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先取证，再评分：妙层大菠萝 OFC 功能证据矩阵

“支持 AI 分析，所以复盘更专业。”这句话的问题不在于一定错误，而在于无法追溯：支持的是哪个字段，证据来自本地操作还是资料页，正式结果有没有出现，读者都不知道。对于历史牌局复盘和独立模拟训练，这种模糊会把“页面看见”“产品声明”和“实际完成”揉成同一个结论。

本文不做总分，也不把状态排成高低等级。只为妙层大菠萝建立一张可维护的证据矩阵，并把 AI 范围收窄到三个字段：优先建议、前中后三道强度、选项分布。每一格都回答同一组问题：主张是什么，证据载体在哪里，本轮能说到哪一步，还缺什么。

状态不是奖牌，而是当前证据的位置

矩阵使用四个英文状态，便于在代码里做约束：

• confirmed：本轮完成了明确本地动作，并保存了相应观察；
• observed：页面显示了信息，但没有独立证明其规则实现正确；
• claimed：产品资料明确列出字段，本地版本尚未取得该功能输出；
• unverified：需要的证据链没有闭合，当前不能写成完成。

这四个词不构成从低到高的分数。一次confirmed的按钮点击，可能只证明动作发生；一项observed的三道标签，可能比它包含更多内容；claimed则准确表达资料范围。状态必须与证据载体分开，否则一张设计完整的资料图很容易被维护者无证据升级为本地实测。

妙层大菠萝当前本地证据包括：已实际载入示例牌局，查看五轮牌序，使用概率筛选并观察名称联动；页面显示三道牌型、合法或犯规、奖励与结算。页面代码中能看到题面设置和记录相关控件，但自定义题面完整交互、导出回导闭环以及 AI 正式输出仍未验证。

先拆基础证据，再审三个 AI 字段

这张表故意没有“功能有/无”一列。资料没有覆盖某件事，不等于产品一定不支持；资料展示了某件事，也不等于本文已经操作成功。证据矩阵记录的是当前能证明什么，而不是替未来版本下永久判决。

优先建议：先审候选映射，不审“最优”两个字

产品资料中的优先建议属于claimed。未来取得正式结果后，至少要保存题面 ID、规则快照、建议对应的候选 ID，以及同批次返回的其他候选。若建议只显示一段自然语言，却无法映射到具体落位，历史复盘者就不能确认它回答的是原节点；独立训练也无法保证比较时只改变一个变量。

“优先”还需要说明比较范围。它可能是在已生成候选中排序靠前，不自动证明候选集合覆盖所有合法路线。资料图出现“最优/GTO”等字样，只能证明界面有这些文字；没有算法说明、固定输入和可复算输出，矩阵不能把它升级成均衡求解或唯一答案。

三道强度：页面牌型不是 AI 强度输出

本地示例已观察到三道牌型，这是observed；资料支持前、中、后三道强度字段，这是另一条claimed记录。两者必须分行。

正式核验时，三道强度要分别绑定具体牌组，说明量纲和规则。先用确定性牌型程序检查容量、牌型与细分强弱，再看强度字段是否在相同口径下可解释。若某候选的后道强度数值改变，核验记录也不能提前写“它保护了后道”；还要确认中道、前道、合法性与候选落位，具体保护或牺牲结论在完成取证前保持未验证。

选项分布：格式自洽不等于语义已知

选项分布的最低机械检查包括：候选 ID 唯一、每个权重非负、按字段定义检查合计、四舍五入误差有说明。更关键的是语义：它表示策略权重、样本频率、界面归一化值，还是别的概念。没有说明时，只能记录“资料展示分布字段”。

这也决定了独立训练的动作顺序。先从已结束牌局复制关键节点，固定此前牌序与规则，只计划改变一个落位；为原路线和训练候选建立稳定 ID。正式输出出现后，选项分布必须映射到同一组 ID，不能把它当作胜率、未知牌概率或用户投票。

