演习对手状态识别误判：单像素颜色检测将已挑战对手识别为可挑战，导致导航超时卡死

[syokounya]

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相关环境信息

• AutoWSGR 版本：
• 操作系统： Windows 10
• 模拟器： MuMu 模拟器（1920×1080）
• Python 版本： 3.13

问题描述

在演习面板中，_check_challenge_at() 仅通过单个像素点的颜色匹配来判断对手是否可挑战。当该探测点恰好落在背景中的蓝色杂色像素上时，会把已挑战过的对手误判为可挑战（Y）。
随后脚本点击该对手，期望进入「对手信息页」再跳转到出征准备页，但由于该对手实际上已不可挑战，页面没有任何响应，导致 click_and_wait_for_page 在 演习-对手信息 -> BATTLE_PREP 处导航超时，整个演习流程卡死，最终保存 NavError 截图后任务异常结束。

autowsgr_2026-04-12.debug.log

复现方法

1. 确保演习列表中至少有一个对手已经挑战过（按钮变为灰色）。
2. 前端添加并运行舰队演习任务。
3. 如果该已挑战对手的按钮区域在单像素探测点处恰好出现蓝色背景像素，即可复现误判与后续导航超时。

Log输出

13:40:18.094 | DEBUG    | ui/utils/navigation.py:116 | [UI] 已到达: 地图-出征 -> 地图-演习 (第 4 次截图)
13:40:19.117 | DEBUG    | emulator/controller/scrcpy.py:442 | [Emulator] swipe(0.833,0.370→0.833,0.741) → pixel(1600,400→1600,800) 500ms  ui/map/panels/exercise.py:114 in _exercise_swipe_to_top
13:40:20.483 | DEBUG    | ui/map/panels/exercise.py:169 | [UI] 演习对手 1-4 状态: ['N', 'Y', 'Y', 'Y']
13:40:20.486 | DEBUG    | emulator/controller/scrcpy.py:442 | [Emulator] swipe(0.833,0.741→0.833,0.370) → pixel(1600,800→1600,400) 500ms  ui/map/panels/exercise.py:119 in _exercise_swipe_to_bottom
13:40:21.867 | INFO     | ui/map/panels/exercise.py:181 | [UI] 演习对手状态: ExerciseRivalStatus([N, Y, Y, Y, Y])
13:40:21.868 | INFO     | ops/exercise.py:61 | [OPS] 当前可挑战对手: ExerciseRivalStatus([N, Y, Y, Y, Y])
13:40:21.868 | INFO     | ops/exercise.py:64 | [OPS] 正在挑战对手 2
13:40:21.872 | DEBUG    | ui/page.py:62 | [UI] 当前页面: 地图页面
13:40:21.872 | INFO     | ops/navigate.py:96 | [OPS] 已在目标页面: PageName.MAP
13:40:21.873 | INFO     | ui/map/base.py:187 | [UI] 地图页面: 演习 → 演习
13:40:21.876 | DEBUG    | emulator/controller/scrcpy.py:417 | [Emulator] click(0.316, 0.050) → pixel(605, 54)  res=1920x1080  ui/utils/navigation.py:216 in click_and_wait_for_page
13:40:21.941 | DEBUG    | ui/utils/navigation.py:109 | [UI] 等待到达: 地图-演习 -> 地图-演习 (超时 5.0s)
13:40:21.944 | DEBUG    | ui/utils/navigation.py:116 | [UI] 已到达: 地图-演习 -> 地图-演习 (第 1 次截图)
13:40:22.944 | INFO     | ops/exercise.py:85 | [OPS] 选择对手 2
13:40:22.945 | INFO     | ui/map/panels/exercise.py:210 | [UI] 演习 → 选择第 2 个对手
13:40:22.951 | DEBUG    | emulator/controller/scrcpy.py:442 | [Emulator] swipe(0.833,0.370→0.833,0.741) → pixel(1600,400→1600,800) 500ms  ui/map/panels/exercise.py:114 in _exercise_swipe_to_top
13:40:24.334 | DEBUG    | emulator/controller/scrcpy.py:417 | [Emulator] click(0.802, 0.389) → pixel(1540, 420)  res=1920x1080  ui/map/panels/exercise.py:220 in select_exercise_rival
13:40:24.901 | INFO     | ui/map/panels/exercise.py:248 | [UI] 演习 → 开始战斗 (对手信息页 → 出征准备)
13:40:24.906 | DEBUG    | emulator/controller/scrcpy.py:417 | [Emulator] click(0.838, 0.722) → pixel(1608, 780)  res=1920x1080  ui/utils/navigation.py:216 in click_and_wait_for_page
13:40:24.969 | DEBUG    | ui/utils/navigation.py:109 | [UI] 等待到达: 演习-对手信息 -> PageName.BATTLE_PREP (超时 5.0s)
13:40:24.973 | DEBUG    | ui/page.py:62 | [UI] 当前页面: 地图页面
13:40:24.974 | DEBUG    | ui/utils/navigation.py:122 | [UI] 等待 #1: 演习-对手信息 -> PageName.BATTLE_PREP, 当前=地图页面
...
13:40:30.124 | ERROR    | ui/utils/navigation.py:135 | [UI] 等待超时: 演习-对手信息 -> PageName.BATTLE_PREP, 11 次截图后仍未到达, 当前: 未知
13:40:30.266 | DEBUG    | infra/logger.py:399 | 截图已保存: logs\images\NavError_134030_254.png

