docs: repoint the local GGUF probe at ~/.jev-browser/models

docs/local-backend-run-smoke.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 - 后端：本机全本地 `Qwen3.5-4B-Q4_K_M`（registry 默认项），llama-server `:8090` + Jev 契约服务 `:8092`
 - 浏览器：`--backend chrome --headless`（每次 run 独立 profile，可复现）
 - 实测日期：2026-09-24
-- 原始件（15 个 journal、16 项校准探针、39 步请求日志）：`/tmp/jev-local-smoke/`
+- 原始件（15 个 journal、16 项校准探针、39 步请求日志）当时在 `/tmp/jev-local-smoke/`，**该目录已随 `/tmp` 清理删除，且从未入库**——下面的数字都来自当时的现场记录，原始 journal 无法再回放
 - **`skills/**` 与 `docs/**` 之外一行未改：§6 列出的观测/代码层问题只报告、不改动，本次也没有提交任何 commit**
 
 ---
@@ -54,7 +54,8 @@ node --input-type=module -e "const {createSite}=await import('./tests/fixtures/s
 
 ```bash
 export TYPESAFE_BASE_URL=http://127.0.0.1:8092 TYPESAFE_API_KEY=local
-export JEV_BROWSER_CONFIG=/tmp/jev-local-smoke/config-<name>.json   # journalDir + chrome.userDataDir 指向 /tmp
+export JEV_BROWSER_CONFIG=/tmp/jev-run/config-<name>.json   # 重建：mkdir -p /tmp/jev-run，写一份只改 journalDir 与 chrome.userDataDir 的 config
+# （当时的 /tmp/jev-local-smoke/ 已随 /tmp 清理删除，见文首说明）
 node skills/jev-browser/bin/jev-browser.mjs run --goal "<goal>" --url <url> \
   --backend chrome --headless --max-steps <8|5|6> --json
 ```
@@ -198,7 +199,7 @@ node skills/jev-browser/bin/jev-browser.mjs run --goal "<goal>" --url <url> \
 
 按严重度排序（全部有 journal 逐字证据）：
 
-1. **p4（登录页）——模型知道该填哪儿、填什么，就是不选「type」。** 同一 state 的完整判读（`/tmp/jev-local-smoke/login.dryrun.json` 重放，确定性复现）：
+1. **p4（登录页）——模型知道该填哪儿、填什么，就是不选「type」。** 同一 state 的完整判读（当时用 `/tmp/jev-local-smoke/login.dryrun.json` 重放，该文件已随 `/tmp` 清理删除；数字是现场记录，按 §7.3 的 `--dry-run` 流程重放同一登录页可复现）：
    ```
    action         click 0.430 · stop 0.246 · wait 0.220 · type 0.105     ← 四选一里 type 垫底
    type_target    e2 (Email)  0.851   ← 正确
@@ -313,10 +314,10 @@ fetch("http://127.0.0.1:8092/v1/systemone",{method:"POST",headers:{authorization
   body:JSON.stringify({model:"local",state:d.state,questions:{goal_done:d.questions.goal_done}})})
   .then(r=>r.json()).then(j=>console.log(j.answers.goal_done));'   # → noul≈0.969
 
