diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md
index 6a8bb56..fee1cb7 100644
--- a/CHANGELOG.md
+++ b/CHANGELOG.md
@@ -31,6 +31,9 @@
   `na_values` 默认吃下空串 / `NA` / `N/A` / `#N/A` / `null` / `-`。
 - `data.save_table`：实现（原属 L1，顺手落地）。按扩展名分派，父目录不存在时自动创建，
   返回实际写入的 `Path`。
+- `data.load_table` / `data.save_table`：docstring 补 `Parameters` / `Raises`
+  （`docs/02-architecture.md` §4.7 对每个公开函数的硬要求）。
+- `data.load_table` 的返回注解 `Any` → `pd.DataFrame`，与 docstring 的承诺对齐。
 
 ### Added
 - `docs/02-architecture.md` §4.7「类型约定」：注解要写全、numpy 标量的判断写法、
diff --git a/STATUS.md b/STATUS.md
index ae0aee6..a417c33 100644
--- a/STATUS.md
+++ b/STATUS.md
@@ -86,6 +86,8 @@
       - `na_values` 默认吃下空串 / `NA` / `N/A` / `#N/A` / `null` / `-`
       - 不支持的扩展名抛 `ValueError`；文件不存在抛带路径的 `FileNotFoundError`
       - 测试：`tests/test_data.py` 由 1 条（且被模块级 skip 掉）扩到 **8 条**
+      - docstring 的 `Parameters` / `Raises` 已按 §4.7 补齐（Codex 代写，用户授权）——
+        numpydoc 格式，对齐参考实现 `core/random.py` 的 `get_rng`
 - [ ] 剩余 9 项（10 个函数）：`clean_missing`
       `detect_outliers` `normalize` `standardize` `describe` `correlation_matrix`
       `bootstrap_ci` `monte_carlo` `save_figure`
@@ -155,17 +157,14 @@
 | 24 | `get_rng(None)` **复用同一个模块级生成器**（会推进），不每次新建 | **用户本人提出**，取代 Codex 原来"每次新建 `default_rng(全局种子)`"的写法——那样两个都省略 `random_state` 的函数会抽到完全相同的数。共享单例既保证重跑一致，又让流自然推进 |
 | 25 | `src/` 下的实现默认由**用户本人**写，Codex 只改 `tests/` 与 `docs/` | 目标是"一边学一边自己写"。曾出现 Codex 直接落盘 `random.py`、与用户编辑器缓冲区冲突导致保存失败。需要代写时用户会明说 |
 | 26 | 未实现的算法用**逐条** `@pytest.mark.skip`，禁用模块级 `pytestmark` | 模块级 skip 会把同文件里**已经写好**的函数一起跳过。本次 `test_data.py` 就这样让 `load_table` 零覆盖，直到有人手动数才被发现 |
+| 28 | 不启用 ruff 的 preview 规则集 | `E302`（函数间要 2 个空行）在 ruff 0.16 里是 preview 规则，`select = ["E"]` 默认**不包含**它——所以少一个空行 ruff 照样报 "All checks passed"。行数空行得自己盯，别指望 lint |
 | 27 | base 里的 zstandard 残骸目录**改名禁用**，不删除、不重装 | 删掉不可逆；`pip install zstandard` 会给 base 塞一个 conda 记录里根本没有的包，下次 `conda update --all` 又要重新判断。改名后 `import` 变回正常 `ModuleNotFoundError`，pandas 自动跳过 |
 