[github-actions]

Issue 概要

• issue：#424
• 版本 / 分支 / 环境：AutoWSGR 版本未填写；Windows 10；MuMu 1920×1080；Python 3.13
• 任务 / 入口 / 相关设置：前端 exercise 任务（/api/task/start），日志中演习流程由 ExerciseRunner.run() 执行
• 关键提示 / 报错文案：[UI] 等待超时: 演习-对手信息 -> PageName.BATTLE_PREP, 11 次截图后仍未到达, 当前: 未知
• 用户现象：演习对手状态被判为可挑战后，点击“开始战斗”无响应并在导航等待中超时，任务中断

附件概览

• 实际可读文件：
  • autowsgr_2026-04-12.debug.log（约 100KB）
  • issue-424-screenshot.png（1920×1080）
• 缺失或未上传的证据：
  • 日志里多次提到的 logs\images\NavError_*.png 现场图并未完整上传
  • 未提供任务请求体/配置导出（仅有 issue 文本和运行日志）
  • 未提供“状态识别瞬间”的原始截图（无法直接读取该帧探测点 RGB）

关键证据

点击此处展开

• issue 正文 / 评论：
  • 正文明确指出“演习可挑战判断基于单像素，可能误判已挑战对手为可挑战”；评论仅有 bot 自动回复，无维护者技术结论。
• 运行时日志（同一日志包内多次演习）：
  • 成功样本：对手 1、2 可正常进入 BATTLE_PREP 后进入战斗（如日志行 91-92、182-183）。
  • 失败样本 A（12:02）：状态判定后挑战对手 3，点击开始战斗后 5s 超时（行 236-274）。
  • 失败样本 B（13:38）：状态判定仅对手 5 可挑战，点击后同样超时（行 733-777）。
  • 失败样本 C（13:40，最新一次）：状态判定 [N, Y, Y, Y, Y]，挑战对手 2 后同样超时（行 817-868）。
• UI / 服务日志：
  • 失败时 wait_for_page 连续 11 次截图都未识别到目标页，最终抛出导航超时（行 834-867）。
• 配置快照：
  • 未提供可独立复核的配置导出；仅能依据日志和代码链路判断。
• 现场图 / 转储：
  • 仅有 1 张截图，且不是“状态判定瞬间”截图，无法直接反证/证实该帧探测点颜色。
• 代码依据（当前 HEAD）：
  • 演习可挑战判断确为单像素：

    AutoWSGR/autowsgr/ui/map/panels/exercise.py

    Lines 122 to 137 in 5be51ad

    	def _check_challenge_at(self, screen: np.ndarray, slot: int) -> bool:
    	"""检测屏幕上第 ``slot`` (0-3) 个可见位置的挑战按钮颜色。
    	Returns
    	-------
    	bool
    	``True`` — 蓝色挑战按钮可见 (可挑战)，``False`` — 已挑战。
    	"""
    	x, y = EXERCISE_CHALLENGE_PROBES[slot]
    	return PixelChecker.check_pixel(
    	screen,
    	x,
    	y,
    	EXERCISE_CHALLENGE_COLOR,
    	EXERCISE_CHALLENGE_TOLERANCE,
    	)