-# 4) 汇总脚本（本次全量数据来自它们；脚本本身在 /tmp，不入库）
-node /tmp/jev-local-smoke/probe.mjs        # → /tmp/jev-local-smoke/goal-done-probes.json（§4.1 的 16 项）
-node /tmp/jev-local-smoke/latency.mjs      # → 逐步/逐问延迟画像（§3）
-node /tmp/jev-local-smoke/analyze.mjs      # → 全部 journal 的逐 step 汇总（§2/§4.2）
+# 4) 汇总脚本：probe.mjs / latency.mjs / analyze.mjs 当时在 /tmp/jev-local-smoke/，
+#    从未入库，且已随 /tmp 清理删除，无法恢复。它们只是把 journal 聚合成 §3/§4 的表，
+#    重跑这轮实测 = 用上面 1)–3) 的命令重建（起 jev-local + fixture，再跑 jev-browser run），
+#    产物 journal 落在配置的 journalDir 下，自行汇总即可。
 ```
 
 注：DDG 在本机 + headless 下会返回**人机验证**（“Unfortunately, bots use DuckDuckGo too. … Select all squares
@@ -350,7 +351,7 @@ containing a duck: Submit”，见 `r6.dryrun.json` 的 `visible_text`），所
 
 ## 9. 终止规则回放：哪条规则能让本地 `run` 正确地报 `success`
 
-离线回放，无新浏览器 run；模型调用只用已保存的 state（§9.4）。脚本 `/tmp/jev-local-smoke/rules.mjs`（纯离线，只读 `steps.jsonl`）。
+离线回放，无新浏览器 run；模型调用只用已保存的 state（§9.4）。回放脚本是 `/tmp/jev-local-smoke/rules.mjs`（纯离线，只读 `steps.jsonl`）——**该脚本与它读的 journal 都在 `/tmp/jev-local-smoke/`，已随 `/tmp` 清理删除、从未入库**；§9 的计分表是当时的现场记录，按 §9.1 的口径对一份 journal 重算即可复现。
 
 ### 9.1 计分口径（严格）
 

docs/local-gguf-probe.md

@@ -55,7 +55,7 @@ llama.cpp 的「首 token 选项标签 logprob」读法，把本 skill 的 `POST
 
 | | 0.6B | 0.8B |
 |---|---|---|
-| 文件 | `/tmp/gguf/Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf` | `./Qwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf`（仓库根目录） |
+| 文件 | `/tmp/gguf/Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf` | `~/.jev-browser/models/Qwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf`（模型缓存目录） |
 | 字节 | 639,446,688 | 811,843,840 |
 | sha256 | `9465e63a22add5354d9bb4b99e90117043c7124007664907259bd16d043bb031` | `0ad885ffd4bb022fc4f0d33a3308fa108ef8613159d3b3a67e23abca056b7a6c` |
 | GGUF `general.name` | **Qwen3 0.6B Instruct** ⚠️ | Qwen3.5-0.8B |
@@ -65,7 +65,12 @@ llama.cpp 的「首 token 选项标签 logprob」读法，把本 skill 的 `POST
 
 > ⚠️ 0.6B 这份量化文件是 **Instruct** 版本（`general.name = "Qwen3 0.6B Instruct"`），
 > 不是 JEV-CPU / SemIf 用的 `Qwen3-0.6B-Base`；Base 未测（见 §8）。
-> ⚠️ 0.6B 的 GGUF 放在 `/tmp/gguf/`（重启即失）；0.8B 放在仓库根目录（未入库，`*.gguf` 未进 `.gitignore`）。
+> ⚠️ 0.6B 的 GGUF 放在 `/tmp/gguf/`，**现已不在本机**（`/tmp` 清理掉了，仓库与模型缓存里都没有副本）。
+> 重跑 0.6B 这一行前要先重建它：重新下载 Qwen3-0.6B **Instruct** 的 Q8_0 量化
+> （`general.name` 必须是 `Qwen3 0.6B Instruct`，不是 `Qwen3-0.6B-Base`），
+> 放到任意路径后核对上表的字节数 639,446,688 与 sha256 `9465e63a…bb031`，再把 §2 命令里的 `-m` 指过去。
+> 0.8B 放在 `~/.jev-browser/models/`（`jev-local` / `jev-kev` 的模型缓存目录，仍在）；
+> 仓库内不再保留任何 GGUF 副本（`*.gguf` 已在 `.gitignore` 兜底）。
 
 ---
 
@@ -76,9 +81,10 @@ llama.cpp 的「首 token 选项标签 logprob」读法，把本 skill 的 `POST
 brew install llama.cpp            # 实测 0.4.0 / build 10809
 
 # 1) 两个 llama-server（0.6B:8090，0.8B:8091）
-/opt/homebrew/bin/llama-server -m /tmp/gguf/Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf \
+# 0.6B 文件已不在 /tmp/gguf/（见 §1 的重建步骤：重新下载 Instruct Q8_0 并校验 sha256 9465e63a…）
+/opt/homebrew/bin/llama-server -m <重建后的 Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf 路径> \
   --port 8090 --ctx-size 16384 --jinja --threads 8 -np 1 --no-warmup
-/opt/homebrew/bin/llama-server -m "$PWD/Qwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf" \
+/opt/homebrew/bin/llama-server -m ~/.jev-browser/models/Qwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf \
   --port 8091 --ctx-size 16384 --jinja --threads 8 -np 1 --no-warmup
 # --jinja 必须开（适配层用 /apply-template 走模型自带 chat 模板）；-np 1 单槽；--no-warmup 跳过启动预热
 

experiments/gguf-provider/RESULTS.md

@@ -89,9 +89,12 @@ default) for that reason; at `-c 8192` llama.cpp hard-fails the request with
 
 - Candidates 2 and 3 (`Qwen3-4B-Instruct-2507`, `gemma-3-4b-it`) never finished downloading — the
   link collapsed to ~10–25 KB/s with bursts — so their accuracy **and** their drivability through
-  the render path (chat template via `/apply-template`) are unexercised. No download is running now;
-  the retry script is `/tmp/jev-ceiling/fetch-4b.sh` (start with `hub`, then
-  `bash /tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh <slug> 8100`).
+  the render path (chat template via `/apply-template`) are unexercised. No download is running now.
+  The retry driver was the scratch script `/tmp/jev-ceiling/fetch-4b.sh`, which is gone with the
+  `/tmp` cleanup and was never committed; recreate the retry with the tracked tools:
+  `node experiments/gguf-provider/lab/fetch.mjs <repo>` (resumable download, sha256 gate), then the
+  per-candidate protocol in `results/local-models-4b.md` §1
+  (`eval/run.mjs` + `cli.mjs --request` against the llama-server on :8100).
 - `ddg-click-target-aapl`'s ground-truth label is debatable: the hand label is `e1` (investing.com,
   `in_viewport=false`), while hosted Jev and the 4B both pick `e15` (Yahoo Finance AAPL quote page,
   in viewport). Every model is therefore scored down by up to one item on that question.

experiments/gguf-provider/results/local-models-4b.md

@@ -130,14 +130,26 @@ MLX 服务），比 GGUF 候选 1 高 3 题，并且与 hosted Jev 天花板同
 - 量化：统一 `Q4_K_M`（若两候选差 ≤3 点，再补 `Q8_0`）。
 - 天花板：hosted Jev（`api.typesafe.ai`，`jev-latest` → 实测 `jev-1.13.0`），同样 20 条 + 同一步 fixture。
 
-命令（每个候选；`<file>` = `~/.jev-browser/models/` 下的 GGUF）：
+命令（每个候选；`<file>` = `~/.jev-browser/models/` 下的 GGUF）。
+下面这条协议当时包在 `/tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh` 里——那是临时脚本，
+**已随 `/tmp` 清理删除，仓库内没有副本**；重跑时按下面三步重建它（或直接逐步执行）：
 
