# ml/gen — M1 离线数据生成（在高性能机器上跑）

依赖：Node ≥ 18，仓库根目录执行。输出写到 `ml/data/`（已 gitignore）。

## 1. 老师一致性门禁（先跑，决定是否需要共识过滤）
```
node ml/gen/consistency.cjs 300 4242 > ml/data/consistency.json
```
单核约 25–30 分钟（300 任务 × 6 次老师求解）。看 `consistentByGateRule`（pos 任务忽略 J6）：
- ≥ 0.90 → 生成时不加 `--consensus`
- < 0.90 → 生成时加 `--consensus 4`（过滤与邻居绕法不一致的样本）

## 2. 生成数据
```
bash ml/gen/run_parallel.sh <每进程条数> <进程数> [起始种子] [额外参数]
# 例：16 核、5 万条、不共识：
bash ml/gen/run_parallel.sh 3125 16
# 例：16 核、5 万条、共识 4 邻居：
bash ml/gen/run_parallel.sh 3125 16 1 "--consensus 4"
```
耗时估算（沙箱实测每条每核约 2.1 s；高性能 CPU 单核通常快 1.5–2 倍）：
- 不共识：约 30 核·时 → 16 核约 1–2 小时
- 共识 4：约 150 核·时 → 16 核约 5–9 小时

## 3. 回传给我
- `ml/data/stats.json`、`ml/data/consistency.json`（必须）
- `ml/data/shard_*.jsonl`（训练数据，体积约 2.8 MB/500 条 → 5 万条约 280 MB，可压缩后放网盘或直接留在本机用于 M3/M5）