分析行为数据时，第一步常常是检查文件：属于哪个参与者，设备时钟是否一致，哪里缺了一段，哪些记录不适合继续分析。
这些步骤没做好，模型仍然可能写出一段通顺的解释，只是解释了错误的对象。
我怎样拆这件事
在 PsyPhiClaw 中，我尝试让程序执行明确的处理步骤，让 Agent 组织任务与中间结果，再由研究者检查异常和结论。文件、参数和处理记录需要一路保留，方便回查。
Agent 在这里是否有用，取决于它能否把工具和记录接好。固定流程也可能只需要一个脚本，需要比较后才能判断。
目前的验证缺口
项目公开了 18 个行为分析模块，验证目前暂停。代码能说明我怎样拆步骤，还不能说明在真实数据上是否稳定、准确，或比既有流程少花多少时间。
下一步需要对照同一批数据，检查一致性、错误发现与人工复核成本。这些结果比再增加一个模块更能回答该不该继续投入。