 ```bash
+# 1) 起 llama-server（一次只起一个；跑完即停）
 /opt/homebrew/bin/llama-server -m ~/.jev-browser/models/<file> \
   --port 8100 -c 16384 -ngl 99 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 -t 8 --jinja -np 1 --no-warmup
-bash /tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh <slug> 8100     # eval(20+轮转) -> fixture step -> analysis row
+# 2) 20 条自明真值 + 标签轮转（--url 指向上面的 llama-server）
+node experiments/gguf-provider/eval/run.mjs --url http://127.0.0.1:8100 --json \
+  > experiments/gguf-provider/results/eval-<slug>.json
+node experiments/gguf-provider/eval/run.mjs --url http://127.0.0.1:8100 --rotate --json
+# 3) 真实捕获页面的完整一步（fixtures/judge-state.json + judge-questions.json 拼成请求体）
+node experiments/gguf-provider/cli.mjs --request experiments/gguf-provider/results/fixture-step-request.json \
+  --url http://127.0.0.1:8100 > experiments/gguf-provider/results/fixture-step-<slug>.json
 ```
 
+`run-candidate.sh` 的第三步（汇总行）就是把上面两份产物整理成 `results/analysis-<slug>.json`
+的一行，口径见 §4；那部分逻辑也在被删除的临时脚本里，仓库没有留下生成器。
+
 ## 2. 候选状态
 
 | # | 候选（HF repo） | 文件 | 量化 | 字节 | sha256(前 16) | 状态 |
@@ -225,13 +237,19 @@ hf `.cache` 只剩 6 MB 旧分片 —— 928 MB / 202 MB 两个大分片已在
 
