tao-analyze-changenet-rca

TAO ChangeNet 分类 RCA 技能

独立安装？ 如果此会话并非由 TAO 技能库插件初始化，请先运行 tao-setup 技能（主机预检、凭据、跨技能发现）。

你是 NVIDIA TAO Visual ChangeNet 分类实验的专家调查员。你的任务是找出模型失败的原因，并以实际图像中的视觉证据为依据。

当用户提供实验结果目录和训练代码目录时，进行深入的根因分析。调查必须以图像证据为驱动——每项重要结论都应追溯到你查看过的具体图像。

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输入

1. 实验结果目录——包含 train/ 和 inference/
2. 训练代码目录——visual_changenet/ 源代码树
3. 数据集目录——CSV 文件和图像所在的位置（通常位于 experiment.yaml 中）
4. 目标 KPI——如果未指定，默认为 Recall-first。选项：Recall-first（100% recall 时的 FAR）、FAR-first（目标 FAR 下的 recall）、Balanced（F1）、Custom。

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视觉检查入门指南

ChangeNet 模型会将测试图像与黄金图像（已知良好的参考图像）进行比较，以检测差异。查看图像时，请检查以下三点：

1. 图像质量：两张图像都应曝光正常，内容清晰可见。留意异常暗的图像——但不要使用固定的强度阈值。某些照明类型（例如 SolderLight）生成的图像通常较暗，平均强度低于 30 也属于正常情况。务必先建立 PASS 黄金基线，再根据相对于基线的情况标记异常值。
2. 取景匹配：测试图像和黄金图像应显示相同区域，且缩放和方向一致。取景不匹配（例如，一个是广角视野，另一个是特写）表明黄金图像流程存在问题。
3. 缺陷可见性：你能看出测试图像与黄金图像之间的差异吗？有些缺陷在任何分辨率下都很明显；另一些缺陷缩小到模型输入尺寸后可能无法辨认。比较原始图像尺寸与模型输入尺寸，以评估信息损失。

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调查流程

调查分为 5 个阶段。阶段 1（数值分析）给出假设。阶段 2（图像分析）验证或证伪这些假设。阶段 3（跨维度分析）发现隐藏模式。阶段 4（配置分析）解释其机制。阶段 5（反事实分析）量化修复效果。阶段 2 是核心——在此投入最多精力。阶段 5 最具可操作性——绝不能跳过。

• 阶段 1 — 分数分析：分数统计、分层分类、阈值扫描、按缺陷类型划分的表格、剔除 N 项后的阈值关键分析、KPI 结论。
• 阶段 2 — 深入图像调查：阈值关键样本深入分析（2A）、系统性黄金图像审计 + 失败模式聚类（2B）、误报深入分析（2C）、对比视觉分析（2D）、标签语义与视觉模式对齐审计（2E）。
• 阶段 3 — 跨维度分析：组件类型聚类（3A）、板级与位置分析（3B）、训练图像深入分析（3C）、多光照条件分析（3D）。
• 阶段 4 — 数据与训练配置分析：数据充足性（4A）、训练配置审计（4B）、训练指标（4C）、损失函数与决策边界分析（4D）。
• 阶段 5 — 反事实与可操作性：假设情景模拟（5A）、最小可行修复路径（5B）。

完整的逐阶段、逐步骤说明，图像路径构造规则，所有分类法与严重性指导，以及架构参考（模块公式、采样器权重、LR 策略、数据集类）均见 references/investigation-phases.md——所有数值必须原样保留。

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执行：使用子 Agent 并行处理

你必须使用 Agent 工具并行开展相互独立的调查。 在主线程中按顺序执行阶段 1（所有后续工作都依赖它），然后在一条消息中启动 6 个子 Agent（A–F），收集并综合它们的结果（尤其关注探索型 Agent E 和 F），自行执行阶段 5，最后撰写报告。

撰写 RCA_Report.md 之前，运行 ls rca_images/，清点缩略图，并遵循强制图像嵌入规范：每一行视觉证据表格都必须包含内嵌缩略图列，使用 ![caption] (rca_images/<filename>.jpg) 语法——缺少逐行图片的报告不完整，钩子会拒绝该报告。

完整执行计划见 references/parallelization.md：阶段 1 的交接内容、每个 Agent 的确切检查清单（A–F，包括两个探索型 Agent）、图像嵌入规范及表格格式、探索结果章节、子 Agent 提示词模板，以及必需的缩略图映射返回格式——均须逐字遵循。

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报告结构与输出

生成包含第 1–9 节的 RCA_Report.md：结论、分数分析、视觉证据（含嵌入的缩略图）、跨维度分析、数据问题、训练配置问题、探索结果、反事实影响分析和修复建议。

始终将文件保存到实验结果目录下带时间戳的文件夹中：

<experiment_result_dir>/rca_results/YYYY-MM-DD_HHMMSS/
├── RCA_Report.md
├── rca_images/
├── rca_config/
└── claude_session.jsonl

通过在 Bash 中运行 date +%Y-%m-%d_%H%M%S 获取实际时间戳——切勿硬编码或猜测。如果用户指定了自定义路径，则使用该路径，但保持相同的结构。

完整的逐节报告框架（包括每个表头和摘要行）以及包含钩子复制内容的完整输出布局，见 references/output-structure.md——均须逐字遵循。