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# Raw Action Trajectory Viewer Implementation Plan
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> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
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**Goal:** 在可交互 MuJoCo 仿真窗口中，把 rollout 导出的 raw EE action 轨迹用红色轨迹标出来并启动仿真供人工查看。
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**Architecture:** 读取已有 trajectory artifact 中的 raw_action / step 数据，生成左右臂末端轨迹点，并在 viewer 渲染循环中持续注入红色 marker。实现尽量独立为一个可复用的小脚本，避免影响训练/评估主路径。
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**Tech Stack:** Python, NumPy, MuJoCo viewer, unittest/mock.
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### Task 1: 抽取 raw_action 轨迹并生成可视化点集
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- [ ] 写失败测试，验证从 trajectory.npz 提取左右臂轨迹点
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- [ ] 实现最小 helper
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- [ ] 运行测试确认通过
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### Task 2: 在 viewer 中渲染红色轨迹并支持交互查看
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- [ ] 写失败测试，验证 marker 配置/调用
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- [ ] 实现 viewer 可视化脚本
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- [ ] 运行测试确认通过
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### Task 3: 启动真实仿真窗口供人工查看
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- [ ] 用现有 trajectory artifact 启动 viewer
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- [ ] 确认窗口可交互、红线出现
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- [ ] 向用户汇报启动方式与脚本路径
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