  • 状态读取直接使用该单像素结果：

    AutoWSGR/autowsgr/ui/map/panels/exercise.py

    Lines 143 to 182 in 5be51ad

    	def get_exercise_rival_status(self) -> ExerciseRivalStatus:
    	"""检测所有 5 个演习对手的挑战状态。
    	**流程** (参考 legacy ``get_exercise_stats``):
    	1. 上滑确保列表在顶部。
    	2. 截图，检测屏幕 4 个位置 (对手 1-4)。
    	3. 下滑到底部。
    	4. 截图，检测屏幕第 4 个位置 (此时为对手 5)。
    	Returns
    	-------
    	ExerciseRivalStatus
    	5 个对手的可挑战状态。
    	"""
    	status = ExerciseRivalStatus()
    	# 1. 确保在顶部
    	screen = self._ctrl.screenshot()
    	if not self._exercise_is_at_top(screen):
    	self._exercise_swipe_to_top()
    	screen = self._ctrl.screenshot()
    	# 2. 读取对手 1-4
    	for i in range(4):
    	status.rivals[i] = self._check_challenge_at(screen, i)
    	_log.debug(
    	'[UI] 演习对手 1-4 状态: {}',
    	['Y' if s else 'N' for s in status.rivals[:4]],
    	)
    	# 3. 下滑到底部
    	self._exercise_swipe_to_bottom()
    	screen = self._ctrl.screenshot()
    	# 4. 读取对手 5 (此时在第 4 个可见位置)
    	status.rivals[4] = self._check_challenge_at(screen, 3)
    	_log.info('[UI] 演习对手状态: {}', status)
    	return status

  • 参考颜色与容差（蓝色 + tolerance=50）及探测点定义：

    AutoWSGR/autowsgr/ui/map/data.py

    Lines 361 to 365 in 5be51ad

    	EXERCISE_CHALLENGE_COLOR = Color.of(33, 132, 226)
    	"""演习挑战按钮颜色 — 蓝色 (表示可挑战)。"""
    	EXERCISE_CHALLENGE_TOLERANCE: float = 50.0
    	"""演习挑战按钮颜色检测容差。"""

    、

    AutoWSGR/autowsgr/ui/map/data.py

    Lines 379 to 384 in 5be51ad

    	EXERCISE_CHALLENGE_PROBES: list[tuple[float, float]] = [
    	(770 / 960, (1 * 110 - 10) / 540), # 位置 1: (~0.8021, 0.1852)
    	(770 / 960, (2 * 110 - 10) / 540), # 位置 2: (~0.8021, 0.3889)
    	(770 / 960, (3 * 110 - 10) / 540), # 位置 3: (~0.8021, 0.5926)
    	(770 / 960, (4 * 110 - 10) / 540), # 位置 4: (~0.8021, 0.7963)
    	]

  • 执行器按判定结果逐个挑战：

    AutoWSGR/autowsgr/ops/exercise.py

    Lines 60 to 66 in 5be51ad

    	rivals_status = MapPage(self._ctx).get_exercise_rival_status()
    	_log.info('[OPS] 当前可挑战对手: {}', rivals_status)
    	for index, rival in enumerate(rivals_status.rivals, start=1):
    	if rival:
    	_log.info('[OPS] 正在挑战对手 {}', index)
    	self._results.append(self._challenge_rival(index))
    	_log.info('[OPS] 演习流程结束, 共完成 {} 场', len(self._results))

