feat(new-arch)：主窗口全功能增强（图标系统 + 全链路参数同步 + 服务输出统一解析 + Step12 分类浏览）

1. main_view.py：图标系统 + 全链路参数自动传导
   - 新增 _res() 解析项目根的相对路径，PyInstaller 打包后兼容 sys._MEIPASS。
   - 新增 QListWidgetItem / QMessageBox 导入，左侧导航列表支持右键菜单 + 错误弹窗。
   - ROUTES 12 条全部新增 icon 字段（"1.png" 等），侧边栏显示业务图标。
   - 新增 step_outputs 缓存机制：每个 step 完成后把 output_path 写入 self.step_outputs。
   - 新增 _sync_dependencies() 同步函数 + _safe_set_config() 包装器，
     按依赖图把上游产物推给下游 view：
       step1 → step6 water_mask_path
       step3 → step4 / step6 / step10 deglint_img_path / bsq_path
       step4 → step9 sampling_csv_path
       step5 → step6 csv_path
       step6 → step7 / step8 training_csv_path
       step8 → step9 models_dir（父目录）
       step9 → step11 prediction_csv_dir / prediction_csv_path（双推）
       step10 → step11 geotiff_dir / geotiff_path（双推）

2. services/step1-13：统一输出解析器集成
   - 新增 src/new/services/_output_resolver.py，提供 resolve_output_dir /
     copy_to_user_path / get_user_output_path / is_user_specified 四个共享工具。
   - 每个 service 把原有的私有 _resolve_xxx_dir 改为调用 resolve_output_dir，
     强制执行"用户优先"规则（用户指定 output_path 时用其父目录，否则用 work_dir/<subdir>）。
   - 用户指定文件名 vs 底层硬编码文件名的"事后劫持"通过 copy_to_user_path 完成
     （覆盖 step2、step4、step7、step8 等底层 step 不接受 output_path 关键字的步骤）。

3. views/step12_view.py：恢复 ImageCategoryTree + ImageViewerWidget 高级组件
   - 删掉精简版占位 Label，挂回旧版的 ImageCategoryTree（按"模型评估/光谱分析/
     统计图表/处理结果/含量分布图"五类自动归类工作目录下的图像文件）。
   - 挂回 ImageViewerWidget（滚轮缩放 0.1x-5x + 50ms 防抖 + FastTransformation/
     SmoothTransformation 智能切换 + Ctrl+Wheel + 工具栏）。
   - 扫描按钮接通 image_tree.scan_directory()，选中节点即时加载到 image_viewer。
   - 按钮样式切换为 ModernStylesheet（success/primary）统一视觉。

src/new/services/step10_service.py

@@ -38,6 +38,8 @@ from __future__ import annotations
 from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
+
 
 def _resolve_waterindex_csv(formula_csv_path: Optional[str], work_dir: str) -> str:
     """解析 waterindex.csv 路径（与 WaterIndexProcessor.__init__ 默认逻辑保持一致）"""
@@ -70,11 +72,19 @@ def _resolve_water_mask_path(water_mask_path: Optional[str], work_dir: str) -> O
     return None
 
 
-def _resolve_output_dir(output_dir: Optional[str], work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_dir / work_dir 计算水色指数反演结果输出目录"""
-    if output_dir:
-        return Path(output_dir)
-    return Path(work_dir) / "10_WaterIndex_Images"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_dir / work_dir 计算水色指数反演结果输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_dir 时直接用其值
+    （step10 的 output_dir 本身就是一个目录），否则用 work_dir/10_WaterIndex_Images 默认。
+
+    注意：step10 与其他步骤不同——output_dir 直接表示目录而非文件路径，
+    所以使用 Path(user_path) 而非 .parent。
+    """
+    user_path = get_user_output_path(config, "output_dir", "output_path")
+    if user_path:
+        return Path(user_path), "user"
+    return Path(work_dir) / "10_WaterIndex_Images", "default"
 
 
 def execute_step10(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -97,7 +107,7 @@ def execute_step10(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     enabled: bool = bool(config.get("enabled", True))
     work_dir: str = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_path = _resolve_output_dir(output_dir, work_dir)
+    output_path, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "watercolor_inversion"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------

