feat(cluster): clusters/ 默认改用硬链接，便于直接在 runs/ 下继续分子类

软链接记的是绝对路径，从服务器拷到本机后全部失效，也不便于直接在 runs/ 下整理。
硬链接不占额外磁盘却表现得和真实文件一样：看图软件能开、可以随意挪动、建子目录
继续分子类，整个目录拷到别的机器也不会断链。

- 新增 link_mode: hard（默认）/ sym / copy；跨文件系统时 hard 自动退回软链并警告
- 落盘后打印各方式的条目数，便于确认实际用的是哪种
- export_clusters.py 适配硬链接：条目本身就是原图，但路径在 runs/ 下、名字还带
  0125_ 排序前缀。按 inode 反查 assignments.csv 还原原图路径，这样导出的文件名与
  --prefix-parent 才能拿到真正的来源目录；查不到则剥掉前缀后用文件名索引兜底

实测：14,579 张跑聚类后 clusters/ 全为硬链接（nlink=2、可直接打开）；
把簇改名、建子目录挪图后再导出，排序前缀已剥除、来源目录正确还原为「反面纵黑点」，
120 张内容与原图逐字节一致。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

scripts/cluster_unlabeled.py

@@ -20,10 +20,12 @@ from __future__ import annotations
 
 import argparse
 import csv
+import errno
 import json
+import os
 import shutil
 import sys
-from collections import defaultdict
+from collections import Counter, defaultdict
 from pathlib import Path
 
 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
@@ -159,10 +161,14 @@ def write_outputs(cfg, work_dir, metas, result, num_clusters, stability):
 
     link_limit = int(cfg.get("link_limit", 300))
     preview_count = int(cfg.get("preview_count", 25))
+    link_mode = str(cfg.get("link_mode", "hard")).lower()
+    if link_mode not in LINK_MODES:
+        raise ValueError(f"未知 link_mode: {link_mode}，可选 {LINK_MODES}")
     clusters_dir = work_dir / "clusters"
     if clusters_dir.exists():
         shutil.rmtree(clusters_dir)
 
+    used_modes: Counter[str] = Counter()
     order = sorted(range(len(metas)), key=lambda i: distances[i])  # 离质心近的排前面
     per_cluster: dict[int, list[int]] = defaultdict(list)
     for index in order:
@@ -177,9 +183,19 @@ def write_outputs(cfg, work_dir, metas, result, num_clusters, stability):
             source = Path(metas[index]["path"]).resolve()
             link = target / f"{rank:04d}_{source.stem}{source.suffix}"
             if not link.exists():
-                link.symlink_to(source)
+                used_modes[make_link(source, link, link_mode)] += 1
         save_preview(work_dir / f"cluster_{cluster:02d}_preview.png", metas, indices[:preview_count])
 
+    if used_modes:
+        detail = "、".join(f"{mode} {count}" for mode, count in sorted(used_modes.items()))
+        logger.info("clusters/ 下的条目：%s", detail)
+        if link_mode == "hard" and used_modes.get("sym"):
+            logger.warning(
+                "有 %d 个条目跨文件系统、退回了软链——这些在别的机器上会断链，"
+                "可改用 link_mode: copy，或让 runs/ 与数据同盘",
+                used_modes["sym"],
+            )
+
     if cfg.get("scatter", {}).get("enabled", True) and result.points is not None:
         scatter_path = work_dir / "cluster_scatter.png"
         save_scatter(scatter_path, result, cfg)
@@ -380,6 +396,38 @@ def warn_misplaced_keys(cfg, method: str) -> None:
         logger.info("当前 method=%s，`simclr:` 段下的配置不会生效", method)
 
 
+LINK_MODES = ("hard", "sym", "copy")
+
+
+def make_link(source: Path, destination: Path, mode: str) -> str:
+    """在 clusters/ 里放一份指向原图的条目，返回实际用的方式。
+
+    默认硬链接：不占额外磁盘，但表现得和真实文件一模一样——看图软件、文件管理器、
+    以及在 runs/ 下直接继续分子类的工具都能正常处理，把整个目录拷到别的机器上
+    也不会变成断链（软链会，因为它记的是绝对路径）。
+
+    代价是硬链接必须与源文件同一个文件系统；跨盘时自动降级并说明原因。
+    另外硬链接和原图是同一份数据，**在 clusters/ 里改图会改到原图**，只挪动、
+    删除条目则不影响原图。
+    """
+    if mode == "sym":
+        destination.symlink_to(source)
+        return "sym"
+    if mode == "copy":
+        shutil.copy2(source, destination)
+        return "copy"
+
+    try:
+        os.link(source, destination)
+        return "hard"
+    except OSError as exc:
+        if exc.errno != errno.EXDEV:
+            raise
+        # 跨文件系统只能退回软链；这时拷到别的机器上会断链，用 export_clusters.py 重定位
+        destination.symlink_to(source)
+        return "sym"
+
+
 def sweep_clusters(embeddings, spec: str, cluster_kwargs: dict) -> None:
     """扫一遍簇数，同时看轮廓系数和换种子的稳定性。
 
@@ -527,7 +575,7 @@ def main() -> int:
         torch.save({"embeddings": embeddings, "metas": metas}, work_dir / "features.pt")
 
     write_outputs(cfg, work_dir, metas, result, num_clusters, stability)
-    logger.info("结果已写入 %s（clusters/ 下是按簇建的软链目录，直接翻图即可核对）", work_dir)
+    logger.info("结果已写入 %s（clusters/ 下按簇分好，直接翻图即可核对与调整）", work_dir)
     for index, size in enumerate(result.sizes):
         mean_distance = float(result.distances[result.labels == index].mean()) if size else float("nan")
         logger.info("  cluster_%02d  %6d 张  平均距质心 %.3f", index, size, mean_distance)