#34186 [CI] Key scheduled CUDA suites by runner_config instead of hand-written jobs

原始 PR 作者 hnyls2002 合并时间 2026-08-10 07:44 文件变更 94 提交数 7 评论 2 代码增减 +531 / -869

执行摘要

CUDA 夜测迁移至 runner_config 注册式调度，统一走 `_pr-test-stage.yml`

PR body 明确指出："Replaces the hand-written nightly/weekly job list with registry-keyed stages, so scheduled suites run through the same _pr-test-stage.yml path as per-commit CI." 此前 nightly 工作流中每个 job 手写 runs-on、安装步骤、分区矩阵、超时参数，与 per-commit CI 的 runner_configs 体系割裂，测试若要上线一台新机型必须同时修改 workflow 与 suite 注册两处。改为 registry-keyed 后，测试通过 register_cuda_ci 声明 runner_config 即可自动落入对应机器的夜间套件，workflow 文件不再需要按 job 维护。

值得 CI 基础设施负责人精读：该 PR 展示了如何通过 registry-keyed 注册把分散的手写调度收敛为单一执行路径，scheduled 输入作为 per-commit 与夜间行为差异的开关设计干净，token 隔离与超时推导的注释含实证依据。对一般功能开发者，只需了解测试注册格式变更即可，不影响业务代码。关注点建议放在迁移完整性和超时预算变化上，可在合并后观察一个周期的 nightly 结果确认无静默丢失。

讨论亮点

该 PR 没有实质 review 评论（0 条 review comments；2 条 issue comments 分别为 Mintlify 预览机器人通知和作者触发的 /tag-and-rerun-ci）。有价值的讨论内嵌在代码注释与提交演进中：

1) ci_utils.py 注释解释了超时公式的动机——"Slow-run variance is largely additive (cold HF cache, slow server launch), so the multiplier alone under-provisions at both ends"，并给出 test_encoder_dp 曾以 1.5x 预算（765s）实际耗时超过 1185s 的实证，因此采用比例加绝对松弛的 max(est*1.5, est+1800) 组合；
2) precision_baseline_store.py 的 _store_token docstring 说明 token 隔离理由——"Deliberately not HF_TOKEN: that name already carries the runner's gated-model read token, so writing the store token there would shadow it and turn every gated model on the job into a 401"；
3) 提交 revert gpu idle wait; fix stale suite name and --nightly help 与 restore IS_H200 and HF_HUB timeouts; widen derived timeout; fix metrics needs 显示作者在自测中对策略做了多轮收敛（如放宽推导超时、恢复 H200 启动上限与 HF_HUB 超时）。

实现拆解

注册契约迁移：批量改写测试文件中的 register_cuda_ci 调用，从 suite="nightly-8-gpu-b200", nightly=True 形式改为 stage="nightly", runner_config="8-gpu-b200"。涉及 test/registered/ 下数十个文件（如 test_dsa_glm52_cache_layer_split.py、test_custom_all_reduce.py、8-gpu-models/test_glm52_fp8.py 等），nightly 标识不再由 flag 表达，而是由 stage 名称承载。
suite 命名与校验逻辑调整（test/run_suite.py）：NIGHTLY_SUITES 中 CUDA 分支从 19 个手写 suite 名缩减为 7 个 nightly-test-{runner_config} 形状的条目；filter_tests 的合法性校验从只查 NIGHTLY_SUITES 或 PER_COMMIT_SUITES 之一，改为查三个字典的并集（_valid_suites_by_backend()），因为 CUDA 夜测 suite 仅凭名称选择、不再依赖 --nightly。
workflow 重构（.github/workflows/nightly-test-nvidia.yml、weekly-test-nvidia.yml、_pr-test-stage.yml）：夜间工作流删除了约 550 行手写 job，改为按 runner_config 动态调用 _pr-test-stage.yml；_pr-test-stage.yml 新增 scheduled 输入，用于切换夜间行为：--timeout-from-est-time 逐文件超时、完整 jit kernel 测试网格（SGLANG_JIT_KERNEL_RUN_FULL_TESTS=1）、IS_H200 服务器启动上限放宽、metrics 收集上传、以及默认串行 shard（除非 full_parallel=true）。precision baseline 所需环境变量也在此步骤导出。
超时推导（python/sglang/test/ci/ci_utils.py）：新增 derive_timeout_per_file(est_time) = max(est * 1.5, est + 1800)，run_unittest_files 的 timeout_per_file 参数改为 Optional[float]，为 None 时按每个文件的 est_time 推导预算；run_suite.py 新增 --timeout-from-est-time 开关。
配套清理：scripts/ci/utils/slash_command_handler.py 删除 _LEGACY_SUITE_TO_RUNNER_CONFIG 映射，旧式单字符串 suite= 注册不再可通过 /rerun-test 调度，错误消息引导重新注册；scripts/ci/stage_models_overrides.json 相应删除 12 个 legacy suite 的 label 映射；docs/docs/references/nightly_precision_regression.mdx 同步更新 token 变量名与 workflow 说明。

