Avril-Exoplanet/Avril

项目介绍

Avril 是一套本地运行的系外行星候选发现系统，面向公开 TESS 数据。它由两部分组成：一个冻结的恒星先验模型，用恒星温度、半径、质量、表面重力、金属丰度和颜色等属性估计可观测行星数的保守分布，据此判断某颗恒星的星表记录是否可能不完整，并给自带的 1,000 个目标队列排序；另一个是凌星搜索引擎，对优先目标做多尺度去趋势、BLS、可选 TLS、单事件搜索、跨扇区证据比较、谐波分析、物理审查和可选的像素级源定位。

引擎不会只保留一个检测峰，而是把每个基础峰和锁定历元都写入审计账本，候选的周期、事件、诊断和淘汰原因都保留下来供人工复核。它适合希望在自己的 Mac 上重新搜索公开光变曲线的学生、研究人员、教育工作者和天文爱好者。

快速开始（macOS）

前置条件：macOS 15 或更新版本、带 Swift 6.1 的 Xcode 命令行工具、Python 3.11–3.13；只在下载公开 TESS 产品时需要联网。在仓库根目录执行：

git clone https://github.com/Avril-Exoplanet/Avril.git
cd avril
./scripts/bootstrap_engine.sh scout
AVRIL_NOVA_SKIP_RUNTIME=1 ./scripts/build_app.sh
./scripts/run_dev_app.sh

激活 .venv 后也可以直接用命令行引擎：

avril doctor --backend cpu
avril run "TOI-786" --source spoc --pixels none --backend cpu

avril run 会输出目标的结果和运行记录；加 --pixels followup 可附加可选的源定位。大数据目录可用 AVRIL_DATA_DIR 指定。

使用约束与科学状态

Avril V3 是研究预览版。文档记录的检查包括 24 个公共接口 pytest 用例、93 个确定性科学核心回归、Ruff 静态检查、Swift release 构建和源码构建签名审计；这些只验证打包和声明的约束，不代表种群级完备性或假阳性校准。Planetary Census Gap AI 的指标是冻结 Kepler 标签上的折外测量（例如 confirmed-clean 先验的 ROC AUC 为 0.7862、最高十分位提升 4.82 倍），衡量的是已知宿主富集程度，不是校准后的 TESS 行星概率。项目要求在发表巡天级结论前，使用与 TIC 不相交的密封划分，并在真实 TESS 噪声中做注入—回收测试。

默认源码构建不做公证。macOS 界面是原生 SwiftUI/AppKit，不使用 WebView；FITS 数据、运行记录和导出报告留在本机。改动搜索路径需要确定性测试，并证明候选数量和锁定历元保持不变。

HotRepo 点评

Avril 于 2026-11-12 出现在 HotRepo 的 Python 新项目榜，记录为 103 star、约 90 分钟统计窗口内新增 3 star，尚未记录到全部语言日榜名次。对这样一个年轻项目，值得注意的是它对可审计性的投入：按恒星级别划分验证的冻结目标先验、README 声明只影响执行速度而不影响科学判断的 CPU/CUDA 双后端，以及把发现排序与校准行星概率明确分开的研究预览定位。原生 macOS 工作站和可脚本化的引擎提供了两个入口，而底层科学流程保持一致。

项目源码与说明