add some functions.

docs/todos/03_Stage3_Integration_Optimization.md

@@ -0,0 +1,252 @@
+# 📋 第三阶段：集成与优化 (1-2 周)
+
+**优先级**: 🟠 **中** (项目质量完善)  
+**预计工时**: 1-2 周  
+**目标**: 创建自动化脚本、补充测试框架、完善文档
+
+---
+
+## 📌 任务概览
+
+本阶段专注于项目的工程实践完善，通过自动化脚本、测试框架和文档来提升开发效率。
+
+---
+
+## ✅ 任务清单
+
+### 1. 自动化脚本 (Makefile / tasks.json)
+
+**目标**: 一键启动常用操作
+
+#### 1.1 创建 Makefile
+
+- [ ] 创建项目根目录下的 `Makefile`
+  - [ ] 添加 `make install` 目标: 运行 `uv sync`
+  - [ ] 添加 `make train` 目标: 启动训练脚本
+  - [ ] 添加 `make eval` 目标: 启动评估脚本
+  - [ ] 添加 `make tensorboard` 目标: 启动 TensorBoard
+  - [ ] 添加 `make benchmark` 目标: 运行性能测试
+  - [ ] 添加 `make export` 目标: 导出 TensorBoard 数据
+  - [ ] 添加 `make clean` 目标: 清理临时文件
+
+**验收标准**:
+- [ ] Makefile 语法正确，可正常执行
+- [ ] 所有目标都有帮助文本说明
+- [ ] 命令参数可配置
+
+#### 1.2 创建 VS Code tasks.json
+
+- [ ] 创建 `.vscode/tasks.json` 文件
+  - [ ] 添加 "Install" 任务: `uv sync`
+  - [ ] 添加 "Train" 任务: `train.py`
+  - [ ] 添加 "Evaluate" 任务: `evaluate.py`
+  - [ ] 添加 "TensorBoard" 任务（后台运行）
+  - [ ] 添加 "Benchmark" 任务: `tests/benchmark_fpn.py`
+  - [ ] 配置问题匹配器 (problemMatcher) 用于错误解析
+
+**验收标准**:
+- [ ] VS Code 可直接调用任务
+- [ ] 输出能正确显示在问题面板中
+
+---
+
+### 2. 测试框架 (tests/)
+
+**目标**: 建立单元测试、集成测试和端到端测试
+
+#### 2.1 单元测试：NMS 函数
+
+- [ ] 创建 `tests/test_nms.py`
+  - [ ] 导入 `match.py` 中的 `radius_nms` 函数
+  - [ ] 编写测试用例:
+    - [ ] 空输入测试
+    - [ ] 单个点测试
+    - [ ] 重复点去重测试
+    - [ ] 半径临界值测试
+    - [ ] 大规模关键点测试（1000+ 点）
+  - [ ] 验证输出维度和内容的正确性
+
+**验收标准**:
+- [ ] 所有测试用例通过
+- [ ] 代码覆盖率 > 90%
+
+#### 2.2 集成测试：FPN 推理
+
+- [ ] 创建 `tests/test_fpn_inference.py`
+  - [ ] 加载模型和配置
+  - [ ] 编写测试用例:
+    - [ ] 模型加载测试
+    - [ ] 单尺度推理测试 (return_pyramid=False)
+    - [ ] 多尺度推理测试 (return_pyramid=True)
+    - [ ] 金字塔输出维度检查
+    - [ ] 特征维度一致性检查
+    - [ ] GPU/CPU 切换测试
+
+**验收标准**:
+- [ ] 所有测试用例通过
+- [ ] 推理结果符合预期维度和范围
+
+#### 2.3 端到端测试：完整匹配流程
+
+- [ ] 创建 `tests/test_end_to_end.py`
+  - [ ] 编写完整的匹配流程测试:
+    - [ ] 加载版图和模板
+    - [ ] 执行特征提取
+    - [ ] 执行特征匹配
+    - [ ] 验证输出实例数量和格式
+    - [ ] FPN 路径 vs 滑窗路径对比
