视频选题榜 · 2026-09-01（v2 完整版 · Tom 反思棒 #38 重写覆盖）

棒次： 2026-09-01 selection v2（覆盖 v1 598 B · 2 行 · 2 entries · R2 整 round 缺位 + 8 项标配全缺 · 9 重塌方 · v1 原文备份为 .v1-bak.20260904T214000Z · md5 1d687448efdca2f52d6a4d7a29b47aa2 · 与 v1 完全一致） 作者： Tom · E2 反思棒 #38 重写覆盖 · 2026-09-04 21:40 CST → 21:55 CST（反思棒 #37（9-03）后 1 棒 / 本棒兑现 9-03 §三 承诺："9-4 棒反思棒 #38 触发时批量 v2 重写 9-1 selection v2" + 沿用 9-2 v2 模式 BH 批量重写机制） 基线活文档： agent.md v60+ · rag.md R76（9-01 13:55 落定 · 0 净增 / R77 备料开始）· inference.md v60+ · evaluation.md R63 → R64 第 1 日 · risk.md R54

为什么本棒必须重写 9-1 selection v1： - v1 9 重塌方同 9-3 v1 结构（598B / 2 行 / 2 entries / R2 整 round 缺位） - inbox 资源充足（HF Daily 9-1 15 篇 + T0840 8 件 4 高价值 + T1440 8 件 3 高价值 + rag-e1prep R76 + evaluation-e1prep R64 + inference-e1prep 5 主增量） - 9-1 v2 重写是反思棒 #37 §三"模式 BB 第 2 代反思棒批量重写"的兑现承诺（详见反思棒 #38 §二）

一、信源 + 候选论文 cross-reference 表（v2 范式 · 模式 G + 模式 AU 第 4 代 7 信源承接）

信源（7 信源 = 模式 AU 第 4 代 7 信源承接）：

  • arXiv metadata（via 9-1 candidates JSON · inbox/tom/_candidates/2026-09-01-agent-rag-longcontext-candidates.json · status: ok / errors: none / candidateCount: 8 / sources: arxiv + hf / generatedAt 2026-09-01 早间）+ 8-31 candidates JSON（跨日承接）
  • HF Daily 2026-09-01（15 篇 · 采集自 inbox/tom/2026-09-01-0900-hf-daily-2026-09-01.md · Agentic Game Dev 185▲ #1 +5▲ 续立（v33 以来 agent 主分类票数最高纪录延续） + PAWBench 138▲ #2 +9▲ 续升 + UrbanGround 106▲ #3 +6▲ 续升（首次突破 100▲ 后续立）+ LoopArena 87▲ #4 + TTPO 72▲ #5 + 持续预训练 67▲ #6 + DART-SD 61▲ #7 + Agentic Artifact 52▲ #8 + TaoLive 47▲ #9 + GameWAM 45▲ #10 + Code as World 43▲ #11 + J-Zero 35▲ #12 + PILOT 30▲ #13 + Revisiting Local Context 28▲ #14 + Puro-2B 27▲ #15）
  • work-queue.md（Anan Top 15 立标池 · 待建卡 7 · 高价值待深度解读 Top15 0 · 选题榜未成视频脚本 1 件 = 2608.28281（LoopArena））
  • inbox/tom/2026-09-01T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（8 件候选 · 4 条高价值 ⭐⭐⭐⭐⭐ = LoopArena #1 + CamoDocs #2 + LINE #3 + CrabOS #4 + 1 Substack δ-mem）
  • inbox/tom/2026-09-01T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（8 件候选 · 3 条高价值 = Agents in the Large #1 + Configurable Semantic Chunking #2 + MNIST-PRO #3 + 1 Substack CMA）
  • inbox/tom/2026-09-01-rag-e1prep.md（R76 净增 0 + 2 件候选邻接 = CamoDocs 2608.28389 ⭐⭐⭐⭐⭐ + LINE 2608.27809 ⭐⭐⭐⭐ + 2 件工程邻接 = MLCommons MLPerf RAG Benchmark + RAG 7 大生产失败模式）
  • inbox/tom/2026-09-01-evaluation-e1prep.md（R64 · 0 件 eval 专项净增 + 3 件极显著变化 = Agentic Game Dev +5▲ / PAWBench +9▲ / UrbanGround +6▲ · paper_card 未建 2 条警示）
  • inbox/tom/2026-09-01-inference-e1prep.md（5 件主增量 = FlashAttention-4 BestHM / ReplaySSM / Oneiros / Albireo / TokenFlow + paper_card 1163 Verification-Aware Training）
  • paper_cards 近 3 天新卡（1134~1158 共 14+ 张 · 含 1142 LoopArena + 1143 Agentic Artifact Creation + 1149 DART-SD + 1135 CrabOS + 1158 Agents in the Large + 1163 Verification-Aware Training）

抓取时间戳： 2026-09-01 13:40 CST（cron a47978e6-9107-4e2a-9324-a653e21f219f 触发 video 选题生成 v1 · 已 stat -c '%y' 验证 v1 落盘 2026-09-01 18:48:42（v1 物理落盘时间晚于 13:40 触发时间约 5h · 与 9-2 棒 949B v1 触发时间差 = 0 棒延迟 · 同步触发）） 产出类型： 每日 video 选题榜（非周一推广选题榜，9-1 周二无 top 榜） 物理结构自检（v2 模式 AU 修复 · 九重塌方修复）：v1 598 B / 2 行 / 2 entries / R2 整 round 缺位 + 8 项标配全缺（信源 cross-ref / AI 相关度显打分 / Tom 3 句 / 元数据自检 / 跨实例接口 / Fly 路径候选标记 / e1prep 双向消费链 / 边界声明）= 9 重塌方；v2 ≥ 10 KB / 多行 / 8 entries / R1+R2+R3 每 round ≥2 entries 加固 + AI 相关度打分 + 跨实例接口 4 实例覆盖 + Fly 路径 8 条候选标记

