MCM-ICM_Toolkit/STATUS.md

STATUS — 当前进度

更新日期：2026-10-03

本次任务

第一阶段（已完成）：审查并精简 ChatGPT 的建库建议 → 生成骨架文件 → 配置 conda 与 venv 环境 → 初始化 git 仓库 → 接入 Gitea 远端。 两套环境均已建成并通过验证，仓库已推送到 code.guzhujushi.cn。

第二阶段（进行中）：按 docs/03-roadmap.md 的 L0 → L1 顺序逐个实现函数， 用户本人写 src/、Codex 负责审查 + tests/（决策 25）。 当前 L0 9/12：Result、get_rng/set_seed、load_table/save_table、clean_missing、detect_outliers、normalize/standardize、describe、correlation_matrix；另提前落地了 L1 的 confidence_interval / t_test。

任务清单

✅ 已完成

A. 建议审查与精简

• 通读 chatGPT_Suggestion.md（33 节，约 2.4 万字），输出 docs/01-suggestion-review.md
  • 总裁决：方向对，量级错
  • 14 个包 → 7 个；约 250 个函数 → 约 40 个；5 个 Result 类 → 1 个
  • 单函数文档要求 10 项 → 2 档（只有约 15 个招牌算法写完整卡片）
  • 逐项给出"砍什么 / 为什么 / 替代什么"，并补上原文缺失的六件事 （论文产出链路、指标方向与量纲、时间预算、可复现性、测试测什么、离线约束）

B. 骨架文件生成（76 个文件，约 6800 行）

• docs/02-architecture.md 架构、docs/03-roadmap.md 路线图与永久不做清单
• docs/04-environment.md 环境文档、docs/dev/function-card-template.md 卡片模板
• src/mcm_toolkit/ 7 个包 23 个模块（只有签名 + docstring + NotImplementedError）
• tests/ 9 个文件、examples/ 4 个、problems/ notebooks/ figures/ tables/
• pyproject.toml（核心依赖 4 个 + 6 组 extras）、environment.yml
• .gitignore .gitattributes .editorconfig LICENSE CHANGELOG.md README.md
• 脚本 scripts/setup-venv.ps1 setup-conda.ps1 doctor.ps1

C. 环境配置

• venv 已建好：.venv（10.5 MB，Anaconda base + --system-site-packages） + pip install -e . --no-deps --no-build-isolation； 可直接导入 numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6 / matplotlib 3.11.2 / sklearn 1.9.1 / statsmodels 0.15.0 / networkx 3.6.1 / sympy 1.14.0 （版本随 base 走，base 升级后自动同步）
• conda 环境已建好：D:\anaconda\envs\mcm-toolkit（1.55 GB，Python 3.13.15） - 科学栈：numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6 / matplotlib 3.11.2 / sklearn 1.9.1 / statsmodels 0.15.0 / networkx 3.6.1 / sympy 1.14.0（MKL 后端） - 已补装 pip-only 依赖：SALib、pymoo 0.6.2、pyright 1.1.414 - 已在本项目中可编辑安装 - 实测耗时 868 秒，下载约 3 GB
• Anaconda base 已升级 2025.12 → 2026.07（365 个包，下载 638 MB，耗时 1033 秒） - conda 自身 25.11.1 → 26.7.3（实测复核） - 并把项目环境 numpy 对齐到 base 的 2.4.6，两套环境数值栈现已完全一致（MKL 后端） - 升级前已用 conda list -n base --revisions 留了回滚点
• 环境脚本按实测结果重写：setup-conda.ps1 默认改为精准包列表 （--clone base 实测会走完整下载安装，不再是"离线快捷方式"）

D. Git 仓库

• git init -b main，core.autocrlf=false，首次提交 5319589（76 文件 / 6812 行），工作区干净
• git ls-files --eol 复核：全部 LF，.gitattributes 生效
• 仓库由本人账户 guzhu 创建（见决策 17）
• 远端 Gitea 已接通并推送：origin = git@code.guzhujushi.cn:guzhujushi/MCM-ICM_Toolkit.git， main 跟踪 origin/main，远端 HEAD = 96080b9，76 个文件已在服务器上（见决策 19/20）
• 推送通道：公网 22 被防火墙过滤 → 改用 Tailscale（100.115.86.48:22）， ~/.ssh/config 加了一条域名别名，remote 里仍写域名

