# AxonX 开发与运行指南 本文可独立阅读，也可作为 Agent Skill 使用。文档与源码链接均使用绝对 URL，复制文件后不依赖原目录位置。项目维护地址为 [FlowLLM-AI/AxonX](https://github.com/FlowLLM-AI/AxonX)。 `plugins/a158/...` 等源码路径相对于 AxonX 源码仓库根目录，不是本文所在目录或 Agent 工作区。源码开发与插件构建命令应从该仓库根目录执行。`preview_file` 等 Job 的工作区路径相对于所选服务的工作区。仅安装 Python 包不会提供示例插件源码。 ## 准备环境与服务 本地 Task 执行使用 Python 3.12+，支持 macOS 和 Linux。在选定的工作目录创建并激活虚拟环境，再安装核心包： ```bash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install axonx axonx help ``` 需要预构建 Studio 界面时，改为安装 `axonx[studio]`。研究插件需单独安装。源码开发时，克隆项目、进入仓库根目录，并在已激活的虚拟环境中安装： ```bash git clone https://github.com/FlowLLM-AI/AxonX.git cd AxonX pip install -e . ``` 凭据通过环境变量或从进程工作目录及其父目录发现的 `.env` 文件配置。启动本地服务前，将令牌占位符替换为自己的值： ```bash export AXONX_SERVICE_TOKEN='replace-with-your-local-service-token' axonx start --service.host 127.0.0.1 ``` 保持该进程运行。在另一终端激活相同环境并配置相同令牌，再执行 `axonx version` 验证连接。默认端口为 `1024`，默认工作区为启动目录下的 `.axonx`。使用已有服务时，先取得其地址与鉴权配置。插件查询、任务提交、状态、日志和产物检查应始终使用同一执行目标。 MCP 客户端使用 Streamable HTTP 连接 `http://127.0.0.1:1024/mcp`，并配置请求头 `Authorization: Bearer `；将地址与令牌替换为所用服务的实际值。从已连接服务发现工具，不假定固定工具列表。下文 CLI 示例描述相同操作；调用 MCP 工具时使用发现的输入 Schema。 内置 `demo` Task 可用于验证提交和跟踪，不需要行情或模型凭据；Alpha158 流程需要相应研究插件与准备好的输入数据。行情下载需要 `AXONX_TUSHARE_TOKEN`，使用模型的 Agent 需要单独配置模型。完整配置示例见 [快速开始](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/getting-started/quickstart)、[研究工作流](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/workflow) 和 [MCP 集成](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/agent/mcp-integration)。 将本文作为 Skill 使用时，仅执行用户请求所需的操作。文档示例本身不构成安装、任务执行、删除或远程变更的授权。修改源码仓库时，遵循该仓库的 `AGENTS.md` 和 [贡献指南](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/development/contributing)。 ## 背景 AxonX 是面向金融量化研究的 Harness 框架，将数据获取与 ETL、因子分析、模型训练、预测和回测组织为遵循统一输入输出契约的 Task。 研究实现由插件注册，Task 通过 Task ID 关联上下游，CLI 和 HTTP 服务支持在本地或远程机器提交执行，并查询机器资源、运行状态与日志。 框架在工作区记录任务配置、依赖、结果元数据和产物，向 Agent 提供任务、依赖图和文件查询工具，便于验证研究结果、排查失败并复用上游数据。 - 鉴权：服务启用鉴权时，提前在环境变量或 `.env` 中配置本地 `AXONX_SERVICE_TOKEN` 或远程 `AXONX_TARGET_TOKEN`。 - 本地操作：使用表格中的“命令”，不传 `--target`。通过本机 AxonX HTTP 服务直接提交、查询 Task 和查询机器资源。 - 发现远程机器：使用 `axonx list_machines` 查询本地服务 `targets` 中所有已配置机器的地址（`address`，如 `http://192.168.1.10:1024`）及对应的健康状态（`healthy`），再用 `axonx machine_status --target ` 查看候选机器的 CPU、内存和 GPU。 - 远程操作：已知目标地址时，在支持远程的命令末尾追加“远程参数”列中的 `--target `。 表格中的 `192.168.1.10:1024` 是示例目标地址，执行前替换。`—` 表示不支持远程。 ## 插件开发 插件可注册多个 Task；a158 示例在 `plugins/a158/axonx_alpha158/plugin.yaml` 中注册了五类 Task。本文的 a158 路径、类名、注册名和依赖链仅用于示例，开发其他研究插件时应替换为实际定义。插件安装与 Task 提交是独立操作。 ### 必须遵守的开发协议 所有插件 Task 都必须直接或间接继承 `BaseTask`，并遵守 [`axonx/task/core/task.py`](https://github.com/FlowLLM-AI/AxonX/blob/main/axonx/task/core/task.py) 定义的公共开发协议。完成插件注册不能替代这些要求： - 声明固定的 `task_type`、`input_cls`、`output_cls` 和详细的类 docstring。