+
+**验收标准**:
+- [ ] 所有测试用例通过
+- [ ] 两种路径输出结果一致
+
+#### 2.4 配置 pytest 和测试运行
+
+- [ ] 创建 `pytest.ini` 配置文件
+  - [ ] 设置测试发现路径
+  - [ ] 配置输出选项
+  - [ ] 设置覆盖率报告
+
+- [ ] 添加到 `pyproject.toml`:
+  - [ ] 添加 pytest 和 pytest-cov 作为开发依赖
+  - [ ] 配置测试脚本
+
+**验收标准**:
+- [ ] `pytest` 命令可正常运行所有测试
+- [ ] 生成覆盖率报告
+
+---
+
+### 3. 文档完善
+
+**目标**: 补充项目文档，降低新开发者学习成本
+
+#### 3.1 完善 README.md
+
+- [ ] 更新项目概述
+  - [ ] 添加项目徽章（完成度、License 等）
+  - [ ] 补充简要功能说明
+  - [ ] 添加快速开始部分
+
+- [ ] 添加安装说明
+  - [ ] 系统要求（Python、CUDA 等）
+  - [ ] 安装步骤（uv sync）
+  - [ ] GPU 支持配置
+
+- [ ] 添加使用教程
+  - [ ] 基础使用：训练、评估、推理
+  - [ ] 配置说明：YAML 参数详解
+  - [ ] 高级用法：自定义骨干网络、损失函数等
+
+- [ ] 添加故障排查部分
+  - [ ] 常见问题和解决方案
+  - [ ] 日志查看方法
+  - [ ] GPU 内存不足处理
+
+#### 3.2 编写配置参数文档
+
+- [ ] 创建 `docs/CONFIG.md`
+  - [ ] 详细说明 `configs/base_config.yaml` 的每个参数
+  - [ ] 提供参数调整建议
+  - [ ] 给出常用配置组合示例
+
+**验收标准**:
+- [ ] 文档清晰、示例完整
+- [ ] 新开发者可按文档快速上手
+
+#### 3.3 编写 API 文档
+
+- [ ] 为核心模块生成文档
+  - [ ] `models/rord.py`: RoRD 模型 API
+  - [ ] `match.py`: 匹配流程 API
+  - [ ] `utils/`: 工具函数 API
+
+- [ ] 添加代码示例和最佳实践
+
+**验收标准**:
+- [ ] API 文档完整、易于查阅
+
+---
+
+## 📊 完成进度
+
+| 子任务 | 完成度 | 状态 |
+|--------|--------|------|
+| Makefile | 0% | ⏳ 未开始 |
+| tasks.json | 0% | ⏳ 未开始 |
+| 单元测试 (NMS) | 0% | ⏳ 未开始 |
+| 集成测试 (FPN) | 0% | ⏳ 未开始 |
+| 端到端测试 | 0% | ⏳ 未开始 |
+| README 补充 | 0% | ⏳ 未开始 |
+| 配置文档 | 0% | ⏳ 未开始 |
+| API 文档 | 0% | ⏳ 未开始 |
+
+---
+
+## 📝 开发指南
+
+### 步骤 1: 创建 Makefile
+
+```bash
+# 新建 Makefile
+touch Makefile
+
+# 添加基础内容，参考 docs/description/README.md 中的常用命令
+```
+
+### 步骤 2: 设置测试框架
+
+```bash
+# 安装 pytest
+uv pip install pytest pytest-cov
+
+# 创建测试文件
+touch tests/test_nms.py
+touch tests/test_fpn_inference.py
+touch tests/test_end_to_end.py
+
+# 运行测试
+pytest tests/ -v --cov=
+```
+
+### 步骤 3: 完善文档
+
+```bash
+# 更新 README.md
+nano README.md
+
+# 创建配置文档
+touch docs/CONFIG.md
+
+# 生成 API 文档（如使用 Sphinx）
+# sphinx-quickstart docs/_build
+```
+
+---
+
+## 🔗 相关资源
+
+- [Pytest 官方文档](https://docs.pytest.org/)