 ## 下一步
 
-1. **`data/io.py` 待你修两处**（`src/` 归你，Codex 不代写，见决策 25）：
-   - `save_table` 把 `path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)` 放在了**后缀校验之前**，
-     传个 `.txt` 会先建出一个空目录再抛 `ValueError`。
-     把校验（后缀 + `isinstance(df, pd.DataFrame)`）挪到 `mkdir` 前面即可。
-   - 两个函数都缺 `Raises` 段落（`docs/02-architecture.md` §4.7 要求写全）；
-     `load_table` 的返回注解建议从 `Any` 改成 `pd.DataFrame` —— docstring 已经承诺返回 DataFrame，
-     注解写 `Any` 等于同一个契约写了两遍（`docs/dev/personal-pitfalls.md` 条目 3，本次已复发一次）。
+1. **`data/io.py` 还剩一处**：`isinstance(df, pd.DataFrame)` 已经挪到 `mkdir` 前面了，
+   但**后缀校验还留在 `else` 分支里**，仍在 `mkdir` 之后。传 `sub/x.txt` 依旧会先建出
+   `sub/` 再抛 `ValueError`（实测确认）。把后缀判断也提到 `mkdir` 前面即可。
 2. 继续 L0，**下一个：`data/clean.py` 的 `clean_missing`**（L0 / A 档，直接能写）。
    同文件的 `detect_outliers` 是 **S 档**，要先按 `docs/dev/function-card-template.md`
    把函数卡片写出来再动手。
diff --git a/src/mcm_toolkit/data/io.py b/src/mcm_toolkit/data/io.py
index 0c7568d..36b764a 100644
--- a/src/mcm_toolkit/data/io.py
+++ b/src/mcm_toolkit/data/io.py
@@ -14,8 +14,7 @@ import pandas as pd
 
 __all__ = ["load_table", "save_table"]
 
-
-def load_table(path: str | Path, **kwargs: Any) -> Any:
+def load_table(path: str | Path, **kwargs: Any) -> pd.DataFrame:
     """按扩展名自动选择读取方式，返回 DataFrame。
 
     约定：
@@ -24,6 +23,27 @@ def load_table(path: str | Path, **kwargs: Any) -> Any:
     * `.xlsx` / `.xls` 需要 `openpyxl`（`pip install "mcm-toolkit[excel]"`）；
     * `na_values` 默认包含空串、`"NA"`、`"N/A"`、`"#N/A"`、`"null"`、`"-"`。
 
+    Parameters
+    ----------
+    path:
+        文件路径。扩展名决定用哪个读取器，大小写不敏感。
+    **kwargs:
+        原样转交给 `pandas.read_csv` / `pandas.read_excel`。
+        `.csv` 传了 `encoding=` 就照办，不再探测；不传则按上面的顺序逐个试。
+
+    Raises
+    ------
+    FileNotFoundError
+        文件不存在。`.csv` 的自动探测分支会把原始路径包进中文提示里。
+    ValueError
+        后缀不在 `.csv` / `.xlsx` / `.xls` 里；
+        `.csv` 在候选编码下全部解码失败；
+        或 pandas 自身的解析错误（`pandas.errors.ParserError` 也是 `ValueError` 的子类，
+        报错信息原样抛出——它比转述的更有用）。
+    ImportError
+        `.xlsx` / `.xls` 但缺可选依赖（`openpyxl`，读旧 `.xls` 另需 `xlrd`），
+        见 docs/02-architecture.md §4.6：可选依赖的报错必须能直接看懂。
+
     Examples
     --------
     >>> df = load_table("data.csv")          # doctest: +SKIP
@@ -52,14 +72,36 @@ def load_table(path: str | Path, **kwargs: Any) -> Any:
 
 
 def save_table(df: pd.DataFrame, path: str | Path, index: bool = False, **kwargs: Any) -> Path:
-    """保存 DataFrame，返回实际写入的路径。"""
+    """保存 DataFrame，返回实际写入的路径。
+
+    Parameters
+    ----------
+    df:
+        要写出的表。必须是 `pandas.DataFrame`——`Series` 也不行，先 `.to_frame()`。
+    path:
+        目标路径。扩展名决定用哪个写入器，大小写不敏感；父目录不存在时自动创建。
+    index:
+        是否把行索引一并写进文件，默认 `False`。
+    **kwargs:
+        原样转交给 `pandas.DataFrame.to_csv` / `to_excel`。
+
+    Raises
+    ------
+    TypeError
+        `df` 不是 `pandas.DataFrame`。
+    ValueError
+        后缀不在 `.csv` / `.xlsx` / `.xls` 里。
+    ImportError
+        写 `.xlsx` / `.xls` 但缺 `openpyxl`。
+    """
     path = Path(path)
-    path.parent.mkdir(parents=True,exist_ok=True)
     suffix = path.suffix.lower()
 
     if not isinstance(df,pd.DataFrame):
         raise TypeError(f"df 必须是一个pandas DataFrame,但是你上传了{type(df)}")
 
+    path.parent.mkdir(parents=True,exist_ok=True)
+
     if suffix == '.csv':
         df.to_csv(path,index=index,**kwargs)
     elif suffix in ['.xlsx','.xls']: