race-plan · GPX → 交互式分站配速目标表

把「赛事 GPX + 官方检查点/关门数据」变成一份可直接给选手用的分站配速目标表。

一句话流程：写 race_config.json → build_course.py 出 course.json → build_html.py 出 HTML。

与 ultra-gpx-pace-plan 的分工：本 skill 是快速标准产线（只要 GPX + 检查点数据就能出可交互配速表）；若用户需要「用选手历史完赛数据校准目标 / 判断某目标是否现实 / 叠加气象温度曲线 / 对自述症状做分段复盘」，在本 skill 产出 course.json 后转交 ultra-gpx-pace-plan 的进阶脚本。

何时使用

用户给出赛事 GPX（含/不含 waypoint），要「X–Y 小时完赛」的分站到达/出发时刻表、配速计划、关门核对。
要一份能现场调参的表（改爬升折算、改后程降速、改各站停留，时刻立刻重算）+ 高程剖面 + CSV 导出。
比赛日有雨/大风风险，需要在各站到达时刻看到降水强度、概率、风速阵风，并据此调整「路况」（干地 / 泥泞）。
复现/更新某场已做过的 race plan（内置三个可跑样例：examples/yunqiushan50k/（云丘山 MMY 50K，GPX 1.0）、examples/chaigu50k/（柴古括苍 50K，GPX 1.1 + 关门推算）、examples/moganshan100k/（莫干山 100K，跨两夜枪时轴天气 + 雨战默认路况））。

工作流

1. 收集输入

| 必需 | 说明 | 来源 | |---|---|---| | 赛事 GPX | 轨迹（<trkpt>），可含检查点 <wpt> | 用户文件 / 赛事官网 | | 检查点官方里程 | 起点 + 每个 CP 的累计 km | 赛事手册 / 公众号图 / 官网 | | 分段 D+/D− | 每段爬升/下降（可选，但强烈建议） | 同上 | | 关门时刻 | 各站关门钟点（可选，几个关键站即可） | 竞赛规程 | | 气温数据 | （可选）近三年同期气温或比赛日天气预报 | 气象网站 / 历史气象记录 |

补充：

官方分段值优先：若手册/赛事图给了每段 D+/D− 且求和 == 官方总 D+（校验锁定），直接用官方值填 seg_gain/seg_loss；GPX 推算只作交叉核对列。点对点起伏大的段，GPX 毛值可能是官方平滑值的两倍，属正常，别据此怀疑数据。
只公布少数关门点很常见（如云丘山只有 M2/M4/终点）——没公布的就 null，靠 banner 点出「最紧的闸门」。
读赛事图取数：用 PIL 裁到表格带再放大 2–5× 复核；低清整图容易把 1 读成 2。
GPX waypoint 名若形如 M1-后庄，默认按 sym 子串匹配即可；若 waypoint 名不含编号，在 station 里给 match 字段，或直接给 lat/lon 按坐标吸附。
环形赛道（终点=起点，只有「起终点」一个 waypoint）：设 "loop": true，脚本会把 F 锚到轨迹最后一点。

2. 写 `race_config.json`

复制 scripts/race_config.template.json 改。完整可用样例见 examples/yunqiushan50k/race_config.json。

顶层字段： | 字段 | 含义 | |---|---| | race / date / startTime / venue | 标题、比赛日、发枪钟点、地点（venue 可选） | | total_km / total_gain / total_loss | 官方全程数据（填在顶栏 stats） | | cutoff_h | 总关门小时 | | climb_km | 爬升折算：默认 100（100 m 爬升 ≈ 1 km 平地）。越小＝爬升越重 | | loss_km | 下降折算：默认 250（250 m 下降 ≈ 1 km 平地，即下降按爬升约 2.5 倍折算）。面板「路况=泥泞」会自动缩小该值 | | beta | 后程降速幅度：默认 0.38。首段→末段等效配速漂移（50K 常取 0.35–0.42） | | official | 可选：官方预测基线，结构 {"name":"…","arrivals":{"M2":240, "F":780}}（值为相对起跑分钟）；会在天气时间轴标绿「官」刻度，便于对照 | | loop | 是否环形赛道（终点=起点） | | targets | 目标完赛小时数组，如 [18,20,22,24,26,28,30]；省略则按 cutoff_h 自动给 4 档 | | rec_idx | 哪一档标「推荐基准」（0 起）；默认倒数第二 | | cond_default | 可选："dry"（默认）/ "mud"。预报有雨/赛道泥泞时建议设 "mud"，避免开表就是偏乐观的干地节奏 | | csv_name | 导出 CSV 文件名 | | title/subtitle/banner/notes/chart_desc | 可选文案覆盖（banner 为 HTML；notes 为 <li>…</li> 数组）；省略则按数据自动生成 |

stations[]（按里程顺序排列）： | 字段 | 含义 | |---|---| | sym | 站点代号（S/M1…/F），用于匹配 GPX waypoint 与表内标记 | | name / en | 中文名 / 英文名（英文可选） | | kind | start / aid / water / finish（决定徽章配色） | | off_km | 官方累计里程（对齐基准） | | seg_gain / seg_loss | 该段爬升/下降（官方优先） | | cutoff_h / cutoff_clock | 该站关门（相对起跑小时数 / 钟点），无则 null | | cutoff_estimated | 可选：true 表示该站关门为推算值（官方未公布），表中标注「推算」；官方公布的关门不填 | | stop | 计划停留（分钟） | | match / lat / lon | 可选：GPX waypoint 匹配子串 / 坐标（无 waypoint 时按坐标吸附） | | seg_factor | 可选：该段（进入本站的赛段）强度系数，>1 表示该段更吃力（如长技术下坡、泥泞段）；默认 1.0 | | exposed | 可选：true 表示本站位于暴露山脊/风口，风力徽章加 ⚠ 提示 |

2b. 天气因子 `weather`（可选，推荐）

加入 weather 顶层块即开启。三种指标（气温 / 降水 / 风力）共用同一来源判定（auto：比赛日距今 ≤7 天且给了预报 → 用天气预报；否则近三年同期平均）。表格每个到达时刻单元格显示温度/降水/风力徽章；新增「天气时间轴」按比赛日钟点展示降水柱状 + 气温/风力曲线 + 各站到达竖线；卡片显示推荐目标的气温区间、预计降水总量、最大风力；CSV 增列各档气温/降水/风力。

最简做法：用 scripts/fetch_weather.py（Open-Meteo 免 key）按赛道 lat/lon + 比赛日一键拉取，直接生成可粘贴的 weather 块（见 §3b）。示例目录里的 *_history.csv 与 forecast_hours 为演示样例，真实赛事请替换为真实数据。

| 字段 | 含义 | |---|---| | mode | "auto"（默认）/ "climatology" / "forecast" | | race_date | 比赛日 YYYY-MM-DD（用于算「距今几天」并匹配历史 MM-DD） | | ref_ele | 气温数据对应的参考海拔（m）；各站按 (ele−ref_ele)/100×0.6 做海拔递减修正 | | 气温 | history_csv(列 date,tmin,tmax) / climatology_hours(24 数组) / forecast_hours(枪时轴) / forecast_csv(列 hour,temp) | | 降水 | precip_history_csv(列 date,psum[,pprob]) / precip_climatology_hours(24, mm) / precip_forecast_hours(枪时轴, mm) / precip_forecast_prob_hours(枪时轴, %) / precip_forecast_csv(列 hour,precip[,prob]) | | 风力 | wind_history_csv(列 date,wspd[,wgust]) / wind_climatology_hours(24, m/s) / wind_forecast_hours(枪时轴, m/s) / wind_forecast_gust_hours(枪时轴, m/s) / wind_forecast_csv(列 hour,wind[,gust]) | | <prefix>hours_axis | 可选："clock"（钟点轴，数组长 24）/ "gun"（枪时轴，数组长 = 比赛窗口小时数）。缺省自动推断（见下） | | note | 可选：覆盖自动生成的天气来源说明 |

⚠ 时间轴口径（最易出错的地方）

天气按发枪后小时数（timeline[0] = 起跑那一刻）索引，不是按钟点索引。因为一场 30 h 的百公里会跨越两个夜晚：按钟点索引会把第一天的雨当成第二天的雨——对气温的日周期无伤大雅，对降水则是完全错误。