输入与输出模型必须分别继承 [`core/params.py`](https://github.com/FlowLLM-AI/AxonX/blob/main/axonx/task/core/params.py) 中的 `BaseInputParams` 和 `BaseOutputParams`。 - 实现 `build_task_steps()`，按执行顺序返回同步可调用步骤；实现 `build_output_params()`，返回经过校验的 `output_cls` 实例，不能仅返回普通字典。 - 保留框架管理的 Task 身份、上下文、生命周期与元数据持久化行为。使用 `self.task_dir`、`source_task_dir()` 和 `resolve_workspace_path()` 处理任务产物与工作区路径，由框架运行时负责执行和状态记录。 [`axonx/task/contracts/`](https://github.com/FlowLLM-AI/AxonX/tree/main/axonx/task/contracts) 为 ETL、Analysis、Train、Predict 和 Backtest 提供可选的标准研究 Task 与参数类。实现这些研究阶段时，优先继承对应的 `Base*Task`、`Base*InputParams` 和 `Base*OutputParams`。 一旦采用，其必填字段、类型与校验规则就是插件必须遵守的契约：保留这些约束，通过子类声明新增字段。 自定义 Task 可以直接继承 `BaseTask` 并定义自己的参数模型，但仍须遵守核心协议；注册并不要求所有 Task 都继承五类研究基类之一。 实现前应阅读 [Task 契约](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/reference/task-contracts)、[Task 生命周期](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/concepts/task-lifecycle) 和 [研究产物协议](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/reference/research-artifacts)。仅满足 Python 标准字段不能保证与下游插件或 Studio 兼容； 还需满足实际消费者使用的产物映射与展示字段要求。 ### Task 类型 | 类型 | 概念与用途 | | -------- | -------------------------------------------------- | | ETL | 清洗、对齐原始数据，生成供后续研究使用的数据集。 | | Analysis | 分析 ETL 数据集中的因子，诊断因子质量与表现。 | | Train | 使用 ETL 数据集训练模型，产出模型及训练结果。 | | Predict | 使用 Train 产出的模型及其关联的 ETL 数据生成预测。 | | Backtest | 使用 Predict 结果进行回测，评估策略表现。 | Task 通过 Task ID 关联上下游。a158 示例的主要依赖链为 ETL → Train → Predict → Backtest，Analysis 使用 ETL 数据开展因子分析。 ### 开发步骤 #### 1. 修改代码与注册 以 ETL 为例，最小结构包含输入参数、输出参数、Task 实现和注册。下面是结构示例，`transform` 中的 `...` 需替换为实际 ETL 逻辑，读取输入并将结果写入 `self.state["output"]`。 `plugins/a158/axonx_alpha158/etl.py`： ```python from pathlib import Path from axonx.task.contracts import BaseETLInputParams, BaseETLOutputParams, BaseETLTask class Alpha158InputParams(BaseETLInputParams): input_dir: Path = Path("tushare") class Alpha158OutputParams(BaseETLOutputParams): pass # 直接使用 ETL 基类的输出字段 class Alpha158Task(BaseETLTask): """清洗并对齐原始行情，生成供训练和因子分析使用的 ETL 数据集。 """ input_cls = Alpha158InputParams output_cls = Alpha158OutputParams input_params: Alpha158InputParams def build_task_steps(self): yield self.transform def transform(self): # 从 self.resolve_workspace_path(self.input_params.input_dir) 读取数据， # 将产物保存到 self.task_dir，并填充 self.state["output"]。 ... def build_output_params(self): return self.output_cls(**self.state["output"]) ``` Task 类必须定义非空的类 docstring，用于 Task 定义的 `description`；缺少时，Task 解析和定义查询会抛出 `TypeError: Task ... must define a detailed class docstring`。应说明任务用途、输入及产物，不能只给方法添加 docstring。 `BaseETLOutputParams` 已定义必填字段 `output_file`、`rows`、`date_range`，因此 `self.state["output"]` 至少包含这三个字段；需要额外结果时，再在 `Alpha158OutputParams` 中添加字段。 `plugins/a158/axonx_alpha158/plugin.yaml` 注册 CLI 使用的 Task 名称： ```yaml tasks: a158_etl: axonx_alpha158.etl:Alpha158Task ``` `a158_etl` 是提交时的 `--task` 值；冒号前是 Python 模块，冒号后是 Task 类名。 