用 SOLO 实现三端实时查看的 Mac 端无人训练模拟仿真
标签：SOLO三端实测
类型：【实践案例】/【能力测评】
这次我用 SOLO 实测了一个真实工程场景：用SOLO可以一键部署在 Mac 端MATLAB仿真的托克马克控制项目的长时间无人训练与模拟仿真，并通过桌面端、网页端、移动端三端同步查看训练过程。真正实现了简单做科研，简单跑仿真。
每天晚上部署好，早上起来就可以看结果了，SOLO自动帮助做出决策，直接执行。
项目任务是让 AI 根据上一轮 Round9 训练方案，自动启动 Docker 仿真环境，运行托克马克控制策略搜索，并输出训练日志、候选结果和阶段总结。这个任务非常适合测试 SOLO，因为它不是简单生成代码，而是需要长时间执行、持续观察和跨端查看的工程流。
一、睡前启动：让 SOLO 部署夜间训练
我在晚上把 Round9 的训练目标输入 SOLO，包括：
- 当前线上分数和本地分数；
- A1/A2/B1/B2/B3 各任务瓶颈；
- 本轮要修正 guard；
- 围绕 A1 kappa 与 B1 fine grid 做高可信搜索；
- 用 calibrated score 排名，而不是只看 local total；
- 训练预算约 6–8 小时。
SOLO 收到任务后，会在 Mac 端自动进入项目目录，读取历史结果，生成或修改训练 runner，然后启动 Docker 仿真流程。
二、Mac 端执行：无人值守跑 Docker 仿真
这次 SOLO 在 Mac 端主要完成了：
- 检查项目目录和历史 baseline；
- 启动 Docker 仿真环境；
- 运行 task-only eval 和 full eval；
- 保存 heartbeat、progress log、CSV/JSON/Markdown 结果；
- 按 calibrated score 排序候选策略；
- 输出 best candidate 和是否建议推送 Docker。
以前这类任务需要我手动开终端、tail 日志、检查进程、复制结果。现在更像是给一个 AI 工程助理布置夜班任务，让它持续推进。
三、三端查看：桌面端、网页端、移动端同步
桌面端
桌面端负责重任务执行，例如修改脚本、启动 Docker、运行仿真、保存结果。
网页端
网页端适合快速查看训练进展，例如当前跑到哪个 phase、候选策略是否超过 baseline、是否出现异常终止。
移动端
移动端最适合远程监督。我可以用手机查看训练是否还在跑，也可以临时补充指令，比如：
如果 A1 没有提升，就停止扩大搜索，转向 B1 LCFS fine grid。
这对长时间无人训练非常实用。
四、飞书节点：让长任务可追踪
训练过程中的关键节点也可以同步到飞书端，例如：
- runner 已启动；
- baseline eval 完成；
- A1/B1 candidates 完成；
- hybrid full eval 完成；
- best candidate 已生成。
这样长任务不再是黑箱。第二天醒来不用翻几万行日志，直接看阶段总结和最终候选即可。
五、实际感受
这次 SOLO 给我的最大价值是：把“人陪机器熬夜”变成“睡前布置任务，夜间自动执行”。
托克马克仿真训练通常包含很多步骤：读取历史分数、设计搜索空间、修改策略、启动 Docker、跑评估、生成结果、判断是否推送。用 SOLO 后，这些步骤可以串成一个无人值守流程。
六、一句话总结
SOLO 不只是写代码助手，更像一个跨桌面端、网页端、移动端协同工作的 AI 夜班工程助理。它能把长时间仿真训练变成：Mac 端自动执行、手机随时查看、网页端同步跟进、飞书端记录节点、第二天直接复盘结果的完整工作流。
