第五轮：锁/续跑/超时/自动分支/R4 探针与 encode-once/控制台加固；阶段内断点续跑（gen 按条、prep 按 shard、训练与 APG 定时原子存档+体面停止）；分歧以实现方意见为准

ml/prep/build_dataset.cjs

@@ -74,5 +74,7 @@ writeNpy(path.join(OUTDIR, base + '.Y.npy'), cat(Y, H * 6), [n, H, 6]);
 writeNpy(path.join(OUTDIR, base + '.V.npy'), Float32Array.from(V), [n]);
 writeNpy(path.join(OUTDIR, base + '.SG.npy'), cat(SG, 13), [n, 13]);
 writeNpy(path.join(OUTDIR, base + '.TID.npy'), TID, [n], 'int32');
-fs.writeFileSync(path.join(OUTDIR, base + '.tasks.jsonl'), tasks.map(t => JSON.stringify(t)).join('\n') + '\n');
+// 2026-10-18 断点续跑：tasks.jsonl 最后写、先写 .tmp 再改名 —— 它存在就代表这个 shard 的 5 个 npy 都已写完，run_prep.sh 据此跳过
+const tf = path.join(OUTDIR, base + '.tasks.jsonl');
+fs.writeFileSync(tf + '.tmp', tasks.map(t => JSON.stringify(t)).join('\n') + '\n'); fs.renameSync(tf + '.tmp', tf);
 console.log(JSON.stringify({ shard: base, tasks: tasks.length, samples: n, aug: nAug, augRejected: nAugRej, gapDrop: nGapDrop, featVer: POL.FEAT_VER }));

ml/prep/run_prep.sh

@@ -1,8 +1,22 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # 并行打包样本：bash ml/prep/run_prep.sh [进程数=CPU 核数]
+# 2026-10-18 断点续跑：samples/<shard>.tasks.jsonl 存在且比 shard 新 → 该 shard 已打包完，跳过；
+#   shard 已不存在的旧打包结果删掉（不让上一批数据混进来）。中断后重跑只补没打完的 shard。
 set -e
 cd "$(dirname "$0")/../.."
 P=${1:-$(nproc)}
-mkdir -p ml/data/samples
-ls ml/data/shard_*.jsonl | xargs -P "$P" -I{} node ml/prep/build_dataset.cjs {} ml/data/samples
-${PYTHON:-python} -m ml.data --index ml/data/samples
+D=ml/data/samples
+mkdir -p $D
+for t in $D/*.tasks.jsonl; do
+  [ -e "$t" ] || continue; b=$(basename "$t" .tasks.jsonl)
+  [ -f ml/data/$b.jsonl ] || { echo "[prep] 删除旧打包 $b（对应 shard 已不存在）"; rm -f $D/$b.*; }
+done
+todo=()
+for f in ml/data/shard_*.jsonl; do
+  b=$(basename "$f" .jsonl)
+  if [ -f $D/$b.tasks.jsonl ] && [ $D/$b.tasks.jsonl -nt "$f" ]; then continue; fi
+  todo+=("$f")
+done
+echo "[prep] 共 $(ls ml/data/shard_*.jsonl | wc -l) 个 shard，待打包 ${#todo[@]} 个"
+[ ${#todo[@]} = 0 ] || printf '%s\n' "${todo[@]}" | xargs -P "$P" -I{} node ml/prep/build_dataset.cjs {} $D
+${PYTHON:-python} -m ml.data --index $D