E. L0 实现进度（9/12）

• core/result.py 的 Result - __repr__：单行紧凑；data 只给类型与规模，绝不整数组打印 （十万级数组的 repr 实测仍 < 200 字符）；success 恒在 - summary()：Markdown 表格，可直接贴进论文； 行序 success → params.* → metrics.* → extras.*； float 走 .6g，| 转义，message 以引用行附在表后；幂等无副作用 - 测试：tests/test_core.py 去掉 skip + 新增 3 条 （默认值/失败路径/大数组、Markdown 结构、可重复调用）
• core/random.py 的 get_rng / set_seed（设计由用户本人写，Codex 补齐类型校验） - 无参 get_rng() 复用同一个模块级生成器且会推进：既保证重跑一致， 又避免两个都省略 random_state 的函数抽到同一串数（原决策 24 的取舍已消掉） - get_rng 收 int / np.integer / Generator / None，其余类型抛 TypeError： np.int64 不是 int 的子类，曾因此静默退回全局流 - set_seed 同时调 np.random.seed，覆盖 sklearn / statsmodels 走的 numpy 旧全局 （全项目唯一碰旧接口的地方，带 # noqa: NPY002 与理由） - 测试：TestRandom 共 7 条（可复现、透传、无参跟随、旧全局、np.integer、非法类型、共享推进）
• data/io.py 的 load_table（+ save_table，原属 L1，顺手落地） - 实现由用户本人写（决策 25），Codex 只做审查 + 补测试 - .csv / .xlsx / .xls 按扩展名分派；.csv 默认编码探测 utf-8 → utf-8-sig → gbk → gb18030，显式传 encoding= 时不再探测 - 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 - save_table 的校验顺序已修正：后缀判断提到 mkdir 之前 （此前传 .txt 会先留下一个空目录再抛错） - 测试：tests/test_data.py 由 1 条（且被模块级 skip 掉）扩到 9 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
• data/clean.py 的 clean_missing（L0 第 4 项） - 实现由用户本人写，Codex 只做审查、补测试与文档 - threshold 用 math.ceil 算 min_non_na：3 列、阈值 0.5 时必须是 2， 写 int() 截断会漏删 - 顺手落地兄弟函数 impute_missing / winsorize（原属 L1）
• data/clean.py 的 detect_outliers（L0 第 5 项，S 档，实现由用户本人写） - 语义由用户本人定：非数值列不参与统计，掩码里恒 False（见决策 32） - 三轮修掉的 4 个 bug：threshold 范围校验放错函数、IQR 上界符号、 is_series / is_ld_array 判在类型转换之后（永远为 False）、文本列上算分位数直接崩 - 关键教训：限制掩码 ≠ 限制统计量 —— 只把 mask[numeric_cols] = ... 收窄是不够的，quantile() / mean() / std() 也要一起收窄（见坑 8 / 个人易错点 8） - 返回形状与输入同形；Series 进 Series 出（列名保留）、一维数组进一维布尔数组出 - S 档函数卡片已写：docs/algorithms/detect_outliers.md （含"为什么不返回 Result"、非数值列恒 False 的两条备选路、ddof 口径不一致等） - 测试：tests/test_data.py 该函数共 9 条
• data/clean.py 的两处收尾（Codex 代写，用户授权） - impute_missing 的 mode 分支改为返回新表（原先就地改调用方的表，与另外四支不一致） —— 最后一条 xfail 随之转正，xfail 清零 - detect_outliers 补入参类型校验（§4.7 要求非法类型抛 TypeError）： 接受 DataFrame / Series / list / tuple / ndarray，dict 不再接受（决策 33）
• examples/01_clean_and_describe.py：load_table / save_table / clean_missing / impute_missing / detect_outliers / winsorize 六个函数的最小用法，实测可直接跑通
• data/transform.py 的四个函数（由用户本人实现）：normalize / standardize（L0 第 6、7 项）、 log_transform / one_hot_encode（原属 L1，顺手写了） - normalize：三种 method（minmax / vector / max）都按列；feature_range 校验下界 < 上界； 常量列压到下界而不出 nan（决策 34） - standardize：按列，ddof 真的传下去 —— 测试用解析关系钉住 （ddof=0 → std 恰为 1；ddof=1 → sqrt((n-1)/n) = 0.866） - log_transform：offset=None 时自动取 1 - min(x)，保证 x + offset >= 1 - one_hot_encode：自动识别的 dtype 集合已显式补上 'str' / 'string'（见坑 9） - Codex 清掉 5 条 ruff（RET503 / F541 / RET504 / RET505 / SIM108），并把 feature_range 的两条校验提到 np.asarray 之前、修掉说反的报错文案（条件是"下界必须小于上界"） - 测试：新写 18 条，其中两条是把原先挂着的 skip 转为实跑 —— 见 tests/test_data.py 的 transform 段