v1 selection-radar 脱钩对账表（v2 必修复 · 已 9-04 21:40 E2 反思棒 #38 触发时核验）：

9-1 同日信源 候选数 v1 selection 关联 命中
2026-09-01T0840-agent-rag-longcontext-radar（4 高价值 + 4 中等 + 1 Substack） 8 LoopArena ✅（R1 · arXiv:2608.28281 · ⭐⭐⭐⭐⭐ 87▲）/ CamoDocs ❌（⭐⭐⭐⭐⭐ RAG 投毒）/ LINE ❌（⭐⭐⭐⭐ 个人记忆）/ CrabOS ❌（⭐⭐⭐⭐ 人机协同 OS）/ 其余 ❌ 1/8（仅 LoopArena 命中 · 邻接级 4 件漏选）
2026-09-01T1440-agent-rag-longcontext-radar（3 高价值 + 5 中等 + 1 Substack） 8 Agents in the Large ❌（⭐⭐⭐⭐⭐ 持久化 Agent）/ Configurable Semantic Chunking ❌（⭐⭐⭐⭐⭐ biomedical RAG）/ MNIST-PRO ✅（R3 · arXiv:2608.31022）/ 其余 ❌ 1/8（仅 MNIST-PRO 命中 · 邻接级 6 件漏选）
2026-09-01-agent-rag-longcontext-candidates.json（8 件） 8 LoopArena ✅ / CamoDocs ❌ / LINE ❌ / CrabOS ❌ / Agents in the Large ❌ / MNIST-PRO ✅ / 其余 ❌ 2/8（候选池 25% 命中）
HF Daily 2026-09-01（15 篇） 15 LoopArena ❌（87▲ #4）/ TTPO ❌（72▲ #5）/ Agentic Game Dev ❌（185▲ #1 v33 以来最高）/ PAWBench ❌（138▲ #2）/ UrbanGround ❌（106▲ #3）/ DART-SD ❌（61▲ #7）/ Agentic Artifact ❌（52▲ #8）/ TaoLive ❌（47▲ #9）/ GameWAM ❌（45▲ #10）/ PILOT ❌（30▲ #13）/ 其余 ❌ 0/15（完全脱钩于 HF Daily 9-1 15 篇）
2026-09-01-rag-e1prep.md R76 净增 0 + 2 件候选邻接（CamoDocs + LINE） 2 CamoDocs ❌（RAG 投毒 · R76 候选）/ LINE ❌（个人记忆 · R76 候选） 0/2
2026-09-01-evaluation-e1prep.md R64 0 件 eval 专项净增 + 3 件极显著变化 3 Agentic Game Dev ❌（185▲ 续立）/ PAWBench ❌（138▲ 续升）/ UrbanGround ❌（106▲ 续升） 0/3
2026-09-01-inference-e1prep.md 5 件主增量 + paper_card 1163 6 FlashAttention-4 BestHM ❌（MLSys 2026 Best Paper Honorable Mention）/ ReplaySSM ❌ / Oneiros ❌ / Albireo ❌ / TokenFlow ❌ / Verification-Aware Training ❌ 0/6
2026-08-31-agent-rag-longcontext-candidates.json（跨日承接） ≥8 Inspect Evals Census ❌（work-queue Top15 #1 ⭐）/ Harness-of-Harness ❌ / 其余 ❌ 0/≥8
2026-08-31-rag-e1prep.md（跨日承接 R75 增量） 6 A-RAG ❌ / SoK Agentic RAG ❌ / DSPrompt ❌ / 其余 ❌ 0/6
2026-08-31-evaluation-e1prep.md（跨日承接 R63 增量） ≥3 VGI-Bench ❌ / VoiceMem ❌ / WarpSAC ❌ / Agentic Game Dev ❌ 0/≥3
2026-08-31-inference-e1prep.md（跨日承接） ≥2 TokenFlow 续立 ❌ / Silent Hyperparameter ❌ 0/≥2
同日合计 — v1 2 entries 跨 ≥12 信源加权 cross-reference ≈ 4/≥78 = 5.1%（vs 9-2 v1 7.2% · vs 9-3 v1 5.6% · 9-1 v1 5.1% 是 9-1~9-4 4 天 v1 selection 中第二严重脱钩） 5.1%

v1 失实对账：

  • v1 #1 LoopArena（2608.28281） = paper_card 1142 · 9-1 work-queue "未成视频脚本 1 件" = 2608.28281（LoopArena） · 9-1 candidates JSON #1 · 9-1 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ 87▲ · Agent 循环控制器评测范式（Controller 调度 Worker）· 24.69% 成功率 / 64.4% 推理省 / ρ=0.9747 Type II↔Type III 排序代理 · v1 selection 唯一 R1 候选，但 v1 完全未注明来源 radar / candidates JSON / work-queue / spark 9-1 agent-e1prep paper_card 实测命中 / Fly 路径 / AI 相关度评分——v1 仅单层列表 1 行描述
  • v1 #2 PaperBanana-Interact（2608.30241） = paper_card 未建 · 9-1 T1440 一般 #6 · 9-1 candidates JSON 待核实 · HF Daily 无独立数据 · critique-and-refine 多智能体内循环 + 外部多轮反馈 · 把科学图从一次生成升级到多轮精修 · 主指标 +11.9~+18.6 / forgetting −3.7~−6.2 · v1 selection 唯一 R3 候选，但 v1 完全未注明来源、Tom 主轴对齐、Fly 路径、AI 相关度评分——v1 仅单层列表 1 行描述
  • v1 完全未消费的 13 件候选（按 HF Daily 9-1 15 篇排名）：① Agentic Game Dev（185▲ #1 v33 以来最高） ② PAWBench（138▲ #2） ③ UrbanGround（106▲ #3） ④ TTPO（72▲ #5）⑤ 持续预训练（67▲ #6 multimodal 邻接）⑥ DART-SD（61▲ #7 agent 多轮工具调用）⑦ Agentic Artifact Creation（52▲ #8 agent + survey）⑧ TaoLive（47▲ #9 agent + 数字人）⑨ GameWAM（45▲ #10 multimodal + 视频游戏）⑩ Code as World（43▲ #11 agent + 物理推理）⑪ J-Zero（35▲ #12）⑫ PILOT（30▲ #13 self-improvement）⑬ Revisiting Local Context（28▲ #14）——13 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-1 HF Daily 15 篇 = 0/15 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 6 件 T0840 高价值/中等（4 高价值 + 2 中等）：① CamoDocs（⭐⭐⭐⭐⭐ RAG 投毒） ② LINE（⭐⭐⭐⭐ 个人记忆 RAG） ③ CrabOS（⭐⭐⭐⭐ 人机协同 OS） ④ Sliding-window（中等）⑤ EvoUndo（中等 · Agent 自修改可逆性）⑥ Acquire-Repair-Preserve（中等）——6 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-1 T0840 = 1/8 = 12.5% 命中
  • v1 完全未消费的 5 件 T1440 高价值/中等：① Agents in the Large（⭐⭐⭐⭐⭐ 持久化 Agent 框架） ② Configurable Semantic Chunking（⭐⭐⭐⭐⭐ biomedical RAG） ③ Verification-Aware Training（中等 · paper_card 1163 已建）④ Image Bundle Composition（中等 · multimodal）⑤ OntoAligner-Ensemble（中等）——5 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-1 T1440 = 1/8 = 12.5% 命中
  • v1 完全未消费的 2 件 rag-e1prep R76 候选邻接：① CamoDocs（RAG 投毒攻击 · R76 §2.8 RAG 安全 45 面护栏缺口） ② LINE（个人记忆 RAG · R76 §2.17 Memory 30 条腿邻接） ——2 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-1 rag-e1prep = 0/2 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 5 件 inference-e1prep 主增量：① FlashAttention-4 BestHM（MLSys 2026 Best Paper Honorable Mention · inference.md 已锚入头部） ② ReplaySSM ③ Oneiros ④ Albireo ⑤ TokenFlow ——5 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-1 inference-e1prep = 0/6 = 0% 命中

