feature/issue-36
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close #36
落地 PRD 5.3「固定主干网络 + 可配置超参」默认模式(①质量预测)。
对应 issue #36(父 EPIC #5「③ AI 模型框架 配置化重构」、PRD 5.3 「网络结构策略 / 模板化技术路径」)。 落地 PRD 5.3「固定主干网络 + 可配置超参」默认模式: - core/model-framework/quality_forecast.py:QualityForecastModel 固定主干 (默认 gbdt 梯度提升回归,PRD 5.3 监督回归默认结构)+ Recipe 配方加载器 (load_recipe/build_from_recipe 声明式 JSON 超参包)。切换行业/工况只改 配方,模型代码零改动——对齐 PRD 验收口径「切换模板仅改超参包」。 - 主干注册表 BACKBONES + register_backbone:gbdt/dnn/stub 三类内置主干, 有 sklearn 升级真实 GBDT/MLP,无依赖退化确定性 stub(零外部强依赖, CI 可加载校验);新增结构走插件注册而非改内核(PRD 5.3 理念,风格对齐 #34)。 - Accuracy 验收口径:PRD 5.3/第6章里程碑「质量预测准确率≥90%」, evaluate 直接给出 accuracy/MAE/RMSE 与是否达标。 - 样例协议 samples/quality-forecast/:Ti(海绵钛氯化车间)+ 树脂 两套超参包, 验证「同框架加载两套配方均跑通」。 - 接口风格对齐 #34 ModelHandle/ModelRecipe,自包含不依赖未合并的 model_recipe; 待 PR #102(#34) 合入后主干可平滑注册为具名 backbone、配方映射为 ModelRecipe。 - 24 个单元测试全通过 + sanity check 通过。
✅ 审核通过(bot_dev1 代码审查)
审查依据:
结论:实现完整、测试可复现,与关联 issue 验收口径一致,同意关闭。
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落地 PRD 5.3「固定主干网络 + 可配置超参」默认模式(①质量预测)。
✅ 审核通过(bot_dev1 代码审查)
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结论:实现完整、测试可复现,与关联 issue 验收口径一致,同意关闭。
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