src/new/services/step11_service.py

@@ -51,12 +51,22 @@ from __future__ import annotations
 from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
-def _resolve_output_dir(output_dir: Optional[str], work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_dir / work_dir 计算专题图输出目录"""
-    if output_dir:
-        return Path(output_dir)
-    return Path(work_dir) / "11_Thematic_Map"
+
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_dir / work_dir 计算专题图输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_dir 时直接用其值
+    （step11 的 output_dir 本身就是一个目录），否则用 work_dir/11_Thematic_Map 默认。
+
+    注意：step11 与其他步骤不同——output_dir 直接表示目录而非文件路径，
+    所以使用 Path(user_path) 而非 .parent。
+    """
+    user_path = get_user_output_path(config, "output_dir", "output_path")
+    if user_path:
+        return Path(user_path), "user"
+    return Path(work_dir) / "11_Thematic_Map", "default"
 
 
 def _resolve_csv_paths(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> List[Path]:
@@ -209,7 +219,7 @@ def execute_step11(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_dir: str = config.get("output_dir") or ""
     work_dir: str = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_path = _resolve_output_dir(output_dir, work_dir)
+    output_path, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "make_thematic_map"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------

src/new/services/step12_service.py

@@ -48,11 +48,22 @@ from __future__ import annotations
 from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
-def _resolve_output_dir(output_dir: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    if output_dir:
-        return Path(output_dir)
-    return Path(work_dir) / "14_visualization"
+
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_dir / work_dir 计算可视化输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_dir 时直接用其值
+    （step12 的 output_dir 本身就是一个目录），否则用 work_dir/14_visualization 默认。
+
+    注意：step12 与其他步骤不同——output_dir 直接表示目录而非文件路径，
+    所以使用 Path(user_path) 而非 .parent。
+    """
+    user_path = get_user_output_path(config, "output_dir", "output_path")
+    if user_path:
+        return Path(user_path), "user"
+    return Path(work_dir) / "14_visualization", "default"
 
 
 def _resolve_models_dir(work_dir: str, models_dir: str | None) -> str:
@@ -170,7 +181,7 @@ def execute_step12(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     gen_glint = bool(config.get("generate_glint_previews", True))
     gen_sampling = bool(config.get("generate_sampling_maps", True))
 
-    output_path = _resolve_output_dir(output_dir, work_dir)
+    output_path, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "viz_generate"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------

src/new/services/step13_service.py

@@ -53,12 +53,22 @@ import os
 from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, Optional
 
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
-def _resolve_output_dir(output_dir: Optional[str], work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_dir / work_dir 计算 Word 报告输出目录"""
-    if output_dir:
-        return Path(output_dir)
-    return Path(work_dir) / "14_visualization"
+
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_dir / work_dir 计算 Word 报告输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_dir 时直接用其值
+    （step13 的 output_dir 本身就是一个目录），否则用 work_dir/14_visualization 默认。
+
+    注意：step13 与其他步骤不同——output_dir 直接表示目录而非文件路径，
+    所以使用 Path(user_path) 而非 .parent。
+    """
+    user_path = get_user_output_path(config, "output_dir", "output_path")
+    if user_path:
+        return Path(user_path), "user"
+    return Path(work_dir) / "14_visualization", "default"
 
 
 def _apply_ai_env(config: Dict[str, Any]) -> None:
@@ -117,7 +127,7 @@ def execute_step13(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     ).strip()
     enabled: bool = bool(config.get("enabled", True))
 
-    output_path = _resolve_output_dir(output_dir, work_dir)
+    output_path, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "generate_word_report"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------

src/new/services/step1_service.py

@@ -35,6 +35,7 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.water_mask_step import WaterMaskStep
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified
 
 
 def _resolve_mode(config: Dict[str, Any]) -> str:

src/new/services/step2_service.py

@@ -39,13 +39,21 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.glint_detection_step import GlintDetectionStep
+from src.new.services._output_resolver import (
+    copy_to_user_path,
+    get_user_output_path,
+    is_user_specified,
+    resolve_output_dir,
+)
 
 
-def _resolve_glint_dir(output_path: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_path / work_dir 计算耀斑检测输出目录"""
-    if output_path:
-        return Path(output_path).parent
-    return Path(work_dir) / "2_Glint_Detection"
+def _resolve_glint_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算耀斑检测输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时用其父目录，
+    否则用 work_dir/2_Glint_Detection 默认。
+    """
+    return resolve_output_dir(config, work_dir, "2_Glint_Detection", "output_path", "output_dir")
 
 
 def _clean_int_param(value: Any, default: int = 0) -> int | None:
@@ -77,7 +85,7 @@ def execute_step2(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path = config.get("output_path")
     work_dir = config.get("work_dir") or "."
 