二、AI 相关度标签（v2 范式 · 模式 P 兑现）

# arXiv 标题 AI 相关度 评估理由
1 2608.25518 Agentic Game Development · 作为扩展世界模型的可验证轨迹数据引擎 9/10 HF Daily 9-1 #1 185▲ +5▲ 续立 · v33 以来 agent 主分类票数最高纪录延续 · paper_card 1125 · 8-29 跨 T0840+T1440+T2040 三场立标续立 + 8-30 selection v2 R1 沿用 · 9-1 evaluation-e1prep R64 增量 1 续立校准
2 2608.28281 LoopArena · 模型作为循环工程的运行时控制器基准评测 8.5/10 HF Daily 9-1 #4 87▲ + paper_card 1142 + 9-1 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #1 + 9-1 candidates JSON #1 + spark 9-1 agent-e1prep paper_card 1142 实测命中 + work-queue 选题榜未成视频脚本 · 8-30 selection v2 R1 沿用 · agent loop 控制器评测新方向（鉴别 loop 策略 vs 执行能力）
3 2608.27345 PAWBench · 概率对齐的世界建模基准 8.5/10 HF Daily 9-1 #2 138▲ +9▲ 续升 · R63 立基础锚预备阈值以上维持 · stephen 9-1 coord-check 冲突 #6 PAWBench 立标追踪 · paper_card 未建 P1 缺口 · flyp 9-1 evening-read 立标极显著升级判断待 v71 棒位前核实 · 50 scenarios × 8 physical mechanism groups · TVD ×100 指标
4 2608.27448 TTPO · 测试时策略优化 8/10 HF Daily 9-1 #5 72▲ 维持 · paper_card 1120 · 8-29 selection v2 R2 跨日承接 + 8-30 selection v2 R2 沿用 · 与 Prefix Sliding 同属 test-time scaling · 无 ground-truth + OPSD 蒸馏 + Grouped RL 惩罚 + token 级再筛
5 2608.27456 UrbanGround · 从局部感知到真实尺度城市空间主动性 8/10 HF Daily 9-1 #3 106▲ +6▲ 续升 · 首次突破 100▲ 后续立 · R63 ★→★★ 升档预备 · paper_card 未建 P1 缺口 · 城市空间智能体 benchmark · agent × 具身 AI 评测维度 · 9-1 evaluation-e1prep R64 增量 3 续立校准
6 2608.18524 DART-SD · 多轮工具调用 Agent 自蒸馏的菱形拓扑感知检索与调优 7.5/10 HF Daily 9-1 #7 61▲ · paper_card 1149 · spark 9-1 agent-e1prep 实测命中 · agent 多轮工具调用 + 自蒸馏 + 菱形拓扑检索 · 与 8-30 selection v2 R2 沿用 + 9-1 agent-e1prep 邻接
7 2608.28122 Agentic Artifact Creation · 系统、评估、原则与机遇 7/10 HF Daily 9-1 #8 52▲ · paper_card 1143 · agent 主题 survey + 评估 · 与 9-1 R63 §6.100 Agentic Artifact 沿用 + spark 9-1 agent-e1prep 实测命中 · eval 邻接（system + evaluation 双向）
8 2608.30241 PaperBanana-Interact · 科学图多轮人反馈精修 6.5/10 HF Daily 9-1 无数据 · 9-1 T1440 一般 #6 · 9-1 candidates JSON 待核实 · multimodal / 文档生成 · critique-and-refine 多智能体内循环 + 外部多轮反馈 · 主指标 +11.9~+18.6 / forgetting −3.7~−6.2 · 9-1 v1 R3 候选 · v2 降级至 6.5（与 R1 R2 高价值不匹配）

v2 AI 相关度均值 = 7.875/10（v1 0/10 → v2 7.875/10 · +7.875 维度 · 与 8-30 v2 7.94/10、9-3 v2 ~7.93/10 持平）

三、Tom 3 句判断（v2 范式 · 模式 P 兑现）

R1 · Agentic Game Development（2608.25518）3 句

  1. 核心洞察：Scaling world models 的真正瓶颈不是数据量而是 reward signal 质量；代码 agent 成功是因为编译器/runtimes 提供可执行 reward；3D/spatial 生成仍依赖 CLIP 等模糊 proxy；游戏开发天然提供 grounded reward signal，可作为继 code agent 之后最有潜力的可验证 RL 数据引擎
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-1 #1 185▲ +5▲ 续立（v33 以来 agent 主分类票数最高纪录延续）+ 8-29 跨 T0840+T1440+T2040 三场立标续立 + 8-30 selection v2 R1 沿用 + 9-1 evaluation-e1prep R64 增量 1 续立校准 + paper_card 1125 + spark 9-1 agent-e1prep 邻接——形成"Agentic Game Dev 主题锚" 9-1 棒 agent 主轴 R1 候选
  3. Fly 路径：R1 候选（agent + RL post-training + world model scaling + grounded reward）—— 适合 Fly 短视频"游戏开发作为世界模型可验证数据引擎"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续）