  • 选择对手后不校验是否进入对手信息页，直接点击“开始战斗”：

    AutoWSGR/autowsgr/ui/map/panels/exercise.py

    Lines 188 to 255 in 5be51ad

    	def select_exercise_rival(self, rival_index: int) -> None:
    	"""在演习面板中点击选择指定对手。
    	**滚动逻辑**:
    	- 对手 1-4: 上滑到顶部后，点击对应可见位置 (0-3)。
    	- 对手 5: 下滑到底部后，点击第 4 个可见位置 (3)。
    	选择后会进入「对手信息」页面，可查看阵容或开始战斗。
    	Parameters
    	----------
    	rival_index:
    	对手序号 (1-5, 1-based)。
    	Raises
    	------
    	ValueError
    	对手序号不在 1-5 范围内。
    	"""
    	if not 1 <= rival_index <= 5:
    	raise ValueError(f'对手序号必须为 1-5，收到: {rival_index}')
    	_log.info('[UI] 演习 → 选择第 {} 个对手', rival_index)
    	if rival_index <= 4:
    	# 对手 1-4: 确保在顶部
    	screen = self._ctrl.screenshot()
    	if not self._exercise_is_at_top(screen):
    	self._exercise_swipe_to_top()
    	slot = rival_index - 1 # 可见位置 0-3
    	x, y = EXERCISE_CHALLENGE_PROBES[slot]
    	self._ctrl.click(x, y)
    	else:
    	# 对手 5: 确保在底部
    	screen = self._ctrl.screenshot()
    	if not self._exercise_is_at_bottom(screen):
    	self._exercise_swipe_to_bottom()
    	x, y = EXERCISE_CHALLENGE_PROBES[3] # 第 4 个可见位置
    	self._ctrl.click(x, y)
    	time.sleep(0.5)
    	# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
    	# 操作 — 选择对手后进入战斗
    	# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
    	def enter_exercise_battle(self) -> None:
    	"""在「对手信息」页面点击开始战斗，进入出征准备页。
    	在调用此方法前，应先通过 :meth:`select_exercise_rival` 选择对手。
    	Raises
    	------
    	NavigationError
    	超时未到达出征准备页面。
    	"""
    	from autowsgr.ui.battle.preparation import BattlePreparationPage
    	_log.info('[UI] 演习 → 开始战斗 (对手信息页 → 出征准备)')
    	click_and_wait_for_page(
    	self._ctrl,
    	click_coord=EXERCISE_CLICK_START_BATTLE,
    	checker=BattlePreparationPage.is_current_page,
    	source='演习-对手信息',
    	target=PageName.BATTLE_PREP,
    	)

  • 导航等待超时即抛错：

    AutoWSGR/autowsgr/ui/utils/navigation.py

    Lines 130 to 137 in 5be51ad

    	if time.monotonic() >= deadline:
    	msg = (
    	f'等待超时: {source or "?"} -> {target or "?"}, '
    	f'{attempt} 次截图后仍未到达, 当前: {current or "未知"}'
    	)
    	_log.error('[UI] {}', msg)
    	raise NavigationError(msg, screen=screen)

根因判断

• 直接结论：
  • 已证实的直接失败点：流程在“点击开始战斗 -> 等待出征准备页”阶段超时；根本原因是代码未验证“点击对手后是否真的进入对手信息页”，导致在未切页时继续点击开始战斗并超时。
  • 高概率上游触发点：演习可挑战识别使用单像素 + 固定容差，存在把不可挑战目标误判为可挑战的结构性风险，和 issue 描述一致。
• 证据链：
  • 日志显示同一套点击坐标在部分对手可成功进入 BATTLE_PREP，在失败样本里却持续 11 次截图无法到达目标页，说明不是“坐标恒错”，而是“前一步状态不满足/未进正确页面”。
  • 代码显示状态判定仅单点取色，且后续没有“进入对手信息页”的保护性校验。
• 当前主线是否可能已修复：
  • 未见修复。当前 HEAD 仍为单像素判定 + 无过渡校验，问题在主线仍可能复现。

修复方案

1. 代码 / 配置 / 资源层修复
   • 将 _check_challenge_at() 从单像素改为多点签名（按钮中心+边缘，至少 COUNT 策略），同时引入“灰色不可挑战”反向签名。
   • select_exercise_rival() 后增加页面过渡校验：未进入“对手信息页”则判定该对手不可挑战并返回，不直接调用 enter_exercise_battle()。
   • ExerciseRunner 中对单个对手失败做降级：记录并继续尝试下一个对手，避免整轮演习被单次误判拖死。
2. 需要补充的测试、日志或截图
   • 增加演习状态识别回归测试（含“蓝色杂点背景”“灰色已挑战按钮”样本）。
   • 识别日志增加探测点实际 RGB 与距离输出，便于后续线上复核误判原因。
   • 失败时自动保存“点击前一帧 + 点击后一帧”，而不仅是最终 NavError 图。
3. 如问题属于不支持场景，应如何限制入口或改进提示
   • 若当前帧“可挑战/不可挑战”都不满足稳定签名，返回“不确定”并跳过该对手，日志提示“识别不确定，已跳过”，不要继续盲点开始战斗。

