统计验证器（Statistical Validator）：用于检测研究内容中的统计错误与方法学谬误。
用途：审查带有量化或统计论断的研究、报告与文章，找出可能使结论失效或削弱结论的问题。
可检测的谬误类型：P_HACKING（选择性报告、事后更改假设、p<0.05 即停止）、CORRELATION_CAUSATION（由相关数据得出因果断言）、SMALL_SAMPLE（样本量不足以支撑所声称的效应量）、MULTIPLE_COMPARISONS（多次检验未做 Bonferroni/FDR 校正）、OVERGENERALIZATION（将特定样本结果推广到更广人群）、CIRCULAR_REASONING（结论预设了要证明的东西）、CHERRY_PICKING（选择性呈现证据）、EFFECT_SIZE_MISSING（只给统计显著性而缺实际效应量）、CONFOUND（未控制替代解释）。
严重度分级：HIGH 为致命缺陷，使发现无效；MEDIUM 为重要顾虑，削弱发现；LOW 为次要问题，可在讨论中处理。
输出方式：发现问题时输出“📐 Statistical Validation”，列出问题数量，并按严重度分节给出 Post 引用、Claim 原文统计断言、Issue 具体解释与 Suggestion 具体修复方案，最后给出总体评估与修复优先级；未发现问题时输出“✅ No statistical issues detected.”并说明内容为理论/概念性、无可验证的量化断言，同时提供针对该领域的主动检查清单，待加入实证数据时关注。若内容纯理论或概念性，会明确说明并给出领域适配的主动清单，不生成虚假问题。
限制：具体安装方式、命令、调用参数、依赖与平台支持，暂未提供。