Workbench Desk Robot

先验证，再说完成。

面向移动家务机器人的证据优先基础：受限动作、可回放事件，以及能够明确说出 已确认、未满足、证据不足 的验证器。

为什么做 Workbench？

很多机器人 Demo 把“命令已接受”当成“任务已完成”。Workbench 把证据放回主链路：

目标 -> 受限规划器 -> 语义动作 -> 受信执行器
                         \-> 事件库 -> 验证器 -> 回放/看板

层	职责
意图	从小而严格的动作词表中选择
执行	由受信运行时下发并记录
验证	检查动作后的证据，不猜成功
回放	从追加式事件流重建状态

3 分钟开始

要求：Python 3.12。离线运行时不需要 GPU。

git clone https://github.com/Quchaosheng/workbench-desk-robot.git
cd workbench-desk-robot
python -m pip install -e ".[dev]"
python tools/scripts/sim_cli.py doctor
python tools/scripts/sim_cli.py run normal-001 --runner scripted --output-dir runs/demo

运行完整的可移植检查：

python -m pytest -q
python -m ruff check .

脚本 runner 会生成包含 manifest、场景、事件、日志、metadata 和 SHA-256 checksum 的可回放 artifact，并明确标记为 SCRIPTED_FIXTURE。

当前包含

confirmed、refuted、insufficient_evidence 三态验证。
严格 JSON schema 与对应的 Pydantic 契约。
带完整性校验回放的追加式 SQLite 事件库。
受限语义工具的失败关闭式策略校验。
只读 dashboard 与确定性仿真 fixture。
MCU、CAN、Motion、BSP 的软件基础边界。

可选：OmniLink 知识层

OmniLink AI 是独立运行的知识服务，用于检索维修笔记、ADR、Issue 和 Workbench 运行摘要。它不参与规划、执行、验证或机器人控制。

git clone https://github.com/vivekmaru/omnilink-ai.git
cd omnilink-ai
npm install
npm run dev                 # 通常监听 http://127.0.0.1:3000

Workbench 通过 integrations/omnilink/ 中的标准库适配器访问：

from integrations.omnilink import OmniLinkClient

client = OmniLinkClient("http://127.0.0.1:3000")
results = client.search("gripper calibration")
answer = client.ask("Which calibration notes mention the gripper?")

只能导出有界的运行摘要。原始 JSONL、TaskGraph、SemanticAction、动作结果、相机数据和安全状态始终留在 Workbench。捕获 OmniLinkError 可保证知识服务不可用时离线流程继续。部署和安全要求见集成说明。

诚实状态

离线运行时和软件边界已有测试。端到端 Gazebo 世界、真实感知、语义运动执行和物理硬件证据尚不构成发布承诺。当前证据边界见 docs/architecture/ 和 sim/README.md。

文档

许可证

Apache-2.0，详见 LICENSE。

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