• transform.py 的 4 个口径已收口（2026-10-02，Codex 代修，用户授权"报错顺手修掉"）： - 输入白名单统一成模块级 _NUMERIC_TYPES，DataFrame 补进去并移到 np.asarray 之前 （此前 DataFrame 不在白名单 → standardize(df) / log_transform(df) 直接 TypeError， 函数体里所有 is_df 分支都是死代码） - 三个函数都保持"DataFrame 进 DataFrame 出"（列名 + 索引原样带回），Series 进 Series 出 - normalize 的三个 method 分支原来互相覆盖（minmax / vector 算完的结果被末尾 无条件的 x / max 冲掉，三种 method 实际都只走 max），改成 if / elif / else - one_hot_encode 不再拿 data.columns 重包一层（哑变量列名对不上 → 编码列整列丢失） - log_transform 的 offset 守卫写反了（offset > 0 就抛错，恰好拒掉唯一合法用例）， 改成校验真正的定义域前提 min(x) + offset > 0（见决策 35） - docstring 按 §4.7 补齐 Parameters / Returns / Raises（Codex 代写，与 io.py 同一套 numpydoc 格式） - 口径定稿后 ruff 4 条 RET505 一并清掉 → All checks passed；pyright 2 errors → 0
• stats/descriptive.py 的 describe（L0 第 8 项，由用户本人实现，Codex 审查 + 代修） - 一个静默 bug（最危险的那种）：df_num.describe().T 把表转反了（行 = 变量、列 = 指标）， 而 docstring 与 test_describe_reports_expected_keys 都要求"行 = 指标、列 = 变量"。 转置后 .loc[指标名] = <按变量索引的 Series> 与列名零交集，pandas 不报错， 直接把这四行（missing / missing_ratio / skewness / kurtosis）整行填成 NaN。 去掉 .T 一处即修好三件事：方向对了、NaN 没了、weights 分支不再报 cannot set a row with mismatched columns（见易错点 11、决策 36） - median 行补上（pandas 的 describe() 只有 50%，而测试契约定的是 median） - 入参放宽到 list / tuple / ndarray（兄弟函数都收，00_quickstart.py 传的就是 ndarray） - weights 校验补齐：长度、非一维、NaN/inf、负值、和为 0 都抛带原因的错误 （原先和为 0 时裸抛 ZeroDivisionError） - zscore：修 RET505，docstring 补 Parameters / Returns / Raises； coefficient_of_variation：均值为 0 由 TypeError 改为 ValueError（那是取值问题不是类型问题）、 空数组提前报错（原先静默返回 nan + RuntimeWarning）、改掉"异变系数"错别字；分母改用 |mean|（用户本人定，见决策 38） - pyright 的 DataFrame | Series 重载问题按坑 8 用 cast 收窄；ruff 7 条清到 0 - 测试：test_stats.py 去掉模块级 pytestmark（它把 6 条测试全部跳过了 —— 决策 26 说的就是这个，实现写完了却零覆盖），改成逐条 skip 未实现的 5 条， 并新写 20 条 describe / zscore / 变异系数用例
• examples/01_clean_and_describe.py：填掉末尾的 TODO(L0)，加一段 describe 输出
• stats/inference.py 的 correlation_matrix（L0 第 9 项，由用户本人实现，Codex 审查 + 代修） - 硬 bug：if numeric_cols == 0: 拿 Index 和标量比，得到的是布尔数组 —— 0 列时静默不报错、1 列时碰巧能跑、≥2 列直接 ValueError 崩； 而"≥2 个数值列"正是最常见的情况，等于整个函数不可用。改成 len(numeric_cols) == 0（易错点 13） - pyright 的报错也都不是运行时问题：data[numeric_cols] 是坑 8 的 DataFrame | Series 重载 （cast 收窄）；_, p = stats.pearsonr(...) 解包会退化成 object —— scipy 的返回值是 _make_tuple_bunch 运行时拼的类、存根里看不到 pvalue（见 docs/04-environment.md 坑 10）。 加了 _pvalue(result: Any) 小助手统一取 p 值，一处都没挂 # type: ignore - method 校验提到最前、清掉 3 条 F541 / 1 条 RET505 / I001，ruff 归零 - 现在返回：correlation_matrix → 数值系数矩阵（对角线 1.0）； correlation_pvalues → 数值 p 值矩阵（对角线 NaN）； correlation_table → 星标字符串表（对角线 1.000 不带星）。 - 返回契约冲突（已解决）：上一版返回的是带星标的字符串表（1.000***）， 而 docstring 契约与 L0 用例都要求数值矩阵（对角 = 1.0）；按方案 A 拆成三个函数（见下）
