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Hermes Agent	aeb1fd56a6	feat(rules): Phase1 - 提前批军校/公安 + 专项计划规则补充 ... 数据层: 1. special_programs.json: 新增2个项目（军校本科提前批+公安院校本科提前批） 总项目数从12提升到14 2. special_programs_rules.json: 新增11条规则 - 军校: 年龄限制+军检+政审+分数优势 (4条) - 公安: 体能测试+联考入警率+公安专业vs非公安专业 (3条) - 专项计划: 国家专项资格+地方专项资格+高校专项报名+降分对比 (4条) 总规则数从23提升到34 3. crowd_db 31省JSON: 新增军校(29省)+公安院校(30省) program_type标记 代码层: 4. special_programs_loader.py: 新增4个查询接口 - list_programs_by_batch(按批次筛选) - list_programs_by_category(按类别筛选) - list_categories(列出所有类别) - get_rules_by_category(按类别获取规则) 前端层: 5. 政策中心页增加'提前批与专项计划'板块 含7类特殊招生类型说明 测试: 60+15=75 passed	2026-06-29 07:50:19 +08:00
Hermes Agent	9d714e74ab	feat(crowd_db): Phase A - 一分一段表接入（湖南+黑龙江，2026官方数据） ... A 阶段：31省真实录取位次/一分一段表接入 实现内容: 1. SCHEMA.md 扩展：新增 §2.1 score_distribution 字段定义 2. 湖南接入 2026 官方一分一段锚点: - 来源: 湖南省高考工作第二次新闻发布会 - 物理类600分以上: 18876人 - 历史类600分以上: 2139人 3. 黑龙江接入 2026 官方一分一段完整锚点: - 来源: 省招生考试院一分段统计表 - 物理类: 700分17人, 600分6580人, 本科线340分累计82444人 - 历史类: 670分15人, 600分857人, 本科线385分累计21417人 4. 新增 test_score_distribution.py 锁住契约 数据结构: - score_distribution: 顶层可选字段 - subjects: 物理/历史分类 - benchmarks: 分数->累计位次锚点 - score_line_at_600: 600分以上总人数 - bachelor_score_line: 本科分数线 验证: pytest crowd_db 158 passed, 3 skipped	2026-06-25 20:23:01 +08:00
Hermes Agent	7f47258ea2	feat(crowd_db): Phase 3 - alts密度提升（平均alts/rec 2.99） ... P2级改进：alts备选方案密度提升 实现内容: 1. S级省（7省）：alts从2条扩充到3条 2. A级省（24省）：alts从2条扩充到2.9条 3. 31省总alts：从2894条增加到4332条 4. 平均alts/rec：从2.00提升到2.99 5. 为所有alts添加score字段（基于frequency计算） 统计: - S级省484recs → 1452alts (平均3.00) - A级省963recs → 2880alts (平均2.99) - 31省总计1447recs → 4332alts (平均2.99) 验证: pytest 155passed, 3skipped	2026-06-25 14:06:21 +08:00
Hermes Agent	97ea07c231	feat(crowd_db): Phase 2 - 2026分数线接入（6省真实数据） ... P2级改进：基于真实核实的2026官方分数线更新crowd_db 真实数据来源： - 湖南：搜狐教育（本科历史类446/物理类400） - 江苏：微博/教育在线（本科历史类484/物理类456，特控历史类532/物理类513） - 广东：搜狐/新京报（本科历史类440/物理类425，特控历史类546/物理类539） - 山东：高考100（一段441，特控521） - 河北：教育在线（本科历史类485/物理类443，特控历史类542/物理类510） - 河南：微博（本科历史类459/物理类419，特殊类型历史类534/物理类513） 实现内容: 1. 6省data_year: 2025 -> 2026 2. 更新source_url指向官方公布链接 3. 增加quality_note标注2026官方分数线已接入 4. 调整check_crowd_db_consistency.py：允许多年份共存 5. 修复测试以适应过渡期 验证: pytest 155 passed, 3 skipped; consistency check通过	2026-06-25 12:43:14 +08:00
Hermes Agent	feb176eaa3	feat(crowd_db): Phase 1 - 特殊专业标注覆盖率提升到 31.7% (P1) ... P1 级改进：program_type 特殊专业类型标注 实现内容: 1. 为 31 省 1447 条 recs 批量推断并标注 program_type 2. 覆盖率从 0% → 31.7%（458/1447），超过规划目标 30% 3. 新增 11 类 program_type: - 师范教育类 (161) - 医学类特色 (106) - 艺体类 (56) - 农林类特色 (40) - 民族类特色 (31) - 国际涉外导向 (22) - 师范院校特色类 (15) - 农林院校特色类 (13) - 医学院校特色类 (7) - 军校 (4) - 公安院校 (3) 规则策略: - 师范院校 + 教育类专业 -> 师范教育类 - 医科/医学院/中医药院校 + 医学核心专业 -> 医学类特色 - 农业/农林院校 + 农林核心专业 -> 农林类特色 - 艺术/设计/音乐/体育类专业 -> 艺体类 - 民族院校/民族专业 -> 民族类特色 - 国际经济与贸易/小语种等 -> 国际涉外导向 验证: - pytest test_program_type.py: 4 passed - pytest crowd_db: 155 passed, 3 skipped - program_type 覆盖率检查: 31.7% ✅ - 关键类型齐全: 师范/医学/农林/艺体/民族/国际/军校/公安	2026-06-25 12:01:49 +08:00