给用户的建议

• 用户现在可以直接尝试的动作：
  • 临时避免批量自动演习；优先手动确认有明确蓝色“挑战”按钮后再触发任务。
  • 若复现卡死，先停止任务并重新进入演习面板再试，避免在异常中间页继续执行。
• 是否建议升级 / 重下完整包 / 重置配置 / 更换环境：
  • 该问题更像实现缺陷，不是安装包损坏；优先等待修复版本，不建议把重装作为主方案。
• 是否有临时绕过方案：
  • 仅有弱绕过（人工确认后再启动）；当前缺少可靠的纯自动绕过。

给修复 AI 的建议（可复制）

点击此处展开

现象：
演习任务会把某些已挑战对手判成可挑战，随后点击“开始战斗”无响应，5 秒后在“演习-对手信息 -> 出征准备”超时。

关键证据：
- 代码中 _check_challenge_at() 仅检查单像素颜色（exercise.py L122-L137）
- 状态读取直接信任该单像素结果（exercise.py L143-L182）
- 选择对手后没有验证是否进入对手信息页，直接点击开始战斗（exercise.py L188-L255）
- 日志多次出现：
  [UI] 等待超时: 演习-对手信息 -> PageName.BATTLE_PREP, 11 次截图后仍未到达, 当前: 未知

可能相关线索（待验证）：
1) 单像素 + tolerance=50 在杂色背景下误判；
2) select_exercise_rival 点击未切页时应先 fail-fast 并跳过该 rival；
3) 为演习状态识别增加多点签名与调试日志（实际 RGB/距离）可快速定位误判阈值。

置信度

• 中-高
• 还缺什么证据：
  • 误判当帧原图（含探测点周围区域）与对应探测点 RGB 采样日志；
  • 失败场景下“点击对手前后连续帧”，用于确认是否确实未进入对手信息页。

---

点击此处展开分析过程

● skill(generic-issue-log-analysis)

● Get repo remote and HEAD commit (shell)
│ git remote get-url origin && git rev-parse HEAD
└ 3 lines...

● Get issue details (MCP: github-mcp-server) · method: "get_comments", owner: "OpenWSGR", repo: "Au…
└ [{"id":4230871720,"body":"🤖 AI 正在分析该 Issue... \n\n感谢您的反馈！AI
正在自动分析该问题，预...

● Get issue details (MCP: github-mcp-server) · method: "get", owner: "OpenWSGR", repo: "AutoWSGR", …
└ {"number":424,"title":"演习对手状态识别误判：单像素颜色检测将已挑战对手识别为可挑战，导致导航超
时卡死","body":"### 在...

● Read exercise.py
│ autowsgr/ui/map/panels/exercise.py
└ 311 lines read

● Read exercise.py
│ autowsgr/ops/exercise.py
└ 141 lines read

● Read navigation.py
│ autowsgr/ui/utils/navigation.py
└ 368 lines read

● Search (grep)
│ "EXERCISE_CHALLENGE_(PROBES|COLOR|TOLERANCE)|EXERCISE_CLICK_START_BATTLE|EXERCISE_ARROW_(UP|DOWN
│ )_PROBE" (autowsgr/ui/map)
└ 20 lines found

● Read data.py
│ autowsgr/ui/map/data.py
└ 463 lines read

● Download issue 424 log and screenshot (shell)
│ mkdir -p .cache/issue-logs/issue-424 && cd .cache/issue-logs/issue-424 && curl -L --fail -o
│ autowsgr_2026-04-12.debug.log
│ https://github.com/user-attachments/files/26654597/autowsgr_2026-04-12.debug.log && curl -L
│ --fail -o issue-424-screenshot.png
│ https://github.com/user-attachments/assets/fba7c6f5-292c-4ebc-b8ed-33538b2a5c0b && ls -lh && …
└ 15 lines...

