diff --git a/skills/model-iteration/SKILL.md b/skills/model-iteration/SKILL.md
index 0cd364b..d0b5f28 100644
--- a/skills/model-iteration/SKILL.md
+++ b/skills/model-iteration/SKILL.md
@@ -73,13 +73,14 @@ when_to_use: |
 - [ ] **凡是要让用户拍板的检查点（R0 baseline 之后、R{n} regression 之后、>200 候选要定 pattern、Gold drift 复核 等），必须先 append `step:"human-check"` 或 `step:"human-review"` running entry，再用 chat reply 提问**。**禁止只在 chat 里问而不写 gate entry**——UI 看不到拦截 = 视为没做这步，用户面板上看不到任何卡。详见下方 "Human-in-the-Loop 信号 → 写 gate 节点"。
 
 ### Step 4 准入（`augment`，需要修改训练集才进）
+- [ ] **runDic 必须在当轮 eval `lark_template.json` 落盘后重新 `eval "$(./scripts/resolve_run_ids.sh)"` 取**——禁止复用之前缓存值或手算，eval 期间 resolve 会得到上一轮 workflow id 导致偏移 -1
 - [ ] **§4.0 原始训练数据清洗（增强前必做）**——按 4 种动作走完逐 pattern 判定
 - [ ] §4.0.1 Step A：候选定位输出 csv，**不直接改**
 - [ ] §4.0.1 Step A.5：**先走 label-master 预审**（用推荐标签覆盖 new_label，剔除 label-master 不认同要改的条目）
 - [ ] §4.0.1 Step B：量级判定基于 label-master 处理后的**残留候选量**走对应支线（≤50 自动按 label-master 推荐改 / 51-200 全量人审 / >200 触发 #3，全量交付）
 - [ ] §4.0.1 Step C：备份 `.bak` 文件
 - [ ] §4.1 输入准备 / §4.2 GPT 调用 / §4.3 sanity check / §4.4 写入
-- [ ] **§4.5 label-master 标签复核（落盘后必做，强制）**：H1 `modified_samples.jsonl` 只跑层 1（格式）—— 语义已在 §4.0.1 Step A.5 完成；H2 `augment_<runDic>.jsonl` 跑两层（`validate_label_output.py` 格式 + Skill 调用 `label-master` 语义），**逐条 1:1 全量覆盖**（`augment` 多少行 `label_master_review.jsonl` H2 部分就多少行，禁止抽样 / spot-check / X/X pass 外推），verdict 写 `results/data_clean_<runDic>/label_master_review.jsonl`，不通过比例 ≤ 5% 才能进 Step 5
+- [ ] **§4.5 label-master 标签复核（落盘后必做，强制）**：H1 `modified_samples.jsonl` 只跑层 1（格式）—— 语义已在 §4.0.1 Step A.5 完成；H2 `augment_<runDic>.jsonl` 跑两层（`validate_label_output.py` 格式 + Skill 调用 `label-master` 语义），**逐条 1:1 全量覆盖**（`augment` 多少行 `label_master_review.jsonl` H2 部分就多少行，禁止抽样 / spot-check / X/X pass 外推），verdict 写 `results/data_clean_<runDic>/label_master_review.jsonl`，**不通过必须 = 0**（任何不通过必须修正后重新 review 直到全 pass 才能进 Step 5）
 
 ### Step 4 → Step 5 边界（**NEVER STOP 硬连接**，反复踩坑）
 - [ ] 写完 `augment=complete` 那一刻，**同一轮 bash 不许结束**：紧接着跑 §4.5 label-master 复核 → 写 `sft=running` → 调 `submit_sft.sh` → 挂 watcher（评测在 SFT `_SUCCESS` 落盘后的下一轮单独用 `submit_cml_eval.sh` 起，不要在 SFT bg 里串接评测）
@@ -87,7 +88,7 @@ when_to_use: |
 - [ ] H2 后台任务回调（`[system] 后台任务 ... exit_code=0`）**不是 turn 结束信号**——它只是 augment 子流程的一个中间节拍，agent 必须在同轮里继续走完 §4.5 → Step 5
 
 ### Step 5 准入（`sft`）
-- [ ] §4.5 label-master 复核报告 `label_master_review.jsonl` 存在且不通过 ≤ 5%
+- [ ] §4.5 label-master 复核报告 `label_master_review.jsonl` 存在、行数 = augment 行数（全量不抽样）、不通过 = 0（任何不通过必须修正后重新 review 直到全 pass）
 - [ ] 旧 sft_output 已 `mv sft_output sft_output_r{prev}` 备份
 - [ ] 训练参数从 config.yaml 读，model_path = basemodel（**不从上轮 ckpt 续训**）
 
