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Bio-Audit：生信 AI Agent 方法学决策的确定性审计层（Scientific Decision CI）。 完整项目说明见 README；English。 Python >= 3.10（本地实测 3.12；CI 双矩阵 3.10/3.12）。
1. 安装
git clone git@github.com:Tubo2333/bio-audit.git
cd bio-audit
pip install -e ".[dev,ui]" # 核心 + 测试 + UI 薄壳
# 演示（深色审计台四页）另装 demo extra：
pip install -e ".[demo]" # streamlit>=1.33,<2
# 或按 lockfile 锁定依赖（B6 纪律）：
pip install -r requirements.lock -r requirements-dev.lock && pip install -e .
2. 一分钟上手
# 审计一条 v2 轨迹（评分只消费 decisions；version/provenance 是元数据）
bio-audit run src/bioaudit/data/trajectories/v2/deg_correct.json
# golden 回归：20 轨迹 137 决策 vs 冻结基线，必须 0 差异
bio-audit golden
# 单决策审计（--act 必填，deg_method 同名异构消歧）
bio-audit audit-decision decision.json --act scrna
3. 常用命令
| 命令 | 用途 |
|---|---|
bio-audit run <轨迹.json> |
审计一条轨迹（报告含三元组快照 engine/ruleset/ontology） |
bio-audit golden |
golden 回归（20 轨迹 137 决策，0 差异，失败 exit 1） |
bio-audit audit-decision <json> --act <范式> |
单决策审计（B3 契约） |
bio-audit validate-ontology |
本体校验器三职责（覆盖/语义边界/冲突） |
bio-audit ruleset-validate |
规则治理三闸（清单 + D2 冲突 + golden）——规则变更必跑 |
bio-audit benchmark-validate |
benchmark 四闸（清单 + 污染 + 覆盖 + golden） |
bio-audit benchmark-run |
批量评测运行器 + 功效报告 |
bio-audit reward-validate |
reward 五闸（映射/确定性/spike-in/消融/golden） |
bio-audit reward <轨迹.json> |
reward 训练信号（只消费 final verdict） |
bio-audit parse-notebook <nb> / cross-validate <nb> |
M3 解析 / 交叉验证（M1×M3 对齐） |
python -m mcp.server |
启动 MCP server（Agent 接入）；--selfcheck 自检 |
bio-audit migrate-trajectories / trajectory-validate |
轨迹 v1→v2 迁移（只读）/ v2 schema 校验 |
4. 接入方式
- Python API：
run_audit/audit_decision/match_details三入口 （pydantic 校验 + 错误码 + paradigm 必填），见 API 契约； - MCP：stdio JSON-RPC，工具 =
audit_decision/audit_trajectory/report， 见 MCP 契约； - 演示（推荐）：
streamlit run demo/app.py（深色审计台四页：审计工坊 / 采集演示 / 评测与奖励 / 关于；冷启动 ≤10s 到可交互，演示前先启动预热一次；界面静态预览见 demo-preview.html）； - Streamlit 薄壳：
streamlit run ui/app.py（只调 bioaudit.api，轻量 API 演示； 与demo/并存，去留后续决策）。
5. 规则与任务集贡献
规则即代码：改规则/加任务集走 PR + 三闸/四闸门禁（流程见 CONTRIBUTING.md）； 评分路径改动必须 golden 0 差异（漂移必须逐条解释，C4）。
6. 测试与回归
pytest # 274 项全量（本地/CI 双矩阵；含 demo 冒烟 5 项）
bio-audit golden --json # 0 差异；diff≠0 即红=人工确认门槛
python scripts/generate_scrna_r0.py --output /tmp/r0.json # R0 确定性锚定（与包内逐字节一致）