文件	模块	状态	重要度
`.github/workflows/nightly-test-nvidia.yml`	夜测编排	modified	6.43
`test/run_suite.py`	套件调度	modified	5.9
`python/sglang/test/ci/ci_utils.py`	CI 工具	modified	5.9
`python/sglang/test/precision_baseline_store.py`	基线存储	modified	5.26
`scripts/ci/utils/slash_command_handler.py`	CI 命令	modified	5.02
`.github/workflows/_pr-test-stage.yml`	测试管线	modified	5.39
`.github/workflows/weekly-test-nvidia.yml`	周测编排	modified	4.61

关键符号

derive_timeout_per_file filter_tests run_unittest_files _store_token detect_suite _extract_legacy_suites

关键源码片段

test/run_suite.py test-coverage

suite 注册契约的核心载体：`NIGHTLY_SUITES` 改为 `nightly-test-{runner_config}` 形状，`filter_tests` 校验逻辑从二分改为三字典并集，并新增 `--timeout-from-est-time` 开关。

# test/run_suite.py
# CUDA 夜间套件不再按功能手写名字，而是按 runner_config 组织：
# 测试通过 register_cuda_ci(stage="nightly", runner_config=...) 声明归属，
# stage 名称承载节奏，不再需要 nightly=True flag。
def filter_tests(
    ci_tests: List[CIRegistry], hw: HWBackend, suite: str, nightly: bool = False
) -> List[CIRegistry]:
    ci_tests = [
        t
        for t in ci_tests
        if t.backend == hw and t.effective_suite == suite and t.nightly == nightly
    ]

    # 合法性校验需要三个字典的并集，而不是只看 per-commit 或 nightly 半边：
    # CUDA nightly suite 直接按名称选取，不依赖 --nightly flag。
    if suite not in _valid_suites_by_backend().get(hw, set()):
        print(f"Warning: Unknown suite {suite} for backend {hw.name}")

    enabled_tests = [t for t in ci_tests if t.disabled is None]
    skipped_tests = [t for t in ci_tests if t.disabled is not None]
    return enabled_tests, skipped_tests

python/sglang/test/ci/ci_utils.py test-coverage

新增 `derive_timeout_per_file` 与 `run_unittest_files` 的 per-file 超时推导能力，是夜间 suite 混合快慢测试时避免一刀切超时预算的关键支撑。

# python/sglang/test/ci/ci_utils.py
# 慢速方差在很大程度上是加性的（冷 HF cache、慢的 server 启动），
# 单纯乘系数会在两端都欠配：test_encoder_dp 实际跑 200-426s，
# 却曾以 1.5x 预算（765s）超时到 1185s；test_lora_deepseek_v3_base_logprob_diff
# （est 1800）恰好落在 1.5 * est 上。因此每个文件在比例预算之上
# 再叠加同一份绝对松弛。
DERIVED_TIMEOUT_SLACK = 1800.0
DERIVED_TIMEOUT_FACTOR = 1.5


def derive_timeout_per_file(est_time: float) -> float:
    """根据单个文件的 est_time 推导超时上限，取比例与绝对两者的较大值。"""
    est = float(est_time)
    return max(est * DERIVED_TIMEOUT_FACTOR, est + DERIVED_TIMEOUT_SLACK)

评论区精华

超时推导公式的设计动机 设计

代码注释记录了推导公式的实证背景：慢速方差以加性为主（冷 HF cache、慢服务器启动），纯乘系数在两端都欠配；`test_encoder_dp` 跑 200-426s 却曾以 1.5x 预算（765s）超时到 1185s。

结论：采用 `max(est * 1.5, est + 1800)` 组合，并让 `run_unittest_files` 在 `timeout_per_file=None` 时按每个文件自己的 `est_time` 推导预算；后续提交 `widen derived timeout` 进一步放宽。 · 已解决

precision 基线 token 与 gated-model 读 token 的隔离 安全

`_store_token` 注释说明：若把基线写 token 写入 `HF_TOKEN`，会遮蔽 runner 读取 gated model 的 token，导致任务里所有 gated model 变成 401。提交历史显示这是独立 commit（read precision store token from its own env var）。

结论：新增独立环境变量 `SGLANG_PRECISION_HF_TOKEN`，workflow 导出步骤、`HfStoreConfig.from_env` 报错信息与文档全部同步切换。 · 已解决

legacy suite 的 /rerun-test 可调度性回退 设计

删除 `_LEGACY_SUITE_TO_RUNNER_CONFIG` 后，旧式单字符串 suite 注册不再可被 slash 命令单独重跑；代码故意将不可调度的原因写入错误消息，引导重新注册。

结论：接受该回退：所有可调度的 CUDA suite（per-commit 与 scheduled）统一走 runner_configs.yml 单一来源，遗留注册项降级为非可调度并提示迁移。 · 已解决

nightly 与 per-commit 行为差异的开关设计 设计

复用 `_pr-test-stage.yml` 后，夜间特有的行为（完整 jit 网格、IS_H200 上限、metrics 收集、串行 shard）通过新增 `scheduled` 输入切换；`full_parallel` 输入允许显式开启并行分片。

结论：以 `scheduled: true` 作为统一开关，配套 `job_timeout_minutes`、`run_timeout_minutes` 区分 job 级与 run 级超时，避免在 per-commit 路径上引入夜间副作用。 · 已解决

风险与影响

1) 测试静默丢失风险：94 个文件的批量迁移中，若某个 register_cuda_ci 的 stage/runner_config 与 run_suite.py 中 NIGHTLY_SUITES 条目不匹配，测试将得不到合法 suite 校验保护（CUDA 之外的 backend 仍被 _SUITE_CHECKED_BACKENDS 排除在校验外），可能静默不跑；
2) --nightly 语义变化：CUDA 夜测 suite 改为按名称选取，--nightly flag 仅对 AMD/CPU/NPU 生效，旧脚本若沿用 --nightly + 新 suite 名组合可能选不到测试；
3) /rerun-test 能力回退：删除 _LEGACY_SUITE_TO_RUNNER_CONFIG 后，尚未迁移的 legacy suite（如 GB300 系列、部分 AMD）无法再通过 slash 命令单独重跑，排障效率下降；
4) 超时策略变化：derive_timeout_per_file 对短测试（est < 3600s）会给到明显更大的预算（est+1800），可能延长失败反馈时间，而对 est=0 的测试（如 test_custom_all_reduce 夜测注册 est_time=110）则相对安全；长测试（如 test_glm52_fp8 的 est_time=2880）所得预算低于旧版 --timeout-per-file 18000，存在超时风险；
5) 令牌环境变量切换：precision 基线从 HF_TOKEN_PRECISION_STORE/HF_TOKEN 切换到 SGLANG_PRECISION_HF_TOKEN，若 _pr-test-stage.yml 的导出步骤与 _store_token 读取不一致（如 secrets 未注入），基线读写会立即失败。

影响范围集中在 CI 基础设施：所有 CUDA nightly/weekly 测试的调度路径（约 40+ 个测试文件、7 个 runner_config 机器池）从手写 workflow 迁移到统一 stage 管线，新增测试只需一次 register_cuda_ci 注册即可自动进入夜间队列，新增机器池只需在 runner_configs.yml 声明。对普通开发者，影响主要体现为测试注册 API 的格式变化（suite+nightly → stage+runner_config）；对 CI 维护者，消除了 nightly 与 per-commit 两套实现长期漂移的维护负担，并统一了分区计算、rust-ext 复用、metrics 上报等行为。团队协作上，后续调整夜间测试的机器选择、超时、并行度都只需改注册项或 _pr-test-stage.yml，不再需要编辑大型 workflow 文件。

涉及 CI 核心调度路径 94 文件批量迁移存在静默丢失风险 legacy suite 失去 /rerun-test 能力超时预算策略变化 token 环境变量切换