+- [Makefile 教程](https://www.gnu.org/software/make/manual/)
+- [VS Code tasks 文档](https://code.visualstudio.com/docs/editor/tasks)
+- [Markdown 最佳实践](https://www.markdownguide.org/)
+
+---
+
+## ✅ 验收标准
+
+本阶段完成的标准：
+
+- [ ] Makefile 包含所有关键命令并可正常运行
+- [ ] VS Code tasks.json 配置完整
+- [ ] 所有核心函数都有单元测试
+- [ ] 关键流程都有集成和端到端测试
+- [ ] 测试覆盖率 > 80%
+- [ ] README 包含快速开始、配置和故障排查
+- [ ] API 文档清晰、示例完整
+- [ ] 新开发者可按文档快速上手
+
+---
+
+**预计完成时间**: 1-2 周  
+**下一阶段**: 高级功能集成（第四阶段）

docs/todos/04_Stage4_Advanced_Features.md

@@ -0,0 +1,341 @@
+# 📋 第四阶段：高级功能 (1 个月+)
+
+**优先级**: 🟡 **低** (可选增强功能)  
+**预计工时**: 1 个月以上  
+**目标**: 实验管理、超参优化、性能深度优化
+
+---
+
+## 📌 任务概览
+
+本阶段探索先进的开发和优化技术，用于大规模实验管理、自动调参和性能优化。
+
+---
+
+## ✅ 任务清单
+
+### 1. 实验管理集成
+
+**目标**: 自动追踪、管理和对比实验结果
+
+#### 1.1 Weights & Biases (W&B) 集成
+
+- [ ] 安装和配置 W&B
+  - [ ] 添加 wandb 到项目依赖
+  - [ ] 创建 W&B 项目和实体
+  - [ ] 在 `train.py` 中初始化 W&B
+
+- [ ] 集成训练日志
+  - [ ] 将 TensorBoard 标量导出到 W&B
+  - [ ] 记录超参数和配置
+  - [ ] 上传模型检查点
+
+- [ ] 建立实验对比
+  - [ ] 配置 W&B 扫描参数
+  - [ ] 设置对比仪表板
+  - [ ] 导出实验报告
+
+**验收标准**:
+- [ ] W&B 可以正常连接和记录
+- [ ] 实验数据可在 W&B 平台查看
+- [ ] 支持多个实验的对比分析
+
+#### 1.2 MLflow 集成
+
+- [ ] 安装和配置 MLflow
+  - [ ] 添加 mlflow 到项目依赖
+  - [ ] 启动 MLflow 跟踪服务器
+
+- [ ] 集成训练流程
+  - [ ] 在 `train.py` 中记录模型参数
+  - [ ] 记录训练指标
+  - [ ] 保存模型工件
+
+- [ ] 建立模型注册表
+  - [ ] 转移最佳模型到注册表
+  - [ ] 版本管理
+  - [ ] 模型阶段管理（Staging/Production）
+
+**验收标准**:
+- [ ] MLflow 服务器可正常访问
+- [ ] 训练完成后模型自动注册
+- [ ] 可从 MLflow 界面查询历史实验
+
+#### 1.3 实验版本管理
+
+- [ ] 创建实验管理脚本
+  - [ ] 编写 `tools/experiment_manager.py`
+  - [ ] 支持实验创建、查询、对比
+  - [ ] 生成实验报告
+
+- [ ] 集成 Git 版本控制
+  - [ ] 自动记录 Git commit hash
+  - [ ] 记录代码变化
+  - [ ] 关联实验与代码版本
+
+**验收标准**:
+- [ ] 实验管理脚本可正常运行
+- [ ] 可快速查询历史实验
+- [ ] 可重现特定版本的实验
+
+---
+
+### 2. 超参优化
+
+**目标**: 自动化搜索最优超参数组合
+
+#### 2.1 Optuna 集成
+
+- [ ] 安装和配置 Optuna
+  - [ ] 添加 optuna 到项目依赖
+  - [ ] 设置 Optuna 数据库（SQLite 或 PostgreSQL）
+
+- [ ] 定义搜索空间
+  - [ ] 学习率: float [1e-5, 1e-3]
+  - [ ] 批大小: int [4, 32]
+  - [ ] 优化器类型: categorical [Adam, SGD]
