batch_album.py 把已经物化的 Failure Atlas 帧证据渲染成可浏览的 PNG 图册、分类 contact sheet、cases.jsonl 和 index.html。它是 host-side、Development-only 的可视化 sidecar，不改变模型决策，也不驱动提醒。
每张图固定包含：原图、YOLO 框、segmentation mask、truth mask、depth、risk heatmap、previous/current/future、错误图、错误类型/置信度/事件阶段、来源与证据链。缺失的上游层会写入 NOT_AVAILABLE 或 NOT_EVALUABLE 面板；不会从相邻数据集猜测风险或事件结论。
项目索引入口：scripts/README.md 与 dual-loop README。
类别定义和分类谓词位于同目录的 category_rules.json。新增类别时，在 categories 数组中增加唯一 slug、显示 label 和已有 rule type 的 rules，不需要修改 CATEGORY_SPECS 或分类器代码；运行时可通过 --category-config path/to/custom_rules.json 使用另一份版本化配置。当前支持的 rule type 包括 mask_relation、component_tag、bucket_or_event_token、event_bool_any、event_number_positive、event_token、event_field_token 和 explicit_appearance_token。
每次输出都会复制实际使用的 category_rules.json，并在 provenance.json 中记录配置路径和 SHA-256，保证后续能够按当时规则复现历史图册。若需要一种全新的证据谓词，才需要先扩展 rule evaluator，并为其补充测试。
在 E:\linnan\linnan 执行：
$py = 'C:\Users\26442\.cache\codex-runtimes\codex-primary-runtime\dependencies\python\python.exe'
& $py -m scripts.research.failure_case_atlas.batch_album `
--repo-root . `
--frames artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-failure-atlas-r0/expansion-320-dev-rehearsal/frames.jsonl `
--frames artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-failure-atlas-r0/expansion-320-consumed-old-blind-rehearsal/frames.jsonl `
--atlas-components artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-failure-atlas-r0/expansion-320-v4/atlas_components.jsonl `
--view-root artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-r2-p0/canonical-view `
--yolo-trace artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-model-selection-r1/dev/yolo_trace.jsonl `
--yolo-trace artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-candidate-utility-r0/formal/yolo_trace.jsonl `
--atlas-result artifacts.local/evidence/dual-loop-segmentation-failure-atlas-r0/expansion-320-v4/result.json `
--depth-index artifacts.local/evidence/dg-srf-image-space-structural-complementarity-f0/producer-v1/depth_index.jsonl `
--depth-maps artifacts.local/evidence/dg-srf-image-space-structural-complementarity-f0/producer-v1/depth_maps.npy `
--output-root artifacts.local/evidence/failure-case-atlas-batch-r0/segmentation-expansion-320输出根目录必须位于 artifacts.local/，并且默认拒绝覆盖已有目录。可重复执行时换一个新的 --output-root，或先由操作者确认并移除旧产物。
自动索引包含：漏检、误检、晚提醒、提醒无法清除、上部视场误激活、小碎片、稳定高置信错误、temporal flicker、boundary dilation、YOLO attribution ambiguity、parallel curb、shadow/texture、行人横穿、台阶和落差，以及其他/未归类。
其中漏检/误检来自当前帧的 residual truth、candidate mask 和 Atlas false-activation 记录；机制类来自已有 mechanism_tags；场景类来自 manifest 的 scene_bucket 或显式事件账本。晚提醒、提醒无法清除、事件阶段只有在通过 --event-ledger 提供事件级字段时才会归类和显示。shadow/texture 只有显式 appearance label 才会归类，当前 Atlas 的 NOT_EVALUABLE_NO_APPEARANCE_LABEL 不算证据。
当前扩展有 DG-SRF depth producer，可作为 AVAILABLE_DIAGNOSTIC_ONLY 诊断层显示。当前 320 帧没有同 cohort 的冻结 risk-map；因此 risk heatmap 显示 NOT_AVAILABLE。这两个字段都不构成安全、生产或提醒授权。
index.html # 按类别浏览，附状态和证据边界
result.json # 运行摘要、计数、状态
provenance.json # 输入路径、哈希和 renderer/schema 身份
cases.jsonl # 每帧一行，可供后处理或筛选
category_index.json # 类别计数、状态、contact sheet 路径
category_rules.json # 本次运行实际使用的类别规则快照
figures/<case>.png # 每个失败帧的 12-panel 图
thumbnails/<case>.jpg
categories/<slug>/contact_sheet.jpg
状态：development
公开入口、输入不变量和失败模式以本目录脚本帮助和专项协议为准；跨域调用不得依赖私有 Implementation。
本模块不产生默认 App、生产、安全或 unseen confirmation authority；结果按当前协议声明的 Development/diagnostic 角色使用。
最小判别实验完成、输入权威缺失、预算耗尽或重复失败时停止当前 evidence version，并保持最小 failure scope。