为了保持工作区的整洁与高效协作，所有开发与评估工作必须遵循以下规范：
scripts/: 存放正式的脚本文件。scripts/evaluation/: 评估核心逻辑 Python 脚本。scripts/shell/: 存放各模型的评估启动脚本（.sh）。scripts/tmp/: 存放开发过程中的临时脚本。scripts/training/: 训练相关脚本。scripts/utils/: 通用工具脚本。
logs/: 统一存放所有运行日志。- 评估日志建议命名：
logs/eval_<model>_<dimension>_<date>.log - 训练日志建议命名：
logs/train_<model>_<date>.log
- 评估日志建议命名：
results/: 统一存放所有评估结果。- 结构：
results/<model_config>/<dimension>/ results/backup/: 存放历史或备份的评估结果。
- 结构：
eval.sh: 根目录下的统一评估入口脚本。models/: 存放模型权重文件。dataset/: 存放原始数据集。
- 临时脚本/文件: 必须以
tmp_开头，严禁直接在根目录创建无前缀的临时文件。 - 正式脚本: 使用小写字母加下划线（snake_case），如
run_vlm_evaluation.py。
- 禁止乱拉屎: 严禁在根目录直接生成
.log、.json、.tar.gz或.png等文件。 - 自动归档: 脚本应尽量支持将输出重定向或直接写入指定的
logs/或results/目录。 - 清理习惯: 任务完成后，应及时清理不再需要的
tmp_文件或将其移至专门的备份目录。
- 分步执行: 复杂任务必须分步进行，每一步完成后需经确认再继续。
- 定期汇报: 保持进度透明，禁止长时间静默工作。
- Debug 限制: 针对同一问题的 Debug 次数超过 3 次仍未解决时，必须停止并报告，严禁盲目尝试。
最后更新时间：2025-12-26