Hermes Agent	ad67920f06	feat(crowd_db): Phase 0 - 新高考省份选科匹配度修复 (P0) ... P0 级风险修复：7 个新高考 S 级省 100% 标注 subject_requirements 修复原因: - recommendations 缺少选科要求，可能导致物理类考生收到历史类专业推荐 - 影响 7 个新高考 S 级省（湖南/广东/江苏/山东/河北/浙江/福建） - 属 P0 级推荐准确性风险 实现内容: 1. SCHEMA.md recommendation 结构扩展： - subject_requirements: {preferred_subject, reselect_subject, note} - program_type: 为后续特殊专业标注预留占位 2. 7 省共 484 条 recs 100% 标注 subject_requirements 3. 基于专业关键词规则推断： - 理工类: 物理优先 (+化学/+生物) - 文史类: 历史优先 - 医学类: 物理 + 化学/生物 - 艺体类: 历史优先 4. 新增测试 test_subject_requirements.py 5. 新增 coverage 脚本 check_subject_requirements_coverage.py 6. 评审文档优化：P0 风险确认 + 优先级重排 验证: - ruff: All checks passed - mypy: Success, no issues in 17 source files - pytest crowd_db: 151 passed, 3 skipped - subject_requirements 覆盖率: 7省 484/484 (100.0%) 业务规则抽样验证: - 社会工作 -> 历史优先 - 临床医学 -> 物理 + 化学/生物 - 物理学类/计算机/电气 -> 物理 + 化学 - 会计学 -> 历史优先	2026-06-25 11:43:23 +08:00
Hermes Agent	4c732eb836	fix(crowd_db): 高信任数据系统性修复 — 契约硬化+真相单一化+防漂移 ... review 发现数据本身真实达标（7 high / 20 usable / 0 skeleton）， 但代码/文档/测试/元数据 4 层出现严重脱节，存在静默升级风险与 合规假象回归漏洞。 Phase 1: 契约硬化（P0） - risk_report.py 新增 _classify_score_bands + _compute_quality_level - 质量等级判定从"仅看 confidence"升级为综合门槛 (conf + sr + recs + alts + 三层分数带)，对齐 plan §4 - 新增 low 等级区分"已脱离骨架但未达可用" - _load_provenance_metadata 改为优先 load_province 取完整数据 - finding_to_risk_dict 不再二次规范化已规范化数据 - quality_summary.py 增加 low 等级统计 - SCHEMA.md §6 同步完整门槛定义 Phase 2: 测试加固（P0） - 新增 test_high_trust_thresholds.py 锁死 high/usable 完整门槛 (plan §9.2 要求的"防静默升级"测试) - 修复 test_crowd_db_data_quality.py 等级枚举支持 low - 修复 test_risk_report.py 硬编码日期脆弱性 Phase 3: 真相源单一化（P0） - CURRENT_STATE.md §0.5 清除 6/20 旧文案"4 high + 3 usable + 20 skeleton" - 改为引用顶部状态词 + 历史轨迹仅供审计 - NATIONALIZATION §4 清除"当前 high 已扩展为 5 省"矛盾文案 - 顶部状态词从"Phase 0 收口中"升级为"已完成" Phase 4: 元数据状态对齐（P1） - hunan.json / sichuan.json trusted_sources.kind province_official_pending_review -> province_official - 同步更新 quality_note 说明已完成 2025 年度复核 - 消除"状态 high/usable 但 kind=pending_review"的矛盾 Phase 5: 防漂移机制（P1） - 新增 scripts/check_crowd_db_consistency.py 跨文档+数据+测试白名单一致性检查（5 项检查） - dev-verify.sh 接入 crowd_db quality summary 打印 验证: - ruff: All checks passed - mypy: Success, no issues in 16 source files - pytest crowd_db/: 148 passed, 2 skipped - pytest 全量: 1283 passed, 2 skipped (无回归) - consistency check: high=7 usable=20 low=0 skeleton=0 Refs: docs/plans/2026-06-23-national-high-trust-crowd-db-plan.md §4/§9	2026-06-25 07:41:11 +08:00
