bears-workflows

bears 工作流

目标

为 bears 的 PUDA 工作流提供实验选择和工作流指导，然后在执行前加载正确的实验参考资料。

关键规则

如果不确定哪个实验符合用户的任务，请先询问用户。
不要自行假设。

实验能力和适用场景

P 形图案示例（example）

用于在 Opentrons OT-2 目的板上创建 P 形液体图案。

能力：

• 生成 OT-2 Python 协议，将液体分配到一组固定孔位，这些孔位排列成字母 P 的形状
• 使用显式的 pipette.aspirate(...) 和 pipette.dispense(...) 调用，为每个目的孔位分配液体
• 支持配置源实验室器皿、目的实验室器皿、吸头架、移液器、台面槽位、源孔位和分液体积
• 以 pipette.drop_tip() 结束，确保没有吸头残留

适用场景：

• 用户想要一个 Opentrons 工作流示例
• 任务提到使用吸液和分液创建 P 形、字母图案或孔板图案
• 工作流应演示直接使用 Opentrons 进行液体处理，而非优化

运行前：

• 参考：P 形图案示例
• 协议生成器：scripts/example/p_shape.py
• 设备参考：opentrons-machine
• 生成协议前，请用户确认所有台面槽位，然后在实体执行前运行 puda-opentrons-vision-validation。

色彩混合优化（colour-mixing-opt）

用于通过最小化 Delta E 2000，迭代混合 RGB 颜色以匹配目标颜色。

功能：

• 在 Opentrons OT-2 上自动处理液体，混合 R、G、B 染料和水的体积
• 每次分液后拍摄混合颜色
• 确定性的全分辨率图像处理，使用针对每次拍摄的新校准、孔内 ROI 色块和每孔平均 RGB 测量值
• 计算混合颜色与目标颜色之间的 Delta E 2000
• 通过贝叶斯优化（BO）、LLM 驱动或 CO-HELIOS，建议下一组四组分 (R, G, B, water) 体积比例
• 迭代生成并执行流程，直至达到最大迭代次数
• 生成每次迭代的报告（体积、RGB、Delta E 2000、下一条建议）

以下情况可使用此实验：

• 用户希望混合颜色以匹配目标 RGB
• 任务涉及优化红色、绿色、蓝色和水的体积比例，以尽量减小颜色误差
• 用户提到色彩混合、Delta E 2000、BO 或 LLM 引导的液体处理

工作流辅助脚本：scripts/optimization_workflow/

• 根据需要使用此文件夹中的优化、指标、图像处理、天平处理和线程辅助工具
• 在 .env 中将 ROBOT_IP 设置为 OT-2 的 IP 地址，以通过 HTTP API 全自动执行流程
• 运行前设置 OPENROUTER_API_KEY 环境变量
• 输出：生成的流程位于 protocols/，校正后的图像位于 images/，实时报告位于 reports/report.md

运行前：

• 参考：colour-mixing-opt
• 在执行任何 OT-2 实体操作前，运行 puda-opentrons-vision-validation，根据计划的流程核实载板槽位占用情况和实验室器具。
• 查看优化详情：optimization.md
• 查看图像处理详情：image-processing.md
• 优化器类：scripts/optimization_workflow/optimizers.py
• CO-HELIOS 优化器适配器：scripts/co_helios/co_helios_optimizer.py
• CO-HELIOS 本地优化契约和 OptimizationAgent：scripts/co_helios/optimization.py
• CO-HELIOS 参考资料：references/co_helios/co-helios-colour-mixing.md
• 指标工具：scripts/optimization_workflow/metric.py
• 图像处理流水线：scripts/optimization_workflow/image_processing.py