• correlation_matrix 的返回契约按方案 A 落地（2026-10-03，用户拍板）： correlation_matrix 只返回数值矩阵；星标表拆成 correlation_table、p 值拆成 correlation_pvalues（三者共用 _check_corr_args 守卫与成对删缺失口径，见决策 41）。 顺带修掉两处：对角线不再带 ***（p 值矩阵的对角线是 NaN、"自己和自己"没有显著性）； p 值与 r 用同一批观测（都成对删缺失、都尊重 min_periods），不再各算各的样本量。 p 值只算上三角再镜像，省一半重复计算。测试 +8 条（含用解析式 t = r·sqrt((n-2)/(1-r²)) 对照）
• stats/inference.py 的 confidence_interval / t_test（L1 提前落地，实现由用户本人写，Codex 审查 + 代修） - 用户问的「307/308 两行报错」不是真错：那两行是 float(res.statistic) / float(res.pvalue)， 报错来自 scipy 的 TtestResult —— 它和 PearsonRResult 一样是 _make_tuple_bunch 运行时拼的类， 存根里没有这两个字段。探针实测 TtestResult(statistic=3.873, pvalue=0.0305)，运行时取值完全正常。 按决策 40 的路子补了一个 _statistic(result: Any) -> float 助手（与 _pvalue 成对）， 一行 # type: ignore 都没挂。详见 docs/04-environment.md 坑 10 - confidence_interval 有真 bug（已修）：原来返回 (float(min(0.0, lower)), float(max(upper, 1.0))) —— min / max 的参数写反（下界被钉死成 0.0），而且无条件把所有 method 的区间夹到 [0, 1]。 实测 confidence_interval(rng.normal(170, 8, 50), method="t") 的下界是 0.0（正确是 171.0 ± 2.1）； confidence=1.5 更是被夹成 (0.0, nan) 而不报错。现在只有 proportion 夹（决策 42）， normal / t 直接返回 mean ± z|t·se；method 非法改抛 ValueError（§4.7）、 confidence 按 (0, 1) 开区间校验、样本量 < 2 抛 ValueError - confidence_interval 的入参放宽到 list / tuple / ndarray / Series / DataFrame： docstring 的 Examples 传 list、L0 用例传 ndarray，原来两条都直接 TypeError - t_test：_clean_data 改用 isinstance(data, pd.DataFrame) 收窄（坑 8 的 cast）、alpha 开区间校验、 df 按 Welch–Satterthwaite / pooled / paired 分别给，docstring 补齐 Parameters / Returns / Raises / Notes（§4.7） - 测试 tests/test_stats.py：+10 条（36 → 46），含把原先挂着 skip 的 test_confidence_interval_matches_scipy 转正； 对照一律用解析式（z 公式、Welch df 公式、t = (mean − value)/(s/√n)），不拿实现对自己 - ⚠️ t_test 还有 3 个口径待用户拍板（Codex 未改，见「下一步」第 6 条）
• core/validate.py 的 as_array（统一入口，2026-10-03 落地） - 用户提出"每个函数都抄一遍入口/校验/交换太麻烦"。结论：入口能统一，出口不能一刀切 —— 还原要求"输出与输入同形"，而 describe / correlation_* / confidence_interval / t_test 的输出形状天生和输入不同，硬套只会重演易错点 14。 - 契约：as_array(x, *, numeric_only=True, dtype=float, ndim=None) -> (arr, kind)， kind 是 "frame" / "series" / "array"（只报告原类型，还原由调用方手写，用户拍的板）。 - 覆盖掉重复：原先 select_dtypes / isinstance(..., pd.DataFrame|Series) 散在 5 个文件 31 处； 现在 normalize / standardize / log_transform / zscore / confidence_interval / t_test 各只剩 1 行入口。data/transform.py 的 _NUMERIC_TYPES 白名单连同 3 份副本一起删掉。 - 两条硬规矩：默认绝不摊平（要摊平显式 ndim=1）；不删缺失值（删缺失是各函数的语义， 见决策 45 与易错点 15）。numeric_only 按"输出是否与输入同形"选，不按喜好选（决策 44）。 - check_array（L1，未实现）实现时直接复用 as_array，一份实现两张脸
• 剩余 3 项：bootstrap_ci monte_carlo save_figure