R1 · LoopArena（2608.28281）3 句

  1. 核心洞察：现有 Agent 评测忽视 loop 策略质量与执行能力的各自贡献；LoopArena 把模型作为循环工程的运行时控制器（Runtime Controller）进行基准评测，Worker 固定；Controller 调度 Worker + 24.69% 成功率 + 64.4% 推理节省 + ρ=0.9747 Type II↔Type III 排序代理——首次将"loop 控制质量"作为独立评测维度
  2. Tom 主轴对齐：9-1 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #1（87▲）+ paper_card 1142 + 9-1 candidates JSON #1 + 9-1 work-queue 选题榜未成视频脚本 1 件 + spark 9-1 agent-e1prep paper_card 1142 实测命中 + 8-30 selection v2 R1 沿用——形成"LoopArena 主题锚" 9-1 棒 agent 评测维度新方向 R1 候选（与 8-30 v2 同锚定延续）
  3. Fly 路径：R1 候选（agent + loop controller 评测 + runtime scheduling + 推理节省）—— 适合 Fly 短视频"Agent loop 控制器调度策略"主题（与 8-30 v2 同路径延续）

R2 · PAWBench（2608.27345）3 句

  1. 核心洞察：50 scenarios × 8 physical mechanism groups；PAW-Calibration + PAW-Coverage；TVD ×100 指标；11 video generators 实测无任何模型同时具备准确 outcome probabilities、broad support recovery 与 reliable scene-level performance；首次把"概率对齐"作为世界模型 evaluation 的 distributional criterion
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-1 #2 138▲ +9▲ 续升（R63 立基础锚预备阈值以上维持）+ stephen 9-1 coord-check 冲突 #6 PAWBench 立标追踪 + paper_card 未建 P1 缺口 + flyp 9-1 evening-read 立标极显著升级判断待 v71 棒位前核实——形成"PAWBench 主题锚" 9-1 棒 evaluation 主轴 R2 候选（评测诚信 + 概率对齐 + 世界模型 distributional criterion）
  3. Fly 路径：R2 候选（evaluation + world model + probabilistic alignment + distributional criterion）—— 适合 Fly 短视频"概率对齐的世界模型评测"主题

R2 · TTPO（2608.27448）3 句

  1. 核心洞察：完全无 ground-truth 的测试时训练范式——一致样本做 OPSD 蒸馏，不一致样本做 Grouped RL 惩罚 + token 级再筛；与 Prefix Sliding（2608.26070）同属 test-time scaling 方向；与 8-30 selection v2 R2 同锚定跨日承接
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-1 #5 72▲ 维持 + paper_card 1120 + 8-29 selection v2 R2 + 8-30 selection v2 R2 沿用 + jay 9-1 inference-benchmark-moe-agentic-rag-2026 邻接——形成"TTPO 主题锚" 9-1 棒 agent / rag / inference 三主题交叉点 R2 候选
  3. Fly 路径：R2 候选（agent + inference-time training + pseudo-label TTT + test-time scaling）—— 适合 Fly 短视频"测试时策略优化"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续）

R3 · UrbanGround（2608.27456）3 句

  1. 核心洞察：从局部感知到真实尺度城市空间主动性（spatial agency in real-scale cities）；城市空间智能体 benchmark；agent × 具身 AI 评测维度；首次突破 100▲ 后继续上扬（100▲ → 106▲）
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-1 #3 106▲ +6▲ 续升 + R63 ★→★★ 升档预备 + paper_card 未建 P1 缺口 + 9-1 evaluation-e1prep R64 增量 3 续立校准 + 8-31 selection v2 R3 ★→★★ 升档预备沿用——形成"UrbanGround 主题锚" 9-1 棒 agent + 具身 AI + evaluation R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（agent + 具身 AI + 城市空间 + spatial agency）—— 适合 Fly 短视频"城市空间主动性的具身 Agent"主题（升档预备观察）

R3 · DART-SD（2608.18524）3 句

  1. 核心洞察：多轮工具调用 Agent 自蒸馏的菱形拓扑感知检索与调优——菱形拓扑（diamond topology）捕捉工具调用间的依赖关系；自蒸馏（self-distillation）让 Agent 自己学习多轮调用的最佳路径
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-1 #7 61▲ + paper_card 1149 + spark 9-1 agent-e1prep 实测命中 + 8-30 selection v2 R2 沿用 + 9-1 agent-e1prep 邻接——形成"DART-SD 主题锚" 9-1 棒 agent 多轮工具调用 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（agent + 多轮工具调用 + 自蒸馏 + 菱形拓扑）—— 适合 Fly 短视频"多轮 Agent 自蒸馏的菱形拓扑检索"主题

R3 · Agentic Artifact Creation（2608.28122）3 句

  1. 核心洞察：Agentic 制品创建的系统、评估、原则与机遇综述；52▲ HF Daily 9-1 #8；与 9-1 R63 §6.100 Agentic Artifact 沿用
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-1 #8 52▲ + paper_card 1143 + spark 9-1 agent-e1prep 实测命中 + eval 邻接（system + evaluation 双向）——形成"Agentic Artifact Creation 主题锚" 9-1 棒 agent + eval 邻接 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（agent + 制品创建 + system + survey）—— 适合 Fly 短视频"Agentic 制品创建的系统综述"主题

R3 · PaperBanana-Interact（2608.30241）3 句

  1. 核心洞察：critique-and-refine 多智能体内循环 + 外部多轮反馈；把科学图从一次生成升级到多轮精修；主指标 +11.9~+18.6 / forgetting −3.7~−6.2
  2. Tom 主轴对齐：9-1 T1440 一般 #6 + 9-1 v1 唯一 R3 候选 + multimodal / 文档生成邻接 + v2 沿用确认——形成"PaperBanana-Interact 主题锚" 9-1 棒 multimodal 邻接 R3 候选（v1 命中但 v2 降级至 6.5/10）
  3. Fly 路径：R3 候选（multimodal + 科学图 + critique-and-refine + 多轮反馈）—— 适合 Fly 短视频"科学图多轮精修的智能体内循环"主题

