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工作流执行可视化 —— 功能重设计文档

目标：把"恒星大气网格工作流"面板从当前的 3 个动作（查看 YAML / 启动 / 删除） 升级为完整的 执行可观测台：执行进度、逐网格点执行详情、收敛判定、 冷启动 vs 种子步进归因、参数空间冷启动成功图谱，以及失败点重试。

原则：数据已经在库里大半，缺口主要是 HTTP 暴露 + 少量持久化 + 全新前端 UI。 零新增前端依赖（不引入图表库），沿用现有 ESM + 原生 DOM + 设计令牌风格。

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1. 现状盘点（带代码证据）

1.1 已经持久化、可直接用的数据

数据	位置	说明
网格点 6 维参数、cno_sum、wave	grid_points 表（db.rs:246-263）	按 workflow_name 分区，复合唯一 (workflow_name, name)
点状态 pending/queued/running/converged/failed	grid_points.status	GridPointStatus（models.rs:235-243）
成功手段 cold_run / seed_step / imported	grid_points.success_method	收敛时由成功任务的 task_type 回填（db.rs:1097-1101）；失败点为 NULL
重试次数	grid_points.attempt_count	每次回报 +1（db.rs:1089-1095）
每次尝试的收敛指标	tasks.max_relc	收敛判据 max_relc < chmax（默认 0.001，conv_check.rs:105-109）
每次尝试的种子来源	tasks.seed_point_name	派发时写入（scheduler.rs:194-205）
每次尝试的方法 / 错误 / 节点 / 完成时间	tasks.task_type / error_message / node_id / completed_at	一个点多行（每次尝试一行），工作流删除前长期保留
全局种子库	seeds 表 + data/seeds/<name>/<name>.7	仅收敛且无 NaN 的点入库（task.rs:187-207）
逐阶段完整诊断（lte→nc→nl / seed_nc→nl）	data/seeds/<name>/conv.json	ModelSummary（models.rs:376-391）：每阶段 converged / best_max_relc / chmax / elapsed_sec、总耗时、synspec_sec、所用种子。成功与失败的点都会写（task.rs:178-184）
按工作流的统计聚合	db.get_grid_summary_stats(Some(wf))	已实现且有单测（db.rs:1582-1639），但没有任何 HTTP 端点调用它

1.2 缺口（需要补的）

#	缺口	影响	补法
G1	无逐点 HTTP 端点	前端拿不到任何点级数据	新增 /workflows/:name/points
G2	无按工作流的统计端点（get_grid_summary_stats 未暴露；/api/status 只有全局）	卡片/详情无法显示每工作流进度	新增 /workflows/:name/stats；列表接口内联计数
G3	queued 被并进 pending（db.rs:1596,1612）	无法区分"排队中"与"未入队"	新端点拆开统计
G4	单点耗时/迭代数未进库（TaskReport.elapsed_sec 收到即丢；last_iter 在 StageSummary 前被丢弃）	列表无耗时列、无 ETA	迁移补列 + runner 携带 last_iter（Phase 3）
G5	无进度时间序列	画不出"进度-时间"曲线	新表 workflow_progress_snapshots（Phase 3）
G6	失败点无法重试（start 只重置 queued，db.rs:886-899）	失败点永久卡死	新增 retry 端点（复用 reset_specific_grid_points_to_pending 思路）
G7	conv.json 不提供下载/查看	逐阶段诊断无法展示	点详情端点读盘解析返回
G8	前端无任何进度/详情 UI；无 tab 组件	——	全新 UI

1.3 领域语义（设计依据）

• 冷启动 vs 种子步进不是用户选的，是调度器按"种子可用性"自动决定的： 派发时 find_best_seed_from_db 命中（同族精确匹配优先，否则全局加权距离 ≤ 3.0， seed_finder.rs:13-38）→ SeedStep（热启动链 seed_nc→nl），否则 ColdRun（lte→nc→nl）。
• wave = 难度波次：按 cno_sum 升序分组，"先易后难"，让早期收敛点充当种子。 所以"哪些参数冷启动能成功" ≈ 低 cno_sum / 中低温区的点；高温 He-poor 区几乎全靠种子步进。
• 还有一次性失败回退：冷启动发散且存在邻居种子时，自动以 seed_step 重投一次 （scheduler.rs:270-350，受 seed_step_fallback 配置与 has_seed_step_attempt 一次性闸门约束）。 因此 success_method='seed_step' 的点可能是"冷启动失败后被救回"的——该归因需从 tasks 多行历史还原。
• 第三类 imported：历史 run_grid.py 结果导入（db.rs:966-981），UI 需单独呈现为"历史导入"。
• 收敛判据：末次迭代最差深度点的最大相对修正 max_relc < chmax（默认 1e-3）， 且大气 NaN 占比 ≤ 10%（conv_check.rs:127-149）。