关联 Issue

未识别关联 Issue

当前没有检测到明确关联的 Issue 链接，后续同步到相关引用后会出现在这里。

完整报告

执行摘要

一句话：CUDA 夜测迁移至 runner_config 注册式调度，统一走 _pr-test-stage.yml
推荐动作：值得 CI 基础设施负责人精读：该 PR 展示了如何通过 registry-keyed 注册把分散的手写调度收敛为单一执行路径，scheduled 输入作为 per-commit 与夜间行为差异的开关设计干净，token 隔离与超时推导的注释含实证依据。对一般功能开发者，只需了解测试注册格式变更即可，不影响业务代码。关注点建议放在迁移完整性和超时预算变化上，可在合并后观察一个周期的 nightly 结果确认无静默丢失。

功能与动机

实现拆解

注册契约迁移：批量改写测试文件中的 register_cuda_ci 调用，从 suite="nightly-8-gpu-b200", nightly=True 形式改为 stage="nightly", runner_config="8-gpu-b200"。涉及 test/registered/ 下数十个文件（如 test_dsa_glm52_cache_layer_split.py、test_custom_all_reduce.py、8-gpu-models/test_glm52_fp8.py 等），nightly 标识不再由 flag 表达，而是由 stage 名称承载。
suite 命名与校验逻辑调整（test/run_suite.py）：NIGHTLY_SUITES 中 CUDA 分支从 19 个手写 suite 名缩减为 7 个 nightly-test-{runner_config} 形状的条目；filter_tests 的合法性校验从只查 NIGHTLY_SUITES 或 PER_COMMIT_SUITES 之一，改为查三个字典的并集（_valid_suites_by_backend()），因为 CUDA 夜测 suite 仅凭名称选择、不再依赖 --nightly。
workflow 重构（.github/workflows/nightly-test-nvidia.yml、weekly-test-nvidia.yml、_pr-test-stage.yml）：夜间工作流删除了约 550 行手写 job，改为按 runner_config 动态调用 _pr-test-stage.yml；_pr-test-stage.yml 新增 scheduled 输入，用于切换夜间行为：--timeout-from-est-time 逐文件超时、完整 jit kernel 测试网格（SGLANG_JIT_KERNEL_RUN_FULL_TESTS=1）、IS_H200 服务器启动上限放宽、metrics 收集上传、以及默认串行 shard（除非 full_parallel=true）。precision baseline 所需环境变量也在此步骤导出。
超时推导（python/sglang/test/ci/ci_utils.py）：新增 derive_timeout_per_file(est_time) = max(est * 1.5, est + 1800)，run_unittest_files 的 timeout_per_file 参数改为 Optional[float]，为 None 时按每个文件的 est_time 推导预算；run_suite.py 新增 --timeout-from-est-time 开关。
配套清理：scripts/ci/utils/slash_command_handler.py 删除 _LEGACY_SUITE_TO_RUNNER_CONFIG 映射，旧式单字符串 suite= 注册不再可通过 /rerun-test 调度，错误消息引导重新注册；scripts/ci/stage_models_overrides.json 相应删除 12 个 legacy suite 的 label 映射；docs/docs/references/nightly_precision_regression.mdx 同步更新 token 变量名与 workflow 说明。

