# Task 2.4(c) — Table 6 Prescription Skeleton

| 诊断信号 | 行动建议 | 支撑 Pair | direction_agreement | 置信度 |
|---|---|---|---|---|
| opacity_net_effect 高（方法平均 >0.10）| 引入几何正则化约束（参考 PGSR planar regularization） | P01 | 1.000 | 高 |
| coverage_error_fraction 高（>0.10）| 采用 rank-aware 基元控制（参考 eRankGS）| P02 | 1.000 | 高 |
| opacity_net_effect 中等（0.05~0.10）且场景含陡峭结构 | 采用 steepness-aware densification（参考 SteepGS）| P04 | 0.839 | 中 |
| opacity_pathology_rate 高 + 方法为压缩类 | 【反向发现】剪枝操作可能加剧 pathology rate，需权衡压缩比与基元健康度 | P03 | 0.097 (反向) | 中（反向） |
| coverage_error_fraction 高 + 基元形状受限 | 基元分布形状改变（GES类）对覆盖误差影响不稳定，建议配合几何正则化 | P05 | N/A（中性） | 低 |
| sh_net_effect 无论高低 | [无经验支撑] 当前 5 pairs 均未设置 SH 专项对照，不作处方推荐 | — | — | — |
| residual_error 高 | [无经验支撑] 当前 pairs 未覆盖 residual 改善路径 | — | — | — |

## 说明

- 每行处方链接到 task_2_3_table5.csv 对应 pair
- [无经验支撑] 行表示当前 paired validation 未覆盖该通道，不作推断
- P03 反向发现（LightGaussian opacity_pathology_rate 实际升高）是有价值的 warning：
  压缩方法通过剪枝去除了大量低 opacity 的"边缘"高斯，保留下来的高斯反而
  在 opacity_pathology 上表现更差，提示"高斯数量少"≠"高斯质量高"