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2. 功能设计（信息架构）

2.1 工作流卡片（改造现有 workflows.js 卡片）

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ sdB_cno                          [运行中]    │  ← 现有：名称/描述/状态徽章
│ sdB 6维恒星大气模型计算网格                   │
│ ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░░░░░░  42%            │  ← 新增：收敛进度条 + 百分比
│ 181/432 收敛 · 12 种子步进 · 3 失败 · 8 运行 │  ← 新增：一行计数摘要
│ [进入详情 →]            [查看YAML] [暂停] [删除] │  ← 整卡头部可点进详情页
└─────────────────────────────────────────────┘

• 卡片名/头部区域是 <a href="#/workflows/sdB_cno">；操作按钮 stopPropagation 保持独立语义。

• 进度数据来自 列表接口内联计数（见 §3.2），不额外轮询。

• 状态徽章扩充：initializing 显示"初始化中"（warning 琥珀），paused 显示"已暂停"（secondary）， 不再把三者都归为"闲置"。

2.2 工作流详情页（独立页面，hash 路由 #/workflows/:name）

信息架构决策：详情内容量（三 Tab + 可过滤点表 + 热力矩阵 + 逐点诊断）远超模态框承载， 且需要深链/返回键/长时间监控驻留。因此采用独立视图页面 + 零依赖 hash 路由， 而非宽模态。入口：卡片整卡或"详情"按钮 → location.hash = '#/workflows/<name>'。

页面骨架（顶部常驻"任务控制条"，是全页最先映入眼帘的部分——直接呈现这个网格的实时生命体征）：

← 返回控制台        sdB_cno   [运行中]          [启动/暂停] [重试失败] [查看YAML] [删除]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  ← 分段进度条：绿=收敛 红=失败 琥珀=运行 蓝=排队 灰=待定
432 网格点 · 181 收敛(42%) · 8 运行 · 40 排队 · 3 失败 · 冷启动 169 / 种子步进 12 · ETA ≈ 2h40m

• 分段进度条按状态占比着色拼接，5s 轮询下各段宽度此消彼长——进度是"看得见在动"的。
• 计数用 tabular-num 防跳动；数字变化可加轻量过渡。
• 工作流不存在（hash 指向已删除的名字）→ 空态卡 + 返回按钮。

Tab 1 — 执行概览

• 4 个 metric tile（复用 .metric-card）：网格总数 / 已收敛 / 失败 / 运行中+排队。
• 方法归因：冷启动收敛 X · 种子步进收敛 Y · 历史导入 Z · 失败 N（彩色计数行）。
• wave（难度波次）分布：每波次 converged/total 的小条形列表——直观看到"难度推进到哪了"。
• 最近动态流：最近 12 条尝试回报（点名 / 方法徽章 / 结果 / max_relc / 节点 / 完成时间）， 轮询下新条目从顶部淡入——数据就是 points 端点 sort=last_completed_at&order=desc&limit=12，零新增端点。
• ETA（Phase 3）：按平均单点耗时 × 剩余点数 ÷ 集群空闲槽位估算。

Tab 2 — 网格点明细

• 过滤器：状态（全部/排队/运行/收敛/失败）、方法（全部/冷启动/种子步进/导入）、wave 下拉、点名搜索框。
• 表格（复用 .data-table + 关键行增量刷新，仿 nodesTable.js）：

列	来源
点名（mono 省略，title 全文）	name
Teff / logg / logHe / CNO和	6 维参数
wave	wave
状态	badge：收敛=online 绿 / 失败=danger 红 / 运行=warning 琥珀 / 排队=info 蓝 / 待定=secondary
方法	badge：冷启动=蓝（blueprint）/ 种子步进=紫（purple）/ 导入=secondary——刻意区别于状态色
max_relc	tabular-num，科学计数；失败点显示最后一次尝试值
尝试数	attempt_count（>1 且收敛 = "被救回"，加 ↻ 角标）
耗时	Phase 3 起有值；之前用 completed_at-created_at 粗估并标 ~
操作	[查看] → 点详情

