M2_UGL_1 跑完 Cell 8 后 Regenerated Chart V2 是空白图，Cell 13 还报 datetime64 不能 sum

为什么 Regenerated Chart V2 会显示空白且报日期求和错误

这个问题大概率出在代码更新后的类型兼容性上。根据我的排查，执行 Cell 8 进行反馈整合和代码更新后，生成的图表对象虽然创建了，但里面根本没有 plot 数据，导致最后出来的图是空的。最让人头疼的是 Cell 13 的那个报错，这显然是因为代码尝试对 datetime64 类型的数据进行 sum 求和操作，而 Pandas 或 NumPy 根本不支持这种操作。

我尝试了刷新 Notebook 并且重新运行，甚至尝试还原到最初的版本，但这个 datetime64 的报错依然存在，说明不是简单的缓存问题，而是代码逻辑在特定环境下触发了 Bug。

怎么解决这个报错

目前在社区里看到最有效的临时方案是更换模型。如果你的生成模型和反思模型配置不对，很容易在代码迭代时产生这种低级类型错误。

你可以尝试把生成模型和反思模型分别切换到 GPT-4.1-mini 和 GPT-4.1，这样在执行 Cell 8 后的代码更新阶段，模型生成的代码质量会更高，能够避开对日期类型进行求和的逻辑错误，从而正常绘制出 Regenerated Chart V2。

如果你在运行过程中依然遇到这个问题，可以检查一下你的 M2_UGL_1_v2.ipynb 文件版本，因为这是一个 ungraded lab，代码版本更新频繁，建议确认是否使用了最新的 Notebook 镜像。

具体的排查路径和坑点

如果你也遇到了同样的问题，可以按照这个顺序对齐：

1. 检查 Cell 8 执行结果： 看看 Regenerated Chart V2 是否为空白。如果是，不要强行往下跑，因为 Cell 13 几乎百分之百会报错。
2. 核对报错信息： 确认报错是否为 datetime64 type does not support sum operations。
3. 尝试模型回退/升级： 检查当前使用的模型版本。如果是在用较低版本的模型，尝试切换到 GPT-4.1 系列。
4. 验证代码逻辑： 检查 run_workflow() 产生的代码。有反馈说第一次起草的代码能跑通且图表正常，但通过 run_workflow() 迭代后的代码反而质量下降，导致了这次的崩溃。

总之，这次的问题核心在于模型在进行代码“优化”时，错误地给日期列执行了求和操作。在官方修复代码之前，换模型是最高效的绕路方法。