特征工程脚本缺失对复现率的因果效应：随机对照实验设计
复现率危机本质是信任危机，而非信息保真度问题；当前技术精确性框架是虚假精确，掩盖了权力结构和知识不平等。
技术理性试图通过RCT与量化指标将特征工程缺失还原为可修复的确定性缺陷，但现实揭示复现失败本质上是科研权力结构、资源不平等与隐性知识保护策略的必然产物，二者在‘可观测性决定可复现性’的预设上存在根本性断裂。
📋 决策摘要 (30秒版)
多轮迭代后结论稳定收敛，主要假设经过对抗验证。
⚠ 存在 3 个已识别的数据缺口，详见下方风险提示。
鲲鹏结论
🌊 鲲潜 — 约束下的现实预判
约束性分析：当前框架的约束不是技术性的（样本量、测量工具），而是政治性的（谁有权定义'复现成功'）。任何不触及权力结构的改进都是表面修补。
🦅 鹏举 — 理想情景下的突破路径
☯️ 合流 — 道的判断
三时分析
🕰️ 过去
复现率问题源于实验科学传统，被移植到计算科学时未考虑社会性因素
📍 现在
当前框架将复现简化为技术测量问题，掩盖了权力结构和知识不平等
🔮 未来
未来应转向'信任建立'框架：透明化权力结构、承认不确定性、尊重地方性知识
精神分析三层
📋 战略建议
⚠️ 数据缺口与风险提示
📎 辅助阅读 — 五行推演过程
以下为飞轮引擎的完整推演过程，包含种子生成、深度分析、交叉验证和对抗攻击的详细记录。
🐉 青龙 · 发散种子
S1-RTI: 复现溯源完整性指数(RTI)的构建与效度验证
通过AST节点覆盖率、提示词-代码语义对齐度(Embedding Cosine)与关键决策注释密度构建的RTI量表，能显著降低传统复现指标(如代码运行成功率)的测量误差(>15%)，且RTI得分与复现半衰期呈负指数相关。
可观测性决定可复现性：复现不是二元状态，而是信息保真度的连续衰减过程。
新颖度: 0.85
S2-TieredRCT: 分层元数据协议的成本-效益最优RCT设计
在资源受限条件下，采用'最低可行元数据(MVM)'作为对照组、'全量语义元数据(FSM)'作为实验组的分层随机化设计，能在控制实验室算力/人力成本差异的前提下，使复现质量提升的边际效益最大化(ROI>2.5)，且MVM组在功能层复现率上与FSM组无显著差异(p>0.05)。
约束条件下的帕累托最优：透明度要求必须与资源禀赋匹配，否则将引发系统性偏差。
新颖度: 0.78
S3-ModTime: AI版本稳定性与研究者经验的调节效应及方差增长模型
特征脚本缺失的负向因果效应受AI模型版本迭代频率(β1)与研究者领域经验(β2)的联合调节；在缺乏脚本时，低经验组+高版本迭代组的复现方差增长率(σ²/t)呈超线性上升，导致复现半衰期缩短至<30天。
动态系统中的误差放大：隐性知识缺失在外部扰动(模型更新)下会触发非线性误差累积。
新颖度: 0.92
「AI 帮你知道分析的边界在哪里——跨越边界的决策，是人的责任。」