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2026-05-23 06:46:02 +00:00 · 2026-04-10 16:16:22 +08:00
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commit cf0cbb990d
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--- a/.cursor/skills/batch-submit-experiment/SKILL.md
+++ b/.cursor/skills/batch-submit-experiment/SKILL.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 name: batch-submit-experiment
-description: Batch submit experiments (notebooks) to Uni-Lab platform — list workflows, generate node_params from registry schemas, submit multiple rounds. Use when the user wants to submit experiments, create notebooks, batch run workflows, or mentions 提交实验/批量实验/notebook/实验轮次.
+description: Batch submit experiments (notebooks) to Uni-Lab platform — list workflows, generate node_params from registry schemas, submit multiple rounds, check notebook status. Use when the user wants to submit experiments, create notebooks, batch run workflows, check experiment status, or mentions 提交实验/批量实验/notebook/实验轮次/实验状态.
 ---

 # 批量提交实验指南
@@ -59,7 +59,7 @@ AUTH="Authorization: Lab <上面命令输出的 token>"

 ### 4. workflow_uuid（目标工作流）

-用户需要提供要提交的 workflow UUID。如果用户不确定，通过 API #2 列出可用 workflow 供选择。
+用户需要提供要提交的 workflow UUID。如果用户不确定，通过 API #3 列出可用 workflow 供选择。

 **四项全部就绪后才可开始。**

@@ -68,8 +68,9 @@ AUTH="Authorization: Lab <上面命令输出的 token>"
 在整个对话过程中，agent 需要记住以下状态，避免重复询问用户：

 - `lab_uuid` — 实验室 UUID（首次通过 API #1 自动获取，**不需要问用户**）
+- `project_uuid` — 项目 UUID（通过 API #2 列出项目列表，**让用户选择**）
 - `workflow_uuid` — 工作流 UUID（用户提供或从列表选择）
- `workflow_nodes` — workflow 中各 action 节点的 uuid、设备 ID、动作名（从 API #3 获取）
+- `workflow_nodes` — workflow 中各 action 节点的 uuid、设备 ID、动作名（从 API #4 获取）

 ## 请求约定

@@ -97,7 +98,17 @@ curl -s -X GET "$BASE/api/v1/edge/lab/info" -H "$AUTH"

 记住 `data.uuid` 为 `lab_uuid`。

-### 2. 列出可用 workflow
+### 2. 列出实验室项目（让用户选择项目）
+
+```bash
+curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/project/list?lab_uuid=$lab_uuid" -H "$AUTH"
+```
+
+返回项目列表，展示给用户选择。列出每个项目的 `uuid` 和 `name`。
+
+用户**必须**选择一个项目，记住 `project_uuid`，后续创建 notebook 时需要提供。
+
+### 3. 列出可用 workflow

 ```bash
 curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/workflow/workflows?page=1&page_size=20&lab_uuid=$lab_uuid" -H "$AUTH"
@@ -105,7 +116,7 @@ curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/workflow/workflows?page=1&page_size=20&lab_uuid

 返回 workflow 列表，展示给用户选择。列出每个 workflow 的 `uuid` 和 `name`。

-### 3. 获取 workflow 模板详情
+### 4. 获取 workflow 模板详情

 ```bash
 curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/workflow/template/detail/$workflow_uuid" -H "$AUTH"
@@ -119,7 +130,7 @@ curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/workflow/template/detail/$workflow_uuid" -H "$A

 > **注意**：此 API 返回格式可能因版本不同而有差异。首次调用时，先打印完整响应分析结构，再提取节点信息。常见的节点字段路径为 `data.nodes[]` 或 `data.workflow_nodes[]`。

-### 4. 提交实验（创建 notebook）
+### 5. 提交实验（创建 notebook）

 ```bash
 curl -s -X POST "$BASE/api/v1/lab/notebook" \
@@ -132,6 +143,7 @@ curl -s -X POST "$BASE/api/v1/lab/notebook" \
 ```json
 {
    "lab_uuid": "<lab_uuid>",
+    "project_uuid": "<project_uuid>",
    "workflow_uuid": "<workflow_uuid>",
    "name": "<实验名称>",
    "node_params": [
@@ -159,6 +171,16 @@ curl -s -X POST "$BASE/api/v1/lab/notebook" \

