用途：当 JFE 论文的基准结果已成立但尚未通过充分稳健性检验时，使用本技能规划并执行完整的稳健性检验组合，避免因结果脆弱而被拒稿。
主要能力：覆盖六个稳健性维度——替代度量（替换被解释变量与核心解释变量的代理、数据来源、定义）、替代设定（增减固定效应、变动控制变量、系数稳定性/Oster 边界、函数形式）、替代样本（剔除危机年份、行业、大企业，子期间稳定性）、替代推断（更换聚类层级、少聚类时用 wild-cluster bootstrap、置换/随机化推断）、证伪与安慰剂（不应响应的结果、安慰剂时点或处理组）、排除替代解释（为每个竞争故事设计区分检验）。
使用方式：借助 StatsPAI / Stata MCP 实际运行检验而非仅罗列；多项结果/设定用 romano_wolf 或 benjamini_hochberg 校正；遗漏变量偏误敏感性用 oster_delta / sensemakr；推断用 wild_cluster_bootstrap、twoway_cluster / conley；可用 audit_result(result_id) 列出缺失检查及对应的 suggest_function；用 etable / did_summary_to_latex 生成表格，避免手工重录数字。输出格式包含【Headline result】【Robustness done】【Alternatives ruled out】【Fragile under】【Main-text vs. appendix】【Next】。
适用场景：JFE 投稿的实证金融论文，尤其是公司金融因果链与资产定价因子类研究；JFE 要求录用时提交代码与非专有数据，检验须可运行。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式、平台支持范围与运行环境要求；具体统计函数实现细节暂未提供。