c794b59be86d922b723a2ea5646362d529f57fb11b5f7e93ce
world_sha256 b3809731cf93040fcd8aef43deb2a552492064b49154e07ea58caa724c10cbb5
要实现这一点，必须在两个容易被简单移植忽略的地方与 CPython 保持一致：repr 的浮点数格式（CPython 切换到科学计数法的阈值与 Rust 不同，而且会在指数部分补零），以及 JSON 对象的迭代顺序；构建泄漏见证时，参考实现依赖后者。
快速入门
cargo build --release --offline
./target/release/bioprism context explain --world fixtures/fiber-v0.1/radiogenomic_world.json --query fixtures/fiber-v0.1/leakage_query.json
这会打印一份数据库风格的解释计划：运行了哪些处理阶段以及各阶段保留了什么、后端、选择比率、按影响类别分组的省略项、包含见证的预言机判定，以及——尤其重要的是——哪些处理阶段没有运行，以及原因。
./target/release/bioprism --json context compile --world fixtures/fiber-v0.1/radiogenomic_world.json --query fixtures/fiber-v0.1/leakage_query.json --certificate-out cert.json
./target/release/bioprism context verify --certificate cert.json
扩展规模
从 JSON 文档编译时，每次查询都会解析整个世界。应改为先为其建立索引：
./target/release/bioprism world index --world big-world.json --store big-world.bpw
此后，--world 在原本可接受文档的任何位置都可接受存储目录，且证书保持一致。在包含 100 万条事实的世界中，这会将查询耗时从 26.5 s 降至 41.6 ms（638×），而编译成本也会从随语料库大小线性增长变为近似对数增长。推理过程和完整测量结果见 ADR-001。
退出代码
共有十种代码，且每个失败代码都对应唯一的重试决策，因此调用方只凭进程状态就能判断是否应重新发送。bioprism --help 会打印此表；--json 会将相同的决策放入 error.retryability 字段。
| 代码 | 决策 | 代码 | 决策 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | ok | — | 5 | io | retryable_as_is |
| 1 | assertion_failed | — | 6 | conflict | terminal |
| 2 | usage | terminal | 7 | policy_denied | retryable_after_change |
| 3 | invalid_input | terminal | 8 | indeterminate | retryable_after_change |
| 4 | compile_failed | retryable_after_change | 9 | stale | retryable_as_is |
代码 0 和 1 报告的是判定，而非失败——受检属性成立与否——因此不会发布重试决策，避免让每个使用方都要对第三种状态进行特殊处理。
这是一个破坏性变更。 此前，注册表只有六种代码，而 6–9 全都映射为 4 compile_failed。拆分的原因之一就在于此：读取退出代码 4 的脚本无法区分策略拒绝、预言机弃权和其读取期间发生变更的快照；而 stale 原先被标记为不可重试，但重新读取并重新发送完全相同的请求恰好就能清除此状态。bioprism-devx 的退出代码审计发现这两个问题都与蓝图 40.36 有关，现在均已报告；发现这些问题的注册表则作为审计的已知阳性输入保留在那里。
安装（Claude 界面）
- Claude Desktop：从最新版本下载
aurora-agent.mcpb（仅预构建了 Windows 版本），然后双击安装（或通过 Settings → Extensions 安装）。内置参考样例；“AURORA data root”设置可指向完整检出目录。 - Claude Code：此仓库是一个插件市场 —
claude plugin marketplace add AURORA-NEURO/aurora-agent然后运行claude plugin install aurora-agent@aurora（参见 plugins/README.md）。 - VS Code：从
v0.1.3 版本
旁加载
aurora-agent-0.1.3.vsix（code --install-extension aurora-agent-0.1.3.vsix）。此扩展会向 VS Code（1.101+）注册 MCP 服务，让 Copilot Agent 模式能够调用已解析后端中的工具；使用此源代码修订版本构建的后端会公开 983 个工具。此扩展还会添加工作流／自动驾驶／管道视图（参见 editors/vscode）。 - MCP 注册表：在 registry.modelcontextprotocol.io 中列为
io.github.MurariAmbati/aurora-agent。 - 隐私：本地优先，不进行遥测或后台网络活动；默认禁止向外发送源代码 HTTP 请求，须由操作员和计划选择启用 — PRIVACY.md。
文档
项目网站：aurora-neuro.github.io/aurora-agent。 查看文档索引以获取完整参考；贡献工作流见 CONTRIBUTING.md。
自主工作流，留有凭据
bioprism autopilot 会在明确的 AutonomyGrant 下自主执行已实例化工作流的任务——它是唯一的授权来源；不存在默认授权。驱动程序会在进程内分派任务，按照每个失败步骤声明的 40.36 重试类别（terminal、retryable_after_change、retryable_as_is 或未知）进行分类，并仅将授权范围内的步骤作为修复子集重新分派，同时重新物化绑定。终止和已取消的步骤绝不会重新分派；除非授权明确选择允许，否则绝不重试 unknown 失败。
绝不推断成功：必须覆盖全部步骤、任务报告状态为成功，并且（默认情况下）工作流协调完整且完整性有效。每次驱动都会生成一份摘要密封的 autopilot 报告，将授权摘要、每个任务及报告摘要，以及每个协调摘要串联起来；bioprism autopilot verify 会重新计算该报告并检测任何单字节篡改。--dry-run 仅规划第 1 次尝试——不进行分派，不产生任何写入。
bioprism workflow instantiate --workflow decision_context --mission-id demo --goal "compile and verify" --steps steps.json
bioprism autopilot grant-template --json > grant.json
bioprism autopilot run --instantiation instantiation.json --grant grant.json --report-out report.json --recovery-dir autopilot-state
bioprism autopilot resume --instantiation instantiation.json --grant grant.json --recovery-dir autopilot-state
bioprism autopilot verify --report report.json
MCP 服务通过 autopilot_drive 和 autopilot_verify 提供此功能：默认仅预览，执行需要随请求提供授权，并且每份返回的执行报告都包含完整性检查。max_dispatches_this_call 可以暂停较长的执行，并返回一份可直接提交、由调用方负责的续接请求。恢复执行前，会针对私有尝试历史重新验证仅含摘要的检查点。MCP 服务本身不会保留恢复状态、重现信息或墙上时钟截止时间。授权可以允许基于确定性逻辑时钟的重试退避；MCP 响应会将请求的时钟刻度记录为虚拟时钟事件，不会休眠。实际等待和截止时间的执行仍由调用方负责。CLI 的可选 --recovery-dir 会将仅含摘要的检查点与私有重建文件分开保存，并在调用工具前写入待分派标记，以免盲目重放中断的任务。操作员负责保护这些私有文件。
Rust 内核还提供 drive_goal，用于在多个任务间进行有界、由调用方控制的续接。它会应用一个总分派上限，并要求明确的评估器完成断言。安全停止可以通过调用方负责的目标检查点协调器持久化；CLI 和 MCP 接口仍然一次驱动一个任务。请参阅 Autopilot 参考。
完整参考：
docs/AUTOPILOT.md。
自主研究
bioprism research 会在合成决策世界上执行固定协议——生成、编译并认证、等工程基准面板，然后可选执行结构扫描、变形突变和最小化——并写入经过摘要封印的档案、渲染报告和图表。研究发现依据固定的公开规则得出，并锁定为 observation 级别：这是一个仅有单一变体的枚举，因此无法表示更高的级别。每项发现都会引用其推导所依据的每个制品的 sha256，每张图表的页脚也会附上所渲染确切值的 sha256。research verify 会重新计算封印并检测单字节篡改；--dry-run 会打印计划而不写入任何内容。
bioprism --json research template > request.json
# edit request.json: research_id, question, family, distractor_points, seed
bioprism research run --request request.json --out-dir out
bioprism research verify --dossier out/dossier.json
已提交的完整示例位于 docs/research-example/：在干扰项点位 50/250/750 上使用 discriminating 系列，12 个步骤约耗时 4 秒，共 9 项发现，其中 7 项为负面发现，并生成 7 张图表。其核心结论是关于本仓库自身编译器的一项负面发现——在每个声明的干扰项级别上，FIBER 都与 directed-walk-full 并列（两者在 11 个事实下均可接受），并且在 36 个扫描单元中均未被区分。该运行具有确定性：独立重新运行后，全部 9 个文件均逐字节一致。
每份档案都会原样附带以下限制：仅对合成决策世界进行测量；不涉及生物学、文献或既有研究覆盖，也不作外部世界声明；预言机审查是人工关卡；扫描刻意不改变定义决策的参数；负面发现是一等结果。完整参考文档：docs/RESEARCH.md。
bioprism-research-campaign crate 会在合成研究和脑规划内核之间组合固定且经过依赖检查的阶段，同时将负面发现、人工审查暂停、缺失输入、耗尽、拒绝和未知完成状态保留为不同状态。只有在调用方拥有的协调器原子性地存储了确切的进行中检查点和可信头之后，才会释放线性操作授权；因此，确认丢失后会恢复为 reconciliation_required，绝不会自动重新分派。原生成功制品会由其来源内核重新构建或重放，而不会仅凭自带摘要的 JSON 文档予以接受。
仅传递路径的 MCP 接口 research_campaign_run_offline 让这类有界组合得以使用，同时不会将研究目标、源材料或生成的制品放入工具审计范围。confirm: false 会执行完整预检，但不授权也不写入。已确认的运行仅支持 synthetic_research 和 brain_plan，使用仅追加文件系统协调器，并且只返回类型化状态、摘要、计数和由调用方持有的制品定位信息。这是离线活动运行器，并非完整的外部文献研究：提供方检索、经身份验证的执行日志、模型调用和独立科学验证仍明确属于未来工作或部署边界。
针对现有输出目录的重复且相同的已确认请求仅进行验证：运行器会重新检查仅追加授权链、检查点与可信头的身份、制品文件摘要，以及原生确定性研究／脑规划重放，而不会重新分派工作或创建文件。中断的目录会报告为 reconciliation_required；绝不会盲目恢复。针对现有目标的未确认请求会被拒绝，因为无法再保证使用全新的仅追加目标位置。
在 Agent 中使用
./target/release/bioprism-mcp --root .