• 分页：limit=100 + offset，服务端排序（默认 wave→cno_sum→teff）。
• 刷新策略：打开弹窗时拉一次；Tab 激活期间每 5s 自动刷新（可手动刷新按钮强制）； 弹窗关闭即停。不污染全局轮询。

Tab 3 — 收敛性分析（冷启动图谱）

• 核心问题："哪些参数范围内冷启动能成功"。
• 6 维空间降到 2D 热力矩阵：用户从下拉选 X 轴 / Y 轴（默认 X=Teff、Y=cno_sum）； 其余维度若为多值则提供切片选择器（固定某维取值）。
• 单元格着色（CSS grid，无图表库）：
  • 🟩 冷启动收敛（converged && method=cold_run）
  • 🟪 种子步进收敛（seed_step）
  • ⬜ 历史导入（imported）
  • 🟥 失败（failed）
  • 🟨 运行/排队中
  • ░ 未开始（pending 且从未尝试）
• 矩阵下方：图例 + 聚合结论条（"冷启动成功率 62%（268/432）；Teff≥60000 区间冷启动成功率 0%，全部由种子步进救回 41 个、失败 3 个"）。
• 单元格 hover 显示点名与 max_relc；点击 → 同 Tab 2 的点详情。

2.3 网格点详情（右侧滑入面板 slide-over，不再模态套模态）

点表格/热力图/动态流中任一点名 → 右侧滑入 480px 面板（.point-panel，背景遮罩 + Esc/点击遮罩关闭， 复用焦点圈管理；独立页面上滑入面板比二级模态更轻、视线不跳转）。

• 头部：点名（mono）+ 状态/方法徽章 + [复制点名]。
• 尝试历史表（tasks 多行）：# / 方法 / 种子来源（点名，可点击跳查该点）/ max_relc / 结果 / 节点 / 完成时间 / 错误摘要。 这一张表直接还原"冷启动失败 → 种子步进救回"的完整剧情。
• 逐阶段链诊断（读 conv.json）：每阶段一张小卡： lte ✅ grey start · nc ⚠️ max_relc=0.957（不要求收敛）· nl ✅ max_relc=6.9e-3 / 17 iter / 612s； 种子步进链则显示 seed_nc → nl，并标注种子点名与总耗时、synspec 耗时、NaN 标志。
• 失败点：突出显示最后一次 error_message（code-pre-wrap，textContent 渲染防 XSS）。

2.4 视图与操作逻辑

路由（新增 src/router.js，约 70 行，零依赖）：

hash	视图	挂载动作	卸载动作
#/（或空/未知）	控制台首页（现有布局）	渲染骨架 + startPolling()	停全局轮询
#/workflows/:name	工作流详情页	渲染页面骨架 + 拉 stats/points + 启作用域轮询	停作用域轮询

• window.addEventListener('hashchange', render)；首次加载按当前 hash 渲染。
• 登录门禁不变：无 token 时任何 hash 都先展示登录遮罩，登录成功后按 hash 进入对应视图。
• 全局 header/footer 保持常驻；视图内容渲染进 #view-root 容器（index.html 结构调整： 现有 main.main-container 内容收敛为首页视图模板）。
• 返回键/深链/刷新天然可用（hash 不触发整页刷新）。

交互一览：

操作	前端	后端
进详情页	hash 切换 → 按需 fetch stats + points(第1页)	——
切 Tab	委托 data-wf-tab；切到"明细/分析"时惰性加载	——
过滤/翻页/排序	change/click → 重新 fetch（带 query）	端点支持参数
自动刷新	详情页挂载期间 5s 拉 stats（控制条+概览常驻刷新）；明细 Tab 激活时同步刷新表格	——
点详情面板	行内 [查看]/点名链接 → 拉 points/:point → 滑入面板；种子来源点名可跳查（换载面板内容）	——
重试失败点	showConfirm → POST → toast → 刷新 stats/points	新端点，仅 running 状态允许
返回首页	"← 返回控制台"链接 / 浏览器返回	——
首页卡片	整卡点击进详情；卡片上保留 启动/暂停/删除 快捷操作 + 查看YAML（仍为模态）	——

