证据链接必须由应用验证，而不是由模型自我声明
每项单元格证据应包含稳定证据 ID、上下文哈希、行列坐标与标签、计数、行列百分比、期望频数、残差、未加权基数、警告、筛选、权重、波次和表格身份。模型只负责生成文字；应用负责把链接解析回实际计算结果。
验证应逐条靠近事实主张。链接格式无效、标签不符、缺少行列名称或指向错误坐标时，应默认拒绝该模型文字，而不是只显示一个轻微警告。Crosstabs 会隐藏不符合证据契约的回答，并只用已验证计算单元格生成确定性替代摘要。
- 输入：限定后的聚合表格、统计量、警告与明确披露的筛选或权重。
- 证据：稳定上下文哈希加单元格坐标，而不是模型编造的网页式脚注。
- 执行：每个引用都要匹配同一主张中明确写出的行标签与列标签。
- 失败：证据不匹配即默认拒绝，不把可疑文字当成已接受分析。
把只读回答与项目修改分成两个权限边界
解释交叉表不应自动获得修改项目的权限。AI 回答保持只读；要求“新增 Banner 和三张表”时，系统应生成类型化提案，列出每项操作、理由、证据、风险、依赖、修改前后状态和影响对象，而不是直接写入项目。
人工审批可以选择部分操作，但依赖必须完整。例如一张新表依赖一个新建的 multibanner 时，不能只批准表而拒绝其依赖。研究人员也可以明确拒绝整份提案，未审批内容不会执行。
审批必须绑定状态，并在执行前重新检查冲突
创建提案时记录受治理项目范围的哈希，预览与审批都针对这个确切状态。执行前再次计算哈希；如果项目在审批后发生变化，原决定不再授权新的状态，系统必须阻止应用并要求重新预览和人工审批。
获批操作应原子执行，避免项目停留在只完成一半的状态。审计记录保存提案证据、供应商、实际服务模型、提示版本、已批准与已拒绝操作、审批人与执行人、时间，以及修改前后哈希。
回退要提供补救，也要保护后来工作
执行前保存快照，并记录执行后的完整性哈希。只有当前项目仍与该哈希一致时，精确回退才不会误删其他编辑；此时可以恢复快照，同时保留原始提案与审批历史。
如果后来已有修改，系统会拒绝精确撤销，因为恢复旧快照会覆盖后续工作。安全做法是保留历史并创建新的、可审批的向前变更。‘可撤销’不是无条件时间倒流，而是可验证且不破坏数据的补救机制。
当前 Crosstabs 产品边界
Crosstabs 不提供托管 AI、托管项目或模型路由。确定性交叉表、统计、项目保存与导出不会把分析上下文发送给模型。
外部 AI 助手可调用五个公开 MCP 工具处理有界聚合表；私密项目则只能由用户在自己的设备上启动本地 stdio MCP。公开工具不接收源受访者行、文件名、项目内容或提示词。
AI 文字不是统计权威。任何引用必须由 Crosstabs 根据确定性计算结果验证；任何本地项目变更都必须形成类型化提案，绑定当前项目状态，由研究人员审批，并在不会覆盖后续工作的前提下回退。项目审计记录留在本地。
持续测量控制是否有效
除了模型回答质量，还应跟踪证据完整性失败、被隐藏的回答、提案验证失败、人工审批与拒绝、部分审批、过期状态冲突、实际应用、撤销尝试、被拒绝的撤销、用户更正，以及供应商与模型版本。提示、模型、路由或统计输出契约变化后，应重新运行有代表性的表格与高风险边界测试。
NIST AI RMF 将人工监督、系统文档、持续监控和风险响应视为贯穿生命周期的活动。NIST Playbook 还建议保留历史、审计日志、人工覆盖统计和具名责任人的 go/no-go 决定；这些记录比单独显示一个“AI 已审核”徽章更可验证。