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节点 n2

seed mix

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

没有 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：这个提交的上一版（种子程序：相对空仓库）。改动的文件：solution/README.md +6 −0、solution/run.py +54 −0

diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdnew file mode 100644index 0000000..3cb16cd--- /dev/null+++ b/solution/README.md@@ -0,0 +1,6 @@+# mix（T2:heart:val_interp）++T2 方法卡的心脏插值选择：`mix`，align=procrustes（xy 用共有类型质心 Kabsch，z 保持为切片轴，只定符号），scale_damp=1。取目标前后最近的两个输入，t=(目标−a)/(b−a)，把两朵云缩放到 log 线性 RMS，按 (1−t, t) 分层抽真实细胞，表达和坐标一起走；细胞数 log 线性后夹到 [1000, 17616]。代码在 `modeling/src/task2_spatial/`（`view_io.py` + `methods.interpolate`）。+proxy（E8.25_late + E9.5 → E8.75，t=0.4）预期 59.12（seed 0 实测 59.116，与方法卡一致；表达 63.7 / 状态 66.5 / 形状 53.2 / 邻域 53.0）。+final（E8.25_late + E8.75 → E8.5，t=0.5）：n=17616，RMS 277.1，共有类型 31，与 `data/processed/t2/T2__heart__val_interp__mix.h5ad` 逐位相同。+已知弱点：代理两端 RMS 都大（354/335），测不到心脏尺度的非单调；proxy 只有 5 个共有类型，对齐在 final 上更可靠。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..8c61767--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,54 @@+#!/usr/bin/env python3+"""mix (T2 interpolation): real cells from both bracketing inputs, drawn (1−t, t).++Brackets the target with the nearest inputs before and after it, puts both in+one frame (``ALIGN``), rescales both clouds to the log-linear RMS+exp(log r_a + SCALE_DAMP·t·Δlog r), and draws cells stratified by type:+round(t·n) from the later stage, the rest from the earlier one. Expression and+coordinates travel together. n is log-linear in t, clipped to the board range.+Parameters are the T2 card's choice for this board (selected_params.json).+If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it.+"""++from __future__ import annotations++import argparse+import json+import sys++import numpy as np++from src.task2_spatial.methods import interpolate+from src.task2_spatial.sample import take+from src.task2_spatial.view_io import board_params, interp_bracket, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2++PARAMS = {"align": "procrustes", "scale_damp": 1.0}+++def main() -> None:+    parser = argparse.ArgumentParser()+    parser.add_argument("--data", required=True)+    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)+    a, b, t = interp_bracket(manifest)+    if b is None:+        stage = read_stage(args.data, a, genes)+        n = int(np.clip(stage.n, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))+        rows = np.sort(take(stage.labels, min(n, stage.n), np.random.default_rng(args.seed)))+        write_t2(args.out, stage.X[rows].toarray(), stage.coords[rows], genes, seed=args.seed)+        return+    stage_a = read_stage(args.data, a, genes)+    stage_b = read_stage(args.data, b, genes)+    params = board_params(manifest, "mix", PARAMS, args.seed)+    expr, coords, info = interpolate(stage_a, stage_b, t, params)+    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align")}+    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)+    write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed)+++if __name__ == "__main__":+    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）。

没有记录调研来源。

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。

没有分析结果（ANALYSIS.json）。

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?完整对话记录在 Spark 上的文件路径；看板不复制原始内容。里列出的文件看。

这个节点没有大模型对话记录。