用途：设计并运行蒙特卡洛实验，刻画估计量的有限样本表现；输入为待研究估计量与 DGP 的描述（如“比较弱工具变量与异方差下的 2SLS 与 LIML”），或指向已有脚本/论文以复现或扩展。
主要能力：按固定流程产出模拟研究，包括飞行前报告、DGP、估计量网格、重复引擎、指标与汇总、图表、保存与审查。约束遵循 .claude/rules/simulation-conventions.md（DGP、真值、估计目标、MCSE、假设状态不可协商）与 r-code-conventions.md；脚本保存到 scripts/R/ 并以编号描述性命名（如 scripts/R/sim_2sls_vs_liml.R），输出（逐次重复原始 tibble、汇总表、图）保存到 output/，原始结果需 saveRDS()，呈现前先运行 sim-reviewer 代理处理 Critical/High 问题。
用法要点：Phase 0 产出 Pre-Flight Report，写明研究问题、目标估计量及其真值计算、全部维持假设、状态（IN-ASSUMPTION 或 OUT-OF-ASSUMPTION）、逐假设验证方式、DGP、估计量网格、设计网格、重复次数 R 与覆盖率 MCSE、指标及 MCSE。Phase 1 写参数化 generate_data(n, params) 返回 list(data, truth)，真值由参数算出而非估计。Phase 2 每个估计量函数返回 list(est, se, ci_lo, ci_hi, converged)。Phase 3 用 set.seed(YYYYMMDD) 一次；并行时 RNGkind("L'Ecuyer-CMRG") 与 furrr::furrr_options(seed = TRUE)。Phase 4 按估计量×场景对真值计算 Bias、经验 SE、RMSE、覆盖率、size/power 及各自 MCSE，并记录失败次数。Phase 5 用 ggplot2 画偏差/覆盖率对样本量或场景，含参考线。Phase 6 saveRDS() 原始与汇总，另写 .csv/.tex，委派 sim-reviewer 审查并保存报告。
限制：超出假设范围的运行不能支持假设内结论；真值必须来自 DGP；无 MCSE 不报结果；须保存原始数据并统计未收敛次数；长时模拟可后台运行并写日志监控。官方文本未提供具体价格、平台支持信息。