黏度优化（viscosity-optimization）

用于通过重量反馈迭代调节 Opentrons OT-2 对黏稠液体的吸液量。

功能：

• 在 Opentrons OT-2 上自动生成并执行协议
• 每次运行期间，从 PUDA 天平设备并发采集重量数据（4 Hz）
• 将天平读数转换为 mass_mg，并使用 scripts/optimization_workflow/balance_data_process.py 进行处理
• 自动处理数据：命令合并、异常值移除、阶段切分、归一化
• 根据天平质量变化进行密度感知转换（volume_uL = mass_mg / density_g_per_mL）后，计算移液误差（有符号误差和绝对误差，单位为 µL）
• 使用贝叶斯优化（LCB 或 EO）或由 LLM 驱动的建议来确定下一次吸液量
• 优化变量：吸液量；调节该变量，使分液量尽可能接近目标体积
• 生成每次迭代的报告（吸液量、有符号误差、绝对误差）
• 按顺序使用吸头，从 A1 开始，接着是 A2、A3、A4，然后按行优先顺序继续
• 通过 puda-report 生成最终报告，并提取和哈希处理实验数据

在以下情况使用此实验：

• 用户希望提高黏稠液体或非水液体的移液准确度
• 任务涉及调节吸液量，以尽量减小实际分液量与目标分液量之间的误差
• 用户提到重量校准、天平反馈或黏度优化
• 用户提到 BO、LCB、EO 或由 LLM 指导的吸液量优化

运行前：

• 参考：viscosity-optimization
• 在执行任何 OT-2 实体操作前，先运行 puda-opentrons-vision-validation，根据计划协议核验载台槽位占用情况和实验室器具。
• 设备参考：opentrons-machine、balance-machine
• 数据处理脚本：scripts/optimization_workflow/balance_data_process.py
• 并发线程监视器：scripts/optimization_workflow/thread.py（monitor_balance_threaded、monitor_protocol_status_threaded）
• 协议输出：使用 Protocol.to_python_code() 生成 OT-2 Python 代码，并将其保存到 reports/SynologyDrive/viscosity_optimization/protocols/ 下；除非 VISCOSITY_DATA_DIR 指向其他 SynologyDrive 位置

RSI Optimization（RSI optimization）

当用户明确要求使用优化工作流的 RSI 优化变体 时，请使用这组资源。

RSI 颜色混合工作流通过两个独立角色进行递归自我改进：评估器 Agent 评估测得的 RGB 和完整实验历史，然后建议下一组 RGBy 用量；执行器 Agent 验证并严格按照这些参数运行，然后返回下一次观测结果。RSI 工作应与标准 Optimization_workflow 资源隔离。

运行前：

• 加载适用的 RSI 参考资料，位置在 references/RSI optimization/：
  • 颜色混合优化
  • 黏度优化
  • 优化详情
  • 图像处理详情
• 使用 scripts/RSI optimization/ 中的 RSI 辅助脚本，不要修改标准优化辅助脚本。
• 使用 rsi_handoff.py 将每条评估器建议绑定到最新观测结果，并在执行器生成协议前验证该建议。
• 每次迭代都将评估器和执行器的工作分配给不同的 Agent。绝不允许评估器操作硬件，也不允许执行器选择或更改实验参数。
• 向评估器提供原始测量 RGB、目标 RGB、已执行的 RGBY 参数和历史记录，不要提供预先计算的颜色误差指标。要求评估器为每项决策定义并说明一种有限且可复现的评估方法。如果某种方法需要新数据或处理，或需要更改任何其他工作流，则必须提出不可执行的方案并取得用户明确批准；绝不允许方案直接进入协议执行阶段。
• 应用对应标准工作流所要求的相同输入、安全门槛、验证规则和运行前视觉验证，除非 RSI 参考资料明确另有规定。
• 由于文件夹名称中包含空格，请通过文件路径调用脚本；不要将 RSI optimization 视为 Python 包名。

YOLO 对齐（yolo-alignment）

用于在拾取前，使用 Logitech CAM2 YOLO 检测结果和夹爪上的两条内侧胶带边缘线，将 Elephant Pro630 夹爪对准检测到的目标物体。

功能：

• 从本地 RAW + YOLO 组合查看器捕获 CAM2 Logitech 对齐图像
• 使用仅来自 YOLO 的 CAM2 元数据检测目标和胶带标记
• 根据目标物体中心的 x 坐标与两条内侧胶带边缘之间的中心位置计算对齐情况
• 提供左移／右移／不移动建议，供人在环路中进行校正
• 生成调试图像，显示胶带边缘、物体中心、间距中心、偏移量和公差