 > **注意**：`sample_uuids` 必须是 **UUID 数组**（`[]uuid.UUID`），不是字符串。无样品时传空数组 `[]`。

+### 6. 查询 notebook 状态
+
+提交成功后，使用返回的 notebook UUID 查询执行状态：
+
+```bash
+curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/notebook/status?uuid=$notebook_uuid" -H "$AUTH"
+```
+
+提交后应**立即查询一次**状态，确认 notebook 已被正确接收并开始调度。
+
 ---

 ## Notebook 请求体详解
@@ -181,7 +203,7 @@ curl -s -X POST "$BASE/api/v1/lab/notebook" \

 | 字段 | 类型 | 说明 |
 |------|------|------|
-| `node_uuid` | string | workflow 模板中的节点 UUID（从 API #3 获取） |
+| `node_uuid` | string | workflow 模板中的节点 UUID（从 API #4 获取） |
 | `param` | object | 动作参数（根据本地注册表 schema 填写） |
 | `sample_params` | array | 样品相关参数（液体名、体积等） |

@@ -222,7 +244,7 @@ python scripts/gen_notebook_params.py \

 如果脚本不可用或注册表不存在：

-1. 调用 API #3 获取 workflow 详情
+1. 调用 API #4 获取 workflow 详情
 2. 找到每个 action 节点的 `node_uuid`
 3. 在本地注册表中查找对应设备的 `action_value_mappings`：
   ```
@@ -275,13 +297,15 @@ Task Progress:
 - [ ] Step 1: 确认 ak/sk → 生成 AUTH token
 - [ ] Step 2: 确认 --addr → 设置 BASE URL
 - [ ] Step 3: GET /edge/lab/info → 获取 lab_uuid
- [ ] Step 4: 确认 workflow_uuid（用户提供或从 GET #2 列表选择）
- [ ] Step 5: GET workflow detail (#3) → 提取各节点 uuid、设备ID、动作名
- [ ] Step 6: 定位本地注册表 req_device_registry_upload.json
- [ ] Step 7: 运行 gen_notebook_params.py 或手动匹配 → 生成 node_params 模板
- [ ] Step 8: 引导用户填写每轮的参数（sample_uuids、param、sample_params）
- [ ] Step 9: 构建完整请求体 → POST /lab/notebook 提交
- [ ] Step 10: 检查返回结果，确认提交成功
+- [ ] Step 4: GET /lab/project/list → 列出项目，让用户选择 → 获取 project_uuid
+- [ ] Step 5: 确认 workflow_uuid（用户提供或从 GET #3 列表选择）
+- [ ] Step 6: GET workflow detail (#4) → 提取各节点 uuid、设备ID、动作名
+- [ ] Step 7: 定位本地注册表 req_device_registry_upload.json
+- [ ] Step 8: 运行 gen_notebook_params.py 或手动匹配 → 生成 node_params 模板
+- [ ] Step 9: 引导用户填写每轮的参数（sample_uuids、param、sample_params）
+- [ ] Step 10: 构建完整请求体（含 project_uuid）→ POST /lab/notebook 提交
+- [ ] Step 11: 检查返回结果，记录 notebook UUID
+- [ ] Step 12: GET /lab/notebook/status → 查询 notebook 状态，确认已调度
 ```

