- 来源记录
- 某个事实或结果来自哪些数据、版本与动作
- 决策依据
- 支持一个选择或解释的证据、理由与限制
- 可复算
- 在相应数据、版本、参数和环境条件下重新计算
- 验证目标
- 执行下一项检查后，需要判断的具体问题
本文介绍公开的架构原则与产品设计目标。当前已验证演示与后续验证范围，统一说明在 演示与能力说明。
白盒：建议背后的依据，工程师可以查
如果平台建议优先核查某一腔室，工程师应能继续问：观察到了什么差异？比较了哪些材料？用了什么方法？哪些工艺条件仍可能影响结果？如果这些问题能沿明确的记录逐层回答，建议就具备可复核的基础。
WaferPilot 的白盒设计关注外部可记录的工程决策与证据路径，包括输入、方法、参数、实际运行、结果、选择理由、限制与人工确认。模型隐藏的内部思维不是这条路径的组成部分。
可追溯为查错和纠正提供条件。一个计算即使能复算，仍可能使用了不适用的数据或方法；一个判断即使有记录，也仍可能需要反证和现场验证。
从输入到建议，每一层都有可查的支撑
输入既包括图像，也包括 Recipe、设备条件、实际加工履历与已有分析。可核查观察进入计算；计算结果与专业方法共同支撑工程判断；判断再形成检查、调整或验证建议。
| 层次 | 应保留什么 | 工程师怎样复核 |
|---|---|---|
| 输入与观察 | 图像位置、数据身份、版本、参考对象与缺失 | 回看原图，核对是否处理了同一对象与条件 |
| 方法选择 | 适用条件、选择理由、替代方法与限制 | 确认该比较或分析能回答当前问题 |
| 实际计算 | 输入范围、参数、工具或模型版本、运行与输出 | 检查口径和结果，必要时重新执行 |
| 判断与建议 | 支持与反对证据、替代解释、缺口与验证目标 | 评价是否足以支持行动，修改或安排验证 |
数字来自实际计算，而不是生成的表述
一个“边缘缺陷密度变化”的数值，至少应说明缺陷定义、边缘区域、有效检测面积、样本范围、参考材料和分析版本。只显示一个数字，工程师无法判断它有没有可比意义。
涉及统计或模型时，还需要保留相应方法与参数，以及会影响结果含义的假设和限制。训练结果要连接到数据划分、标签与模型版本；一次比较结果要连接到实际输入和分组。
复算的条件也需要说明。确定性计算通常可以在相同输入与版本下核对；包含随机训练、数值库差异或执行环境变化的分析，还应记录随机性与环境信息，并用适当误差或评价标准检查。
计算之前，先确认比较回答了什么
如果异常组与正常组恰好来自不同产品、时间或维护状态，差异可能与这些条件同时变化。方法需要核对可比条件，记录已控制与尚未排除的影响，而不能只因为软件输出了统计值就接受解释。
在可设计的验证中，分组或区组可以帮助处理某些干扰因素；观察性履历调查则需要明确分组条件、可能混杂和证据限制。适用方法由任务与数据决定。NIST 对 区组设计 的说明，可帮助理解为什么比较要关注这些条件。
统计比较可以评价差异，仍需要专业解释来判断差异意味着什么。NIST 的 ANOVA 介绍展示了比较多个因素或水平的思路；具体选择还应满足相应的数据与方法条件。
一个建议怎样逐层展开
示意建议：“优先核查腔室 B 在本轮维护后的相关状态，并安排相同条件下的参考测片。”这是一项检查建议，尚未确定部件故障，也没有直接给出未经验证的调参值。
- 现象：异常组出现边缘检出增加；原图、区域与检测条件可回看。
- 比较：在已核对的可比条件下，某一组材料的区域统计出现差异；输入、口径和运行结果可查。
- 候选关联：这些材料的实际加工履历共同涉及腔室 B 与一段时间范围；支持与反对材料同时记录。
- 未解决问题：维护、材料和检测变化等替代解释尚未全部排除。
- 下一步：按现场权限执行检查或受控验证，用新数据区分候选解释。
平台应允许工程师从建议返回每个支撑节点，也能看见中间缺口。图的完整性来自这些关系有实际记录，而不只是把所有节点都画成已确认。
证据图组织记录，专业方法组织判断
一张证据图可以连接图像、分析输入、运行、结果、候选解释与建议，帮助工程师浏览大量材料。连线表达的是来源、依赖或支持关系；不同关系应能区分，避免把“来自这个计算”与“证明这个原因”混为一谈。
专业方法则规定应该怎样调查、需要哪些证据、可以提出什么范围的结论。证据图把实际过程组织起来，不能代替方法检验或原因验证。
原始数据不必为展示而全部复制成一张图。大幅图像可以通过索引和区域引用连接到依据；版本与权限需要随数据访问保持一致。保留“目前还没有证据”的状态，同样是白盒的一部分。
让工程师能够修正，而不只是旁观
工程师可能发现参考对象选错、检测范围不同，或某项假设与现场情况不符。平台应让这些更正影响后续方案与报告，并区分已执行结果、待重算结果和已撤回判断。
新验证材料返回后，需要核对比较条件，评价异常是否改善以及变化是否支持原来的解释。新的证据可以加强、削弱或改写建议；重要结论由工程师按现场流程复核。
因此，白盒带来的价值是工程判断保持在人的掌握中，同时系统承担更多取数、计算、比较和记录工作。可检查的过程让自动化可以被审查、纠正和接管。
怎样检验白盒交付是否有效
- 从一条建议回到具体图像、数据版本、分析输入和执行记录。
- 从一个数字找到统计口径、方法、参数与实际输出。
- 从一次方法选择找到适用条件、选择理由与限制。
- 查看支持、反对证据与未解决事项，而不仅是支持当前解释的材料。
- 更正参考或假设后，核对哪些结果需要重算、哪些建议需要更新。
这些是交付质量的检验要求，而非仅凭架构图即可获得的保证。完整证据路径与现场诊断需要在约定场景中验证；当前已验证演示和后续范围见 能力说明。