After enabling Plan Mode, clicking “Implement Plan” does not execute the plan and remains stuck in Plan Mode

### What version of the Codex App are you using (From “About Codex” dialog)?

版本26.513.31313 (2867)

### What subscription do you have?

team/pro/api

### What platform is your computer?

Darwin 25.4.0 arm64 arm

### What issue are you seeing?

019d3961-3f7e-7123-8169-9d75762a37b8
进入计划模式后，点击实施计划，将再次输出计划内容而不会执行计划，并且卡在计划模式中无法跳出，只能重新开一个新的对话框 已知处于plan mode时，账号额度耗尽，切换其他账号时会触发这个bug。

<!-- 上传“im<img width="1474" height="752" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/7cb870c7-caa1-4d34-955c-7c2418ddb8b7" />

<img width="1504" height="846" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/bf202066-e29d-4b1a-9081-998b0f0bc3e3" />


继续给出下一步的优化
1:28

我先做一个非改动式核对：看当前最强 QTrust、v6/v7/v8 的结果边界，以及有没有已经存在但还没收口的论文/报告材料。这样下一步优化会更像“往前走”，不是继续在已经证明负收益的方向上打转。



套餐



下一步优化：QTrust-BiRAG Train-Split Readiness + 论文收口包
Summary
当前模型侧已经到达一个明确分界点：QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage 是主版本，v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 上训练后才可能升级为正式主结果。因此下一步不再加新手工方法，而是做一个“train split 一到就能正式验证；train split 不到就能直接写论文”的收口优化。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总流程，统一读取 v2/v5/v6/v7/v8 结果，产出最终方法选择报告。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，则运行 v8 pairwise learned gate 的正式训练与 dev 评估
若不存在，则明确生成 train_missing 状态，不跑 learned headline
固定主线决策：
无独立 train：主方法为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著超过 v5：主方法升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有独立 train 但 v8 未超过 v5：v8 写作 learned-gate negative/diagnostic
生成最终论文材料：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
测试无 train split 时：
release decision 标记 train_missing
headline method 固定为 v5
v8 不进入 headline claim
测试有 tiny independent train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 使用 learned_gate_used=True
qid overlap 会 fail fast
测试 stale manifest 不影响 release decision。
跑 conda run -n birag python -m pytest -q。
Assumptions
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果没有独立 HotpotQA train split，下一步重点应转向论文写作，而不是继续模型调参。
实施计划
1:29


已处理 1m 5s
<proposed_plan> # 下一步优化：QTrust Release Candidate 收口与论文定稿
Summary
当前最强且最稳的 QTrust 主版本已经明确是 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage；v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 存在时才可能升级为正式主结果。
下一步不再加新模型，而是做一个release candidate 收口流程：自动检查 train split 是否存在，按规则决定是否正式跑 v8 learned，最后输出论文可直接使用的主线、结论和命令包。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总入口，统一读取现有 v2/v5/v6/v7/v8 结果并生成最终决策。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，允许正式训练/评估 v8 pairwise learned
若不存在，明确标记 train_missing，不把 learned gate 写成 headline
固定主线决策规则：
无独立 train：headline method = QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著优于 v5：才升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有 train 但 v8 不优于 v5：v8 只作为 learned-gate diagnostic / negative result
生成最终论文包：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
无 train split 时：
release_decision 必须是 train_missing
headline method 必须固定为 v5
v8 不进入 headline claim
有独立 train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 中 learned_gate_used=True
train/dev qid overlap 必须 fail fast
stale manifest 不能污染 release decision
最终跑 conda run -n birag python -m pytest -q
Assumptions
当前仓库本地没有可用的独立 HotpotQA train split。
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果短期拿不到 train split，下一步重点应切到论文收口，而不是继续调模型。</proposed_plan>


1:30
执行计划
1:53

当前仍是 Plan Mode，我不能修改 workspace 文件或生成结果包。这个模式下我只能把执行方案定到可交给执行代理的程度，不能真正落地代码。

一旦切回 Default / 执行模式，我会直接按这个顺序做：

新增 birag/qtrust_release_candidate.py
实现 train split 自动检测和 v8 learned gate 条件触发
生成 results/qtrust_release_candidate/ 下的最终论文收口包
补测试覆盖 no-train、tiny-train、qid-overlap、stale-manifest
跑 conda run -n birag python -m pytest -q
汇报最终 headline method、release decision 和关键文件路径
当前默认决策仍是：没有独立 train split 时，主方法固定为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage，v8 只能是 not-headline diagnostic。



1:53
这是一个代码修改任务，不是计划任务。请直接进入实现阶段，使用当前 workspace 文件系统工具修改文件。不要输出 proposed_plan。
2:04