-    glint_dir = _resolve_glint_dir(output_path, work_dir)
+    glint_dir, _source = _resolve_glint_dir(config, work_dir)
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------
     if not enabled:
@@ -103,13 +111,14 @@ def execute_step2(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         }
 
     # ---------- 构建底层 kwargs（可选字段：None 一律不传，让底层走默认） ----------
+    # 注意：GlintDetectionStep.run 不接受 output_path 关键字——它只接收 glint_dir；
+    # 用户指定的文件名将通过下文的 copy_to_user_path 事后劫持拷贝。
     kwargs: Dict[str, Any] = {
         "img_path": img_path,
         "glint_wave": glint_wave,
         "method": method,
         "water_mask_path": water_mask_path,
         "glint_dir": glint_dir,
-        "output_path": output_path,
         "callback": None,  # 日志由 main_view 统一接管
     }
 
@@ -162,6 +171,15 @@ def execute_step2(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
             "mode": method,
         }
 
+    # ---------- 事后劫持：用户指定文件名 vs 底层硬编码文件名 ----------
+    # 旧版 GlintDetectionStep.run 只接受 glint_dir 不接受确切文件名，
+    # 所以用户浏览时输入的 output_path 在算法内部被忽略；这里事后把
+    # 硬编码的 result_path 拷贝/重命名到 user_path。
+    user_path = config.get("output_path")
+    if user_path:
+        result_path = copy_to_user_path(result_path, user_path)
+        p = Path(result_path)  # 同步刷新 p 给最后的 return 用
+
     return {
         "status": "completed",
         "output_path": str(p).replace("\\", "/"),

src/new/services/step3_service.py

@@ -43,14 +43,23 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.glint_removal_step import GlintRemovalStep
+from src.new.services._output_resolver import (
+    copy_to_user_path,
+    get_user_output_path,
+    is_user_specified,
+    resolve_output_dir,
+)
 
 
-def _resolve_dirs(output_path: str | None, work_dir: str) -> tuple[Path, Path]:
-    """根据 output_path / work_dir 计算 (deglint_dir, water_mask_dir)"""
-    if output_path:
-        deglint_dir = Path(output_path).parent
-    else:
-        deglint_dir = Path(work_dir) / "3_Deglint"
+def _resolve_dirs(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, Path]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算 (deglint_dir, water_mask_dir)
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时用其父目录，
+    否则用 work_dir/3_Deglint 默认。
+    """
+    deglint_dir, _source = resolve_output_dir(
+        config, work_dir, "3_Deglint", "output_path", "output_dir"
+    )
     water_mask_dir = Path(work_dir) / "1_water_mask"
     return deglint_dir, water_mask_dir
 
@@ -124,7 +133,7 @@ def execute_step3(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path = config.get("output_path")
     work_dir = config.get("work_dir") or "."
 
-    deglint_dir, water_mask_dir = _resolve_dirs(output_path, work_dir)
+    deglint_dir, water_mask_dir = _resolve_dirs(config, work_dir)
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------
     if not enabled:
@@ -150,6 +159,8 @@ def execute_step3(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         }
 
     # ---------- 构建底层 kwargs ----------
+    # 注意：GlintRemovalStep.run 不接受 output_path 关键字——它只接收 deglint_dir；
+    # 用户指定的文件名将通过下文的 copy_to_user_path 事后劫持拷贝。
     method_kwargs = _build_method_kwargs(method, config)
     kwargs: Dict[str, Any] = {
         "img_path": img_path,
@@ -159,7 +170,6 @@ def execute_step3(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         "interpolation_method": interpolation_method,
         "deglint_dir": deglint_dir,
         "water_mask_dir": water_mask_dir,
-        "output_path": output_path,
         "callback": None,  # 日志由 main_view 统一接管
     }
     kwargs.update(method_kwargs)
@@ -199,6 +209,16 @@ def execute_step3(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
             "mode": method,
         }
 
