用途：对已有结果草稿或一组有数据支撑的声明，在发布前逐条做对抗式验证。它是草稿的闸门，不负责生成新发现，也不用于诊断单个已知异常。
主要能力：迭代 0 先从草稿中抽取离散、可核查的声明（组间差异、相关性、因果/政策声明、子组结果、比率等），形成未验证集合。之后每轮取一条声明，先复现其确切数字，再针对该声明类型最可能致命的威胁做压力测试，包括离群值敏感性、混杂与辛普森反转、子组规模与多重比较、替代设定。判定为 verified（复现且通过压力测试）或 fragile（复现但在合理压力下崩溃或反转）；数字无法复现则 refuted。
使用方式：解析绑定项，若工作目录存在 loop.run.yaml 则加载并确认；否则交互式推断并写入该文件。绑定包括草稿、数据集、分析命令（默认 python3）、报告路径、沙箱根目录、预算（默认 10 轮）。检查片段通过分析命令在用户环境运行，输出重定向到文件，避免污染上下文。每轮在沙箱中写 check.py 并记录 ledger.tsv（列：iter、claim、verdict、threat、resolution）。最后输出报告路径、逐条判定与汇总。
适用场景：发布前对数据结论做红队式核查，尤其是因果表述、小样本比率、单点相关等易被夸大的声明。
限制：只读数据集，不得修改；沙箱自包含，不允许 ../ 逃逸；每轮只处理一条声明；不因询问而暂停，直到全部解决或达到预算。辅助代码优先使用标准库，需要 pandas/numpy 时先探测导入，或经同意后安装，不假设已安装。资料未提供具体收费、平台支持范围与效果数据。