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v1.4.2 — 🚀 训练引擎 · 数据与评估 + 🧩 FDE 六引擎

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@KongFangXun KongFangXun released this 28 Aug 16:02
· 216 commits to main since this release
v1.4.2
684cf82

🚀 训练引擎吃得到数据、评得出好坏——企业异构数据（CSV/Excel/DB/API）经质量闸门进训练集，训练连着评估出报告，FDE 六引擎让方法论变成可执行工具。

TL;DR (EN): Training pipeline with data versioning + eval-in-the-loop for enterprise data (CSV/Excel/DB/API), plus six MCP-native FDE engines — methodology as executable tooling. 76 MCP tools, 2903 tests, MIT.

⚡ Install / Upgrade

# 新装（五形态任选：FDE 插件 / Skill / MCP / CLI / GitHub Action）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/KongFangXun/sofagent/main/install.sh | bash

# 已装用户升级到本版
npx @sofagent/audit@1.4.2 --doctor

# GitHub Action（PR 自动审计）
uses: KongFangXun/sofagent@v1.4.2

🔨 核心变更

📊 训练数据管道与版本

  • 企业数据 → 训练集管道（train_dataset_ingest 等 MCP tool，CSV/Excel/JSON/文本 + PG/MySQL/REST 多源，CSV 类型推断端到端）
  • 训练集版本管理（dataset_version 台账三件套：指纹冻结 + 不可变 + 续跑版本锁，两版 diff）

🎯 训练评估闭环

  • 训练中 eval 闭环（train_eval_submit，阈值判定双态，不 eval 的训练是盲训）
  • 训练 dry-run 显存估算（单调性外推 + ScaleRL sigmoid 拟合建议，失败前预防）
  • 训练报告 train_report（客户可读 Markdown+JSON 双产物归档，量化四字段 ROI）

🛠️ 训练环境与运维

  • train env / train doctor（执行面前置，doctor 基线显性 fail + --baseline 子命令）
  • 训练异常退出资源回收四步链（S330 行为锁）

🧩 FDE 六引擎工作台

  • 方法论 → 可执行引擎：fde_interview / fde_classify / fde_quantify / fde_derive / fde_distill / fde_deploy（全部 MCP tool 化，data/fde/ 结构化资产 + 独立 fde-audit HMAC 留痕）
  • 入门：FDE 方法论 · WIKI 全局索引

📡 IM 桥远程指挥

  • dsh-im 指南 + install.sh 可选分支（默认关/失败不阻断/不代装 DSH 三纪律）——无头设备 FDE 标准执行通道

🔒 BugFix（上版遗留）

  • 四轮 16 视角审查 30 项全修：commit-msg 三层防线（P0）/ A2 密钥盲区补四类 / dataDir SSOT 收编 11 处 / webhook 脱敏 / 空白折叠

⚠️ 破坏性变更

升级必读——两条，第二条有迁移命令。

  • MCP 工具数 67→76（新增 fde 六件 + 训练三件，全量见 AGENTS.md「MCP 全量工具表」）
  • doctor 基线缺失从「首跑自动记录」改为显性报错：如遇 doctor: baseline missing，执行 npx @sofagent/audit@1.4.2 train doctor --baseline 显式建立后重跑

🔗 深入了解

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有问题 / 晒场景 Discussions · good first issues
npm 包 @sofagent/audit · @sofagent/fde · 共 13 包（npm）
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