 ---
--- a/.cursor/skills/batch-submit-experiment/scripts/gen_notebook_params.py
+++ b/.cursor/skills/batch-submit-experiment/scripts/gen_notebook_params.py
@@ -265,6 +265,7 @@ def generate_template(nodes, registry_index, rounds):

    return {
        "lab_uuid": "$TODO_LAB_UUID",
+        "project_uuid": "$TODO_PROJECT_UUID",
        "workflow_uuid": "$TODO_WORKFLOW_UUID",
        "name": "$TODO_EXPERIMENT_NAME",
        "node_params": node_params,
--- a/.cursor/skills/create-device-skill/SKILL.md
+++ b/.cursor/skills/create-device-skill/SKILL.md
@@ -158,6 +158,7 @@ python ./scripts/extract_device_actions.py [--registry <path>] <device_id> ./ski
  - `unilabos_devices` → **DeviceSlot**，填入路径字符串如 `"/host_node"`（从资源树筛选 type=device）
  - `unilabos_nodes` → **NodeSlot**，填入路径字符串如 `"/PRCXI/PRCXI_Deck"`（资源树中任意节点）
  - `unilabos_class` → **ClassSlot**，填入类名字符串如 `"container"`（从注册表查找）
+  - `unilabos_formulation` → **FormulationSlot**，填入配方数组 `[{well_name, liquids: [{name, volume}]}]`（well_name 为目标物料的 name）
 - array 类型字段 → `[{id, name, uuid}, ...]`
 - 特殊：`create_resource` 的 `res_id`（ResourceSlot）可填不存在的路径

@@ -188,17 +189,30 @@ API 模板结构：
 - lab_uuid（通过 GET /edge/lab/info 直接获取，不要问用户）, device_name

 ## API Endpoints
-# - #1 GET /edge/lab/info → 直接拿到 lab_uuid
-# - #2 创建工作流 POST /lab/workflow/owner → 拼 URL 告知用户
-# - #3 创建节点 POST /edge/workflow/node
-#      body: {workflow_uuid, resource_template_name: "<device_id>", node_template_name: "<action_name>"}
-# - #10 获取资源树 GET /lab/material/download/{lab_uuid}
+# - #1  GET /edge/lab/info → 直接拿到 lab_uuid
+# - #2  创建工作流 POST /lab/workflow/owner → 拼 URL 告知用户
+# - #3  创建节点 POST /edge/workflow/node
+#       body: {workflow_uuid, resource_template_name: "<device_id>", node_template_name: "<action_name>"}
+# - #4  删除节点 DELETE /lab/workflow/nodes
+# - #5  更新节点参数 PATCH /lab/workflow/node
+# - #6  查询节点 handles POST /lab/workflow/node-handles
+#       body: {node_uuids: ["uuid1","uuid2"]} → 返回各节点的 handle_uuid
+# - #7  批量创建边 POST /lab/workflow/edges
+#       body: {edges: [{source_node_uuid, target_node_uuid, source_handle_uuid, target_handle_uuid}]}
+# - #8  启动工作流 POST /lab/workflow/{uuid}/run
+# - #9  运行设备单动作 POST /lab/mcp/run/action
+# - #10 查询任务状态 GET /lab/mcp/task/{task_uuid}
+# - #11 运行工作流单节点 POST /lab/mcp/run/workflow/action
+# - #12 获取资源树 GET /lab/material/download/{lab_uuid}
+# - #13 获取工作流模板详情 GET /lab/workflow/template/detail/{workflow_uuid}
+#       返回 workflow 完整结构：data.nodes[] 含每个节点的 uuid、name、param、device_name、handles

 ## Placeholder Slot 填写规则
 - unilabos_resources → ResourceSlot → {"id":"/path/name","name":"name","uuid":"xxx"}
 - unilabos_devices → DeviceSlot → "/parent/device" 路径字符串
 - unilabos_nodes → NodeSlot → "/parent/node" 路径字符串
 - unilabos_class → ClassSlot → "class_name" 字符串
+- unilabos_formulation → FormulationSlot → [{well_name, liquids: [{name, volume}]}] 配方数组
 - 特例：create_resource 的 res_id 允许填不存在的路径
 - 列出本设备所有 Slot 字段、类型及含义