+  - [ ] 数据增强强度: float [0.5, 1.5]
+
+- [ ] 编写目标函数
+  - [ ] 创建 `tools/hyperparameter_tuning.py`
+  - [ ] 包装 `train.py` 作为目标函数
+  - [ ] 返回验证集上的评估指标
+
+- [ ] 配置搜索策略
+  - [ ] 设置试验数量（如 100 次）
+  - [ ] 配置剪枝策略（加速搜索）
+  - [ ] 设置并行化（多进程/多 GPU）
+
+**验收标准**:
+- [ ] Optuna 搜索可正常运行
+- [ ] 能生成最优超参数
+- [ ] 搜索时间在可接受范围内
+
+#### 2.2 自动化网格搜索
+
+- [ ] 实现网格搜索脚本
+  - [ ] 编写 `tools/grid_search.py`
+  - [ ] 定义参数网格（多个离散值的组合）
+  - [ ] 遍历所有组合进行训练
+
+- [ ] 支持并行执行
+  - [ ] 使用 Ray 或 Joblib 并行化
+  - [ ] 支持多 GPU 分布式
+  - [ ] 自动调度任务
+
+**验收标准**:
+- [ ] 网格搜索可正常执行
+- [ ] 支持并行加速
+- [ ] 结果可导出和对比
+
+#### 2.3 贝叶斯优化
+
+- [ ] 配置贝叶斯优化
+  - [ ] 使用 Optuna 的贝叶斯采样器
+  - [ ] 配置超参 (n_warmup_steps, n_ei_candidates)
+  - [ ] 设置采集函数（EI, PI 等）
+
+- [ ] 优化超参搜索效率
+  - [ ] 实施早停策略
+  - [ ] 使用代理模型加速评估
+  - [ ] 实施多目标优化（精度 vs 速度）
+
+**验收标准**:
+- [ ] 贝叶斯优化收敛性好
+- [ ] 找到的超参数性能优于随机搜索
+- [ ] 总搜索时间明显减少
+
+---
+
+### 3. 性能优化
+
+**目标**: 模型压缩和推理加速
+
+#### 3.1 GPU 批处理优化
+
+- [ ] 分析性能瓶颈
+  - [ ] 使用 `torch.profiler` 分析
+  - [ ] 识别关键性能指标
+  - [ ] 定位 GPU 内存瓶颈
+
+- [ ] 优化批处理
+  - [ ] 增加 batch_size（如果显存允许）
+  - [ ] 实施梯度累积（模拟大 batch）
+  - [ ] 使用混合精度训练 (AMP)
+
+- [ ] 优化数据加载
+  - [ ] 增加 num_workers
+  - [ ] 启用 pin_memory
+  - [ ] 优化数据预处理
+
+**验收标准**:
+- [ ] 训练速度提升 ≥ 20%
+- [ ] GPU 利用率 > 80%
+
+#### 3.2 模型量化
+
+- [ ] 后训练量化 (PTQ)
+  - [ ] 实现 INT8 量化
+  - [ ] 校准量化参数
+  - [ ] 测试量化后精度
+  - [ ] 编写 `tools/quantize_model.py`
+
+- [ ] 量化感知训练 (QAT)
+  - [ ] 修改 `train.py` 以支持 QAT
+  - [ ] 对量化模型进行微调
+  - [ ] 验证精度保持
+
+- [ ] 部署量化模型
+  - [ ] 导出为 ONNX 格式
+  - [ ] 测试推理速度提升
+  - [ ] 验证精度损失 < 1%
+
+**验收标准**:
+- [ ] 量化模型大小减少 75%+
+- [ ] 推理速度提升 2-3 倍
+- [ ] 精度下降 < 1%
+
+#### 3.3 知识蒸馏
+
+- [ ] 训练教师模型
+  - [ ] 基于较大的骨干网络（如 ResNet50）
+  - [ ] 达到最佳精度
+
+- [ ] 配置蒸馏
+  - [ ] 实现 KL 散度损失
+  - [ ] 设置温度参数 (T)
+  - [ ] 编写 `train_distillation.py`
+
+- [ ] 蒸馏学生模型
+  - [ ] 使用教师模型引导学生学习
+  - [ ] 平衡蒸馏损失和任务损失
+  - [ ] 测试学生模型性能
+
+**验收标准**:
+- [ ] 学生模型参数量减少 50%+
+- [ ] 学生模型精度 > 教师模型 95%
+- [ ] 推理速度提升
+
+---
+
+## 🔄 实施流程
+
+### 第 1 周: 实验管理集成
+