新建插件时，包目录需包含 `__init__.py`，并在 `plugins/a158/pyproject.toml` 中声明插件入口和随包分发的注册文件；已有 a158 插件已配置这些内容： ```toml [project.entry-points."axonx.plugins"] alpha158 = "axonx_alpha158" [tool.setuptools.package-data] axonx_alpha158 = ["plugin.yaml"] ``` #### 2. 安装插件 从源码构建 wheel 并安装到当前 Python 环境： ```bash axonx plugin install plugins/a158 ``` 在远程机器执行 Task 时，追加 `--target 192.168.1.10:1024`，CLI 会上传 wheel 并在目标服务安装。 #### 3. 确认插件与 Task 注册 - 确认安装：使用 `axonx plugin list` 确认目标插件已安装且 `error` 为空；返回的 `tasks` 映射键可作为 `--task` 注册名。 - 查看定义：使用 `axonx get_task_definition --task a158_etl` 查看所选 Task 的描述、类型及输入输出 schema。 - 统一目标：远程查询和提交均追加同一个 `--target 192.168.1.10:1024`；本机服务使用不同 Python 环境时，也应显式指定服务地址。 #### 4. 查看执行资源 - 使用 `axonx machine_status` 查询执行机器的 CPU、内存和 GPU；远程执行时追加 `--target 192.168.1.10:1024`。 - 确认机器满足研究任务的资源需求后，再向该服务提交 Task。 #### 5. 提交 Task 只运行本次改动需要的 Task，复用未受影响的成功上游产物。控制变量：仅改变待验证因素，其余数据、区间和参数与基线保持一致。 - 增加因子：ETL → Train → Predict → Backtest。 - 更新模型结构：Train → Predict → Backtest，复用已有 ETL。 - 更新仓位管理策略：只跑 Backtest，复用已有 Predict。 Analysis 仅在需要因子诊断时运行。以下命令按需选用。 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | -------- | -------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- | | `submit` | 提交 ETL，清洗并生成数据集；示例指定数据开始日期。 | `axonx submit --task a158_etl --start-date 20150101` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 提交 Analysis，分析指定 ETL 产物中的因子。 | `axonx submit --task a158_factor --source-tasks ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 提交 Train，使用指定 ETL 数据集训练模型。 | `axonx submit --task a158_train --source-tasks ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 提交 Predict，使用指定 Train 模型及其关联的 ETL 数据生成预测。 | `axonx submit --task a158_predict --source-tasks ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 提交 Backtest，评估指定 Predict 的预测结果。 | `axonx submit --task a158_backtest --source-tasks ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | - Task 注册名：`--task a158_etl` 对应 `plugin.yaml` 中 `tasks` 的键，指向 `axonx_alpha158.etl:Alpha158Task`；Task 注册名取自 `axonx plugin list` 返回的 `tasks` 键， 用 `axonx get_task_definition --task a158_etl` 查看该 Task 的完整定义。 - 输入参数：由 Task 的 `input_cls` 定义类型和默认值，CLI 将连字符转为下划线，例如 `--start-date` 对应 `Alpha158InputParams.start_date`，通过 `self.input_params.start_date` 读取；`--input-dir` 对应 `input_dir`，未声明的字段会被拒绝。 - Task命名：默认省略 `--task-name`，名称自动生成为 `YYYYMMDDHH` 加 4 位随机字母或数字，Task ID 如 `etl#a158_etl#<生成名称>`。 仅在用户指定名称时传入； **复用显式名称会在前次完成后替换产物**。 - 返回值：完整检查响应的 `success` 和 `answer`。提交成功仅表示已接受执行，`answer` 包含 `task_id`、`run_id`、`task`， 不包含 `state`；记录实际返回的两个 ID，用于等待本次运行。下游 `source-tasks` 使用成功上游的 `task_id`，不猜测 ID。 - 上下游关联：将成功上游返回的 Task ID 填入 `--source-tasks`；多个 ID 用英文逗号连接，如 `','`，留空表示无上游。 下游通过上游 `metadata.json` 定位产物。 - 执行目标：本地省略 `--target`，远程追加表中的参数并替换为真实地址。 #### 6. 跟踪运行与检查产物 - 使用提交响应中的实际 Task ID 和 Run ID，在同一服务上等待运行、查询状态、读取日志和检查产物。 - 完整检查 `status`、`wait_task` 或 `stream_task` 的 `answer`：核对 `task_id`、`run_id` 和 `state`，并查看 `result`、`error`、`exit_code`、`log_path` 及步骤进度等字段。`status` 的 `success` 表示查询成功，不能据此判断 Task 成功。 - `state` 为 `queued` 或 `running` 时继续等待；仅在 `succeeded` 时提交下游。`failed` 或 `cancelled` 时先检查错误和日志。 - `wait_task` 必须传入提交返回的 `task_id`、`run_id`，等待指定运行结束；同一 Task ID 被重新提交后，Run ID 会变化， 不匹配时会报错。可用 `--poll-interval 1` 设置轮询间隔（秒，必须大于 0，默认 1）。 长任务用 `--client-timeout 86400` 增加客户端请求超时；它不设置 Task 执行时限。`wait_task` 仅在最终状态为 `succeeded` 时返回 `success: true`。 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | --------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------- | | `wait_task` | 等待提交返回的指定运行结束，检查最终 `answer.state`。 | `axonx wait_task --task-id '' --run-id '' --client-timeout 86400` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `status` | 查询已提交 ETL Task 的状态，确认是否成功。 | `axonx status --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `read_task_log` | 读取该 ETL Task 的最近日志，检查输出或排查失败原因。 | `axonx read_task_log --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `preview_file` | 检查成功 ETL 的元数据，取得数据集产物路径，供下游使用。 | `axonx preview_file --path 'etl//metadata.json'` | `--target 192.168.1.10:1024` | 其他 Task 使用其实际 Task ID 和对应类型的工作区路径。实时跟踪、依赖图查询和数据预览等命令见下方 CLI API。 ## CLI API - 示例值：IP、Task ID 和上传路径占位符须替换为配置或服务返回的真实值。 - 参数格式：普通 Job 参数放在 Job 名之后；JSON 数组须作为一个 shell 参数传入。 - 执行超时：`shell` 的 `--timeout` 是 Job 执行超时；`--client-timeout` 是客户端请求超时，长时间等待 Task 时使用后者。 - 执行条件： **破坏性 Job 与 `shell` 仅在当前任务确有需要且目标已确认时执行**。 ### 启动与本地执行 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | --------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- | ---------------------------- | | `help` | 查看 CLI 用法、本地命令和服务 Job 的调用方式。 | `axonx help` | — | | `start` | 未指定配置时加载注册的 `default` 配置，启动本机 HTTP 服务。 | `axonx start` | — | | `start` | 显式加载指定 YAML 文件启动服务；示例路径相对于 AxonX 仓库根目录，可替换为实际配置文件。 | `axonx start --config axonx/config/default.yaml` | — | | `exec` | 列出当前 Python 环境可执行的 Task 注册名及入口类，不执行 Task。 | `axonx exec` | — | | `exec` | 在当前进程执行指定 ETL Task 并输出结果，无需通过 HTTP 服务提交。 | `axonx exec --task a158_etl --start-date 20150101` | — | | `version` | 查询所连接 AxonX 服务的版本信息。 | `axonx version` | `--target 192.168.1.10:1024` | ### 插件管理 - 本地管理：不传 `--target`，直接操作当前 Python 环境。 - 远程管理：传入 `--target`，查询或修改目标服务的插件。 - 检查与构建：源码检查和 wheel 构建在本机完成。 - `plugin inspect` 本地可传源码目录、wheel 路径或已安装插件名；远程只接受目标服务已安装的发行包名或插件名， 例如 `axonx-alpha158`。不能给本地路径示例直接追加 `--target`，远程检查不会上传源码或 wheel。 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | ------------------ | ---------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | ---------------------------- | | `plugin list` | 列出当前环境或目标服务已安装的插件；`tasks` 键为 Task 注册名。 | `axonx plugin list` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `plugin show` | 查看指定插件的版本、注册贡献和依赖等信息。 | `axonx plugin show axonx-alpha158` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `plugin inspect` | 检查当前环境或目标服务已安装的插件；参数为发行包名或插件名。 | `axonx plugin inspect axonx-alpha158` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `plugin inspect` | 从本机源码构建或复用缓存 wheel，检查插件元数据，不安装。 | `axonx plugin inspect plugins/a158` | — | | `plugin inspect` | 检查本机已有 wheel 的插件元数据，不重新构建或安装；将路径替换为实际文件。 | `axonx plugin inspect ''` | — | | `plugin build` | 从源码构建或复用缓存 wheel，输出产物路径、校验值和插件元数据，不安装。 | `axonx plugin build plugins/a158` | — | | `plugin build` | 在指定目录生成 wheel，便于后续分发或安装。 | `axonx plugin build plugins/a158 --output .axonx/plugins/dist` | — | | `plugin install` | 本机从源码构建 wheel 后直接安装；指定远程目标时上传 wheel 并在目标服务安装。 | `axonx plugin install plugins/a158` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `plugin install` | 使用本机已有 wheel 安装；指定远程目标时上传该 wheel 并在目标服务安装。 | `axonx plugin install ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `plugin uninstall` | 从当前环境或目标服务卸载指定插件。 | `axonx plugin uninstall axonx-alpha158` | `--target 192.168.1.10:1024` | ### 机器 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | ---------------------------- | | `list_machines` | 查询所连接服务 `targets` 中机器的地址和健康状态，用于选择执行目标。 | `axonx list_machines` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `machine_status` | 查询所连接服务所在机器的 CPU、内存和 GPU 信息。 | `axonx machine_status` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `shell` | 在所连接服务所在机器执行 shell 命令；示例查询当前目录，Job 超时为 30 秒。 | `axonx shell --command 'pwd' --timeout 30` | `--target 192.168.1.10:1024` | ### Task 提交与运行 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | --------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- | | `get_task_definition` | 查询一个 Task 的完整定义；`--task` 填注册名，不是 Task ID 或实例名称。 | `axonx get_task_definition --task a158_etl` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 提交 ETL Task，由框架生成名称；记录 `answer.task_id`、`answer.run_id` 和 `answer.task`。 | `axonx submit --task a158_etl --start-date 20150101` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 使用显式名称生成固定 Task ID；重复使用该名称会在前次完成后替换其产物。 | `axonx submit --task a158_etl --task-name default --start-date 20150101` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `submit` | 使用成功 ETL 的实际 Task ID 作为数据来源，提交训练 Task。 | `axonx submit --task a158_train --source-tasks ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `wait_task` | 等待指定 Run ID 结束，返回完整状态；仅 `succeeded` 时响应成功。 | `axonx wait_task --task-id '' --run-id '' --client-timeout 86400` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `stream_task` | 持续输出指定 Task 的进度与日志，直到结束并返回最终状态。 | `axonx stream_task --task-id '' --stream true` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `list_task_ids` | 列出具有状态文件的 Task ID，供后续查询使用。 | `axonx list_task_ids` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `list_task_statuses` | 获取 Task 状态快照列表，便于检查多个 Task 的运行情况。 | `axonx list_task_statuses` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `status` | 获取指定 Task 当前的状态快照，不持续跟踪日志。 | `axonx status --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `read_task_log` | 单次读取指定 Task 的日志尾部，默认最多 65536 字节，用于查看最近输出。 | `axonx read_task_log --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `read_task_log` | 从指定字节偏移读取日志；示例从头读取，后续可用响应的 `next_offset` 继续读取。 | `axonx read_task_log --task-id '' --offset 0 --limit 65536` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `get_task_context` | 汇总状态、元数据与日志路径、依赖图及上下游关系，供排查或后续研究使用。 | `axonx get_task_context --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `get_task_graph` | 查询包含指定 Task 的依赖图，检查节点、连线和上下游关联。 | `axonx get_task_graph --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `cancel` | 取消正在排队或运行的 Task。 | `axonx cancel --task-id ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `delete_tasks` | 删除已结束或仅有元数据的 Task 及其文件；单个 ID 也须用 JSON 数组传入。 | `axonx delete_tasks --task-ids '[""]'` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `delete_tasks` | 一次删除多个已结束或仅有元数据的 Task 及其文件。 | `axonx delete_tasks --task-ids '["",""]'` | `--target 192.168.1.10:1024` | ### 工作区与同步 | 命令名称 | 具体描述 | 命令 | 远程参数 | | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- | | `list_entries` | 查询所连接服务的工作区根目录，查看已有 Task 类型目录和其他条目。 | `axonx list_entries --path ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `list_entries` | 查询指定 ETL Task 目录中的文件和子目录，定位实际产物路径。 | `axonx list_entries --path 'etl/'` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `list_task_runs` | 按 Task 类型列出包含 `metadata.json` 的运行目录；示例查询 ETL 类型。 | `axonx list_task_runs --task-type etl` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `preview_file` | 读取指定 Task 的 `metadata.json`，检查配置、依赖和产物路径。 | `axonx preview_file --path 'etl//metadata.json'` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `preview_file` | 按行预览 CSV 或 Parquet 数据；示例跳过 200 行，最多返回 100 行，路径须从实际产物取得。 | `axonx preview_file --path '' --offset 200 --limit 100` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `delete_entries` | 删除指定工作区文件或目录；单个路径也须用 JSON 数组传入。 | `axonx delete_entries --paths '["etl//old.csv"]'` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `delete_entries` | 一次删除多个工作区文件或目录，路径均相对于工作区。 | `axonx delete_entries --paths '["",""]'` | `--target 192.168.1.10:1024` | | `sync_tasks` | 使用目标服务返回的暂存归档路径，替换归档携带的 Task 目录；该命令本身不上传文件。 | `axonx sync_tasks --path ''` | `--target 192.168.1.10:1024` | - 产物路径：成功运行后，元数据写入 `工作区///metadata.json`；`preview_file` 使用工作区相对路径。 - 实际取值：上传归档路径、目标服务地址和 Task ID 均从真实配置或服务响应取得，再执行对应命令。