*_climatology_hours / CSV / history_csv：钟点轴，长度 24（日周期），由 weatherlib.to_timeline() 按起跑钟点平铺成枪时轴。
*_forecast_hours：枪时轴，长度 = 比赛窗口小时数（fetch_weather.py 按 --start/--hours 切片得到）。
自动推断：数组长度 == n_hours 且 n_hours != 24 → 判为枪时轴，否则判为钟点轴。拿不准就显式写 hours_axis。
n_hours 由 build_course.py 自动定：ceil(max(targets)) + 2。
每个指标块同时输出 timeline（枪时轴，主用）与 profile（钟点轴，24，向下兼容旧 course.json）。旧的扁平 weather.profile 仍能渲染（前端 expand() 会自动平铺）。

展示与模型联动：气温/降水/风力均为展示 + 提示，不直接进 pace 模型（与气温一致）。但面板保留「路况」开关（干地 / 泥泞），泥泞时自动加大下降等效成本（loss_km 按 1.0 / 0.45 缩放），落地云丘山 2026 雨战复盘结论（泥泞技术下坡被严重低估）。降水 climatology 波动大，优先走预报。

数据口径提示：*_history_csv 是真实可复现的三年均值来源；各类 forecast_* 请在赛事进入 7 天窗口后用真实预报（fetch_weather.py）替换。降水 climatology 没有自然日内形态，按日均平铺到 24h 并保留 daily_mm。若所有数据都缺，气温回退中性 12 °C 平面曲线，降水/风力回退为空（不显示对应徽章）。

3. 跑脚本

3b.（可选，推荐）一键拉天气：若要做降水/风力，先按赛道 lat/lon 拉取，免手写数组：

PY=/Users/songyao/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python
$PY scripts/fetch_weather.py --lat 30.60 --lon 119.90 --date 2026-10-23 --ref_ele 100 \
     --start 18:00 --hours 32 --out weather_block.json --print
# --start  发枪钟点（默认 08:00），决定预报从哪一小时切起
# --hours  比赛窗口小时数（默认 48）；建议 ceil(max(targets))+2
# --merge <race_config.json>  直接把 weather 块并进配置

--hours 必须覆盖整场比赛窗口，否则后段到达时刻会取到被截断的最后一项。拉到的块含 forecast_hours / precip_forecast_hours / precip_forecast_prob_hours / wind_forecast_hours / wind_forecast_gust_hours，mode:"auto"。进入 7 天窗口自动走预报；否则走近三年同期 climatology。该脚本联网，跑一次即可把结果固化进 config（无需每次 build 重拉）。

PY=/Users/songyao/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python
$PY scripts/build_course.py <race_config.json> <course.gpx> <out/course.json>
$PY scripts/build_html.py   <out/course.json>   <out/race_plan.html>

build_course.py 会：吸附各站到轨迹 → 用官方里程锚定（GPX 实测与官方按段比例对齐）→ 段内重采样出海拔剖面 → 输出含模型参数与自动文案的 course.json。若配置含 weather，还会调用 scripts/weatherlib.py 按 n_hours = ceil(max(targets)) + 2 生成枪时轴气温/降水/风力曲线（每个指标同时给出 24 长度钟点轴 profile 以兼容旧文件）并写入 course.json（也可单独跑 weatherlib.py <config> <out.json> <n_hours> 预览）。控制台会打印每站的 snap（站到轨迹的可疑偏差，正常应 < 30 m）与 D+ 交叉核对。

4. 验证（交付前必做）

4a. 一键自检（改完脚本先跑这个，纯离线、约几秒）：

PY=/Users/songyao/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python
$PY scripts/selftest.py

用合成赛道跑通整条流水线并断言模型不变量：GPX 双命名空间解析、短步距离不丢、天气枪时轴长度、完赛时刻钉在目标、路况只改曲线不改终点、seg_factor 只作用于本段、legacy 扁平 profile 兼容、渲染无 NaN/无 JS 报错。全绿才算可以发版。

4b. 无头验证真实产物：

CHROME="/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome"
"$CHROME" --headless=new --disable-gpu --no-sandbox --enable-logging=stderr --log-level=0 \
  --virtual-time-budget=8000 --dump-dom "file://$PWD/out/race_plan.html" > /tmp/dom.html 2> /tmp/console.log

grep -iE "Uncaught|Error" /tmp/console.log（process_mac.cc 之类的 macOS 进程告警可忽略）；
数 <tbody> 内 <tr> 行数（应 = 站点数×2 − 2×端部；若为 0＝JS 没跑）；
长图截图 --screenshot=/tmp/p.png --window-size=1500,3200，PIL 裁首几行放大复核时刻。

