把分析结果做成图表页面
把上游分析结果转成可交互的图表页面。模型负责整理绘图方案，程序检查数据和配置，再调用组件完成渲染。
先写清楚用什么数据、画什么图，再交给组件生成页面。
A SMALL EXPLORATION
排序让比较更直接；数值标签让结果不依赖鼠标悬停。试着改变它们。
固定示例数据，非金融数据或实时 AI 输出。此示例说明设计选择，不运行项目模型。改变表达，保持数据不变。
01 / Context
上游给出的分析结论有时比较含糊，需要先弄清要表达什么，再选择图表。直接生成 HTML 或图表代码时，又可能出现数据用错、结构不完整、样式不一致的问题，同样的输入也可能得到不同结果。
做成了什么
现在模型统一输出 VisualizationSpec，程序做完结构、语义和渲染检查，再生成页面。另外还整理了可视化规则和常见错误，以及五类回归用例，每类 100 个。后面准备补上需求理解、任务拆解和模型选择，再根据实际的使用记录优化性能和稳定性。
02 / System
已经有明确规则的任务，直接按规则处理，需要理解和取舍的才让模型来做，最多允许两轮自评修复。
VisualizationSpec 描述数据和图表配置。程序依次检查 JSON Schema、语义和渲染要求；检查不通过就停止，并记录原因。
图表用法、金融规则和常见错误整理成了能查询的知识库。每次改完程序，用这五类、每类 100 个用例跑一遍，看结果有没有受影响。
03 / Decisions
模型输出 VisualizationSpec，再用已有的组件渲染。这样排版没那么自由，但是数据和配置好检查，出了错也好定位。
两轮修复后仍未通过检查，就返回错误并保留运行记录，方便排查。
04 / Our work
角色：我们负责需求、整体架构和技术方案，用 40 余篇设计文档记录了接口约定和设计取舍。