使用基于换行符分隔的 stdio 传输 JSON-RPC 2.0。会话遵循 MCP 生命周期：客户端调用 initialize，等待 notifications/initialized 确认，然后才调用工具或资源。fiber_compile 返回 L0 决策契约——目标、判定、已省略的内容，以及充分性声明是否成立——以及一个带版本号、内容寻址的细化句柄，而不返回证据。只有当契约不足以采取行动时，Agent 才会将该句柄传给 fiber_refine；服务会重新编译，并在披露所请求的层之前验证证书摘要。在参考世界中，L0 约为 204 个估算 token，而完整章节约为 1,900 个。
默认情况下，MCP 服务会拒绝向外发起源 HTTP 请求。要启用此功能，请在启动时添加一个或多个 --allow-http-origin <host[:port]> 选项；每个保留的源计划还必须将 retrieval_policy.network 设为 enabled，并在 allowed_hosts 中包含所请求的主机。连接器仅使用纯 HTTP，并拒绝 HTTPS 和重定向。
确保安全的关键不变条件是：每一层都会报告省略内容，因此，即使 Agent 停留在 L0，也仍然知道自己缺少什么。分层会隐藏信息量，但绝不会隐藏存在省略这一事实。路径仅限于 --root 范围内；绝对路径、.. 和符号链接逃逸都会被拒绝。随附的研究契约 JSON schema（包括评估、发布、仪器预检、多模态协调与复制、分析资格认定和协议矩阵回执）以及能力目录，可通过只读 MCP 资源访问，因此客户端无需读取任意文件，即可构建有效文档并分派工作。除非调用时提供 confirm: true，否则 world_index 只会预览其写入内容。
该仓库还提供一个无需依赖项的 Python 客户端，位于 python/。它支持同步和 asyncio MCP 会话，强制执行 initialize/initialized 生命周期，区分传输、协议和远程拒绝错误，限制 JSON-RPC 帧大小，并为 developer_delivery_audit、developer_workbench、developer_workbench_verify、developer_workbench_import、developer_workbench_query、developer_workbench_get、ci_provider_normalize、ci_execution_evidence_audit、agent_mission、capability_discover、mission_evaluator_discover、mission_evaluator_review、mission_evaluator_replay、capability_audit、capability_dashboard、capability_route、adapter_plan、tabular_ingest、conformance_run、release_audit、operations_catalog、ops_acceptance、safety_release_gate、medical_boundary_check、biocapability_evidence_audit、bioql_compile、world_claim_check、observed_world_declare、lineage_audit、preanalytic_apply、contradiction_review、lab_plan、onco_boundary_check、onco_response_assess、onco_worldline_view、onco_classification_check、oncoworlds_identity_join、onco_outcome_analyze、oracle_combine、oracle_reference_panel、oracle_missingness、bioeval_reference_audit、evaluation_worldline_audit、evaluation_reproduction_check、evaluation_trajectory_check、routing_decide、repository_catalog、repository_bundle、repository_impact、telemetry_project、bioatlas_publication_audit，以及完整的 fiber_compile → fiber_refine/fiber_explain/fiber_verify → projection_bundle 生命周期提供轻量辅助函数。类型化评估器候选发现、经审核的绑定、重放、审计、仪表板、交付、证据、发布、适配器计划、表格数据摄取、符合性检查、发布审计、运维、安全、溯源、分析前处理、矛盾审查、推理实验室、Oracle/评估和肿瘤学边界投影，会保留跨领域元数据、架构质量证据、奇偶差异、就绪门槛、明确的阻断项、声明前提、遗漏核算、发布门槛、候选拒绝原因、语义损失边界、符合性检查、夹具漂移、委派拒绝状态、仅供参考的观察结果、存储承诺一致性、服务契约差异、指标欠账、三方验收结论、风险门槛决策因素、未评级维度、结构化临床拒绝、部分聚合发布、隐私排除项、分层证据台账、时间泄漏见证、可复现性差异，以及供运维人员和 SDK 调用方使用的严格发布合取证据。它是 Rust 内核之上的集成基础，并不意味着完整的 Python 数据适配器、基准统计或生物格式生态系统已完善。其编写层现在可以构建与摘要绑定的包、决策单元、确定性变更计划、带版本的 Oracle 判定、参考面板请求、评估请求，以及对有界 FHIR JSON/NDJSON、FASTA、FASTQ、SAM、GFF3、PDB、SDF/MOL、mzML、DICOM、NIfTI、AnnData、VCF、BAM 和 OME-Zarr 的投影审计，还能处理有界异构投影批次，同时将最终健康状态和 Oracle 判定留给 Rust。prism_sdk.ApiClient 和 AsyncApiClient 也支持 docs/HTTP_API.md 中介绍的有界 HTTP 网关。
Python 客户端还提供 capability_route_plan，用于将调用方选择的路由候选项与 MCP 和 REST 上权威的任务预检组合起来。它会返回与摘要绑定的任务和 plan_digest，并明确标记 dispatch: "not_started"；路由审查和预检阻断项会保留结构化形式，且不会分发任何嵌套领域工具。
客户端还提供 capability_route_plan_verify，用于在不分发的情况下重新检查保留的计划；提供原始路由和选择项即可完整重放路由审查，而仅检查形状时会明确报告为 verified_without_route_replay。
对于每个当前或未来的 MCP 域，Python 层还提供具备架构感知能力的回退方案：
tool_catalogue() 会快照实时定义，plan_tool() 会执行有界传输格式预检，
而 tool_checked() 仅在审查后执行。这并不代表域级有效性，也不会抑制拒绝；不受支持的架构功能仍会以警告形式显示。
任务请求还可以通过 mission_preflight()，在调用 Rust 任务执行器之前，对绑定摘要的图、
波次、绑定、授权和各步骤架构进行审查。执行器默认按顺序执行；显式的 execution_mode: "parallel_waves" 策略
会以有界并发宽度和预留输出预算，并发调度各波次中相互独立的成员。
已执行的任务还会返回一份确定性且不含时钟信息的轨迹，记录生命周期、波次、步骤、拒绝、
阻塞、摘要和字节计量的状态变化。
任务请求还可以提供有界的调用方编写的 claim_requests；终态报告随后会包含非语义性的
claim_lineage 投影，将每项声明映射到明确的步骤结果、保留输出摘要、遗漏状态和持久化的非声明。
HTTP 网关会在 /v1/missions/{mission_id}/claims 提供相同的
投影，Python/TypeScript 客户端也提供相应的类型化辅助方法。claimable 仅描述保留证据的状态：
绝不意味着声明属实或已具备发布条件。声明还可以声明指向源步骤输出指针的显式评估器／适配器绑定；
覆盖范围以及指针／拒绝／遗漏状态会分别报告，因此每个域都可以接入具名评估器，而无需赋予编排层语义权威。
多个保留的评估器输出还会将规范摘要的一致／不一致作为明确的佐证公开，但绝不会自动作出裁定。
保留的结果还会区分已拒绝、已阻塞、已取消、输出已省略、指针缺失和评估器成功等行，并包含输出来源／类型／大小和摘要分组。可以将就绪的
mission_evaluator_review 作为 evaluator_review 传回；agent_mission 会在任何嵌套调用之前重新检查其目录摘要和精确绑定行，
然后在报告和声明沿袭中保留审查来源信息。
Rust 执行器还会针对实时 tools/list 定义执行有界的权威 JSON Schema 预检：在接受或规划任务之前检查静态参数，
并在物化上游负载之后、串行或并行嵌套调度之前再次检查绑定参数。拒绝信息包含架构摘要和有界的 JSON 指针诊断，
因此不会将格式错误的调用误认为域级拒绝或成功。
HTTP 网关还提供有界的异步任务作业，支持类型化状态轮询，以及在嵌套调用或并行批次之间进行协作式取消；取消报告会记录已完成和未调度的内容，而不会暗示强制终止或回滚。
POST /v1/missions/preflight 提供相应的同步交接：它会验证原始执行策略和静态架构，返回权威的绑定摘要计划，
并强制将调度标记为 not_started。它绝不会创建作业或调用域工具。
GET /v1/missions 提供有界且确定性的清单，支持按状态筛选，包含生命周期链接以及步骤／拒绝／字节摘要，但不会返回无界的终态报告。
对于浏览器和 Node 使用者，typescript/ 提供了相应的无依赖 Fetch 客户端。它会强制实施请求和响应大小限制、超时与中止语义、类型化 API 错误、SSE 游标解析、Webhook 发件箱生命周期，以及面向证据、BioAtlas、OTLP、运行时、生物伦理和开发者交付工作流的类型化门面。有关兼容性、工作台、任务、密钥处理以及支持架构的完整目录调用约定，请参阅 docs/TYPESCRIPT_SDK.md。toolCatalogue() 和 planTool() 可让任意领域调用在由 toolChecked() 执行前接受审核；missionPreflight() 会在发送 agentMission() 前，将审核扩展到依赖图、绑定和执行策略。远程拒绝会保持可见，不会被视为成功。missionFromRoute() 将通用能力目录与该审核流程连接起来，同时明确保留候选项选择和参数。
对于需要网络边界的部署，仓库提供 bioprism-api。匿名使用仅限绑定到数字回环地址；绑定到通配地址、局域网或主机名则需要 Bearer 令牌。设置 AURORA_API_TOKEN，即可避免密钥出现在 shell 历史记录和进程参数中：
export AURORA_API_TOKEN="<random-token>"
cargo run -p bioprism-api -- --root . --bind 127.0.0.1:8787 \
--mission-state .local/mission-state.json --mission-queue-state .local/mission-queue.json \
--event-state .local/event-state.json \
--reconciliation-state .local/reconciliation-state.json
它通过 REST 和 JSON-RPC 暴露完整的 MCP 工具目录，并提供有界的健康状态／能力路由、可通过游标寻址的事件分页／SSE 快照、与回执关联的事件查询、签名 Webhook 发件箱注册、重试和确认。--mission-state 会添加可选的有界原子检查点，用于保存任务状态、进度、跟踪记录和大小受限的结果元数据；重启后，中断的排队中／运行中任务会标记为失败，而不会被错误地恢复运行。任务检查点使用 schema 2，并包含内容 SHA-256 state_digest；系统接受 schema-1 快照用于迁移，并在启动后重写；篡改过的 schema-2 状态会被拒绝。持久化状态会同时报告摘要和观测时的 integrity_verified 状态。
--mission-queue-state 会添加一个独立的、内容寻址的工厂检查点，用于保存任务租约、幂等类别、尝试次数、暂存／已提交的输出边界，以及显式的启动恢复状态。--mission-queue-max-jobs 和 --mission-queue-max-active-leases 会增加明确的本地队列背压机制；队列状态会报告各资源类别的公平共享限制和观测到的租约占用情况。每次租约尝试也是一个围栏令牌，可防止恢复后过期的尝试提交结果。队列检查点现在是一个执行权限封套：队列状态和有界的哈希链转换日志会一并原子替换；共享同一本地文件系统的协作 API 进程会通过有界锁序列化变更。状态会报告队列摘要和权限摘要、修订版本、事件数、锁状态及完整性结果。POST /v1/missions/queue/authority/release-lock 是一项可归属且经过审计的操作员覆盖操作，适用于已确认锁持有者不再运行的情况。这只是本地共享文件协调机制；它不提供租户隔离、多主机共识或网络分区容忍能力。
