用途：处理带物理单位的计算，以及为报告数值给出不确定度。覆盖单位换算（含需物理背景的换算，如波长到光子能量、质量到物质的量、能量到温度）、不确定度传播（含相关输入）、依据校准证书/规格/重复性数据编制 GUM 不确定度预算、选择包含因子、结果舍入与书写、从曲线拟合中提取参数不确定度、审查既有分析代码中的单位与不确定度缺陷，以及量级与无量纲组的合理性检查。不覆盖统计推断、模型选择与实验设计。
安装（资料版本）：pint 0.26.1 需 Python 3.12+，uncertainties 3.2.3 需 Python 3.8+，NumPy 2.5.3、SciPy 1.18.1 需 Python 3.12+。命令：uv venv --python 3.13；source .venv/bin/activate；uv pip install "pint==0.26.1" "uncertainties==3.2.3" "numpy==2.5.3" "scipy==1.18.1"。pint-pandas 与 pint-xarray 为单独安装。
关键工作流：输入时附单位、输出时才剥离；在函数边界用 ureg.wraps 或 m_as 换算；先写测量模型，包含估值为零的修正项；每个输入给出估值、标准不确定度、分布与自由度；Type B 按正确除数换算（扩展不确定度除以 k，矩形除以 sqrt(3)）；先识别相关性再用协方差矩阵合并；用灵敏度系数读预算；检查线性化；为包含因子给出依据；先舍入不确定度再对齐数值；说明 ± 是标准还是扩展及其 k 与覆盖概率。
常见陷阱包括用 .magnitude 在未知尺度剥离单位、摄氏/华氏偏移单位做算术、分贝等对数单位相加即相乘、重建 ufloat 破坏相关性、curve_fit 未设 absolute_sigma 导致协方差被重标定、未验证线性化。
本地 CLI（离线运行）：propagate_uncertainty.py 用 GUM 与蒙特卡洛比较区间端点，表达式解析为 AST 后按固定运算与函数列表求值；uncertainty_budget.py 按证书与规格的表述方式合成分量；format_result.py 输出舍入与书写形式；convert_units.py 通过换算局部导数传播不确定度；audit_units.py 静态审查代码（规则 UNIT001-004、UNC001-004、CONST001，可用注释抑制）；check_plausibility.py 检查量纲并评估14个无量纲组、特征尺度与量级带。各脚本以 --help 查看用法，默认退出码 1 可用于 CI。相关模型与假设需自行验证。