📜 iter-4d935e58-0120.log
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# Iter-0120 mission=4d935e58
# goal: 帮我挣很多钱
# time: 2026-04-26T02:14:25
# focus_node: n123 :: 把零EV翻转点改写成可审核的来源占比误差预算表
========== TRANSCRIPT ==========
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{"ok": true, "tree": "GOAL: 帮我挣很多钱\n► [◐ in_progress] root: 帮我挣很多钱\n├─ [✓ done ] n1: 评估高杠杆赚钱路径并做期望值排序 ← 完成了风险调整后的路径排序：服务业务/agency > 高薪技能/销售 > 分销撮合 > 创业股权 > 投机交易，并给出先现金流后股权的推进序列。\n├─ [✓ done ] n2: 比较四类收入引擎：高薪技能/销售、创业业务、投资交易、资源撮合 ← 已完成四类收入引擎的比较与排序：用统一维度和敏感性检验确认起步优先级为高薪技能/销售，其次资源撮合，再到创业业务，最后投资交易；资源盘点与首轮实验映射已为后续行\n│ ├─ [✓ done ] n6: 定义四类收入引擎的统一比较标准 ← 定义了统一比较标准：回款速度、首单成功概率、控制权、资本占用、可扩展性、学习复利、下行风险；并写入可复用记忆。\n│ ├─ [✓ done ] n7: 评估高薪技能/销售作为起始引擎 ← 完成了高薪技能/销售在统一标准下的稳健性评估：在偏保守的随机权重采样中，它的平均分最高（4.498），且胜出率约 93.7%，说明它作为起始引擎的优先级很稳健。\n│ ├─ [✓ done ] n8: 评估创业业务的风险回报特征 ← 完成了创业业务的风险回报审稿：用统一比较维度+随机权重/时间贴现的敏感性检验，得到创业业务通常只有在高首单胜率、低burn、短验证周期时才值得；否则风险调整EV\n│ ├─ [✓ done ] n9: 评估投资交易的资金效率与波动风险 ← 用对数增长近似和蒙特卡洛示例说明：交易只有在边际优势覆盖波动与摩擦时才可持续，否则高波动会显著侵蚀复利。\n│ ├─ [✓ done ] n10: 评估资源撮合的杠杆属性 ← 完成了资源撮合的杠杆性评估：它有较低资本占用和较高扩展性，但对外部供给、需求匹配和履约信任的依赖更强；因此更适合作为放大器而非最佳起手式。\n│ ├─ [✓ done ] n11: 输出四类引擎的行动排序 ← 完成四类收入引擎的行动排序：起手式优先高薪技能/销售，其次资源撮合，再考虑创业业务，投资交易置后；并沉淀为可复用原则。\n│ └─ [✓ done ] n12: 盘点当前可用资源与约束条件 ← 已完成资源盘点的最小输入集与硬约束判定，并沉淀出可直接用于后续实验选择的一页式资源盘点模板。\n│ ├─ [✓ done ] n13: 盘点可用资源的最小信息集 ← 沉淀出一页式资源盘点模板：time/cash/skill/sales/distribution/trust/domain/ops/risk 9 项必填字段，以及\n│ ├─ [✓ done ] n14: 识别硬约束与风险底线 ← 完成了硬约束/风险底线的通用判定：先看时间、现金、注意力、技能/销售、供需/信任/分发等关键约束，任一被击穿则该路径对当前阶段应降级或视为不可行。\n│ └─ [✓ done ] n15: 把资源/约束映射到首轮实验选择 ← 产出了一套可执行的资源/约束→首轮实验映射规则：按时间、现金、技能、销售、分发、信任来决定首轮实验类型，并将首轮实验目标定义为学习速度×首单概率×回款速度最大化
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{"ok": true, "results": [{"title": "原始 greedy witness span 外的双交换稳定性", "tags": "lesson hypothesis method [[候选影响区不等于敏感区]] [[[[锚点不变量检验要先排除触锚编辑，再用最小 witness span 收缩候选域]]]]", "mission": "", "modified": "20260425173000000", "preview": "!! 原始 greedy witness span 外的双交换稳定性 在当前子序列/切分判定框架里，\\//初步经验\\//显示：若两次相邻交换都完全落在原始 greedy witness span 之外，则判定值在小规模穷举中保持不变。这个结果与[[候选影响区不等于敏感区]]一致，但它比“窗口只是候选影响区”更强，提示存在一个更窄的稳定域。 !! 证据边界 - 二元字母表上对 |X|<=9、|S|<=9 的穷举未找到反例。 - 三元字母表上对 |X|<=7、|S|<=7 的穷举也未找到反例。 - 新增压力测试：对二元字母表 |X|<=8、|S|<=8 进行全穷举，未找到反例；对三元字母表 |X|<=5、|S|<=5 进行全穷举，亦未找到反例。 - 但这仍是\\//经验性假说\\//，尚不足以替代对任意字母表和长度的证明。 !! 解释备注 本轮测试把“两次交换”按顺序作用在当前串上，并要求每一"}, {"title": "候选影响区不等于敏感区", "tags": "lesson principle [[predicate verification]] [[witness normalization]]", "mission": "4360dd15", "modified": "20260425012422000", "preview": "greedy witness span 只说明某次相邻交换“值得检查”，不能推出它一定改变判定；局部窗口应被视为候选影响区，而不是充分敏感集。"}, {"title": "单侧交换位置可压缩为局部窗口", "tags": "4360dd15 fact method [[witness normalization]] [[predicate verification]] [[local insertion]]", "mission": "", "modified": "20260425010941000", "preview": "!! 单侧交换位置可压缩为由 greedy witness 决定的局部窗口 设左块为纯字母串 `X`，目标串为 `S`（不含 `μ`），并令 `k = max { t | S[:t] ⪯ X }`。 取 `S[:k]` 在 `X` 中的最左贪心嵌入位置序列 `p1 < p2 < ... < pk`。 那么： - 若一次相邻交换的位置 `i < p1 - 1`，则这次交换不可能影响 `S[:k]` 的贪心嵌入，因此 `k` 不变； - 若 `i > pk`，同理也不会影响 `k`； - 因而，只有落在窗口 `i ∈ [p1-1, pk]` 内的相邻交换，才值得继续判定。 换句话说，'允许交换的位置' 可以从整个 `X` 压缩成一个由当前 witness 直接给出的局部窗口，而不必对所有位置逐一检查。 !! 经验 这个窗口不是先验给定的，而是由 `S[:k]` 的 greedy w"}, {"title": "单一局部特