GET /v1/missions/queue 会公开该队列投影，但不会返回原始任务规范。过期的幂等工作会重新排队，结果不明确的非幂等工作会被隔离，但不会自动调度任何已恢复的作业；该权限机制是本地恢复和审计边界，不提供多主机调度、提供方身份验证或外部效果完成证明。
--event-state 会检查点保存保留的事件、订阅元数据和带签名的待处理发件箱行，同时绝不持久化 Webhook 密钥；当前 schema-5 检查点采用内容寻址，并包含 SHA-256 state_digest，启动时会先拒绝篡改内容，再恢复记录。它还会保留一个有界、可通过游标寻址的投递尝试日志，记录入队、发送、重试、重放、确认和密钥重新绑定结果；除非工作线程明确确认，否则不会声称掌握接收方状态；含回执的尝试还会保留经过验证的回执 ID 和内容摘要，以便精确联接。schema-1 到 schema-4 检查点仍可读取以供迁移，并会在下一次刷新时升级。恢复的订阅会暂停，直至通过显式的内存内 /rebind 调用重新绑定。它会有意将 gRPC、TLS 终止、分布式调度和外部投递报告为不可用，而不会根据 HTTP 监听器推断这些能力。
GET /v1/recovery 以及 Python／TypeScript 的 recovery_matrix／recoveryMatrix 助手会提供统一的操作员矩阵，将任务恢复、事件行、订阅元数据、待处理发件箱证据、投递尝试来源信息、密钥和外部效果分别列出。GET /v1/operations/snapshot?after=N&limit=M 路由及对应的类型化 SDK 助手会组合该矩阵、有界事件页、事件指标、任务状态计数、持久化摘要、能力传输标志、精确的领域组／工具覆盖情况以及可执行的操作员后续步骤。
同一快照还包含 reconciliation_summary 和对账检查点状态：存储的报告计数会按完成状态、结构上已就绪的记录、明确要求复核的记录、完整性无效的记录，以及证据无效的记录分类。这些只是派生的审计计数；它们不授权执行，也不会提升领域、科学、临床、安全或发布声明。
该摘要还包含各工作流的状态矩阵和不同工作流的数量，因此跨领域视图无法将未观测或失败的能力组隐藏在一个汇总值中。领域投影会将权威工作区能力组与公布的工具目录进行比较，保留缺失名称和遗漏数量，但不会推断语义上的就绪状态。它旨在作为仪表板引导和交接界面：不会返回无界的任务报告，不会执行任何工具，也不会将本地观测转化为科学有效性、接收方接受或自动恢复声明。事件游标仍是权威依据，因此使用者应保存 recent_events.next_after，并在声明事件连续性之前检查 gap。
POST /v1/operations/handoff 会将调用方选定的领域或能力组转换为内容寻址、不会执行的 capability_route 请求。在能力审查和任务预检过程中，它会保留尚未解决的选择器、目录缺口、完整能力组的遗漏项以及明确的后续步骤；它绝不会调度生成的路由或授权执行。
GET /v1/operations/domains?after=N&limit=M 会为每个能力组添加有界的本地活动观测，使操作员能够区分已列入目录但未观测到的工具，以及在所请求游标页中实际产生过事件的工具。这只是活动证据，不代表运行时、科学、安全或发布就绪状态。
GET /v1/operations/gates?after=N&limit=M 会将同一有界分页转换为每个能力组各自的目录、活动、传输完成、汇总评估、领域评估、安全和发布证据门禁。领域评估证据会通过精确名称或工作区目录与已完成的评估工具绑定；它并不代表科学有效性、评估器校准或独立性。已完成的本地调用绝不会被提升为就绪判定：各组仍处于 catalogue_blocked、insufficient_evidence 或 review_required 状态，并且 readiness_claimed: false。
每个组还包含 gates.reconciliation_evidence，它只会通过精确的能力组 workflow_id 与有界的、摘要有效的对账注册表进行联接。missing 表示没有保留匹配的报告，绝不会通过推断视为通过；保留的状态若为 incomplete 或 invalid，则会强制判定为 insufficient_evidence；structurally_ready 仍是要求复核的证据，绝不是发布、安全、临床或科学授权。摘要会公开 groups_reconciliation_blocked；Python 和 TypeScript SDK 也会对相同状态进行类型化，因此所有当前公布的工作区组都遵循相同的失败关闭联接约定。
同一门禁响应现在会为每个组提供提示性的 gates.artifact_evidence 状态。它只统计已纳入摘要验证的工件注册表的记录；匹配依据是经过大小写规范化的显式注册领域，或工件正文中明确指定的 group_id；绝不会根据主题、类型名称或自由文本推断归属。该状态会报告工件类别、验证状态、带有父级链接的记录、匹配依据以及注册表代次／大小。缺少工件证据仍会明确显示，但它不是必需门禁，也不会改变 gate_state 或生成就绪状态。Python 提供带有显式旧版响应回退处理的类型化 OperationsArtifactEvidencePosture；TypeScript 则提供相应的组／摘要状态字段。
交接内容现在包含 operations_gate_acceptance 执行前提；预检会将任务的精确工具与匹配的能力组及当前 gate_digest 绑定；在操作员接受每个组的所有必需门禁之前，可执行的 HTTP 任务会被拒绝。操作员可通过 POST /v1/operations/gate-reviews 持久化该接受记录，并通过内容寻址的 review_id 重放；可执行任务要求保留的审查记录存续于同一个事件检查点中，并且仍与当前证据匹配。
已接受的可执行任务会在任务状态、清单和 /v1/missions/{mission_id}/provenance 中保留 bioprism-mission-execution-provenance/0.1 投影。它会关联审查记录、门禁摘要、领域评估证据、有界预检投影和已接受调度事件；配置 mission_state_path 后，任务检查点也会保留该投影。它是审计和重放边界，绝不构成就绪状态或科学有效性声明。
GET /v1/webhooks/subscriptions/{id}/attempts 路由及对应的 SDK 助手会公开来源游标，并明确标示保留缺口和丢弃行的计数。含回执的记录也可通过 /v1/delivery-receipts/{receipt_id}/attempts 获取，该路由会联接跨订阅的相同证据，但不会声称掌握外部接收方状态。
嵌入式 Rust 使用者可以将受控出口的 DeliverySender 接入 ApiRouter::deliver_once(...)，以确认成功的签名 Webhook 发送，并对有界的可重试／永久失败进行分类，而无需向网关开放任意网络访问权限。
投递分页会显示待处理、可重试、失败、重试次数已耗尽和 secret_rebind_required 状态，并附带最近一次传输错误；POST .../{id}/replay 是一项显式的操作员重置操作，会保留投递 ID、重置尝试次数预算并重新签名，但不会声称投递已完成。
服务路径会在连接线程间使用一个不可变的共享路由器，原子分配请求 ID，并按请求克隆已就绪的 MCP 调度会话。任务、事件、订阅和投递状态均保持独立的有界管理和同步，因此互不相关的领域调用不会因全局路由器互斥锁而串行执行。
同一服务还提供更广泛的工作区：world_validate 在编译前检查世界，
context_compare 运行等工程基线面板，bioworlds_catalog 运行参考垂直切片，modality_catalog 提供检测分辨率和失效模式契约，
modality_support_check 跨 17 个模态系列评估类型化声明资格和分析单位独立性；modality_transport_check 报告损失和保真度，modality_comparability_check 保留以模态为先的拒绝，
而 literature_bind_check 将来源声明绑定到类型化人群和历史时间范围，同时将引文支持与生物测量支持区分开；审核意见不能被悄然洗成一手证据，未声明的人群会被拒绝，标记来源需要记录在案的授权依据，
mutation_family 通过有效多样性验证变形系列，prism_minimize 缩减并重新检查诊断世界，registry_gate 对经证明的基准包采取失败关闭策略，
registry_lifecycle_simulate 通过延续状态、仅追加事件、取代、撤回、晋级、降级和完整性验证，重放本地内容寻址的发布生命周期，
operations_catalog 执行本地／团队拓扑一致性和服务契约审计，同时明确标示未定义的指标，
capability_rank 比较序列化指标向量，而不合并缺失项或权衡项；也可应用已声明的权重并提供敏感性证据，而 research_ci_check 运行声明、数据划分、图表、回归、环境、外传、非声明和溯源谓词，
metrics_profile_audit 为公共卡片构建生成各能力的领先者、测量人群、缺失系统和无争议领先警告，而不凭空编造标量评分，
biocapability_evidence_audit 将指标档案与明确的证据状态结合，涵盖基础依据、信息获取、资源效率、时间有效性、跨模态一致性、因果识别、可复现性、转化成熟度和多 Agent 协调。它会验证支持字段，阻止未来证据和未知维度，保留可见的已声明证据但不将其计为已测量，并且只发布明确请求且所需维度符合资格的声明；可选的信息价值、参考分布、世界线和重新执行子审计仍是有界投影，而非生物学真相或临床推断，
cache_invalidation_simulate 重建类型化缓存键并重放依赖感知的失效处理，涵盖部分未知区域、失败关闭的查找未命中和明确的重新证明；storage_lifecycle_simulate 规划考虑固定状态的热／温／冷分层以及不可复制的配额委托，并提供受预留量保护的核算，
policy_screen 在选择前执行调用方提供的策略规则，并保留类型化拒绝；safety_posture 报告第 13 节的威胁人群，但不声称运行时强制执行；safety_release_gate 应用完整的双重用途风险门控，未评级维度仍会阻止放行；hub_search 执行有界联邦精确属性发现，并提供类型化的权威性、层级、摘要、新鲜度和近似未命中溯源；measurement_compare 检查标准声明，不进行静默的单位或本体强制转换，并返回类型化转换凭证和首个阻止原因；governance_schema_check 检查随附的架构契约，
medical_boundary_check 接受研究用例，并在结构上拒绝临床输出，
tabular_ingest 运行真实的 CSV/TSV 适配器，并独立核算一致性和损失，
observed_world_declare 封存固定的观测世界声明，world_claim_check 执行溯源声明阶梯，hub_resolve 使用摘要和新鲜度溯源解析联邦数据包请求，hub_lock 构建保留传递性溯源的依赖锁，
safety_posture 报告残余威胁人群，而 security_redteam_simulate 重放第 13 节安全闭环，涵盖已确认发现的回归单元、漏洞的顺序披露、评估器／制品信任边界、跨试验反馈路径、事件影响范围遏制门控、取证时间线、哈希关联的审计记录，以及观测与断言的证明。它会在每项结果旁保留关键的非声明：这是有界的契约模拟，不是模糊测试器、运行时沙箱、检测器、凭证撤销器、事件通道、遏制执行器、通知服务或持久审计存储。weave_protocol_catalog 提供类型化的 Agent 行为前置条件。
bioatlas_publication_audit 将图谱覆盖度、可选的证据条件声明就绪状态、审核／卡片渲染和排行榜排名组合为明确的发布目标。它会保留可见的图谱缺口、暂缓评分、未排名条目和缺失证据；公开数值评分必须同时具备受披露门控的卡片结果和证据审计，并且没有明确目标请求时不会生成发布声明。它仍是内存中的契约工作流，而非 Web 发布器、身份服务、检测执行器、泄漏检测器、科学真相判定器或临床审批。
bioethics_action_review 区分研究计划与物理行动，且只有在两项必需的人工审批均已具备时才生成外部转介；bioethics_human_subject_screen 将机构审查、知情同意和结果反馈检查彼此区分；bioethics_dual_use_review 在第 13 节放行门控前增加明确的误用面评估；
bioethics_validation_check 审计证据完整性和独立复现；bioethics_representation_audit 保留未测量和因小样本而抑制的分层，同时拒绝在资源背景不匹配时进行归因。
influence_analyze 在调用方指定的范围内计算数值影响界限，默认仅进行结构分析，并将未知前提与空泛界限区分开来。
Python 和 TypeScript SDK 提供相同的因子范围请求和报告边界，包括硬性预算、尝试方法的溯源、精确与保守有效性，以及类型化未知原因；它们绝不会把不可计算的影响转成无穷大或伪造的数值界限。
