用途：在 bdistill-extract 之后、导出之前过滤不可靠条目，使导出的知识库只保留模型能稳定复现的断言；也可用于检查阈值型规则是否真实可靠，并在 bdistill-operationalize 之前只提升稳定条目。
主要能力：从每个含数值断言的条目生成 5 个改写问题独立作答，提取数值并计算一致性得分；同时评估结构稳定性，包括条件稳定性、范围稳定性、结构稳定性与长度稳定性四项子分。综合分级为 stable（数值和结构均不低于 0.80）、moderate（均不低于 0.60）、unstable（任一低于 0.60）。数值稳定性单独分级为 stable（CV<0.15）、moderate（0.15-0.40）、unstable（>0.40）。
使用方式：连接 bdistill MCP 后依次调用 bdistill_consistency_start、bdistill_consistency_respond、bdistill_consistency_export；无 MCP 时可独立运行，读取 data/knowledge/base/{domain}.jsonl 或 data/rules/base/{domain}.jsonl，并用如下命令：python scripts/validate_engine.py extract-numbers --text "the answer text"；python scripts/validate_engine.py consistency-score --values '[50000, 50000, 48000, 50000, 50000]'；python scripts/validate_engine.py structural-stability --answers '["answer1...", "answer2...", "answer3...", "answer4...", "answer5..."]'。结果写入 data/consistency/{domain}-results.json。
限制与注意事项：无 MCP 时同一上下文窗口会污染得分，需用独立子代理或在问题间插入无关内容；不同模型得分不可直接混用；如模型接受故意错误数字的锚定测试，则标记为不稳定；无数值断言时应报告 0 条、正常退出。