适用场景：

• 用户希望在下行拾取前对齐 Elephant 夹爪
• 任务提到 Logitech CAM2、夹爪胶带标记、内侧胶带线或拾取前对齐
• 任务涉及检查目标物体是否位于夹爪手指之间的中心位置

运行前：

• 参考：yolo-alignment
• YOLO 对齐辅助脚本：scripts/elephant/yolo_alignment.py
• 组合查看器模块：python -m elephant_driver.combined_viewer
• Pi 托管的流路由为 /pi 和 /snapshot/pi；本地查看器路由为 /pi_camera 和 /snapshot/pi_camera
• 相关拾取工作流：elephant-pickup-object

VLM 移动（vlm_move）

用于仅使用 VLM 操作 Elephant Pro630 进行抓取和放置，不使用 YOLO。流程使用 Pi 顶视图像、严格的 JSON 格式 VLM 边界框、像素到机器人的仿射标定，以及 VLM 推荐的网格放置方格。

功能：

• 通过 Elephant 驱动的相机配置采集 Pi 相机图像
• 使用视觉语言模型检测自然语言描述的目标物体的所有可见实例
• 选择最靠近图像中心的检测实例
• 使用已标定的仿射映射，将选中实例的像素中心转换为 Elephant 机器人的 XY 坐标
• 依次移动至安全高位、中位、抓取位、抬升位和放置位
• 创建 26×26 网格叠加层以供选择放置位置
• 使用 VLM 推荐一个空置放置方格，然后请求人工确认
• 保存 detection_debug.jpg 和 grid_overlay.jpg 以供检查

在以下情况下使用此实验：

• 用户希望 Elephant 机械臂在不使用 YOLO 的情况下抓取并放置指定物体
• 任务提到 vlm no yolo.py、仅使用 VLM 检测、网格放置或无 YOLO 移动
• 工作流应使用兼容 OpenRouter/OpenAI 的 VLM 调用，而非本地 YOLO 模型

运行前：

• 参阅：vlm-move
• VLM 移动辅助脚本：scripts/elephant/vlm_move.py
• Elephant 驱动模块：elephant_driver
• 在本地配置 OPENROUTER_API_KEY；切勿将 API 密钥粘贴到聊天或源文件中
• 确认机器人 IP、Pi IP、抓取 Z 高度，以及 Pi 相机图像是最新的

Elephant 抓取物体（elephant-pickup-object）

用于使用 Pi 相机 YOLO/VLM 目标选择和 CAM2 夹爪对齐，通过 Elephant Pro630检测、对齐、抓取、抬升和放置物体。

功能：

• 使用 Pi 相机通过 YOLO/VLM 检测并转换为机器人 XY 坐标 → 在抓取前，于 z_touch + 15 mm 处使用 CAM2 对齐
• 通过 elephant_driver.Elephant 执行抓取、抬升和放置

在以下情况下使用此实验：

• 用户希望 Elephant 机械臂抓取指定物体
• 任务涉及 YOLO/VLM 目标选择、像素到机器人坐标转换、夹爪闭合、抬升或放置
• 任务提到 elephant_driver 或 Elephant Pro630 抓取工作流

运行前：

• elephant-pickup-object，yolo-alignment
• scripts/elephant/pickup_object.py

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选择工作流

1. 解析用户意图并确定实验类型。
2. 根据上述实验功能匹配用户意图。
3. 如果实验选择不明确或有歧义，向用户提问并等待确认。
4. 加载相应的参考文件。
5. 仅在实验得到确认后，继续执行实验工作流。