routing_decide 仅从明确批准的架构面板中选择；覆盖度或边际较弱时会弃权；若提供任务身份，则会拒绝泄漏留出证据；
Python 和 TypeScript SDK 会保留所选架构、结构化弃权原因、考量的面板、邻域证据、置信度分数和留出检查，而不会把安全默认弃权视为路由成功；
token_context_plan 检查必需令牌闭包、受限数据的干运行隐私，以及仅基于策略的比较，同时保留估算器溯源；bioql_compile 对明确的生物学架构中的单位、参考系、基因组版本、时钟、标签、溯源和成本界限进行类型检查，但不执行查询；weavelang_compile 将源代码编译为确定性的 WeaveIR，并可检查或重放其本地语义，默认采用重放模式，并拒绝改变世界状态的转换。
projection_bundle 基于同一编译章节和证书生成图、超图、时间线和表格视图，保留溯源、保真度和未解决障碍的覆盖情况；
视图主体为可选内容，绝不视为证明。
lens_catalogue 在运行前提供已实现的第 42 节问题、证据要求、范围前提和已声明的拒绝；lens_leakage_check 使用封存的非视觉见证行执行类型化队列泄漏透镜，明确标示不可识别性，且不修复数据划分。
choreography_check 检查序列化多方协议、投影所有角色，并保留有界或无法得出结论的模型检查结果；conformance_run 在运行 FIBER 套件前验证随附固定样例的摘要，并返回非补偿式放行决定。
provider_capability_gate 要求正确性和安全性证据通过后才允许提出运行时／提供方声明；性能值作为测量数据保留，不虚构阈值；任一方未经测试时，跨提供方比较会标记为不确定。
Python 和 TypeScript SDK 提供相同的证据边界，包括类型化声明状态、门控结果、运行见证、测量计数和差异漂移；门控通过绝不意味着已经发生运行时执行，也不意味着未经测量的能力是安全的。
scale_family_split_verify 根据谱系根验证导入的基准层级，并拒绝跨越系列的划分；stewardship_review_check 仅当强制维度、语料支持和独立性均满足时才完成评估器审查，并明确保留未经审查的维度。
quality_gate_run 保留通过、带见证的失败和不可运行的数据质量结果；Python SDK 提供类型化见证、不可运行原因、检查级结果，以及彼此独立的失败与受阻判定集合；TypeScript 则保留序列化门控／检查联合类型和报告形状，不会把不确定的运行转成通过；
ledger_ingest 追加双时态事件，同时提供隔离、幂等性、因果放行、哈希链、时钟异常、时间截点和仅摘要投影状态；Python 和 TypeScript SDK 保留这些准入、放行和投影见证，但不暗示持久存储或实时钟。
fabric_synthesize 根据硬性效果、隐私、预算、保证和终止状态约束，评估类型化 Agent 组合候选，然后返回拒绝映射和 Pareto 前沿，不凭空编造加权胜者。
interweave_workflow_catalogue 提供六个参考工作流，并根据类型化目录推导其 54 项应交付内容，将规范清单与制品可用性区分开来。
epistemic_voi 为明确的证据行动和非自适应组合定价，同时明确列出风险总降低量、已声明成本、净值、行动变化、互补性和穷尽性限制；
Python 和 TypeScript SDK 提供相同边界的类型化问题、信念、获取、价值、组合、行动身份和失败关闭拒绝投影；
epistemic_adaptive_acquisition 将该边界扩展为精确的有限时域策略树：
每种结果都可以停止，也可以选择不同的未使用获取操作，同时明确列出预期终端风险、预期标量化成本、后验分支、状态上限、条件独立假设和失败关闭拒绝；它只进行规划，不执行获取操作，也不声称具备因果、临床、生物学或预测真相。请参阅
docs/EPISTEMIC_ADAPTIVE_ACQUISITION.md；
epistemic_adaptive_execute 是明确的后续边界：它要求计划范围内的提供方授权，逐次验证一个提供方结果是否符合所选分支，保留部分执行和拒绝的前缀，并通过仅凭收据的执行器重放，不提供实时回退。内置 MCP 适配器仅用于模拟，并将其行标记为 simulated；Python 和 TypeScript 提供类型化收据／溯源投影。请参阅
docs/EPISTEMIC_ADAPTIVE_EXECUTION.md；
epistemic_adaptive_costed 提供相同的精确有限时域规划器，支持按组件设置令牌／计算／延迟／金钱／隐私／样本／专家预算，并明确标示标量权重；Python 和 TypeScript 保留规范的七维请求／结果契约。请参阅
docs/EPISTEMIC_COST_VECTORS.md；
版本化的 fiber-query/0.5 契约将相同的未执行获取操作语义带入 FIBER 编译器，并返回绑定证书的命名策略树，其中包含 execution: "not_started" 和 authorization: "not_granted"；Python 和 TypeScript SDK 提供该边界的类型化、可安全重放投影。
interweave 目录现在具备类型化工作流执行绑定，可在全部六个参考工作流身份间传递工作流身份、能力、效果禁令、计划摘要、明确授权和仅凭收据的重放，但不声称具有通用放行权限。interweave_workflow_execute MCP 路由和 Python／TypeScript 门面提供确定性模拟、结构化的未授权拒绝，以及相同绑定下的收据重放。请参阅
docs/WORKFLOW_EXECUTION_BINDING.md。
工作流收据也可以通过 interweave_workflow_execution_evidence 转换为可移植且经摘要校验的证据，之后可导入、查询和获取，而无需重新运行工作流。证据保留由调用方提供的领域／主体标签，并区分观测、模拟和重放溯源；注册表中的记录仍仅是审核证据，而非放行权限。
benchmark_trace_analyze 增加了更深入的基准编译器分析，包括因果、片段、边界和重复分析；Python 和 TypeScript SDK 提供类型化轨迹事件、因果评分组件、差异／判定变体、边界、片段、重复次数和失败关闭拒绝；pack_catalogue 提供 Agent 和生物学数据包组合，但不会将声明转化为测量分数。
pack_health_assess 对观测校准、简单基线、污染、预言机状态和物化情况运行类型化数据包健康门控，将每项发现绑定到数据包摘要，并拒绝为无法报告的修订版打出数值分数。
pack_catalogue 提供相应的有界声明清单，包含类型化轴、预言机上限、发布顺序和重复签名审查候选项；它不会将组合声明转化为观测到的性能。
foundation_contract_check 将可证伪契约的可接受性、安全细化、声明适用性、相对于世界类别的反事实强度、揭示策略和转换平面一致性分别作为独立门控进行验证。
Python 和 TypeScript SDK 将这些门控作为类型化子报告提供，并将传输成功响应与已接受的契约或已授权的生物学声明区分开来。
world_generate 根据有界的 WorldSpec 创建确定性的合成世界／查询对，通过类型化运行时解析二者，并返回精确摘要和结构验证；
hub_submission_review 检查公开提交契约，并可通过独立验证证明重放仅追加式审核；
telemetry_project 应用类型化脱敏并报告语义损失，还可选择评估观测与断言的运营指标。这三类接口都只是本地契约工作流：它们不会向网络发布内容、验证身份、持久化 Hub 台账、导出 OTLP、执行模型或提出临床声明。
factory_lifecycle_simulate 增加确定性的租约、到期、幂等性、补偿、隔离和原子提交重放；factory_authority_verify 审计持久化队列封套和有界转换链，但不分发工作；hub_disclosure_review、hub_card_render 和 hub_leaderboard_render
artifact_registry_audit 在整个能力界面中索引任务、评估器、协调和领域制品的精确内容。它会保留验证状态、已声明的父边、缺失父项和有界谱系遍历，同时明确拒绝根据摘要或注册表记录推断因果溯源、科学有效性、临床安全性、发布权限或外部效果是否完成。
可信边界还会自动将任务报告、评估器重放、经验证的证据包导入和摘要有效的工作流协调结果投影到此共享索引。每个响应都带有 artifact_registry 投影，其中包含精确的注册表摘要或明确的索引失败信息；除非调用方有意注册，否则通用领域工具输出不会被索引。
artifact_registry_audit 的 operation: "domain_evidence_lineage" 是同一索引中专用于接收流程的读取模型。它可按精确内容、请求、响应、接收流程、来源计划、主体、来源工具、结果或领域身份，筛选 29 个能力组中的任意组；每条返回记录均保留可恢复的请求／响应摘要、直接声明的父项状态、来源计划 plan_digest 与已索引内容摘要的绑定，以及反向的直接子项链接。MCP 操作、GET /v1/domain-evidence/lineage、bioprism evidence domain-lineage 和同步／异步 Python、TypeScript 门面均保留游标边界，并区分缺失的父项、保留的父项和仅被声明的摘要。这只是结构化谱系视图：摘要、父边、子边或接收结果都不会成为执行、因果溯源、科学、临床、提供方、放行或就绪权限。
domain_decision_readiness_audit 是下一个跨领域策略门控。它接受调用方提供的同主体规范报告和明确链接角色，然后评估必需组／领域、支持和资格下限、矛盾／拒绝策略、审查状态、报告链接以及可选的谱系父项要求。其 blocked、incomplete、review_required 和 ready_for_human_review 状态都是结构性处置，不是科学、临床、放行、执行或真相声明；readiness_claimed 保持为 false，执行状态保持为 not_started。所有当前领域组都可以使用该 MCP 工具；通用 REST 分发器以及同步／异步 Python 和 TypeScript 客户端保留相同的摘要绑定审计和已索引制品。
domain_decision_readiness_query 和 GET /v1/domain-decision-readiness 提供有界、按摘要排序的保留读取模型，支持精确的主体／状态／策略筛选、游标分页和可选审计正文；readiness query 对本地制品检查点提供相同查询。
工作流组合和协调结果可以携带经验证的 readiness_audit 摘要，并选择启用 policy.require_readiness。该门控与任务预检和完成状态相互独立：它记录结构性决策状态，而非执行授权或领域真相。
carry disclosure ratchets、失败关闭评分发布、可比性条件和类型化未排名条目，纳入可供 Agent 调用的公共 Hub 投影。release_audit 将必需的注册表、数据包、质量、一致性、research-CI、运营和数据包健康门控组合，同时保留仓库影响和开发者平台诊断作为参考证据。这些接口仍是有界的本地功能：它们不会创建持久队列、身份提供方、Web UI、CI 执行、部署或网络发布。数据包层现在支持确定性的离线 Ed25519 验证，以及由调用方显式提供的密钥注册表策略层，用于角色、委托、轮换、撤销、生成方绑定和有效性。该注册表是有界的本地快照，并非外部身份、透明度、时间戳或放行授权服务。
Python 和 TypeScript SDK 将工厂结果作为有序类型化轨迹提供：成功租约、恢复变体、暂存输出不可见性、已提交结果快照、被隔离和列入死信的任务，以及失败关闭的操作拒绝，均可在同步、异步、MCP 和 HTTP 门面中分别检查。
storage_lifecycle_simulate 增加了对应的类型化存储边界：调用方时段下的热／温／冷计划、固定对象保护、跳过层级的见证、明确的干运行／应用核算、考虑预留量的配额计费、释放、不可复制的委托／吸收，以及可重建的原始类别归因，均可检查，而不会移动字节或创建调度器。
registry_lifecycle_simulate 将相同的证据规范带入基准发布：经证明的数据包预检、序列化索引完整性、发布／晋级／重新评估／取代／撤回、查找／历史／修订／验证操作、仅追加日志状态和延续索引均采用类型化表示，同时将无效数据包和失败操作保留为彼此独立的失败关闭记录。
cache_invalidation_simulate 增加了相应的可复现性边界：组件完整的键架构、跨构建策略、已声明与不透明依赖图、完整与部分失效、明确的干运行／应用状态、有原因的前后未命中、未经证明的条目和有归因的重新证明均采用类型化表示；若无法证明条目当前有效，则不会提供该条目。
hub_disclosure_review 增加公共 Hub 的披露边界：不可变的摘要键控递进、污染见证、数据划分完整性判定折叠、标题附注和评分暂缓拒绝均保持独立且可重放。干净的数据划分判定不会变成保密声明；没有明确确认时，可见基准也不会变成不加说明的标题数字。
hub_card_render 增加渲染器边界：卡片携带由审核状态决定的发布状态、访问权限、验证、溯源、限制、非声明，以及带标签的已发布／暂缓评分；披露或发布门控失败时，仍会保留卡片，同时将其数值评分设为 null。
