onescience-trainer

# OneScience Trainer ## 职责 将本技能作为科学模型训练任务的执行工作流。把 orchestrator 交给本技能的当前步骤，例如“根据网页说明生成训练脚本”“基于已有 checkpoint 继续训练”“按文本给定的数据与优化器约束生成微调入口”“整理训练计划并提交训练”，转化为从训练信息获取到结果验证的可追踪闭环。 本技能只消费当前执行步骤，不重新规划完整用户目标。本技能负责训练工作流契约和阶段顺序，负责明确训练策略、数据配置、split 假设、loss、optimizer、scheduler、评测频率、checkpoint 策略、日志与验证要求等完整训练脚本内容；这些内容由 trainer 直接定义并保留在 trainer_workdir 中。训练执行阶段的外层控制、入口确定、预检要求和结果归因也由 trainer 负责。只有当这些已定义内容需要写入仓库、修改现有项目文件或对接项目原生目录结构时，才把当前步骤中的文件落盘子动作交接给 `onescience-coder`。依赖包、硬件和运行环境需求不单独成阶段，而是在训练执行阶段通过 `onescience-runtime` 统一处理。 ## 工作流 创建或更新工作目录；当 `step_handoff.inputs.runtime.code_save_dir`、上游交接物或用户明确指定了代码保存目录时，`trainer_workdir` 必须使用 `<code_save_dir>/.trainer_work/<run_id>/`。其中 `code_save_dir` 用于保存最终训练脚本、配置、日志引用和用户要求的结果输出，`trainer_workdir` 用于保存训练知识、计划、manifest、runtime 请求/结果、验证报告等 trainer 中间知识产物。若上游已显式提供 `step_handoff.inputs.runtime.trainer_workdir`，则应直接使用该目录，并要求其与 `code_save_dir` 语义保持一致；若未提供代码保存目录，但 `step_handoff.inputs.runtime.workdir`、`task_context.relevant_artifacts` 或用户明确指定了工作目录，则沿用该目录；否则兼容性回退到 `.onescience/trainer/<run_id>/`。进入具体代码生成或执行阶段时，必须从 `trainer_workdir` 中已保存的知识文件读取并交接，不依赖未落盘的会话上下文。 本技能不依赖 `scripts/` 目录下的预置脚本；训练入口、配置、数据适配器、损失函数、评估逻辑和测试要求等完整训练脚本内容都由 trainer 先行定义，不再把这些内容重新交给 `onescience-coder` 决定。若需要将这些已定义内容写入仓库、修改现有项目文件或对接项目原生目录结构，再交接给 `onescience-coder` 落盘为明确文件��� 在消费上游交接或生成产物前，先读取 `references/workflow_contract.md`。随后必须先根据 `step_handoff.step_goal`、`task_context.user_goal`、`inputs`、`resource_bindings` 和用户直接请求，从 `type=resource` 技能中召回与训练目标相关的资源，获取训练规格知识、模型/数据使用知识和训练规划决策知识；无论上游是否提供了 ...