近幾日主要對產業產值評估的模型進行建置
不難發現，各模型下
實際變數之間是有共通點或是關聯性存在
然而「五個各自會動的模型」不等於「一個能用的產業評估」
今天主要目的是做整合測試
意即用同一份資料餵進五個模型，
看它們之間的關聯性與準確性，
是否得相互配合，並成為一份有效的評估~

一、今日目標

• 驗證五模型在同一儀表板的協同性
• 建立模型間的交叉驗證
• 把模型註冊表的三種可用狀態完整跑過一遍

二、整合設計

模型註冊表的三種狀態

交叉驗證
這是今天的重頭戲~

***- 模型1的市場規模區間 vs 模型5的三情境區間：兩者必須重疊——不重疊代表某處假設打架

• 模型2的外推值 vs 模型5的Base 輸入：同一個來源，數字必須完全一致
• 模型3、4共用 iotable：抽三組係數核對一致性*

三、我下的 Prompt

幫我寫整合測試 tests/integration.test.ts

1. 用同一份 assessment draft（電子業）依序執行五個模型，斷言五份輸出都通過統一 JSON schema、base_period 全部一致
2. 交叉驗證三條規則（區間重疊、來源一致、係數一致）寫成斷言
3. 情境路徑：餵一個資料不足5年的行業，斷言模型2、5降級為 insufficient、而模型1、3、4照常輸出。在 Vitest執行，沿用模型1、2既有的單元測試設定。

Claude給我的回覆

打包檔內容

四、驗收

先同步一下資料
npx tsx scripts/test-industry-suite.ts

接下來依序跑5個model看一下情況
npm run test:models

接下來進localhost看一下情況

確認在工具中
具備了「模型結果總覽(同一評估內比較)」功能

五、今日小結與第三階段回顧

今天整體來說
在未正式匯入實際資料前
產業評估模型的建置已經告一段落
主要工具包含了五個模型、一套統一輸出、一組會互相對答案的交叉驗證~

我認為到這個階段來說
最大的體會就是 Videcoding的強大
只要每一部分都能完善做好，那在整合測試就不會翻車
當然我覺得模型最終正確性
得在實際成品完成前
做最後的數據驗證
才能保證萬無一失