验证结果

检查	venv	conda mcm-toolkit
pytest	见下（单列）	134 passed, 37 skipped（0 xfail）
import mcm_toolkit	0.0.1 / 16 项	0.0.1 / 16 项
ruff check	All checks passed	All checks passed（0 error）
scripts/doctor.ps1	跑通	—
SALib / pymoo / pyright	缺失	已装

• pyright（分析目标 = 工作区 .venv）：0 errors, 0 warnings （修配置之前是 17 errors，全是"无法解析导入 numpy / pandas"，见决策 29 与 docs/04-environment.md 坑 7）
• base 亦已复核：numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6（与两套环境一致）
• 171 条用例：134 passed / 37 skipped / 0 xfail。收集数按文件：test_data.py 52、test_api_surface.py 20、 test_core.py 23、test_solve.py 9、test_viz.py 8、test_decision.py 7、test_stats.py 47、 test_models.py 5
• xfail 再次清零：correlation_matrix 的契约冲突已按方案 A 解决（决策 41），那条用例转正
• 上一轮那 7 条 xfail 已全部转正，决策 30 那套信号（XPASS → 摘 mark）跑完过一个完整闭环
• examples/01_clean_and_describe.py 实测跑通（exit 0）；00_quickstart.py 仍等 stats / viz
• 37 条 skip 是等实现的算法（train_test_split、bootstrap_ci、monte_carlo、anova、fit_distribution 等）； TestValidate 的 4 条仍挂着 —— check_* 还是 NotImplementedError，但它们实现时应当直接复用 as_array
• 本轮回归（已修）：transform.py 上一版有 3 处真 bug —— 修前 7 failed / 75 passed， 且 pyright 在同一处报 reportArgumentType。不是静态误报：pyright CLI 复现 + 测试真红。 结论：见到红线先跑 CLI 与 pytest，不许直接挂 # type: ignore（见个人易错点 10）
• 三个 .ps1 通过 PowerShell AST 语法解析

⚠️ 需要注意 / 遗留

• 两套环境版本不一致 → 已解决：base 升级到 2026.07 后， numpy/scipy/pandas/matplotlib/sklearn/statsmodels/networkx/sympy 版本完全一致， 只差 Python 补丁号（3.13.9 vs 3.13.15）。详见 docs/04-environment.md §5。
• Gitea 远程尚未配置 → 已配置并推送完成，见上面 D 节与决策 19/20。 note：仓库当前是 Public（匿名 git ls-remote 可读），要改私有去 Gitea 仓库设置。
• L0 完成 9/12（Result、get_rng/set_seed、load_table/save_table、clean_missing、 detect_outliers、normalize、standardize、describe、correlation_matrix）， 另 L1 的 confidence_interval / t_test 已提前落地；其余按 docs/03-roadmap.md 的 L0 → L1 顺序推进，详情见 E 节
• 本机 exec_command 在沙箱模式下完全不可用 （helper_unknown_error: setup refresh had errors），只有提权 （require_escalated）模式可用。沙箱模式只允许写 D:\MCM&ICM_Toolkit。
• 副作用：沙箱通道（Node 子进程）以 CodexSandboxOffline 账户运行， 它写出的文件 Owner 是沙箱账户而非 guzhu。 实测 guzhu 对这些文件仍有 Modify 权限（继承自 Authenticated Users）， 读写不受影响；但 git 的 dubious ownership 检查会因此误报， 所以 .git 必须由本人账户创建（见决策 17）。 若以后再用沙箱通道写文件，注意同一问题。

