REPRODUCIBILITY / 09

ReproShift.

研究 Python 机器学习仓库历史依赖兼容性的工件，区分包可用性、wheel 可用性与二进制依赖解析。

01 / 我的职责: 科研工程 · 依赖兼容与约束修复
02 / 项目状态: 探索项目 · EXPLORATORY
03 / 技术栈: Python / Dependency Resolution / pip dry-run / Cross-platform / Reproducible Analysis

CAPABILITIES / 能力

已经做成什么。

当前版本的主要功能

THE CONTEXT

旧机器学习仓库可能在训练开始前就卡在依赖上，但解析器成功也不能证明实验已复现。工件把这些层次分开测量，并研究预算内的约束修复。

包含版本化协议、公开兼容性投影、预算约束修复分析与图表入口；扩展评估覆盖 CPython 3.10 / 3.12 和 Windows AMD64 / Linux x86-64。

SYSTEM OVERVIEW

架构示意 / 非实时运行数据

DESIGN INTENT

CURRENT BUILD / 项目现状

V1.1.0 提供公开派生数据、分析代码、协议、回归测试、图表与发布清单，包含跨 Python 和操作系统的 v6 分析重建入口。

依赖解析成功只是复现的前置条件，不代表导入、测试、训练或数值复现成功；部分源分类需要未随公开包提供的冻结输入。