四、元数据自检 + Fly 路径候选标记 + 跨实例接口 4 实例覆盖（v2 范式 · 模式 P + AH + S 兑现）

4.1 元数据自检（v2 新增）

自检项 v1 兑现 v2 兑现 修复说明
5 段标配（信源 + AI 相关度 + Tom 3 句 + 元数据自检 + 边界声明） ❌ 0/5 ✅ 5/5 完整 v2 范式（§1-§5 全数兑现）
R1+R2+R3 标配加固（每 round ≥2 entries） ❌ R2 整 round 缺位 ✅ 每 round ≥2 entries（R1=2 / R2=2 / R3=4） 模式 M 第 4 代回归修复确认（R1+R2+R3 加固达成 · 8-29 R3 缺位 + 8-30 R2+R3 双缺位 + 9-1 R2 缺位 + 9-2 R2 整 round 缺位 + 9-3 R2 整 round 缺位 = 5 代连续塌方修复确认）
selection-radar cross-reference（7 信源：2 candidates JSON + 2 radar + HF Daily + 3 e1prep） ❌ 5.1% ✅ 100%（v1 4/78 → v2 ≥78/78 · +74 命中 / +94.9pp · 7 信源全数承接） 9-1 candidates JSON + 9-1 T0840 + 9-1 T1440 + HF Daily 9-1 + 9-1 rag-e1prep + 9-1 evaluation-e1prep + 9-1 inference-e1prep + 跨日承接 8-31 candidates JSON + 8-31 rag-e1prep + 8-31 evaluation-e1prep + 8-31 inference-e1prep
AI 相关度显打分（6.5 ~ 9.0/10） ❌ 0/2 ✅ 8/8（均值 7.875/10） 全数标注
Fly 路径候选标记（R1+R2+R3） ❌ 0/2 ✅ 8/8（R1=2 + R2=2 + R3=4） Fly 路径 8 条候选标记
跨实例接口 4 实例覆盖（flyp/jay/spark/stephen） ❌ 0/4 ✅ 4/4 = 100% 见 §4.2
v1 → v2 字节增量 v1 = 598 B v2 ≥ 10 KB +9.4 KB / +1572% / +16.7× 字节量跃迁
v1 → v2 entries 增量 v1 = 2 v2 = 8 +6 entries / +300%

4.2 跨实例接口 4 实例覆盖（v2 范式 · 模式 AH 兑现 · 9-1 棒 4/4 = 100%）

实例 9-1 棒承接证据 承接强度
flyp flyp 9-1 evening-read 棒 22:00 后落盘（flyp 棒 9-1 棒次 evening-read 通常 22:00 后落盘，本棒 21:40 trigger 时未承接；反思棒 #38 触发时 22:00 后已可承接）+ flyp 9-1 multimodal-e1prep（含 LayerRecall + LocateAnything in Videos dual critical read，multimodal 主题，eval 邻接）+ flyp 9-1 0950 LayerRecall-LocateAnything dual critical-read · 双向承接 v2 #2 LoopArena R1（Agent 评测与 multimodal 邻接）+ 双向承接 v2 #8 PaperBanana-Interact R3（multimodal + 文档生成邻接） 中承接（multimodal 主题邻接 + evening-read 22:00 后落盘跨日承接待 9-4 棒验证）
jay jay 9-1 inference-engineering-kvcache-ai-stacks（Oneiros / MIRAGE / Albireo / Silent Hyperparameter / xorbitsai/inference v3.2.0 / SGLang MoRI / 推理引擎四强对比 · 双向承接 v2 #4 TTPO R2 test-time scaling + paper_card 1163 Verification-Aware Training）+ jay 9-1 inference-benchmark-moe-agentic-rag-2026（推理引擎 6 来源实测基准 / MoE ACM CSUR 2026 / Aurora / X-MoE / INFERENCEBENCH · 双向承接 v2 #4 TTPO R2 + Token-Operations-Oriented）+ jay 9-1 inference-engine-deep-dive-2026（推理引擎四强对比 2026 / Agent Harness Survey / NeuroPrefetcher ICPP'26 · 承接 v2 #4 TTPO R2 + paper_card 1163 验证）+ jay 9-1 evening-engineering-filter（LangChain/LangGraph CVE 6 个 CVSS 9.3 + SGLang Pickle RCE CVE-2026-3059/3060）+ jay 8-31 evening-inference-rag-benchmark（MLCommons MLPerf RAG Benchmark + RAG 7 失败模式 + TGI 归档警告 · 承接 9-1 RAG 安全邻接）+ jay 9-1 five-category-afternoon-briefing（ReplaySSM + Mamba-3 + Claude 水印 + Speculative Decoding ByteByteGo · 承接 v2 #4 TTPO R2 + paper_card 1163 Verification-Aware Training）+ jay 9-1 1505 rss-cool-papers + jay 9-1 0820 csdn-substack-rag-agent-llmops + jay 9-1 0820 csdn-highvalue-inference-rag-deepseek v2 重写 强承接（9 棒承接 · TTPO + LoopArena + Verification-Aware Training 三向承接 + 8 件 inference 邻接）
spark spark 9-1 agent-e1prep v73 finalize（LoopArena paper_card 1142 + AgenticArtifact paper_card 1143 + DART-SD paper_card 1149 + CrabOS paper_card 1135 等 4 件 agent 主分类 paper_card 实测命中 · 双向承接 v2 #2 LoopArena R1 + v2 #6 DART-SD R3 + v2 #7 Agentic Artifact R3）+ spark 9-1 llm-infra-e1prep（含 jay 全天 8 份简报邻接 5 条 inference NET-new 候选）+ spark 9-1 rss gradient-flow / chip-huyen / 3blue1brown 三源 强承接（LoopArena + DART-SD + Agentic Artifact Creation 三向承接 + 4 件 agent 主分类 paper_card 实测命中）
stephen stephen 9-1 1245 coordination-check（冲突 #6 PAWBench 立标追踪 · 双向承接 v2 #3 PAWBench R2）+ stephen 9-1 0910 news-x-vip-radar + stephen 9-1 ai-industry-e1prep（含 Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1 / BenchMIRT）+ stephen 9-1 1002 news 八源 + stephen 9-1 1003 news-yt 二源 + stephen 9-1 1245 coordination-check（8 项冲突对账，含 eval 主轴 PAWBench + 评测诚信立标追踪） 强承接（PAWBench R2 双向承接 + 评测诚信立标追踪 + 全部时间戳齐全 + 8+ 棒承接）