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{"ok": true, "title": "渠道零EV门槛表（保守重算）", "tags": "fact method lesson [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] [[来源分布对零EV边界高度敏感]]", "text": "!! 渠道零EV门槛表（保守重算）\n当还没有真实潜客导出时，可以先用既有的 warm-heavy / balanced / cold-heavy 来源混合阈值做渠道决策的临时边界：\n# $900：warm-heavy 19.07%，balanced 27.78%，cold-heavy 33.88%\n# $1200：warm-heavy 9.50%，balanced 13.88%，cold-heavy 16.95%\n# $1500：warm-heavy 6.38%，balanced 9.28%，cold-heavy 11.31%\n\n!! 经验规则\n# 来源越冷，零EV所需成交率越高；\n# 价格越低，来源结构越敏感；\n# 当报价接近 $900 时，cold-heavy 基本只适合极强转化场景；\n# warm-heavy / balanced / cold-heavy 不应被视为同一个漏斗，而应按不同渠道阈值管理。\n\n!! 与采样口径的连接\n这张表只是[[来源分布的最小可核验采样口径]]的临时对照物：一旦拿到能识别 source_group / entry_path / closed 的原始样本，就应该用真实来源占比替换保守混合，再重算 [[零EV 边界的来源混合重算公式]]。\n\n!! 价格弹性与相对排序稳定性\n用这组三档保守阈值做纸面重算时，最值得警惕的不是某一个点值，而是两个更稳定的结构事实：\n# 当价格从 $900 升到 $1200，三档阈值几乎同步减半；从 $1200 升到 $1500，又再下降约三分之一。\n# 但 warm-heavy / balanced / cold-heavy 之间的相对倍数非常稳定：balanced 大约是 warm-heavy 的 1.45x-1.46x，cold-heavy 大约是 warm-heavy 的 1.77x-1.78x。\n\n这意味着：[[来源分布对零EV边界高度敏感]] 的核心不在于“价格变了就一切重算”，而在于**价格变化主要缩放门槛，来源结构才决定渠道之间的相对危险度**。因此在实际报价中，不能只问“我该报多少钱”，还必须同步问“我正在用哪一种来源混合去承接这个报价”。\n\n!! 900 / 1200 / 1500 的缩放核验\n用这组三档阈值做一个简单一致性检验，可以看到：\n# warm-heavy：19.07 → 9.50 → 6.38；\n# balanced：27.78 → 13.88 → 9.28；\n# cold-heavy：33.88 → 16.95 → 11.31。\n\n若把阈值乘回价格（threshold × price / 900）看作“隐含基准”，同一来源档位在三个价格下的隐含基准会明显分裂：\n# warm-heavy 约为 19.07 / 12.67 / 10.63；\n# balanced 约为 27.78 / 18.51 / 15.47；\n# cold-heavy 约为 33.88 / 22.60 / 18.85。\n\n这说明阈值并不是严格按 $1/p$ 缩放，而是存在额外的固定成本/摩擦项；但三档之间的相对倍率仍很稳定，所以可操作的结论仍然是：先锁价格档，再按来源混合判断渠道优先级。
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{"ok": true, "title": "固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放", "tags": "渠道零EV门槛表（保守重算） ]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]] 零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达 lesson principle [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] [[渠道零EV门槛表（保守重算）]] [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]", "text": "在固定范围服务里，零EV门槛首先受价格缩放，随后才由来源混合决定相对风险；因此应先用 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 锁定来源结构，再看不同报价档位如何整体抬升或压低门槛。实践上，不能把一个价格下的成交率阈值直接外推到别的价格档，因为 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]。\n\n!! 续写 · Iter-0118\n在固定范围服务里，价格缩放只是零EV门槛的一阶近似；若跨价档的绝对阈值明显偏离严格 1/p，但来源之间的相对倍率仍稳定，通常意味着存在固定摩擦或基线成本项。实践上，不要把一个报价档的成交率阈值机械外推到另一个档位，仍应结合 [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] 和 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]] 共同判断。"}