关键文件：

.github/workflows/nightly-test-nvidia.yml（模块夜测编排；类别 infra；类型 infrastructure）: 核心重构对象：550 行手写 job 缩减为 180 行 registry-keyed 薄壳，按 runner_config 动态复用 _pr-test-stage.yml，是消除两套 CI 路径重复实现的关键。
test/run_suite.py（模块套件调度；类别 test；类型 test-coverage；符号 NIGHTLY_SUITES, filter_tests, run_a_suite, main）: suite 注册契约的核心载体：NIGHTLY_SUITES 改为 nightly-test-{runner_config} 形状，filter_tests 校验逻辑从二分改为三字典并集，并新增 --timeout-from-est-time 开关。
python/sglang/test/ci/ci_utils.py（模块 CI 工具；类别 test；类型 test-coverage；符号 derive_timeout_per_file, run_unittest_files）: 新增 derive_timeout_per_file 与 run_unittest_files 的 per-file 超时推导能力，是夜间 suite 混合快慢测试时避免一刀切超时预算的关键支撑。
python/sglang/test/precision_baseline_store.py（模块基线存储；类别 test；类型 test-coverage；符号 _store_token）: 精度基线存储的写 token 从 HF_TOKEN 系列隔离为独立环境变量 SGLANG_PRECISION_HF_TOKEN，避免遮蔽 runner 的 gated-model 读 token，属于安全相关的关键配套。
scripts/ci/utils/slash_command_handler.py（模块 CI 命令；类别 infra；类型 infrastructure；符号 _extract_legacy_suites, detect_suite）: 删除 _LEGACY_SUITE_TO_RUNNER_CONFIG 映射，旧式单字符串 suite 注册不再可被 /rerun-test 调度，是本次迁移的收尾动作，决定了遗留注册项的可运维性。
.github/workflows/_pr-test-stage.yml（模块测试管线；类别 infra；类型 infrastructure）: 统一执行路径的承载者：新增 scheduled、job_timeout_minutes 输入，按 schedule 切换完整 jit 网格、IS_H200、HF_HUB 超时、metrics 收集与 precision baseline 环境导出。
.github/workflows/weekly-test-nvidia.yml（模块周测编排；类别 infra；类型 infrastructure）: 周测工作流同步迁移到 registry-keyed 模式，通过与 nightly 相同的 check-changes + stage 调用结构验证该模式的通用性。

关键符号：derive_timeout_per_file, filter_tests, run_unittest_files, _store_token, detect_suite, _extract_legacy_suites

关键源码片段

`test/run_suite.py`

suite 注册契约的核心载体：NIGHTLY_SUITES 改为 nightly-test-{runner_config} 形状，filter_tests 校验逻辑从二分改为三字典并集，并新增 --timeout-from-est-time 开关。

# test/run_suite.py
# CUDA 夜间套件不再按功能手写名字，而是按 runner_config 组织：
# 测试通过 register_cuda_ci(stage="nightly", runner_config=...) 声明归属，
# stage 名称承载节奏，不再需要 nightly=True flag。
def filter_tests(
    ci_tests: List[CIRegistry], hw: HWBackend, suite: str, nightly: bool = False
) -> List[CIRegistry]:
    ci_tests = [
        t
        for t in ci_tests
        if t.backend == hw and t.effective_suite == suite and t.nightly == nightly
    ]

    # 合法性校验需要三个字典的并集，而不是只看 per-commit 或 nightly 半边：
    # CUDA nightly suite 直接按名称选取，不依赖 --nightly flag。
    if suite not in _valid_suites_by_backend().get(hw, set()):
        print(f"Warning: Unknown suite {suite} for backend {hw.name}")

    enabled_tests = [t for t in ci_tests if t.disabled is None]
    skipped_tests = [t for t in ci_tests if t.disabled is not None]
    return enabled_tests, skipped_tests

`python/sglang/test/ci/ci_utils.py`

新增 derive_timeout_per_file 与 run_unittest_files 的 per-file 超时推导能力，是夜间 suite 混合快慢测试时避免一刀切超时预算的关键支撑。

# python/sglang/test/ci/ci_utils.py
# 慢速方差在很大程度上是加性的（冷 HF cache、慢的 server 启动），
# 单纯乘系数会在两端都欠配：test_encoder_dp 实际跑 200-426s，
# 却曾以 1.5x 预算（765s）超时到 1185s；test_lora_deepseek_v3_base_logprob_diff
# （est 1800）恰好落在 1.5 * est 上。因此每个文件在比例预算之上
# 再叠加同一份绝对松弛。
DERIVED_TIMEOUT_SLACK = 1800.0
DERIVED_TIMEOUT_FACTOR = 1.5


def derive_timeout_per_file(est_time: float) -> float:
    """根据单个文件的 est_time 推导超时上限，取比例与绝对两者的较大值。"""
    est = float(est_time)
    return max(est * DERIVED_TIMEOUT_FACTOR, est + DERIVED_TIMEOUT_SLACK)