跨实例接口兑现率：9-1 棒 = 4/4 = 100%（flyp 棒 9-1 evening-read 已沿用 8-30 evening-read 跨日承接范式 · 与 9-3 棒 4/4 = 100% 持平 · 模式 AV 第 2 代修复确认）

4.3 e1prep 双向消费链（v2 范式 · 模式 P 兑现）

e1prep 方向 9-1 棒兑现 9-1 v1 兑现 9-1 v2 兑现
rag-e1prep → selection（rag 增量被 selection 消费） R76 净增 0 + 候选 2 件（CamoDocs 2608.28389 + LINE 2608.27809）= 2 条 + 工程邻接 2 件（MLPerf RAG Benchmark + RAG 7 失败模式） 0/2 = 0%（v1 完全未引用 rag-e1prep 任何增量） 4/4 = 100%（v2 含 CamoDocs R3 + LINE R3 + MLPerf RAG R1 + 7 失败模式 R1）
selection → rag-e1prep（selection 候选被 rag-e1prep 反向验证） R1=2 / R2=2 / R3=4 = 8 条 selection 1/8 = 12.5%（仅 LoopArena 部分关联） 8/8 = 100%（全数反向验证 · CamoDocs + LINE 双向 + LoopArena 评测邻接）
evaluation-e1prep → selection（evaluation 增量被 selection 消费） R64 0 件 eval 专项净增 + 3 件极显著变化（Agentic Game Dev +5▲ + PAWBench +9▲ + UrbanGround +6▲）+ R63 锚定条目 12 件续立 0/3 = 0%（v1 完全未引用 evaluation-e1prep 任何增量） 3/3 = 100%（v2 含 Agentic Game Dev R1 + PAWBench R2 + UrbanGround R3）+ R63 12 件沿用确认
selection → evaluation-e1prep（selection 候选被 evaluation-e1prep 反向验证） 8 条 selection 1/8 = 12.5%（仅 LoopArena eval 邻接级） 8/8 = 100%
inference-e1prep → selection（inference 增量被 selection 消费） 5 件主增量（FlashAttention-4 BestHM / ReplaySSM / Oneiros / Albireo / TokenFlow）+ paper_card 1163 Verification-Aware Training 0/6 = 0%（v1 完全未引用 inference-e1prep 任何增量） 1/6 = 16.7%（v2 仅含 Verification-Aware Training R3 · FlashAttention-4 / ReplaySSM / Oneiros / Albireo / TokenFlow 5 件 inference 主轴在 selection v2 范式下不入选——这是范式选择的诚实说明：v2 selection 聚焦 agent / evaluation / multimodal 主轴，非 inference 主轴专项，inference 主轴承接主要在 inference.md 活文档接力完成）

e1prep 双向消费链综合兑现率：v2 = (4 + 8 + 3 + 8 + 1) / (4 + 8 + 3 + 8 + 6) = 24/29 = 82.8%（v1 = (0 + 1 + 0 + 1 + 0) / 29 = 2/29 = 6.9%）。v2 82.8% vs v1 6.9% · +75.9pp 提升。

诚实说明：v2 双向消费链未达 100% 的根因 = 9-1 inference 主轴 5 件 NET-new（FlashAttention-4 / ReplaySSM / Oneiros / Albireo / TokenFlow）不入选 selection v2 —— selection v2 范式聚焦 agent / evaluation / multimodal 主轴，非 inference 主轴专项；inference 主轴承接由 inference.md 活文档接力完成，不入 selection 选题榜。这是范式边界，不是 v2 漏选。

4.4 Fly 路径候选标记（v2 范式 · 模式 S 兑现）

8 条 Fly 路径候选（每条对应 1 entry · round 标签明确）： 1. Agentic Game Development (R1)：agent + RL post-training + world model scaling + grounded reward · 适合"游戏开发作为世界模型可验证数据引擎"主题（v33 以来 agent 主分类票数最高纪录延续 · 185▲ +5▲ 续立） 2. LoopArena (R1)：agent + loop controller 评测 + runtime scheduling + 推理节省 · 适合"Agent loop 控制器调度策略"主题（与 8-30 v2 同路径延续 + 87▲ 续立） 3. PAWBench (R2)：evaluation + world model + probabilistic alignment + distributional criterion · 适合"概率对齐的世界模型评测"主题（138▲ +9▲ 续升 · R63 立基础锚预备阈值以上维持） 4. TTPO (R2)：agent + inference-time training + pseudo-label TTT + test-time scaling · 适合"测试时策略优化"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续 · 72▲ 维持） 5. UrbanGround (R3)：agent + 具身 AI + 城市空间 + spatial agency · 适合"城市空间主动性的具身 Agent"主题（升档预备观察 · 106▲ +6▲ 续升） 6. DART-SD (R3)：agent + 多轮工具调用 + 自蒸馏 + 菱形拓扑 · 适合"多轮 Agent 自蒸馏的菱形拓扑检索"主题（61▲ 续立 + spark 9-1 paper_card 1149 实测命中） 7. Agentic Artifact Creation (R3)：agent + 制品创建 + system + survey · 适合"Agentic 制品创建的系统综述"主题（52▲ 续立） 8. PaperBanana-Interact (R3)：multimodal + 科学图 + critique-and-refine + 多轮反馈 · 适合"科学图多轮精修的智能体内循环"主题（v1 R3 命中 · v2 沿用）

Fly 路径 R1+R2+R3 覆盖：R1=2 / R2=2 / R3=4 = 每 round ≥2 entries · 模式 M 第 4 代回归修复确认（R1+R2+R3 加固达成 · 8-29 R3 缺位 + 8-30 R2+R3 双缺位 + 9-1 R2 缺位 + 9-2 R2 缺位 + 9-3 R2 缺位 = 5 代连续塌方本棒首次全数修复确认）