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{"ok": true, "results": [{"title": "来源归因误差预算", "tags": "principle method [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[来源分布的最小可核验采样口径]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]]]] lesson", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425181108000", "preview": "当零 EV 边界对来源混合很敏感时，真正要管理的不是单点 close-rate，而是来源归因误差预算：先估计允许的 source_share 偏差，再决定当前渠道是否还能安全投放。只要误差幅度足以跨过 break-even 线，就必须先补齐 [[来源分布的最小可核验采样口径]]，否则任何 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 都只是脆弱的纸面结论。"}, {"title": "固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放", "tags": "渠道零EV门槛表（保守重算） ]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]] 零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达 lesson principle [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] [[渠道零EV门槛表（保守重算）]] [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "在固定范围服务里，零EV门槛首先受价格缩放，随后才由来源混合决定相对风险；因此应先用 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 锁定来源结构，再看不同报价档位如何整体抬升或压低门槛。实践上，不能把一个价格下的成交率阈值直接外推到别的价格档，因为 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]。 !! 续写 · Iter-0118 在固定范围服务里，价格缩放只是零EV门槛的一阶近似；若跨价档的绝对阈值明显偏离严格 1/p，但来源之间的相对倍率仍稳定，通常意味着存在固定摩擦或基线成本项。实践上，不要把一个报价档的成交率阈值机械外推到另一个档位，仍应结合 [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] 和 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]] 共同判断。"}, {"title": "按风险调整期望值排赚钱路径", "tags": "lesson principle wealth method", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425142317000", "preview": "从零积累财富时，不要按名义上限排路径，而要按风险调整后的期望值排。通常应优先选择回款快、成功概率高、控制权强的路径，再用现金流去买更高上限的股权或资产。"}, {"title": "先算响应容量，再定批次大小", "tags": "lesson method principle wealth", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425152609000", "preview": "管理外联和跟进时，先估算每天可用于回复、记录和推进的总分钟数，再除以单个活跃潜客的日均处理成本，得到可同时维持的活跃上限。批次大小应以这个上限为边界，否则高信号回复会排队，SLA 失守，流程再忙也不更接近成交。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags"
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{"ok": true, "results": [{"title": "来源归因误差预算", "tags": "principle method [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[来源分布的最小可核验采样口径]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]]]] lesson", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425181108000", "preview": "当零 EV 边界对来源混合很敏感时，真正要管理的不是单点 close-rate，而是来源归因误差预算：先估计允许的 source_share 偏差，再决定当前渠道是否还能安全投放。只要误差幅度足以跨过 break-even 线，就必须先补齐 [[来源分布的最小可核验采样口径]]，否则任何 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 都只是脆弱的纸面结论。"}, {"title": "固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放", "tags": "渠道零EV门槛表（保守重算） ]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]] 零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达 lesson principle [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] [[渠道零EV门槛表（保守重算）]] [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "在固定范围服务里，零EV门槛首先受价格缩放，随后才由来源混合决定相对风险；因此应先用 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 锁定来源结构，再看不同报价档位如何整体抬升或压低门槛。实践上，不能把一个价格下的成交率阈值直接外推到别的价格档，因为 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]。 !! 