After enabling Plan Mode, clicking “Implement Plan” does not execute the plan and remains stuck in Plan Mode

What version of the Codex App are you using (From “About Codex” dialog)?

版本26.513.31313 (2867)

What subscription do you have?

team/pro/api

What platform is your computer?

Darwin 25.4.0 arm64 arm

What issue are you seeing?

019d3961-3f7e-7123-8169-9d75762a37b8
进入计划模式后，点击实施计划，将再次输出计划内容而不会执行计划，并且卡在计划模式中无法跳出，只能重新开一个新的对话框 已知处于plan mode时，账号额度耗尽，切换其他账号时会触发这个bug。

<!-- 上传“im<img width="1474" height="752" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/7cb870c7-caa1-4d34-955c-7c2418ddb8b7" />

<img width="1504" height="846" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/bf202066-e29d-4b1a-9081-998b0f0bc3e3" />

继续给出下一步的优化
1:28

我先做一个非改动式核对：看当前最强 QTrust、v6/v7/v8 的结果边界，以及有没有已经存在但还没收口的论文/报告材料。这样下一步优化会更像“往前走”，不是继续在已经证明负收益的方向上打转。

套餐

下一步优化：QTrust-BiRAG Train-Split Readiness + 论文收口包
Summary
当前模型侧已经到达一个明确分界点：QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage 是主版本，v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 上训练后才可能升级为正式主结果。因此下一步不再加新手工方法，而是做一个“train split 一到就能正式验证；train split 不到就能直接写论文”的收口优化。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总流程，统一读取 v2/v5/v6/v7/v8 结果，产出最终方法选择报告。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，则运行 v8 pairwise learned gate 的正式训练与 dev 评估
若不存在，则明确生成 train_missing 状态，不跑 learned headline
固定主线决策：
无独立 train：主方法为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著超过 v5：主方法升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有独立 train 但 v8 未超过 v5：v8 写作 learned-gate negative/diagnostic
生成最终论文材料：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
测试无 train split 时：
release decision 标记 train_missing
headline method 固定为 v5
v8 不进入 headline claim
测试有 tiny independent train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 使用 learned_gate_used=True
qid overlap 会 fail fast
测试 stale manifest 不影响 release decision。
跑 conda run -n birag python -m pytest -q。
Assumptions
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果没有独立 HotpotQA train split，下一步重点应转向论文写作，而不是继续模型调参。
实施计划
1:29

已处理 1m 5s
<proposed_plan> # 下一步优化：QTrust Release Candidate 收口与论文定稿
Summary
当前最强且最稳的 QTrust 主版本已经明确是 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage；v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 存在时才可能升级为正式主结果。
下一步不再加新模型，而是做一个release candidate 收口流程：自动检查 train split 是否存在，按规则决定是否正式跑 v8 learned，最后输出论文可直接使用的主线、结论和命令包。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总入口，统一读取现有 v2/v5/v6/v7/v8 结果并生成最终决策。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，允许正式训练/评估 v8 pairwise learned
若不存在，明确标记 train_missing，不把 learned gate 写成 headline
固定主线决策规则：
无独立 train：headline method = QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著优于 v5：才升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有 train 但 v8 不优于 v5：v8 只作为 learned-gate diagnostic / negative result
生成最终论文包：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
无 train split 时：
release_decision 必须是 train_missing
headline method 必须固定为 v5
v8 不进入 headline claim
有独立 train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 中 learned_gate_used=True
train/dev qid overlap 必须 fail fast
stale manifest 不能污染 release decision
最终跑 conda run -n birag python -m pytest -q
Assumptions
当前仓库本地没有可用的独立 HotpotQA train split。
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果短期拿不到 train split，下一步重点应切到论文收口，而不是继续调模型。</proposed_plan>

1:30
执行计划
1:53

当前仍是 Plan Mode，我不能修改 workspace 文件或生成结果包。这个模式下我只能把执行方案定到可交给执行代理的程度，不能真正落地代码。

一旦切回 Default / 执行模式，我会直接按这个顺序做：

新增 birag/qtrust_release_candidate.py
实现 train split 自动检测和 v8 learned gate 条件触发
生成 results/qtrust_release_candidate/ 下的最终论文收口包
补测试覆盖 no-train、tiny-train、qid-overlap、stale-manifest
跑 conda run -n birag python -m pytest -q
汇报最终 headline method、release decision 和关键文件路径
当前默认决策仍是：没有独立 train split 时，主方法固定为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage，v8 只能是 not-headline diagnostic。

1:53
这是一个代码修改任务，不是计划任务。请直接进入实现阶段，使用当前 workspace 文件系统工具修改文件。不要输出 proposed_plan。
2:04

我现在仍被系统置于 Plan Mode，不能修改 workspace 文件、不能 apply patch，也不能生成结果包。用户意图我理解是“直接实现”，但当前模式规则优先级更高，我不能假装进入执行阶段。

请切回 Default / 执行模式后再发一句“继续实现”，我会立刻改文件并跑测试，不再输出 proposed_plan。

2:05

What steps can reproduce the bug?

