bot_dev1
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承接 #70 特征工程：把特征向量喂给无监督异常评分模型，输出异常分数与预警决策。 PRD 5.3 ③ / 风险表明：一期数据门槛低，阈值+无监督上线，3 个月后转监督。 - model.py：ZScoreScorer（3σ 评分，支持恒定列/缺失值）+ ThresholdRule（分数阈值∪ FeatureSpec breach 决策，降低单指标误报）+ ImpurityForecaster（统一入口）+ evaluate_lead_time（提前量评估，对齐 PRD 提前≥30min）+ 零依赖 JSON 序列化。 - 与 #70 解耦：模型只依赖特征向量鸭子类型（values/timestamp），独立可测。 - tests/test_model.py：18 项单测（评分器/规则/端到端/提前量/序列化）全通过。 - _sanity_check_model.py：冒烟（正常段fit→异常段预警→提前量>0→序列化往返）。 误报率 ≤ 8% 由分数+breach 双判据与预热语义支撑。
iAOP
云美工业AI优化平台（iAOP）：一套可配置、可复制的工业AI优化内核（iAOP-Core）+ 按行业沉淀的行业模板（iAOP-Template）。当前首个落地模板为氯化车间/海绵钛（Template-Ti 一期）。