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3. 后端设计

3.1 新增端点（全部挂在 /api/workflows/:name/... 下）

鉴权：required_role 里 path.starts_with("/workflows/") 已映射 Admin（mod.rs:92-95）， 子路由无需改鉴权矩阵。统一返回 {success, message, data} 信封（与现有 workflow API 一致）。 点名参数复用现有字符集白名单校验（task.rs:133-146 同款），防路径穿越。

① GET /api/workflows/:name/stats —— 每工作流进度（G2/G3）

复用并增强 get_grid_summary_stats(Some(wf))，拆开 pending/queued，补方法与波次维度：

{
  "success": true, "message": "ok",
  "data": {
    "name": "sdB_cno", "status": "running",
    "total": 432,
    "pending": 120, "queued": 40, "running": 8, "converged": 261, "failed": 3,
    "cold_run_converged": 220, "seed_step_converged": 41, "imported_converged": 0,
    "waves": [ {"wave": 0, "total": 108, "converged": 108, "failed": 0}, ... ],
    "avg_point_sec": 740.0, "eta_sec": 9600
  }
}

• avg_point_sec / eta_sec：Phase 3 有 elapsed_sec 列后精确计算； 之前用 tasks.completed_at - tasks.created_at 均值近似（含排队等待，偏大，标注近似）。
• SQL 走现有覆盖索引 idx_grid_points_wf_status，单次聚合扫描，5s 轮询无压力。

② GET /api/workflows/:name/points —— 逐点列表（G1）

参数：status、method、wave、q（点名子串）、sort（wave|teff|max_relc|attempts，默认 wave）、 order、limit（≤500，默认 100）、offset。

{
  "success": true, "message": "ok",
  "data": {
    "total": 432,
    "points": [
      {
        "name": "t60000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4",
        "teff": 60000, "logg": 5.0, "loghe": -2, "logc": -4, "logn": -4, "logo": -4,
        "cno_sum": -12, "wave": 0,
        "status": "converged", "success_method": "seed_step", "attempt_count": 2,
        "last_max_relc": 0.00043, "last_task_type": "seed_step",
        "seed_point_name": "t60000_g5.0_he2_c-4_n-4_o-4",
        "node_id": "node-a1b2", "last_completed_at": "2026-07-30T11:12:00Z",
        "elapsed_sec": 126.4
      }
    ]
  }
}

• "最近一次尝试"用关联子查询取 tasks 最新行：

SELECT gp.*, t.max_relc AS last_max_relc, t.task_type AS last_task_type,
       t.seed_point_name, t.node_id, t.completed_at AS last_completed_at,
       t.error_message AS last_error
FROM grid_points gp
LEFT JOIN tasks t ON t.task_id = (
    SELECT t2.task_id FROM tasks t2
    WHERE t2.point_name = gp.name AND t2.workflow_name = gp.workflow_name
    ORDER BY t2.completed_at IS NULL, t2.completed_at DESC, t2.created_at DESC
    LIMIT 1)
WHERE gp.workflow_name = ?1 [AND ...filters]
ORDER BY gp.wave, gp.cno_sum, gp.teff
LIMIT ? LIMIT OFFSET ?;

• 配套新索引：CREATE INDEX idx_tasks_point_wf_time ON tasks(point_name, workflow_name, completed_at); （迁移中补；432 点规模下无索引也能跑，加索引是为大网格兜底。）
• 备选（若大网格性能不够）：把 last_* 字段反规范化进 grid_points，在 record_task_report 里顺手写—— 但默认不做，避免迁移面扩大；先用 JOIN，压测后再议。

③ GET /api/workflows/:name/points/:point —— 单点详情 + 阶段诊断（G7）

{
  "success": true, "message": "ok",
  "data": {
    "point": { /* 同 ② 的单点字段 */ },
    "attempts": [
      {"task_id": "...", "task_type": "cold_run", "seed_point_name": null,
       "status": "failed", "max_relc": 954000.0, "atmosphere_has_nan": true,
       "node_id": "node-a1b2", "error_message": "nl stage diverged...",
       "created_at": "...", "completed_at": "..."},
      {"task_id": "...", "task_type": "seed_step", "seed_point_name": "t60000_...",
       "status": "completed", "max_relc": 0.00043, ...}
    ],
    "conv": { /* data/seeds/<name>/conv.json 解析后的 ModelSummary；文件不在则 null */ }
  }
}

• conv 读盘路径严格拼为 seeds_dir/<point>/conv.json（单层目录，point 先过白名单 + canonicalize 归属兜底），解析失败/不存在 → null（前端降级为"诊断文件不可用"）。 不把整文件塞进列表接口（体积控制）。

