4.2 假选择的检测
两个不同选项在同一状态下推进出的状态逐字段相等，就是一对假选择。本节用完整 BFS 精确枚举 9895423 个可达 (节点,状态) 对，检出 3 对静态假与 10 对状态级假；其中 d_fg_3 的一对在全部 1036900 个可用状态下都相等，静态判据会漏掉它。再用三个合成规格证明检测器会开火。
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Narrative
共 150 篇文章。
4.1 后果可见性
后果可见性量的是：一个选项写下的状态差量，要隔几步才被下游的条件读到。本节把 115 个选项逐个算成整数距离——34 个立即可见、37 个延迟、28 个写进状态却永不被读到，另有 16 个根本没有差量；平均 2.42 步、最远 12 步。全程结构 BFS，不出现浮点，也不预测玩家感受。
3.3 结局可达性的回归
回归的精确含义是「基线可达、改动后不可达」。本节用 BFS 精确口径枚举基线可达的 5 个结局，掐断真相的唯一入边后静态死条件分析报出回归；再把灯守的阈值门从 0 扫到 101，用 Y*=100 定位它由可达变不可达的临界点，软告警恒 exit 0。
3.2 分支的平衡与偏斜
20000 条路径逐边计数，把「分支被走得均不均匀」变成整数：分支覆盖率 1000‰、进入次数中位 4173、偏斜度 gini 373‰、头部集中度 29‰。再用偏置强度 b 从 0 扫到 1000 看相变——覆盖先掉、偏斜先抬、稀有结局先消失，软告警恒 exit 0。
3.1 结局分布的熵
结局熵有四个数，混在一起就错。本节把上界 2321 毫比特、单路径 0 毫比特、路径采样 1714 毫比特、状态枚举 1888 毫比特分开报，并讲清「上界不是实测值」——一条路径只到一个结局，它的熵恒为 0。全部整数、毫比特取整，seed=20261016 可复现。
2.3 覆盖的缺口与告警
覆盖率给一个总数，缺口给一张名单。本节对随机采样 N=100 条路径逐边计数，定位那条从未被走过的边——门条件为 bell_rung 的真相结局入口，源节点访问了 100 次却没选中它；再用采样规模与种子的参数扰动给出软告警口径，低于 850‰ 只记 WARN、恒 exit 0。
2.2 分支覆盖率的度量
分支覆盖率是一个整数千分比：走过的对话边 × 1000 整除全部对话边。本节先声明两层分母口径（去重边 56 与选项 115），再把单条确定性路径、采样 N 条、BFS 穷举三个来源放进同一张表，量出边、节点、场景三层覆盖，并给出 446‰ 与 1000‰ 的口径来源。
2.1 采样策略：随机、贪心、穷举
一张 48 节点、115 个选项的故事图，一条确定性路径只走 25 条边（446‰），远低于 850‰ 的目标。本节把随机、贪心、穷举三种采样策略放进同一路径预算对照，量出各自覆盖多少条对话边、到达几个结局，并解释为什么穷举是覆盖率的基准而不是一种采样。
16.3 交付与后续
本卷交付四类东西：真源与内核、度量工具链（S/P/W/B 共九件脚本）、可复算产物、六项代理指标口径。给出接手五步与「本套不做」清单——真人玩家测试、真实配音成本等需真实业务环境，命令行不可复现，逐处标 X，并列出后续可做的三个方向（多规格回归 / 度量反演 / 真人数据接入）。
16.2 三种消费的总联调
让穷举、执行、度量三种消费跑同一份规格并断言彼此不矛盾：BFS 穷举的可达集（9895423 个状态）包含全部采样路径，同一条选择序列在 Python / TS / 浏览器三处推进出逐位相同的状态摘要 4162796975。含 Playwright 无头真玩。
16.1 三卷的装配检查表
三卷共用一份真源。本节把「装起来能不能用」拆成四组共 17 条断言：真源字段齐、卷一结构过、卷二引擎三处消费一致（跨语言锚点摘要 4162796975 逐位相等）、卷三六项代理指标量得出。每条都给出本机实跑值与可重跑命令，任一 FAIL 即非零退出。
15.3 指标不能声称什么
命令行量不出玩家情绪，本卷七条指标全是 proxy。本节把「不能声称什么」写成可执行的 lint：八类禁声称（更感人、更好玩、玩家满意度、更优秀、玩家实际、读起来、绝对达标、提升 N 倍）、五条正面清单，以及 12 条候选结论的逐条判定与改写。指标能声称的只有相对变化与结构量。
15.2 指标的可比性与局限
同一张指标表里的数不能随便比：量纲不同的指标不能相加，七条指标合成不出一个总分；同一份规格加删一条选项，覆盖率就从 446 漂到 438 / 454；熵对样本量敏感，n=50 缺最稀有结局反而算出更高的熵。本节用三个可复现实验把可比性的边界钉死。
15.1 指标的定义与口径
全卷七条代理指标第一次被收成一张总表：分支覆盖率、结局分布熵、张力曲线 MAE、好感度曲线 MAE、一致性残差、节奏密度偏差、整数不变量残差，每条给全定义、量纲、真源字段、实测值与首见小节。脚本从规格重算六条并与各章产物逐条对账，落 out/nm_15_1_metric_catalog.json。
14.3 演化的告警
指标变了不等于指标变坏了。本节把 14.2 的增量按三级分类：OK（没变）、DRIFT（变了但未越声明阈值）、CROSS（越过阈值才判得动方向）。再以 B 层把两处规格参数连续扫一遍，扫出相变点，全程只发软告警、始终 exit 0——扰动不该让构建硬失败。
14.2 路径与指标的回归
上一节算出了影响面，这一节把「改动前 / 改动后」做成一张回归对照表：分支覆盖率、结局分布熵、张力 MAE、一致性残差各一列，增量各一行，并对着写在 metrics 里的声明阈值逐格判越阈。五处改动全是「变了但未越阈」，表同时落成 JSON 与 CSV，供后续每次演化重跑比对。
14.1 规格演化的影响面
改一处规格，哪些路径与指标会变？本节用集合差回答：拿卷二 4.3 的 500 条采样序列当基线，在改动后的规格上重放，逐项量被阻断路径数、终局状态集差、结局集差与边/节点/场景/节拍集差。五处小改动各自给出实测数字，并说明为什么影响面不能靠重跑穷举来算。
13.3 反推的稳健性
解集有多大是一回事，稳不稳是另一回事。本节用两条轴量反推的稳健性：把目标曲线的 b10 从 5 挪到 4，在可枚举的预算上精确求新旧解集的交集与 Jaccard 千分；再把 MAE 阈值从 0 毫扫到 2000 毫看解集规模的相变。结论是解集近稳但规模巨大，曲线达标推不出唯一标注。
13.2 参数到曲线的反推
给定一条目标张力曲线，反过来能求出哪些节拍标注？本节把「MAE 不超阈值」化成 sum 绝对值不超过 16 的整数约束，用逐位 DP 精确计数：达标解集有 6072047140 个，占全空间 5 的 16 次方的 39.8 千分。随机搜索 200000 次的经验命中率与精确比例吻合，而收紧到 62 毫时随机搜索一次都命不中。
13.1 曲线的异常点定位
曲线偏离目标时，怎么把它落到具体的节拍下标与场景？本节用残差向量做定位，造三个漂移场景：在路径上的单点、两个异常点，以及离路径的隐藏点。实测发现路径口径看不见没经过的节拍——b10 从 5 降到 4 时路径 MAE 仍为 0 毫，全曲线 MAE 才抬到 62 毫。可观测性决定了可识别性。