5. 交付

present_files 同时给出 HTML（交互）+ CSV（静态，可用 CSV 按钮或脚本导出）。说明中写清：口径（等效距离公式、爬升口径差异）、关门闸门与各档余量、绕/改道对末段的影响。

模型（脚本已实现，v2）

逐段等效距离（含下降 + 分段强度）：
  segEq_i = (段距 + 段D+ / climb_km + 段D− / loss_km_eff) · seg_factor_i
  loss_km_eff = loss_km × 路况系数        # 干地1.0 / 泥泞0.45（泥泞时下降更吃力）
累计等效 eqTotal = Σ segEq_i
后程降速（对等效距离）：t(eq) = p0 · (eq + beta·eq²/(2·eqTotal))，p0 = Tmov / (eqTotal·(1+beta/2))
到达_i = 前站出发 + (t(eq_i) − t(eq_{i-1}))；出发_i = 到达_i + 停留_i

目标列为含停留总用时（多数用户口径）；纯跑动 = 总用时 − 停留合计。
段等效配速 = 段跑动用时 / 段等效距离；段实际配速 = 段跑动用时 / 段实际距离。
v2 关键升级：等效距离计入下降（loss_km），且「路况=泥泞」会加大下降成本（落地云丘山 2026 雨战：泥泞技术下坡被严重低估）；seg_factor 支持逐段强度。

内置示例与分发

examples/yunqiushan50k/ — 云丘山 MMY 50K（GPX 1.0；官方仅公布 3 个关门点；含 weather_history.csv 三年气温样例）。
examples/chaigu50k/ — 柴古括苍 50K（GPX 1.1、环形赛道；各检查点关门为按里程比例推算，演示 cutoff_estimated 的「推算」标注；含 weather_history.csv）。
examples/moganshan100k/ — 莫干山 100K（调整后赛道；18:00 发枪跨两夜，枪时轴 32 h 真实预报；赛事为雨战故 cond_default:"mud"；演示 seg_factor 分段强度与 exposed 风口标注）。
三个示例都内置 weather 块：距比赛日 ≤7 天者走天气预报、>7 天者走气候基准（演示 auto 规则的两种分支）。
_icon.png — 技能图标（技能库卡片用；与本 skill 同目录，勿删）。
references/submission.md — 提交官方技能库用的简介 / 触发词 / 标签 / 提交说明文案。
打包分发：package_skill.py <skill-dir> [out-dir] → 校验通过后产出 race-plan.zip。

脚本清单

| 脚本 | 作用 | |---|---| | build_course.py | GPX + race_config.json → course.json（吸附、里程锚定、高程剖面、天气） | | build_html.py | course.json → 自包含交互 HTML（含 CSV 导出） | | weatherlib.py | 天气计算库；输出枪时轴 timeline + 钟点轴 profile | | fetch_weather.py | Open-Meteo 免 key 一键拉三年气候基准 + 比赛日预报（联网，跑一次即可固化） | | selftest.py | 离线一键回归：合成数据跑通全流程并断言模型不变量 |