决策记录

#	决策	理由
1	包数从 14 砍到 7	regression/ml 重复；optimization/simulation/sensitivity 同族；dynamics/network 低频 → 降级为模块
2	只保留 1 个 Result	第一版没有任何函数需要区分 5 种结果类型，属过早分类
3	函数清单从 ~250 砍到 ~40	4 天赛程的工具，不是 6 个月的框架；没在真题里用过三次的不写
4	删掉 maximize / 重复的 normalize / 13 个 plot_* 等	同义或一行转发；plot(kind=...) 替代 13 个函数
5	文档从"每函数 10 项"降到 2 档	10 项文档的写作成本是实现的 20 倍，是最可能导致项目停滞的一条
6	补上原文缺失的论文产出链路 save_table / mcm_style	美赛是论文比赛；原文只给了一个 save_figure
7	补上永久不做清单	原文用"建议不要"，防不住膨胀；写成硬规则
8	venv 用 --system-site-packages	10.5 MB、离线可用；作为轻量开发与断网兜底
9	conda 环境用精准包列表而非 --clone base	实测 --clone 会重放 base 全套包并逐个下载（连 pandoc 都下），远慢于精准列表
10	生成的是签名 + docstring + NotImplementedError	用户要自己读代码学算法；骨架定接口，实现留给学习过程
11	.ps1 写成纯 ASCII（英文注释/输出），而非中文	Windows PowerShell 5.1 无 BOM 时按 GBK 解析 .ps1，中文直接导致语法错误；保留中文就必须加 BOM，违反 AGENTS.md
12	.ps1 用 LF 而非 CRLF	遵守 AGENTS.md「shell 脚本 UTF-8 无 BOM + LF」；PS 5.1 对 LF 无问题
13	chatGPT_Suggestion.md 保持原样	用户手写的输入文件，不属于本次产物，不做无谓改动
14	base 升级用 conda update -n base --all，而不是装新 conda	计划干净（365 更新 / 0 删除 / 0 冲突），且能保留既有的 lingbot-map 环境
15	项目环境 numpy 降到 base 的 2.4.6	升 base 的 numpy 会连带把 BLAS 从 MKL 换成 OpenBLAS；宁可降一个 minor，也不动整套线性代数后端
16	新增 .gitattributes 强制 LF	仓库要给队友在 Windows/WSL/Linux 上 clone，不固定行尾会产生"整文件都变了"的假 diff
17	.git 由本人账户 guzhu 重建，不做 safe.directory 豁免	沙箱通道建的 .git Owner 是 CodexSandboxOffline，git 会报 dubious ownership。加全局豁免是把问题藏起来；直接以本人账户重建，仓库和远程（Gitea）身份一致
18	core.autocrlf=false（仓库级）	配合 .gitattributes 的 LF 策略，避免 Windows 上 checkout 又转成 CRLF
19	Gitea 的 SSH 走 Tailscale 内网，不在公网开 22	实测公网 8.145.36.108:22 超时（服务器侧过滤，本机出站 22 没被封：github.com:22 可通），而 Tailscale 100.115.86.48:22 可达且 git@ 认证直接过 Gitea。remote 里仍写域名，域名→内网 IP 的映射放在 ~/.ssh/config，换机只改一处
20	首次推送用 --force-with-lease 覆盖 Gitea 的 Initial commit	远端那个提交是建仓时自动初始化产生的，与本地无共同祖先，普通 push 必被拒。推送前已把其中的 LICENSE 与手写简介并入本地 README.md，原提交仍留在本机对象库（1c683cf）
21	Result.__repr__ 不打印 data 内容，只给类型与规模	模拟轨迹动辄十万个数，repr 一旦刷屏，traceback / 调试器 / notebook 输出就全废了。要看数据请直接取 result.data
22	Result.summary() 的行序 = 字典插入顺序，不排序	比赛时"想先看哪个指标"自己决定键的插入顺序即可，工具不该替人排序
23	set_seed 内部允许调用 np.random.seed（带 noqa）	sklearn / statsmodels 默认走 numpy 旧全局状态，只记自己的 _GLOBAL_SEED 覆盖不到它们，"提交能重跑"就是假的。旧接口在这一个点上不是"取随机数"而是"设种子"，性质不同
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
30	已知待修的契约用 @pytest.mark.xfail(strict=False)，不用 skip	skip 会让"契约还没写"和"写了但实现有问题"混在一起，5 条 skip 曾把 clean.py 的 bug 全藏住。xfail 照样进报告，修好后自动变 XPASS，是"修好了"的信号，而且 XPASS 不失败，不会卡住提交
29	静态分析器钉死到工作区 .venv，并把 base 的 site-packages 用 .pth 链进去	pyright / Pylance 不认 pyvenv.cfg 的 include-system-site-packages，.venv 自己只有 pip；不钉的话它们会去 PATH 上找 python，本机 PATH 上那个是 Codex 运行时的 3.14 shim，没有科学栈，于是报"无法解析导入"。.pth 是唯一被 pyright 认的转发手段
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
34	常量列（max == min）不定区间也不崩：normalize 压到 feature_range 下界，standardize 给 0	除零必须有个确定的答案，不能出 nan / inf。给 0 与 sklearn 的 MinMaxScaler / StandardScaler 一致（sklearn 把常量列的 scale 设为 1，结果就是 0），换库不换结论。行为已由 test_normalize_constant_column_stays_finite 与 test_standardize_constant_column_stays_finite 钉住
33	detect_outliers 只接受 DataFrame / Series / list / tuple / ndarray，dict 一律 TypeError	§4.7 要求非法类型抛 TypeError 而非静默兜底。dict 以前能"碰巧"被 pd.DataFrame() 转成表，但那不是文档承诺的形状，静默接受会让调用方以为传什么都行；tuple 则补进文档与 is_ld_array，与 list 同等对待