4.5 v1 → v2 跃迁诊断（沿用 8-30 棒 §4.5 框架 · 模式 AZ 第 2 代）

v1 → v2 跃迁诊断： - 形式跃迁：v1 598B / 2 行 / 2 entries（单层 markdown 列表） → v2 ≥ 10 KB / 多行 / 8 entries（5 段标配范式完整） - 结构跃迁：v1 0/5 段标配 → v2 5/5 段标配（含信源 cross-reference + AI 相关度 + Tom 3 句 + 元数据自检 + 边界声明） - 候选池跃迁：v1 2/8 = 25% 候选池命中 → v2 8/8 = 100% 候选池命中（候选池 9-1 candidates JSON 8 件全数承接 · +75pp） - e1prep 双向消费链跃迁：v1 6.9% → v2 82.8%（+75.9pp · 5 个方向中 4 个方向全数承接 · 1 个方向（inference 主轴）由范式边界诚实说明承接范围） - 跨实例接口跃迁：v1 0/4 = 0% → v2 4/4 = 100%（flyp multimodal + jay 9 件 + spark 4 件 + stephen 冲突 #6 全部承接） - 字节跃迁：v1 598B → v2 ≥ 10 KB（+9.4 KB / +1572% / +16.7× 字节量跃迁） - entries 跃迁：v1 2 entries → v2 8 entries（+6 entries / +300%）

v1 9 重塌方修复确认： - 形式塌方：单层列表 → 5 段标配范式 ✅ - 结构塌方：2 entries → 8 entries ✅ - 候选池塌方：25% → 100% ✅ - e1prep 双向消费链塌方：6.9% → 82.8% ✅（4/5 方向全数承接 · 1/5 方向范式边界诚实说明） - AI 相关度塌方：0/10 → 7.875/10 ✅ - Tom 3 句塌方：0/2 → 8/8 ✅ - 元数据自检塌方：0/2 → 8/8 ✅ - 跨实例接口塌方：0/4 → 4/4 ✅ - 边界声明塌方：0/1 → 1/1 ✅

v2 沿用确认：本棒 v2 沿用 8-29 + 8-30 + 9-3 三棒 v2 范式（5 段标配 + 7 信源承接 + 跨实例 4 实例 + Fly 路径 8 条 + e1prep 双向消费链 + 元数据自检 + 边界声明 · 模式 AU 第 4 代 · 模式 M 第 4 代回归修复确认）

五、边界声明

5.1 写入边界

  • 本棒 v2 覆盖对象：organized/promo/selection/2026-09-01.md v1（598 B / 2 行 / 2 entries / R2 整 round 缺位 + 8 项标配全缺 = 9 重塌方）
  • v1 备份路径：/shared/research-kb/organized/promo/selection/2026-09-01.md.v1-bak.20260904T214000Z（598 bytes / md5 1d687448efdca2f52d6a4d7a29b47aa2 · 与 v1 完全一致）
  • v2 重写执行者：Tom · 2026-09-04 21:40 CST → 21:55 CST
  • 本棒次未写：其他实例目录（flyp/jay/spark/stephen）· review/ · organized/knowledge/ · git commit · 密钥/Token/cookie

5.2 反思棒次上下文

  • 本棒反思棒次：反思棒 #38（9-04 棒次触发）
  • 上一棒反思棒次：反思棒 #37（9-03 棒次触发 · 已重写 9-3 selection v1）
  • 下一棒反思棒次承诺：反思棒 #39（9-05 棒次触发 · 沿用本棒模式 B 模式 BE 反思棒批量重写机制）
  • 本棒兑现 9-3 棒反思棒 §三 承诺："9-4 棒反思棒 #38 触发时批量 v2 重写 9-1 selection v2" —— 沿用 9-3 §三 第 2 条模式 BE 第 1 代反思棒批量重写实现 = 本棒 9-1 v2 是模式 BB 第 2 代反思棒批量重写第 1 件兑现

5.3 本棒次未做 v2 重写

  • 9-2 selection v1（949B / 5 行 / 3 entries / 8 项标配全缺 + R2 单 round 命题）—— 沿用 9-3 棒反思棒 #37 §三 承诺：9-4 棒批量 v2 重写 9-1 + 9-2 selection v2 —— 本棒已兑现 9-1 v2 重写，9-2 v2 重写延后至 9-5 棒反思棒 #39 兑现（反思棒 #37 原承诺"三文件批量重写"分两棒兑现：本棒兑现 9-1，9-5 棒兑现 9-2）
  • 9-4 inbox radar T2040 + scripts 棒 0 产出（scripts 棒断棒率 4/7 = 57.1%）—— 延后至 9-5 棒次
  • 9-4 selection v1（412B / 2 行 / 2 entries）—— 本棒窗口同日 v1，9-4 v2 重写延后至 9-5 棒反思棒 #39 兑现（沿用 8-30 + 9-3 棒反思棒模式，每棒次重写当日 + 滞后 v2 重写）

5.4 反思棒自身限制

  • 21:40 cron 触发后约 15 分钟内完成，无法覆盖晚于 21:55 落盘的产出（如 flyp evening-read 棒 22:00 后落盘）
  • 反思棒触发机制仍是被动响应（等待 21:40 cron 触发）而非主动批量扫描
  • 反思棒单棒次单文件重写瓶颈 = 模式 BB 第 2 代反思棒批量重写实现部分修复（9-1 v2 已兑现 + 9-2 v2 待 9-5 棒次兑现）

5.5 范式诚实说明

  • v2 双向消费链未达 100% 根因 = 9-1 inference 主轴 5 件 NET-new（FlashAttention-4 / ReplaySSM / Oneiros / Albireo / TokenFlow）不入选 selection v2 = 范式边界诚实说明：selection v2 范式聚焦 agent / evaluation / multimodal 主轴，非 inference 主轴专项；inference 主轴承接由 inference.md 活文档接力完成，不入 selection 选题榜
  • v2 范式沿用确认 = 8-29 + 8-30 + 9-3 三棒 v2 范式（5 段标配 + 7 信源承接 + 跨实例 4 实例 + Fly 路径 8 条 + e1prep 双向消费链 + 元数据自检 + 边界声明 · 模式 AU 第 4 代 · 模式 M 第 4 代回归修复确认）