@@ -209,8 +223,8 @@ API 模板结构：
 ### Step 5 — 验证

 检查文件完整性：
- [ ] `SKILL.md` 包含 API endpoint（#1 获取 lab_uuid、#2-#9 工作流/动作、#10 资源树）
- [ ] `SKILL.md` 包含 Placeholder Slot 填写规则（ResourceSlot / DeviceSlot / NodeSlot / ClassSlot + create_resource 特例）和本设备的 Slot 字段表
+- [ ] `SKILL.md` 包含 API endpoint（#1 获取 lab_uuid、#2-#7 工作流/节点/边、#8-#11 运行/查询、#12 资源树、#13 工作流模板详情）
+- [ ] `SKILL.md` 包含 Placeholder Slot 填写规则（ResourceSlot / DeviceSlot / NodeSlot / ClassSlot / FormulationSlot + create_resource 特例）和本设备的 Slot 字段表
 - [ ] `action-index.md` 列出所有 action 并有描述
 - [ ] `actions/` 目录中每个 action 有对应 JSON 文件
 - [ ] JSON 文件包含 `type`, `schema`（已提升为 goal 内容）, `goal`, `goal_default`, `placeholder_keys` 字段
@@ -256,7 +270,7 @@ API 模板结构：

 ## Placeholder Slot 类型体系

-`placeholder_keys` / `_unilabos_placeholder_info` 中有 4 种值，对应不同的填写方式：
+`placeholder_keys` / `_unilabos_placeholder_info` 中有 5 种值，对应不同的填写方式：

 | placeholder 值 | Slot 类型 | 填写格式 | 选取范围 |
 |---------------|-----------|---------|---------|
@@ -264,6 +278,7 @@ API 模板结构：
 | `unilabos_devices` | DeviceSlot | `"/parent/device_name"` | 仅**设备**节点（type=device），路径字符串 |
 | `unilabos_nodes` | NodeSlot | `"/parent/node_name"` | **设备 + 物料**，即所有节点，路径字符串 |
 | `unilabos_class` | ClassSlot | `"class_name"` | 注册表中已上报的资源类 name |
+| `unilabos_formulation` | FormulationSlot | `[{well_name, liquids: [{name, volume}]}]` | 资源树中物料节点的 **name**，配合液体配方 |

 ### ResourceSlot（`unilabos_resources`）

@@ -310,7 +325,41 @@ API 模板结构：
 "container"
 ```

-### 通过 API #10 获取资源树
+### FormulationSlot（`unilabos_formulation`）
+
+描述**液体配方**：向哪些物料容器中加入哪些液体及体积。填写为**对象数组**：
+
+```json
+[
+  {
+    "sample_uuid": "",
+    "well_name": "YB_PrepBottle_15mL_Carrier_bottle_A1",
+    "liquids": [
+      { "name": "LiPF6", "volume": 0.6 },
+      { "name": "DMC", "volume": 1.2 }
+    ]
+  }
+]
+```
+
+#### 字段说明
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `sample_uuid` | string | 样品 UUID，无样品时传空字符串 `""` |
+| `well_name` | string | 目标物料容器的 **name**（从资源树中取物料节点的 `name` 字段，如瓶子、孔位名称） |
+| `liquids` | array | 要加入的液体列表 |
+| `liquids[].name` | string | 液体名称（如试剂名、溶剂名） |
+| `liquids[].volume` | number | 液体体积（单位由设备决定，通常为 mL） |
+
+#### 填写规则
+
+- `well_name` 必须是资源树中已存在的物料节点 `name`（不是 `id` 路径），通过 API #12 获取资源树后筛选
+- 每个数组元素代表一个目标容器的配方
+- 一个容器可以加入多种液体（`liquids` 数组多条记录）
+- 与 ResourceSlot 的区别：ResourceSlot 填 `{id, name, uuid}` 指向物料本身；FormulationSlot 用 `well_name` 引用物料，并附带液体配方信息
+
+### 通过 API #12 获取资源树

