信誉优化 (reputation)

Headless 命令 — 不依赖桌面 GUI，直接使用核心包运行。适用于服务器、CI/CD、容器化等无桌面环境。

核心特性

📊 观测记录: 记录 DID 信誉观测值（score 0~1，支持 kind 和 weight）
📉 时间衰减: 支持 exponential / linear / step / none 四种衰减模型
🔍 异常检测: z_score 和 IQR 两种异常检测方法
🧪 贝叶斯优化: 模拟贝叶斯优化搜索最优信誉算法参数
📈 分析报告: 分布直方图、异常摘要、优化建议

概述

ChainlessChain CLI 信誉优化模块（Phase 60）管理去中心化身份（DID）的信誉评分。observe 记录信誉观测，score 计算带衰减的聚合分数，anomalies 检测异常 DID，optimize 通过模拟贝叶斯优化搜索最佳衰减参数和阈值，analytics 展示优化运行的详细分析。

命令别名：cc rep 等价于 cc reputation。

命令参考

reputation observe — 记录观测

bash

chainlesschain reputation observe <did> <score>
chainlesschain reputation observe did:key:z6Mk... 0.85 -k task -w 2.0
chainlesschain rep observe did:key:z6Mk... 0.6 --kind review --json

记录一条信誉观测。score 范围 [0, 1]，-k 指定类型（generic / task / review / vote），-w 设置权重。

reputation score — 计算聚合分数

bash

chainlesschain reputation score <did>
chainlesschain rep score did:key:z6Mk... -d exponential --lambda 0.01
chainlesschain rep score did:key:z6Mk... -d linear --alpha 0.001 --json

计算指定 DID 的聚合信誉分数。-d 指定衰减模型：

衰减模型	说明	参数
`none`	无衰减（默认）	—
`exponential`	指数衰减	`--lambda` (衰减速率)
`linear`	线性衰减	`--alpha` (衰减斜率)
`step`	阶梯衰减	—

reputation list — 列出所有 DID 分数

bash

chainlesschain reputation list
chainlesschain rep list -d exponential --limit 20 --json

按聚合分数排序列出所有已跟踪的 DID。

reputation anomalies — 异常检测

bash

chainlesschain reputation anomalies
chainlesschain rep anomalies -m iqr -t 1.5 -d exponential --json

检测信誉分数中的异常 DID。-m 选择检测方法（z_score 默认 / iqr），-t 设置检测阈值，-d 在检测前应用衰减。

reputation optimize — 参数优化

bash

chainlesschain reputation optimize
chainlesschain rep optimize -o fairness -i 100 --json

运行模拟贝叶斯优化，搜索最优信誉算法参数。-o 指定优化目标：

目标	说明
`accuracy`	最大化评分准确度（默认）
`fairness`	最大化公平性
`resilience`	最大化抗攻击能力
`convergence_speed`	最大化收敛速度

-i 设置迭代次数（默认 50）。

reputation status — 优化运行状态

bash

chainlesschain rep status <run-id>
chainlesschain rep status opt-001 --json

查看指定优化运行的状态、最佳分数和最优参数。

reputation analytics — 优化分析

bash

chainlesschain rep analytics <run-id>
chainlesschain rep analytics opt-001 --json

查看优化运行的详细分析：信誉分布直方图、异常摘要、优化建议。

reputation runs — 优化历史

bash

chainlesschain rep runs
chainlesschain rep runs --limit 20 --json

列出所有优化运行的历史记录。

reputation apply — 应用优化结果

bash

chainlesschain rep apply <run-id>

将指定优化运行的最优参数标记为已应用。

reputation objectives — 优化目标列表

bash

chainlesschain rep objectives
chainlesschain rep objectives --json

列出所有支持的优化目标（accuracy / fairness / resilience / convergence_speed）。

系统架构

用户命令 → reputation.js (Commander) → reputation-optimizer.js
                                              │
              ┌───────────────────────────────┼──────────────────────┐
              ▼                               ▼                      ▼
         观测管理                         分数计算                 优化引擎
   (observe/list)                  (score/anomalies)       (optimize/analytics)
              ▼                               ▼                      ▼
     reputation_observations          衰减模型应用           模拟贝叶斯搜索
                                   (exp/linear/step)        (参数空间探索)

配置参考

bash

# observe
<did>                          # DID 标识符（必填）
<score>                        # 分数 0~1（必填）
-k, --kind <kind>              # 类型: generic|task|review|vote
-w, --weight <n>               # 权重 (默认 1)