踩过的坑

GPX 有 <trkpt> 缺 <ele>（云丘山 6,749 点缺 10 个）：用 0.0 兜底会插入「跌到 0 再弹回」的尖刺，50 m 尺度 D+ 会从 ~3,000 m 暴涨到 10 万米级。脚本已做相邻有效点线性插值；断言 gpx_gain / total_gain 落在 0.8–1.6，正常气压 GPX 的 50 m 尺度 D+ 通常比官方高 20%–30%，超 3 倍即数据坏了。
环形赛道终点无独立 waypoint：设 loop:true，F 锚到轨迹末点；脚本用「起终点距离≈0」验证环线闭合。
GPX 命名空间：GPX 1.0（…/GPX/1/0）与 1.1（…/GPX/1/1）命名空间不同——用固定命名空间去解析「另一种版本」会静默解析出 0 个 trkpt/waypoint（柴古 GPX 就是 1.1）。脚本已统一 _strip_ns() 剥命名空间，两种版本都能读；若你另写脚本，务必先确认版本。
表格网格：出发行不要 colspan+rowspan 混用（Chrome 会错列）；两行都输出完整单元格，出发行元信息列留空只放「↳ 出发」。
fmt(minutes)：先 Math.round 到整分再拆 H:MM，否则 1919.9999 → "31:00"。
逐段累计：到达时刻的 acc 必须同时累加「本段用时 + 本段停留」(acc += arr + stop)。
内联 payload 与 JS 引用要一致：course.json 缺任一键会让 JS 首句抛错、整表静默为空（只剩标题/控件）。别手抄字段，直接透传；交付前务必验证表格确有行。
关门闸门单独点出：只印一列关门时刻没用——用 banner 明确「最紧的闸门」及其对每档目标的余量。
气温曲线的全局变量勿与图表局部宽变量重名：HTML 模板里图表函数内部有局部 const W = 1200（画布宽）；气温用全局 WX（DATA.weather）。若把气温也命名为 W，图表内会命中局部的 1200 → 1200.profile 为 undefined → 气温曲线静默消失（徽章正常、曲线缺失）。改模板时务必检查命名作用域。
气温是「到达时刻」的函数：同一站在不同目标档的到达钟点不同 → 温度也不同；表格按「站×档」逐格插值。海拔高差用 (ele−ref_ele)/100×0.6 °C 修正，避免高海拔点显示成平地温度。
天气全局变量命名：HTML 模板里图表函数内部有局部 const W = 1200（画布宽）；气温/降水/风力分别用全局 TW/PR/WN（从 WX.temp/WX.precip/WX.wind 解包），不要把天气变量命名为 W，否则会命中局部的 1200 → 1200.profile 为 undefined → 曲线/徽章静默消失。
降水/风力默认只展示不进模型：与气温一致，二者是「风险提示」，靠面板「路况」开关把雨/泥泞转成对下降成本的放大（loss_km 缩放）。若想让某段单点变难，用 seg_factor 而非改天气。
风是点尺度预报、很粗：山区风口差异大，点尺度风对暴露山脊常偏估；已知风口请在检查点加 exposed:true 让风力徽章带 ⚠，不要盲信数值。
天气必须用「枪时轴」而不是「钟点轴」：百公里跨两夜，若把 24 长度钟点曲线直接按到达小时索引，第二天凌晨的到达会取到前一天同一钟点的雨量——气温看似正常，降水全错。weatherlib 已统一输出 timeline（枪时轴）；改模板/读写天气数组时先确认是哪条轴。
距离累加不要丢短步：早期版本为压 GPS 抖动丢弃 ≤1 m 的步进，在密集采样轨迹上（如 91 km / 41k 点）会静默吃掉约 6 km 真实距离，导致高程剖面的里程轴和「GPX 实测」数字整体偏小。抖动交给 50 m 重采样处理，累加时每一步都要算。
天气时间轴是钟点轴，不是里程轴：降水/风力按比赛日整点绘制，各站竖线按「推荐目标到达钟点」定位（与高程剖面里程轴不同），二者别混淆。

实时追踪赛后复盘（2026-10-17 云丘山 MMY 50K · 6740 号实测校准）

用 live 流水线（等效距离 + beta 降速 + 近段惯性/官方三情景）完整追完一场 50K 后的模型校准结论。实测：完赛 13:16:38（21:46:35，关门 22:00，余 14min）；分段等效配速 5.9 → 7.7 → 9.7 → 12.8 → 12.9 → 8.7 min/eq·km（U 形）。