续写 · Iter-0118 在固定范围服务里，价格缩放只是零EV门槛的一阶近似；若跨价档的绝对阈值明显偏离严格 1/p，但来源之间的相对倍率仍稳定，通常意味着存在固定摩擦或基线成本项。实践上，不要把一个报价档的成交率阈值机械外推到另一个档位，仍应结合 [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] 和 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]] 共同判断。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425175718000", "preview": "!! 来源分布的最小可核验采样口径 当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。 !! 为什么这比“统计分布”更早 如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这
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{"ok": true, "results": [{"title": "来源归因误差预算", "tags": "principle method [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[来源分布的最小可核验采样口径]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]]]] lesson", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425181108000", "preview": "当零 EV 边界对来源混合很敏感时，真正要管理的不是单点 close-rate，而是来源归因误差预算：先估计允许的 source_share 偏差，再决定当前渠道是否还能安全投放。只要误差幅度足以跨过 break-even 线，就必须先补齐 [[来源分布的最小可核验采样口径]]，否则任何 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 都只是脆弱的纸面结论。"}, {"title": "固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放", "tags": "渠道零EV门槛表（保守重算） ]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]] 零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达 lesson principle [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] [[渠道零EV门槛表（保守重算）]] [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "在固定范围服务里，零EV门槛首先受价格缩放，随后才由来源混合决定相对风险；因此应先用 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 锁定来源结构，再看不同报价档位如何整体抬升或压低门槛。实践上，不能把一个价格下的成交率阈值直接外推到别的价格档，因为 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]。 !! 续写 · Iter-0118 在固定范围服务里，价格缩放只是零EV门槛的一阶近似；若跨价档的绝对阈值明显偏离严格 1/p，但来源之间的相对倍率仍稳定，通常意味着存在固定摩擦或基线成本项。实践上，不要把一个报价档的成交率阈值机械外推到另一个档位，仍应结合 [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] 和 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]] 共同判断。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425175718000", "preview": "!! 来源分布的最小可核验采样口径 当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。 !! 为什么这比“统计分布”更早 如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这
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→ call task_add({"parent_id":"root","rationale":"把现有零EV阈值从“点值”转成可执行的投放前审核规则，避免只会背成交率阈值却不会判断来源混合偏移的风险。","title":"把零EV翻转点改写成可审核的来源占比误差预算表"})
【tool:task_add】
{"ok": true, "id": "n123", "parent": "root", "title": "把零EV翻转点改写成可审核的来源占比误差预算表", "status": "pending"}
→ call task_focus({"id":"n123"})
【tool:task_focus】
{"ok": true, "focused": "n123", "title": "把零EV翻转点改写成可审核的来源占比误差预算表", "status": "in_progress", "path": ["帮我挣很多钱", "把零EV翻转点改写成可审核的来源占比误差预算表"]}
→ call run_python({"code":"prices = [900,1200,1500]\nthresholds = {\n 900: {'warm':19.07,'balanced':27.78,'cold':33.88},\n 1200:{'warm':9.50,'balanced':13.88,'cold':16.95},\n 1500:{'warm':6.38,'balanced':9.28,'cold':11.31},\n}\nrows=[]\nfor p in prices:\n w,b,c = thresholds[p]['warm'], thresholds[p]['balanced'], thresholds[p]['cold']\n gaps = {'warm->balanced': b-w, 'balanced->cold': c-b, 'warm->cold)