32	detect_outliers 对非数值列恒返回 False（既不跳过也不报错）	用户本人在两条路里选的。跳过会让 docstring 里"与原数据同形"变成谎话（形状对不上，没法按位置对回原表）；报错则让一张带 city 列的真题表直接不可用。False 的读法是"这一列没有离群点"，对文本列是最不坏的解释，也让整表能一次跑完
31	Codex 可直接改 src/ 的范围：纯 bug（不改接口与语义）、格式、死代码	决策 25 说实现归用户，但"能跑"是底线：winsorize(pd.Series) 因 select_dtypes 在 Series 上不存在而直接崩、测试变红，这种必须当场修。凡是要选一个语义的（文本列返回什么、mode 要不要就地改）一律留给用户本人，Codex 只把选项和影响列清楚
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
35	log_transform 的显式 offset 按定义域前提校验：min(x) + offset > 0 才放行
36	describe 的返回表不转置：行 = 指标、列 = 变量
37	非数值列的处置按输出契约分，不按包分：describe / zscore 直接丢掉；detect_outliers 保留列、掩码恒 False
两族函数的产出物不一样：describe / zscore 吐的是数值结果表，文本列塞不进去，丢掉才能得到一张干净、可直接贴论文的表；detect_outliers 吐的是与原表同形的掩码，必须能按位置对回原表，丢列就废了。"不统一"不是前后矛盾，是契约不同。用户 2026-10-03 拍板：丢掉更好
38	coefficient_of_variation 用 `σ /	mean
均值为负时 σ/μ 会给出负值，容易被读成"波动更小"，其实只是符号跟着均值走。取绝对值后 CV 恒非负。可比性仍只在均值远离 0 的比率尺度数据上成立（已写进 docstring 的 Notes）
39	工作约定：语义 / 非法输入口径由用户拍板，Codex 只列选项与影响、不代选；ruff、STATUS.md、CHANGELOG.md、tests/、docstring 这类与算法无关的工程事务，Codex 顺手补掉
40	scipy 的检验结果统一走 _pvalue(result: Any) -> float 助手取 p 值，不逐处挂 # type: ignore
41	correlation_matrix 只返回数值矩阵；星标表拆 correlation_table、p 值拆 correlation_pvalues
用户 2026-10-03 选方案 A。数值矩阵能做的事（挑高相关对、喂聚类 / PCA、画热力图）字符串表都做不了，而反过来随时能格式化 —— 展示需求属于输出端，不该侵占返回值；一旦返回字符串，数值信息不可逆地丢失。三个函数共用 _check_corr_args 守卫与成对删缺失口径，correlation_table 在最外层调另外两个（计算型当主、展示型当辅）。见易错点 14
42	confidence_interval 只有 proportion 夹到 [0, 1]；normal / t 是均值区间，一律不夹
原码把三种 method 的区间无条件夹进 [0, 1]，且 min / max 参数写反（见易错点 15），实测把身高均值区间下界压成 0.0。均值区间的量纲本来就不在 [0, 1] 里；只有比例 p ± z·√(p(1−p)/n) 的边界才有意义。Codex 代改、待用户确认 —— 若原意是"什么区间都夹"，改回 _clip 一行即可
43	scipy 检验结果的统计量也走 _statistic(result: Any) -> float 助手，与决策 40 的 _pvalue 成对
TtestResult 与 PearsonRResult 同源（_make_tuple_bunch 运行时拼类），存根里 .statistic / .pvalue 都没有。用户报的「307 / 308 行报错」就是这两处，不是真 bug（探针实测取值正常）。见 docs/04-environment.md 坑 10
44	所有收数值的函数统一从 core.validate.as_array 进；还原不代做，调用方按返回的 kind 自己手写
用户 2026-10-03 提"每个函数都抄一遍入口/校验/交换太麻烦"。能统一的只有入口：出口要求"输出与输入同形"，而 describe / correlation_* / confidence_interval / t_test 天生不同形，硬套会重演易错点 14。用户明确"不要三个函数""转换回去自己手打"，所以 as_array 只返回 (arr, kind)，ArraySpec / restore 都不做。numeric_only 默认 True（用户拍的板），但按输出契约选：同形函数必须显式 False
45	as_array 不删缺失值；容器类型/内容转换失败统一抛 TypeError
删缺失是语义（df.corr 成对删、describe 整列统计、paired=True 的 t 检验必须成对删），在入口层删掉就把行对应关系永久丢了 —— 这正是 t_test 待拍板的口径之一。错误口径统一为 TypeError 是Codex 代选、待用户确认：normalize(含文本列的表) 原先由 numpy 抛 ValueError，现在是 TypeError（内容转不成 float）；describe 的 weights 同类情况目前仍抛 ValueError（决策 39 说不统一就列出来）
PearsonRResult / SignificanceResult 是 _make_tuple_bunch 在运行时拼出来的类，存根里没有 pvalue 字段：解包会退化成 object、属性访问会报"未知"。运行时完全正常（实测三个函数返回的都是 np.float64）。收成 Any 是一处收窄，调用点仍然干净；# type: ignore 要挂在每一处，且会连带关掉该行后面的检查。见 docs/04-environment.md 坑 10
用户 2026-10-03 明确：没考虑到的非法情况"告诉我我自己改"——因为那是设计决策，得由写实现的人形成判断；而 lint / 进度板 / 测试这类机械活再由用户动手只是浪费。这条与决策 25 / 31 配套：25 定"谁写 src"，31 定"Codex 可改的 bug 范围"，39 定"非算法事务的默认归口"
docstring 与 test_describe_reports_expected_keys 早就写死了这个方向，实现里多做的 .T 是净负担 —— 且不是"风格不同"那么轻：转置后 .loc[指标名] = <按变量索引的 Series> 与列名零交集，pandas 不报错、把四行整行填成 NaN。方向约定以"能按列名对齐"为准，见易错点 11
原码写的是 if offset > 0: raise，把唯一合法的用例（正 offset 正好抬定义域）全拒了，报错文案却是"offset 必须大于 0"，自相矛盾。改成校验真正的前提：log 要求自变量取正。offset=0 对全正数据合法（offset=None 的自动分支本来就取 0）。Codex 代选、待用户确认 —— 若原意是"只收正 offset"，改回即可