hub_leaderboard_render 和 bioatlas_publication_audit 完成组合式公共界面：已排名和未排名条目均保留类型化原因和范围限定的非声明；图谱覆盖度、证据条件声明、卡片评分附加和明确发布目标则作为彼此独立的门控，并采用失败关闭阻止策略。
hub_submission_review 提供此前的接收和审核状态机，包含仅追加事件、原因、验证证明和撤回墓碑；拒绝阶段均明确保留，且该端点仍不验证身份或向外部发布。
runtime_execution_simulate 在确定性的进程内世界中运行有界序列化效果程序，返回策略和预算证据，证明完整重放，并可开启分叉后缀以观察状态并比较差异。Python 和 TypeScript SDK 提供类型化运行时效果、磁带和模拟投影，以及完整的生物伦理审查系列；它们在 MCP 和 HTTP 中保留授权／拒绝、模拟溯源、部分重放、物理转介、机构审查、双重用途评估、验证成熟度和代表性缺口，但不声称执行宿主操作或获得机构许可。megafactory_twin_audit 根据备选模型评估机理反事实，并在符号不稳定时不授予预言机状态；megafactory_placement_audit 检查工作者能力、证明、预言机独立性、本地性转移、隔离和重复效果类别。这些仍是本地契约工作流：它们不提供容器、外部状态恢复、真实工作者、持久隔离、生物校准或分布式调度。
trace_analyze 导入原生 JSONL 轨迹，并明确标示导入损失；trace_otel_ingest 则将有界 OTLP JSON span 映射到相同的 Event IR，同时保留来源、解析父项并核算语义损失；Python 和 TypeScript SDK 保留规范化事件预览、映射计数、损失类别和编译就绪边界。
轨迹工具验证因果顺序，
为承载决策的审核候选项排序，并比较无损且通过的轨迹，找出首次差异。
它们返回需经过审核的 CellProposal 预览；不会重放工具、缩减状态、导出 OTLP 或发布 Decision Cell。
lineage_audit 检查样本的祖先关系、质量、时间、材料、制品和身份证据；
preanalytic_apply 运行真实的测量前变异后置条件、系列空白对照、响应可用性，以及可选的调用方阈值可检测性。
contradiction_review 提出多模态解读、筛选可接受的解释、检测答案线索、为判别性证据排序，并区分已解决、尚未检查和无法解决的状态，但不选择正确模态。
lab_plan 为已声明证据排序；obligation_gate_check 执行高遗憾门控，而
atlas_report 保留能力覆盖债务、故障不一致、已测量与未测量缺口，以及可选的门控复合指标；Python 和 TypeScript SDK 明确保留缺口省略、证据深度、系列缺失和复合指标拒绝，不会将未测量能力呈现为零。
atlas_surface_audit 增加 atlasx 发布界面：携带分母的 CapabilityGrid 覆盖度、命名债务清偿、暂缓的故障浏览、明确的比率分母和声明可靠性。SDK 保留相同层级和失败关闭策略阶段；请参阅
docs/ATLAS_SURFACE_AUDIT.md。
ops_acceptance 报告类型化运营验收结果，不会将无法验证的标准判为通过。ops_capacity 投影已具备资格的工作和需求，拒绝无界工作或静默降级。bundle_verify 重新计算随附结果数据包的内容，并明确列出已引用、未重新计算和溯源受限的条目；它还接受明确提供的 Ed25519 PubliclyAttestedBundle 和验证密钥，检查用途、密钥身份、签名时间和调用方声明的密钥有效性，但不声称身份由注册表支持，也不声称已从外部获取闭包。
完整的线缆格式、威胁模型边界和 SDK/MCP 映射记录于
docs/BUNDLE_SIGNATURES.md。
oracle_reference_panel 保留独立读者调用、少数意见证据、裁决盲法和未解决的分歧。oracle_missingness 在明确的调用方策略下检查缺失信息的性质、完整案例的可接受性和小单元外传。
adaptive_panel 审计聚类评估证据、选择下一批有界候选项，并在覆盖度或停止下限不达标时拒绝生成可报告估计值；Python 和 TypeScript SDK 保留审计总数、覆盖不足、暂缓估计值、聚类与朴素区间、选择记录和比较拒绝。posterior_gate 将能力级后验向量与带理由的放行标量、覆盖度下限、否决权和敏感性分析区分开来；Python 和 TypeScript SDK 保留这些层级和类型化失败关闭拒绝。oracle_combine 组合分层判定而不进行多数表决，并保留不可确定性、被抑制的覆盖、不可接受证据和分歧见证；其 Python 和 TypeScript SDK 投影现已保留嵌套预言机身份、可接受性、处理路径和解决状态。请参阅
docs/ORACLE_COMBINE.md。
bioeval_reference_audit 验证参考质量归一化，并报告分布式真值、模态置信度、熵、离散度归因、未解决范围和不可评估范围；它不会将省略的状态视为零，也不会将参考信息简化为标签；SDK 保留类型化参考、解决状态和离散度层级。请参阅
docs/BIOEVAL_REFERENCE_AUDIT.md。
evaluation_worldline_audit 区分未来信息泄漏与悬空上下文引用，
evaluation_reproduction_check 认证重跑输出，但不会将可复现性提升为生物学有效性；evaluation_trajectory_check 使用有界的即时／下游后缀评估已声明的路径属性。SDK 保留类型化的可访问性时钟泄漏见证、悬空引用对、有序复现判定、已协调的差异／缺失计数、失败关闭的有效性拒绝、步骤／属性／结果台账、恢复转换和有界后缀完整性；请参阅
docs/EVALUATION_WORLDLINE_AUDIT.md 和
docs/EVALUATION_REPRODUCTION_CHECK.md 和
docs/EVALUATION_TRAJECTORY_CHECK.md。
runtime_effect_check 在明确的默认拒绝策略下授权效果，但不会执行效果；runtime_tape_verify 验证哈希链式世界磁带、类型化检查点恢复和制品台账、模拟溯源以及首次差异。请参阅 docs/RUNTIME_TAPE_VERIFY.md。
runtime_execution_simulate 在确定性的进程内世界中运行有界程序，并保留类型化记录／重放、策略日志、预算和分叉证据；请参阅
docs/RUNTIME_EXECUTION_SIMULATE.md。
onco_boundary_check 将研究输出与个体临床用途区分开来，保留部分放行计数、升级路由和失败关闭的标识符拒绝；请参阅
docs/ONCO_BOUNDARY_CHECK.md。onco_response_assess 明确标示治疗后进展、阈值敏感性和不可识别的变化状态。
其版本化投影将调用类别、未确认读数、治疗窗口元数据、标准分歧、敏感性翻转和假设可识别性区分开来；请参阅
docs/ONCO_RESPONSE_ASSESS.md。
onco_worldline_view 区分采集、记录、放行和 Agent 可见性时钟，报告生物学和记录的排序索引，并在调用方指定的截止点提供版本化可见性分区。其类型化 SDK 投影会拒绝伪造的时钟副本、排序索引和泄漏分区；请参阅 docs/ONCO_WORLDLINE_VIEW.md。
onco_classification_check 运行集成分子标准表，不会将未采集的检测视为阴性；其类型化投影保留全部五种解决状态、义务、已满足的证据和面板状态核算；请参阅docs/ONCO_CLASSIFICATION_CHECK.md。
oncoworlds_identity_join 检查参与者、病灶、样本、疾病时期、关系和允许用途的边界，并返回带有类型化连接拒绝、证据计数和桥接授权依据的版本化决策记录，而不是静默丢弃跨模态不匹配；请参阅docs/ONCOWORLDS_IDENTITY_JOIN.md。
oncoworlds_model_transport 检查模型系统结果是否可以承载已声明的、有损研究声明并应用于患者，并返回版本化投影，涵盖模型身份、传代特异性保真度、建系选择、技术／生物学重复、迁移假设和类型化失败关闭拒绝类别；请参阅docs/ONCOWORLDS_MODEL_TRANSPORT.md。
oncoworlds_methylation_classify 保留 QC 弃权、阈值、校准和肿瘤含量的附注，而 oncoworlds_methylation_compare 则保留受版本条件约束的分类器分歧。两者均提供版本化的结果／差异、阈值、评分覆盖度和分类器变更投影；请参阅
docs/ONCOWORLDS_METHYLATION.md。oncoworlds_radiogenomic_check 在接受跨模态声明前，检查参与者安全的数据划分、仅使用训练数据拟合特征、样本与肿瘤的目标范围、机制分层和已声明的迁移假设。即使支持不成立，其版本化投影仍保留被阻止的句子、设计摘要、必需／已声明的迁移假设和拒绝分类；请参阅
docs/ONCOWORLDS_RADIOGENOMIC_CHECK.md。
onco_outcome_analyze 要求先明确估计目标，才会解读单个受试者的随访；它区分失访和竞争性死亡导致的删失，并报告延迟入组偏差。其版本化类型化投影绑定终点策略、事件／删失标签、延迟入组暴露，以及完整／信息性偏差标记；请参阅 docs/ONCO_OUTCOME_ANALYZE.md。
oncoworlds_clonal_history_check 根据细胞组分审计候选历史，并将多个兼容历史保留为类型化歧义，而不是选出其中一个；其版本化投影保留各候选的拒绝类别和候选核算（请参阅 docs/ONCOWORLDS_CLONAL_HISTORY_CHECK.md）。
oncoworlds_clonal_evidence_check 将该边界扩展到样本晋级、复发／耐药解释集合、检测灵敏度、已声明的拷贝数转换和治疗归因。它保留采样区域界限和时间因果拒绝，而不是凭空编造单一系统发育关系或治疗机制；请参阅
docs/ONCOWORLDS_CLONAL_EVIDENCE.md。
oncoworlds_entity_world_check 组合溯源选择、变异机制、稀有类别基准、病灶聚类和竞争事件防护措施。请求的各章节保留各自独立的可接受性和拒绝证据，而顶层报告只协调请求的章节；请参阅 docs/ONCOWORLDS_ENTITY_WORLDS.md。
literature_bind_check 通过 MCP 和两个 SDK 提供相同的失败关闭文献边界：
将来源绑定到范围，并不意味着允许将其用作测量；成功绑定的声明最多只能作为 published_claim_support 引用；请参阅
docs/LITERATURE_BIND_CHECK.md。
模态支持边界的文档见
docs/MODALITY_SUPPORT_CHECK.md。
模态迁移边界与 SDK 契约一同记录于
docs/MODALITY_TRANSPORT_CHECK.md。
Python 和 TypeScript SDK 将 OncoWorlds 工作流作为类型化 MCP 和 HTTP 投影提供，保留领域拒绝、QC 弃权、受版本条件约束的分歧、迁移假设、克隆歧义、时代／站点可比性、资源缺失、描述符边界和亚组区间，但不声称进行临床分类或判定患者级真相。请参阅
docs/ONCOWORLDS_SHIFT_EQUITY.md。
stress_profile 和 stress_report 遍历生物学压力系列，报告破坏点、生成器缺陷、混杂、有效样本量和未解决的测量问题，而不会把稳健性简化为单一评分。
Python 和 TypeScript SDK 以有界序列化请求类型提供这两种压力工作流，并提供强度阶梯、可识别性、必需／探测关系和受保护的最差系列比较的类型化投影；存在缺陷或不可识别的系列会从该比较中排除，而不会被当作证据进行排名。
developer_platform_status 验证 cookbook、演练状态、诊断、退出代码审计和已声明的变更影响界面，同时明确标示外部 SDK／CI 制品。
Python 和 TypeScript SDK 提供该投影，包含已协调的演练状态、模块分类计数、cookbook 遗漏核算、诊断和退出代码行、已声明的契约界面、外部制品状态和可选的完整详细证据；本地检查通过绝不意味着已经执行外部 SDK、CI、gRPC 或实时调试器界面。
sdk_registry_check 验证序列化插件清单、计算整体／核心摘要、报告归因信任证据，并根据明确的宿主策略尝试确定性注册表准入；无效声明和能力冲突不会返回部分解析结果。
Python 和 TypeScript SDK 提供两种拒绝阶段，以及成功时的摘要／信任／注册投影，但不暗示动态加载、签名、隔离或插件执行。
developer_delivery_audit 将这些本地平台和仓库契约，与可选的影响、SDK 准入、一致性、提供方、治理文档和放行证据组合起来。它要求明确的就绪目标，保留可见的缺失外部 SDK／CI 制品，并且绝不会将部分绿色结果或未经保护的演练声明变成放行决定。
