Implementation Result · B / P2 foundation

系统 CPU 候选、分核原始值与校准链已落地

本批次在 DATA-1 的原始数据链之上，补齐了多核 CPU 的可追溯候选值、PerCPUUsage 向量、iOS 17+ 路由审计字段、Session generation 质量统计，以及不依赖第三方库的 PerfDog 同时间窗校准工具。当前值仍保持 raw / candidate 双轨，不以候选值替换正式指标口径。

Python 22/22Swift 38/38B 代码已实现PerfDog CSV 待提供前台场景待执行

Approved scope

本批开发内容

RAW

TotalCPU 原值

SystemCPUUsage.CPU_TotalLoad 原样保留，兼容旧字段。

N-CAND

核心数候选

raw / enabledCPUCount 单独输出并标记 candidate。

PER-CORE

分核向量

保留 PerCPUUsage 原始数组和可解析的逐核负载。

ROUTE

iOS 17+ 审计

Host 选择的 route 与实际 provider route 同时进入事件。

RE-BIND

重绑质量

Session 记录 generation 数量与切换次数，差分不跨代。

COMPARE

校准工具

JSONL + PerfDog CSV 对齐后生成 JSON 误差报告。

Data contract

新增字段与责任边界

DVT System ├─ CPUCount / EnabledCPUs ├─ SystemCPUUsage.CPU_TotalLoad ───────► metrics.totalCPU (raw) └─ PerCPUUsage[*].CPU_TotalLoad ───────► metrics.perCoreCPUUsage │ └─ raw / enabledCPUCount ► metrics.totalCPUNormalized (candidate) Host route ──► --connection-route ──► provider event.requestedRoute Actual provider ─────────────────────► provider event.route Sample generation ──► quality.generationCount / generationTransitionCount └─ previous counter baseline resets at every rebind

候选归一化不裁剪到 0–100，也不覆盖 totalCPU。只有同一设备、同一场景、同一时间窗的 PerfDog/Xcode 对照完成后，才可以改变 UI 的展示口径。

Calibration utility

PerfDog 同时间窗校准入口

新增 MacApp/scripts/analyze-b-batch.py，只读解析 Perfowl Collector JSONL 和用户导出的 PerfDog CSV，按时间戳最近邻匹配（默认 ±0.75 秒），输出 AppCPU、TotalCPU raw、TotalCPU 核数候选、Send、Recv 五组比较。CSV 解析支持中英文时间/CPU/收发列名，并且只在表头明确标注 KB/s、MB/s 或 GB/s 时转换为 bytes/s；报告额外记录每个 quality 状态的样本数。

python3 MacApp/scripts/analyze-b-batch.py \
  --collector /path/to/collector-000001.jsonl \
  --perfdog /path/to/perfdog.csv \
  --scenario scroll \
  --output /path/to/b-batch-report.json

比较项	候选门槛	工具行为
AppCPU / TotalCPU	平均绝对误差 ≤5 个百分点，且相对误差 ≤10%	输出 candidate-pass 或 needs-review
Send / Recv	相对误差 ≤10%	按 bytes/s 比较，不把 KB/s 展示值当原始值
无 PerfDog 文件	不作推断	所有比较明确为 not-tested

报告状态不是产品承诺。

candidate-pass 只说明这一批输入满足候选阈值；产品 Registry 仍保留 Experimental，直到三轮同场数据和场景记录齐全。

Real-device evidence

当前链接设备 · iOS 16.6.1 · 只读短采集

本轮使用当前连接的 iOS 16 真机和两个已安装银行类测试 App，目标身份均由 Bundle ID → PID 校验。由于两个进程均处于后台/挂起，本轮只用于验证 System/Network/身份/质量链，不作为前台 FPS/GPU 或 PerfDog 数值校准。

匿名目标	样本	CPU	TotalCPU raw	核心候选	Network	身份/前台
目标 App A	29	0（后台/挂起）	88.1–176.7%	14.7–29.4%（6 核有效样本）	device scope；valid 及合法 0	verified / 非前台
目标 App B	29	0（后台/挂起）	79.1–588.7%	13.2–98.1%（6 核有效样本）	device scope；valid/missing/warmup	verified / 非前台

两轮首个 System 回包均为 warmup，没有将缺值写成 0。原始 Collector JSONL 仅保留在本机临时目录，公开文档不写入设备标识、Bundle ID 和 PID。

Verification ledger

代码与兼容性验证

层级	结果	结论边界
Python Collector + calibration	22/22	拓扑解析、分核数组、raw/candidate、缺核数不猜测、PerfDog 中英文列与显式 KB/s 转换、重复时间戳匹配、既有 Network/身份测试。
Swift Core/UI	36/36	Codable、CSV 新列、路由参数、generation 质量、旧版 quality.json 解码和既有 UI/Session 链。
Sidecar 构建	通过	内置 Collector 0.5.0，x86_64 PyInstaller 产物可生成。
iOS 版本路由	静态矩阵通过	16→legacy-usb；17.0–3.x→usb；17.4+ / 18.x→usbmux route 选择逻辑已覆盖。
当前真机	2 目标通过	iOS 16.6.1、后台短采集；未覆盖 iOS 17+ 真机和前台场景。

Gate status

B 批次仍待完成的验收输入

需要用户提供/操作

把目标 App 保持在前台，依次执行静止、匀速滚动、持续动画、纯上传、纯下载。
同一时间窗导出 PerfDog CSV；文件至少含时间戳、AppCPU、TotalCPU、Send、Recv。
在同一设备重复三轮，记录 USB/Wi-Fi、刷新率、低电量模式和 PerfDog 客户端版本。

当前明确保持 Hold

没有 PerfDog CSV 时，不升级任何指标为 Validated。
没有前台证据时，不把 FPS/GPU 归因给目标 App。
没有 iOS 17+ 真机 route/隧道回包时，不宣称跨版本兼容。
Network 继续只发布 device scope；进程归属尚未证明。

本批开发停止点：

代码和校准入口已完成；下一次输入是 PerfDog 同场文件与前台场景。拿到资料后可直接运行校准脚本并补充本页结果，不需要改动原始采集链。

Next stage

后续顺序

B-VAL：完成前台五场景 + PerfDog 三轮对照，决定 TotalCPU 展示口径。
FRAME-1：确认逐帧 Display/Hitches 源，再实现 FrameTime、Drop、Jank 和 1% Low；没有逐帧源就保持 Unsupported。
SHOT-1：接入低频截图与统一时钟，截图默认关闭并记录开销。
C：在 P0–P2 稳定后再接 Energy/Thermal、云端上传和 Web 报告。