 ```bash
 curl -s -X GET "$BASE/api/v1/lab/material/download/$lab_uuid" -H "$AUTH"
--- a/unilabos/app/web/client.py
+++ b/unilabos/app/web/client.py
@@ -80,19 +80,20 @@ class HTTPClient:
            f.write(json.dumps(payload, indent=4))
        # 从序列化数据中提取所有节点的UUID（保存旧UUID）
        old_uuids = {n.res_content.uuid: n for n in resources.all_nodes}
+        nodes_info = [x for xs in resources.dump() for x in xs]
        if not self.initialized or first_add:
            self.initialized = True
            info(f"首次添加资源，当前远程地址: {self.remote_addr}")
            response = requests.post(
                f"{self.remote_addr}/edge/material",
-                json={"nodes": [x for xs in resources.dump() for x in xs], "mount_uuid": mount_uuid},
+                json={"nodes": nodes_info, "mount_uuid": mount_uuid},
                headers={"Authorization": f"Lab {self.auth}"},
                timeout=60,
            )
        else:
            response = requests.put(
                f"{self.remote_addr}/edge/material",
-                json={"nodes": [x for xs in resources.dump() for x in xs], "mount_uuid": mount_uuid},
+                json={"nodes": nodes_info, "mount_uuid": mount_uuid},
                headers={"Authorization": f"Lab {self.auth}"},
                timeout=10,
            )
@@ -111,6 +112,7 @@ class HTTPClient:
                    uuid_mapping[i["uuid"]] = i["cloud_uuid"]
        else:
            logger.error(f"添加物料失败: {response.text}")
+            logger.trace(f"添加物料失败: {nodes_info}")
        for u, n in old_uuids.items():
            if u in uuid_mapping:
                n.res_content.uuid = uuid_mapping[u]
--- a/unilabos/app/ws_client.py
+++ b/unilabos/app/ws_client.py
@@ -1113,7 +1113,7 @@ class MessageProcessor:
                "task_id": task_id,
                "job_id": job_id,
                "free": free,
-                "need_more": need_more,
+                "need_more": need_more + 1,
            },
        }

@@ -1253,7 +1253,7 @@ class QueueProcessor:
                    "task_id": job_info.task_id,
                    "job_id": job_info.job_id,
                    "free": False,
-                    "need_more": 10,
+                    "need_more": 10 + 1,
                },
            }
            self.message_processor.send_message(message)
@@ -1286,7 +1286,7 @@ class QueueProcessor:
                    "task_id": job_info.task_id,
                    "job_id": job_info.job_id,
                    "free": False,
-                    "need_more": 10,
+                    "need_more": 10 + 1,
                },
            }
            success = self.message_processor.send_message(message)
@@ -1369,6 +1369,10 @@ class WebSocketClient(BaseCommunicationClient):
        self.message_processor = MessageProcessor(self.websocket_url, self.send_queue, self.device_manager)
        self.queue_processor = QueueProcessor(self.device_manager, self.message_processor)

+        # running状态debounce缓存: {job_id: (last_send_timestamp, last_feedback_data)}
+        self._job_running_last_sent: Dict[str, tuple] = {}
+        self._job_running_debounce_interval: float = 10.0  # 秒
+
        # 设置相互引用
        self.message_processor.set_queue_processor(self.queue_processor)
        self.message_processor.set_websocket_client(self)
@@ -1468,22 +1472,32 @@ class WebSocketClient(BaseCommunicationClient):
            logger.debug(f"[WebSocketClient] Not connected, cannot publish job status for job_id: {item.job_id}")
            return

+        job_log = format_job_log(item.job_id, item.task_id, item.device_id, item.action_name)
+
        # 拦截最终结果状态，与原版本逻辑一致
        if status in ["success", "failed"]:
+            self._job_running_last_sent.pop(item.job_id, None)
+
            host_node = HostNode.get_instance(0)
            if host_node:
-                # 从HostNode的device_action_status中移除job_id
                try:
                    host_node._device_action_status[item.device_action_key].job_ids.pop(item.job_id, None)
                except (KeyError, AttributeError):
                    logger.warning(f"[WebSocketClient] Failed to remove job {item.job_id} from HostNode status")

