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資料完整性檢查與可重複性技術設定
【資料完整性檢查】 差異性檢定（t 檢定／ANOVA）在任一組樣本數 N<2 時，scipy 會算出 p=NaN， 但原邏輯的 `NaN < 0.05` 比較恆為 False，會 fallthrough 到「ns」，讓 「資料不足、根本無法檢定」跟「已檢定、無顯著差異」變成同一個值，讀者與 LLM 都無法分辨。「個體間比較」功能允許分組粒度細到每檔案一組，N=1 是 實際會發生的情境，不是假設案例。 - 新增 INSUFFICIENT_DATA_LABEL 常數，p=NaN 時明確標成獨立類別，不計算 效果量（不用 cohens_d()/eta_squared() 對 N<2 的 0.0 保底值），不計入 顯著／不顯著的統計比例 - 同步修正 sig_df 篩選、docx 報告表格（紅字改灰字斜體、None 值防呆）、 送給 LLM 的 JSON（新增 untestable_indicators／資料完整性提醒欄位）、 畫面即時說明文字，四處都要排除新標籤，避免被誤算進「顯著指標」 - system prompt 補規則：看到「資料完整性提醒」的指標只能寫「資料不足， 無法檢定」，不能寫成「無顯著差異」 【可重複性技術設定】 - temperature 預設從 0.5 改成 0 - LLM1_MODEL／LLM2_MODEL 從環境變數可覆寫改成寫死常數，執行期無法覆寫 （對應 docs/開發優化建議.md 3.3/3.4 節記錄過的真實案例：測試環境曾 被覆寫成 openrouter/free 自動路由別名，同代號兩次呼叫導向不同模型） - 新增 PROMPT_VERSION 常數，隨 system prompt 異動手動遞增，印在 docx／ txt／畫面三處報告輸出的標頭，讓每份報告可回溯當時用的模型與提示詞版本 - .env.example／使用手冊.md／.docx 同步移除已失效的 LLM_MODEL 覆寫說明 以上均以隔離測試腳本驗證（N=1/N=3/混合案例、LLM 資料層輸出、docx 實際 產出內容），未觸及既有正常流程之行為。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>b6322f6
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初始提交：譯彩紛呈 重譯文本分析系統 TransPrism II
雙 Agent 架構的重譯文本量化分析系統（Gradio）。 - 75 項語言指標計算（含篇章連貫） - 敘述統計、差異檢定、隨機森林、分群分析 - 語料 Metadata 說明、LLM 研究報告 - 含使用手冊與系統架構圖 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>8ed7cbb