+    # ---------- 事后劫持：用户指定文件名 vs 底层硬编码文件名 ----------
+    # 旧版 GlintRemovalStep.run 只接受 deglint_dir 不接受确切文件名；
+    # 用户浏览指定的 .bsq 文件名被底层忽略（同时 .hdr 头文件也按硬编码名生成）。
+    # 这里事后把 result_path 拷贝/重命名到 user_path，copy_to_user_path
+    # 会自动处理 .hdr / .HDR 伴随文件。
+    user_path = config.get("output_path")
+    if user_path:
+        result_path = copy_to_user_path(result_path, user_path)
+        p = Path(result_path)
+
     return {
         "status": "completed",
         "output_path": str(p).replace("\\", "/"),

src/new/services/step4_service.py

@@ -38,13 +38,21 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.prediction_step import PredictionStep
+from src.new.services._output_resolver import (
+    copy_to_user_path,
+    get_user_output_path,
+    is_user_specified,
+    resolve_output_dir,
+)
 
 
-def _resolve_output_dir(output_path: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_path / work_dir 计算采样点输出目录"""
-    if output_path:
-        return Path(output_path).parent
-    return Path(work_dir) / "4_Sampling"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算采样点输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时用其父目录，
+    否则用 work_dir/4_Sampling 默认。
+    """
+    return resolve_output_dir(config, work_dir, "4_Sampling", "output_path", "output_dir")
 
 
 def execute_step4(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -67,7 +75,7 @@ def execute_step4(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path = config.get("output_path")
     work_dir = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_dir = _resolve_output_dir(output_path, work_dir)
+    output_dir, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "adaptive" if use_adaptive_sampling else "fixed"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------
@@ -138,6 +146,14 @@ def execute_step4(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
             "mode": mode,
         }
 
+    # ---------- 事后劫持：用户指定文件名 vs 底层硬编码文件名 ----------
+    # PredictionStep.generate_sampling_points 内部按 sampling_spectra.csv 硬编码；
+    # 用户浏览指定的文件名在算法内部被忽略。
+    user_path = config.get("output_path")
+    if user_path:
+        result_path = copy_to_user_path(result_path, user_path)
+        p = Path(result_path)
+
     return {
         "status": "completed",
         "output_path": str(p).replace("\\", "/"),

src/new/services/step5_service.py

@@ -33,13 +33,21 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.data_preparation_step import DataPreparationStep
+from src.new.services._output_resolver import (
+    copy_to_user_path,
+    get_user_output_path,
+    is_user_specified,
+    resolve_output_dir,
+)
 
 
-def _resolve_output_dir(output_path: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_path / work_dir 计算清洗后 CSV 输出目录"""
-    if output_path:
-        return Path(output_path).parent
-    return Path(work_dir) / "5_Data_Cleaning"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算清洗后 CSV 输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时用其父目录，
+    否则用 work_dir/5_Data_Cleaning 默认。
+    """
+    return resolve_output_dir(config, work_dir, "5_Data_Cleaning", "output_path", "output_dir")
 
 
 def execute_step5(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -57,7 +65,7 @@ def execute_step5(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path = config.get("output_path")
     work_dir = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_dir = _resolve_output_dir(output_path, work_dir)
+    output_dir, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "csv_clean"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------
@@ -128,6 +136,14 @@ def execute_step5(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
             "mode": mode,
         }
 
+    # ---------- 事后劫持：用户指定文件名 vs 底层硬编码文件名 ----------
+    # process_csv 内部硬编码输出文件名 processed_data.csv，
+    # 用户浏览指定的文件名（无论是 .csv 还是别的格式）被底层忽略。
+    user_path = config.get("output_path")
+    if user_path:
+        result_path = copy_to_user_path(result_path, user_path)
+        p = Path(result_path)
+
     return {
         "status": "completed",
         "output_path": str(p).replace("\\", "/"),

src/new/services/step6_service.py

@@ -39,13 +39,23 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.data_preparation_step import DataPreparationStep
+from src.new.services._output_resolver import (
+    copy_to_user_path,
+    get_user_output_path,
+    is_user_specified,
+    resolve_output_dir,
+)
 
 
-def _resolve_output_dir(output_path: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_path / work_dir 计算 training_spectra.csv 输出目录"""
-    if output_path:
-        return Path(output_path).parent
-    return Path(work_dir) / "6_Spectral_Feature_Extraction"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算 training_spectra.csv 输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时用其父目录，
+    否则用 work_dir/6_Spectral_Feature_Extraction 默认。
+    """
+    return resolve_output_dir(
+        config, work_dir, "6_Spectral_Feature_Extraction", "output_path", "output_dir"
+    )
 
 
 def execute_step6(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -69,7 +79,7 @@ def execute_step6(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path = config.get("output_path")
     work_dir = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_dir = _resolve_output_dir(output_path, work_dir)
+    output_dir, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "extract_spectra"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------
@@ -163,6 +173,14 @@ def execute_step6(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
             "mode": mode,
         }
 