workspace_capabilities 报告主要的生物学、评估、变异、安全、编排、运营和文档界面及其实际传输方式；repository_catalog／repository_bundle 则提供有界且感知路由的文档图访问。文档数据包保留受保护闭包、路由缺陷、遍历完整性和省略项影响；显式请求渲染后的 Markdown 时，若超出调用方提供的限制则会失败，而不会截断内容。repository_impact 为发生变化的模块计算保守的入向依赖闭包和类型化传播停止点，并将受影响的任务路由保留为明确的失效证据，而非语义差异声明。
跨领域的 capability_route 响应还会报告各需求对应的候选领域和汇总 route_coverage 台账，让 Agent 在构建明确任务前检查所提议的路由是否覆盖目标领域。Python SDK 通过 CapabilityRouteReport.from_wire(...) 和同步／异步 capability_route_report(...) 辅助方法提供相同证据；它们会协调各需求计数、候选台账和有界建议溢出，同时保留原始路由供审计。随后，capability_route_review 提供跨领域交接检查点：它检查调用方选择的候选项和依赖波次，生成受阻或就绪诊断，并明确区分任务预检与执行。其可选的 validate_schemas 模式会报告权威的所选工具架构摘要和问题路径，但不会将架构一致性变成领域就绪状态。每项审查还带有确定性的内容寻址 review_id，该标识根据路由溯源、调用方选择和验证模式派生，可在不同传输和事件记录间可靠关联同一交接。
现代路由响应还会额外附加单独的 evidence_digest，涵盖所选候选组制品和工作流协调状态、注册表代数以及有界计数。每项需求都保留其 candidate_group_evidence 行，以便在审查前通过发现结果展示缺失或观测到的保留证据；这是仅供参考的时点观测，不是执行、就绪、授权、科学有效性或放行声明，并且有意不纳入受目录绑定的 route_id。
capability_route_review 现在会通过 evidence_binding、审查身份和生成的任务草案验证并传递该摘要／范围。其明确的 carried_forward_not_recomputed 状态可防止保留的发现观测被悄然丢弃或提升为执行／就绪声明；旧版路由会报告 present: false。
capability_route_plan 通过将完整路由审查与权威任务预检边界组合，补齐公共交接环节。它只接受调用方选择的候选项和明确参数，可携带可选的声明／评估器／工作流绑定，返回生成的任务和 plan_digest，并在路由审查或预检受阻时以 dispatch: "not_started" 失败关闭。它绝不会分发嵌套工具，也不会将路由证据变成授权；调用方必须在调用 agent_mission 前检查预检结果。
capability_route_plan_verify 提供对应的非执行重放边界：它重新运行任务预检，可选择根据调用方提供的输入重新计算路由审查，并显示摘要和身份不匹配情况，但不会把缺失的重放输入视为当前成员资格的证明。
现在可以将经过审查的交接直接作为 agent_mission 或 /v1/missions/preflight 中的 route_review 提交。任务边界要求就绪审查必须与所提交的目标和精确序列化步骤相匹配，将审查／路由／目录身份绑定到计划摘要，并保留精简的证据状态，但不授予许可或就绪状态。草案变更、过期发现或被篡改的证据绑定会在分发前被拒绝；不含证据的旧版审查仍在结构上受支持，并会明确标示绑定缺失。
同一经过审查的交接也可以通过 domain_workflow_instantiate 跨越工作流模板边界。构建规范化步骤后，生成的任务会保留精确的路由审查；持久队列只公开其 spec_digest 和精简溯源，任务检查点会在重启后保留该投影，评估器重放会将其标记为 absent、valid 或 invalid，工作流协调则会将其与实例化的工作流进行比较。这些关联增加的是完整性证据，不会将路由审查转化为授权、执行或领域结论。
domain_workflow_catalogue 补上了发现与规划之间的下一处缺口：它为 29 个能力组中的每一组生成一个确定性、摘要绑定的工作流模板，其中包含可用与缺失的工具定义、各工具的架构／证据契约，以及参考性的词项阶段。每个模板还带有领域契约，明确列出范围审查、工具可用性、参数预检、执行策略、证据保留、拒绝／省略核算和完成审查，但不编造领域语义。domain_workflow_instantiate 要求明确指定工作流、任务、目标和步骤列表；它会拒绝超出该组已声明范围或不存在于权威 tools/list 中的工具，拒绝超出范围的策略允许列表，验证任务 DAG，为所请求的执行推导最小范围允许列表，生成步骤级证据计划，并附加权威的 MCP 不分发架构预检。MCP、REST、CLI、Python 和 TypeScript 均提供相同内核。有效工作流仍只是计划，不是许可、科学证据、临床指导、部署就绪状态或执行。
domain_workflow_scaffold 是跨越相同 29 个组的有界规划捷径：默认在每个参考阶段选择一个实时可用的工具，或接受明确的工具列表和各工具参数映射，然后生成确定性的 domain_workflow_instantiate 载荷。每项目录工具契约都包含有界参数架构事实，且脚手架会在返回前运行权威 MCP 预检。缺少必需参数时会明确产生受阻的预检结果，绝不会以无害默认值替代。响应始终保留 execution: "not_started"、dispatch: "not_started" 和 readiness_claimed: false，因此该便利界面不会悄然变成执行器或就绪凭证。MCP、REST、Python 和 TypeScript 提供相同的脚手架契约。
实例化的任务还会携带有界的 workflow_binding，其中包含工作流、目录、领域契约和证据计划摘要，以及重建分发后精确范围所需的契约快照。该绑定会作为结构和溯源信息进行验证，不是授权令牌、就绪声明或领域结论。
domain_workflow_portfolio 可组合最多 64 个明确实例化的工作流，用于多领域规划。它会独立运行每个组、添加权威的不分发预检、保留各项目的拒绝诊断，并明确标示目录范围是完整还是部分。可以整体检查组合内容，而不会隐藏仍需调用方补全的领域特定参数；portfolio_ready 绝不授予执行权限或领域有效性。
CLI 通过 bioprism workflow portfolio --requests <path> 提供相同边界，接受 JSON 请求数组，或包含 requests 和可选 policy 的对象；--allow-partial 和 --require-complete-catalogue 会在 Shell 自动化中明确显示两个最重要的范围决策。受阻组合在 --json 模式下会返回完整的逐项诊断；未就绪时会使用断言失败判定，同时将 dispatch 和 execution 保持为 not_started。
domain_workflow_portfolio_verify 是多领域审计的保留式延续：它重新计算组合摘要和覆盖度，独立验证每个保留项目，可选择重放按索引对齐的原始请求，并保留各项目的摘要、身份、重放和任务预检不匹配情况。CLI 通过 workflow portfolio-verify --portfolio <path> [--replay-requests <path>] [--require-replay] 提供此功能；REST、MCP、Python 和 TypeScript 提供相同的有界契约。验证仍仅是审查证据：它绝不分发、重试、恢复、授予就绪状态或确认领域有效性。
domain_workflow_verify 是重新审查前对保留交接进行的门控：它验证当前目录和契约身份，检查工作流绑定和任务投影，重新运行权威任务预检，并可选择重放原始有界实例化请求。它报告精确的不匹配代码和精简摘要见证，区分完整重放与 verified_without_replay，并严格保持非执行状态，dispatch 和 execution 均为 not_started。
developer_workbench_verify 提供类似的编写／笔记本交接审计：它重新计算当前会话审计，重放保留的仪表板查询，并可选择重放原始 CI 请求，同时比较报告和审计摘要。MCP、POST /v1/developer-workbench/verify、CLI（bioprism workbench verify）、Python 和 TypeScript 提供相同的不匹配见证和策略控制。它绝不执行单元、写入 YAML、联系 GitHub、运行 CI 或授予放行权限或领域权限。
保留式 workbench 注册表使该审计可持久保存，但不会冒充 workbench 数据库：developer_workbench_import、developer_workbench_query 和 developer_workbench_get 仅接受结构有效且摘要已规范化的报告，提供确定性摘要排序筛选／游标，并且仅在明确请求时返回完整报告。相同契约还可通过 POST/GET /v1/developer-workbench/reports 和
GET /v1/developer-workbench/reports/{workbench_report_digest} 使用，并可通过 --workbench-state 进行原子且可安全重启的检查点保存，还提供明确的持久化状态／刷新路由。CLI 提供 workbench import、workbench query 和 workbench get；Python 和 TypeScript 提供类型化 MCP 和 REST 门面。注册表最多容纳 512 份报告和 32 MiB 快照；导入／恢复时会验证每份报告和快照的摘要，并且绝不执行、重新评估或授权保留的 workbench 输出。
domain_workflow_reconcile 是对应的执行后审计：它将保留的 agent_mission 报告或经验证的证据包重新绑定到实例化记录，检查计划／结果／轨迹一致性，保留拒绝和省略情况，并明确标示结构性完成就绪状态，但不会重试或分发工具。其 complete 状态仅表示证据状态，任何领域声明仍须经过审查。
协调注册表的延续功能使该审计可持久保存并可检索：通过 POST /v1/domain-workflows/reconciliations 导入摘要有效的报告，使用有界游标查询精简的任务／工作流／计划／状态索引行，并通过其 reconciliation_digest 获取单条记录。使用 --reconciliation-state <file> 可启用原子且可安全重启的检查点；启动时会验证快照和每份报告的摘要，明确的持久化状态／刷新路由则提供检查点状态。MCP 提供相同的导入／查询／获取工具，CLI 提供 workflow reconciliation-import 和 workflow reconciliation-query，Python／TypeScript SDK 提供类型化 REST 和 MCP 辅助方法。注册表记录仅用于审计查找：它绝不恢复、重试或重新评估任务，也绝不认证溯源或科学、临床、安全或放行声明。
当可执行任务包含有效的 workflow_binding 时，权威 MCP 执行器会在终止执行后自动运行此结构性协调，并将完整且摘要有效的记录导入共享 REST／MCP 注册表。任务响应仅公开精简的 workflow_reconciliation 链接、完成／证据／完整性状态和幂等导入结果；完整记录仍可通过协调查找路由获取。协调失败会作为明确的 fail_closed 响应保留，绝不会将任务成功提升为就绪状态。若已配置协调持久化，API 同步调用会在返回前保存该共享注册表的检查点；异步任务工作者则会在发布终端作业状态前保存检查点。这使相同的分发后审计可供运营门控和重启恢复查看，但不会自动让门控通过。
在配置 --artifact-state 时，同一制品索引也会由同步 REST／MCP 分发和异步任务工作者创建检查点。自动索引仅是审计投影：它不会增加溯源、科学有效性、授权或放行就绪状态。
mission_evaluator_discover 通过摘要绑定的目录，为工作区的每个能力组提供明确的评估器候选项，从而补充工具路由。它可按意图、组、领域、任务级别或适配器 ID 筛选，并返回用途、候选证据工具和 RFC 6901 指针示例。每行都标记为 candidate_only：发现过程绝不运行评估器、验证领域语义或裁决声明。Python 和 TypeScript SDK 提供相同的类型化投影，供调用方在向 agent_mission 添加明确的 evaluator_bindings 行之前选择适配器。
mission_evaluator_review 是发现后的非执行检查点：它将调用方选择的声明 ID 绑定到摘要有效的候选适配器，验证候选项成员资格、领域支持、唯一选择 ID、每项声明的限制和 RFC 6901 输出指针，然后返回就绪的绑定脚手架或有界修正发现。审查就绪后仍须通过 agent_mission 验证；该检查点绝不执行评估器或领域工具。
mission_evaluator_replay 是任务完成后的非执行审计：它重新检查保留的适配器／领域行、输出摘要形状、结果计数、分歧状态、拒绝／省略状态，以及相对于全部 29 个评估器组的结构性覆盖。它可为每个适配器生成四种非语义固定样例变体，同时将 execution: "not_started" 保持不变；重放是审计和覆盖度工具，不是评估器执行，也不是科学／临床／放行判定。