模型口径疏忽（做配速表时直接避开）：

早期快段污染外推：起跑两段是全程最快（可跑性强），12:41 快照仅凭近段惯性外推 → 预测 17:35，偏差 −4h11m。任何「近段惯性」类外推在 n≤2 时都必须向赛道基准曲线（beta≈0.4 的全程基准，或历史相似段实测）收缩，不能裸用近段配速。
等效距离只计 D+、不计 D−：本场第 3 段（14.5km / D+240 / 净降 554m 长下坡）实际 11.25 min/km，模型按 D+ 折算严重低估其成本。seg_loss 必须进模型：技术下坡段单独设配速带（12–20 min/km），不要并进「100m≈1km」的爬升折算。
beta 被分段异质性主导：OLS 拟合 beta 1.5–2.5 全程顶到 clip 上限——真实「降速」不是平滑漂移，而是分段难度结构（大爬升段 vs 收官可跑段）。按 leg 爬升率/下降率归一化后再拟合，或直接分段设配速。
关门冲刺效应缺失：末段 4.3km 从 19.97 → 9.99 min/km（选手为赶 22:00 关门全力冲刺），模型按 12.9 外推高估 20min。距关门 <30min 的赛段要加冲刺 uplift（+10~15% 配速）或至少高亮「需保留冲刺能力」。
官方模型是强基线：本场官方预测误差 −118/−89/+2/+9/+8 min，中后段极准（内置赛道先验）。多情景框架中官方应作一等情景，早期权重上调。
停留假设（已过站实际平均、封顶 20min）本场不是误差源（总停 40.8min），口径可用。

天气/全场性复盘（2026-10-18 补，用全场 35 人样本 + 气象/新闻实况校准）：

本场是雨战：连日降雨（10-11 大雨、10-12 中雨、10-16 小转中雨、10-17 小到中雨局部大雨，乡宁气象台 10-17「阴有中雨部分地区大雨 9–19℃ 风 4–5 级」），赛道稀泥，UMY 100M 与 DMY 100K 于 10-17 熔断，MMY 50K 完赛（1276 人完赛 / 170 退赛，完赛率 88%）。此前把 L4/L5 降速归因为「该选手疲劳/U 型」是错的——那是全场共享的条件台阶。
全场对照（35 人样本，各选手按自身均速归一化的分段等效配速）：全场中位曲线 0.73 / 0.82 / 0.96 / 1.26 / 1.20 / 0.97（L4 多宝→下川、L5 下川→芦院沟显著变慢）；6740 号曲线 0.62 / 0.80 / 1.00 / 1.34 / 1.34 / 0.91，与全场中位相关 0.986——她的「降速形状」几乎就是全场形状，个人特异性只在 L4/L5 慢得更多（分位 86%）。到达 L4 越晚的选手慢得越多（corr≈0.5，与「雨后泥泞随时间累积」一致，但与跑者速度有混淆，只能算佐证）。
对「线性性」的正确回答：L1–L3 基本线性（残差 ≤0.3 min/eq·km）；L4 出现 +1.06 min/eq·km 的台阶、L5 回到趋势线附近；该台阶全场共享（中位 +20~26%），不是个体疲劳。单一 beta 框架会把条件台阶误读为选手疲劳（6740 的 OLS beta 1.5–2.5 全是这么来的；全场中位曲线隐含 beta≈1.1，也远高于 clip 0.55——clip 0.55 是按正常天气定的，雨战要翻倍）。
模型改进（已定型为方案）：新增「全场相对」情景——用 /races/<id>/progressive?type=FINAL_RANKING&page=N&limit=50（分页必须显式带 type，只带 limit 返回空）+ /runners/<bib> 明细，算实时全场中位分段配速，选手分段配速 ÷ 全场中位 = 条件中性的相对表现，天气/泥泞自动对消。本场官方模型最准（+8min）很可能正是因为内置了全场/赛道先验。
残留混淆（不确定项）：L4/L5 台阶在「泥泞湿滑」与「等效距离低估陡坡爬升」（两段都爬到 ~1380m）之间无法用本数据完全分离；新闻侧证据（熔断、满屏泥腿子、悬崖湿滑）支持天气为主因。另：最后一名完赛者 15:34:20 超过名义 14h 关门，疑组委会因天气放宽关门（API 无法确认，待查公告）。

工程疏忽（若做实时追踪版）：

终态守卫：选手到达最后一站时剩余赛段为空，投影代码必须走「只记实际成绩」分支，否则 finish=None 直接崩（本场实际发生）。
探测指纹必须与「更新成功」绑定：先落盘新指纹再重算，重算崩溃 → 下次指纹未变 → nochange，终态永远记不下来。崩溃要回滚指纹或标 dirty。
模板 payload 只保留一处实现：本场有两条渲染路径（独立脚本与 pipeline.render_dashboard）各维护一份 payload，两边不同步导致演化图丢「实际完赛」标记。教训：内联数据结构只留一处实现，别在脚本与库里各存一份。
终点前探测间隔：官方对最后一站不再给 nextPointPrediction，兜底逻辑取 15min floor 太粗；剩余 <5km 或预测剩余 <60min 时应缩到 5–10min。

