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节点 n5

copy_last, expression x0.98 (fake Engineer, node 5)

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git f200169010:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 01e29415f7。改动的文件：solution/METHOD.md +3 −0、solution/README.md +0 −4、solution/run.py +7 −13

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..7be0495--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,3 @@+copy_last, expression x0.98 (fake Engineer, node 5)++Test run only.diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mddeleted file mode 100644index 49dbaae..0000000--- a/solution/README.md+++ /dev/null@@ -1,4 +0,0 @@-# copy_last（T2:heart:val_interp）--输出目标之前最近的输入阶段（proxy 与 final 都是 E8.25_late），表达和坐标原样。E8.25_late 有 58,716 个细胞，超过榜上限 17,616，按细胞类型分层无放回抽到上限。-proxy 预期 ≈ 48.6（seed 0 实测 48.64；表达 44.1 / 状态 51.4 / 形状 49.4 / 邻域 49.6）。低于地板 50 的原因：地板是整份参考阶段本身，de_score 恰为 0；抽样后的子集相对参考阶段有抽样噪声造成的假差异（`_de_raw` 0.196），de_score 变负。合规上限迫使抽样，所以这是合法 copy_last 的实际地板。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 0595dc9..6eb34c2 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,11 +1,5 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last (T2): the latest input at or before the target, with its own coordinates.--Interpolation boards take the lower bracket stage, extrapolation boards the-last input; this is the floor's reference stage on the proxy. Cells are drawn-stratified by cell type only when the stage exceeds the board's max_cells.-Expression and coordinates are unchanged.-"""+"""fake-5: copy_last with expression scaled x0.98 (fake Engineer, T2 test run)."""  from __future__ import annotations @@ -16,6 +10,8 @@ import numpy as np from src.task2_spatial.sample import take from src.task2_spatial.view_io import anchor_entry, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2 +SCALE = 0.98+  def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()@@ -23,17 +19,15 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     args = parser.parse_args()-     manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)     stage = read_stage(args.data, anchor_entry(manifest), genes)+    pass     n = int(np.clip(stage.n, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    if n <= stage.n:-        rows = np.sort(take(stage.labels, n, rng))-    else:  # fewer cells than min_cells: resample with replacement-        rows = np.sort(rng.choice(stage.n, size=n, replace=True))-    write_t2(args.out, stage.X[rows].toarray(), stage.coords[rows], genes, seed=args.seed)+    rows = np.sort(take(stage.labels, n, rng)) if n <= stage.n else np.sort(rng.choice(stage.n, size=n, replace=True))+    X = stage.X[rows].toarray() * SCALE+    write_t2(args.out, X, stage.coords[rows], genes, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

用到的知识库条目

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

wrote solution/run.py with heart x2.0, edge x0.3 (ok)

调研员

PLAN.json written

审查员

verdict pass