用途：针对已有 NVFLARE 作业，在隔离、可复现的候选改动下改进可测量的优化目标，由 campaign runner 维护最佳源码、比较预算、指标语义、状态与证据。不适用于代码转换、仅诊断或与 NVFLARE 无关的工作。
主要能力：提供 run_job_campaign.py（campaign 生命周期）、campaign_guard.py（只读账本诊断）、plot_progress.py（进度绘图）、job_importer.py（导入库，非独立 CLI）。支持 initialize、prepare、evaluate、record、abandon、suggest、status 等动作，输出 JSON 信封并持久化 autofl.yaml、results.tsv、状态、候选清单与报告。
使用方式：需提供已有 job.py、优化目标或指标，以及 sim、poc 或 prod 环境。初始化示例：python "$RUNNER" initialize ./job.py [--metric <metric>] --env <sim|poc|prod> [--max-candidates <n>]。随后 prepare 候选、仅编辑返回的候选源码目录，再 evaluate。仿真直接执行；POC/生产仅验证并物化，需人工明确授权后使用标准 nvflare job 命令提交并 record。
适用场景：仿真、POC 或生产中的 NVFLARE 作业指标优化，支持有界候选数（--max-candidates）或无上限持续 campaign。
限制：导入器仅静态解析受支持的 Recipe 与 FedJob 模式，动态 Python 与不支持的嵌套 recipe 会失败关闭；候选源码以 runner 主机权限运行，需使用一次性容器或专用 VM；POC/生产提交可能产生计算成本、暴露给真实客户端且不可撤销，必须逐次人工授权；单次或有噪声的 campaign 不足以证明稳健性。缺失事实暂未提供。