+1. **W&B 集成** (3 天)
+   - [ ] 安装和账户配置
+   - [ ] 修改训练脚本
+   - [ ] 测试日志记录
+
+2. **MLflow 集成** (2 天)
+   - [ ] 部署 MLflow 服务
+   - [ ] 集成模型跟踪
+   - [ ] 配置模型注册表
+
+3. **版本管理** (2 天)
+   - [ ] 编写管理脚本
+   - [ ] 集成 Git
+   - [ ] 文档编写
+
+### 第 2-3 周: 超参优化
+
+1. **Optuna 设置** (3 天)
+   - [ ] 安装配置
+   - [ ] 定义搜索空间
+   - [ ] 编写目标函数
+
+2. **搜索执行** (5 天)
+   - [ ] 运行 100 次试验
+   - [ ] 监控进度
+   - [ ] 结果分析
+
+3. **网格和贝叶斯优化** (3 天)
+   - [ ] 实现网格搜索
+   - [ ] 配置贝叶斯优化
+   - [ ] 对比结果
+
+### 第 4 周+: 性能优化
+
+1. **批处理优化** (3 天)
+   - [ ] 性能分析
+   - [ ] 优化参数
+   - [ ] 测试效果
+
+2. **量化** (5 天)
+   - [ ] PTQ 实现
+   - [ ] QAT 微调
+   - [ ] 精度验证
+
+3. **蒸馏** (5 天)
+   - [ ] 教师模型训练
+   - [ ] 蒸馏配置
+   - [ ] 学生模型验证
+
+---
+
+## 📊 预期成果
+
+| 优化方向 | 预期效果 |
+|---------|---------|
+| **实验管理** | 实验可追踪、易对比、可重现 |
+| **超参优化** | 找到最优参数组合，性能提升 5-10% |
+| **GPU 优化** | 训练速度提升 20%+ |
+| **模型量化** | 推理速度 2-3 倍，模型大小减少 75% |
+| **知识蒸馏** | 小模型精度保持在 95% 以上 |
+
+---
+
+## 📚 参考资源
+
+### 实验管理
+- [Weights & Biases 文档](https://docs.wandb.ai/)
+- [MLflow 文档](https://mlflow.org/docs/latest/index.html)
+
+### 超参优化
+- [Optuna 官方教程](https://optuna.readthedocs.io/)
+- [Hyperband 论文](https://arxiv.org/abs/1603.06393)
+
+### 性能优化
+- [PyTorch 性能调优指南](https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html)
+- [模型量化论文](https://arxiv.org/abs/1806.08342)
+- [知识蒸馏综述](https://arxiv.org/abs/2006.05909)
+
+---
+
+## ⚠️ 风险与注意事项
+
+1. **实验管理**
+   - 数据隐私：敏感数据不上传云端
+   - 成本管理：W&B 免费额度有限
+   - 网络依赖：离线环境需配置本地 MLflow
+
+2. **超参优化**
+   - 搜索时间长：可能需要数天或数周
+   - GPU 资源消耗：建议分布式搜索
+   - 过拟合风险：避免过度优化验证集
+
+3. **性能优化**
+   - 精度损失：量化和蒸馏可能降低精度
+   - 兼容性问题：不同 GPU 推理性能差异大
+   - 维护成本：多个模型版本增加维护负担
+
+---
+
+## ✅ 验收标准
+
+本阶段完成的标准：
+
+- [ ] W&B 和 MLflow 集成完整
+- [ ] 实验可自动追踪和对比
+- [ ] Optuna 超参搜索可正常运行
+- [ ] 找到的超参数性能优于基线
+- [ ] GPU 批处理优化有效
+- [ ] 模型量化精度保持 > 99%
+- [ ] 知识蒸馏学生模型性能 > 95%
+- [ ] 所有代码有完整文档和示例
+
+---
+
+**预计完成时间**: 1 个月以上  
+**难度等级**: ⭐⭐⭐⭐ (高)  
+**收益评估**: 高价值，但非必需

docs/todos/README.md

@@ -0,0 +1,256 @@
+# 📑 RoRD 项目待办事项总览
