binder-replay：campaign 事件流回放

目的

回放把公开的 campaign 过程记录（per-design provenance）归一化成统一事件流，重建 campaign 状态与逐步时间线：每一步当时掌握了什么证据、做了什么决定、哪里是缺口。成功和失败的 campaign 都回放——失败 campaign 的 gap 往往比成功的时间线更有信息量。全程不执行任何蛋白模型、不调任何 LLM。

前置检查

1. 确认输入三选一：
   • --fixture {synthetic-success, synthetic-failure}：内置合成 fixture，完全离线；
   • --events <campaign-events.jsonl> --campaign <campaign_id>：自带事件流，离线；
   • --source anthropic-claude-binder-v1 --target <target> [--campaign <id>]：从已登记源按下载策略逐条拉取 per-design provenance.json，需要网络。
2. --source 模式额外检查：源已 lock；未知 target/campaign 会 exit 2 并列出 API 实际提供的可选项——把列表原样给用户，不猜。
3. 产物落盘：output/binder-replay/<slug>/<timestamp>/；同一源多 campaign 时每个 campaign 一个子目录。

1 · 执行回放

# 离线 fixture
openbinder replay --fixture synthetic-failure --out output/binder-replay/<slug>/<timestamp>/
# 自带事件流
openbinder replay --events events.jsonl --campaign <campaign_id> --out <dir>
# 真实源（网络，策略门控）
openbinder replay --source anthropic-claude-binder-v1 --target <target> --out <dir>

产物（replay-report.md + replay-state.json + provenance 记录）：

• 报告四节：Summary / Timeline / Decisions / Gaps；
• --source 模式的报告追加 ## Source availability 一节，如实列出 design_summary / wetlab_labels / docs / manifests 四类表的可用状态；
• 每次运行登记 provenance（campaign、status、gaps 数）。

2 · gap 语义（报告的核心纪律）

• 以下情况一律记为 gap：跳过的规范阶段、不归属于任何阶段的事件、未 finalize 的事件流；
• gap 是"记录里没有什么"，永不插值、永不脑补——不把相邻步骤的内容缝进缺口；
• 声明了但缺失的字段以 None + missing_fields 呈现；CLI 会打印缺失计数，转述时不得抹掉。

3 · 确定性

• 报告与状态文件逐字节确定：相同输入重跑产出 byte-identical artifact；报告不含任何墙钟时间（ts 只存在于 .openscience/provenance.jsonl）；
• 因此 replay 产物可以直接进证据胶囊与对比报告，diff 即审计（证据胶囊来自 openscience 插件；未安装时产物照常落盘保存即可，不影响 replay 本身）。

4 · 失败语义

• 未知 campaign / 缺文件 / 未知 target：exit 2，错误信息列出实际可选项；
• 下载被策略拦截（blocked）：exit 2 + 结构化原因，是纪律生效；
• 源不可达（unavailable）：exit 2，是 source gap，不等于 campaign 不存在；
• 回放本身不需要审批：五个人工 stage gate 不含 replay，事件回放永不阻塞等待批准。

输出模板

## 回放结果：<campaign_id>

- 状态：<status>；事件数 / 设计数
- 产物：replay-report.md / replay-state.json 路径
- 时间线要点：<3-6 条关键步骤与决定>
- Gaps：<逐条列出；无则写"无已知缺口">
- Source availability（--source 时）：<四类表状态>
- provenance：已登记（tool=openbinder:replay）

本技能不做什么

• 不执行蛋白模型：回放的是记录，candidate 生成与打分永远不在本仓库重跑。
• 不调 LLM：replay 引擎是纯规则重建；要模型决策请用 binder-agent-eval。
• 不填补 gap：缺口如实报告，"没记录"永远不写成"没发生"或"失败了"。
• 不承诺复现：没有重跑蛋白模型，generation campaign 永远不能叫 reproduced（docs/scope.md §8）。

收尾与下一步

• 向用户报告 campaign 状态、时间线要点与全部 gap；有 missing_fields 时明确计数。
• 下一步通常是 binder-ranking-audit（审计该 campaign 的排序）或 binder-agent-eval（在相同阶段输入上评测模型决策）。