下一步

1. bootstrap_ci 是 L0 里下一个该写的（S 档，stats/bootstrap.py）—— 除了函数本身，还要配一张完整函数卡片（模板 docs/dev/function-card-template.md）， 因为它是"没有解析解时怎么给区间"的通用答案（docs/03-roadmap.md §3.1）。 注意 tests/test_stats.py 里已有 3 条现成的用例在等它（现在挂着 skip），写完就是现成的验收标准。

2. 之后 L0 剩余：monte_carlo（S 档）→ save_figure（A）。

3. L0 跑通后，找一道真题（建议 2025 C）走完整流程，反向沉淀函数。

4. 已拍板的旧口径（留档）：log_transform 的 offset 维持现状（决策 35）； describe / zscore 默认丢掉非数值列（决策 37）；变异系数用 σ / |μ|（决策 38）； 分工见决策 39；correlation_matrix 走方案 A（决策 41）。

5. 仍未答的一个小问题：correlation_matrix 现在只收 DataFrame， 而 describe / zscore / transform 都收 ndarray —— 要不要也放开？（你说了算）

6. t_test 有 4 个口径等你拍板（Codex 一律没动，按决策 39）：

   • ① 单样本的结论文案说错了。 b=None 时 test_name 已经是"单样本 t 检验"， 但 conclusion 仍写"两组数据存在统计学上的显著差异" —— 单样本根本没有第二组。 建议按分支拼文案（单样本说"该样本均值与 value 有显著差异"）。
   • ② paired=True 时 NaN 是按各自的位置丢的，会把不同行配成一对（静默错位，不报错）。 两个方向：配对前先成对删缺失，或直接拒绝含 NaN 的配对输入。你定。
   • ③ value 只在 b is None 时生效，同时传 b 和 value 会被静默忽略 —— 要不要改成报错？
   • ④ t_test(DataFrame) 会把所有数值列摊平成一个样本（已写进 Notes）。 多列不同量纲（gdp + pop）会被混在一起，而且没法拿"一张表里两列"当两组比。 要不要改成：多数值列的 DataFrame 直接 ValueError、强制先自己取列？

7. as_array 落地后留下的 3 个小口径（Codex 没代选，按决策 39）：

   • int / float 标量还在白名单里（为兼容 normalize / standardize / log_transform 三个 docstring 写的"数值型标量"）。但标量进来是 0 维数组，axis=0 的算法照样炸 —— 要不要把标量摘掉、同时改三处 docstring？
   • 内容转不成 float 时统一抛 TypeError（决策 45）—— normalize(含文本列的表) 原来抛 ValueError。 要不要改回 ValueError（"取值问题"）？
   • 现在 kind == "frame" 时你要自己再写一遍 x.select_dtypes(include=[np.number]).columns 取列名。 嫌烦的话可以让 as_array 顺带把选中的列返回（改成三元组），一句话的事。