 ```bash
 # 候选 2 与候选 1 只差 1 题（≤3 点）→ 早先 brief 约定补 Q5_K_M/Q8_0 对拍；每个量化 ~2.5-3 GB。
+# 驱动脚本 /tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh 与 make-table.mjs 已随 /tmp 清理删除（仓库无副本），
+# 重跑 = 重建：llama-server + §1 的两步 eval/cli 命令，再用 §4 口径汇总。
 /opt/homebrew/bin/llama-server -m ~/.jev-browser/models/<file> --port 8100 -c 16384 \
   -ngl 99 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 -t 8 --jinja -np 1 --no-warmup
-bash /tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh <slug> 8100 ; hub stop name=eval-4b-8100
-node /tmp/jev-ceiling/make-table.mjs qwen35-4b qwen3-4b-instruct-2507 gemma-3-4b-it qwen35-08b-c16384
+node experiments/gguf-provider/eval/run.mjs --url http://127.0.0.1:8100 --json
+node experiments/gguf-provider/cli.mjs --request experiments/gguf-provider/results/fixture-step-request.json \
+  --url http://127.0.0.1:8100
+# 汇总（make-table.mjs 已删除）：按 §4 口径把 eval/fixture 产物整理成 §2 表的一行。
+# 当时的调用是：node /tmp/jev-ceiling/make-table.mjs qwen35-4b qwen3-4b-instruct-2507 gemma-3-4b-it qwen35-08b-c16384
 ```
 
-（上表两行新数据由 `make-table.mjs` 机械复算过，与手写行逐格一致；`eval/**` 代码一行未改。）
+（上表两行新数据由 `make-table.mjs` 机械复算过，与手写行逐格一致；`eval/**` 代码一行未改。
+该脚本是临时工具，现已不在本机。）
 
 ## 4. 备注与判分口径
 
@@ -322,14 +340,17 @@ results/ramp-gemma-sustained-2026-09-24.json      本轮：150 MiB 采样窗口
 results/throughput-summary-2026-09-24.json        本轮：链路汇总 + 每候选 ETA
 ```
 
-本轮新增的**仓库内**工具（上一窗口的临时工具仍在 `/tmp/jev-ceiling/`）：
+本轮新增的**仓库内**工具（上一窗口的临时工具当时在 `/tmp/jev-ceiling/`，现已删除）：
 
 ```
 lab/fetch.mjs        受监督下载器：curl 引擎、hf 分片断点续传、0.3 MB/s 十分钟中止规则、sha256 硬门
 lab/throughput.sh    定长分段抓取的吞吐探针
 lab/ramp.mjs         采样式速率探针（把 slow start 和稳态区分开 —— 本轮结论的关键工具）
 ```
 
-临时工具（不在仓库内）：`/tmp/jev-ceiling/{ceiling-run,analyze,make-table,gguf-meta}.mjs`、
-`/tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh`、`/tmp/jev-ceiling/fetch-4b.sh`（后两者本轮仍在使用，
-`run-candidate.sh` 就是上面每候选跑的那条协议）。
+临时工具（**从未入库，且已随 `/tmp` 清理从本机删除，无法恢复**）：
+`/tmp/jev-ceiling/{ceiling-run,analyze,make-table,gguf-meta}.mjs`、
+`/tmp/jev-ceiling/run-candidate.sh`、`/tmp/jev-ceiling/fetch-4b.sh`。
+`run-candidate.sh` 就是 §1 每候选跑的那条协议，等价重建步骤见 §1 的命令块
+（`eval/run.mjs` + `cli.mjs --request`，都在仓库内）；`fetch-4b.sh` 的下载逻辑
+已由仓库内的 `lab/fetch.mjs` 覆盖（断点续传 + sha256 硬门）。

experiments/kev-4b/README.md

@@ -329,10 +329,14 @@ The skill's loopback bar (`thresholds.goalDone` / `goalDoneFinal` = **0.174**, s
 goals were replayed against Kev 4B with the same method and the same scoring.
 
 ```bash
-# Kev 4B already up on :8008 (bin/jev-kev.mjs --row-limit 16384) and the fixture site on :3111
+# Kev 4B already up on :8008 (bin/jev-kev.mjs --row-limit 16384) and the fixture site on :3111.
+# The original run wrote its journals to /tmp/kev-threshold, which the /tmp cleanup removed;
+# the journals were copied into the repo first (results/threshold-replay/journal/, 15 runs),
+# so recreate the scratch dir from the tracked copy and point both commands at it:
+mkdir -p /tmp/kev-replay && cp -R experiments/kev-4b/results/threshold-replay/. /tmp/kev-replay/
 TYPESAFE_BASE_URL=http://127.0.0.1:8008 TYPESAFE_API_KEY=local \
-  bash experiments/kev-4b/threshold-replay.sh /tmp/kev-threshold
-node experiments/kev-4b/threshold-replay.mjs /tmp/kev-threshold
+  bash experiments/kev-4b/threshold-replay.sh /tmp/kev-replay
+node experiments/kev-4b/threshold-replay.mjs /tmp/kev-replay
 ```
 
 Method, unchanged from §9: one real `chrome --headless` run per goal with the controller's default