diff --git a/skills/model-iteration/references/program.md b/skills/model-iteration/references/program.md
index 476cb9d..fbf58ec 100644
--- a/skills/model-iteration/references/program.md
+++ b/skills/model-iteration/references/program.md
@@ -755,6 +755,8 @@ with open(out_csv, 'w', encoding='utf-8-sig') as fp:
 > ```
 >
 > 已踩坑：R2 augment 把 `data_clean_<N>/` 写成了 `EVAL_RUNDIC`（多 +1 一次），跳过了 R1.runDic 整段命名空间，前端 augment 卡片直接读不到。**写 augment / SFT / 归档脚本时一律用 `$SFT_RUNDIC`，不要写 `${RUNDIC}` 也不要写 `${EVAL_RUNDIC}`**。
+>
+> 🚨 **调用时序（CRITICAL）**：`resolve_run_ids.sh` **只能在当轮 CML eval 的 `lark_template.json` 已落盘之后调用**。禁止在 eval 提交前或 watcher 等待期间预先调用——此时 max workflow 仍是上一轮的值，会导致 SFT_RUNDIC 偏移 -1（已踩坑：R0 workflow17823 评测中提前 resolve 得到 17822，augment 文件全部错位）。正确时序：`cml step=complete` → `resolve_run_ids.sh` → augment/SFT。每次进入 augment/SFT 步骤前**必须重新调用**，不许复用之前缓存的值。
 
 **Step A.5：label-master 预审（量级判定之前必跑，强制）**
 
@@ -1276,9 +1278,8 @@ H1 在 §4.0.1 Step A.5 已经过 label-master 推荐覆盖，这里**不再重
 
 | 比例 | 处置 |
 |---|---|
-| 不通过 ≤ 5% | 自动丢弃这些样本（H2 → 从 augment_<N>.jsonl 删行；H1 → 回滚改动到 .bak）+ 写明丢弃数到 iteration_log |
-| 不通过 5%~20% | **触发 H-i-T-L #6**（gold 可疑），把不通过样本导出飞书 sheet 让人审 |
-| 不通过 > 20% | **强制暂停**，Step 4 假设本身有问题，回 Step 3 重新形成假设 |
+| 不通过 = 0 | ✅ 全量通过，允许进入 Step 5 |
+| 不通过 > 0 | ❌ **必须修正**（H2 → 修正 augment 样本后重新 review；H1 → 回滚或修正后重新 review），循环直到不通过 = 0 才能进 Step 5。禁止"自动丢弃不通过样本继续"——每条都必须过 |
 
 **写完复核报告才允许进 Step 5。**verdict 文件不存在 / 没跑层 2 → Step 5 拒绝启动（5.0 的准入检查会查 `label_master_review.jsonl` 存在）。
 
@@ -1314,9 +1315,8 @@ H1 在 §4.0.1 Step A.5 已经过 label-master 推荐覆盖，这里**不再重
 REVIEW="$AUTORESEARCH_CHAT_ROOT/results/data_clean_${RUNDIC}/label_master_review.jsonl"
 [ -f "$REVIEW" ] || { echo "label-master 复核未完成，回 §4.5"; exit 1; }
 NOT_PASS=$(grep -c '"verdict":"不通过"' "$REVIEW" || echo 0)
-TOTAL=$(wc -l < "$REVIEW")
-if [ "$TOTAL" -gt 0 ] && [ $((NOT_PASS * 100 / TOTAL)) -gt 5 ]; then
-  echo "不通过比例 $NOT_PASS/$TOTAL > 5%，按 §4.5 处置规则走 H-i-T-L 或回 Step 3"
+if [ "$NOT_PASS" -gt 0 ]; then
+  echo "label-master 不通过 $NOT_PASS 条（要求 = 0），必须修正后重新 review 直到全 pass"
   exit 1
 fi
 
diff --git a/skills/model-iteration/scripts/sft_train_job.yaml.tpl b/skills/model-iteration/scripts/sft_train_job.yaml.tpl
index 6b926f6..88f611c 100644
--- a/skills/model-iteration/scripts/sft_train_job.yaml.tpl
+++ b/skills/model-iteration/scripts/sft_train_job.yaml.tpl
@@ -44,11 +44,11 @@ imageConfig:
     rm -rf sft_output
 
     # 1. 组装数据
-    python3 {AUTORESEARCH_ROOT}/prepare_and_train_sft.py prepare \
+    python3 {AUTORESEARCH_ROOT}/scripts/prepare_and_train_sft.py prepare \
       --output_dir {AUTORESEARCH_ROOT}/sft_data
 
     # 2. 启动训练（绝对路径，避免相对路径在容器内找不到 zk_trainer）
-    python3 {AUTORESEARCH_ROOT}/prepare_and_train_sft.py train \
+    python3 {AUTORESEARCH_ROOT}/scripts/prepare_and_train_sft.py train \
       --data_dir {AUTORESEARCH_ROOT}/sft_data \
       --model_path /mnt/wangsenhao/verl_zk/Qwen3-4B-Instruct-2507 \
       --model_type qwen3 \