網頁介面（P8）¶

autoforge gui            # 開啟 http://127.0.0.1:8800/，會自動打開瀏覽器
autoforge gui -p 9000 --no-open

不用打任何指令，就能完成「上傳資料 → 選任務 → 選方法 → 訓練 → 調參 → 註冊模型 → 預測」。

頁面¶

頁面	功能
總覽	這台電腦的 CPU、記憶體、GPU、訓練裝置；最近的訓練
AI 助手	和內建 AI 代理對話：用一句話說需求，AI 檢查硬體和資料、挑方法、訓練並回報；開始訓練前會在頁面上請你同意，可以附上意見讓它修改；之後可以接著問（「幫我調參」「註冊成模型」）
新訓練（4 步驟）	① 上傳 CSV，或輸入路徑（圖片分類填資料夾），自動顯示資料概況 ② 選任務類型、要預測的欄位、評估指標 ③ 只列出這台電腦跑得動的方法，點選就會自動安裝，可以調整參數，也能讀方法教學 ④ 檢查計畫後開始訓練
訓練	即時狀態、結果、訓練曲線（loss / 驗證分數）、輸出紀錄；暫停、繼續、停止、重新訓練；診斷；註冊成模型；自動調參
自動調參	進度、基準和最佳分數、進步幅度、每次嘗試的圖表和參數
模型	模型卡、驗證分數、預測表單（依模型的輸入欄位自動產生）、下載 bundle 或 ONNX
方法包	已安裝的方法包、從索引搜尋並安裝

這個介面能開始訓練，也能在你的電腦上執行程式碼，所以：

只綁定 127.0.0.1，其他電腦連不進來。
每次啟動會產生一個隨機 token。只有從啟動網址打開的頁面拿得到它，每個 API 呼叫都必須帶上，其他網站無法透過你的瀏覽器呼叫這個 API（CSRF）。
會檢查 Host 標頭，阻擋 DNS rebinding 攻擊。
有內容安全政策（CSP）：只載入自己的腳本，禁止被嵌入其他網頁；資料和日誌一律以純文字顯示，不會被當成 HTML 執行。
在介面上的操作，稽核紀錄的 actor 是 human。AI 助手則用它自己的身分操作（ai:anthropic:…、ai:local:ollama:…），隱私規則和指令列的 autoforge train 相同：雲端模型不能讀標記為敏感的資料。
AI 助手不接受在網頁上貼 API 金鑰：請在啟動 autoforge gui 前設定 ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY 環境變數。

後端：Starlette，/api/* 呼叫和 CLI、MCP 同一套核心 API。
前端：純 HTML、CSS、JavaScript，不需要編譯，也不連任何 CDN，所以 pip install 之後可以離線使用。支援深色模式和手機寬度。
驗收測試：tests/test_gui.py 用真的 Chromium 跑完整流程：上傳 → 訓練 → 註冊 → 預測 → 自動調參。tests/test_gui_agent.py 用模擬的 AI 在瀏覽器裡跑完 AI 助手的對話、在頁面上同意訓練、接著追問。

每段對話在背景各自執行，頁面每秒向伺服器拿新的訊息，所以 AI 在等訓練時網頁不會卡住。
要開始訓練、重新訓練或自動調參時，AI 會停下來等你按「同意」或「不同意」。不同意時寫下的意見會傳給 AI，讓它改計畫。
「停止」讓 AI 在下一步前停下來；已經開始的訓練不受影響，要停的話到訓練頁面。
對話存在記憶體裡，重新啟動 autoforge gui 後就不見了；每段對話的完整紀錄另外存在 ~/.autoforge/agent-sessions/。