把实验台接入云端，保留工程上下文

实验台上的每一次成功都依赖具体条件：接线方式、仪器量程、工具链版本，以及设备在上一次测试后的状态。接入云端时，这些工程上下文也要一并保留。

自动化也要留下工程前提

一个过度简化的界面看起来容易使用，却可能把关键前提藏进脚本、环境变量或某台长期在线的电脑。系统越“自动”，故障时就越难解释。

资源页直接显示设备可用性、工作区完整性、探针匹配情况和执行依赖。用户按任务需要查看细节，系统保留完整记录。

设备差异留在资源层，任务入口显示当前执行需要的能力和状态。

个人实验台默认由一个人维护上下文。共享平台必须把这种上下文变成可传递的事实：资源身份、占用关系、任务来源、观察时间与执行证据。

工程师可以换一台电脑继续任务，智能体也能在受控条件下执行。结果异常时，团队从同一个入口查看资源状态和执行记录，无需依赖某个人回忆当时的现场。

Web 用于观察与协作，CLI 用于自动化和精确操作，API 用于系统集成。三个入口读取同一份资源身份、任务状态和证据模型。

某项事实尚未取得时，界面显示 unavailable 或 partial，并给出最近观察时间。缺失项保持缺失，不用缓存、推测或装饰性指标填空。

平台减少重复搭台和环境漂移，同时保留设备状态与执行记录。工程师和智能体可以基于同一份实机证据继续判断。

实验台接入云端后，更多人和智能体可以在明确边界内使用同一套硬件资源。