# score / list / anomalies
-d, --decay <model>            # 衰减模型: none|exponential|linear|step
--lambda <n>                   # 指数衰减 lambda
--alpha <n>                    # 线性衰减 alpha

# anomalies
-m, --method <method>          # 检测方法: z_score|iqr
-t, --threshold <n>            # 检测阈值

# optimize
-o, --objective <name>         # 目标: accuracy|fairness|resilience|convergence_speed
-i, --iterations <n>           # 迭代次数 (默认 50)

# 通用
--json                         # JSON 输出
--limit <n>                    # 最大条目数

关键文件

文件	职责
`packages/cli/src/commands/reputation.js`	reputation 命令主入口（含 `rep` 别名）
`packages/cli/src/lib/reputation-optimizer.js`	观测存储、衰减计算、异常检测、贝叶斯优化核心实现

性能指标

操作	典型耗时	备注
`observe`	< 15 ms	单行 INSERT
`score`	< 30 ms	聚合 + 衰减计算
`list`	< 50 ms	带索引 LIMIT
`anomalies` (z_score/iqr)	< 100 ms	基于最近窗口
`optimize` 50 iter	典型 1–3 s	简化贝叶斯，全程在 JS 侧

测试覆盖率

__tests__/unit/reputation-optimizer.test.js — 79 tests

覆盖 observe 写入、none/exponential/linear/step 四种衰减、z_score/iqr 异常检测、accuracy/fairness/resilience/convergence_speed 四种目标下的 optimize 循环、参数 clipping、JSON 输出形状。

安全考虑

观测来源：observe 不做签名验证；生产部署建议封装为 signed event 后入库
DID 去重：相同 DID 的多次 observe 按 ts 聚合，防止双花刷分
异常阈值：z_score 默认 3σ；过于宽松会漏报，过严会误报
优化发散：optimize 设置 iterations 上限（默认 50）+ 容忍度提前终止，避免无限循环
隐私：score/list 不输出原始观测时间戳明文，仅聚合值；需调试请 --json 显式请求

故障排查

症状	可能原因	解决方案
`score` 始终为 0	`observe` 未落库（未指定 `-k`）	检查 `list` 是否有数据
异常检测误报	样本量不足 / 分布偏斜	增大窗口或切换 `iqr`
`optimize` 不收敛	目标冲突 / `iterations` 过小	放宽目标或升高 iter
`observe` 拒绝	score 越界 (非 0–1)	在调用前做 clamp

测试

bash

cd packages/cli
npx vitest run __tests__/unit/reputation-optimizer.test.js
# 45 tests, all pass

使用示例

场景：信誉评估与优化

bash

# 1. 记录多次观测
chainlesschain rep observe did:key:z6MkA... 0.9 -k task
chainlesschain rep observe did:key:z6MkA... 0.85 -k review
chainlesschain rep observe did:key:z6MkB... 0.3 -k vote

# 2. 查看分数（带指数衰减）
chainlesschain rep score did:key:z6MkA... -d exponential

# 3. 异常检测
chainlesschain rep anomalies -m z_score -d exponential

# 4. 运行优化
chainlesschain rep optimize -o accuracy -i 100

# 5. 查看分析并应用
chainlesschain rep analytics <run-id>
chainlesschain rep apply <run-id>

信誉优化 (reputation) ​

核心特性 ​

概述 ​

命令参考 ​

reputation observe — 记录观测 ​

reputation score — 计算聚合分数 ​

reputation list — 列出所有 DID 分数 ​

reputation anomalies — 异常检测 ​

reputation optimize — 参数优化 ​

reputation status — 优化运行状态 ​

reputation analytics — 优化分析 ​

reputation runs — 优化历史 ​

reputation apply — 应用优化结果 ​

reputation objectives — 优化目标列表 ​

系统架构 ​

配置参考 ​

关键文件 ​

性能指标 ​

测试覆盖率 ​

安全考虑 ​

故障排查 ​

测试 ​

使用示例 ​

场景：信誉评估与优化 ​

相关文档 ​

信誉优化 (reputation)

核心特性

概述

命令参考

reputation observe — 记录观测

reputation score — 计算聚合分数

reputation list — 列出所有 DID 分数

reputation anomalies — 异常检测

reputation optimize — 参数优化

reputation status — 优化运行状态

reputation analytics — 优化分析

reputation runs — 优化历史

reputation apply — 应用优化结果

reputation objectives — 优化目标列表

系统架构

配置参考

关键文件

性能指标

测试覆盖率

安全考虑

故障排查

测试

使用示例

场景：信誉评估与优化

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