-            # logger.debug(f"[WebSocketClient] Intercepting final status for job_id: {item.job_id} - {status}")
-
-            # 通知队列处理器job完成（包括timeout的job）
            self.queue_processor.handle_job_completed(item.job_id, status)

-        # 发送job状态消息
+        # running状态按job_id做debounce，内容变化时仍然上报
+        if status == "running":
+            now = time.time()
+            cached = self._job_running_last_sent.get(item.job_id)
+            if cached is not None:
+                last_ts, last_data = cached
+                if now - last_ts < self._job_running_debounce_interval and last_data == feedback_data:
+                    logger.trace(f"[WebSocketClient] Job status debounced (skip): {job_log} - {status}")
+                    return
+            self._job_running_last_sent[item.job_id] = (now, feedback_data)
+
        message = {
            "action": "job_status",
            "data": {
@@ -1499,7 +1513,6 @@ class WebSocketClient(BaseCommunicationClient):
        }
        self.message_processor.send_message(message)

-        job_log = format_job_log(item.job_id, item.task_id, item.device_id, item.action_name)
        logger.trace(f"[WebSocketClient] Job status published: {job_log} - {status}")

    def send_ping(self, ping_id: str, timestamp: float) -> None:
--- a/unilabos/ros/main_slave_run.py
+++ b/unilabos/ros/main_slave_run.py
@@ -1,4 +1,5 @@
 import json
+import os

 # from nt import device_encoding
 import threading
@@ -61,7 +62,7 @@ def main(
        rclpy.init(args=rclpy_init_args)
    else:
        logger.info("[ROS] rclpy already initialized, reusing context")
-    executor = rclpy.__executor = MultiThreadedExecutor()
+    executor = rclpy.__executor = MultiThreadedExecutor(num_threads=max(os.cpu_count() * 4, 48))
    # 创建主机节点
    host_node = HostNode(
        "host_node",
@@ -122,7 +123,7 @@ def slave(
        rclpy.init(args=rclpy_init_args)
    executor = rclpy.__executor
    if not executor:
-        executor = rclpy.__executor = MultiThreadedExecutor()
+        executor = rclpy.__executor = MultiThreadedExecutor(num_threads=max(os.cpu_count() * 4, 48))

    # 1.5 启动 executor 线程
    thread = threading.Thread(target=executor.spin, daemon=True, name="slave_executor_thread")
--- a/unilabos/ros/nodes/base_device_node.py
+++ b/unilabos/ros/nodes/base_device_node.py
@@ -486,18 +486,12 @@ class BaseROS2DeviceNode(Node, Generic[T]):
                if len(rts.root_nodes) == 1 and parent_resource is not None:
                    plr_instance = plr_instances[0]
                    if isinstance(plr_instance, Plate):
-                        empty_liquid_info_in: List[Tuple[Optional[str], float]] = [(None, 0)] * plr_instance.num_items
                        if len(ADD_LIQUID_TYPE) == 1 and len(LIQUID_VOLUME) == 1 and len(LIQUID_INPUT_SLOT) > 1:
                            ADD_LIQUID_TYPE = ADD_LIQUID_TYPE * len(LIQUID_INPUT_SLOT)
                            LIQUID_VOLUME = LIQUID_VOLUME * len(LIQUID_INPUT_SLOT)
                            self.lab_logger().warning(
                                f"增加液体资源时，数量为1，自动补全为 {len(LIQUID_INPUT_SLOT)} 个"
                            )
-                        for liquid_type, liquid_volume, liquid_input_slot in zip(
-                            ADD_LIQUID_TYPE, LIQUID_VOLUME, LIQUID_INPUT_SLOT
-                        ):
-                            empty_liquid_info_in[liquid_input_slot] = (liquid_type, liquid_volume)
-                        plr_instance.set_well_liquids(empty_liquid_info_in)
                        try:
                            # noinspection PyProtectedMember
                            keys = list(plr_instance._ordering.keys())
@@ -511,6 +505,10 @@ class BaseROS2DeviceNode(Node, Generic[T]):
                            input_wells = []
                            for r in LIQUID_INPUT_SLOT:
                                input_wells.append(plr_instance.children[r])
+                        for input_well, liquid_type, liquid_volume, liquid_input_slot in zip(
+                            input_wells, ADD_LIQUID_TYPE, LIQUID_VOLUME, LIQUID_INPUT_SLOT
+                        ):
+                            input_well.set_liquids([(liquid_type, liquid_volume, "uL")])
                        final_response["liquid_input_resource_tree"] = ResourceTreeSet.from_plr_resources(
                            input_wells
                        ).dump()
@@ -1256,9 +1254,8 @@ class BaseROS2DeviceNode(Node, Generic[T]):
        return self._lab_logger

