hermes agent数据处理异常线性趋势问题，需四步解决：一校验anomaly输入特征维度一致性；二重置lda阈值映射表；三隔离anomaly与lda执行上下文；四注入人工标注反馈修正判别边界。
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如果您在使用 Hermes Agent 进行数据处理时发现数值型序列呈现异常线性趋势、偏离预期分布或触发非典型判别边界，则可能是由于 Anomaly 检测模块与线性判别逻辑耦合不当所致。以下是解决此问题的步骤：
一、校验Anomaly检测器输入特征维度一致性
Anomaly 检测器（如基于 Isolation Forest 或 PCA 重构误差的模块）要求输入特征向量维度与训练阶段严格一致；若 Hermes Agent 在动态加载 skills/file_operations.py 后对原始数据执行了未对齐的归一化或截断操作，会导致线性判别函数接收失真特征，从而误报或漏报。
1、进入 Hermes Agent 安装目录下的 skills/anomaly/ 子目录，确认当前启用的检测器配置文件是否为 detector_config_v2.yaml。
2、使用命令 python -m hermes.tools.anomaly.validate_input --input-path ./data/sample.csv --feature-dim 12 执行维度校验，其中 12 应与 detector_config_v2.yaml 中 expected_feature_dim 字段值完全相同。
3、若校验失败，检查 tools/file_operations.py 中 load_numeric_sequence() 方法是否启用了 truncate_to=10 参数——该参数须被注释或设为 None。
二、重置线性判别阈值映射表
Hermes Agent 的线性判别模块（位于 core/lda_judge.py）依赖预生成的阈值映射表 lda_thresholds.bin 进行实时决策；若该文件由旧版训练流程生成且未适配当前 Anomaly 模块输出的 score 分布范围（如从 [0,1] 变为 [-3.2,4.8]），将导致判别结果严重偏移。
1、定位至 ./hermes_data/cache/ 目录，执行 rm lda_thresholds.bin 删除现有映射表。
2、运行初始化命令 hermes anomaly recalibrate-lda --ref-sample ./data/ref_anomaly_scores.npy，其中 ref_anomaly_scores.npy 必须为当前 Anomaly 检测器在标准测试集上输出的原始 score 数组。
3、确认控制台输出包含 [LDA] Threshold mapping rebuilt with 972 boundary points 字样，表示重建完成。
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三、隔离Anomaly与LDA执行上下文
Hermes Agent 默认启用共享内存上下文以提升 pipeline 吞吐量，但 Anomaly 检测器中的状态缓存（如滑动窗口均值）可能污染 LDA 判别所需的纯净输入流，造成线性判别结果随会话历史漂移。
1、编辑 hermes_platform_configuration.py，找到 anomaly_context_sharing 配置项，将其值由 True 修改为 False。
2、在同文件中定位 lda_execution_isolation，确保其值为 "process" 而非 "thread"。
3、重启 Hermes Agent 主进程，验证日志中是否出现 [ANOMALY] Context isolation: disabled | [LDA] Execution mode: process-forked。
四、注入人工标注反馈修正判别边界
当 Anomaly 检测器输出高置信度异常样本，但 LDA 判别结果持续判定为正常时，说明当前线性判别边界未能覆盖该类异常的投影空间分布，需通过人工标注样本强制更新边界。
1、准备标注文件 manual_feedback.csv，格式为两列：lda_projection_value, label，其中 label 为 0（正常）或 1（异常）。
2、执行命令 hermes lda inject-feedback --feedback-path ./manual_feedback.csv --weight 0.85，权重值必须介于 0.7 与 0.95 之间。
3、观察输出日志中 [LDA] Boundary shift applied: Δθ = -0.231 rad, support vectors updated: 14/218 等关键变更信息。