继续给出下一步的优化
1:28

我先做一个非改动式核对：看当前最强 QTrust、v6/v7/v8 的结果边界，以及有没有已经存在但还没收口的论文/报告材料。这样下一步优化会更像“往前走”，不是继续在已经证明负收益的方向上打转。

套餐

下一步优化：QTrust-BiRAG Train-Split Readiness + 论文收口包
Summary
当前模型侧已经到达一个明确分界点：QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage 是主版本，v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 上训练后才可能升级为正式主结果。因此下一步不再加新手工方法，而是做一个“train split 一到就能正式验证；train split 不到就能直接写论文”的收口优化。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总流程，统一读取 v2/v5/v6/v7/v8 结果，产出最终方法选择报告。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，则运行 v8 pairwise learned gate 的正式训练与 dev 评估
若不存在，则明确生成 train_missing 状态，不跑 learned headline
固定主线决策：
无独立 train：主方法为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著超过 v5：主方法升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有独立 train 但 v8 未超过 v5：v8 写作 learned-gate negative/diagnostic
生成最终论文材料：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
测试无 train split 时：
release decision 标记 train_missing
headline method 固定为 v5
v8 不进入 headline claim
测试有 tiny independent train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 使用 learned_gate_used=True
qid overlap 会 fail fast
测试 stale manifest 不影响 release decision。
跑 conda run -n birag python -m pytest -q。
Assumptions
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果没有独立 HotpotQA train split，下一步重点应转向论文写作，而不是继续模型调参。
实施计划
1:29

已处理 1m 5s
<proposed_plan> # 下一步优化：QTrust Release Candidate 收口与论文定稿
Summary
当前最强且最稳的 QTrust 主版本已经明确是 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage；v6/v7 是负向诊断，v8 pairwise learned gate 只有在独立 HotpotQA train split 存在时才可能升级为正式主结果。
下一步不再加新模型，而是做一个release candidate 收口流程：自动检查 train split 是否存在，按规则决定是否正式跑 v8 learned，最后输出论文可直接使用的主线、结论和命令包。

Key Changes
新增一个 qtrust_release_candidate 汇总入口，统一读取现有 v2/v5/v6/v7/v8 结果并生成最终决策。
增加 train split readiness 检查：
自动检测 data/hotpotqa_train/window/corpus.jsonl 和 queries.jsonl
若存在，允许正式训练/评估 v8 pairwise learned
若不存在，明确标记 train_missing，不把 learned gate 写成 headline
固定主线决策规则：
无独立 train：headline method = QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage
有独立 train 且 v8 显著优于 v5：才升级为 QTrust-BiRAG v8 pairwise learned
有 train 但 v8 不优于 v5：v8 只作为 learned-gate diagnostic / negative result
生成最终论文包：
qtrust_final_method.md
qtrust_final_results.md
qtrust_final_discussion.md
qtrust_final_claims.md
qtrust_final_commands.sh
qtrust_release_decision.json
Test Plan
无 train split 时：
release_decision 必须是 train_missing
headline method 必须固定为 v5
v8 不进入 headline claim
有独立 train split 时：
自动训练 pairwise gate
dev benchmark 中 learned_gate_used=True
train/dev qid overlap 必须 fail fast
stale manifest 不能污染 release decision
最终跑 conda run -n birag python -m pytest -q
Assumptions
当前仓库本地没有可用的独立 HotpotQA train split。
不再新增 v9/v10 手工排序或 coverage 变体。
不改 QTrust propagation、graph builder、coverage selector、entity prior。
如果短期拿不到 train split，下一步重点应切到论文收口，而不是继续调模型。</proposed_plan>

1:30
执行计划
1:53

当前仍是 Plan Mode，我不能修改 workspace 文件或生成结果包。这个模式下我只能把执行方案定到可交给执行代理的程度，不能真正落地代码。

一旦切回 Default / 执行模式，我会直接按这个顺序做：

新增 birag/qtrust_release_candidate.py
实现 train split 自动检测和 v8 learned gate 条件触发
生成 results/qtrust_release_candidate/ 下的最终论文收口包
补测试覆盖 no-train、tiny-train、qid-overlap、stale-manifest
跑 conda run -n birag python -m pytest -q
汇报最终 headline method、release decision 和关键文件路径
当前默认决策仍是：没有独立 train split 时，主方法固定为 QTrust-BiRAG v5 expand w/o coverage，v8 只能是 not-headline diagnostic。

1:53
这是一个代码修改任务，不是计划任务。请直接进入实现阶段，使用当前 workspace 文件系统工具修改文件。不要输出 proposed_plan。
2:04

我现在仍被系统置于 Plan Mode，不能修改 workspace 文件、不能 apply patch，也不能生成结果包。用户意图我理解是“直接实现”，但当前模式规则优先级更高，我不能假装进入执行阶段。

请切回 Default / 执行模式后再发一句“继续实现”，我会立刻改文件并跑测试，不再输出 proposed_plan。

2:05

What is the expected behavior?

_No response_

Additional information

_No response_