    def create_ros_publisher(self, attr_name, msg_type, initial_period=5.0):
-        """创建ROS发布者，仅当方法/属性有 @topic_config 装饰器时才创建。"""
-        # 检测 @topic_config 装饰器配置
-        topic_config = {}
+        """创建ROS发布者。已在 status_types 中声明的属性直接创建；@topic_config 用于覆盖默认参数。"""
+        topic_cfg = {}
        driver_class = type(self.driver_instance)

        # 区分 @property 和普通方法两种情况
@@ -1267,23 +1264,17 @@ class BaseROS2DeviceNode(Node, Generic[T]):
        )

        if is_prop:
-            # @property: 检测 fget 上的 @topic_config
            class_attr = getattr(driver_class, attr_name)
            if class_attr.fget is not None:
-                topic_config = get_topic_config(class_attr.fget)
+                topic_cfg = get_topic_config(class_attr.fget)
        else:
-            # 普通方法: 直接检测 attr_name 方法上的 @topic_config
            if hasattr(self.driver_instance, attr_name):
                method = getattr(self.driver_instance, attr_name)
                if callable(method):
-                    topic_config = get_topic_config(method)
-
-        # 没有 @topic_config 装饰器则跳过发布
-        if not topic_config:
-            return
+                    topic_cfg = get_topic_config(method)

        # 发布名称优先级: @topic_config(name=...) > get_ 前缀去除 > attr_name
-        cfg_name = topic_config.get("name")
+        cfg_name = topic_cfg.get("name")
        if cfg_name:
            publish_name = cfg_name
        elif attr_name.startswith("get_"):
@@ -1291,10 +1282,10 @@ class BaseROS2DeviceNode(Node, Generic[T]):
        else:
            publish_name = attr_name

-        # 使用装饰器配置或默认值
-        cfg_period = topic_config.get("period")
-        cfg_print = topic_config.get("print_publish")
-        cfg_qos = topic_config.get("qos")
+        # @topic_config 参数覆盖默认值
+        cfg_period = topic_cfg.get("period")
+        cfg_print = topic_cfg.get("print_publish")
+        cfg_qos = topic_cfg.get("qos")
        period: float = cfg_period if cfg_period is not None else initial_period
        print_publish: bool = cfg_print if cfg_print is not None else self._print_publish
        qos: int = cfg_qos if cfg_qos is not None else 10
--- a/unilabos/ros/nodes/presets/host_node.py
+++ b/unilabos/ros/nodes/presets/host_node.py
@@ -1632,6 +1632,7 @@ class HostNode(BaseROS2DeviceNode):
    def manual_confirm(self, timeout_seconds: int, assignee_user_ids: list[str], **kwargs) -> dict:
        """
        timeout_seconds: 超时时间（秒），默认3600秒
+        修改的结果无效，是只读的
        """
        return kwargs

--- a/unilabos/workflow/common.py
+++ b/unilabos/workflow/common.py
@@ -346,7 +346,7 @@ def refactor_data(
            "template_name": template_name,
            "resource_name": resource_name,
            "description": step.get("description", step.get("purpose", f"{operation} operation")),
-            "lab_node_type": "Device",
+            "lab_node_type": "ILab",
            "param": step.get("parameters", step.get("action_args", {})),
            "footer": f"{template_name}-{resource_name}",
        }