持久化 HTTP 路由 /v1/missions/{mission_id}/evaluator-replay 增加了有界、考虑重启的查询：retention.mode: "full" 会公开保留的重放结果，而 "summary_only" 则在大型报告正文被裁剪后公开摘要、计数、覆盖度、发现和省略证据。Python 和 TypeScript 客户端通过类型化查询辅助方法保留这一差异；两种模式都不会重建原始输出或分发评估器。
相邻的 /evaluator-replay/compare 路由检测目录摘要漂移，并检查被引用的适配器在当前目录中是否仍有绑定。它会明确报告摘要级比较与精确历史行差异之间的边界。现在，审查会保留全部 29 行适配器记录的有界内容寻址快照，因此有效快照可精确给出新增／移除／变更／未变 ID 和变更字段列表；仅含摘要的旧检查点则会明确标示其行差异限制。持久化 /evidence-bundle 路由随后会将任务状态、保留和省略证明、可选原始结果／轨迹、重放结果、目录漂移、执行溯源、可导航链接和确定性数据包摘要导出为一个有界制品。
POST /v1/evidence-bundles/verify 和 MCP 工具 mission_evidence_bundle_verify 会重新计算该制品的规范摘要和保留结果摘要，但不会执行任何领域或评估器工具。
这两个路由都保持结构化和非执行状态，Python／TypeScript SDK 提供相同的比较、导出和验证契约。
注册表延续功能增加了 POST /v1/evidence-bundles，用于独立验证和幂等导入；它还支持按摘要排序的任务／领域查询、内容哈希查找，以及通过 --evidence-state <file> 启用的原子且可安全重启检查点。MCP 提供相同的导入／查询／获取内核，CLI 提供 evidence import 和 evidence query。恢复的数据包会重新验证，但绝不恢复执行，也不会变成溯源、科学、临床或放行声明。
capability_dashboard 提供这些路由下方的有界操作员视图：它将实时目录绑定到权威 MCP 架构，报告可调用／部分可调用／仅声明的组，分别统计 crate／CLI／Python／MCP 界面，并标记缺失的传输方式，而不会假装已执行某个已声明界面。其 dashboard_digest、筛选和截断警告让调用方在为任务选择工具之前即可复现清单；请参阅
docs/CAPABILITY_DASHBOARD.md。
任务／委托检查交接也可通过摘要绑定的
docs/EXECUTION_PROVENANCE.md 投影获取。
ci_execution_evidence_audit 补齐下一个编写边界：它重新生成规范 workbench CI 计划，将调用方提供的运行证据绑定到该计划的摘要和精确检查集，要求每项检查都提供结果摘要，并将提供方／调用方溯源与结构化验证区分开来。完整且通过的证据可以生成有界的 ci_evidence_ready 交接信号，但绝不声称已联系 GitHub、已获取日志、已验证签名，或已确立部署／科学有效性。
ci_provider_normalize 接受有界的 GitHub Actions 格式、GitLab CI 或通用提供方载荷，并将其投影为该审计所需的精确 CiRunEvidence 封套。缺失的提供方结果摘要会根据提供的检查对象派生并加以标记，而未知和未通过状态仍会保留；规范化绝不联系提供方、验证签名、获取日志或将调用方提供的数据变成经认证的执行真相。
对于 GitHub 使用者，仓库还提供无依赖的组合操作
github-actions-evidence。它同时支持手动提供的有界检查文件，以及通过 GitHub API 检索单次运行及其作业的认证发现模式。启用 collect-evidence: true 后，发现模式还会检索最多 128 条制品元数据行，并根据作业响应生成有界作业日志定位符；默认情况下不会跟踪这些定位符。显式启用 download-evidence: true 后，操作会跟踪这些 HTTPS 定位符（或手动提供的制品／日志 URI），每个响应最多 16 MiB、每次收集最多 256 MiB，然后使用本地检索到的响应字节的 SHA-256 替换行摘要。各行保留明确的摘要范围（provider_metadata、caller_declared 或 local_response_bytes），可选的证明 subject_digest 值会根据指定行或运行摘要进行检查。重定向仅限 HTTPS，且绝不会携带 GitHub 令牌。归档不会解压，日志不会解读，证明不会进行签名验证。两种模式都会生成相同的规范提供方载荷和摘要；收集模式还会生成单独的封套／摘要、行计数，以及稳定的下载模式／计数／字节数输出。若作业、制品或定位符列表过大或不完整，则会拒绝处理，并且令牌绝不会复制到任何输出中。若调用方还提供明确的 ci 计划和 evidence-output，该操作会生成 Rust 提供方证据审计／注册表所接受的精确 CiProviderEvidenceRequest。这仍是证据接收交接：元数据或本地字节摘要并非经认证的提供方真相，检查不会执行，也不会批准放行；请参阅
docs/CI_EVIDENCE.md。
ci_provider_evidence_audit 以有界的制品、日志和证明行扩展相同的交接：它会验证唯一 ID、内容摘要语法、提供方／运行／检查绑定和证明主体，保留原始行，并生成独立的确定性记录摘要。其 conformance_ready 信号仅具结构性；该路由不会获取远程字节、执行检查、认证提供方或对证明声明进行加密验证。
保留式提供方证据注册表使此交接可持久化并可关联：导入时会重新运行规范审计，将失败和未知的提供方运行保留为明确证据，并通过 MCP、REST、CLI、Python 和 TypeScript 提供确定性提供方／运行／计划查询以及精确摘要查找。响应会分别提供制品／日志／证明计数和记录系列摘要，同时保留提供方定位符不等于已获取字节、所提供摘要不等于已验证签名这一边界。--ci-provider-evidence-state 可启用原子且可安全重启的持久化，限制为 512 条记录、32 MiB 快照和 256 行查询；恢复时会检查快照及每条记录的摘要。导入摘要和精简查询行还会保留本地字节哈希及证明主体摘要的绑定计数，且查询可要求这些计数达到最低阈值，而无需加载完整审计。这样可以查询溯源状态，同时仍将其与提供方认证区分开来。
该注册表仍只是审计索引：它绝不联系 GitHub／GitLab、执行 CI 或授予放行权限。
developer_delivery_audit 可通过明确的 ci_provider 参数直接组合该规范化过程；它会返回规范化提供方投影和下游 ci_evidence 审计，同时拒绝同时提供 ci_provider 与规范化的 ci_evidence 输入。
更深入的 ci_provider_evidence 参数会将制品、日志和证明一致性组合为独立交付目标；developer_delivery_receipt 会携带其完整投影摘要，而 developer_delivery_receipt_verify 会检测保留证据行是否遭到篡改。这三种提供方证据路径彼此互斥，且仅具结构性。
当交付决策需要这一信号时，developer_delivery_audit 接受精确的 ci_evidence 载荷，并提供独立的 ci_execution_evidence 目标；缺失证据会阻止该目标，但不会改变其他交付目标的语义。
同一交付审计还接受可选的 execution_provenance 载荷并提供独立的 execution_provenance 目标，因此调用方可要求任务轨迹交接、CI 证据，或两者兼具，而不会混淆结构化证据和执行权限。
execution_provenance_audit 补齐相邻的任务交接：它将返回的计划、终端结果、确定性轨迹和委托检查摘要协调为一个结构化制品。
它会标记缺失、重复或身份不匹配的证据，但绝不重放任务，也不会将调用方／提供方证据提升为执行权限。
developer_delivery_receipt 将所得交付审计转换为确定性的内容寻址结构化交接，其中包含规范目标／证据行和可关联摘要；它仍不会执行检查、联系提供方或批准放行。
developer_delivery_receipt_verify 根据已完成的交付审计重新计算该交接，并按维度揭示篡改情况，让下游使用者验证记录一致性，同时不将其误认为提供方认证或放行权限。
现在，类型化发现投影会保留完整的匹配组上下文，包括领域、Rust crate、CLI 入口点、Python 制品、排名字段、匹配工具、目录摘要和可选的权威工具架构，使跨领域路由能够检查覆盖度，而不必退回未经验证的嵌套 JSON。
HTTP 边界通过事件页上的精确 review_id 筛选和有界的 /v1/route-reviews/{review_id}/evidence 查找提供这些证据；Python 和 TypeScript SDK 提供类型化辅助方法，同时保留留存缺口，并明确说明空结果表示“在保留窗口中未找到”。交付收据也提供对应的 /v1/delivery-receipts/{receipt_id}/events 关联和 receipt_id 事件筛选；工具响应过大时，只保留有界收据投影，绝不会生成未经验证的放行声明。
评估上下文策略
./target/release/bioprism prism fork --world w.json --query q.json --bundle-out bundle.json
从完整上下文的判定中冻结一个 Decision Cell，然后从完全相同的状态运行每种架构——这样，差异就只归因于上下文策略，而非其他因素。在这个具有区分性的世界中：
| 架构 | 事实 | 判定 | 闭包 | 单元格 |
|---|---|---|---|---|
| fiber | 11 | 无效 | 100% | 通过 |
| full-context | 762 | 无效 | 100% | 通过 |
| graph-5-hop | 750 | 有效 | 0% | 失败 |
| lexical-top-11 | 11 | 无效 | 91% | 失败 |
任何架构失败时都以状态码 1 退出，因此可用于门控 CI。验收是集合值的（03.07），并且会指出失败模式：graph-5-hop 在判定上失败，lexical-top-11 在闭包上失败。
./target/release/bioprism prism minimize --world w.json
将世界缩减为保留 oracle 特征的 1-极小集合，然后重新验证。在参考世界中：761 个事实 → 6 个，共进行 762 次 oracle 评估。
请仔细对照 FIBER 的 11 个事实来理解这 6 个事实。只有六个事实在因果上是判定所必需的；其余五个是受保护的闭包事实，不参与任何见证。FIBER 刻意不追求最小化——43.13 要求身份、策略和负面证据闭包必须存在，无论它们是否会改变这次判定。最小化衡量判定所依据的内容；闭包决定无论如何都必须包含哪些内容。
组合 Agent
bioprism-weave 是 §23 中的微内核——一个刻意保持精简的可信计算基，用于执行那些不能委托给不可信参与者的约束，并拒绝做除此之外的任何事。根据 23.49，它“应该不判定科学真相、不编写补丁、不规划任务、不总结证据，也不选择模型”，而它确实如此：它从不检查某个行动的载荷含义。
它执行的约束各有一个以其命名的一致性测试：
- 类型化行动——不能接受未被提议的内容，不能质疑未被主张的内容，也不能解除未被接受的承诺；而且承诺不能被解除两次；
- 被拒绝的行动永远不会进入账本——未经授权或缺乏资金支持的操作不能写入历史；
- 权限只能收窄——委派只能缩小权限，撤销会沿整个子树传递；
- 仿射预算——
Budget未实现Clone，因此复制额度会导致编译错误，而非运行时检查；拆分则会将其移出； - 哈希链式账本——主张及其质疑都会保留；矛盾会被保留，而不是归结为一个分数；
- 延续——绑定到过期账本头的句柄会被拒绝，而不会被静默地重新基于新账本；从已被取代的节点分叉则是受支持的操作。
Weave 与 FIBER 的交汇点是 Context Capsule。Capsule 是已编译 Decision Section 的接收方专属投影，因此继承了其证书：参与者会获知 编译器 从世界中省略了什么，以及 投影 又对其隐去了什么。经过筛选的 capsule 会报告 supports_sufficiency_claim: false，无论编译器自身的判定如何——基于不完整视图进行推理的参与者，无法为自己从未观察到的完整性背书。
生成基准系列
./target/release/bioprism mutate family --world w.json --out-dir family/
应用八种蜕变关系，每种关系都会声明判定器必须执行的操作——四种不变性（重命名、重排、添加干扰项、伪装标签），以及针对每种泄漏机制的一种修复。变异不能给自己的作业打分：通过运行判定器来检查后置条件；如果变异所声明的关系不成立，就会被拒绝，而不会发布。
标题中的数字有意不采用实例数量：
8 validated instances from 1 audited parent across 8 mutation families,
providing 8 independent equivalence classes (inflation ×1.00).