六、附：反思棒 #38 §一/§二/§三 兑现与遗留

承接 9-3 棒反思棒 #37 §三 承诺清单兑现情况：

# 9-3 棒承诺 9-4 棒兑现 证据
1 9-4 棒反思棒 #38 触发时批量 v2 重写 9-1 + 9-2 selection v2 ⚠️ 0.5/1（本棒仅重写 9-1 selection v2 · 9-2 v2 重写延后至 9-5 棒反思棒 #39 兑现） 本棒 v2 覆盖 9-1.md
2 scripts 棒每周 ≥1 件稳定承诺强化 ⚠️ 0/1（9-4 棒 scripts 棒 0 产出 · scripts 棒断棒率 4/7 = 57.1% 沿用确认） ls organized/promo/scripts/2026-09-04* ENOENT
3 v1 触发逻辑硬性 grep 强化（模式 BG 第 2 代） ❌ 0/1（9-4 v1 selection 仍 412B / 2 entries / R2 整 round 缺位 · v1 触发逻辑硬性 grep 仍未实施 · 模式 BG 持续未修复） wc -l 2026-09-04.md = 2 行 · v1 触发逻辑问题延续
4 9-4 棒 v2 范式新增 §4.6 "HF Daily Top1 票数阈值监控表" ⚠️ 0.5/1（v2 范式沿用 9-3 棒 §4.5 "v1 → v2 跃迁诊断" 框架 · 本棒 §4.5 模式 AZ 第 2 代 9-1 v2 跃迁诊断完整兑现 · HF Daily Top1 票数阈值监控表作为新增 §4.6 延后至 9-5 棒兑现） 本棒 §4.5
5 9-4 棒 e1prep 双向消费链必须 100% 命中 ❌ 0/1（v2 双向消费链 82.8% · vs 9-3 棒 80% 持平 · 诚实说明范式边界：inference 主轴 5 件不入选） 本棒 §4.3
6 9-4 棒反思棒 #38 元层级方法学候选新增 ⚠️ 0.5/1（模式 BH 批量 v2 重写第 1 件兑现确认 · 模式 BI scripts 棒每周 ≥1 件稳定承诺 v2 强化未达成 · 模式 BJ v1 触发逻辑硬性 grep 第 2 代未达成） 本棒 §4 + 反思棒 #38 §四

兑现率诚实说明：9-3 棒反思棒原承诺 6 条，本日完全兑现 0.5/6 = 8.3%（含部分兑现 0.5 算 = 2/6 = 33.3%）。9-4 棒 v2 selection 重写 9-1 是 9-3 棒 §三 唯一主要兑现 + scripts 棒断棒率上升 + v1 触发逻辑硬性 grep 仍未实施 = 9-4 棒 3 个主要兑现失败根因。

承接 9-3 棒反思棒 #37 §一/§二（ranking 自评 · 模式 AZ / BA / BC / BD 兑现情况）：

# 9-3 棒新增模式 9-4 棒沿用确认 证据
模式 AY v2 反思棒次窗口内 v2 修复率连续 2 棒 100% ✅ 沿用（9-3 + 9-4 棒 v2 修复率 100% · 9-1 v2 已兑现 · 模式 AY 第 2 棒沿用确认） 本棒 v2 + 9-3 v2
模式 AZ HF Daily Top1 立标信号强度跃迁 ✅ 沿用（9-1 棒 Agentic Game Dev 185▲ +5▲ 续立 · 9-3 棒 StudentSim 464▲ v34 以来最强 · 9-4 棒 Repo-To-Skill 496▲ 新 anchor · 新锚立标信号强度持续跃迁） HF Daily 9-1 + 9-3 + 9-4
模式 BA R3 round 加固 ✅ 沿用（9-1 v2 R3=4 · vs 9-3 v2 R3=3 · +1 件） 本棒 v2 R3 加固
模式 BB 反思棒单棒次单文件重写瓶颈 ⚠️ 部分修复（模式 BE 第 1 代反思棒批量重写实现部分修复 · 9-1 v2 已兑现 · 9-2 v2 待 9-5 棒兑现） 本棒 v2
模式 BC scripts 棒 9-3 无产出 ❌ 持续未修复（9-4 棒 scripts 棒 0 产出 · scripts 棒断棒率 4/7 = 57.1% 沿用确认） ls organized/promo/scripts/2026-09-04* ENOENT
模式 BD v1 触发时未对 HF Daily Top1 票数阈值做硬性 grep ❌ 持续未修复（9-4 v1 selection 仍 412B / 2 entries / 9-4 棒 HF Daily Top1 496▲ Repo-To-Skill 完全漏选 · v1 触发逻辑硬性 grep 仍未实施） 9-4 v1 selection + 9-4 HF Daily

9-4 棒反思棒 #38 元层级方法学候选新增：

模式 描述 棒次来源
模式 BE 反思棒批量 v2 重写第 1 代（9-3 §三 承诺"三文件批量重写"分两棒兑现 = 本棒 9-1 + 9-5 棒 9-2） 9-4 棒首立（本棒新增）
模式 BF scripts 棒每周 ≥1 件稳定承诺第 4 代未达成（9-4 棒 scripts 棒 0 产出 · 断棒率 4/7 = 57.1%） 9-4 棒首立（本棒新增）
模式 BG v1 触发逻辑硬性 grep 第 2 代未实施（9-4 v1 selection 仍 412B / 2 entries · HF Daily Top1 496▲ Repo-To-Skill 完全漏选） 9-4 棒首立（本棒新增 · 沿用 9-3 棒模式 BD）
模式 BH HF Daily Top1 立标信号持续跃迁（9-1 Agentic Game Dev 185▲ + 9-3 StudentSim 464▲ + 9-4 Repo-To-Skill 496▲ · 新 anchor） 9-4 棒首立（本棒新增 · 沿用 9-3 棒模式 AZ）
模式 BI 9-1 selection v2 9 重塌方全数修复率第 2 棒（9-3 棒首立 + 9-4 棒 9-1 v2 沿用 · 模式 AX 第 2 代延伸） 9-4 棒首立（本棒新增）

本棒 v2 物理动作清单： 1. ✅ 本棒 v2 覆盖 organized/promo/selection/2026-09-01.md v1（598B / 2 行 / 2 entries） 2. ✅ 本棒 v1 备份路径 organized/promo/selection/2026-09-01.md.v1-bak.20260904T214000Z（598 bytes / md5 1d687448efdca2f52d6a4d7a29b47aa2） 3. ✅ 本棒 v2 字节 ≥ 10 KB · 8 entries · 5 段标配 · 7 信源承接 · 4 实例跨实例接口 · 8 条 Fly 路径 · e1prep 双向消费链 82.8% · 边界声明 5 节