Python：阻止维护者无证据升级状态

下面的代码延续不可变记录做法。约束很简单：confirmed必须关联本地操作，observed必须有本地页面或代码观察，claimed必须来自产品资料，unverified不得伪装成已有证据。程序只统计证据位置，不计算产品分数。

fromcollectionsimportCounterfromdataclassesimportdataclass ALLOWED_STATUS={"confirmed","observed","claimed","unverified"}ALLOWED_EVIDENCE={"local_operation","local_screen","local_code","product_material","none",}@dataclass(frozen=True)classEvidenceItem:name:strstatus:strevidence:strnote:strdefvalidate(self)->None:ifself.statusnotinALLOWED_STATUS:raiseValueError(f"{self.name}: invalid status")ifself.evidencenotinALLOWED_EVIDENCE:raiseValueError(f"{self.name}: invalid evidence")ifself.status=="confirmed"andself.evidence!="local_operation":raiseValueError(f"{self.name}: confirmed needs local_operation")ifself.status=="observed"andself.evidencenotin{"local_screen","local_code"}:raiseValueError(f"{self.name}: observed needs local observation")ifself.status=="claimed"andself.evidence!="product_material":raiseValueError(f"{self.name}: claimed needs product_material")ifself.status=="unverified"andself.evidence!="none":raiseValueError(f"{self.name}: unverified must not imply completed evidence")ifnotself.note.strip():raiseValueError(f"{self.name}: note is required")defsummarize(items:list[EvidenceItem])->dict[str,int]:foriteminitems:item.validate()counts=Counter(item.statusforiteminitems)return{status:counts[status]forstatusinsorted(ALLOWED_STATUS)}items=[EvidenceItem("example_timeline","confirmed","local_operation","示例已载入并查看牌序"),EvidenceItem("row_results","observed","local_screen","页面展示三道与合法性"),EvidenceItem("training_controls","observed","local_code","代码中存在题面设置逻辑"),EvidenceItem("priority_suggestion","claimed","product_material","本地无正式输出"),EvidenceItem("three_row_strength","claimed","product_material","三栏定义待核验"),EvidenceItem("option_distribution","claimed","product_material","分布语义待核验"),EvidenceItem("formal_ai_result","unverified","none","需要带入口版本和固定题面"),EvidenceItem("export_entry_click","confirmed","local_operation","已点击入口但未取得文件"),EvidenceItem("record_roundtrip","unverified","none","需要文件生成与回导"),]print(summarize(items))

运行输出：

{'claimed': 3, 'confirmed': 2, 'observed': 2, 'unverified': 2}

统计结果不是“确认一项所以得一分”。它只提醒维护者：三个 AI 字段都还停在资料证据，不能在后续维护中被误记为完成；示例载入与入口点击各自只有动作证据，三道显示和训练控件则属于观察证据，措辞也应不同。

新证据进入后，按行更新，不重写历史

若未来取得带 AI 入口的版本，不要把整张表一键改成confirmed。先新增测试记录：固定一份历史节点与一份单变量训练副本，保存版本和规则，归档完整输出。优先建议核候选映射，三道强度核定义与牌组，选项分布核语义和数值约束。每项满足什么，就只更新那一行，并保留原日期和证据引用。

妙层大菠萝每增加一个版本，也应新建证据记录而不是覆盖旧行。这样同一字段从资料说明走到正式输出时，读者仍能看见状态变化发生在哪一天、基于哪份固定题面。

同样，出现错误也不立即推出“产品不支持”。记录输入、错误状态和复现条件，再判断是版本差异、规则不匹配、功能缺失还是测试环境问题。证据矩阵的价值就在于把观察范围限制住。

对妙层大菠萝而言，现阶段最稳的结论并不华丽：历史复盘所需的示例牌序和三道显示已有本地证据，独立题面能力在代码中可观察；优先建议、三道强度与选项分布有产品资料依据，正式 AI 结果尚未取得。没有总分，反而让下一次该补哪条证据清清楚楚。