● Search (grep)
│ "演习 → 选择第|演习 → 开始战斗|等待到达: 演习-对手信息|截图已保存: .*NavError"
│ (.cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log)
└ 22 lines found

● Search (grep)
│ "演习对手 1-4 状态|演习对手状态|当前可挑战对手|正在挑战对手|等待超时: 演习-对手信息"
│ (.cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log)
└ 17 lines found

● Search (grep)
│ "ERROR|Traceback|NavigationError|任务失败|任务异常|异常结束|click_and_wait_for_page"
│ (.cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log)
└ 31 lines found

● Sample screenshot pixels at exercise probe points (shell)
│ python - <<'PY'
│ from PIL import Image
│ img=Image.open('.cache/issue-logs/issue-424/issue-424-screenshot.png').convert('RGB')
│ w,h=img.size
│ probes=[(770/960,(i*110-10)/540) for i in [1,2,3,4]]…
└ 21 lines...

● Install pillow and sample issue screenshot pixels (shell)
│ pip install --quiet pillow && python - <<'PY'
│ from PIL import Image
│ img=Image.open('.cache/issue-logs/issue-424/issue-424-screenshot.png').convert('RGB')
│ w,h=img.size
│ probes=[(770/960,(i*110-10)/540) for i in [1,2,3,4]]…
└ 13 lines...

● Show log section around 13:40 failure (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '1620,1710p'
└ 1 line...

● Get log line count and tail with line numbers (shell)
│ wc -l .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log && nl -ba
│ .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | tail -n 120
└ 122 lines...

● Show log section around 12:00-12:03 exercise runs (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '500,700p'
└ 11 lines...

● Show beginning of issue log with line numbers (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | head -n 260
└ 9 lines...

● Find key exercise timeline lines with line numbers (shell)
│ rg -n "演习对手 1-4 状态|演习对手状态:|当前可挑战对手|正在挑战对手|演习 → 开始战斗|等待超时:
│ 演习-对手信息|任务完成: task_.*(completed)"
│ .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log
└ 2 lines...

● Find key timeline line numbers (shell)
│ grep -nE "演习对手 1-4 状态|演习对手状态:|当前可挑战对手|正在挑战对手|演习 → 开始战斗|等待超时:
│ 演习-对手信息|任务完成: task_.*(completed)"
│ .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log
└ 26 lines...

● Inspect first rival battle transition logs (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '70,130p'
└ 62 lines...

● Inspect second rival battle transition logs (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '150,220p'
└ 72 lines...

● Inspect third rival failure logs (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '230,285p'
└ 57 lines...

● Search (grep)
│ "get_exercise_stats|NormalExerciseInfo|exercise.stats|EXERCISE_CHALLENGE_PROBES" in **/.py
└ 7 lines found

● Search (grep)
│ "_check_challenge_at(|check_pixel(.EXERCISE_CHALLENGE_COLOR" in **/.py
└ 3 lines found

● Read pixel.py
│ autowsgr/vision/pixel.py
└ 316 lines read

● Search (grep)
│ "class PixelChecker|def check_pixel" (autowsgr/vision)
└ 1 file found

● Read matcher.py
│ autowsgr/vision/matcher.py
└ 435 lines read

● Read types.py
│ autowsgr/types.py
└ 527 lines read

● Search (grep)
│ "EXERCISE|演习-对手信息|BATTLE_PREP|PageName" in **/*.py (autowsgr)
└ 10 lines found

● Search (grep)
│ "exercise|演习" in **/*.{py,yaml,yml,json} (autowsgr/image_resources)
└ 3 lines found

● Read schemas.py
│ autowsgr/server/schemas.py
└ 263 lines read

● Search (grep)
│ "class .*Exercise|exercise.fleet|rival|exercise" in **/.py (autowsgr/server)
└ 5 lines found

● Read task.py
│ autowsgr/server/routes/task.py
└ 331 lines read

● Inspect rival 5 selection details (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '736,750p'
└ 16 lines...

● Inspect status detection before rival5 attempt (shell)
│ nl -ba .cache/issue-logs/issue-424/autowsgr_2026-04-12.debug.log | sed -n '724,735p'
└ 13 lines...

● Sanity check workspace path (shell)
│ test -d /home/runner/work/AutoWSGR/AutoWSGR
└ 1 line...

● Edit
└ Create copilot_answer.md

● Read copilot_answer.md
└ 108 lines read

已完成分析，最终结论已写入 copilot_answer.md。

结论里已按结构给出：Issue 概要、附件与证据时间线、根因分级（已证实/高概率）、当前主线是否已修复判断、修复方案、给用户建议与给修复 AI 的可复制文本。

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