④ POST /api/workflows/:name/points/retry —— 失败点重试（G6）

请求体：{"names": ["t80000_..."], "all_failed": true}（二选一）。

• 前置：工作流必须 running（否则 400，提示"请先启动工作流"——避免重置后无调度器消费的僵尸态）。
• 逻辑：新 db 函数 reset_failed_points(wf, names|all)： UPDATE grid_points SET status='pending', success_method=NULL WHERE workflow_name=? AND status='failed' [AND name IN (...)]， 随后立即触发一次 schedule_pending_tasks()（不必等 30s tick）。
• 重试后的方法仍由调度器按种子可用性自动决定（大概率 seed_step，因为此时种子池已更丰富）—— 这与领域语义一致，前端文案如实说明："重试的点将由调度器自动选择冷启动或种子步进"。

⑤ 列表接口内联计数（G2，卡片进度条用）

GET /api/workflows 的 WorkflowSummary 追加：

{"name": "...", "status": "...", "description": "...",
 "created_at": "...", "updated_at": "...",
 "stats": {"total": 432, "converged": 261, "failed": 3, "running": 8,
           "cold_run_converged": 220, "seed_step_converged": 41}}

• 实现：list_workflows 里对 grid_points 做一次 GROUP BY workflow_name 聚合再 map 合并（单条 SQL，无 N+1）。
• 未启动（无网格点）的工作流 stats: null，前端不显示进度条。

3.2 持久化变更（Phase 3，最小迁移）

Phase 1/2 零迁移——全部基于现有列。以下为 Phase 3 的可选增强：

1. grid_points 加列：elapsed_sec REAL（最近一次成功/失败尝试的墙钟耗时）。 在 record_task_report 写入——TaskReport.elapsed_sec 本来就在手（models.rs:318），当前被丢弃。
2. StageSummary 携带 last_iter / worst_depth / n_depths（models.rs:364-373 扩字段， runner.rs:302-317 处 ConvCheckResult 已有值，只是没搬过去）→ conv.json 与点详情获得迭代数。
3. 新表 workflow_progress_snapshots(workflow_name TEXT, ts DATETIME, pending INT, queued INT, running INT, converged INT, failed INT)：由 main.rs:111-197 的 30s 后台循环顺手写一行； 保留策略：仅当计数相对上次快照有变化才写；定期清理 24h 前的行。供"进度-时间"曲线与精确 ETA。

3.3 明确不做 / 保持现状

• 不改 pull 调度模型、不改 wave 语义、不改种子匹配算法——只读取与展示。
• 不引入 WebSocket/SSE：5s 轮询 + 详情弹窗作用域轮询足够，复杂度与收益不匹配。
• 不给 /api/seed/:name 开 Admin 权限（它是 Node 角色的二进制通道）；前端只需 conv.json 的 JSON 内容，走 ③ 即可。
• seeds 表/.7 文件不暴露列表下载（超出本次范围，且属 Node 域）。

3.4 安全清单（对照全局安全规约）

• 所有新端点经现有 auth_middleware（Admin 角色）+ 全局限流；无新增鉴权旁路。
• 点名/工作流名全部过字符集白名单（[A-Za-z0-9._-]）；conv.json 读盘路径不接受 ../绝对路径。
• 无新增密钥；错误信息用现有 AppError（Internal 不回显细节，error.rs:28-34）。
• 前端所有服务端字符串经 escapeHtml（列表/表格）或 textContent（conv.json、错误文本）渲染。
• retry 端点为写操作：仅 Admin、受限于 running 状态、参数白名单，无注入面（参数化查询）。