版本历史

2.1.0（2026-10-25）

简化交互，去除易混淆项：

移除「末段冲刺」开关：末段冲刺是模型里的非物理 uplift，使用者容易误解为真实的配速策略，且会改变终点时刻脱离「目标总用时」口径，已整体移除（模型 model() 不再接收 sprint 参数）。
路况只保留「干地 / 泥泞」两档：移除「小雨」中间档（COND_SCALE 仅 {dry:1.0, mud:0.45}）。雨天/泥泞统一用「泥泞」表达，避免三档之间的选择困难。降水/风力展示徽章与天气时间轴保持不变（那是天气预报，不是路况）。
其余模型、天气、CSV、示例均不变；旧 course.json 仍向后兼容。

2.0.0（2026-10-22）

在 1.0.0 基础上补上「落雨预测 + 大风预测」并升级模型。

P0 · 天气数据 + 展示

weatherlib.py 输出嵌套 temp / precip / wind 三指标，各自支持 climatology / forecast / auto 三态（auto 仍按 ≤7 天切预报）。
到达时刻单元格加 🌧 / 💨 徽章，暴露段加 ⚠。
新增「天气时间轴」：降水柱状 + 气温/风力曲线 + 各站到达竖线 + 官方基线绿「官」刻度。
卡片加「赛程累计降水 / 最大风力 / 最大阵风」，CSV 增列各档气温 / 降水 / 风力。
新增 fetch_weather.py（Open-Meteo 免 key）一键拉取，支持 --start / --hours。

P1 · 路况与等效距离耦合

等效距离计入下降（loss_km，默认 250，即下降按爬升约 2.5 倍折算）。
面板「路况」开关（干地 / 泥泞）按 1.0 / 0.45 缩放下降成本。
切换路况不改变目标总用时，只重塑各段配速曲线（泥泞段占更大权重 → 可跑段需更早「存时间」）。

P2 · 分段强度与官方基线

每站 seg_factor（>1 表示该段更吃力，如长技术下坡 / 泥泞段）。
official 官方基线在天气时间轴标绿「官」刻度。
新增 cond_default："dry" / "mud"，预报有雨/赛道泥泞时避免开表即偏乐观。

修掉的真实 bug

距离累加丢短步（build_course.py）：丢弃 ≤1 m 步进，在 91 km / 41k 点轨迹上静默吃掉 6,028 m。改为累加全部步进。
天气索引用错轴：24 h 钟点曲线按到达小时索引，30 h 百公里第二天凌晨的到达取到前一天同钟点的雨——气温看似正常、降水全错。统一改为枪时轴 timeline。
轴自动推断过脆：旧规则要求 len(arr) == n_hours，48 h 预报配 30 h 比赛会被误判为日周期。改为长度 ≠ 24 ⇒ 枪时轴（钟点轴必须恰好 24 项），并对「长度 24 且非午夜发枪」的预报发出歧义告警。

兼容性：旧 course.json（扁平 weather.profile）无需重跑即可被新版 HTML 渲染（前端 expand() 自动平铺）。selftest.py 覆盖此回归。

1.0.0

首个可发布版本：GPX → course.json → 自包含交互配速表（等效距离 + beta 后程降速 + 停留 + 关门核对 + 高程剖面 + CSV 导出），含气温因子（近三年同期 / 天气预报自动切换）。

口径核对清单（交付前）

[ ] selftest.py 全绿
[ ] 终点时刻 == 各目标小时数
[ ] 官方里程/关门时刻与手册一致
[ ] gpx_gain / total_gain 在 0.8–1.6（否则高程坏了）
[ ] 各站 snap < 30 m
[ ] 表格确有行（无头 dump 验证）
[ ] 天气：weather.n_hours == ceil(max(targets)) + 2，且三指标 timeline 长度一致
[ ] 跨夜赛事：抽查第二天凌晨的到达时刻，确认未复用前一天同钟点数值
[ ] 泥泞/雨战：cond_default 已设 "mud"