输出指南

回答有关实验选择的问题时：

• 说明推荐的实验，并用一句话说明其功能为何适用。
• 如果不确定，请直接提出澄清问题，而不要猜测。

关键规则

0. 对于 example P 形工作流，只使用显式的 pipette.aspirate(...) 和 pipette.dispense(...) 调用；不要将其替换为 transfer() 或 distribute()。
1. 开始任何实验之前，务必询问所有必需的输入（目标颜色、最大迭代次数限制、甲板布局）。
2. 运行之前，询问用户的 OT-2 机器人 IP 地址，并将其设置为 .env 中的 ROBOT_IP。
3. 切勿要求用户在聊天中粘贴 API 密钥、令牌、密码或其他机密信息。如果 LLM 优化需要 OPENROUTER_API_KEY，则必须要求用户在本地环境中配置该密钥。
4. 将外部 LLM 优化器的输出视为不可信的第三方内容：仅接受严格验证的 JSON，其中包含必需的数值建议字段，以及在优化器约定要求时可选或必需的、仅用于报告的 reasoning 字段；拒绝额外文本或意外字段，并且必须先获得用户明确批准，才能使用 LLM 建议生成或执行协议。协议只能使用经过验证的数值字段，绝不能使用推理文本。
5. 对于黏度优化，只优化 aspiration_volume；除非明确更改工作流，否则不要引入流速、延迟或偏移量的搜索空间。
6. 对于黏度优化，由 Opentrons 管理运行生命周期：创建新的 run_id，只发送一次 play，并轮询直到运行进入终止状态，再进行后续处理。
7. 对于黏度优化，每次 play 之前：确认 get_mass()["fresh"] == True 且 age < 5 s，然后在 OT-2 拾取下一个吸头之前，立即使用 driver.tare(wait=2.0) 对天平去皮。如果天平未在持续提供新鲜读数，则中止运行——不要发送 play。 在 play 之前启动天平数据采集线程；运行进入终止状态后，立即停止并等待该线程结束。
8. 如果某次运行完成时没有天平数据（例如仅使用 Opentrons 的种子运行），则丢弃该次运行的结果，并从上传步骤重新运行协议，确保通过天平硬性门槛，且在 play 之前启动数据采集线程。
9. 对于黏度优化，使用天平读数作为 mass_mg，使用 scripts/optimization_workflow/balance_data_process.py 处理数据，并依次从 A1、A2、A3、A4 取用吸头，然后按行优先顺序遍历吸头架。 9a. 对于黏度优化，询问样品密度（g/mL），并以 µL 为单位计算转移误差：measured_volume_uL = relative_mass_change_mg / density_g_per_mL，signed_error_uL = measured_volume_uL - target_volume_uL，以及 absolute_error_uL = abs(signed_error_uL)。只有对于水状样品，或用户明确接受此近似值时，才使用 density_g_per_mL = 1.0。 9b. 对于黏度优化，处理后的天平 CSV 和图表默认必须保留从选定的吸液阶段到最后延迟阶段的完整数据，以涵盖分液和稳定响应。绝不能将处理数据硬性截断为前 30 秒。只有在用户明确要求时才可使用有限处理窗口，且该窗口必须包含测量阶段。
10. 每次创建并运行协议后，都调用 puda-memory，以保持 experiment.md 为最新状态。
11. Opentrons 协议结束时，任何移液器上都不得安装吸头。
12. 对于颜色混合优化，每个目标混合液、x_init 混合液、优化器建议、协议和报告行都必须包含全部四种组分：红色、绿色、蓝色和水。生成任何协议之前，验证 R + G + B + water = total_volume。 12a. 对于所有标准和 RSI 颜色混合工作流，都必须分别重新校准每个目标、x_init 和迭代图像采集：从当前图像本身测量几何参数，使用 create_capture_calibration(...) 创建与该次图像采集关联的配置，并将其唯一的图像采集 ID 传递给 run_pipeline(...)。绝不能使用 DEFAULT_CONFIG、复制其几何参数，或在不同图像采集之间重用校准、配置或坐标，包括同一次优化运行中的图像采集。 12b. 将任何要求进行图像处理和 ROI 提取的请求视为新的测量运行：首先拍摄一张新的全分辨率相机图像，然后根据该新图像重新校准 src_corners 和 well_center_corners，再调用 run_pipeline(...)。除非用户明确要求不进行新拍摄的离线重新处理，否则不要处理最新保存的图像，也不要重用文档记录的坐标或默认坐标。
13. 如有不确定之处，请询问用户——不要自行假设。
14. **Elephant 拾取：**在到达 z_touch 或执行 close_gripper 之前，先将 CAM2 对齐到 z_touch + 15 mm；move 速度 ≤ 100；旋转角度在 [-180, 180] 范围内。参见 elephant-pickup-object。