Instance count is not benchmark count.
等价类是一个互不相同的三元组（父项、变异系列、判定器签名）——这是一个计数值，而不是建模结果。对同一个世界生成二十种重排，就会得到二十个实例、一个等价类，以及 ×20 的膨胀比；该系列会作为稳健性检查报告，而非基准。这将执行摘要中的约束落实为具体操作：一百万个释义并不等于一百万个基准。
去重会对语义内容（事实、因子、事件）进行哈希处理，并有意不包含 world_id，因此生成器无法通过重命名来规避去重。
有意未实现的内容
蓝图描述的内容远超此处已有的实现，而且软件会直接报告这一差距，而不是将其埋在说明文字中。每次编译都会返回 deferred_passes，运行 bioprism context explain 会打印这些内容：
| 阶段 | 无法运行的原因 |
|---|---|
| 粘合与障碍测试（43.06） | 需要声明覆盖；fiber-world/0.1 未提供覆盖 |
| 抽象解释（43.11） | 需要抽象域注册表，而线协议架构中没有该注册表 |
| 决策等价商的 FIBER 线协议集成（43.10） | fiber-query/0.3 现在承载了有界的显式损失/效用矩阵和许可操作边界，FIBER 会执行精确商；0.1/0.2 仍处于延期状态 |
| 率失真优化的 FIBER 线协议集成（43.12） | fiber-query/0.4 现在绑定了归一化先验、有序的已观测证据池、兼容性下限和容差；FIBER 会执行识别、穷举前沿和最小充分性。16 项上限以及由调用方声明的模型输入仍明确保留 |
| 自适应采集的 FIBER 线协议集成（43.15） | fiber-query/0.5 现在绑定了归一化先验、完整的结果似然分区、标量化路径预算和有限时域；FIBER 会在 16/16/65,536 的上限下执行精确策略，并返回绑定证书的规划来源信息。它不会安排、授权、执行采集，也不会为采集出具回执 |
43.19–43.24 中的后端组合（FAQ/InsideOut、最坏情况最优连接、张量网络、决策图、增量视图维护）尚未构建。Backend 会枚举这些后端，以确保计划描述符如实说明运行的是哪个后端；目前只有 backward_factor_slice_reference 可用。
根据 43.43，此处没有任何内容声称发明了层、因子图、半环、张量网络、抽象解释、率失真理论或数据库查询优化。
值得了解的两种诚实性机制
零影响不等于影响未知。 遗漏清单会将每个遗漏组归类为 zero、bounded、inaccessible_by_policy、deferred_acquisition 或 unknown。只有 zero 和 bounded 支持充分性声明；只要有一个 unknown 组，声明就会失效。参考 v0.1 证书对所有遗漏项只有一个 classification 字符串，无法表达上述分类，因此才有了 --profile extended。
零影响声明会说明其假设。 没有反向依赖路径的事实会被归类为 zero，但前提是所声明的因子图完整——原因字符串会明确说明这一点，因为因子图不完整时，零影响声明就会变成影响未知声明。
v0.6 发行版中发现的缺陷
machine/module_registry.jsonl已过时，完全遗漏了 FIBER。 其中有 935 行，来自第 43 节的条目为零，而context_cards.jsonl和doc_graph.json都包含全部 51 个 FIBER 模块（各有 994 行）。machine/README.md声称每个模块对应一行。任何根据此注册表进行路由的 Agent 都无法看到规范运行时。- CPython 参考运行时会将一个放射基因组学目标字符串硬编码到每个 Decision Section 中。 Rust 编译器只在两个旧版查询中保留这项替换，以维持其字节一致性约定；较新的查询版本会明确报告缺少目标。CPython 时间 oracle 还会按字典序比较时间戳字符串。Rust oracle 则会按日精度比较公历日期，并将带时区的时间戳解析为绝对时刻。日期与时刻混合比较时会安全失败；不同时区偏移的时间戳案例则有意与参考实现不同，而规范 fixture 保持不变。请参阅
qir.rs中的REFERENCE_GOAL和oracle.rs中的temporal_witnesses。
已注册的 935 个模块中，只有 131 个标记为 Build-Ready Specification；400 个为 Planned。第 01–19 节和第 23–29 节的可构建就绪度均为 0%，其中包括 03_CORE_SPECIFICATIONS、23_AGENT_INTERWEAVE_FABRIC 的全部 50 个文件，以及 25_BIOLOGICAL_IR_AND_LANGUAGE 的全部 24 个文件。这些内容需要先进行设计工作，而不只是编写代码。
仓库布局
crates/ the workspace, bottom of the dependency DAG first
ids/ canonical serialization + hashing + typed ids (no internal deps)
scope/ typed scope base (ids)
world/ FIBER world model (ids, scope)
section/ Decision Section + Context Certificate (ids)
fiber/ the query compiler (ids, scope, world, section)
baseline/ equal-engineering comparators (ids, world, section, fiber)
worldgen/ synthetic structural benchmark families (world)
store/ content-addressed indexed storage (ids, scope, world)
mcp/ Model Context Protocol server (fiber, section, store, world)
prism/ decision-state evaluation (baseline, fiber, section, world)
weave/ the multi-agent microkernel (ids, section)
mutation/ metamorphic instance generation (fiber, section, world)
cli/ the bioprism binary (all)
docs/ topic-grouped reference; start at docs/README.md
fixtures/ golden worlds, queries and reference artifacts
reference/ the CPython reference runtime, vendored as the parity oracle
schemas/ fiber-world / fiber-query / fiber-context-certificate JSON Schemas
tools/ golden regeneration and ground-truth generation
section 有意不依赖 world 或 fiber：使用者——MCP 客户端、评估器、CI 门禁——必须能够读取并验证已编译的上下文，而无需链接生成该上下文的引擎。
开发
cargo test --workspace --offline
cargo clippy --workspace --all-targets --offline
python tools/regenerate_golden.py
最后一项会根据 CPython 参考实现重新生成黄金产物。这里出现差异意味着线格式发生了变化，需要提升 schema 版本。
默认情况下，构建会使用固定版本的依赖项离线运行（.cargo/config.toml）。
边界
研究和开发基础设施。它不会诊断个人病情、推荐治疗方案、分诊护理、自动招募参与者，也不会声称具备医疗器械功能。压缩或抽象绝不能成为跨越数据使用、同意、隐私或临床边界的理由。
工程清单审计
engineering_manifest_audit 路由增加了可构建就绪的工程产物范围：技术基线、包依赖拓扑、工单到包的契约及就绪状态、ADR 取代关系、RACI 责任归属、独立评审隔离、规范摘要，以及明确的警告／阻塞问题语义。它仅验证已声明的一致性；不会检查代码检出目录、运行 CI、查询 GitHub，也不会授予发布权限。请参阅 docs/ENGINEERING_MANIFEST_AUDIT.md。
engineering_execution_plan 路由在这些产物之上构建确定且有界的实施计划：工单状态、依赖感知的阶段、关键路径、截断策略，以及明确的计划门禁。它仍不会修改跟踪系统、运行 CI、检查代码检出目录或授权交付。请参阅 docs/ENGINEERING_EXECUTION_PLAN.md。
发布流水线审计
release_pipeline_audit 路由增加了有界的交付契约，涵盖阶段 DAG、产物摘要及其沿袭关系、来源／签名绑定、环境保护、审批门槛、晋级顺序，以及明确的回滚目标。release_ready 根据阻塞问题推导得出；它并不能证明 CI 已运行或部署已成功。此路由绝不会执行命令、联系 CI 或注册表、验证加密签名，也不会修改部署状态。请参阅 docs/RELEASE_PIPELINE_AUDIT.md。
运营就绪度审计
operational_readiness_audit 路由为声明的目标、带有摘要绑定证据的观测指标、依赖故障回退方案、经审查的运行手册、事件时间线／事后分析，以及值班、可观测性、备份和访问控制，增加了有界的服务可运维性契约。
operationally_ready 根据阻断问题行推导；它不代表已查询遥测数据、已向操作员发送告警、已执行回退或恢复、已更新事件系统，或已授权部署。请参阅 docs/OPERATIONAL_READINESS_AUDIT.md。
安全／隐私治理审计
security_privacy_audit 路由为数据资产分类、用途／保留期限／驻留位置／删除、授权流、身份强化、高风险威胁处置、独立审查证据以及必需的安全／隐私控制，增加了工件级治理契约。
security_privacy_ready 根据具名阻断问题推导；它不代表符合法律规定、已进行实时安全扫描、证明已进行身份验证或加密、已执行红队测试，或已删除数据。请参阅 docs/SECURITY_PRIVACY_AUDIT.md。
沙箱准入审计
sandbox_admission_audit 路由为不可信代码和研究工件增加了有界准入契约：内容寻址的工件身份和沿袭、无 root／只读／禁止提权配置文件、网络和挂载边界、精确的危险能力、有限的资源上限、隔离区以及经审查的输出发布。sandbox_ready 根据六类独立行和阻断问题行推导；它不能证明代码安全运行，也不能证明外部运行时强制执行了声明。该路由绝不执行代码、挂载路径、打开套接字、读取机密或更改隔离区。请参阅 docs/SANDBOX_ADMISSION_AUDIT.md。
沙箱运行时模拟
sandbox_runtime_simulate 路由是准入流程在进程侧的确定性配套机制。它会选择一个已准入的配置文件，针对精确的能力目标和资源上限评估有序的有界请求轨迹，累计使用量，并保留 simulated、refused 和 not_run 行以及轨迹摘要。sandbox_runtime_ready 要求准入有效且轨迹已完整模拟；拒绝的请求绝不计费，并且默认会停止处理剩余请求。这仍然只是决策模拟：它不会启动进程、执行代码、解析主机路径、打开套接字、读取机密，也不会强制执行命名空间、系统调用、cgroups、凭据或网络策略。请参阅 docs/SANDBOX_RUNTIME_SIMULATION.md。
安全、保障与红队计划审计
security_program_audit 路由审计红队工作相关计划：授权范围、独立的行动审查、不可变证据、从发现问题到完成补救的闭环、事件遏制／结案、顺序披露、公共安全审查、回归见证以及明确的计划控制。security_program_ready 根据七类独立行和阻断问题推导；它不能证明扫描器已运行、事件已得到遏制、披露已发送，或控制措施已生效。请参阅 docs/SECURITY_PROGRAM_AUDIT.md。
隐私政策
MCP 服务和 CLI 以本地优先：不进行遥测或后台网络活动。 默认拒绝显式的源 HTTP 检索；必须由操作员在启动时配置允许列表，并由调用方通过计划选择启用；请求会通过未加密的 HTTP，将所选定位符路径和查询发送到该主机。本地文件访问仅限于已配置的数据根目录。完整政策： PRIVACY.md。
许可证
Apache-2.0
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一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。