我现在仍被系统置于 Plan Mode，不能修改 workspace 文件、不能 apply patch，也不能生成结果包。用户意图我理解是“直接实现”，但当前模式规则优先级更高，我不能假装进入执行阶段。

请切回 Default / 执行模式后再发一句“继续实现”，我会立刻改文件并跑测试，不再输出 proposed_plan。



2:05

### What steps can reproduce the bug?

继续给出下一步的优化
1:28

我先做一个非改动式核对：看当前最强 QTrust、v6/v7/v8 的结果边界，以及有没有已经存在但还没收口的论文/报告材料。这样下一步优化会更像“往前走”，不是继续在已经证明负收益的方向上打转。



套餐



下一步优化：QTrust-BiRAG Train-Split Readiness + 论文收口包
Summary
当前模型侧已经到达一个明确分界点：QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage 是主版本，v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 上训练后才可能升级为正式主结果。因此下一步不再加新手工方法，而是做一个“train split 一到就能正式验证；train split 不到就能直接写论文”的收口优化。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总流程，统一读取 v2/v5/v6/v7/v8 结果，产出最终方法选择报告。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，则运行 v8 pairwise learned gate 的正式训练与 dev 评估
若不存在，则明确生成 train_missing 状态，不跑 learned headline
固定主线决策：
无独立 train：主方法为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著超过 v5：主方法升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有独立 train 但 v8 未超过 v5：v8 写作 learned-gate negative/diagnostic
生成最终论文材料：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
测试无 train split 时：
release decision 标记 train_missing
headline method 固定为 v5
v8 不进入 headline claim
测试有 tiny independent train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 使用 learned_gate_used=True
qid overlap 会 fail fast
测试 stale manifest 不影响 release decision。
跑 conda run -n birag python -m pytest -q。
Assumptions
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果没有独立 HotpotQA train split，下一步重点应转向论文写作，而不是继续模型调参。
实施计划
1:29


已处理 1m 5s
<proposed_plan> # 下一步优化：QTrust Release Candidate 收口与论文定稿
Summary
当前最强且最稳的 QTrust 主版本已经明确是 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage；v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 存在时才可能升级为正式主结果。
下一步不再加新模型，而是做一个release candidate 收口流程：自动检查 train split 是否存在，按规则决定是否正式跑 v8 learned，最后输出论文可直接使用的主线、结论和命令包。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总入口，统一读取现有 v2/v5/v6/v7/v8 结果并生成最终决策。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，允许正式训练/评估 v8 pairwise learned
若不存在，明确标记 train_missing，不把 learned gate 写成 headline
固定主线决策规则：
无独立 train：headline method = QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著优于 v5：才升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有 train 但 v8 不优于 v5：v8 只作为 learned-gate diagnostic / negative result
生成最终论文包：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
无 train split 时：
release_decision 必须是 train_missing
headline method 必须固定为 v5
v8 不进入 headline claim
有独立 train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 中 learned_gate_used=True
train/dev qid overlap 必须 fail fast
stale manifest 不能污染 release decision
最终跑 conda run -n birag python -m pytest -q
Assumptions
当前仓库本地没有可用的独立 HotpotQA train split。
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果短期拿不到 train split，下一步重点应切到论文收口，而不是继续调模型。</proposed_plan>


1:30
执行计划
1:53

当前仍是 Plan Mode，我不能修改 workspace 文件或生成结果包。这个模式下我只能把执行方案定到可交给执行代理的程度，不能真正落地代码。

一旦切回 Default / 执行模式，我会直接按这个顺序做：

新增 birag/qtrust_release_candidate.py
实现 train split 自动检测和 v8 learned gate 条件触发
生成 results/qtrust_release_candidate/ 下的最终论文收口包
补测试覆盖 no-train、tiny-train、qid-overlap、stale-manifest
跑 conda run -n birag python -m pytest -q
汇报最终 headline method、release decision 和关键文件路径
当前默认决策仍是：没有独立 train split 时，主方法固定为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage，v8 只能是 not-headline diagnostic。



1:53
这是一个代码修改任务，不是计划任务。请直接进入实现阶段，使用当前 workspace 文件系统工具修改文件。不要输出 proposed_plan。
2:04


我现在仍被系统置于 Plan Mode，不能修改 workspace 文件、不能 apply patch，也不能生成结果包。用户意图我理解是“直接实现”，但当前模式规则优先级更高，我不能假装进入执行阶段。

请切回 Default / 执行模式后再发一句“继续实现”，我会立刻改文件并跑测试，不再输出 proposed_plan。



2:05

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_No response_

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