想试生物年龄工具，先别把自己的体检单传上去。我们用 pyaging 官方血液化学教程里的 30 条公开 NHANES IV 示例，跑了一次只输出汇总数字的实验。你可以先看结果，再决定要不要自己复跑。这个过程不需要自己的检测数据，也不会给任何人出具生物年龄报告。
我对了试跑脚本和三次 GitHub Actions 记录。前两次失败留下的线索，比一张成功截图更能帮后来的人避坑。
先看这次真正跑出的结果
成功运行记录里的输入是工具教程使用的 30 条公开样本。脚本固定 pyaging==0.5.2，只保存样本数和三个指标的中位数，不导出逐人结果。
| 指标 | 这批公开样本的输出中位数 | 阅读时要记住 |
|---|---|---|
| PhenoAge | 54.64 | 这是模型分数，未对任何访客做检测 |
| KDM Age | 42.89 | 与 PhenoAge 用了不同计算方法，两个数不能直接当作疗效前后对比 |
| Homeostatic dysregulation | 3.28 | 这个指标的数值不能写成“3.28 岁” |
这些数字回答的是软件能否在固定示例上跑出结果。它们回答不了某个人还能活多久，也不能证明某种饮食、药物或补剂延长了寿命。想研究模型本身，可以沿着完整项目页查看固定版本、原始代码和运行记录。
两次失败发生在哪里
第一次，我们按示例线索取 v0.3.1 数据，下载时发现公开样本仓库没有这个标签。运行记录是红色的，没有科学结果。第二次改成 v0.5.2，样本下来了，三个时钟的权重却没有共同可用的同名标签，这次也失败了。
第三次把示例数据和权重固定到共同存在的 v0.5.1，软件包仍用 pyaging==0.5.2，才得到了上面的聚合输出。当前自动任务保留了这组版本，也检查样本必须恰好是 30 条。上游数据或依赖以后若变了，任务会报错，不会临时换一批数据继续给你一个貌似正常的数。
没有编程经验，怎样自己复跑
不想操作 GitHub，看到这里和上面的成功记录已经足够了解本次结果。想独立复现，可以照下面的顺序做。我们的仓库是公开的，但访客只有阅读权限，仅登录 GitHub 后直接打开我们的 Actions 页面，并不会获得“Run workflow”按钮。GitHub 的手动运行说明要求仓库写入权限。
- 登录 GitHub，打开 BioAI-Content-Hub 仓库，点击右上角 Fork，在自己的账号下创建副本。
- 进入自己副本的 Actions 页面。如果 GitHub 提示工作流未启用，先按提示启用。GitHub 默认不会在新 fork 中直接运行工作流。
- 在左侧找到 Public-data pyaging project demo，点 Run workflow，选择默认分支后运行。只运行这一项即可，不用上传化验单，也不用填 API Key。
- 等绿色勾出现，打开该次运行底部的 Artifacts，下载名称以
pyaging-public-summary开头的文件。里面应看到sample_count为 30，以及clock_results下的三个中位数。工件只保留一段时间，过期就重新运行。
如果出现红色叉，先点进失败步骤看是下载、安装还是结果校验出了问题。失败没有可解释的模型结果，不要拿先前的数字冒充这次输出。GitHub 托管运行器使用时间可能受你账号的额度和平台规则影响；这套流程不会占用我们自己的服务器，也不需要你购买检测服务。
如果照做后仍卡住，欢迎用中文复现反馈表告诉我们卡在哪一步、对应的公开运行链接是什么。请不要贴体检单、个人健康信息、密钥或完整日志。公开反馈可帮助我们更正文中的步骤；反馈条数不能代表阅读量。
这篇内容接下来怎么用
对开发者来说，最实在的下一步是把这套固定版本流程在自己的 fork 上跑绿，再研究 pyaging 的其他时钟和输入格式。对普通读者，上面的三个数已经够说明一个边界。公开样本试跑值得学习，拿它给自己算寿命则没有依据。
本站继续记录开源工具的真实安装、输入和失败，已测试与未测试的项目分开放在研究工具导航。本文由 Codex 辅助整理，网站在合并后由 GitHub Actions 自动构建发布。数字、版本与失败经过可沿上面的公开运行记录逐项核对；这是一篇软件复现教程，非医疗建议。