+    # ---------- 事后劫持：用户指定文件名 vs 底层硬编码文件名 ----------
+    # extract_training_spectra 内部硬编码输出文件名 training_spectra.csv，
+    # 用户浏览指定的文件名在算法内部被忽略。
+    user_path = config.get("output_path")
+    if user_path:
+        result_path = copy_to_user_path(result_path, user_path)
+        p = Path(result_path)
+
     return {
         "status": "completed",
         "output_path": str(p).replace("\\", "/"),

src/new/services/step7_service.py

@@ -35,13 +35,19 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
 from src.core.steps.data_preparation_step import DataPreparationStep
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
 
-def _resolve_output_dir(output_file: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_file / work_dir 计算 indices CSV 输出目录"""
-    if output_file:
-        return Path(output_file).parent
-    return Path(work_dir) / "7_Water_Quality_Indices"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_file / output_path / work_dir 计算 indices CSV 输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——step7 旧 panel 字段是 output_file，
+    新架构保留 output_path 兼容性，按优先级回退。
+    """
+    return resolve_output_dir(
+        config, work_dir, "7_Water_Quality_Indices",
+        "output_file", "output_path", "output_dir",
+    )
 
 
 def execute_step7(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -61,7 +67,7 @@ def execute_step7(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_file: Optional[str] = config.get("output_file")
     work_dir: str = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_dir = _resolve_output_dir(output_file, work_dir)
+    output_dir, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "calc_indices"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------

src/new/services/step8_service.py

@@ -38,13 +38,23 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
 from src.core.steps.modeling_step import ModelingStep
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
 
-def _resolve_output_dir(output_path: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_path / work_dir 计算模型保存目录"""
-    if output_path:
-        return Path(output_path)
-    return Path(work_dir) / "8_Supervised_Model_Training"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算模型保存目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时直接用其值
+    （因为 step8 的 output_path 是一个目录，不是文件），
+    否则用 work_dir/8_Supervised_Model_Training 默认。
+
+    注意：step8 与其他步骤不同——output_path 直接表示目录而非文件路径，
+    所以使用 Path(user_path) 而非 .parent。
+    """
+    user_path = get_user_output_path(config, "output_path", "output_dir")
+    if user_path:
+        return Path(user_path), "user"
+    return Path(work_dir) / "8_Supervised_Model_Training", "default"
 
 
 def execute_step8(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -67,7 +77,7 @@ def execute_step8(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path: Optional[str] = config.get("output_path")
     work_dir: str = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_dir = _resolve_output_dir(output_path, work_dir)
+    output_dir, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "train_ml"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------

src/new/services/step9_service.py

@@ -41,14 +41,22 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict
 
 from src.core.steps.prediction_step import PredictionStep
+from src.new.services._output_resolver import get_user_output_path, is_user_specified, resolve_output_dir
 
 
-def _resolve_output_dir(output_path: str | None, work_dir: str) -> Path:
-    """根据 output_path / work_dir 计算预测结果输出目录"""
-    if output_path:
-        return Path(output_path)
-    # 与旧 pipeline 一致：prediction_dir / 9_ML_Prediction
-    return Path(work_dir) / "prediction" / "9_ML_Prediction"
+def _resolve_output_dir(config: Dict[str, Any], work_dir: str) -> tuple[Path, str]:
+    """根据 output_path / work_dir 计算预测结果输出目录
+
+    使用共享解析器强制执行"用户优先"规则——用户指定 output_path 时直接用其值
+    （step9 的 output_path 本身就是一个目录，非文件），否则用 work_dir 默认路径。
+
+    注意：step9 与其他步骤不同——output_path 直接表示目录而非文件路径，
+    所以使用 Path(user_path) 而非 .parent。
+    """
+    user_path = get_user_output_path(config, "output_path", "output_dir")
+    if user_path:
+        return Path(user_path), "user"
+    return Path(work_dir) / "prediction" / "9_ML_Prediction", "default"
 
 
 def execute_step9(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
@@ -69,7 +77,7 @@ def execute_step9(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     output_path: str = config.get("output_path")
     work_dir: str = config.get("work_dir") or "."
 
-    output_dir = _resolve_output_dir(output_path, work_dir)
+    output_dir, _source = _resolve_output_dir(config, work_dir)
     mode = "predict_ml"
 
     # ---------- 提前失败检查 ----------