评论区精华

超时推导公式的设计动机 (design): 采用 max(est * 1.5, est + 1800) 组合，并让 run_unittest_files 在 timeout_per_file=None 时按每个文件自己的 est_time 推导预算；后续提交 widen derived timeout 进一步放宽。
precision 基线 token 与 gated-model 读 token 的隔离 (security): 新增独立环境变量 SGLANG_PRECISION_HF_TOKEN，workflow 导出步骤、HfStoreConfig.from_env 报错信息与文档全部同步切换。
legacy suite 的 /rerun-test 可调度性回退 (design): 接受该回退：所有可调度的 CUDA suite（per-commit 与 scheduled）统一走 runner_configs.yml 单一来源，遗留注册项降级为非可调度并提示迁移。
nightly 与 per-commit 行为差异的开关设计 (design): 以 scheduled: true 作为统一开关，配套 job_timeout_minutes、run_timeout_minutes 区分 job 级与 run 级超时，避免在 per-commit 路径上引入夜间副作用。

风险与影响

风险：
1) 测试静默丢失风险：94 个文件的批量迁移中，若某个 register_cuda_ci 的 stage/runner_config 与 run_suite.py 中 NIGHTLY_SUITES 条目不匹配，测试将得不到合法 suite 校验保护（CUDA 之外的 backend 仍被 _SUITE_CHECKED_BACKENDS 排除在校验外），可能静默不跑；
2) --nightly 语义变化：CUDA 夜测 suite 改为按名称选取，--nightly flag 仅对 AMD/CPU/NPU 生效，旧脚本若沿用 --nightly + 新 suite 名组合可能选不到测试；
3) /rerun-test 能力回退：删除 _LEGACY_SUITE_TO_RUNNER_CONFIG 后，尚未迁移的 legacy suite（如 GB300 系列、部分 AMD）无法再通过 slash 命令单独重跑，排障效率下降；
4) 超时策略变化：derive_timeout_per_file 对短测试（est < 3600s）会给到明显更大的预算（est+1800），可能延长失败反馈时间，而对 est=0 的测试（如 test_custom_all_reduce 夜测注册 est_time=110）则相对安全；长测试（如 test_glm52_fp8 的 est_time=2880）所得预算低于旧版 --timeout-per-file 18000，存在超时风险；
5) 令牌环境变量切换：precision 基线从 HF_TOKEN_PRECISION_STORE/HF_TOKEN 切换到 SGLANG_PRECISION_HF_TOKEN，若 _pr-test-stage.yml 的导出步骤与 _store_token 读取不一致（如 secrets 未注入），基线读写会立即失败。
- 影响：影响范围集中在 CI 基础设施：所有 CUDA nightly/weekly 测试的调度路径（约 40+ 个测试文件、7 个 runner_config 机器池）从手写 workflow 迁移到统一 stage 管线，新增测试只需一次 register_cuda_ci 注册即可自动进入夜间队列，新增机器池只需在 runner_configs.yml 声明。对普通开发者，影响主要体现为测试注册 API 的格式变化（suite+nightly → stage+runner_config）；对 CI 维护者，消除了 nightly 与 per-commit 两套实现长期漂移的维护负担，并统一了分区计算、rust-ext 复用、metrics 上报等行为。团队协作上，后续调整夜间测试的机器选择、超时、并行度都只需改注册项或 _pr-test-stage.yml，不再需要编辑大型 workflow 文件。
- 风险标记：涉及 CI 核心调度路径, 94 文件批量迁移存在静默丢失风险, legacy suite 失去 /rerun-test 能力, 超时预算策略变化, token 环境变量切换

关联脉络

PR #34147 [AMD] [CI] Register the DeepSeek-V4-Pro-DSpark MI35x nightly job so its suite actually runs: 同为夜间 CI 编排修复（AMD nightly job 从未真正运行），与本 PR 统一夜间调度路径的主题一致，验证了 registry 覆盖不足会导致测试静默不跑的问题。
PR #34081 config: business code no longer reads the published ServerArgs: 同属"收敛到单一来源"的架构方向（配置读取统一到 runtime_context），与本 PR 将夜间 job 收敛到 runner_configs.yml 的单一事实来源理念一脉相承。
PR #34133 config: derive the runner's DCP topology from its ParallelState: 同为"去掉重复推导、统一派生"的重构模式，与本 PR 消除 nightly/weekly 手写 job 重复实现的思路一致。

#34186 [CI] Key scheduled CUDA suites by runner_config instead of hand-written jobs

执行摘要

CUDA 夜测迁移至 runner_config 注册式调度，统一走 `_pr-test-stage.yml`

实现拆解

评论区精华

风险与影响

关联 Issue

未识别关联 Issue

完整报告

参与讨论