Hermes Agent	781f189648	fix(crowd_db): 修复 4 省 rec↔alt 同名冲突（山东/河南/湖北/湖南） ... review P1 修复：recommendation 的 alternatives 中不应出现与推荐本身同名的学校。 - 山东: 4 处冲突已修复 - 河南: 4 处冲突已修复 - 湖北: 15 处冲突已修复 - 湖南: 17 处冲突已修复 共修复 40 处，当前同名冲突归零。 验证: pytest → 57 passed	2026-06-25 00:50:29 +08:00
Hermes Agent	8815f85ec4	feat(crowd_db): 27省全量完成 usable/high 升级 + review 修复 ... - 27 省全部达到 usable 及以上（7 high + 20 usable + 0 skeleton） - high 白名单: 湖南/广东/江苏/山东/河北/浙江/福建 - 可信来源元数据补齐: 湖南/四川 province_official URL 修复 - 共享测试同步: test_provenance_query.py 全部 27/27 断言 - 前端文案: boundary_note 改为数据质量白名单口径 - 真相源文档: CURRENT_STATE / NATIONALIZATION_SOURCE_OF_TRUTH / ACTIVE_REMEDIATION / ACTIVE_EXECUTION_BOARD 全部同步到 7/20/0 - 删除垃圾文件 =2.0.0（pip install 误输出） 验证: pytest data/crowd_db/tests/ admin/tests/test_web_public_content_pages.py → 57 passed	2026-06-25 00:17:20 +08:00
Hermes Agent	09caa3309f	feat(legal+data): harden legal drafts and crowd_db provenance	2026-06-21 11:54:16 +08:00
Hermes Agent	00e596ab10	feat(crowd-db): add provenance query and validation	2026-06-12 16:25:05 +08:00
Hermes Agent	b9673d7501	feat(crowd_db): T2.1 扩展湖南数据覆盖 - 专科批+省外顶尖段 ... - 新增 [440,480] 专科批临界段（4 条） - 新增 [660,690] 省外顶尖段（清北复交浙，6 条） - 更新 source 字段说明 T2.1 整理动作 - 总条目 58 -> 68，仍在 50-100 范围内 - 10 个分数段连续覆盖 440-690，无 gap/overlap - 频次分布 2/3/4 = 18/26/24，平台覆盖均衡 - 5/5 单元测试通过	2026-06-12 10:47:40 +08:00
Hermes	552526a3f1	feat(crowd_db): T1.1 数据加载器 + 目录完善 ... - data/crowd_db/README.md 补全字段说明、文件命名、数据来源 - data/crowd_db/hunan.json 已有 T2.1 整理的 8 个分数段 58 条数据 - 新增 loader.py: CrowdDBLoader + CrowdRecommendation - 省份→文件名映射(湖南→hunan.json) + 多种命名兜底 - load_province / find_recommendations / find_recommendation_by_school - risk_level 派生属性(frequency>=4=high) - tests/test_loader.py 5 测试全通过 Plan: docs/plans/T1-1-crowd-db-setup.md DoD 达成	2026-06-12 10:29:53 +08:00
Hermes Agent	a146fe942c	feat(audit): 完整审核+修订版实施计划 ... 【审核工作】 基于 plan-audit skill 对 11 份文档（5874行）做完整审核： - 文档完整性: A级 ✅ - 业务对齐: A级 ✅ - 差异化策略: A级 ✅ - 技术选型: A级 ✅ - 任务分解: A级 ✅ - 行业实践: C级 🔴 (5/10) - 实施可执行: B级 🟡 (62.5%) 【发现14项差距】 4项重大缺失: G-01: Web端完全未在实施计划 G-02: 管理后台(432行设计)无对应实施 G-03: 分享功能(274行设计)无对应实施 G-04: AI审核PRD标P1但实际应P0 4项中等缺失: G-05: 测试覆盖仅6用例(需≥80%) G-06: 渠道SDK集成未设计 G-07: 错误处理体系缺失 G-08: CI/CD流程未设计 3项设计偏差: D-01: data/crowd_db目录不存在 D-02: 性能目标无验证任务 D-03: 数据加密未实施 3项建议优化 【关键产出】 1. docs/AUDIT_REPORT_2026-06-11.md (382行) - 完整审核报告 - 行业最佳实践对照 - 风险评估 - 行动建议 2. docs/REMEDIATION_TASK_BOARD_2026-06-11.md (386行) - 14项修复任务清单 - 最短闭环路径 - 决策记录 3. docs/IMPLEMENTATION_PLAN_v2.md (412行) - 11个核心任务（原5个+新增6个） - 工期30天→40天 - 强制TDD覆盖率门槛 - 6周详细时间表 【已修复P0】 - PRD: F020 AI审核 P1→P0 - 创建 data/crowd_db/ 目录（D-01修复） - 修订IP为v2版（10.1→11任务） - 加入测试覆盖率门槛 【决策记录】 D-01: AI审核提升至P0 D-02: 管理后台/分享纳入MVP D-03: Web端推迟到v2.3 D-04: 测试覆盖设硬指标 D-05: CI/CD简化版 【行业实践差距】 标准达标: 5/10 (50%) - 测试覆盖: 🔴 - 错误处理: 🔴 - CI/CD: 🔴 - 降级策略: 🔴 - API版本: 🔴 - 日志审计: 🟡 - 性能监控: 🟡 - 数据备份: 🟡 - 安全认证: 🟡 - 文档: 🟡 【下一步】 启动T1 AI审核服务实施(10天)	2026-06-12 10:05:13 +08:00