+
+**最后更新**: 2025-10-20  
+**项目状态**: 100% 完成 (16/16 核心功能)  
+**后续规划**: 4 个阶段（进行中）
+
+---
+
+## 📊 项目进展
+
+```
+核心功能完成   ████████████████████ 100% ✅
+后续优化规划   ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   0% (待开始)
+```
+
+---
+
+## 📂 TODO 文件导航
+
+### 🎯 进行中的工作
+
+所有后续工作均已规划，分为两个主要阶段：
+
+| 阶段 | 文件 | 优先级 | 工时 | 状态 |
+|------|------|--------|------|------|
+| **第三阶段** | [`03_Stage3_Integration_Optimization.md`](./03_Stage3_Integration_Optimization.md) | 🟠 中 | 1-2 周 | ⏳ 未开始 |
+| **第四阶段** | [`04_Stage4_Advanced_Features.md`](./04_Stage4_Advanced_Features.md) | 🟡 低 | 1 月+ | ⏳ 未开始 |
+
+---
+
+## 📋 第三阶段：集成与优化 (1-2 周)
+
+**目标**: 项目工程实践完善
+
+### 主要任务
+
+1. **🔧 自动化脚本** (优先级: 🔴)
+   - [ ] 创建 Makefile（一键启动常用操作）
+   - [ ] 创建 tasks.json（VS Code 集成）
+   - **预计工时**: 1-2 天
+
+2. **✅ 测试框架** (优先级: 🔴)
+   - [ ] 单元测试：NMS 函数 (2 天)
+   - [ ] 集成测试：FPN 推理 (2 天)
+   - [ ] 端到端测试：完整流程 (1 天)
+   - **预计工时**: 5 天
+
+3. **📚 文档完善** (优先级: 🟠)
+   - [ ] 更新 README.md
+   - [ ] 编写 CONFIG.md
+   - [ ] 生成 API 文档
+   - **预计工时**: 3-5 天
+
+### 检查清单
+
+- [ ] Makefile 包含所有关键命令
+- [ ] VS Code tasks 配置完整
+- [ ] 测试覆盖率 > 80%
+- [ ] 文档清晰完整
+- [ ] 新开发者可快速上手
+
+**预计完成**: 2-3 周
+
+---
+
+## 📋 第四阶段：高级功能 (1 个月+)
+
+**目标**: 实验管理、超参优化、性能优化
+
+### 主要任务
+
+1. **📊 实验管理** (优先级: 🟡)
+   - [ ] Weights & Biases (W&B) 集成 (3 天)
+   - [ ] MLflow 集成 (2-3 天)
+   - [ ] 实验版本管理 (2 天)
+   - **预计工时**: 1 周
+
+2. **🔍 超参优化** (优先级: 🟡)
+   - [ ] Optuna 集成 (3 天)
+   - [ ] 自动网格搜索 (2 天)
+   - [ ] 贝叶斯优化 (2 天)
+   - **预计工时**: 1-2 周
+
+3. **⚡ 性能优化** (优先级: 🟡)
+   - [ ] GPU 批处理优化 (3 天)
+   - [ ] 模型量化 (5-7 天)
+   - [ ] 知识蒸馏 (5-7 天)
+   - **预计工时**: 2-3 周
+
+### 预期成果
+
+| 优化方向 | 目标 |
+|---------|------|
+| 实验管理 | 实验可追踪、易对比 |
+| 超参优化 | 性能提升 5-10% |
+| GPU 优化 | 训练速度提升 20%+ |
+| 模型量化 | 推理速度 2-3x，模型 75% 更小 |
+| 知识蒸馏 | 小模型精度 > 95% |
+
+**预计完成**: 1 个月以上
+
+---
+
+## 🎯 优先级说明
+
+| 符号 | 级别 | 说明 | 完成时间 |
+|------|------|------|---------|
+| 🔴 | 高 | 影响项目基础，应优先完成 | 1-2 周 |
+| 🟠 | 中 | 对项目质量有显著提升 | 2-3 周 |
+| 🟡 | 低 | 可选的增强功能 | 1 个月+ |
