用途：在数据收集前完成事前设计计算，围绕效应量、样本量N、功效三者的互锁关系，固定其中两个求第三个；用于RCT/实地/调查实验的样本量选择、预注册的功效/MDE论证、审稿回复以及蒙特卡洛设计前的参数设定。核心原则：功效是设计阶段的承诺，不接受由已实现估计反推的事后功效。
主要能力：支持两臂RCT、整群RCT（含ICC与设计效应DEFF）、多臂比较（Bonferroni/Holm校正）的解析计算；对DiD、交错事件研究、IV/2SLS、序列相关面板、非正态或删失结果等无闭式标准误的设计改用模拟法。输出可复现脚本、功效曲线图与MDE-样本量曲线。
使用方式：命令为 /power-analysis，可带旗标 --mode mde|n|power（默认mde）、--design rct|cluster|multiarm|sim、--input <path>。缺失参数在Phase 0逐项询问，不臆造。解析计算使用R的pwr、WebPower，或power.t.test/power.prop.test；Stata用power twomeans、power twoproportions、power, cluster；Python用statsmodels.stats.power。产物存放在 quality_reports/power/ 下的 .md、.png 与 scripts/R/ 脚本。模拟模式复用 /simulation-study 框架，报告功效与蒙特卡洛标准误（MCSE），并先验证原假设下经验规模是否接近名义水平。
限制：不计算事后功效；不替用户选定效应量；不直接提交到登记平台，只生成文档由用户上传；不替代完整的偏差/RMSE/覆盖率模拟研究；当仅提供一个量或SD、ICC来源不明时停止并提问。使用受限数据时需注意披露限制，建议引用已发表或试点矩而非嵌入原始保密统计量。