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📑 本页目录
轮次记录 · Round 2 · 测量理论实操
1. 目标与选题
- 选题：Round 1 建议的「测量理论实操（推荐）」：RQ-A1/A2/A4。
- 用户新增要求：学科文档 HTML 化，首页可访问；后续迭代 HTML 一并更新。
2. 背景与相关文献
- 截断与受限观测：Tobit（L-A-01）、生存分析（L-A-02）、计数分布（L-A-04）。
- 冷启动：结构化类比（L-J-02）、扩散模型（L-TS-08）、时序基础模型零样本（L-ML-04/05）。
- 理论与实践鸿沟：Syntetos et al. 2016（L-TS-10）。
- 数字尾气：nowcasting 文献（L-TS-06/07/09）、AI 采纳官方统计（L-AI-04/05）。
3. 框架变更（Decision）
| # | 决策 | 落点 |
|---|---|---|
| D10 | 需求对象分类学新增「制度性/公共需求」，每类补齐测量/截断/预测映射 | 02-foundations.md §3、08-measurement.md §5 |
| D11 | 代理登记表实例化：knowledge/proxy_registry.yaml 为机器可读学科知识文件 |
knowledge/proxy_registry.yaml |
| D12 | 截断校正协议（场景判定表 + 五步工作流）定为标准流程 | 08-measurement.md §3 |
| D13 | 冷启动方法栈（类比→扩散→零样本→判断→组合）定为默认流程 | 08-measurement.md §4 |
| D14 | 学科文档 HTML 化：构建脚本 + /discipline 路由 + 首页入口；HTML 构建进质量门 |
scripts/build_discipline_docs.py、app/main.py、07-iteration.md |
4. 实践产物与结果
- 文档：08-measurement.md（测量协议，约 150 行）；02-foundations.md 更新（分类学 v0.2、 可预测性实例）；05-agenda.md 状态更新；07-iteration.md 质量门更新；README 文档地图更新。
- 知识文件：knowledge/proxy_registry.yaml（5 个代理登记实例）。
- 工程：scripts/build_discipline_docs.py（markdown→HTML，链接重写、目录、样式）；
app/discipline_docs.py（mtime 检测自动重建 + 防穿越解析）；
app/main.py 新增
/discipline与/discipline/{path}；首页与预测看板加入口。 - 验证：
/discipline及 13 个文档页 200；首页含「📚 学科文档」入口； 链接重写（.md→.html、目录→index/README.html）抽查通过。
5. 评估
- 达标：RQ-A1/A2/A4 从 open → answered（协议 + 实例 + 知识文件）； 测量协议可执行（六步流程 + 场景判定表 + 五步流程）； HTML 化可持续（构建脚本 + 自动重建 + 质量门）。
- 未达标：无。遗留：代理效度验证尚未运行实证（依赖数据，列入下一轮）。
6. 未决问题
- Q6 代理效度验证的参考标准：OECD 官方分类 / 专家估计 / NBER 微观数据？
- Q7 截断检测自动化程度：人工登记 vs 自动检测（排队率/补货跳升）？
- Q8 案例库格式：沿用 ADDO 的 yaml 知识文件，还是独立 case 目录？
- Q9 arXiv/GitHub 关键词词典的维护与防漂移机制？
- Q10 是否需要把截断校正做成代码工具（如
app/demand/模块）？
7. 下一轮建议（Round 3 候选）
- 概率预测方法库 + DSF-Bench（推荐）：RQ-C1/C2/RQ-D2 —— 默认分布交付规范 （各决策场景交付哪些分位数）、conformal 工程化清单、首个代码基准 （统计基线 + 组合 + 时序基础模型对比，数据用 GPU 需求/榜单信号）。
- 代理效度实证：RQ-A1 续 —— 用 Case 0 数据跑 arXiv/GitHub 与官方统计的收敛效度。
- AI 原生需求案例：RQ-B2/B3 —— GPU/token 需求测量（截断校正实例落地）。
8. 版本号与 changelog
- 版本：v0.1 → v0.2。Changelog 见 rounds/README.md。