数据主权
Race 数据可以存留在 Organizer 侧，ARY 不成为完整私有数据的持久化仓库。
ARY Genesis Race Series
GRS-001 赛事复盘展厅
数据安全的 Race：在 Race 数据留存在 Organizer 侧、ARY 不持久化完整 Race 数据的前提下，完成赛事创建、披露、组织与展示。
66
课堂仓库
18
去重后项目
10
创新功能点
2
新增评分维度
Product Definition
这次 Race 要证明什么
GRS-001 不是普通赛事平台作业，而是一次对 ARY 产品定义和数据安全机制的验证。
公开投影
ARY 展示的内容来自 Organizer 主动披露的公开元数据或公开投影。
运行机制
ARY 仍然能完成创建、披露、组织、运行、评审、展示等赛事协作能力。
骑行能力
评价不只看代码和页面，也看目标澄清、任务拆解、Agent 驾驭、观察验收和复盘沉淀。
Race Scoreboard
总体战况
20 个实质仓库经同组去重后保留 18 个展示项目，头部作品已经从概念说明推进到可运行系统、安全验证和证据链。
初评分层
能力画像
Project Yard
项目展厅
每张项目卡片对应一份有效提交，包含评分维度、代表截图、材料入口和初评摘要。
Top 10 Ideas
最创新的 10 个功能点
这些功能点最值得在 ARY 后续产品路线里继续吸收和沉淀。
Deep Dive
课堂讲述建议：5 个代表案例
现场复盘时可以先讲这些案例，再回到全体项目的共性经验。
Review & Replay
复盘要讲给参赛者的事
做完不是结束，复盘才是成长开始。下面这组问题可以作为赛后讲评主线。
优秀作品共性
它们不是只做页面，而是能说清数据在哪里、ARY 不保存什么、公开投影来自哪里、异常状态如何处理，并拿出可复验的证据。
常见短板
弱项集中在 PRD 空泛、PoC 只展示不验证、Riding Record 缺失、数据安全断言不足，以及把命题偏成普通比赛平台。
下一次怎么做
先画数据边界，再定角色流程；先写可验证命题，再做 Demo；保留 Agent 骑行过程，把干预、失败和修正也变成作品资产。
Next Race
GSR-002 Jumbotron
本周赛事聚焦 DevCompass Racing 的公开大屏容器：把多个项目、骑手、Racing Cockpit 和 Coding Agent 的运行状态，汇聚成现场观众、组织者、教师与助教都能快速读懂的赛事直播画面。
赛事命题
Jumbotron 只展示摘要，不展示完整 Coding Agent Session。它要回答：比赛进行到哪里、谁领先、谁在追赶、哪些项目发生关键动态、哪些风险需要现场关注。
运行时大屏
Race Live View 展示 Header、KPI Strip、主赛道、TOP3、Riding Message 气泡、风险/阻碍/违规 ticker，并提供进入 Remote Racing Cockpit 的入口。
设计时校准
Track Profile Calibrator 把 AI 或人工绘制的赛道底图校准为可信的 `track.profile.json`，让视觉底图、中心线、车道、检查点和安全区域解耦。
DCR RaceSnapshot
赛事元数据、KPI、entries、messages、risks
Jumbotron Adapter
选择进度字段、映射 CA provider、风险、lane 与 stale
track-runtime
按 roundProgress 采样中心线，计算 horse pose 与气泡位置
Race Live View
16:9 赛事主视觉、TOP3、ticker、debug mode
MVP 落地约束
- Race Live View 默认用 `roundProgress` 映射赛马位置。
- 赛道底图只负责视觉，`centerlinePath` / `track.profile.json` 才是运行时事实来源。
- 马匹、编号、气泡和风险标记不能写死在底图里。
- 数据更新慢时，使用补间、原地动效、气泡和高亮，不伪造连续推进。
- Debug mode 必须能显示 centerline、sampled points、lane offsets、checkpoints、stale entries。