Checkpoint: admin-batch4-pickup

日期：2026-05-13
Controller：Reinforcement Learning Engine Controller
Lane：mlabs-codex-controller
状态：Proposed

1. 接手来源

Reinforcement Learning Engine Controller 已接收 Labs-FinTecAI Admin Batch 4 分发包：

• packets/sync/labs-fintecai-controller-refactor-distribution-2026-05-13.md

本 checkpoint 只记录接手边界和观察口径，不修改 RLE 正文，不创建 active lane，也不承诺训练、学习资产或工程路线。

2. RLE 接手范围

RLE Controller 后续只在 readiness 触发后负责判断并维护以下材料：

• projects/reinforcement-learning-engine/project-anchor.md
• projects/reinforcement-learning-engine/inherited-context.md
• projects/reinforcement-learning-engine/current-state.md
• 后续可能出现的 references/reinforcement-learning-engine/
• 后续可能出现的 packets/sync/rle-* 或 packets/sync/reinforcement-learning-engine-*

3. 当前边界判断

材料类型	当前口径
Controller status	仍为 Dormant / readiness gated
Project docs	只记录 dormant 状态、继承上下文和启动条件，不进入产品化承诺
Feedback objects	只观察 AI Trading Matrix 的仿真、授权 / 拒绝、风控拦截、执行前检查点命中等候选反馈对象
Learning assets	未触发 readiness 前不得登记为可训练或可学习资产
Downstream changes	若反馈对象将改变学习边界，应升级为 escalation

4. 后续动作

RLE Controller 后续应保持低频观察：

1. readiness-trigger-watch：观察 FinClaw、Data Horizon、AI Trading Matrix 是否形成稳定输出对象和反馈对象；
2. feedback-object-candidate-log：仅登记候选反馈对象，不吸收为学习资产；
3. learning-boundary-escalation-check：若候选反馈对象会改变 RLE 启动条件或学习边界，转 escalation；
4. no-active-lane-until-ready：readiness 未触发前不创建产品化或工程化 active lane。

5. 不做事项

• 不承诺训练、部署、模型更新或强化学习路线；
• 不直接吸收交易执行结果为学习资产；
• 不绕过风控、授权和审计边界处理真实执行反馈；
• 不修改前台产品事实源。

6. 验证

• git diff --check：通过。
• DOC_CHANGE_SCOPE=ecosystem,public-entrypoints,controllers,packets,tooling,finclaw,data-horizon,trading-matrix,rle,fefm npm run verify:change-scope：通过，33 个变更文件均在允许范围内。
• npm run build：通过，Docusaurus build 成功，Pagefind 索引 137 pages / 6194 words。

说明：当前本地分支相对 origin/main 已包含 Batch 3 / 4 / 5A / 5B 的未 push 提交，scope guard 按完整本地提交栈计算，因此使用覆盖整条本地栈的验证 scope。