【tool:run_python】
{"ok": true, "stdout": "Price $900:\n thresholds: warm=19.07%, balanced=27.78%, cold=33.88%\n gaps: warm->balanced=8.71 pp, balanced->cold=6.10 pp, warm->cold=14.81 pp\n conservative half-gap budgets: ±4.36 pp, ±3.05 pp, full span 14.81 pp\n\nPrice $1200:\n thresholds: warm=9.50%, balanced=13.88%, cold=16.95%\n gaps: warm->balanced=4.38 pp, balanced->cold=3.07 pp, warm->cold=7.45 pp\n conservative half-gap budgets: ±2.19 pp, ±1.53 pp, full span 7.45 pp\n\nPrice $1500:\n thresholds: warm=6.38%, balanced=9.28%, cold=11.31%\n gaps: warm->balanced=2.90 pp, balanced->cold=2.03 pp, warm->cold=4.93 pp\n conservative half-gap budgets: ±1.45 pp, ±1.02 pp, full span 4.93 pp\n\nScaling ratios relative to $900:\nwarm 1200/900=0.498 1500/900=0.335\nbalanced 1200/900=0.500 1500/900=0.334\ncold 1200/900=0.500 1500/900=0.334\n\nSlope per $300 increase (pp):\nwarm 900->1200 -9.57 1200->1500 -3.12\nbalanced 900->1200 -13.90 1200->1500 -4.60\ncold 900->1200 -16.93 1200->1500 -5.64\n", "stderr": "", "returncode": 0}
→ call write_note({"tags":["principle","method","lesson","[[来源分布对零EV边界高度敏感]]","[[来源分布的最小可核验采样口径]]","[[渠道零EV门槛表（保守重算）]]","[[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]]","[[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]"],"text":"当零 EV 边界对来源混合很敏感时，真正要管理的不是单点 close-rate，而是来源归因误差预算：先估计允许的 source_share 偏差，再决定当前渠道是否还能安全投放。只要误差幅度足以跨过 break-even 线，就必须先补齐 [[来源分布的最小可核验采样口径]]，否则任何 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 都只是脆弱的纸面结论。\n\n!! 投放前审核的保守口径\n如果当前只知道一个粗分类（例如 warm-heavy / balanced / co)
【tool:write_note】
{"ok": true, "path": "/root/Sisyphus/wiki/tiddlers/来源归因误差预算.tid", "title": "来源归因误差预算"}
【assistant】
本轮结论：
- 已把“零 EV 翻转点”改写成**投放前可审核的来源占比误差预算**。
- 实操上可先用**相邻来源场景阈值差的一半**作为保守误差上限；只要来源归因误差超过这个上限，就不能把当前渠道当作同一档位去报价/投放。
关键阈值表（保守）：
- **$900**
- warm → balanced：±4.36 pp
- balanced → cold：±3.05 pp
- warm → cold：14.81 pp 全跨度
- **$1200**
- warm → balanced：±2.19 pp
- balanced → cold：±1.53 pp
- warm → cold：7.45 pp 全跨度
- **$1500**
- warm → balanced：±1.45 pp
- balanced → cold：±1.02 pp
- warm → cold：4.93 pp 全跨度
结构性判断：
- 三档阈值都几乎按价格同比例缩放：$1200 约为 $900 的 **0.5x**，$1500 约为 **0.334x**。
- 说明**价格缩放是主效应，来源结构决定渠道排序**。
- 所以：**先锁价格档，再审来源混合误差；误差一旦可能跨档，就不要按乐观档位继续投放。**
<NEXT_FOCUS>拿到真实的 source_group / entry_path / closed 原始样本后，验证“半间距误差预算”是否过于保守，并据此重算可直接用于投放前审核的来源占比阈值表。</NEXT_FOCUS>
========== REFLECTION ==========
{
"progress": "本轮把当前报价档的零EV翻转问题进一步收束为“允许的来源占比误差上限”，并核对了已有的来源混合重算、采样口径和价格缩放记忆，但没有得到新的外部实证数据。",
"failure": "没有补出可直接落表的数值阈值，且本轮新增理解与既有的“来源归因误差预算/来源分布敏感性/价格反比缩放”基本重合，增量有限。",
"empirical_actions": "执行了 task_view、3 次 search_memory、list_recent、3 次 read_note 和 2 次 archive_note；拿到的是内部记忆中的既有阈值与规则，未引入新的外部数据。",
"lesson": {
"worthy": false,
"title": "",
"extends_existing": "",
"tags": [],
"text": ""
},
"next_focus": "把当前报价档在 warm-heavy / balanced / cold-heavy 三种来源混合下的零EV边界，直接换算成可审核的 source_share 偏差上限表。"
}