+
+---
+
+## 📈 工作流程建议
+
+### 短期 (1 周内)
+
+```
+准备 → 第三阶段启动
+ ├─ 创建 Makefile
+ ├─ 设置 pytest 框架
+ └─ 开始编写测试
+```
+
+### 中期 (2-3 周)
+
+```
+第三阶段完成 → 第四阶段启动 (可选)
+ ├─ 完成所有测试
+ ├─ 补充文档
+ └─ 设置 W&B/MLflow
+```
+
+### 长期 (1 个月+)
+
+```
+第四阶段进行中
+ ├─ 运行超参优化
+ ├─ 性能深度优化
+ └─ 生成优化报告
+```
+
+---
+
+## 💡 使用建议
+
+### 快速开始
+
+1. **查看当前任务**
+   ```bash
+   # 查看第三阶段任务
+   cat docs/todos/03_Stage3_Integration_Optimization.md
+   ```
+
+2. **选择任务开始**
+   - 从高优先级任务开始（🔴 标记）
+   - 遵循预计工时规划
+   - 完成后检查验收标准
+
+3. **更新进度**
+   - 定期检查清单（- [ ] 变更为 - [x]）
+   - 记录完成时间
+   - 更新项目进度
+
+### 并行处理
+
+- 多人开发时可并行处理不同模块
+- 测试框架和文档可同步进行
+- 性能优化可单独分支开发
+
+---
+
+## 🔗 相关资源
+
+### 项目文档
+- [项目完成度总结](../COMPLETION_SUMMARY.md)
+- [NextStep 完成详情](../docs/description/NEXTSTEP_COMPLETION_SUMMARY.md)
+- [已完成功能详解](../docs/description/Completed_Features.md)
+
+### 外部资源
+- [Pytest 官方文档](https://docs.pytest.org/)
+- [Makefile 教程](https://www.gnu.org/software/make/manual/)
+- [W&B 文档](https://docs.wandb.ai/)
+- [Optuna 教程](https://optuna.readthedocs.io/)
+
+---
+
+## 📊 统计数据
+
+### 任务量统计
+
+| 阶段 | 子任务数 | 总工时 | 复杂度 |
+|------|---------|--------|--------|
+| 第三阶段 | 12 | 1-2 周 | ⭐⭐ |
+| 第四阶段 | 9 | 1 月+ | ⭐⭐⭐⭐ |
+| **总计** | **21** | **1.5 月+** | **⭐⭐⭐** |
+
+### 预期收益
+
+| 方向 | 收益 | 优先级 |
+|------|------|--------|
+| 工程质量 | 测试覆盖、自动化脚本 | 🔴 高 |
+| 开发效率 | 完善文档、一键启动 | 🟠 中 |
+| 实验管理 | 自动追踪、结果对比 | 🟡 低 |
+| 性能优化 | 速度提升 2-3x | 🟡 低 |
+
+---
+
+## ✅ 整体检查清单
+
+### 阶段完成标准
+
+第三阶段 (工程质量):
+- [ ] Makefile 完整可用
+- [ ] 测试覆盖率 > 80%
+- [ ] 文档清晰完善
+- [ ] 新开发者可快速上手
+
+第四阶段 (高级功能):
+- [ ] 实验管理正常工作
+- [ ] 超参优化已执行
+- [ ] 性能指标有改进
+- [ ] 所有优化代码文档完整
+
+---
+
+## 📝 更新日志
+
+| 日期 | 更新内容 |
+|------|---------|
+| 2025-10-20 | 创建 TODO 文件系统，规划第三、四阶段工作 |
+| 2025-10-20 | 标记已完成的核心功能，设定后续路线 |
+
+---
+
+## 🎓 项目状态总结
+
+✅ **现在**: 
+- 16/16 核心功能 100% 完成
+- 完整的工具链可用
+- 详尽文档和报告已生成
+
+🚀 **下一步**:
+- 启动第三阶段（工程质量完善）
+- 可选进入第四阶段（高级功能）
+
+💡 **建议**:
+- 从高优先级任务开始
+- 遵循预计工时规划
+- 定期更新进度
+
+---
+
+**项目已就绪，按计划推进后续优化！** 🎉
+
+更多详情请查看对应阶段的 TODO 文件。