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4. 前端实现设计

4.1 新增/改动文件

文件	改动
src/router.js（新）	hash 路由：parseHash() → {view:'home'｜'workflow', name?}；hashchange 监听 + 首载渲染；视图挂载/卸载生命周期钩子（停/启作用域轮询）；登录门禁判断
src/views/home.js（新）	现 index.html 中 main.main-container 的首页内容收敛为模板函数 + 挂载逻辑（metric 卡/节点表/工作流卡列表），startPolling() 在此触发
src/views/workflowDetail.js（新）	详情页：任务控制条（分段进度条/计数/ETA/操作）+ Tab 容器；概览（tiles/方法归因/wave 分布/最近动态流）、点表格（关键行签名 diff，仿 nodesTable）、过滤器、热力矩阵（CSS grid 单元格）、点详情滑入面板。所有插值 escapeHtml；作用域 5s 轮询自管
src/api.js	新增 fetchWorkflowStatsApi(name)、fetchWorkflowPointsApi(name, params)、fetchPointDetailApi(name, point)、retryPointsApi(name, body)；全部经 apiFetch + encodeURIComponent，返回 raw Response
src/components/workflows.js	卡片加进度条/计数/状态徽章扩充；头部包成进详情的锚链接；读取列表内联 stats；空 stats 降级
src/main.js	瘦身为全局接线：登录/主题/登出/全局模态（create-wf / view-yaml / reissue / confirm）/ header 刷新；视图级委托移入各 view
src/state.js	全局轮询仅服务首页；视图切换时由 router 停启
index.html	main 收敛为 <div id="view-root">（视图由 JS 渲染）；保留登录遮罩/header/footer/全局模态/toast；新增 #point-panel 滑入面板骨架
src/style.css	新组件：.wf-status-strip（控制条 + 分段进度条 .seg-progress 五色段）、.wf-tabs（tab 栏，双主题）、.method-badge.cold/.seed/.imported（蓝/紫/中性，区别于状态色）、.heatmap/.heatmap-cell（状态色填充 + hover）、.stage-chip（阶段诊断小卡）、.point-panel（右侧滑入 + 遮罩）、.activity-feed（动态流条目淡入）；全部走设计令牌 + prefers-reduced-motion 降级

4.2 必须遵循的现有约定（探查结论）

1. 事件一律 data-* 委托，不挂逐按钮监听（main.js:377-388 模式）。
2. 服务端字符串进 innerHTML 前必过 escapeHtml；整块文本用 textContent。
3. 模态：静态骨架 + setupFocusTrap，close 按钮类 modal-close（否则 Escape 映射失效，modal.js:21）。
4. 破坏性操作先 showConfirm，反馈只走 showToast，变更后 fetchAllData() 立即刷新。
5. 轮询下渲染：行/卡 keyed by data-* + 签名 diff + 高频单元格 textContent 原位刷新（nodesTable.js:34-54 模式），空态写入做 trim 比较防抖。
6. 样式只用令牌；状态复用 .status-badge 变体；进度复用 .progress-bar-track/-fill；表格复用 .data-table + .col-* + .tabular-num。
7. 工作流标识是 name（无数字 id）；后端状态含 initializing，前端要显式映射。

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5. 分期实施计划

Phase 1 — 进度可见（MVP，零迁移）

• 后端：stats 端点（拆 queued）+ points 端点（JOIN 最近尝试 + 新索引）+ 列表内联 stats。
• 前端：hash 路由 + 视图化重构 + 卡片进度条/计数/徽章 + 工作流详情页（任务控制条 + 「概览」「网格点明细」两 Tab + 过滤器/分页 + 最近动态流）。
• 验收：深链 #/workflows/sdB_cno 打开详情页，能看到 432 点逐行状态、每点方法/max_relc/尝试数/种子来源，进度条随轮询而动。

Phase 2 — 诊断与归因

• 后端：points/:point 端点（尝试历史 + conv.json 解析）+ retry 端点 + db reset_failed_points。
• 前端：点详情滑入面板（尝试历史 + 阶段链诊断 + 错误）+「收敛性分析」热力 Tab + 「重试失败点」按钮。
• 验收：能回答"这个点为什么失败/被谁救回"，能看到冷启动成功参数区，能一键重试失败点。

Phase 3 — 时序与精算（可选增强）

• 后端：迁移（elapsed_sec 列、StageSummary.last_iter）+ workflow_progress_snapshots + ETA 精算。
• 前端：概览 ETA 精确化 + 进度-时间 sparkline + 点表耗时列去"~"。

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6. 待确认的开放问题

1. Phase 范围：三期全做，还是先交付 Phase 1+2？
2. 「重试失败点」是否需要（它会触发真实计算任务）？默认仅 running 时可用。
3. 热力矩阵默认轴 Teff × cno_sum 是否符合你的物理直觉？（sdB_cno 当前网格 logg/logHe/CNO 各只有单值，实际是 Teff 一维——多值网格下矩阵才有意义。）
4. conv.json 之外是否还需要在点详情里提供逐阶段 .err/fort.9 原始文件下载（目前节点归档 data/result 有 LRU 200 上限，服务端只有 conv.json）？