协变量支持现状

API 接受协变量，把它们对齐到清洗后的序列，并逐列说明是否交给了模型。模型（hora-1.0）目前不使用协变量：不会把任何列交给模型，通过下文数据检查的列都报告 reason: "model_unsupported"。某一列是否真正交给了模型，以响应中的逐列报告为准。预测结果始终照常返回。协变量是否提升精度取决于数据，请用自己的数据回测评估。

1. 两类协变量

历史协变量：series 行上额外的数值字段，与历史 y 同步记录（例如历史温度或工况）。
未来协变量：同时出现在 future_covariates 中的列，每个预测时间点一行（例如节假日、排班计划或已发布的天气预报）。未来列在 series 行上也必须有历史值。

forecast-with-covariates.json

{
"model": "hora-1.0",
"h": 2,
"freq": "1h",
"series": [
  {"unique_id": "meter-001", "ds": "2026-09-01T00:00:00Z", "y": 120.5, "temperature": 27.4, "is_holiday": 0},
  {"unique_id": "meter-001", "ds": "2026-09-01T01:00:00Z", "y": 118.2, "temperature": 26.9, "is_holiday": 0}
],
"future_covariates": [
  {"unique_id": "meter-001", "ds": "2026-09-01T02:00:00Z", "temperature": 26.5},
  {"unique_id": "meter-001", "ds": "2026-09-01T03:00:00Z", "temperature": 26.1}
]
}

2. 规则与拒绝

输入	行为
`future_covariates` 行里含 `y`	422 `FUTURE_COVARIATES_INVALID`。
`future_covariates` 的列在 `series` 行上不存在	422 `COVARIATE_COLUMN_MISMATCH`，`details.future_only` 列出这些列。
协变量列超过 8 列	422 `VALIDATION_ERROR`，带 `details.covariates` 与 `details.max_covariates`。
非数值列（布尔按 0/1 计）	不使用，报告 `non_numeric`。
长缺口，或未来值没有覆盖每个预测时间点	不使用，报告 `data_incomplete`。
短缺口（不超过策略的短缺口上限）	`clean_exog` 为 `true`（默认）时线性填补；`clean_exog: false` 时任何缺口都会使该列 `data_incomplete`。
`options.cleaning.preset: "raw"`	不对齐协变量，每列报告 `raw_preset`。

协变量完全跟随目标列：时间戳对齐、重复处理和分段都与 y 相同；除上面的短缺口填补外不做任何修复。

3. 读取报告

实体带协变量列时，对应的 model_input[] 条目会带 covariates[]。目前任何模型的报告都是这样：

model-input-covariates.json

{
"unique_id": "meter-001",
"covariates_used": false,
"covariates": [
  {"name": "temperature", "role": "future", "used": false, "reason": "model_unsupported"},
  {"name": "is_holiday", "role": "past", "used": false, "reason": "model_unsupported"}
]
}

将来某个模型开始使用协变量后，交给模型的列会报告 used: true，covariates_used 随之为 true。除上面的清洗原因外，role_unsupported 表示模型只接受历史协变量而该列作为未来列发送；limit_exceeded 表示该列超出了模型自身的协变量上限。