读懂观察面板¶

右侧那一栏不是进度条。它就是这个 study 本身 —— 每张卡都由磁盘上的产物渲染而来，所以你看到的就是跑批真正会用的东西。这一页自上而下把每张卡讲清楚。

一个已完成 study 的完整视图：流水线 chips、报告卡、指标时间线、图集与 agent 面板

流水线导轨¶

每个阶段一个 chip：sv-init、sv-build-model（仅从零构建的 study）、 sv-build-environment、sv-build-population、sv-run、sv-report。点击 chip 展开该阶段的详情卡。

chip 的状态是有信息量的：

状态	它在告诉你什么
done	这个阶段的产物是最新的
stale	产物早于它所依赖的上游 —— 需要重跑
inherited	fork 出来的 study 从源头拷来了这个产物，你还没重新撰写
from v\<n>	这个版本有意复用父版本的产物 —— 预期行为，不是警告
待复核	新版本把这个阶段带了过来，但还没复核

最容易被忽略的是最后一种：迭代之后，即使某个阶段没被改动，也必须被检查过，整条流水线才算完成。助手会逐个校验并汇报，标记随之清除。

选中哪个 chip，卡片就展示那个阶段的产物：

sv-init —— 界定后的问题、时间跨度、每个指标及其一句话含义、以及开场检索得到的锚定事实。
sv-build-environment —— 环境的各个层及其 modality/scope/dynamics、计划干预分别在第几步触发、信息广播及其受众。
sv-build-population —— 人群规模，以及很关键的构成：persona 在各属性上如何分布。在为跑批花任何钱之前，你就是在这里确认「人群确实是我想要的那批人」。
sv-run —— 跑批配置，包括一步在现实中代表多久（time_unit / step_meaning）。一条轨迹应该读起来像月或周，而不是一串没有含义的 tick。
sv-report —— 渲染好的报告。

每张卡还带一段该阶段自己写的推理说明，即助手在做出决定的那个当口对自己的解释。

当跑批不该发生在这里时，会有一条运行提示

有些 study 包装的是重型外部管线（比如需要 GPU 的强化学习训练器），不适合在在线服务里跑。它们的 run 卡上会带一条运行提示，告诉你 clone 仓库到本地跑，以及怎么把结果导回来。药品集采就是这个范例。

study 声明要展示的每个指标一条线，干预触发处打标记。

悬停图例可以看到该指标到底测的是什么、单位是什么、哪个方向算「更多」。
点击图例可以隐藏该条线 —— 当某个指标的量纲被别的曲线压扁时，这是最快的读法。
跑批期间图表是流式的：曲线一步步长出来，而不是跑完才出现。
当 study 有了不止一个版本，卡片标题行会出现对比 / vs 选择器。选定基线后，它会以同色系虚线叠加、分别绘制两个版本的干预标记，并列出两套配置的差异 —— 时间跨度、随机种子、增删的干预、人群规模。它只影响这张卡。

报告里的图片，轮播展示 —— 空间型 study 是逐步地图，其它是分布图，另加进入报告的指标时间线渲染。

把面板数据变得可检视。列出人群里的每一个 agent；选中一个就能看它的轨迹：

最后这一条，是「数字变了」和「数字为什么变，你能读出来」之间的区别。它也是实时的：面板在跑批过程中就在填充，不必等跑完。

这就是纵向数据的回报

聚合曲线告诉你系统动了。agent 面板告诉你是谁动了、什么时候动的、为什么动 —— 同一批个体，被跨每一步地跟踪下来。这正是把输出变成面板数据、而不是一串快照的原因。

这个 study 身上发生过什么的日志：哪个阶段在什么时候产出了什么、干预何时触发、新版本何时创建。它每次都重建完整历史，所以早先的记录不会因为后来某次迭代重跑了同一阶段而消失。

一旦 study 迭代过，版本盒会列出每个版本及其备注。选中旧版本会以只读方式从快照渲染，标记为 archived —— 产物、结果、图，都是那个版本当时的样子。创建新版本时视图会自动跳过去，除非你正在刻意查看某个旧版本。

这个 study 的数字从哪来：带来源的事实、建模参考、以及明确声明的假设，各自标注为 sourced（实证）、proxy（代理）或 assumed（假设）。同一份账本会被渲染成报告的最后一节。

三种依据分别意味着什么、以及这个区分为什么是承重的，见真实世界锚定与溯源。